A segurança dos dados na nuvem mudou.
Os dados sensíveis não ficam mais restritos a um punhado de bancos de dados ou buckets de armazenamento em nuvem. Eles abrangem aplicativos SaaS, data warehouses, data lakes, armazenamentos de objetos, plataformas de colaboração, ambientes de desenvolvimento, serviços nativos da nuvem, APIs, aplicativos de IA, armazenamentos vetoriais, modelos, agentes e infraestrutura híbrida.
O identidades O acesso a esses dados também mudou. Agora, os funcionários compartilham o acesso com aplicativos, contas de serviço, identidades de máquinas, APIs, copilotos e agentes autônomos de IA.
Isso cria uma questão de segurança mais complexa do que simplesmente perguntar se a infraestrutura em nuvem é segura:
Que dados sensíveis existem em seu ambiente de nuvem, quem e o que pode acessá-los, como eles são expostos ou transferidos e quais riscos exigem ação imediata?
Moderno segurança de dados na nuvem Aborda essas questões conectando a descoberta e classificação de dados com postura, identidade, acesso, atividade, política, IA, detecção e remediação.
Segurança de dados na nuvem: principais conclusões
• A segurança dos dados na nuvem começa com os próprios dados. As equipes de segurança precisam de visibilidade contínua sobre quais dados sensíveis existem, onde estão armazenados e por que são importantes.
• Segurança na nuvem e segurança de dados na nuvem são relacionadas, mas diferentes. Os controles de infraestrutura protegem os ambientes de nuvem, enquanto a segurança centrada em dados se concentra nas informações confidenciais dentro e entre eles.
• A identidade molda a exposição. Usuários, aplicativos, contas de serviço, identidades de máquinas e sistemas de IA podem criar caminhos de acesso arriscados aos dados na nuvem.
• O DSPM adiciona contexto de dados à segurança na nuvem. Ela relaciona a sensibilidade com a exposição, o acesso, a identidade, a localização, a propriedade, a atividade e o contexto de negócios para priorizar o risco.
• A IA amplia a superfície de ataque aos dados na nuvem. Copilotos, agentes, aplicações RAG, APIs, modelos e fluxos de trabalho de IA criam novos caminhos entre os dados empresariais e o acesso automatizado.
• A visibilidade deve levar à ação. Uma segurança de dados eficaz na nuvem reduz a exposição por meio da correção de acessos, aplicação de políticas, minimização, monitoramento e fluxos de trabalho automatizados.
O que é segurança de dados na nuvem?
A segurança de dados na nuvem é a prática de descobrir, classificar, monitorar, governar e proteger dados sensíveis em infraestrutura de nuvem, aplicativos SaaS, plataformas de dados, ambientes híbridos e sistemas de IA.
Seu objetivo é proteger a confidencialidade, a integridade e o uso adequado dos dados ao longo de todo o seu ciclo de vida, reduzindo riscos como acesso não autorizado, permissões excessivas, configurações incorretas, compartilhamento inadequado, perda de dados, atividades maliciosas e violações de conformidade.
Uma segurança de dados eficaz na nuvem pode incluir:
- Descoberta e classificação de dados
- Gestão da Postura de Segurança de Dados (DSPM)
- Governança de identidade e acesso
- Menor privilégio
- Monitoramento de atividades de dados
- Prevenção de Perda de Dados na Nuvem (DLP)
- Criptografia e gerenciamento de chaves
- Configuração em nuvem e controles de postura
- Minimização de dados
- Governança de segurança e acesso à IA
- Detecção e resposta
- Aplicação e remediação de políticas
Nenhum controle isolado, por si só, garante a segurança dos dados na nuvem. As organizações precisam de múltiplas camadas que conectem a infraestrutura de nuvem com a sensibilidade, a propriedade, o acesso, o uso e o valor comercial dos dados nela contidos.
