什麼是數據保護？ 您如何保護用戶數據？

商業的核心是數據。 滿足客戶需求、適應突發事件、應對快速的市場波動最終都取決於數據。

公司從各種來源生成大量數據。 業務過程中產生的數據量大、粒度大，需要持續關注數據保護和維護。 畢竟，數據不僅僅是靜態記錄的集合。

無論規模大小，數據保護都必須是任何企業首先考慮的問題。 雖然以數據為中心的安全軟件等解決方案可確保數據庫中存儲的數據安全並正確使用，但了解什麼是數據保護、其工作原理及其相關技術和趨勢至關重要。

隨著生成和保存的數據量以前所未有的速度增長，對數據保護的需求也隨之增長。 對停機時間的容忍度也極低，這可能導致無法訪問關鍵信息。

因此，確保數據在損壞或丟失後能夠快速恢復是成功的數據保護策略的一個重要方面。 數據保護還包括保護數據免遭洩露和保護數據隱私。

數據保護原則

數據保護原則有助於保存數據並確保其隨時可訪問。 它包括採用數據管理和可用性元素、運營數據備份和業務連續性災難恢復 (BCDR)。

以下是數據保護的關鍵數據管理原則：

• 數據可用性確保用戶仍然可以訪問和使用開展業務所需的信息，即使丟失或損壞也是如此。
• 自動在離線和在線存儲之間傳輸關鍵數據是數據生命週期管理的一部分。
• 信息資產的評估、分類和保護免受各種威脅，例如設施中斷、應用程序和用戶錯誤、設備故障、惡意軟件感染和病毒攻擊，都是信息生命週期管理的一部分。

數據保護法規

數據保護法案和法律管轄特定數據類型的收集、傳輸和使用。 姓名、圖像、電子郵件地址、帳號、個人計算機的互聯網協議 (IP) 地址和生物識別信息只是構成個人數據的許多不同形式的信息中的幾個示例。

不同的國家、司法管轄區和部門有不同的數據保護和隱私法。 根據違規行為以及每個立法和監管機構提供的指示，不遵守規定可能會導致聲譽損害和經濟處罰。

遵守一套規則並不意味著遵守所有法律。 所有規則都可能發生變化，並且每項立法都有各種條款可以適用於一種情況，但不適用於另一種情況。 鑑於如此復雜的情況，一致且可接受地實施合規性具有挑戰性。

值得注意的數據保護法規

全球各國政府都在關注數據安全和隱私立法，這對這些系統的工作方式具有重大影響。 下面討論一些著名的數據保護行為。

歐盟 GDPR

《通用數據保護條例》(GDPR) 是一項於 2016 年頒布的歐盟法規。它允許數字服務的個人用戶對其向公司和其他組織提供的個人信息擁有額外的權利和控制權。

在歐盟國家運營或與歐盟國家合作的企業如果不遵守這些規則，將面臨高達其全球銷售額 4% 的巨額罰款，即 2000 萬歐元。

美國數據保護立法。

與歐盟相比，美國缺乏單一的主要數據保護法。 相反，數百項聯邦和州隱私法規旨在保護美國人的數據。 以下是此類法律的一些說明。

• 《聯邦貿易委員會法》禁止不公平的商業行為，並要求企業保護客戶隱私。
• 健康信息的存儲、保密和使用受健康保險流通和責任法案 (HIPAA) 管轄。
• 根據 2018 年《加州消費者隱私法》(CCPA)，加州人現在可以尋求刪除企業擁有的任何個人信息，並選擇不出售此類信息。

在接下來的幾年中，隨著數據保護成為數字化社會中越來越重要的問題，美國的監管要求可能會發生變化。

澳大利亞的 CPS 234

2019 年，澳大利亞實施了審慎標準 CPS 234，以規范金融和保險企業如何保護其信息安全免受網絡攻擊。 它還需要實施嚴格的審計和報告機制，以保證系統保持合規性。

數據保護的重要性

數據保護至關重要，因為它可以幫助企業防止數據洩露、洩露、停機、聲譽損害和財務損失。 組織還必須實施數據保護以恢復丟失或損壞的數據並遵守法律義務。

隨著勞動力變得更加不穩定並面臨非法數據刪除的危險，這種方法變得更加重要。

雖然對象存儲解決方案可容納各種數據，但企業需要數據保護來解決特定的安全問題。 儘管這些問題可能因業務類型而異，但以下典型問題會影響大多數企業，並且可以通過數據保護來避免。

• 員工離職導致數據丟失
• 知識產權 (IP) 盜竊
• 數據損壞

數據保護技術

由於數據保護涉及安全措施、可用性和管理，因此存在多種技術來幫助企業實現這些目標。 下面討論其中的一些。

• 磁帶或光盤上的備份包括安全團隊用來存儲或備份數字資產的物理設備。
• 存儲快照採用圖像或其他參考點的形式，表示精確時間的數據。
• 連續數據保護 (CDP) 是一種在計算機系統上發生數據更改時備份數據的系統。
• 防火牆是監控網絡流量的設備。 它們根據一組安全標准允許或拒絕流量。
• 加密可安全地將數據與要在設備之間存儲或傳輸的加擾文本進行數據轉換，而不會損害原始內容。
• 端點保護是一種數據安全解決方案，可監控和阻止網絡邊緣端點設備（例如筆記本電腦和智能手機）上的威脅。
• 數據丟失防護 (DLP) 系統可識別可能的洩漏和滲漏。 網絡管理員需要對數據進行重要的分類，以監控和管理用戶傳輸的數據。 DLP 不會監控公司未分類的數據。
• 內部風險管理 (IRM)是一種基於風險的數據安全方法。 與傳統的 DLP 方法不同，IRM 系統監控所有數據，而不僅僅是公司已標記的數據，這使其成為管理快速變化的員工隊伍的合適選擇。 IRM 幫助安全團隊確定哪些數據對其特定需求最重要，并快速響應數據危險，而不會限制員工的工作效率。

