多年來，工程和技術迅速轉型，生成和處理了大量需要保護的數據，因為網絡攻擊和違規的風險很高。為了保護企業數據，組織必須采取主動的數據安全方法，了解保護數據的最佳實踐，并使用必要的工具和平臺來實現數據安全。

本文將探討什么是敏感數據，指導您了解數據安全的一些基礎知識，討論數據泄露的風險和挑戰，提供一些保護敏感數據安全的最佳實踐，并解釋如何使用數據安全平臺確保敏感數據受到保護。

一、了解敏感數據

敏感數據是由個人或組織處理或存儲的任何類型的信息，必須保密并避免未經授權的訪問或披露。

如果數據包含的信息如果不小心披露給未經授權的各方，可能會導致嚴重后果，例如身份盜用、經濟損失、法律處罰等，則數據被視為敏感數據。

敏感數據的常見示例包括：

• 個人身份信息 （PII）：包括明確用于識別個人身份的任何數據。它們包括個人的地址、姓名、駕駛執照、社會安全號碼、護照號碼和其他信息，如生物識別數據。它們被視為敏感數據，因為攻擊者可以使用它們來冒充某人;因此，它們必須受到保護。
• 健康記錄：這包括與個人精神或身體健康相關的任何數據，例如醫療診斷、實驗室測試和用藥史。它們通常受法律法規保護，僅由受醫療保密義務約束的醫療專業人員處理。
• 知識產權：知識產權（IP）是指思想的創造，可以是發明，藝術作品，專利，商業秘密或文學作品。知識產權通常被認為是敏感的，因為未經授權的訪問或披露可能導致收入損失、財務損失以及個人和企業的聲譽受損。例如，競爭對手錯誤地獲取公司的專利可能導致公司無法在市場上競爭，因為競爭對手可以快速生產相同的產品或服務，而不會產生與研發相關的成本。
• 業務信息：某些業務信息（如業務計劃、財務信息、投資、商業機密、客戶數據、營銷策略等）被視為敏感信息，因為它對組織的成功至關重要。錯誤訪問有關業務的敏感信息可能會導致損害或經濟損失。例如，這就是為什么大多數公司要求新員工簽署保密協議 （NDA） 以保護業務信息并確保自己員工的機密性。
• 財務數據：銀行帳號、銀行對賬單和信用卡號等信息是敏感數據，通常是網絡犯罪分子實施欺詐和其他惡作劇的目標。必須采取嚴格的措施來保護財務數據，以避免未經授權的訪問。
• 客戶數據：企業從客戶那里收集某些敏感信息，包括他們的出生日期、姓名、地址、手機號和財務信息。盡管所有這些信息都是提供服務和維護客戶關系所必需的，但企業必須保護這些信息免受未經授權的訪問，以確保客戶的隱私和安全。

為了確保機密性、完整性和可用性，個人和組織必須識別敏感數據并使用適當的措施對其進行分類。組織必須執行特定的相關數據分類策略和過程，以確定哪些數據是敏感的，并根據不同的類別對其進行分類，以確定適當的保護級別并確保其安全存儲和傳輸。

保護敏感數據的討論一直是組織和個人之間的一個問題，尤其是隨著網絡攻擊和欺詐、冒充等犯罪的增加。保護敏感數據對于保護個人和企業免受這些網絡攻擊和其他犯罪至關重要，這些攻擊和其他犯罪可能導致重大聲譽和財務損失。因此，個人和組織必須優先考慮數據安全，并確保其敏感數據的安全和安全傳輸。

在下一節中，將介紹數據安全的基礎知識，并定義不同的術語。

二、數據安全基礎

必須討論一些基本概念，以確保敏感數據的安全。其中一些是：

1、CIA（機密性、完整性和可用性）三位一體

CIA 三元組是一種普遍接受和使用的安全模型，旨在指導組織確保數據安全的努力，并構成開發安全系統的基礎。

• C代表機密性，指的是保持敏感數據的私密性，并確保只有授權的個人才能訪問它。
• I代表完整性，保證信息準確無誤，不會被修改或篡改。
• 代表可用性的 A 確保授權用戶可以在需要時訪問數據。它包括及時提供可用的信息，并保證系統和設備在最小或沒有中斷的情況下啟動并運行。