Segurança de dados na nuvem vs. Segurança na nuvem
A segurança de dados na nuvem e a segurança na nuvem se sobrepõem, mas respondem a perguntas diferentes.
| Área | Segurança na nuvem | Segurança de dados na nuvem |
|---|---|---|
| Foco principal | Infraestrutura de nuvem, cargas de trabalho, redes, aplicativos, identidades e configurações. | Dados sensíveis, regulamentados, confidenciais, proprietários e críticos para os negócios |
| Questão central | O ambiente de nuvem é seguro? | Quais dados estão em risco, quem ou o que pode acessá-los e o que devemos corrigir? |
| Contexto | Ativos, configurações, vulnerabilidades, redes, identidades | Sensibilidade, exposição, acesso, atividade, propriedade, localização, política, impacto nos negócios |
As organizações precisam de ambos. A segurança da infraestrutura pode identificar uma configuração de nuvem de risco, enquanto a segurança de dados na nuvem adiciona o contexto necessário para entender se essa configuração expõe registros de clientes, credenciais, propriedade intelectual, informações financeiras, código-fonte ou outros dados confidenciais.
Dados seguros em todas as nuvens
Coloque os dados sensíveis no centro da segurança da nuvem.
Descubra dados confidenciais, priorize riscos na nuvem, controle o acesso, proteja dados de IA e promova a remediação em ambientes de nuvem, SaaS, híbridos e multicloud.
Por que a segurança de dados na nuvem se tornou mais complexa?
A adoção da nuvem mudou mais do que apenas o local onde as organizações hospedam sua infraestrutura. Ela mudou a rapidez com que os dados podem ser criados, copiados, compartilhados, analisados, integrados e acessados.
Um único conjunto de dados pode transitar entre um banco de dados na nuvem, uma plataforma de análise, um aplicativo SaaS, um ambiente de desenvolvimento, uma ferramenta de colaboração, um pipeline de IA e um serviço de terceiros.
Ao mesmo tempo, os ambientes de nuvem mudam continuamente. As equipes criam novos armazenamentos, contas, aplicativos, integrações, permissões, APIs, contas de serviço e fluxos de trabalho de IA mais rapidamente do que as revisões de segurança manuais conseguem acompanhar.
O resultado é uma superfície de ataque de dados dinâmica que se estende por provedores, aplicativos, identidades e sistemas de IA.
Como o modelo de responsabilidade compartilhada se aplica aos dados na nuvem?
Os provedores de nuvem e os clientes compartilham a responsabilidade pela segurança, mas a divisão exata depende do serviço e do modelo de implantação.
Um provedor de nuvem pode proteger a infraestrutura subjacente, as instalações físicas e partes da pilha de tecnologia. O cliente ainda mantém responsabilidades importantes sobre como configura os serviços, gerencia identidades e permissões, protege credenciais, governa aplicativos e usa seus dados.
Para garantir a segurança dos dados, as organizações ainda precisam entender:
- Que informações sensíveis eles armazenam ou processam?
- Onde essa informação reside
- Quem e o quê pode acessar isso
- Se as permissões são apropriadas
- Como os dados são compartilhados e transferidos
- Quais políticas e regulamentos se aplicam?
- Se os dados ainda devem existir
- Quais sistemas de IA podem recuperar ou agir sobre isso?
O provedor de nuvem não pode tomar essas decisões de negócios e governança de dados pelo cliente.
Principais riscos de segurança de dados na nuvem
1. Dados desconhecidos e ocultos
As organizações não podem proteger dados que não conseguem encontrar.
Os serviços em nuvem facilitam a criação de cópias, snapshots, conjuntos de dados de teste, exportações, arquivos temporários, repositórios não gerenciados e novos armazenamentos de dados. Com o tempo, as equipes de segurança podem perder a visibilidade de onde as informações confidenciais estão armazenadas.
Descoberta e classificação contínuas de dados Auxiliar na criação de um inventário preciso em ambientes estruturados, não estruturados, em nuvem, SaaS, híbridos e conectados por IA.
2. Configurações incorretas na nuvem
Armazenamento público, compartilhamento inseguro, autenticação fraca, funções excessivamente amplas, snapshots expostos e configurações de serviço inadequadas podem tornar dados sensíveis disponíveis além do escopo pretendido.
A gravidade de um problema de configuração depende, em parte, dos dados que ele expõe. Conectar as descobertas da configuração com a sensibilidade dos dados ajuda as equipes a se concentrarem nos problemas com maior potencial de impacto.
