什么是数据安全？

数据安全是在数字信息的整个生命周期内保护其免遭未经授权的访问、破坏或盗窃的实践。这一概念涵盖了信息安全的整个范围。包括硬件和存储设备的物理安全以及管理和访问控制。还涵盖了软件应用程序的逻辑安全以及组织政策和程序。

如果实施得当，强大的数据安全策略可以保护组织的信息资产免遭网络犯罪活动的侵害。它们还可以防范内部威胁和人为错误，而这两者目前仍是数据泄露的主要原因。数据安全涉及部署工具和技术，以增强组织对其关键数据位置及其使用情况的可见性。理想情况下，这些工具应该能够应用加密、数据屏蔽和敏感文件编辑等保护措施，并应自动报告以简化审计并遵守监管要求。

数据安全带来的业务挑战

数字化转型正在深刻改变当今企业的运营和竞争方式。企业正在创建、处理和存储越来越多的数据，从而推动对数据治理的需求。计算环境也变得更加复杂，通常涵盖公共云、企业数据中心和众多边缘设备，例如物联网 (IoT) 传感器、机器人和远程服务器。这种复杂性增加了网络攻击的风险，使得监控和保护这些系统变得更加困难。

与此同时，消费者对数据隐私重要性的认识也在不断提高。公众对数据保护举措的需求促使多项新的隐私法规的颁布，包括欧洲的《通用数据保护条例》（GDPR）和《加州消费者保护法》（CCPA）。这些规则加入了长期的数据安全法律，例如保护电子健康记录的《健康保险流通与责任法案》（HIPAA）和保护上市公司股东免受会计错误和金融欺诈的《萨班斯-奥克斯利法案》（SOX）。最高数百万美元的罚款加剧了 数据合规的必要性；每个企业都有强大的经济动机来确保其保持合规性。

数据的商业价值从未像今天这样巨大。商业机密或知识产权 (IP) 的丢失会影响未来的创新和盈利能力，因此可信度对消费者来说越来越重要。

数据安全的类型

为了确保敏感信息的机密性、完整性和可用性，组织可以实施以下数据安全措施：

1. 加密
2. 数据擦除
3. 数据屏蔽
4. 数据弹性

加密

通过使用算法将普通文本字符转换为不可读格式，加密密钥会对数据进行加密，以便只有授权用户才能读取。 文件和数据库加密软件 通过加密或标记化来隐藏敏感卷的内容，从而充当敏感卷的最后一道防线。大多数加密工具还包括安全密钥管理功能。

数据擦除

数据擦除使用软件完全覆盖任何存储设备上的数据，比标准数据擦除更安全。它可验证数据不可恢复。

数据屏蔽

通过屏蔽数据，组织可以让团队开发应用程序或培训使用真实数据的人员。它会在必要时屏蔽个人身份信息 (PII)，以便可以在合规的环境中开展开发工作。

数据弹性

弹性取决于组织承受或从各种故障中恢复的能力——从硬件问题到电力短缺以及影响 数据可用性的其他事件。恢复速度对于最大限度地减少影响至关重要。

数据安全能力和工具

数据安全工具和技术应解决当今复杂、分布式、混合或多云计算环境中日益严峻的保护挑战。这些挑战包括了解数据的存储位置、跟踪谁有权访问数据以及阻止高风险活动和潜在危险的文件移动。

