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martes, abril 16, 2024

Los 10 principales desafíos para la seguridad de los datos


A raíz de la adopción generalizada de la nube, las organizaciones están lidiando con volúmenes masivos de datos y la consiguiente complejidad de salvaguardar estos datos. La protección de datos es un desafío importante, ya que se procesa y almacena más información en más lugares que nunca.

Para las organizaciones, poner en práctica la seguridad de los datos ya no es una simple tarea de TI y no se puede resolver con una sola herramienta o solución. Es un imperativo estratégico que impacta todos los niveles de una organización. Desde diversas fuentes de datos y panoramas de amenazas en evolución hasta los matices del cumplimiento y el elemento humano de la seguridad, los desafíos son multifacéticos.

Si bien la tecnología ofrece herramientas y soluciones avanzadas para impulsar las defensas, el desafío clave radica en integrar perfectamente estas herramientas en las operaciones de una organización. Básicamente, se trata de lograr un equilibrio entre una seguridad sólida y una eficiencia operativa, y garantizar que las medidas de protección mejoren, en lugar de obstaculizar, los procesos comerciales. Un enfoque holístico que abarque tecnología, procesos y personas es crucial para el éxito.

Existen numerosos desafíos de operacionalización para las organizaciones, pero hay un hilo común: antes de superar estos obstáculos, las organizaciones deben comprender dónde se encuentran los datos, el contexto de los datos y si están en riesgo.

Exploremos los 10 principales desafíos de operacionalización para las organizaciones y cómo se pueden abordar.

1. Limitaciones de recursos

La implementación de medidas de seguridad sólidas a menudo requiere una gran inversión financiera, así como tiempo y experiencia dedicados. Contratar personal capacitado en ciberseguridad es costoso, suponiendo que se pueda encontrar el personal adecuado, y la capacitación continua es esencial. La implementación de infraestructura y herramientas de seguridad avanzadas supone una carga adicional para el presupuesto de una organización.

Las soluciones de protección de datos con un proceso de implementación simplificado eliminan la necesidad de grandes recursos. Las soluciones sin agentes basadas en API son fáciles de implementar y pueden ofrecer valor en días, sin necesidad de ningún trabajo inicial. A modo de ejemplo, las soluciones de seguridad de gestión de la postura de seguridad de los datos (DSPM) actuales permiten a organizaciones de cualquier tamaño optimizar las operaciones de ciberseguridad y reducir significativamente la carga de los equipos de TI internos.

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2. Diversas fuentes de datos

Los datos están en todas partes y las organizaciones utilizan una gran cantidad de plataformas y servicios, desde soluciones de almacenamiento en la nube como Gdrive y Box, hasta herramientas de comunicación como Slack y plataformas de colaboración como SharePoint. Aún más preocupante es que los datos confidenciales ya no están simplemente estructurados. al menos 80% de los datos de una organización no están estructurados, lo que significa que están integrados en millones de informes financieros, documentos de estrategias corporativas, archivos de código fuente y contratos creados por directores financieros, gerentes generales, ingenieros, abogados y otros.

Para abordar este desafío, las soluciones DSPM actuales están diseñadas para controlar los flujos de información entre departamentos y terceros, garantizando que se identifiquen los datos en riesgo y que los datos confidenciales permanezcan protegidos, independientemente de su ubicación.

3. Clasificación de datos

La clasificación de datos es la base sobre la que se construyen muchas medidas de seguridad. Al categorizar los datos en función de su sensibilidad e importancia, las organizaciones pueden aplicar medidas de protección adecuadas. Pero el gran volumen de datos generados y almacenados hoy en día hace que la clasificación manual sea una tarea hercúlea, si no imposible, y actualizar continuamente los criterios de clasificación en respuesta a un panorama de datos en evolución es crucial.

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Para abordar esto, las mejores soluciones de clasificación basadas en IA aprovechan sofisticadas tecnologías de aprendizaje automático para escanear y categorizar documentos de forma autónoma. Con los últimos modelos de IA para el descubrimiento y categorización de datos rápidos y precisos, las organizaciones pueden eliminar la necesidad de clasificación manual, que ha demostrado ser inexacta e ineficiente.

4. Gobernanza del acceso

Algunos datos son públicos, otros son confidenciales y otros son estrictamente necesarios. Gestionar quién tiene acceso a qué datos es una piedra angular de la seguridad de los datos y requiere la definición de permisos de acceso y su revisión y actualización continua. Garantizar que los permisos estén siempre actualizados y cumplan con el principio de privilegio mínimo (donde las personas solo tienen el acceso que necesitan y nada más) es un desafío constante, especialmente en organizaciones grandes y dinámicas.

La gobernanza del acceso a los datos (DAG) establece y hace cumplir políticas que rigen el acceso y el uso de los datos y desempeña un papel clave para garantizar que solo las personas autorizadas puedan acceder a la información confidencial. Este proceso se ve reforzado por una profunda comprensión contextual de los datos estructurados y no estructurados, lo que ayuda a mantener los permisos de acceso actualizados y alineados con el principio de privilegio mínimo. Las soluciones DAG permiten a las organizaciones cumplir con las regulaciones de acceso y actividad, demostrar control a los auditores y adoptar prácticas de acceso de confianza cero.

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5. Remediación rápida

La reparación rápida es crucial para minimizar los daños y proteger los datos confidenciales cuando se identifica un riesgo o una violación de la seguridad. Las acciones correctivas incluyen revocar permisos de acceso, aislar los sistemas afectados o notificar a las partes afectadas. Pero una remediación rápida requiere acciones veloces, protocolos claros y un equipo de respuesta bien coordinado. Las organizaciones deben contar con estos protocolos, comprender qué datos están en riesgo y garantizar que todas las partes interesadas conozcan sus funciones y responsabilidades en caso de un incidente de seguridad.

