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数据安全知识：数据风险管理降低企业风险

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企业每天都面临着风险，尤其是在管理数据蔓延、隐私计划和监管合规性方面。任何为客户、顾客或其他利益相关者处理敏感数据的组织都必须负责任地保护和使用这些数据，以减轻从法定违规到个人数据泄露造成的损害等各种危害。主动的数据风险管理和网络安全实践对于建立品牌信任和保护利益相关者数据免受损害至关重要。
Gartner将风险管理定义为“安全治理层和企业风险管理层之间精细业务风险的管理”。该定义涵盖了广泛的流程，但我们重点关注数据风险管理，因为它与整体业务风险相关。

数据风险管理的作用是什么？

在个性化时代，当人们从根本上相信隐私是一项人权时，企业就会专注于最大限度地降低风险——无论是为了应对不断变化的经济环境、不断变化的监管要求还是日益激烈的竞争。
数字技术的激增意味着企业收集和存储大量敏感信息，包括有关客户和员工的个人数据。如果未能充分保护这些个人信息免受数据泄露、数据丢失和其他安全风险等事件的影响，可能会损害公司的声誉和财务健康。 
除了数据安全工作之外，加强所收集的个人信息的数据隐私是一项法律和道德义务，也是当今数字环境中管理业务风险的一个重要方面。
数据风险管理角色包括：
  • 主动评估安全风险和漏洞，以最大限度地减少与数据泄露、数据丢失等相关的业务风险。
  • 改善数据隐私决策并有效管理全面的隐私计划
  • 根据需要进行数据保护影响评估/隐私影响评估 (DPIA/PIA)
  • 制定有效且高效的业务数据最小化和保留策略
  • 密切监控隐私计划的截止日期以避免监管风险，并跟踪公司特定的隐私趋势，为接下来发生的情况做好准备

减轻特定类型的数据风险

数据风险管理和缓解应由指定团队负责，但这是一个值得全公司关注的问题。请继续阅读，了解安全、隐私、法律和一般团队如何支持全面的公司数据风险管理和保护。
  • 引入强大的全公司访问控制措施，例如多重身份验证 (MFA)，并遵循最小权限原则
  • 及时更新软件和系统的安全补丁和升级
  • 对员工进行数据安全最佳实践培训，以帮助识别和避免网络钓鱼诈骗并保持密码卫生
  • 加密敏感数据和个人身份信息 (PII)
  • 实施防火墙和入侵检测/预防系统
  • 定期备份数据并测试恢复程序
  • 定期进行数据风险评估、DPIA和漏洞扫描，以消灭恶意软件并关闭整个组织技术堆栈中的影子IT
  • 制定并维护数据泄露和安全事件的事件响应计划
  • 制定行动计划来管理与社交媒体和数据分析相关的风险

如何进行数据风险评估

运行主动风险管理计划意味着通过执行持续的风险评估和DPIA/PIA来保持警惕。 
  • 手动数据风险评估流程：
  1. 库存敏感数据
  2. 指定数据分类
  3. 跨职能评估团队决定优先考虑哪些敏感数据
  4. 审查相关的安全和隐私控制
  5. 完成评估并记录隐私/安全缺陷和潜在风险
  • 一般DPIA/PIA流程：
  1. 评估所收集的个人信息（普通信息与敏感信息）、其收集目的以及道德影响
  2. 确定加工活动的性质和效益
  3. 考虑数据如何改变或转手，包括在组织外部共享数据的可能性
  4. 确定团队是否可以通过组织、合同和技术控制（包括适当的安全保障措施）确保公平竞争
  5. 采取措施减轻已发现的风险并纠正运营缺陷
  6. 设置何时重新访问评估的时间或准则 - 例如，如果活动发生重大变化
  7. 定期重新评估组织的 DPIA/PIA 流程的有效性。