全面的数据保护工具使企业能够采用集中式方法进行监控和策略实施，从而简化任务。这些工具包括：

1. 数据发现和分类工具
2. 数据和文件活动监控
3. 漏洞评估和风险分析工具
4. 自动合规报告

数据发现和分类工具

数据发现和分类工具 可主动定位结构化和非结构化数据存储库（包括数据库、数据仓库、大数据平台和云环境）中的敏感信息。该软件可自动识别敏感信息并评估和修复漏洞。

数据和文件活动监控

文件活动监控 工具可分析数据使用模式，使安全团队能够查看谁在访问数据、发现异常并识别风险。安全团队还可以针对异常活动模式实施动态阻止和警报。

数据和文件活动监控

文件活动监控 工具可分析数据使用模式，使安全团队能够查看谁在访问数据、发现异常并识别风险。安全团队还可以针对异常活动模式实施动态阻止和警报。

漏洞评估和风险分析工具

这些工具简化了检测和缓解漏洞 （例如过时的软件、错误配置或弱密码）的过程 ，还可以识别最有可能暴露的数据源。

自动合规报告

具有自动报告功能的综合数据保护解决方案可以为企业范围的合规审计跟踪提供集中存储库。

数据安全态势管理（DSPM）

保护敏感信息并不止于发现和分类。DSPM 工具 可以进一步发现影子数据、发现漏洞、确定风险优先级并减少暴露。持续监控提供实时仪表板，帮助团队专注于补救和预防。

数据安全策略

全面的数据安全策略融合了人员、流程和技术。建立适当的控制和政策既是组织文化的问题，也是部署正确工具集的问题。这意味着将信息安全作为企业所有领域的优先事项。

在您的数据安全策略中请考虑以下方面：

1. 服务器和用户设备的物理安全
2. 访问管理和控制
3. 应用程序安全和修补
4. 备份
5. 员工教育
6. 网络和端点安全监控和控制

服务器和用户设备的物理安全

您可以将数据存储在本地、企业数据中心或公共云中。无论如何，您都需要保护您的设施免受入侵者的侵害，并采取适当的消防措施和气候控制措施。云提供商将代表您承担这些保护措施的责任。

访问管理和控制

在整个 IT 环境中遵循“最小权限访问”原则。这意味着将数据库、网络和管理帐户访问权限授予尽可能少的人，并且只授予那些绝对需要这些权限来完成工作的个人。

应用程序安全和修补

在补丁或新版本发布后尽快将所有软件更新到最新版本。

备份

维护所有关键数据的可用且经过全面测试的备份副本是任何强大数据安全策略的核心组成部分。此外，所有备份都应遵循与控制对主数据库和核心系统的访问相同的物理和逻辑安全控制。

员工教育

将员工转变为“人肉防火墙”。向他们传授良好的安全实践和密码习惯的重要性，并培训他们识别社交工程攻击，对于保护您的数据至关重要。

网络和端点安全监控和控制

在本地和云环境中实施全面的威胁管理、检测和响应工具可以降低风险并减少发生违规的可能性。

数据安全趋势

在不断变化的数据安全格局中，人工智能、多云安全和量子计算等新发展正在影响保护策略，旨在提高对威胁的防御能力。

人工智能

人工智能可以处理大量数据，因此可以增强数据安全系统的能力。认知计算是人工智能的一个分支，它执行的任务与其他人工智能系统相同，但它是通过模拟人类思维过程来实现的。在数据安全领域，这种模拟可以在关键时刻快速做出决策。

多云安全

随着云功能的增长，数据安全的定义也不断扩大。现在，组织需要更复杂的工具，因为他们不仅寻求保护数据，还寻求保护跨公有云和私有云运行的应用程序和专有业务流程。

量子

量子技术是一项革命性的技术，有望极大地颠覆许多传统技术。加密算法将变得更加复杂、更加安全。

数据安全如何与其他安全方面相互作用

实现企业级数据安全

实施有效数据安全策略的关键是采用基于风险的方法来保护整个企业的数据。在策略制定过程的早期，利益相关者应考虑到业务目标和监管要求，确定一两个包含最敏感信息的数据源，并从那里开始。

在制定明确而严格的政策来保护这些有限的资源后，他们可以优先将这些最佳实践扩展到企业的其他数字资产。实施自动化数据监控和保护功能可以使最佳实践更容易扩展。

数据安全和云

保护基于云的基础设施需要采用与保护网络边界的传统模式不同的方法。它需要全面的云数据发现和分类工具，以及持续的活动监控和风险管理。 云监控工具可以位于云提供商的数据库即服务 (DBaaS) 软件之间，并监控传输中的数据或将流量重定向到您现有的安全平台。无论数据位于何处，都可以统一应用策略。

数据安全和BYOD

尽管安全主管对个人电脑、平板电脑和移动设备在企业计算环境中的使用存在风险，但这种做法的担忧是有道理的，但这种做法仍在不断增加。提高自带设备 (BYOD) 安全性的一种方法是要求使用个人设备的员工安装安全软件才能访问公司网络，从而增强对数据访问和移动的集中控制和可见性。

另一个策略是通过向员工传授数据安全的价值来建立企业范围内的安全第一思维。该策略包括鼓励员工使用强密码、激活多因素身份验证、定期更新软件、备份设备和使用数据加密。

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