什么是数据安全？

这个概念涵盖了信息安全的整个范围。它包括硬件和存储设备的物理安全，以及管理和访问控制。它还涵盖软件应用程序以及组织策略和程序的逻辑安全性。

当正确实施时，强大的数据安全战略可以保护组织的信息资产免受网络罪犯活动的影响。它们还能防范内部威胁和人为错误，而这些威胁和错误仍然是当今数据泄露的主要原因之一。

数据安全涉及部署工具和技术，以增强组织对其关键数据位置及使用情况的可见性。理想情况下，这些工具应能够采用加密、数据屏蔽和敏感文件编辑等保护措施，并应自动报告以简化审计流程并遵守监管要求。

数字化转型正在深刻改变当今企业的运营和竞争方式。企业正在创建、处理和存储越来越多的数据，这使其对数据治理需求与日俱增。计算环境也变得更加复杂，通常涵盖公有云、企业数据中心和众多边缘设备，如物联网 (IoT) 传感器、机器人和远程服务器。这种复杂性增加了网络攻击的风险，使监控和保护这些系统变得更加困难。

与此同时，消费者对数据隐私重要性的认识正在提高。公众对数据保护措施的需求推动了多项新隐私法规的颁布，包括欧洲的《通用数据保护条例》 (GDPR) 和《加利福尼亚州消费者保护法》 (CCPA)。这些法规与《健康保险流通和责任法案》 (HIPAA) 和《萨班斯-奥克斯利法案》 (SOX) 等长期应用的数据安全法律协同配合，保护电子健康记录，并保障上市公司股东免受会计失误和财务欺诈的侵害。高达数百万美元的罚款金额深化了企业对数据合规性的需求；而每个企业都有强烈的经济动机来维持合规性。

数据的商业价值从未像现在这样巨大。商业机密或知识产权 (IP) 的丧失会影响企业未来的创新和盈利能力，因此其可信度对消费者来说越来越重要。

为了确保敏感信息的机密性、完整性和可用性，组织可以实施以下数据安全措施：

1. 加密
2. 数据擦除
3. 数据屏蔽
4. 数据弹性

通过使用算法将普通文本字符转换为不可读格式，加密密钥可扰乱数据，确保只有授权用户才能读取这些数据。文件和数据库加密软件可通过加密或令牌化来隐藏敏感卷的内容，形成保护敏感卷的最后一道防线。大多数加密工具还具备安全密钥管理功能。

数据擦除使用软件完全覆盖任何存储设备上的数据，因此比标准数据擦除更安全。它能验证数据是否不可恢复。

通过屏蔽数据，组织可以让团队开发应用程序或培训使用真实数据的人员。它在必要时会屏蔽个人身份信息 (PII)，以便在合规的环境中进行开发。

其弹性取决于组织承受任何类型的故障或（从硬件问题到电力短缺和其他影响数据可用性的事件）从中恢复的能力。恢复速度对于最大程度地减少影响至关重要。

数据安全工具和技术需应对日益增长的挑战，这些挑战源于保护当今复杂、分布式、混合或多云计算环境的固有难度。这包括了解数据的存储位置、跟踪可访问数据的人员、阻止高风险活动和具有潜在危险的文件移动。

全面的数据保护工具使企业能够采用集中的方式进行监控和执行政策，从而简化任务。这些工具包括：

1. 数据发现和分类工具
2. 数据和文件活动监控
3. 漏洞评估和风险分析工具
4. 自动合规报告

数据发现和分类工具可主动定位结构化和非结构化数据存储库中的敏感信息，包括数据库、数据仓库、大数据平台和云环境。该软件可自动识别敏感信息并评估和修复漏洞。

文件活动监控工具可分析数据使用模式，支持安全团队查看正在访问数据的人员、发现异常情况并识别风险。安全团队还可针对异常活动模式实现动态屏蔽和警报。

文件活动监控工具可分析数据使用模式，支持安全团队查看正在访问数据的人员、发现异常情况并识别风险。安全团队还可针对异常活动模式实现动态屏蔽和警报。

这些工具简化了检测和缓解漏洞（例如过时软件、错误配置或弱密码）的流程，还可以识别暴露风险最大的数据源。

具有自动报告功能的全面数据保护解决方案可以为企业范围内的合规审计跟踪提供集中式存储库。

保护敏感信息不仅限于发现和分类数据。DSPM 工具可以进一步发现影子数据、识别漏洞、确定风险优先级并减少风险暴露。持续监控配备实时仪表板，有助于团队专注修复和预防漏洞。

