数据泄露的成本持续上升，关键行业努力使其网络安全计划适应不断变化的数据环境和IT基础设施。现在是考虑适应性强、智能且互联的安全工具的时候了。自动化是打击数据泄露的一种手段。什么是安全自动化？安全自动化是指在检测和遏制攻击和入侵企图方面增强或取代人类努力的工具。这包括依赖人工智能(AI)、机器学习、安全分析和自动化安全编排的解决方案。在国外的调查中，成熟使用安全分析的受访者认为数据泄露的成本比程序不太成熟的组织低32.9%。安全人工智能和自动化还可以显着减少检测和响应数据泄露的平均时间。这反过来又降低了平均成本。关键数据安全解决方案可以帮助发现和分类本地和云端的敏感数据。他们还可以监控违反政策的数据活动，并检测异常的用户数据访问。但卓越的解决方案通过智能和连接功能使这一过程更进一步。这些内置功能有助于发现最高风险和异常行为。更重要的是，他们无缝地为安全运营中心(SOC)创建票证以供查找和修复。无论他们是否面临主动数据泄露，安全团队都会处理大量噪音和警报。因此，他们需要能够实时快速识别并关注最重要的威胁。为此，他们需要一目了然的基于风险的观点。那些称为高风险区域。从那里，分析师可以点击、阅读它们并深入了解更多信息。高级分析还可以帮助自动化威胁搜寻和优先级排序。它包括基于序列的分析、异常检测分析、风险发现算法和威胁检测分析。这种内置的威胁情报可以帮助简化检测和调查。这样，团队只会将时间花在最重要的任务上。使用安全分析防止数据泄露或内部威胁防止内部威胁是一个关键用例，尤其是对于远程工作者而言。数据分析可以帮助对有风险的用户进行评分，以便进行更仔细的检查。在该外观最终确定之前，数据库管理员可以制定策略以根据需要从视图中编辑数据。或者，他们可以通过阻止用户访问来立即采取行动。此外，这些保护可以扩展到解决数据隐私规则和零信任问题。无论是面对数据泄露还是其他问题，它都有助于打破孤岛并加快响应工作流程以降低业务风险。因此，寻找具有预构建集成和开放应用程序编程接口(API)的解决方案。这些有助于跨团队和跨工具的讨论。减少处理事件所花费时间的最佳方法是简化计费流程。分享可以丰富SIEM和SOC剧本的见解也需要简单。自动化、流程标准化和集成都可以加快事件响应速度。所有这些都有助于降低数据泄露的总体成本。与零信任保持一致的数据安全强调数据丢失预防和访问控制的数据安全也将在其他方面有所帮助。它是网络安全零信任模型的一部分。零信任方法的前提是用户ID和网络流量可能已被泄露。它不信任它们，而是依靠人工智能和分析来不断验证用户、数据和资源之间的联系。如今，许多工作场所正在转向远程工作和减少接触。零信任策略可以帮助保护数据和资源，使它们只能在有限的基础上和在正确的上下文中访问，以防止和最大限度地减少数据泄露或其他网络攻击。此上下文和控制由强大的数据安全程序支持。
