디지털 혁신의 데이터 보안 솔루션

디지털 경제의 발전과 함께 '연결-온라인-데이터'는 디지털 사회의 영원한 화두가 될 것입니다. 연결성과 온라인의 결과는 모든 인간 행동과 경제 활동의 디지털화입니다. 데이터는 과거 인간 행동의 결과이자 미래 인간 행동을 예측하는 기초입니다. 따라서 택시 호출 회사는 사용자의 여행 데이터를 수집하고, 음악 회사는 사용자의 음악 청취 습관에 대한 데이터를 수집하고, 검색 엔진은 사용자 검색 데이터를 수집하고, 모바일 결제 제조업체는 사용자 결제 데이터 등을 수집합니다.

데이터와 다른 리소스의 가장 큰 차이점은 비경쟁적이며 무한정 복사 및 재사용이 가능하다는 것입니다. 비경쟁적이라는 것은 데이터 자산이 전통적인 경쟁적 물리적 자본보다 사회에 더 많은 경제적 가치를 가져올 수 있다는 것을 의미하지만, 다른 한편으로는 많은 개인 정보 보호 문제도 야기합니다. 데이터에는 사용자의 민감한 정보가 다량 포함되어 있어 데이터 교환 시 윤리적, 법적 위험을 초래할 수 있습니다. 따라서 현대 사회에서는 기업 간은 물론, 같은 기업 내 서로 다른 부서라도 데이터를 주고받을 때 극도로 조심스럽습니다. 데이터 공유를 전제로 한 여러 회사 간의 협력은 종종 달성하기 어렵습니다. 디지털 혁신 과정에서 많은 기업은 데이터 보안과 관련된 많은 법률 및 구현 표준에 적응하는 데 어려움을 겪고 있으며 데이터 보안 요구 사항을 충족할 방법이 없습니다.

게다가, 데이터 보안 구축에 따른 가치 이점이 명확하지 않습니다. 벌금을 피하고 고객의 신뢰를 얻는 것 외에도 운영 수준에서 가치를 창출하기 어렵기 때문에 데이터 보안이 열심히 추진되지 않습니다. 또한 깊이 있게 통합되지도 않습니다.

근본적인 이유는 많은 기업의 법무부서와 내부통제부서가 법에 따라 회사 내 다양한 ​​프로세스와 대상에 대한 설계관리만 수행하고 있지만, 이는 법률 조항의 문자 그대로의 해석과 만족에만 머물고 있다는 점입니다. 그러나 기업의 IT 기술팀을 구성할 때 도구나 기술 알고리즘 등은 실무적인 관점에서만 고려하다 보니 법적, 기술적 측면이 통합되지 않고 두 개의 스킨이 운영되고 있어 전체적인 보안 관리와 업무 수행이 불가능하다. 제어.

전통적으로 대부분의 기업은 기본적으로 보안 거버넌스 관련 내용을 IT 수준에서 수행해 왔습니다. 즉, 기본 보안 시설을 구축하고 보안 조직을 구축했으며, IT 시설 및 시스템에도 이에 상응하는 보안 기술 개선을 진행했습니다. 그러나 디지털 트랜스포메이션 과정에서 더 고려해야 할 것은 데이터 보안과 관련된 법률 및 규정의 통제 및 개인 정보 보호 요구 사항을 충족하기 위해 데이터 및 제품 관점에서 사용자 중심의 보안 관리 시스템입니다.

기업의 디지털 전환 과정에서 데이터는 수집, 추출, 변환, 로딩, 분석, 흐름 등의 과정에서 보안 위험에 직면하게 됩니다. 주요 측면은 다음과 같습니다.

1. 데이터 흐름의 위험. 디지털 트랜스포메이션은 시스템 간, 부서간, 내부와 외부, 심지어 산업 간에서도 대량의 데이터 공유와 교환을 가져왔습니다. 이러한 데이터의 흐름은 막대한 가치를 가져오지만 동시에 막대한 보안 위험을 초래합니다. 기업은 이동 중인 데이터에 대한 통제력이 점점 약해질 것입니다.

2. 데이터 자산이 불분명합니다. 기업의 디지털 혁신에는 수많은 시스템 애플리케이션과 네트워크에 흐르는 대량의 데이터가 수반됩니다. 보유하고 있는 정보를 알아야만 이를 관리, 분류 및 보호할 수 있습니다. 이마저도 명확하지 않다면 의심할 여지 없이 안전에 매우 큰 위험이 됩니다.

보안 사고가 발생하면 기업이 직면하는 과제 중 하나는 추적성 및 증거 수집의 어려움입니다. 유출자 및 사건의 전체 규모를 파악하기 위해서는 신속한 조사가 필요합니다. 그렇게 하면 유사한 사건이 다시 발생하는 것을 방지하고 책임과 책임감을 확립하는 데 도움이 됩니다.

4. 사용자 위반 위험. 최근에는 내부 사용자에 의한 데이터 침해가 속속 등장하고 있으며, Verizon이 발표한 '2021년 데이터 침해 조사 보고서'에 따르면 데이터 침해의 85%가 인적 요인과 관련되어 있습니다. 이는 모두 내부 위협이 기업의 보안 방어망을 뚫는 적이 되었음을 보여줍니다.

기업이 데이터 보안을 효과적으로 보호할 수 있는 방법

1. 지속적인 위험 평가. 데이터 자산 가치의 관점에서 다양한 민감 수준의 데이터에 대한 액세스 빈도 및 위험, 데이터 둔감화 수준 위험, 데이터 전송 위험, 데이터 흐름 규정 준수 위험 및 기타 측면과 시나리오를 평가하고 위험을 기반으로 위험 평가 보고서를 출력합니다. 평가 결과.

