什么是数据保护？ 您如何保护用户数据？

商业的核心是数据。 满足客户需求、适应突发事件、应对快速的市场波动最终都取决于数据。

公司从各种来源生成大量数据。 业务过程中产生的数据量大、粒度大，需要持续关注数据保护和维护。 毕竟，数据不仅仅是静态记录的集合。

无论规模大小，数据保护都必须是任何企业首先考虑的问题。 虽然以数据为中心的安全软件等解决方案可确保数据库中存储的数据安全并正确使用，但了解什么是数据保护、其工作原理及其相关技术和趋势至关重要。

随着生成和保存的数据量以前所未有的速度增长，对数据保护的需求也随之增长。 对停机时间的容忍度也极低，这可能导致无法访问关键信息。

因此，确保数据在损坏或丢失后能够快速恢复是成功的数据保护策略的一个重要方面。 数据保护还包括保护数据免遭泄露和保护数据隐私。

数据保护原则

数据保护原则有助于保存数据并确保其随时可访问。 它包括采用数据管理和可用性元素、运营数据备份和业务连续性灾难恢复 (BCDR)。

以下是数据保护的关键数据管理原则：

• 数据可用性确保用户仍然可以访问和使用开展业务所需的信息，即使丢失或损坏也是如此。
• 自动在离线和在线存储之间传输关键数据是数据生命周期管理的一部分。
• 信息资产的评估、分类和保护免受各种威胁，例如设施中断、应用程序和用户错误、设备故障、恶意软件感染和病毒攻击，都是信息生命周期管理的一部分。

数据保护法规

数据保护法案和法律管辖特定数据类型的收集、传输和使用。 姓名、图像、电子邮件地址、帐号、个人计算机的互联网协议 (IP) 地址和生物识别信息只是构成个人数据的许多不同形式的信息中的几个示例。

不同的国家、司法管辖区和部门有不同的数据保护和隐私法。 根据违规行为以及每个立法和监管机构提供的指示，不遵守规定可能会导致声誉损害和经济处罚。

遵守一套规则并不意味着遵守所有法律。 所有规则都可能发生变化，并且每项立法都有各种条款可以适用于一种情况，但不适用于另一种情况。 鉴于如此复杂的情况，一致且可接受地实施合规性具有挑战性。

值得注意的数据保护法规

全球各国政府都在关注数据安全和隐私立法，这对这些系统的工作方式具有重大影响。 下面讨论一些著名的数据保护行为。

欧盟 GDPR

《通用数据保护条例》(GDPR) 是一项于 2016 年颁布的欧盟法规。它允许数字服务的个人用户对其向公司和其他组织提供的个人信息拥有额外的权利和控制权。

在欧盟国家运营或与欧盟国家合作的企业如果不遵守这些规则，将面临高达其全球销售额 4% 的巨额罚款，即 2000 万欧元。

美国数据保护立法。

与欧盟相比，美国缺乏单一的主要数据保护法。 相反，数百项联邦和州隐私法规旨在保护美国人的数据。 以下是此类法律的一些说明。

• 《联邦贸易委员会法》禁止不公平的商业行为，并要求企业保护客户隐私。
• 健康信息的存储、保密和使用受健康保险流通和责任法案 (HIPAA) 管辖。
• 根据 2018 年《加州消费者隐私法》(CCPA)，加州人现在可以寻求删除企业拥有的任何个人信息，并选择不出售此类信息。

在接下来的几年中，随着数据保护成为数字化社会中越来越重要的问题，美国的监管要求可能会发生变化。

澳大利亚的 CPS 234

2019 年，澳大利亚实施了审慎标准 CPS 234，以规范金融和保险企业如何保护其信息安全免受网络攻击。 它还需要实施严格的审计和报告机制，以保证系统保持合规性。

数据保护的重要性

数据保护至关重要，因为它可以帮助企业防止数据泄露、泄露、停机、声誉损害和财务损失。 组织还必须实施数据保护以恢复丢失或损坏的数据并遵守法律义务。

随着劳动力变得更加不稳定并面临非法数据删除的危险，这种方法变得更加重要。

虽然对象存储解决方案可容纳各种数据，但企业需要数据保护来解决特定的安全问题。 尽管这些问题可能因业务类型而异，但以下典型问题会影响大多数企业，并且可以通过数据保护来避免。

• 员工离职导致数据丢失
• 知识产权 (IP) 盗窃
• 数据损坏

数据保护技术

由于数据保护涉及安全措施、可用性和管理，因此存在多种技术来帮助企业实现这些目标。 下面讨论其中的一些。

• 磁带或光盘上的备份包括安全团队用来存储或备份数字资产的物理设备。
• 存储快照采用图像或其他参考点的形式，表示精确时间的数据。
• 连续数据保护 (CDP) 是一种在计算机系统上发生数据更改时备份数据的系统。
• 防火墙是监控网络流量的设备。 它们根据一组安全标准允许或拒绝流量。
• 加密可安全地将数据与要在设备之间存储或传输的加扰文本进行数据转换，而不会损害原始内容。
• 端点保护是一种数据安全解决方案，可监控和阻止网络边缘端点设备（例如笔记本电脑和智能手机）上的威胁。
• 数据丢失防护 (DLP) 系统可识别可能的泄漏和渗漏。 网络管理员需要对数据进行重要的分类，以监控和管理用户传输的数据。 DLP 不会监控公司未分类的数据。
• 内部风险管理 (IRM)是一种基于风险的数据安全方法。 与传统的 DLP 方法不同，IRM 系统监控所有数据，而不仅仅是公司已标记的数据，这使其成为管理快速变化的员工队伍的合适选择。 IRM 帮助安全团队确定哪些数据对其特定需求最重要，并快速响应数据危险，而不会限制员工的工作效率。