Las plataformas avanzadas de seguridad de datos están diseñadas para descubrir y remediar riesgos de manera eficiente. Estas soluciones pueden identificar datos en riesgo debido a una clasificación, permisos, derechos e intercambio inadecuados. Según el informe de riesgo de datos de Concentric AI, cada organización tenía 802.000 archivos de datos en riesgo debido al intercambio excesivo. Las capacidades de remediación autónoma en estas plataformas garantizan que los problemas de acceso se aborden rápidamente.

6. Cumplimiento y regulaciones

Diferentes industrias operan bajo diversos marcos regulatorios, cada uno con diferentes conjuntos de mandatos de privacidad y protección de datos. Hacer operativa la seguridad de los datos en este contexto significa no solo proteger los datos sino también garantizar que las medidas de protección se ajusten a los requisitos legales y reglamentarios.

Las soluciones de seguridad de datos que ayudan a las organizaciones a cumplir los mandatos normativos y de seguridad, demostrar control a los auditores e implementar el acceso de confianza cero son importantes para abordar este desafío. Al detectar y remediar riesgos, estas soluciones ayudan a las empresas a cumplir con diversas regulaciones de privacidad, incluida la gestión del derecho a saber, el derecho a ser olvidado y las solicitudes de notificación de incumplimiento.

7. Panorama de amenazas en constante evolución

Hoy en día, tan pronto como las organizaciones refuerzan sus defensas, los actores maliciosos desarrollan sus tácticas. Los ataques de ransomware, los esquemas de phishing y las amenazas persistentes avanzadas requieren que las empresas intenten ir un paso por delante. El seguimiento, las actualizaciones y las adaptaciones continuas son cruciales para contrarrestar las amenazas nuevas y emergentes.

Los enfoques modernos de seguridad de datos van más allá de reglas estáticas o políticas predefinidas. Los métodos de análisis innovadores comparan continuamente los datos con los de sus pares para identificar anomalías y riesgos potenciales. Esta postura garantiza que a medida que los datos cambian, sus mecanismos de protección evolucionan en consecuencia. Los modelos de IA que aprovechan el monitoreo continuo y pueden aprender del panorama de datos ayudan a las organizaciones a abordar nuevos riesgos a medida que surgen.

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8. Complejidad y alcance

La seguridad de los datos es un dominio multifacético que abarca una gran variedad de componentes, desde la seguridad de la red y los controles de acceso hasta el cifrado y la autenticación. Los diferentes tipos de datos, ya sean registros financieros, información personal o investigaciones patentadas, tienen requisitos de seguridad únicos. Coordinar estos diversos componentes y adaptar las medidas de seguridad a diferentes tipos de datos agrega capas de complejidad al proceso de operacionalización.

Utilizando tecnologías avanzadas de aprendizaje automático, las soluciones de seguridad de datos actuales escanean y clasifican datos de forma autónoma, adaptándose a su creciente complejidad y alcance. Garantizan la protección de todo tipo de datos y ubicaciones. El análisis integral proporciona una vista completa de los datos, lo que garantiza la protección de los datos estructurados y no estructurados, ya sea almacenados en la nube o en las instalaciones.

Ver también: Los 10 principales desafíos para la seguridad de los datos

9. Monitoreo y Auditoría

El monitoreo continuo es esencial para vigilar los sistemas, los patrones de acceso a los datos y los comportamientos de los usuarios para detectar anomalías o posibles infracciones. Las auditorías periódicas son cruciales para evaluar la eficacia de las medidas de seguridad e identificar áreas de mejora. Realizar estas auditorías, analizar los resultados e implementar cambios basados ​​en los hallazgos exige mucho tiempo y experiencia.

Las herramientas modernas de seguridad de datos ofrecen una clasificación de datos precisa sin reglas ni políticas manuales. Con el monitoreo, estas herramientas identifican rápidamente cualquier discrepancia o riesgo en la clasificación de datos.

10. Integración con sistemas existentes

La mayoría de las organizaciones cuentan con una gran variedad de sistemas, herramientas y software existentes. Cuando se introduce una nueva solución de seguridad de datos, es fundamental que la solución se integre perfectamente con la infraestructura existente. Las interrupciones, los problemas de compatibilidad o los silos de datos pueden socavar la eficacia de las medidas de seguridad y crear vulnerabilidades.

Las soluciones de seguridad de datos actuales están diseñadas para integrarse sin problemas con marcos establecidos, como los de clasificación y gestión de datos. Esta integración garantiza que la clasificación de datos esté en línea con los protocolos de seguridad existentes, impulsando la estrategia general de protección de datos.

Si bien abundan los desafíos, existen enfoques tecnológicos que pueden ayudar a las organizaciones a avanzar hacia la puesta en práctica de la seguridad de los datos. DSPM permite a las organizaciones obtener una visión clara de sus datos confidenciales: dónde están, quién tiene acceso a ellos y cómo se han utilizado. Las mejores soluciones DSPM pueden descubrir, categorizar y remediar datos de forma autónoma, ya sea que estén estructurados o no estructurados y almacenados en la nube o en las instalaciones.

Las sólidas soluciones DSPM desarrollan una comprensión semántica de los datos y proporcionan una vista temática orientada a categorías de todos los datos confidenciales. Al invertir en prácticas adecuadas de gestión de datos y aprovechar las herramientas y la experiencia adecuadas, las empresas pueden avanzar mucho hacia la puesta en práctica de la seguridad de sus datos. Al hacerlo, pueden ayudar a lograr los objetivos clave relacionados con la protección de datos privados, la toma de decisiones más informadas sobre datos y amenazas, la protección de datos privados y la mitigación de riesgos.





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