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Cybersicherheit im Gesundheitswesen: 8 Best Practices für den Datenschutz

Organisationen im Gesundheitswesen müssen über die Einhaltung von Vorschriften hinausblicken, um Risiken zu reduzieren, ein robustes Datenmanagement zu implementieren und ein Datenschutzprogramm zu entwickeln, das den Schutz der Patientendaten mit der Bereitstellung einer Patientenversorgung höchster Qualität in Einklang bringt.

Herausforderungen bei der Datensicherheit im Gesundheitswesen

Patientendaten – oder geschützte Gesundheitsinformationen (PHI) unter HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability Act) – gehören nicht nur zu den sensibelsten Daten überhaupt, sondern sind auch eines der am häufigsten von böswilligen Angreifern angegriffenen Daten.

Unternehmen müssen Risiken in ihrer gesamten Organisation angemessen minimieren Patienteninformationen schützenund den Wert ihrer Daten zu schöpfen – und gleichzeitig eine steigende Anzahl komplexer und sich überschneidender regulatorischer Anforderungen zu erfüllen, wie beispielsweise HIPAA, HITECH, CCPA, GDPR, Gesetze der US-Bundesstaaten, und viele mehr.

Best Practices für Datensicherheit

Mithilfe der automatisierten Datenintelligenzplattform von BigID tiefes maschinelles Lernenund einem erweiterbaren App-Framework können Unternehmen im Gesundheitswesen Best Practices zur Sicherung und Verwaltung ihrer Daten etablieren, operationalisieren und durchsetzen.

  1. Entdecken Sie alle Ihre Daten – Patientendaten, Dark Data, regulierte Daten und mehr
    A Grundlage für umfassende Entdeckungen ist der erste Schritt, den alle Gesundheitsorganisationen unternehmen müssen, um robuste Programme für Datenschutz, Sicherheitund Steuerung im gesamten Unternehmen. Sie können nicht schützen, was Sie nicht wissen, dass Sie haben, sodass BigID alle Ihre Daten erkennt – aller Art, in jeder Sprache, im Petabyte-Bereich, im Rechenzentrum oder in der Cloud.
  2. Nutzen Sie die Datenklassifizierung der nächsten Generation
    PHI automatisch klassifizieren über Mustervergleich und reguläre Ausdrücke (RegEx) hinaus. BigID verfolgt einen ML-basierten Ansatz, um automatisch klassifizieren und taggen alle sensiblen, regulierten und risikoreichen Daten – nach Vorschrift, Dokumenttyp, Richtlinie, Attributen, Person und mehr.
  3. Definieren von Richtlinien zum Aufbewahren oder Verwerfen von Daten
    Wenden Sie interne und externe Richtlinien an für Datenaufbewahrung Regeln und Vorschriften. Automatisieren Sie Workflows, um auf die Datenalterung zu reagieren, kennzeichnen Sie, welche Daten aufbewahrt werden sollen, Definieren Sie, wie lange es aufbewahrt werden soll, und markieren Sie zu lange aufbewahrte Daten zum Löschen.
  4. Schützen Sie kritische Daten
    Patientendaten und kritische Daten proaktiv identifizieren und schützen; Löschen Sie redundante, veraltete oder triviale (ROT) Daten, um das Risiko zu minimieren; und identifizieren Sie Daten mit rechtlichen Sperren, um die gesetzlichen Anforderungen zu erfüllen.
  5. Beheben Sie Hochrisikodaten und verwalten Sie Behebungs-Workflows
    Beheben Sie sensible, kritische und regulierte Daten – und nutzen Sie Abhilfe-Workflows, um Entscheidungen an die richtigen Personen zu delegieren. Überprüfen Sie Ergebnisse und Verstöße über alle Ihre Datenquellen und strukturierte und unstrukturierte Daten. Priorisieren Sie die Ergebnisse, weisen Sie sie den Personen zu, die am besten qualifiziert sind, um Entscheidungen zu diesen Daten zu treffen, und ergreifen Sie Maßnahmen zur Behebung von Hochrisikodaten.
  6. Überwachen des Dateizugriffs
    Erhalten Sie umfassende Berechtigungsanalysen für die gezielten Datensätze Basierend auf Kategorie und Typ können Sie Benutzer mit Zugriff auf große, vertrauliche Datensätze für weitere Untersuchungen identifizieren. Identifizieren und beheben Sie übermäßig exponierte Daten, um Risiken zu reduzieren und persönliche Informationen in Ihren Unternehmensdatenspeichern zu schützen.
  7. Vereinfachen Sie die Reaktion auf Vorfälle
    Ermitteln Sie nach einem Datenleck genau die betroffenen Benutzer und setzen Sie Ihren Notfallplan um. Mit BigID können Benutzer schnell und präzise nachvollziehen, wessen Daten von einem Datenleck – Verlust, Diebstahl oder Missbrauch – betroffen waren, und feststellen, welche persönlichen und kritischen Datensätze betroffen sind.
  8. Risiken einschätzen und bewerten
    Reduzieren Sie proaktiv das Risiko für Ihre sensibelsten Daten. BigID bietet eine risikozentrierte Sicht auf personenbezogene Daten, sodass Unternehmen Risiken proaktiv reduzieren können. Unternehmen können Risiken anhand verschiedener Datenparameter wie Datentyp, Standort und Aufbewahrungsort bewerten.

Reduzieren Sie das Risiko im gesamten Unternehmen

Unternehmen im Gesundheitswesen, die proaktiv Best Practices zum Schutz sensibler Patientendaten implementieren, verringern das Risiko in ihrer gesamten Datenlandschaft.

Mit Die ML-basierte Technologie von BigIDerhalten Gesundheitsorganisationen volle Transparenz und vollständige Abdeckung auf alle ihre sensiblen, regulierten und risikoreichen Daten, um die kontinuierliche Einhaltung der Datenschutzbestimmungen zu gewährleisten – und das Risiko kostspieliger Datenpannen zu verringern.

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