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为什么是零信任？
基于零信任模型操作的想法对任何用户都是威胁，不可信赖。 零信任策略要求持续对用户和进程进行可靠性检查。 相反，它们是基于上下文的。 如果没有这些，就无法通知用户访问控制和管理。 这种实时、上下文感知的零信任框架确保了安全控制始终处于计划的前沿。 另外，我们希望适应现代混合阴天的环境。 要支持该模型，请从数据发现和分类开始。
数据泄露中的数据检测和分类意味着什么
面对内部和外部的威胁，数字防御者需要深入了解他们的数据。 这包括存储位置、谁可以访问以及机密性等。 这样可以创建基准来测量奇怪的行为和潜在的数据威胁。 从数据隐私的角度来看，需要知道个人数据是如何被使用和保护的。 这是满足合规需求的关键。 这可能包括提供足够的数据保护控制证据以满足以数据为主体的访问请求。 如果知道数据在哪里，这项工作就会变得更简单。
数据安全性和数据隐私是密切相关的。 也就是说，数据安全是数据泄漏战略成功的关键技术水平。 在这两种情况下，数据的发现和分类都提供已知和未知的风险和暴露区域的可视性。 很遗憾，不能轻易信任用户或报告问题。 因此，企业需要依靠技术来填补空白。
寻找一流的数据检测和分类
使用适当的数据发现和分类解决方案，可以持续识别敏感和个人数据。 也可以监视更改并维护数据目录。 数据发现必须扩展到静态和动态数据以及结构化和非结构化数据。 应该能发现已知和未知的数据湖。 这意味着数据的所有更改，而不仅仅是管理员指示发现和分类解决方案的数据。
这不仅仅是为了防止数据泄露。 有时是关于保持数据清洁和放在手边。 想继续掌握变化的数据环境。 但这超出了没有合适工具的最大团队的能力。 需要能做很多事情的解决方案。 在确定未知位置的敏感数据的同时，还必须监视个人数据的传输和复制，并对广泛的数据类型进行分类。 毕竟，这是获得完整、准确、可持续的数据沿袭或生命周期视图的方法。
一种方法是使用利用人工智能和机器学习的零信任数据发现解决方案。 通过监控在线交易以发现未知的个人数据，团队可以更好地识别敏感数据，并利用其洞察力采取明智的行动。数据泄露需要什么
通过完整的数据列表或目录，您可以了解敏感数据面临的真正风险。 因此，分级和分类修复变得更加容易。 数据发现和分类可以帮助您在数据活动监控、数据加密、数据安全分析、响应组织等形式发生时，降低数据风险并满足鉴定和合规性需求。
拥有正确的上下文，可以更简单、更有效地满足活动和客户的要求。 例如，通过将数据发现和分类解决方案与数据监测和分析解决方案结合起来以应对数据泄露，可以为受影响的个人数据、数据主体和各地区的各种隐私方法提供快速的上下文洞察。 这种洞察力提供了更有效的回应和更短的解决时间。
在另一个例子中，客户可能会被要求了解公司或组织收集的个人数据。 为了有效地做出响应，数据所有者必须有自动、持续的方法来基于主题或客户发现、跟踪、编目和汇总数据。 个人数据环境的良好维护和动态视图也很重要。 毕竟，拥有数据的公司必须在合理的合规时间范围内运行以数据为主体的访问请求工作流。
文/上海蓝盟 IT外包专家
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