3. Acesso excessivo
As permissões na nuvem podem se acumular por meio de funções, grupos, aplicativos, contas de serviço, direitos herdados, APIs e integrações.
Uma identidade com acesso a informações de baixo risco não cria a mesma exposição que uma com amplo acesso a registros regulamentados, credenciais, dados financeiros, propriedade intelectual ou conjuntos de dados de produção.
Identificando o acesso excessivo Ajuda as organizações a identificar permissões desnecessárias associadas a informações sensíveis e a fortalecer o princípio do privilégio mínimo.
4. Risco de identidade da máquina e conta de serviço
Os ambientes em nuvem dependem muito do acesso não humano.
Aplicações, automação, APIs, contas de serviço, cargas de trabalho e outros. identidades de máquina Podem receber permissões persistentes ou amplas. As equipes de segurança precisam entender aonde essas identidades podem chegar e se o acesso delas continua sendo apropriado.
5. Exposição de dados públicos e externos
Dados sensíveis na nuvem podem ficar expostos por meio de acesso público, compartilhamento externo, configurações de colaboração, contas de convidados, links, integrações e políticas excessivamente permissivas.
As organizações precisam conectar a exposição com a sensibilidade e a propriedade dos dados para que as equipes possam priorizar a remediação.
6. Propagação de dados e retenção excessiva
Cada cópia desnecessária de informações confidenciais cria mais um ativo a ser protegido.
Dados desatualizados, duplicados, redundantes, obsoletos e desnecessários podem aumentar a superfície de ataque, os custos de armazenamento, a carga de conformidade e a exposição à IA.
Minimização de dados Ajuda as organizações a identificar dados desnecessários e a tomar medidas baseadas em políticas para reduzi-los.
7. Movimentação de Dados Arriscada
Dados sensíveis transitam constantemente entre serviços em nuvem, aplicativos SaaS, usuários, plataformas de colaboração, endpoints, APIs, ambientes de análise e fluxos de trabalho de IA.
Downloads, exportações, cópias, compartilhamentos, transferências e usos incomuns podem gerar riscos de perda de dados, mesmo quando o serviço de nuvem subjacente permanece configurado corretamente.
8. Acesso de terceiros e SaaS
Fornecedores, contratados, aplicativos SaaS, integrações e serviços externos podem receber acesso legítimo aos dados na nuvem.
As equipes de segurança precisam ter visibilidade sobre quais terceiros podem acessar informações confidenciais, por que esse acesso existe e se ele ainda atende às necessidades da empresa.
9. Acesso da IA aos dados da nuvem
Copilotos, assistentes de IA, aplicações RAG, agentes autônomos, APIs e recursos de IA incorporados recuperam e processam dados empresariais de forma cada vez mais frequente.
Esses sistemas podem herdar o acesso por meio de aplicativos, APIs, contas de serviço, identidades de máquina, conectores e permissões existentes.
A questão de segurança relevante não é mais simplesmente se existe uma aplicação de IA. É Que dados sensíveis na nuvem a IA pode acessar e o que ela pode fazer com esse acesso.
Como a IA transforma a segurança de dados na nuvem
A IA amplia a forma como os sistemas empresariais podem recuperar, resumir, combinar, mover e agir de forma autônoma sobre dados na nuvem.
Isso cria diversas novas considerações de segurança:
- Os sistemas de IA podem herdar permissões de aplicativos e usuários conectados.
- Os sistemas RAG podem recuperar informações sensíveis de repositórios na nuvem.
- Agentes de IA podem interagir com aplicativos, APIs, bancos de dados e fluxos de trabalho.
- Os avisos e as respostas podem conter informações sensíveis ou regulamentadas.
- Os repositórios vetoriais e os artefatos de recuperação podem conter informações confidenciais do contexto empresarial.
- Ferramentas de IA não aprovadas podem receber dados corporativos fora dos controles estabelecidos.
Governança de Acesso à IA Conecta agentes de IA, copilotos, aplicativos e sistemas autônomos a dados sensíveis, permissões, atividades e riscos, para que as equipes possam identificar acessos excessivos e fortalecer o princípio do menor privilégio.
