毫不奇怪，隨著所有數據洩露事件如此頻繁地發生，新的數據安全工具和隱私法規也緊隨其後。
但是您對應對這些挑戰的數據安全工具和解決方案了解多少？例如，很多人都聽說過數據安全態勢管理（DSPM）、數據丟失防護（DLP）和數據隱私。
Concentric AI 產品營銷高級總監。
然而，當組織評估其特定的數據安全需求時，了解相似點和差異以及它們如何交叉非常重要。
在使用這些技術時，組織需要一種集成的、人工智能感知的方法來保護敏感數據、執行策略並確保遵守隱私法規。
快速概覽
您至少對這些數據安全支柱有基本的了解至關重要：
數據安全態勢管理 (DSPM) – DSPM 負責評估和管理組織的數據安全狀況。其主要好處是了解敏感數據的存儲位置以及誰有權訪問這些數據，並確保正確使用這些數據。
將人工智能和機器學習融入 DSPM 增強了其功能，提供預測分析和高級數據安全策略。
數據丟失防護 (DLP) – DLP 對於保護敏感數據免遭洩露和未經授權的訪問至關重要。數據丟失防護 (DLP) 有助於防止數據洩露並保持對監管標準的遵守。
DLP 工具可以識別、分類和保護日益複雜的信息中的敏感信息 雲存儲環境。
數據隱私 – 儘管數據隱私的想法看起來很簡單，但掌握它卻變得越來越困難。根據《通用數據保護條例》(GDPR) 和《加州消費者隱私法案》(CCPA) 等法規，組織必須確保個人數據的透明度和保護。
不遵守規定的成本很高；因此，有效發現和保護敏感數據對於開展業務至關重要。
DSPM、DLP 和數據隱私融合
DSPM、DLP 和數據隱私協同工作，以多層次、細粒度的方式提供全面的數據保護。
它們之間的融合不僅僅是簡單地組合不同的技術；它們形成了一個統一的策略，利用各自的優勢來增強整體數據安全性和合規性。融合這些數據安全支柱的主要好處包括：
增強安全性 – DLP 防止數據洩露的能力增強了 DSPM 識別和評估數據風險的能力。例如，如果 DSPM 檢測到由於其可訪問性而構成高風險的敏感數據，DLP 可以立即實施策略來限制未經授權的訪問或共享。
DSPM 評估數據的存儲和訪問方式以確保符合隱私標準，而 DLP 則施加規則以防止未經授權的個人共享或訪問數據。
它們共同在支持第三個支柱（數據隱私）方面發揮著至關重要的作用，同時也確保遵守隱私法。
實時數據保護 – 當數據流經組織導致數據激增時，DSPM 會持續監控和評估其安全狀態，而 DLP 會實時執行數據保護策略。
這種集成方法可確保敏感數據始終受到保護，無論其存儲在何處或如何使用。
監管合規性 – 組織必須應對不同的全球隱私法和日益複雜的合規環境。 DSPM 提供數據存儲和訪問模式的可見性，而 DLP 確保數據處理符合指定的法規要求。
在遵守最新法規逐年變得更加困難的情況下，這種協同作用對於保持合規性至關重要。
數據分類的作用
數據分類是 DSPM、DLP 和數據的基礎 隱私。這一重要步驟可幫助組織根據數據的敏感性和相關監管標準確定適當的數據保護級別。不良的數據分類可能導致 DSPM、DLP 和數據隱私工作無效。
數據分類為 DSPM 解決方案識別需要更嚴格安全控制的數據資產奠定了基礎。通過將數據從“公開”分類到“絕密”，DSPM 評估風險並應用適當的安全措施。
DLP 工具還依賴數據分類來有效實施政策。通過了解數據分類，DLP 應用正確的策略來防止未經授權的訪問或共享，確保只有授權的個人才能在正確的時間訪問正確的數據。
對於數據隱私，分類對於合規性至關重要。根據不同的法規識別個人或敏感數據有助於組織實施特定的隱私控制並更有效地管理同意、訪問權限和違規通知。
DSPM、DLP 和數據隱私在數據安全中發揮的作用
儘管 DSPM、DLP 和數據隱私的角色存在重疊，但每個角色都提供了自己獨特的功能。例如，DSPM 提供組織數據環境的概述。
它確定敏感數據的存儲位置及其使用方式，為戰略數據安全規劃提供重要見解。通過評估數據存儲的安全狀況和訪問模式，DSPM 可以幫助組織確定風險的優先級並有效地分配資源。
數據丟失防護 (DLP) 強制執行特定策略來防止未經授權的訪問和數據洩露。它利用 DSPM 的見解來更準確地實施數據安全。 DLP 工具可識別數據洩露並立即做出響應，從而提供快速保護，防止數據丟失。
數據隱私確保組織的數據處理實踐符合法律和監管標準。這通常包括管理同意、數據主體權利和違規通知。
然而，數據隱私不僅僅涉及技術，還需要法律、合規和業務部門之間的協調，以確保數據處理符合內部政策和外部法規。
GenAI 對 DSPM、DLP 和數據隱私的影響
生成式人工智能極大地提高了可見性、保護和合規性的重要性。以下是 DSPM、DLP 和數據隱私如何發展以滿足 GenAI 的數據安全挑戰。
dsbm
Copilot、ChatGPT 和 Gemini 等 GenAI 工具引入了新的數據安全風險，包括現場注入和影子 AI 的使用。 DSPM 有助於識別敏感數據暴露的位置 AI 工具，無論是通過 Microsoft 365 插件還是第三方 AI 集成。
上下文感知 DSPM 解決方案可檢測並分類人工智能生成和人工智能訪問的內容，使安全團隊能夠控制這一新的表面區域。例如，DSPM 標記 Copilot 路由器中使用的敏感 HR 數據，從而提示審計和風險緩解策略。
防止數據丟失
DLP 需要從簡單地阻止 USB 驅動器發展到理解與大型語言模型 (LLM) 共享的內容。 GenAI 感知的 DLP 工具可評估用戶行為、實時內容並對數據進行分類，以防止敏感數據意外或故意與公共或企業 AI 平台共享。
實際上，阻止營銷用戶將客戶的 PII 粘貼到 ChatGPT 中的 DLP 規則可以實時強制執行使用策略。
數據隱私
當人工智能工具使用數據時，隱私法仍然適用。如果人工智能輸出包含個人信息，組織仍需承擔責任。數據隱私計劃現在必須解決人工智能如何訓練、訪問哪些數據以及如何獲得同意的問題。
在實踐中，公司可以使用自動分析和策略執行來防止 GenAI 工具在未經明確同意的情況下接受客戶數據的訓練，從而確保遵守 GDPR 和即將出台的人工智能法規。
融合讓數據安全更好
DSPM、DLP 和數據隱私的結合為數據洩露和合規性問題提供了強有力的防禦。通過整合這三個領域，組織可以確保其數據安全方法具有戰略性和主動性。
這種組合方法產生了更加靈活和合規的數據管理系統，能夠適應新的威脅和監管變化。
本文是 TechRadarPro 專家見解頻道的一部分，我們在此展示當今科技行業最優秀、最聰明的人才。這裡表達的觀點是作者的觀點，並不一定是 TechRadarPro 或 Future plc 的觀點。如果您有興趣做出貢獻，請在此處了解更多信息： https://www.techradar.com/news/submit-your-story-to-techradar-pro