2、數據加密

加密數據是數據安全中最重要的步驟之一。它涉及使用算法將純數據轉換為編碼或不可讀的格式，以對其進行加擾，以便只有密鑰和密碼才能破譯它。最常見的加密類型包括哈希、對稱和非對稱加密。

使用強大的加密算法對敏感數據進行加密處理，確保只有授權人員可以解密和訪問數據。這樣即使數據被盜或泄露，也無法直接獲取敏感信息。

數據加密是一種將原始數據通過特定算法轉換成密文的過程，以保證數據在傳輸、存儲或處理過程中的安全性。

• 對稱加密：對稱加密使用相同的密鑰對數據進行加密和解密。發送方使用密鑰將原始數據加密為密文，接收方使用相同的密鑰解密密文還原為原始數據。常見的對稱加密算法有AES（Advanced Encryption Standard）和DES（Data Encryption Standard）。
• 非對稱加密：非對稱加密使用公鑰和私鑰兩個不同但相關的密鑰對數據進行加密和解密。發送方使用接收方的公鑰加密數據，接收方使用自己的私鑰解密密文還原為原始數據。非對稱加密常用于保護密鑰的傳輸和數字簽名等場景。常見的非對稱加密算法有RSA（Rivest-Shamir-Adleman）和ECC（Elliptic Curve Cryptography）。
• 哈希函數：哈希函數將任意長度的數據轉換為固定長度的唯一哈希值。哈希函數具有不可逆性，即無法從哈希值還原出原始數據。哈希函數常用于驗證數據的完整性和防止篡改，比如在密碼存儲中使用哈希函數對用戶密碼進行加密和驗證。
• 混淆技術：混淆技術通過對數據進行重排、替換或結構變換等操作，使其形成一種混亂的狀態。混淆技術可以增加攻擊者對數據的分析難度，提高數據的安全性。

這些加密技術可以單獨使用，也可以組合使用以提供更高的安全性。例如，對稱加密可以與非對稱加密結合使用，先使用非對稱加密傳輸對稱加密密鑰，然后再使用對稱加密算法加密實際數據。

3、訪問控制機制

建立嚴格的訪問權限控制機制，限制只有授權人員可以訪問敏感數據，并確保每個人員的訪問權限與其職責相符。

此安全措施通過對誰可以查看數據或對數據執行特定操作來限制對敏感數據的訪問，以保持機密性。基于角色的訪問控制 （RBAC） 和基于屬性的訪問控制 （ABAC） 是最流行的訪問控制機制。

RBAC 機制根據用戶的角色向組織中的用戶分配權限。例如，組織中的管理員將比普通用戶擁有更多的權限來執行某些操作。

與使用角色的 RBAC 不同，ABAC 使用屬性（也稱為標記）來確定哪些用戶獲得對資源的訪問權限。標簽可以基于部門、位置、時間等。例如，組織可以設置一個策略，規定只有標記為“部門=財務”的用戶才能訪問財務記錄。

數據安全中使用的其他訪問控制機制包括強制訪問控制（MAC）、自由訪問控制 （DAC）等。

4、授權和身份驗證

雖然這兩個術語可以互換使用，但存在差異和含義。身份驗證涉及在授予用戶對特定實體的訪問權限之前驗證用戶的身份。它要求用戶提供唯一標識符（如密碼）或生物識別數據（如指紋）。其他形式的身份驗證包括雙因素身份驗證（2FA）、單點登錄系統（SSO） 和一次性密碼（OTP）。雖然身份驗證驗證用戶的身份，但授權保證他們僅對該資源執行可以執行的操作和操作。這兩個術語是數據安全的重要組成部分，它們為敏感數據提供了足夠的保護，防止未經授權的訪問和濫用。

了解 CIA、加密、訪問控制機制、授權和身份驗證等基礎知識將確保組織和個人實施強大的數據安全措施來保護敏感數據。

以下部分重點介紹數據泄露的挑戰和風險。

三、數據泄露的風險和挑戰

“數據泄露”是指當敏感數據或受保護的信息被未經授權的實體訪問、查看或竊取時發生的事件。它在當今的數字世界中變得非常重要，并對組織和個人構成了重大風險。攻擊者可以將數據泄露中泄露的數據用于欺詐活動和其他惡意目的。