数据风险管理最佳实践？

对于许多组织来说，管理数据风险是一个严重且令人焦虑的过程，但遵循最佳实践并实施主动方法可以帮助减少问题和出错的机会。 
最佳实践的非详尽列表包括：
  • 实施覆盖整个公司的企业风险管理策略
    • 组织必须记住他们有责任保护他们收集和持有的所有敏感数据
  • 持续重新评估组织数据保护实践和基础设施
  • 确保数据质量和准确性
    • 错误地收集不准确或超出限制的数据可能会导致法律问题、数据主体请求 (DSR)大量增加或更多
  • 寻找隐私合作伙伴，通过SaaS解决方案和其他信息安全软件帮助自动化风险管理 工作流程
  • 制定、清晰地沟通和教育内部团队有关预防和管理数据风险的政策和程序
  • 定期审查和更新风险缓解策略，以防御新的网络攻击和漏洞

人工智能如何影响数据风险管理

人工智能(AI) 已经通过提高数据安全性、预防网络威胁和降低数据泄露风险，彻底改变了数据风险管理。 
人工智能正在影响与以下相关的数据风险管理工作流程：
  • 预测分析 
    • 预测分析主动帮助组织识别和减轻潜在的数据风险。机器学习算法可以分析大型数据集以检测可能的安全威胁并允许组织防止数据泄露。
  • 欺诈识别 
    • 机器学习算法通过分析数据集来识别表明可能的欺诈活动的异常模式，从而支持实时欺诈检测。
  • 网络安全 
    • 人工智能可以通过分析网络流量和安全日志来识别可疑活动，从而检测和预防网络威胁。 
  • 遵守 
    • 组织可以通过认识到保护敏感信息的必要性并采取必要的合规步骤，使用人工智能来协助监管操作。
积极主动的组织正在认识到人工智能的力量，但他们需要意识到相关的挑战和考虑因素。一个主要问题是算法偏差，如果人工智能在不完整或有偏差的数据集上进行训练，可能会导致风险评估不准确。使用全面、多样化的数据集来训练算法以避免有偏见的分析至关重要。

金融服务行业：高风险数据目标

金融服务行业的组织面临着独特的高水平数据安全风险。处理敏感的消费者金融数据对于威胁行为者来说尤其有利可图。 
大型信用报告机构Equifax在2017年遭受数据泄露，超过1.4亿人的个人和财务信息被泄露。此次违规行为给公司造成了重大的财务和声誉损失。
由于风险水平较高，金融服务公司应格外关注数据风险管理和保护，并维护有组织的数据质量流程。他们必须主动审查当前的风险管理策略，找出运营差距，并在事件发生之前解决这些问题。
为了主动、全面地管理企业数据，这些公司必须找到一个SaaS隐私合作伙伴，利用高水平的自动化来消除人为错误、建立品牌信任并智取风险。 

参与数据风险管理的主要利益相关者

数据风险管理是组织内多个关键利益相关者的协作努力。然而，值得注意的是，在智胜数据安全风险方面，每一位员工都应被视为利益相关者
首席信息安全官 (CISO) 负责监督组织的信息安全计划。这包括识别和减轻数据风险，并与首席信息官 (CIO)、首席执行官、首席运营官、首席财务官和任何其他最高管理层成员等其他利益相关者合作，制定数据风险管理政策和程序，并确保组织的数据安全实践与行业最佳实践保持一致。
整个最高管理层参与或至少了解风险管理 决策过程至关重要。具体而言，CIO经常与 CISO密切合作，以确保安全且合规的数据管理和存储实践。
此外，网络安全专业人员应参与组织安全基础设施的规划、实施和维护，并参与确保组织数据保护的工作。

数据风险管理保护关键业务运营

公司正在处理海量的消费者数据，因此不能忽视企业的全面数据风险管理。
实施主动风险管理工作流程和全面的风险缓解策略可以帮助组织了解其漏洞并填补空白，以避免违反法规、违法或失去利益相关者的信任和品牌忠诚度。
每一天，数据风险和业务风险变得越来越接近同义词，企业必须不断审核、迭代、自动化和改进其风险管理流程和整体策略。
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