随着越来越多的公司迁移到云端，数据泄露的威胁以及随之而来的法规和罚款只会增加。因此，公司和机构需要预测并适应不断变化的数据和IT环境。为此，数据安全和隐私的零信任方法可能是理想的框架。了解将其与数据发现和分类相结合如何减少障碍，同时帮助您更高效地工作。为什么是零信任？零信任模型的运作理念是任何用户都可能构成威胁并且不可信。零信任原则要求对用户和流程进行持续的信任检查。反过来，这些都是基于上下文的。没有它们，您就无法通知用户访问控制和管理。这种实时的、上下文感知的零信任框架确保安全控制始终处于您计划的最前沿。此外，它还考虑到了您希望适应现代混合多云环境的愿望。要支持此模型，您可以从数据发现和分类入手。数据发现和分类在数据泄露中意味着什么面对内部和外部威胁，数字防御者需要深入了解他们的数据。这包括知道它存储在哪里、谁可以访问它、它有多敏感等等。这使您可以建立一个基线来衡量奇怪的行为和潜在的数据威胁。从数据隐私的角度来看，您还需要了解如何使用和保护个人数据。这是满足合规性需求的关键。这些范围可能从提供充分的数据保护控制的证据到满足数据主体的访问请求。当您知道数据的位置时，此任务会变得更容易！数据安全和数据隐私齐头并进。也就是说，数据安全是成功的数据泄露策略的一个重要技术方面。对于这两种情况，数据发现和分类提供了对已知和未知风险和暴露领域的可见性。不幸的是，我们不能简单地信任用户或依赖他们报告问题。因此，企业需要依靠技术来填补空白。寻找一流的数据发现和分类借助正确的数据发现和分类解决方案，您可以持续查明敏感数据和个人数据。您还可以监视更改并维护此数据的目录。数据发现应该扩展到静态和动态数据，以及结构化和非结构化数据。它应该能够发现已知和未知的数据湖。这意味着对数据的所有更改，而不仅仅是管理员指示解决方案发现和分类的数据。这不仅仅是为了防止数据泄露。有时，它是关于保持数据整洁和触手可及。您希望以持续的方式掌握不断变化的数据环境。但这超出了没有合适工具的最大团队的能力。您需要一个可以做很多不同事情的解决方案。它需要监控个人数据的传输和复制，并对多种数据类型进行分类，同时将敏感数据定位在未知位置。毕竟，这就是您获得完整、准确和可持续的数据沿袭或生命周期视图的方式。一种方法是使用利用人工智能和机器学习的零信任数据发现解决方案。通过监控未知个人数据的网络交易，您的团队将能够更好地定位敏感数据并利用这种洞察力采取明智的行动。数据泄露需要什么有了完整的数据清单或目录，您就可以了解敏感数据面临的真正风险。从那里，可以更容易地更好地对修复程序进行排名和分类。无论这些行动或控制采取数据活动监控、数据加密、数据安全分析还是响应编排的形式，数据发现和分类都有助于指导降低数据风险并满足审计和合规需求的工作。通过拥有正确的上下文，您可以以更精简和高效的方式响应事件和客户请求。例如，为了应对数据泄露，数据发现和分类解决方案与数据监控和分析解决方案相结合，可以提供对受影响的个人数据、数据主体和不同地区的各种隐私法的急需的背景洞察。这种洞察力提供了更有效的响应和更短的解决时间。在另一个示例中，客户可能会询问公司或机构收集了哪些关于他们的个人数据。为了有效响应，数据持有者必须有一种自动化和连续的方法来按主题或客户发现、跟踪、分类和汇总数据。维护良好的动态个人数据环境视图也很重要。毕竟，持有数据的一方需要在合理且合规的时间范围内执行数据主体访问请求工作流。总之，数据隐私和数据安全的零信任方法始于可持续和自动化的数据发现和分类。这一关键的第一步可以保护组织免受网络安全威胁、数据泄露或监管不合规。它有助于确保数据隐私和安全，同时通过更精确地定位和识别敏感数据来应用零信任原则，从而妥善解决安全和隐私漏洞。