Contexto de risco de dados na nuvem
O risco na nuvem muda quando você sabe quais dados estão realmente em jogo.
Que informações sensíveis existem?
Onde vive?
Quem ou o quê pode alcançá-lo?
As permissões são adequadas?
Como os dados estão sendo utilizados?
O que exige ação imediata?
O que é DSPM em segurança de dados na nuvem?
Gestão da Postura de Segurança de Dados (DSPM) Ajuda as organizações a descobrir continuamente dados sensíveis, compreender a exposição a riscos, priorizar os riscos de dados e impulsionar a remediação em ambientes de dados modernos.
O DSPM adiciona uma camada crítica de contexto à segurança na nuvem, porque nem toda descoberta de segurança cria o mesmo nível de risco.
Por exemplo, dois ambientes de armazenamento em nuvem podem apresentar problemas de configuração semelhantes. Se um deles contiver ativos de marketing públicos e o outro contiver informações pessoais de clientes, credenciais e registros financeiros, as equipes de segurança não devem tratá-los como riscos equivalentes.
DSPM ajuda a conectar:
- Sensibilidade dos dados
- Localização
- Exposição
- Identidade e permissões
- Propriedade
- Atividade
- Contexto político e regulatório
- Impacto nos negócios
Esse contexto ajuda as equipes de segurança a priorizar os riscos de dados na nuvem que são mais importantes.
DSPM vs. CSPM vs. Cloud DLP
DSPM, Cloud Security Posture Management (CSPM) e Cloud Data Loss Prevention (DLP) abordam diferentes aspectos da segurança na nuvem.
| Capacidade | Pergunta principal | Foco principal |
|---|---|---|
| DSPM | Quais dados sensíveis estão em risco e por quê? | Dados sensíveis, exposição, acesso, identidade, contexto, priorização, remediação |
| CSPM | A infraestrutura em nuvem está configurada de forma segura? | Configuração da nuvem, postura da infraestrutura, lacunas de controle |
| Cloud DLP | Como os dados sensíveis estão sendo transferidos ou utilizados? | Movimentação de dados, compartilhamento, downloads, cópias, exportações, violações de políticas, resposta |
Essas abordagens podem se complementar. O CSPM pode identificar problemas de infraestrutura, o DSPM pode determinar quais dados sensíveis esses problemas colocam em risco e Cloud DLP Pode ajudar a detectar e responder a movimentos de risco ou ao uso indevido de informações sensíveis.
12 Melhores Práticas de Segurança de Dados na Nuvem
1. Descubra continuamente dados na nuvem
Manter um inventário de dados em toda a infraestrutura de nuvem, aplicativos SaaS, bancos de dados, data warehouses, armazenamento de objetos, sistemas de arquivos, plataformas de colaboração, ambientes de desenvolvimento e sistemas conectados por IA.
A descoberta deve levar em conta tanto dados estruturados quanto não estruturados, à medida que os ambientes mudam.
2. Classificar dados sensíveis e críticos
Identificar informações pessoais, regulamentadas, confidenciais, proprietárias, de credenciais, financeiras, de saúde e outras informações de alto valor.
A classificação fornece o contexto necessário para aplicar os controles de segurança, acesso, retenção e políticas adequados.
3. Identificar a exposição de dados na nuvem.
Encontre informações sensíveis com acesso público, externo, interno amplo, por meio de aplicativos desnecessários ou automatizado.
Priorize a exposição de acordo com a sensibilidade, localização, propriedade, permissões, atividade e potencial impacto nos negócios.
4. Impor o Princípio do Menor Privilégio
Conceda aos usuários, aplicativos, contas de serviço, identidades de máquinas e sistemas de IA apenas o acesso necessário para a finalidade pretendida.
Analise as permissões herdadas, obsoletas, amplas e desnecessárias à medida que os ambientes de nuvem mudam.
5. Reforçar a autenticação e a segurança das credenciais
Utilize autenticação forte, autenticação multifator, gerenciamento de segredos, controles de sessão adequados e rotação de credenciais para reduzir o acesso não autorizado à nuvem.
6. Criptografar dados sensíveis
Utilize criptografia apropriada para dados sensíveis em repouso e em trânsito e mantenha práticas seguras de gerenciamento de chaves.
