一、什么是數據安全管理
數據安全管理涉及各種技術、流程和實踐，以確保業務數據安全并防止未授權方訪問。數據安全管理系統專注于保護敏感數據，如個人信息或關鍵業務知識產權。例如，數據安全管理可能涉及創建信息安全策略、識別安全風險以及發現和評估IT系統的安全威脅。另一個關鍵做法是與整個組織的員工分享有關數據安全最佳實踐的知識——例如，在點擊電子郵件附件時要小心謹慎。
二、數據安全威脅有哪些
對數據安全的威脅有很多種，而且它們在不斷發展，因此沒有一個列表是權威的。但以下是最常見威脅：
惡意軟件—惡意軟件是為獲得未經授權的訪問或造成損害而開發的惡意軟件。一旦惡意軟件感染了一臺計算機，它就可以通過網絡快速傳播。惡意軟件有多種形式，例如病毒、蠕蟲、特洛伊木馬、間諜軟件和犯罪軟件。惡意軟件通常使用其受害者的訪問權限進行傳播，因此將每個用戶的權限限制在他們完成工作所需的數據和系統上是至關重要的。
DDoS攻擊—分布式拒絕服務攻擊試圖使您的服務器無法使用。為降低風險，可以使用入侵檢測系統(IDS)或入侵防御系統(IPS)，以檢查網絡流量并記錄潛在的惡意活動。
網絡釣魚詐騙——這種常見的社會工程技術試圖誘騙用戶打開網絡釣魚電子郵件中的惡意附件。解決方案包括建立以網絡安全為中心的文化，并使用工具自動阻止垃圾郵件和網絡釣魚消息，讓用戶永遠不會看到它們。
黑客——這是上面列出的攻擊背后的參與者的總稱。
第三方——缺乏足夠網絡安全的合作伙伴和承包商可能讓互連系統容易受到攻擊，或者他們可能直接濫用在企業IT環境中授予的權限。
惡意的內部人員——一些員工故意竊取數據或破壞系統，例如，利用這些信息建立競爭性業務，在黑市上出售，或為實際或感知到的問題報復雇主。
錯誤——用戶和管理員也可能會犯無辜但代價高昂的錯誤，例如將文件復制到他們的個人設備、不小心將包含敏感數據的文件附加到電子郵件中，或者將機密信息發送給錯誤的收件人。
三、數據保護最佳實踐
要構建分層防御策略，了解網絡安全風險以及如何降低這些風險至關重要。有一種方法來衡量對業務的影響也很重要，這樣就可以確保進行了適當的安全投資。以下操作和技術最佳實踐可以幫助降低數據安全風險：
1運營最佳實踐
使用合規性要求作為網絡安全基礎。簡而言之，合規性法規旨在強制企業抵御重大威脅并保護敏感數據。雖然滿足合規性要求不足以確保完全的數據安全，但它將幫助我們走上風險管理和數據保護的正確道路。
制定明確的網絡安全政策。制定明確說明如何處理敏感數據以及違反數據保護的后果的政策，確保所有員工閱讀并理解該政策將降低關鍵數據因人為行為而損壞或丟失的風險。
構建并測試備份和恢復計劃。公司必須為一系列違規場景做好準備，從輕微的數據丟失到數據中心的徹底破壞。確保關鍵數據經過加密、備份和離線存儲。設置將加速恢復的角色和程序，并定期測試計劃的每個部分。
制定自帶設備(BYOD)政策。允許用戶使用他們的個人設備訪問企業網絡會增加網絡安全風險。因此，創建流程和規則來平衡安全問題與便利性和生產力。例如，可以強制用戶保持他們的軟件是最新的。請記住，個人設備比公司設備更難跟蹤。
定期提供安全培訓。幫助員工識別并避免勒索軟件攻擊、網絡釣魚詐騙以及對數據和IT資源的其他威脅。
將保留網絡安全人才作為優先事項。如今，網絡安全專家是稀缺商品，因此請采取措施留住您擁有的人才。投資自動化工具來消除平凡的日常任務，這樣他們就可以專注于實施強大的數據安全技術來應對不斷變化的網絡威脅。
2技術最佳實踐
根據數據的價值和敏感性對數據進行分類。獲取所有數據的綜合清單，包括本地和云中的數據，并對其進行分類。與大多數數據安全方法一樣，數據分類最好是自動化的。與其依賴忙碌的員工和容易出錯的手動流程，不如尋找一種能夠準確可靠地對信用卡號或醫療記錄等敏感數據進行分類的解決方案。
定期進行權利審查。對數據和系統的訪問應基于最小特權原則。由于用戶角色、業務需求和IT環境不斷變化，因此請與數據所有者合作，定期審查權限。
運行漏洞評估。主動尋找安全漏洞并采取措施減少您遭受攻擊的風險。
實施強密碼策略。要求用戶每季度更改一次憑據并使用多因素身份驗證。由于管理憑據更強大，因此要求它們至少每月更改一次。此外，不要使用共享的管理員密碼，因為這樣就不可能讓個人對自己的行為負責。
四、數據安全工具
1基本數據安全工具
數據安全管理需要以下數據安全工具：
防火墻——防火墻防止不需要的流量進入網絡。根據組織的防火墻策略，防火墻可能會完全禁止某些流量或所有流量，或者它可能會對部分或所有流量執行驗證。
備份和恢復——如前所述，需要可靠的備份和恢復，以防意外或故意更改或刪除數據。
防病毒軟件——通過檢測和阻止可能竊取、修改或損壞您的敏感數據的特洛伊木馬、rootkit和病毒，提供關鍵的第一道防線。
IT審計——審計系統中的所有更改和訪問關鍵數據的嘗試，能夠主動發現問題、及時調查事件并確保個人問責制。
2高級數據安全工具
以下類型的解決方案解決了更具體的問題：
數據發現和分類——數據發現技術掃描數據存儲庫以定位所有數據。數據分類使用發現結果并使用特定標簽標記敏感數據，因此可以根據其對組織的價值保護企業數據，并降低不當數據暴露的風險。
數據加密——加密使惡意行為者無法使用數據。基于軟件的數據加密可在數據寫入SSD之前保護數據。在基于硬件的加密中，一個單獨的處理器專用于加密和解密，以保護便攜式設備（例如筆記本電腦或USB驅動器）上的敏感數據。
數據丟失防護(DLP)—這些數據安全產品和技術有助于防止敏感或關鍵信息離開公司網絡，從而幫助防止這些信息丟失、濫用或被未經授權的人訪問。
動態數據屏蔽(DDM)—DDM支持實時數據屏蔽，以便在不更改原始數據的情況下限制敏感內容對非特權用戶的暴露。在大數據項目中，對DDM的應用尤其多。
用戶和實體行為分析(UEBA)—UEBA是一項復雜的技術，用于在正常活動影響安全或業務連續性之前確定正常活動的基線并發現可疑的偏差。UEBA可以幫助檢測多種類型的威脅，包括內部威脅、黑客、惡意軟件和勒索軟件。
