通过数据安全分析减少数据泄露的危害

数据泄露成本不断上升，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，需要考虑适应性强、智能和互联的安全工具。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加或替代人工工作的工具。这包括依赖于人工智能 (AI)、机器学习、安全分析和自动化安全编排的解决方案。 在国外调查中，成熟使用安全分析的受访者认为数据泄露成本比程序不太成熟的组织低 32.9%。安全 AI 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。这反过来又会降低平均成本。 关键数据安全解决方案可以帮助发现和分类本地和云中的敏感数据。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。但是，一个卓越的解决方案通过智能和连接功能使这一点更进一步。这些内置功能有助于发现最高风险和奇怪的行为。更重要的是，他们无缝地为安全运营中心 (SOC) 创建票证以进行查找和修复。 无论他们是否面临活跃的数据泄露，安全团队都会处理大量的噪音和警报。因此，需要让他们能够快速识别并实时关注最重要的威胁。为此，他们需要一目了然的基于风险的视图。那些呼吁高风险地区。从那里，分析师可以点击浏览，阅读它们并深入查看更多信息。高级分析也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，尤其是对于远程员工而言。数据分析可以帮助对有风险的用户进行评分，以便进行仔细观察。在完成该外观之前，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，可以扩展这些保护以解决数据隐私规则和零信任问题。 无论面临数据泄露还是其他问题，打破孤岛并加快响应工作流程以降低业务风险都是有帮助的。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。这些使跨团队和工具的讨论变得更容易。减少处理事件的时间的最佳方法是简化开票流程。分享可以丰富 SIEM 和 SOC 手册的见解也需要简单。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成本。

数据安全与零信任保持一致

强调数据丢失预防和访问控制的数据安全也将有助于其他方面。它是网络安全零信任模型的一部分。一个零信任的方法，前提是用户ID和网络流量可能已经受到影响工作。它不信任他们，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，并且联系越来越少。零信任策略可以帮助保护数据和资源，让它们只能在有限的基础上和在正确的环境中访问，以防止和最大限度地减少数据泄露或其他网络攻击。该上下文和控制由强大的数据安全程序提供支持。