A criptografia deve complementar, e não substituir, os controles de acesso, postura, monitoramento e governança de dados.
7. Monitorar a atividade de dados confidenciais
As permissões mostram o que as identidades podem fazer. A atividade revela o que elas realmente fazem.
Monitoramento de atividades de dados Pode proporcionar visibilidade sobre como informações sensíveis são acessadas, transferidas, compartilhadas, baixadas, modificadas ou excluídas.
8. Proteger a movimentação de dados sensíveis
Monitorar downloads, compartilhamentos, cópias, exportações, transferências e outras movimentações envolvendo informações sensíveis.
Utilize o contexto dos dados para aprimorar as políticas de DLP e priorizar eventos de acordo com a sensibilidade, o acesso, a propriedade, a atividade e o risco.
9. Minimize os dados desnecessários na nuvem.
Identificar informações desatualizadas, duplicadas, redundantes, obsoletas, triviais e desnecessárias que aumentam a superfície de ataque e a carga de conformidade.
Conecte a minimização com a retenção, exclusão, propriedade, política e fluxos de trabalho defensáveis.
10. Governar o acesso da IA aos dados na nuvem
Identificar agentes de IA, copilotos, aplicações, assistentes e fluxos de trabalho que possam acessar dados na nuvem.
Entenda como esses sistemas herdam permissões, a quais informações sensíveis eles podem acessar e onde o acesso excessivo gera vulnerabilidades.
11. Detectar atividades de dados de risco
Monitore atividades que possam indicar comprometimento de identidades, riscos internos, exfiltração de dados, compartilhamento não autorizado, ransomware ou outras ameaças envolvendo informações confidenciais.
Detecção e resposta de dados Conecta dados sensíveis com contexto de identidade, acesso e atividade para ajudar a priorizar ameaças relevantes.
12. Automatizar a remediação
Identificar riscos em dados na nuvem só é útil quando as equipes conseguem reduzi-los.
Utilize fluxos de trabalho orientados por políticas para lidar com acesso excessivo, configurações de risco, dados expostos, violações de políticas, dados desnecessários e outras constatações de segurança.
Remediação automatizada Auxilia no encaminhamento de informações, na atribuição de responsabilidades, no cumprimento de políticas e na coordenação de ações corretivas.
Descubra os dados por trás do risco da nuvem
Priorize a exposição com base no contexto dos dados.
Conecte dados sensíveis com informações sobre exposição, acesso, identidade, atividade, propriedade, localização e contexto de negócios para direcionar as equipes de segurança aos riscos mais relevantes.
Como priorizar os riscos de segurança de dados na nuvem
Os ambientes em nuvem podem gerar milhares de problemas. Tratar todos os problemas como igualmente urgentes cria ruído e atrasa a resolução.
O contexto dos dados ajuda as equipes a distinguir uma vulnerabilidade teórica na nuvem de um problema de segurança que envolve informações altamente sensíveis ou críticas para os negócios.
Considere fatores como:
- Sensibilidade: O que os dados contêm?
- Exposição: É público, externo, amplamente compartilhado ou desnecessariamente acessível?
- Identidade: Quais usuários, aplicativos, contas de serviço, máquinas e sistemas de IA podem acessá-lo?
- Permissões: Que ações essas identidades podem realizar?
- Atividade: Como os dados estão sendo acessados ou transferidos na prática?
- Localização: Onde os dados estão armazenados e a localização desses dados importa?
- Propriedade: Quem é o responsável pelos dados?
- Valor comercial: Qual a importância dessa informação para a organização?
- Política: Quais são os requisitos de segurança, privacidade, retenção ou regulamentares aplicáveis?
A descoberta mais importante em segurança na nuvem nem sempre é aquela com a maior gravidade na infraestrutura. É aquela que cria uma exposição significativa aos dados que realmente importam.
Lista de verificação de prontidão para segurança de dados na nuvem
Preparação para segurança de dados na nuvem
Sua equipe de segurança pode responder a essas perguntas?
✓ Onde ficam armazenados os dados sensíveis na nuvem e no SaaS?
✓ Quais dados na nuvem são públicos, externos ou amplamente expostos?