了解可用於數據保護的所有技術有助於確定哪種解決方案適合您的業務。

數據保護與數據隱私與數據安全

數據隱私、數據安全和數據保護之間存在幾個重要區別，儘管這些術語經常互換使用，如下所述：

• 數據保護是防止數據被利用、保證被授權使用數據的人可以訪問數據並提高員工生產力的程序和系統的集合。
• 數據隱私限制了誰有權訪問敏感信息（通常是個人數據），並且符合數據保護法。
• 數據安全是數據保護和防範來自內部和外部威脅的操縱和危險行為的一個子集。

特別是在與安全以外的部門合作時，認識到這些術語之間的差異可以幫助避免誤解。

數據保護的好處

無論組織大小，處理個人數據都是其所有運營的核心。 下面的列表列出了數據保護的好處。

• 它保護重要數據，包括財務報表和公司活動。
• 它提高了交易期間數據和保存數據的質量。
• 它獨立於任何特定技術，適用於所有人。
• 財務損失的風險降低了。
• 它可以防止軟件、項目或產品文件以及企業戰略被競爭對手企業竊取。

數據保護的挑戰

下面討論實施數據保護策略期間數據保護的缺點。

• 糟糕的數據保護政策或程序會讓客戶對企業失去信心。 另一方面，嚴格的數據保護會損害數字經濟，因此找到適當的平衡至關重要。
• 全球範圍內不只有一項數據保護立法。
• 技術和業務進步給數據保護帶來了挑戰並影響著數據保護。 數據保護和在線行為彼此之間不斷變化。
• 維護數據保護權限和標準既昂貴又耗時。
• 員工需要適當的培訓才能更好地了解數據保護及其重要性。 這不是一個容易的過程。
• 利用適當的組織和技術保障措施對於防止未經授權或非法處理個人數據至關重要，這很棘手。

數據保護趨勢

隨著計算環境的變化，一些新趨勢影響著數據保護格局。 其中一些包括以下內容。

勞動力波動

自 COVID-19 以來，體力勞動變得越來越不穩定，人們頻繁更換工作。 導致公司高流動率的因素有很多：

• 工資低、缺乏福利或工作安排
• 對可能出現經濟衰退的擔憂
• 頻繁使用承包商
• 裁員和凍結招聘

由於勞動力的不可預測性，現在存在更大的危險，即離職員工可能會故意或出於對工作的主人翁意識而帶走數據。

安全團隊在創建新的數據保護方法以應對日益增加的數據洩露危險方面變得更加重要。 除了監控和風險管理之外，培訓措施對於確保人員了解哪些數據不屬於其合法存儲也至關重要。

超融合

超融合基礎設施將存儲、計算和網絡結合到一個系統中。 IT 經理可以在這種範例下通過單一接口（通常通過虛擬機 (VM)）進行通信，而不是處理分散的硬件和資源的複雜性。

從數據安全的角度來看，超融合的好處減少了安全團隊必須控制的表面積。 此外，它還可以自動化處理與資源分配、數據複製和備份相關的大部分複雜性。

防範勒索軟件

勒索軟件是一種特殊的惡意軟件，它會對重要數據進行加密，使用戶無法訪問這些數據。 它通常要求受害者向攻擊者支付贖金才能解鎖數據。 這種行為迫使受害者在丟失數據和支付大量贖金之間做出選擇，而無法保證攻擊者能夠解決問題。

企業可以使用勒索軟件防禦解決方案來監控特定的惡意軟件入口點，例如網絡釣魚活動。 這些解決方案還可以幫助隔離受感染的設備、防止橫向移動並減少攻擊面。

零信任

零信任安全模型或架構要求所有用戶在訪問內部應用程序、數據和服務器時進行身份驗證。

在零信任系統中，不假定流量源自可信源，這與主要依賴防火牆來保護隔離網絡的典型網絡不同。

組織不再信任安全本地網絡中的雲應用程序和遠程工作人員，因此零信任範例對於現代數據保護變得越來越重要。 系統必須使用其他類型的身份驗證（例如單點登錄 (SSO) 和用戶訪問控制）來驗證用戶身份並防止未經授權的訪問。

數據保護解決方案

數據保護對於組織管理風險、延長服務正常運行時間以及避免數據丟失或濫用至關重要。 然而，為了實現這些目標，必須在不干擾員工合作和生產力的情況下監控所有文件、向量和用戶活動。

企業使用以數據為中心的安全解決方案來保護不同地點之間傳輸的數據，例如本地到雲存儲、眾多應用程序之間或第三方之間傳輸的數據。 此外，這些技術使識別、分類和監控敏感數據點以及安全性和合規性保證的審計變得更加容易。

保護、調節、加速

建立對良好數據實踐的透徹理解並實施良好的數據實踐（例如，保證數據不僅受到物理保護，而且讓用戶了解如何使用數據）與支持數據的保護相結合，使數據變得更有價值。

組織每天都會產生數十億字節的數據。 因此，他們一直在尋找改進的數據管理技術是有道理的。 畢竟，數據保護是整體數據管理的一部分。

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