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派拓网络:企业数据安全“左移”,防范泄露于未然

2024年2月1日 13:12  CCTIME飞象网  

数据隐私在数字化时代发挥着不可或缺关键作用,而与此同时,数据安全问题也愈发引起社会关注。对企业而言,数据安全涉及敏感信息保护,包括客户数据、员工记录、知识产权、财务细节和其他专有信息。这就要求企业采用并推广数据保护的最佳做法,例如实施强有力的安全措施,在数据收集和使用实践方面保持透明,以及尊重隐私法规和标准。

企业数据隐私受到广泛关注

随着企业纷纷加速数字化转型,数据隐私问题也受到越来越多的关注,这是诸多因素共同作用的结果。

●客户信任和声誉:随着社会越来越关注信息隐私和安全,数据隐私优先可以帮助企业建立客户信任。保护敏感数据的良好声誉能够提高客户忠诚度、品牌美誉度和竞争优势。

●风险管理:数据泄露和隐私事件会带来严重的财务和运营后果。企业需要评估并降低与未经授权的访问、数据泄露和网络攻击相关的风险。健全的数据隐私计划是整体风险管理战略的重要组成部分。

●保护知识产权:许多企业依赖知识产权作为市场上的关键差异化因素。数据隐私措施有助于保护专有信息、商业秘密和研发工作不被窃取或未经授权访问,从而确保企业的持续竞争力。

●避免经济损失:数据泄露和隐私事件可能导致重大经济损失,包括法律费用、监管罚款、与调查事件相关的成本以及诉讼中的潜在损害赔偿。对数据隐私措施进行投资有助于避免这些财务隐患。

●业务连续性:确保数据隐私对于保持业务连续性至关重要。数据泄露和隐私事件会扰乱运营,破坏与利益相关者的关系,并导致停机。积极主动的数据隐私措施有助于提高企业的整体恢复能力。

当保护企业专有数据变得愈发重要,传统的数据泄露防护系统已经跟不上时代的步伐,只有具备前瞻性的“左移”防御策略才能满足企业的安全需求。

传统数据泄漏防护缺陷不容忽视

由于法律规定,大多数数据泄露防护系统都是为了保护个人和支付信息等标准数据而设计的。那么包括商业机密和独有流程等在内的企业核心数据又该如何保护?

传统技术严格遵循一套预先制定的规则,因此可能会遗漏企业的独有数据。强大的数据泄漏防护解决方案需要同时提供两种机器学习检测模型,一种“开箱即用”,另一种可供客户训练,以此来实现可靠、精准且高效的数据泄漏防护。

事前预防优于事后弥补

相比数据泄露之后再“亡羊补牢”,提前预防更值得企业采纳。而数据安全“左移”就可以实现这一点。企业可以通过持续监控数据的保存位置和使用方式,提前发现风险并在数据泄露之前加以阻止。这种方法不仅能避免损失,还能增强外界对企业资产保护能力的信心。

安全“左移”赋能全面保护

Palo Alto Networks(派拓网络)深知不存在万能的方法,尤其是在保护敏感数据方面。传统的数据泄漏防护系统确实拥有一席之地,但如果要保护使企业业务与众不同的独有信息时,就需要目标明确且先进的功能。

这就是安全“左移”理念的“用武之地”。该方法更加注重在数据生命周期的早期识别和解决安全问题,而不是在泄露发生后才做出反应。派拓网络的企业级数据泄露防护系统通过一系列“组合拳”将这一理念付诸实践:

●可供客户训练的机器学习检测模型:对企业而言,赋予它们竞争优势的专有保密数据是一笔宝贵且重要的“财富”。派拓网络致力于让企业能够根据自己的独家知识产权来训练模型,提供技术确保准确识别并采取行动保护敏感数据。通过运用企业的特定数据训练自定义的机器学习模型,派拓网络的解决方案可以精准识别并保护企业独有数据生态系统的每一个角落。

●“开箱即用”的机器学习检测模型:派拓网络的方法使用100多个预定义文档类型检测器建立强大的保护基准。利用大语言模型技术的最新进展,派拓网络的数据泄漏防护分类器在识别和保护关键业务信息方面具有很高的准确性与先进性。

●提前发现,尽早保护:除了持续监控数据,派拓网络还会充分了解企业数据中最易受攻击的薄弱环节,并采取先发制人的防御措施。这些措施能够提前发现因配置疏忽或员工失误而面临风险的数据,确保在数据泄露前,引导企业加强数据安全保护。

●统一数据风险管理器:统一数据风险管理器是安全“左移”的基础,帮助企业全面了解潜在风险。通过这一功能强大的工具,企业可以深入了解具体的数据安全情况,并按位置、用户、应用和其他风险载体进行分类。它还能评估数据泄露的可能性和潜在影响并让所有这些信息变得触手可及,从而辅助企业做出明智的决策并提前落实数据安全保护。

企业数据隐私不仅是法律要求,也是战略需要。它可以保护企业免于承担法律责任,提高企业声誉,增进客户和员工之间的信任,并有助于在一个日益互联和数据驱动的世界中提高整体业务弹性。派拓网络具有前瞻性的“左移”数据安全策略能够帮助企业做到敏感数据尽在掌控,真正实现防患于未然。

本文参考来源:Why Traditional DLP Fails to Protect Your Most Sensitive Data

编 辑:魏德龄
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