了解可用于数据保护的所有技术有助于确定哪种解决方案适合您的业务。

数据保护与数据隐私与数据安全

数据隐私、数据安全和数据保护之间存在几个重要区别，尽管这些术语经常互换使用，如下所述：

• 数据保护是防止数据被利用、保证被授权使用数据的人可以访问数据并提高员工生产力的程序和系统的集合。
• 数据隐私限制了谁有权访问敏感信息（通常是个人数据），并且符合数据保护法。
• 数据安全是数据保护和防范来自内部和外部威胁的操纵和危险行为的一个子集。

特别是在与安全以外的部门合作时，认识到这些术语之间的差异可以帮助避免误解。

数据保护的好处

无论组织大小，处理个人数据都是其所有运营的核心。 下面的列表列出了数据保护的好处。

• 它保护重要数据，包括财务报表和公司活动。
• 它提高了交易期间数据和保存数据的质量。
• 它独立于任何特定技术，适用于所有人。
• 财务损失的风险降低了。
• 它可以防止软件、项目或产品文件以及企业战略被竞争对手企业窃取。

数据保护的挑战

下面讨论实施数据保护策略期间数据保护的缺点。

• 糟糕的数据保护政策或程序会让客户对企业失去信心。 另一方面，严格的数据保护会损害数字经济，因此找到适当的平衡至关重要。
• 全球范围内不只有一项数据保护立法。
• 技术和业务进步给数据保护带来了挑战并影响着数据保护。 数据保护和在线行为彼此之间不断变化。
• 维护数据保护权限和标准既昂贵又耗时。
• 员工需要适当的培训才能更好地了解数据保护及其重要性。 这不是一个容易的过程。
• 利用适当的组织和技术保障措施对于防止未经授权或非法处理个人数据至关重要，这很棘手。

数据保护趋势

随着计算环境的变化，一些新趋势影响着数据保护格局。 其中一些包括以下内容。

劳动力波动

自 COVID-19 以来，体力劳动变得越来越不稳定，人们频繁更换工作。 导致公司高流动率的因素有很多：

• 工资低、缺乏福利或工作安排
• 对可能出现经济衰退的担忧
• 频繁使用承包商
• 裁员和冻结招聘

由于劳动力的不可预测性，现在存在更大的危险，即离职员工可能会故意或出于对工作的主人翁意识而带走数据。

安全团队在创建新的数据保护方法以应对日益增加的数据泄露危险方面变得更加重要。 除了监控和风险管理之外，培训措施对于确保人员了解哪些数据不属于其合法存储也至关重要。

超融合

超融合基础设施将存储、计算和网络结合到一个系统中。 IT 经理可以在这种范例下通过单一接口（通常通过虚拟机 (VM)）进行通信，而不是处理分散的硬件和资源的复杂性。

从数据安全的角度来看，超融合的好处减少了安全团队必须控制的表面积。 此外，它还可以自动化处理与资源分配、数据复制和备份相关的大部分复杂性。

防范勒索软件

勒索软件是一种特殊的恶意软件，它会对重要数据进行加密，使用户无法访问这些数据。 它通常要求受害者向攻击者支付赎金才能解锁数据。 这种行为迫使受害者在丢失数据和支付大量赎金之间做出选择，而无法保证攻击者能够解决问题。

企业可以使用勒索软件防御解决方案来监控特定的恶意软件入口点，例如网络钓鱼活动。 这些解决方案还可以帮助隔离受感染的设备、防止横向移动并减少攻击面。

零信任

零信任安全模型或架构要求所有用户在访问内部应用程序、数据和服务器时进行身份验证。

在零信任系统中，不假定流量源自可信源，这与主要依赖防火墙来保护隔离网络的典型网络不同。

组织不再信任安全本地网络中的云应用程序和远程工作人员，因此零信任范例对于现代数据保护变得越来越重要。 系统必须使用其他类型的身份验证（例如单点登录 (SSO) 和用户访问控制）来验证用户身份并防止未经授权的访问。

数据保护解决方案

数据保护对于组织管理风险、延长服务正常运行时间以及避免数据丢失或滥用至关重要。 然而，为了实现这些目标，必须在不干扰员工合作和生产力的情况下监控所有文件、向量和用户活动。

企业使用以数据为中心的安全解决方案来保护不同地点之间传输的数据，例如本地到云存储、众多应用程序之间或第三方之间传输的数据。 此外，这些技术使识别、分类和监控敏感数据点以及安全性和合规性保证的审计变得更加容易。

保护、调节、加速

建立对良好数据实践的透彻理解并实施良好的数据实践（例如，保证数据不仅受到物理保护，而且让用户了解如何使用数据）与支持数据的保护相结合，使数据变得更有价值。

组织每天都会产生数十亿字节的数据。 因此，他们一直在寻找改进的数据管理技术是有道理的。 毕竟，数据保护是整体数据管理的一部分。

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