✓ Quais usuários, aplicativos, contas de serviço, máquinas e sistemas de IA podem acessá-lo?
✓ Quais permissões excedem as necessidades legítimas do negócio?
✓ Quais configurações de nuvem expõem informações confidenciais?
✓ Como os dados sensíveis estão sendo acessados, compartilhados, copiados, baixados ou transferidos?
✓ Quais terceiros podem acessar dados críticos na nuvem?
✓ Quais dados sensíveis estão desatualizados, duplicados ou desnecessários?
✓ Quais sistemas e agentes de IA podem recuperar dados confidenciais da nuvem?
✓ Podemos priorizar o risco de acordo com a sensibilidade dos dados e o impacto nos negócios?
✓ Quem é o responsável pela remediação?
✓ Podemos provar que a ação corretiva reduziu a exposição?
Como a BigID ajuda a proteger dados na nuvem
A BigID aborda a segurança de dados na nuvem a partir dos dados, de dentro para fora.
A BigID ajuda as equipes de segurança a descobrir dados confidenciais e a conectá-los ao contexto necessário para entender e reduzir os riscos, incluindo: Identidade, permissões, exposição, localização, propriedade, atividade, política, acesso à IA e contexto de negócios.
A BigID ajuda as organizações:
- Descubra e classifique dados na nuvem: Encontre informações sensíveis, regulamentadas, pessoais, confidenciais, proprietárias e críticas para os negócios em ambientes estruturados, não estruturados, em nuvem, SaaS, híbridos, locais e conectados por IA.
- Priorize o risco dos dados na nuvem: Relacione a sensibilidade com a exposição, o acesso, a identidade, a localização, a propriedade, a atividade e o contexto de negócios para identificar os riscos que exigem atenção.
- Controle de acesso: Compreenda quem e o que pode acessar dados sensíveis e identifique permissões desnecessárias ou excessivas em usuários, aplicativos, contas de serviço, identidades de máquinas, APIs e sistemas de IA.
- Monitorar atividades relacionadas a dados sensíveis: Entenda como informações confidenciais são acessadas, transferidas, compartilhadas, baixadas, modificadas ou excluídas.
- Fortalecer o DLP na nuvem: Conecte a descoberta, classificação, acesso, propriedade, atividade e contexto de risco de dados sensíveis com a movimentação de dados e fluxos de trabalho de DLP em nuvem, SaaS e IA.
- Detectar e responder a atividades de risco: Combine dados sensíveis, identidade, acesso e contexto de atividade para priorizar ameaças e acelerar a resposta.
- Controle o acesso à IA: Identificar agentes de IA, copilotos, aplicações e sistemas autônomos que podem acessar dados corporativos sensíveis e descobrir onde permissões excessivas criam vulnerabilidades.
- Minimize os dados desnecessários: Identifique informações desatualizadas, duplicadas, redundantes, obsoletas, triviais e desnecessárias que aumentam o risco na nuvem e a superfície de ataque.
- Remediação de veículos: Reduzir a exposição, revogar o acesso excessivo, aplicar políticas, atribuir responsabilidades e coordenar ações corretivas por meio de fluxos de trabalho orientados por políticas.
A segurança de dados na nuvem não deve se limitar a identificar onde existem riscos. Ela deve fornecer às equipes de segurança o contexto e as ações necessárias para reduzir continuamente a exposição à medida que os ambientes de nuvem e IA evoluem.
Conecte os pontos entre dados e IA.
Proteja dados confidenciais em todas as nuvens.
Veja como a BigID ajuda as equipes de segurança a descobrir dados confidenciais, priorizar riscos na nuvem, governar o acesso, monitorar atividades, proteger dados de IA e impulsionar a remediação em ambientes de nuvem, SaaS, híbridos e multicloud.
Perguntas frequentes sobre segurança de dados na nuvem
O que é segurança de dados na nuvem?
A segurança de dados na nuvem é a prática de descobrir, classificar, monitorar, governar e proteger dados sensíveis em infraestrutura de nuvem, aplicativos SaaS, plataformas de dados, ambientes híbridos e sistemas de IA.
Por que a segurança de dados na nuvem é importante?