網絡犯罪分子使用網絡釣魚、惡意軟件和社會工程技術來訪問敏感數據。他們對軟件或硬件系統發起攻擊以竊取數據。數據泄露的另一個原因是人為錯誤。員工可能會錯誤地將敏感數據發送給錯誤的收件人或錯誤配置安全設置，這可能導致敏感泄漏。其他原因包括組織的安全措施薄弱、內部威脅或物理盜竊。

數據泄露對組織構成的后果是嚴重的，組織和個人需要充分了解這些風險，以減輕這些風險并充分防御這種攻擊。

一些后果包括：

• 失去客戶信任：泄露客戶敏感數據的組織可能導致客戶對保護其安全和保護其數據的能力失去信心。這可能會損害組織的聲譽并導致業務損失。
• 運營中斷：數據泄露可能導致組織活動中斷，因為可能需要關閉特定系統來調查事件。這可能導致生產力和收入的損失。
• 敏感信息丟失：財務記錄、個人信息和知識產權等數據因數據泄露而丟失。丟失這些信息可能會損害組織的財務和聲譽，并降低其競爭力。

其他后果可能包括欺詐、監管罰款、財務損失、盜竊追回成本等。

組織和個人可以通過了解這些后果來主動保護其敏感數據。

保護敏感數據的意義在于：

• 保護個人隱私：個人敏感數據包括身份號碼、銀行賬戶信息等，如果不加以保護，可能導致個人隱私曝光，給個人帶來財務損失或身份盜用風險。
• 維護商業機密：對于企業而言，保護商業機密是至關重要的。這包括研發成果、市場策略、客戶信息等，泄露這些數據可能導致商業競爭力下降，進而影響企業的長期發展。
• 避免法律責任和罰款：根據相關法規，組織必須保護用戶的敏感數據，否則可能面臨法律責任和巨額罰款。

以下部分討論組織和個人可以確保充分數據安全性的各種方法和最佳實踐。

四、保護敏感數據的最佳實踐

以下是組織和個人可以采用的一些最佳實踐來保護其數據：

• 數據發現：為了清楚地了解他們擁有的數據以及誰有權訪問這些數據，組織首先需要通過定期進行數據發現練習（如數據分析、團隊提問、數據存儲掃描和跟蹤數據流）來了解其所有數據的位置。發現數據將有助于識別敏感數據并對其進行必要的控制。
• 數據的安全存儲：應實施加密、訪問控制等安全措施，以確保敏感數據的安全存儲。
• 保護數據傳輸：傳輸數據時會發生數據泄漏和泄露。組織應確保敏感數據通過網絡安全傳輸，以防止這種情況發生。網絡可以使用傳輸層安全性（TLS）進行Web 流量或專用虛擬專用網絡（VPN）來保護數據傳輸期間的遠程訪問。
• 數據監控：組織應通過檢查系統中過去的活動、日志文件等來定期跟蹤其數據。現代技術甚至允許對數據進行運行時監控 - 從數據創建到處理數據的應用程序，直到存儲。監視數據有助于快速識別異常活動、潛在安全事件以及如何最好地修正數據違規。
• 數據分類：可以根據數據的敏感性和法規要求對數據進行分類，以便對其進行正確的安全控制。