全面的数据安全战略涵盖人员、流程和技术等方面。制定适当的控制措施和策略既是组织文化的问题，也是部署正确工具集的问题。这意味着要让信息安全成为企业各个领域的优先事项。

在制定数据安全战略时应考虑以下几个方面：

1. 服务器和用户设备的物理安全
2. 访问管理和控制
3. 应用程序安全和修补
4. 备份
5. 员工教育
6. 网络和端点安全监控及控制

您可以将数据存储在本地、企业数据中心或公有云中。无论如何，您都需要保护设施免受入侵者的侵害，并采取充分的消防和气候控制措施。云供应商代表企业负责执行此类保护措施。

企业应在整个 IT 环境中遵循“最低权限访问”的原则。这意味着将数据库、网络和管理帐户访问权限授予尽可能少的人员，并且仅授予绝对需要这些权限来完成工作的个人。

在修补漏洞或发布新版本后，应尽快将所有软件更新至最新版本。

维护可用且经过全面测试的关键数据备份副本，是任何强大数据安全策略的核心要素。此外，所有备份数据应遵循与主数据库及核心系统相同的物理与逻辑安全管控标准。

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将您的员工转变为“人工防火墙”。向其宣导良好安全实践和密码卫生的重要性，并培训其识别社会工程攻击，这对于保护您的数据至关重要。

在本地部署和云环境中实施一整套威胁管理、检测和响应工具套件，可以降低风险并减少漏洞发生的几率。

在不断变化的数据安全环境中，AI、多云安全和量子计算等新发展动态影响着旨在提高防御能力的保护战略。

AI 可以处理大量数据，因此能增强数据安全系统的能力。认知计算是 AI 的一个子集，它运行与其他 AI 系统相同的任务，但通过模拟人类思维过程来实现。在数据安全方面，这种模拟可在关键时刻实现快速决策。

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随着云功能的进步，数据安全的定义也随之扩展。现在，组织需要更复杂的工具，因其不仅要保护数据，还要保护跨公有云和私有云运行的应用程序和专有业务流程。

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量子技术作为一项革命性突破，将以指数级的速度颠覆诸多传统技术体系。加密算法将变得更加多面化、日益复杂且更为安全。

应用有效数据安全战略的关键，在于采用基于风险的方法来保护整个企业的数据。在战略制定流程初期，考虑到业务目标和监管要求，利益相关者应确定包含最敏感信息的一个或两个数据源，并以此作为切入点。

在制定清晰而严格的政策来保护这些有限的资源之后，他们可以优先将这些最佳实践扩展到企业的其他数字资产。实施自动数据监控和保护功能可以使最佳实践更易于扩展。

保护基于云的基础架构需要采用不同于传统网络边界防御模式的方法。它需要全面的云数据发现和分类工具，以及持续的活动监控和风险管理。云监控工具可部署于云供应商的数据库即服务 (DBaaS) 软件之间，用于监控传输中的数据或将流量重定向至现有的安全平台。这样，无论数据位于何处，都可以统一应用策略。

尽管安全领导者对这种做法的风险颇为担忧，但个人电脑、平板电脑和移动设备在企业计算环境中的利用率仍在上升。提高自带设备 (BYOD) 安全性的方法之一，是要求使用个人设备的员工安装安全软件才能访问公司网络，从而增强对数据访问和移动的集中控制和可见性。

另一种战略是通过向员工宣导数据安全的价值，在企业范围内建立安全为先的思维模式。该战略包括鼓励员工使用强密码、激活多重身份验证、定期更新软件、备份设备和使用数据加密。