Was ist eine toxische Datenkombination?
Wenn mehrere Teile von sensible Informationen Wenn Daten in einem bestimmten Bereich zusammenlaufen, entstehen sogenannte „toxische Kombinationen“, die Ihr Datenrisikoprofil unnötig erhöhen. Beispielsweise können Kreditkartennummern, Namen und Adressen entweder in einer Tabelle oder innerhalb derselben Google Doc Server sind eine sehr toxische Kombination. Es handelt sich um ein kritisches Datensicherheitsproblem, das Ihre volle Aufmerksamkeit und Priorisierung erfordert.
Es kommt häufig vor, dass mehrere Arten sensibler Daten in derselben Datenquelle oder demselben Datensatz gespeichert sind. Tatsächlich treten toxische Kombinationen immer häufiger auf, wie einige der größten Sicherheitsverletzungen der letzten Jahre gezeigt haben.
Was ist das Problem mit toxischen Datenkombinationen?
Giftige Kombinationen sensibler Daten stellen für Unternehmen in dreierlei Hinsicht erhebliche Risiken dar:
Unbeabsichtigte Unterstützung von Insider-Bedrohungen
Insider-Bedrohungsangriffe sind in den letzten Jahren stetig gewachsen. Das Problem verschärft sich, wenn sensible Datentypen kombiniert werden, was das Risiko für Unternehmen erhöht und Insidern den Zugriff erleichtert. Zugang zu wertvollen Informationen. Wenn Insider beispielsweise freien Zugriff auf eine Art von sensible Daten Sie könnten möglicherweise Zugriff auf verwandte Informationen wie Namen haben, etwa Sozialversicherungsnummern oder Adressen – und zwar alle in derselben Datenquelle, demselben Datensatz oder derselben Datei. Dies erleichtert unbeabsichtigt die beabsichtigte laterale Bewegung und die Angriffsstrategien interner Angreifer und beschleunigt deren böswillige Aktionen, insbesondere im Zeitalter der Fernarbeit.
Unnötige Vergrößerung des Ausmaßes eines Verstoßes
Sie können auch das Risiko von Datenschutzverletzungen exponentiell erhöhen. Wenn hochsensible Daten in derselben Datenquelle gespeichert sind, kann eine solche Verletzung weitreichende Folgen haben. Cyberkriminelle erhalten dadurch nicht nur einen umfassenderen Überblick über eine Person, sondern erhöhen auch den potenziellen Schaden, der durch eine einzelne Verletzung entstehen kann. Die kumulative Auswirkungen solcher Verstöße kann zu schweren finanziellen Verlusten, rechtlichen Konsequenzen und Bußgeldern führen und so dem Geschäftsergebnis und der allgemeinen Betriebsstabilität des Unternehmens erheblichen Schaden zufügen.
Verschärfung der Datenschutzprobleme
Das Zusammentreffen toxischer Kombinationen kann zu Vertraulichkeitsverletzungen führen und so die Privatsphäre von Einzelpersonen und Unternehmen gleichermaßen gefährden. Die Vermischung unterschiedlicher Fragmente persönlicher Informationen führt zu sensiblen Daten, die potenziell exponentiell persönliche Details preisgeben, die eigentlich geschützt werden sollten. Dieser Vertrauensverlust in die Privatsphäre wirkt sich nicht nur auf Klienten, Kunden und Partner aus, sondern schadet auch dem Ruf und der Glaubwürdigkeit eines Unternehmens erheblich.
Mit BigID automatisch toxische Kombinationen finden
BigID hilft Ihnen, alle Ihre toxischen Kombinationen präzise zu identifizieren, Risiken zu minimieren und toxische Kombinationen zu managen. So gehen wir vor:
Ihre Daten kennen
Im Zeitalter von Hybrid- und Multi-Cloud erfordert eine starke Datensicherheitsstrategie vollständige Datentransparenz, Kontext und Kontrolle. BigID kann sensible Daten, einschließlich toxischer Kombinationen, in allen Datentypen finden – sowohl in unstrukturierten Dateien und PDFs als auch in strukturierten Daten. in der Cloud und vor OrtGehen Sie über grundlegende und traditionelle Mustererkennungsmaßnahmen hinaus und nutzen Sie fortschrittliche KI und ML, um toxische Datenkombinationen besser und genauer zu klassifizieren und zu identifizieren. Wir verfügen über Hunderte von OOB-Klassifikatoren sowie trainierbare Klassifikatoren, die sensible Informationen finden können, darunter verschiedene Arten von PI, PII, zahlungsbezogene Informationen, Gesundheitsakten, Sozialversicherungsnummern und vieles mehr.
Finden Sie giftige Kombinationen
Erstellen und konfigurieren Sie eindeutige, zusammengesetzte Kennungen, die toxische Kombinationen darstellen, die Sie hervorheben und als hochriskant einstufen möchten. Beispielsweise können Sie einen Regelsatz für zusammengesetzte Kennungen festlegen, um zu erkennen, wann persönliche Informationen wie Namen, Kontonummern oder Adressen zusammentreffen. Diese Kombination kann eine kritische Bedrohung für Offenlegung, Zugriff und Missbrauch darstellen und sowohl die Sicherheit als auch die Privatsphäre der betreffenden Person beeinträchtigen. So wie ein erfahrener Detektiv die Zusammenhänge erkennt, um einen komplexen Fall zu lösen, hilft BigID dabei, sensible Datenfragmente zusammenzusetzen, um kritische Datenrisiken aufzuzeigen. Dieses detaillierte Verständnis der Datenabhängigkeiten ermöglicht es Unternehmen, Risiken proaktiv zu minimieren und ihre Datenschutzstrategien zu verbessern.
Entschärfen Sie die Toxizität
Die eigenen toxischen Kombinationen zu verstehen ist eine Sache – etwas dagegen zu unternehmen eine andere. DSPM-Workflows von BigID Optimieren und beschleunigen Sie die Priorisierung und Behebung Ihrer kritischsten Datenrisiken, einschließlich toxischer Datenkombinationen. Erstellen Sie Richtlinien zur Erkennung spezifischer toxischer Kombinationen und zeigen Sie diese als kritische Warnungen in der Security Posture Management Console an. Führen Sie detaillierte Untersuchungen durch und starten Sie anschließend automatisch Abhilfe-Workflows und -Maßnahmen mit den richtigen Mitarbeitern und Tools – sei es Verschlüsselung, Löschung, Maskierung und mehr. Validieren Sie die Abhilfemaßnahmen kontinuierlich und reduzieren Sie Risiken zuverlässig.
BigID ermöglicht Ihnen, toxische Kombinationen proaktiv zu identifizieren, zu analysieren und zu neutralisieren und so die Sicherheit und Vertraulichkeit sensibler Informationen zu gewährleisten. In einer zunehmend vernetzten Datenlandschaft ist diese Fähigkeit von unschätzbarem Wert für Unternehmen, die Vertrauen, Compliance und Datenintegrität gewährleisten möchten.
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