随着越来越多的公司开始使用云，数据泄露的威胁以及随之而来的规则和罚款只会增加。因此，公司和机构需要预测并适应不断变化的数据和IT环境。因此，数据安全和隐私的零信任方法可能是一个理想的框架。了解如何将它与数据发现和分类相结合来减少障碍，同时帮助您更有效地工作。
为什么要零信任？
零信任模型基于这样一种想法，即任何用户都可能构成威胁，并且不可信任。零信任原则要求对用户和流程进行持续的信任检查。反过来，这些都是基于上下文的。没有它们，您就无法通知用户有关访问控制和管理的信息。这种实时、上下文感知的零信任框架可确保安全控制始终处于您计划的最前沿。另外，也考虑到你想适应现代混合多云的环境。为了支持这个模型，可以从数据发现和分类开始。
数据发现和分类在数据泄露中意味着什么？
面对内部和外部威胁，数字防御者需要深入了解他们的数据。这包括知道它的存储位置，谁可以访问它，它的敏感度等等。这使您可以建立一个基准，根据该基准可以测量奇怪的行为和潜在的数据威胁。从数据隐私的角度，你还需要了解个人数据是如何被使用和保护的。这是满足合规性要求的关键。这些可能包括提供足够的数据保护控制证据，以满足数据主体的访问请求。当你知道数据在哪里的时候，这个任务会变得更容易！
数据安全和数据隐私密切相关。换句话说，数据安全是成功的数据泄漏策略的一个重要技术方面。对于这两种情况，数据发现和分类提供了对已知和未知风险和暴露区域的可见性。不幸的是，我们不能简单地信任用户或依赖他们报告问题。所以企业需要依靠技术来填补空白。
找到一个数据流的发现和分类。
借助正确的数据发现和分类解决方案，您可以持续识别敏感数据和个人数据。您还可以监控更改并维护这些数据的目录。数据发现应该扩展到静态和动态数据，以及结构化和非结构化数据。它应该能够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解决方案发现和分类的数据。
不仅仅是为了防止数据泄露。有时是为了保持数据整洁和随手可得。您希望以持续的方式跟上不断变化的数据环境。但是如果没有合适的工具，即使是最大的团队也无能为力。你需要一个能做很多不同事情的解决方案。在定位未知位置的敏感数据时，它需要监控个人数据、美国站服务器的传输和复制，并对各种数据类型进行分类。毕竟，这是您获得完整、准确和可持续的数据谱系或生命周期视图的方式。
一种方法是使用使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，您的团队将能够更好地定位敏感数据，并利用这一洞察力采取明智的行动。
在数据泄露中，您需要什么
通过一个完整的数据列表或目录，可以知道敏感数据面临的真实风险。从那里开始，对美国的服务器进行排名和分类变得更加容易和更好。无论这些操作或控制采取数据活动监控、数据加密、数据安全分析还是响应协调的形式，数据发现和分类都有助于指导降低数据风险和满足审计及合规性要求的工作。
通过拥有正确的上下文，您可以以更简单、更高效的方式响应事件和客户请求。例如，为了处理数据泄露，数据发现和分类解决方案与数据监控和分析解决方案相结合，可以提供对不同地区受影响的个人数据、数据主体和各种隐私法律的急需的上下文洞察。这种洞察力提供了更有效的响应和更短的解决时间。
在另一个例子中，客户可能要求知道公司或机构已经收集了关于他们的什么个人数据。为了有效地做出响应，数据持有者必须拥有一种自动化的、持续的方法来根据主题或客户发现、跟踪、编目和汇总数据。良好的维护和个人数据环境的动态视图也很重要。毕竟，持有数据的小组需要在合理且合规的时间框架内执行数据主体访问请求工作流。
简而言之，数据隐私和数据安全的零信任方法始于可持续的自动化数据发现和分类。这关键的第一步可以保护组织免受网络安全威胁、数据泄露或法规不合规的影响。它有助于确保数据的隐私和安全，同时，它应用了零信任原则。通过更准确地定位和识别敏感数据，它可以妥善解决安全和隐私漏洞。