2. 데이터 검색, 분류 및 등급 지정. 네트워크 트래픽에서 파일과 민감한 필드를 자동화된 방식으로 지속적으로 복원하고, 동시에 내장된 맞춤형 규칙을 기반으로 심층적인 콘텐츠 검사를 수행하며 자동으로 데이터를 분류하고 민감도 수준을 나눕니다. 이를 통해 사용자는 언제든지 네트워크에 흐르는 데이터의 구성과 유형을 명확하게 확인할 수 있습니다.

3. 조기 경고, 경보 및 추적성. 네트워크 트래픽을 지속적으로 수집, 처리함으로써 이벤트의 맥락상 이상 행위 여부와 이상 정도를 평가하고, 이벤트의 중요도와 비즈니스에 미칠 수 있는 영향을 분류하여 사전 경고 및 진행 중 경고를 제공할 수 있습니다. 고위험 사용자 및 단체에 대한 추적이 가능합니다.

4. 지속적인 최적화 및 개선. 데이터 보안 거버넌스는 자동화된 데이터 검색, 지속적인 업데이트 및 데이터 자산 통계를 통해 비즈니스와 환경의 변화에 ​​적응하고 잠재적인 위험과 취약점을 발견하여 데이터가 없는지 확인하는 장기적인 프로세스입니다. 생략되고 포괄적입니다. 다양한 동작을 모니터링하고, 보안 이벤트를 효율적이고 시기적절하게 처리 및 대응하며, 방어 전략 및 시스템 최적화에 대한 매우 귀중한 참조를 제공합니다. 보호받고 활용되길 바랍니다. 좋은 데이터입니다.

5. 지속적인 모니터링 및 테스트. 데이터를 핵심으로 하는 7×24 중단 없는 모니터링, 데이터 검색 및 식별, 데이터 흐름 프로세스 모니터링, 데이터 민감도 수준 감지 등, 사용자 행동, 계정 활동 시간, 액세스 비즈니스 조건, 데이터에 대한 포괄적인 모니터링 민감도 수준 등, 특정 데이터 운영 행위, 데이터 위험 및 사용자 위반을 발견합니다.

데이터 보안 솔루션의 핵심은 무엇인가요?

데이터 보안 솔루션에는 주로 데이터 식별(데이터 분류 및 등급 지정), 데이터 감사(API 수준 포함), 데이터 보호, 데이터 공유, 신원 인증, 암호화 및 기타 하위 보안이 포함됩니다. 지도. 이러한 하위 방향에서 일반적으로 사용되는 기술적 방법:

① 데이터 인식: 자연어 처리(NLP), 이미지 인식, 지식 그래프(KG) 등

② 데이터 감사: 사용자 이상 행동 분석(UEBA), 전체 링크 분석.

3 데이터 보호: 둔감화 알고리즘, 워터마크 알고리즘, 네트워크 DLP, 단말 DLP, 프라이버시 컴퓨팅.

4 신원 인증: IAM, 제로 트러스트, 배스천 호스트.

⑤ 암호화: 투명한 암호화, 공개 키 인프라 PKI.

일반적으로 사용되는 기술 선택:

① 데이터 식별: IP+ 포트 활성 스캐닝, 단어 분할 및 분류.

② 데이터 감사: 에이전트 트래픽 분석, 네트워크 트래픽 분석.

3 데이터 보호: 둔감화(마스킹, 대체, 암호화, 해시 등), 워터마킹(의사 줄, 의사 열, 공백), 네트워크 DLP(SMTP, HTTP, FTP, SMB 등 구문 분석).

4 본인인증 : 임시비밀번호, 다단계인증 등

⑤ 암호화: 키 관리 서비스, 디지털 인증 서비스, 비밀번호 계산 서비스, 타임스탬프 서비스, 하드웨어 보안 서비스.

핵심 기술 링크:

① 고효율 데이터 분류 및 분류, 술어 분할 및 의미 인식 기술.

② 전체 링크 매핑 + 위험 모니터링.

3 동형암호, 다자간 계산, 연합학습, 프라이버시 교차 등

데이터 보안의 핵심 과제:

데이터는 유동적이며, 과제는 데이터 흐름과 데이터 보안 간의 본질적인 모순을 해결하는 것입니다. 이는 네트워크 보안에서 일반적으로 사용되는 노출 수렴 접근 방식과는 완전히 다릅니다.

DSMM 성숙도 모델에서 정의된 수집, 전송, 저장, 처리, 교환, 파기가 모두 포함됩니다. 데이터 보안 거버넌스는 데이터 수집, 데이터 저장 및 데이터 처리 시나리오의 보안 문제를 우선시합니다.

데이터 보안의 선두 트렌드:

① 데이터 분류와 데이터 계보의 관계.

② 풀링크 데이터 분석에는 두 가지 어려움이 있습니다. 단말기, 애플리케이션, 데이터 자산의 세 가지 수준에서 정보를 연관시키고 분석하는 방법과 데이터 흐름을 매핑하는 방법, 데이터 흐름에서 발생하는 위험을 발견하는 방법입니다.

3 개인정보 보호 컴퓨팅. 데이터 자체를 외부 유출로부터 보호하고, 데이터를 '가용하고 보이지 않게' 만드는 목적을 달성하며, 데이터 가치의 변환 및 공개를 실현하는 것을 전제로 데이터 분석 및 계산을 실현하는 기술의 집합을 말합니다.

위 내용은 디지털 혁신의 데이터 보안 솔루션의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!