A segurança de dados na nuvem ajuda as organizações a proteger informações confidenciais à medida que elas se espalham pela infraestrutura de nuvem, aplicativos SaaS, plataformas de dados, ferramentas de colaboração, sistemas de IA e ambientes híbridos. Ela auxilia as equipes a identificar exposições, acessos excessivos, atividades de risco, compartilhamento inadequado, configurações incorretas e outras condições que podem colocar dados críticos em risco.
Qual a diferença entre segurança na nuvem e segurança de dados na nuvem?
A segurança na nuvem protege amplamente a infraestrutura, as redes, as cargas de trabalho, os aplicativos, as identidades e as configurações da nuvem. A segurança de dados na nuvem concentra-se especificamente nas informações confidenciais dentro e entre esses ambientes, incluindo onde elas residem, quem ou o que pode acessá-las, como são usadas e onde a exposição exige ação.
Quais são os maiores riscos de segurança de dados na nuvem?
Os riscos comuns de segurança de dados na nuvem incluem dados sensíveis desconhecidos, dados ocultos, configurações incorretas, acesso excessivo, exposição pública e externa, retenção excessiva, movimentação de dados de risco, acesso de terceiros, risco de identidade da máquina, comprometimento da conta na nuvem e acesso inadequado de IA a informações sensíveis.
O que é DSPM?
O Data Security Posture Management ajuda as organizações a descobrir continuamente dados sensíveis, identificar riscos de exposição e acesso, priorizar as descobertas com base no contexto dos dados e impulsionar a remediação em ambientes de nuvem, SaaS, híbridos, locais e de IA.
Qual a diferença entre DSPM e CSPM?
O CSPM concentra-se principalmente na configuração da infraestrutura em nuvem e na postura de segurança. O DSPM concentra-se nos próprios dados, conectando a sensibilidade com a exposição, o acesso, a identidade, a propriedade, a atividade, a localização e o contexto de negócios. As organizações podem usar ambas as abordagens em conjunto.
Qual a diferença entre DSPM e Cloud DLP?
O DSPM concentra-se na descoberta de dados sensíveis, na compreensão da postura e da exposição, na priorização de riscos e na implementação de medidas corretivas. O Cloud DLP concentra-se mais diretamente na proteção de dados sensíveis à medida que são acessados, compartilhados, copiados, baixados, exportados, transferidos ou utilizados de qualquer outra forma em ambientes de nuvem, SaaS e IA.
Como o princípio do menor privilégio melhora a segurança dos dados na nuvem?
O princípio do menor privilégio restringe usuários, aplicativos, contas de serviço, identidades de máquinas e sistemas de IA ao acesso estritamente necessário para a finalidade pretendida. Reduzir permissões desnecessárias pode diminuir a exposição de dados sensíveis e limitar o impacto potencial de uma identidade comprometida ou usada indevidamente.
Como a IA afeta a segurança dos dados na nuvem?
A IA cria caminhos de acesso adicionais aos dados na nuvem por meio de copilotos, agentes, aplicativos RAG, APIs, contas de serviço, identidades de máquina, repositórios de vetores e aplicativos conectados. As organizações precisam ter visibilidade sobre quais sistemas de IA podem acessar dados confidenciais, como obtiveram acesso e se essas permissões são apropriadas.
Como as organizações podem melhorar a segurança dos dados na nuvem?
As organizações podem melhorar a segurança dos dados na nuvem descobrindo e classificando continuamente informações confidenciais, identificando exposições, reduzindo o acesso excessivo, fortalecendo a autenticação, criptografando dados, monitorando a atividade de dados confidenciais, protegendo a movimentação de dados, minimizando dados desnecessários, governando o acesso da IA, detectando comportamentos de risco e automatizando a remediação.
Como a BigID ajuda na segurança de dados na nuvem?
A BigID ajuda as organizações a descobrir e classificar dados sensíveis, priorizar riscos de dados na nuvem, governar o acesso, monitorar atividades, fortalecer a prevenção contra perda de dados na nuvem (DLP), detectar comportamentos de risco, governar o acesso à IA, minimizar dados desnecessários e automatizar a remediação em ambientes de nuvem, SaaS, híbridos, multicloud e de IA.
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