最佳實踐：

• 在所有數據平臺和消費方式中實施數據隱私控制：組織為保護、控制和管理敏感數據訪問而實施的數據隱私方法受到嚴格監管。雖然始終確保這些控制措施保持合規和合法很重要，但在所有消費方法和平臺上一致地管理它們也很重要。最終，無論平臺如何，數據訪問都應該保持一致。這是防止具有不同權限的用戶跨不同數據平臺訪問數據時可能發生的潛在泄漏的最佳方法。
• 加強數據共享流程：盡管數據安全問題日益嚴重，但很明顯，數據共享在當今的商業環境中至關重要。隨著數據量不斷增長，組織越來越多地在內部和外部共享更多數據，團隊面臨著確保每一項交換安全的挑戰。如果企業努力遵守特定的數據使用和許可協議以使其能夠通過數據產品獲利，這一點尤其重要。因此，組織應確保其數據共享流程得到充分加強，以避免任何數據丟失或泄露。訪問控制管理的聯合模型可幫助團隊以受控方式共享數據。集中實施的監管合規規則可以通過數據所有者定義的業務和合同合規規則來增強。
• 保持對敏感數據管理的可見性以確保合規性：為了滿足敏感數據的強制性法規和合規性法律，組織需要持續了解其擁有的數據類型、數據的訪問位置以及適用的具體規則或要求。隨著法規的發展或創建，掌握這些信息尤其有用。為了最佳地了解組織的敏感數據管理實踐，這需要法律團隊與處理數據和應用策略的數據平臺團隊以及編寫這些策略的業務團隊進行協調。這種可見性不僅有助于證明符合法規要求，而且還可以在需要時更輕松地更改訪問控制。
• 根據組織需求擴展數據訪問控制：隨著數據量、用戶、技術和法規的不斷增長和發展，控制誰可以訪問敏感數據變得更加復雜，尤其是在嘗試跨平臺和訪問請求一致地執行策略時。不僅數據在發展，組織也在發展。新人將會加入，員工將會得到晉升，其他人可能會在內部更換團隊。人力資源部門通常有 JLM（加入者、離職者、調動者）流程，但數據平臺也應該有這樣的保障措施。為什么一旦用戶在手動訪問請求中獲得批準，無論他們將來可能加入哪個其他團隊，他們都可以訪問數據。但是，通過利用屬性，您可以在用戶加入和在組織中移動時自動授予用戶訪問所需數據的權限。
• 使用數據安全平臺：Flow Security 等數據安全平臺用于控制所有云、本地和SaaS環境中的所有組織數據，包括影子數據存儲和應用程序。此類平臺可自動識別和分類敏感數據（例如 PII、PHI、PCI），檢測和修復數據風險，并有效實時響應數據違規行為。

其他最佳實踐包括：

• 存取控制
• 定期數據備份
• 數據保留和處置政策
• 員工培訓和意識

五、探索流安全性：數據安全平臺

Flow Security是一個全面的數據安全平臺，提供各種解決方案來幫助組織保護其敏感數據。它可幫助組織發現、分類和保護其在云、本地和外部共享的數據。

Flow Security的解決方案包括：

• 數據發現和分類自動化：Flow Security可自動發現和分類數據，提供組織所有數據的全面視圖。然后，它會自動分類并構建所有敏感數據（例如，PII、PHI、PCI）的目錄。
• 數據流的自動映射：流安全性自動映射組織網絡中的數據流，發現各種數據并提供對數據處理、影子數據存儲和數據流的見解。
• 風險修正和數據狀況管理：Flow安全性提供了一個集中式儀表板，使組織能夠管理其安全狀況并修正風險。
• 實時數據檢測和響應：Flow安全性提供對安全事件的實時檢測和響應，使組織能夠通過提供完整的上下文來快速響應威脅：誰、什么、何時、何地以及為什么。

結論

總之，保護敏感數據對于任何想要保護數據免受數據泄露和網絡攻擊的組織都至關重要。在本文中，我們探討了什么是敏感數據及其常見示例、數據安全的基礎知識、數據泄露的風險和挑戰，以及保護敏感數據的最佳實踐。

各種技術（如加密和訪問控制機制）可以幫助保護數據。但是，需要更多來識別和分類敏感數據，以了解在發生數據泄露時要采取哪些控制措施并有效響應。

為了有效保護敏感數據，組織需要全面且堅定的數據安全策略，以應對數據湖站和數據網格等日益分散的云數據環境中的安全威脅。

同樣，必須在所有架構中維護安全性，以防止未經授權的訪問或違規。不同企業的策略可能有很大不同，但最常見的是加密、數據脫敏、身份訪問管理、身份驗證、數據備份和彈性以及數據擦除的某種組合。

歸根結底，沒有什么靈丹妙藥可以保證數據安全和訪問成功。每個組織的方法都會略有不同，并根據當前的數據和安全需求不斷發展。這些基本的最佳實踐是一個很好的起點，也是在未來幾年建立強大、有彈性和可擴展的數據安全策略的關鍵。

參考：https://www.flowsecurity.com/sensitive-data/