随着越来越多的公司开始使用云，数据泄露的威胁以及随之而来的规则和罚款只会增加。因此，公司和机构需要预测并适应不断变化的数据和IT环境。为此，数据安全和隐私的零信任方法可能是理想的框架。看看将它与数据发现和分类相结合如何可以缩小您的壁垒并同时帮助您更有效地工作。

为什么是零信任?

一个零信任模型进行操作基础上的想法，任何用户都可以构成威胁，不能被信任。零信任原则要求对用户和进程进行持续的信任检查。反过来，这些是基于上下文的。没有它们，您就无法通知用户访问控制和管理。这种实时、上下文感知的零信任框架可确保安全控制始终处于您计划的前沿。此外，它还考虑到您希望适应现代混合多云环境。要支持此模型，您可以从数据发现和分类开始。

数据泄露中的数据发现和分类意味着什么

面对内部和外部威胁，数字防御者需要深入了解他们的数据。这包括知道它的存储位置、谁可以访问它、它的敏感程度等等。这让您可以建立一个基准，用来衡量奇怪的行为和潜在的数据威胁。从数据隐私的角度来看，您还需要了解个人数据是如何被使用和保护的。这是满足合规性需求的关键。这些可能包括提供充分的数据保护控制的证据到满足数据主体访问请求。当您知道数据在哪里时，这项任务会变得更加容易!

数据安全和数据隐私密切相关。也就是说，数据安全是成功应对数据泄露战略的重要技术层面。对于这两种情况，数据发现和分类提供了对已知和未知风险和暴露领域的可见性。遗憾的是，我们不能简单地信任用户或依赖他们报告问题。因此，企业需要依靠技术来填补空白。

寻找一流的数据发现和分类

使用正确的数据发现和分类解决方案，您可以持续查明敏感数据和个人数据。您还可以监视更改并维护该数据的目录。数据发现应扩展到静态和动态数据，以及结构化和非结构化数据。它应该能够发现已知和未知的数据湖。这意味着数据的所有变化，而不仅仅是管理员指示解决方案发现和分类的数据。

这不仅仅是为了防止数据泄露。有时它是关于保持数据整洁和手头。您希望以持续的方式掌握不断变化的数据环境。但这甚至超出了没有合适工具的大团队的能力。您需要一个可以做很多不同事情的解决方案。在定位未知位置的敏感数据的同时，它需要监控个人数据的传输和复制，并对广泛的数据类型进行分类。毕竟，这就是您获得完整、准确和可持续的数据沿袭或生命周期视图的方式。

一种方法是使用利用人工智能和机器学习的零信任数据发现解决方案。通过监视网络交易以查找未知的个人数据，您的团队将能够更好地定位敏感数据并利用这种洞察力采取明智的行动。

您在数据泄露中需要什么

通过完整的数据清单或目录，您可以了解敏感数据面临的真正风险。从那里，更容易更好地排名和分类修复。无论这些行动或控制是以数据活动监控、数据加密、数据安全分析还是响应编排的形式出现，数据发现和分类都可以帮助指导降低数据风险和满足审计和合规需求的工作。

通过拥有正确的上下文，您可以以更加简化和高效的方式响应事件和客户请求。例如，为了应对数据泄露，数据发现和分类解决方案与数据监控和分析解决方案配合使用，可以提供对受影响的个人数据、数据主体和不同地域的各种隐私法的急需的上下文洞察。这种洞察力提供了更有效的响应和更短的解决时间。

在另一个示例中，客户可能会要求了解公司或机构收集了哪些关于他们的个人数据。为了有效响应，数据持有者必须有一种自动化和持续的方法来根据主题或客户发现、跟踪、编目和汇总数据。个人数据环境的良好维护和动态视图也很重要。毕竟，持有数据的团体需要在合理且合规的时间范围内执行数据主体访问请求工作流。

总之，数据隐私和数据安全的零信任方法始于可持续和自动化的数据发现和分类。这一关键的第一步可以保护组织免受网络安全威胁、数据泄露或监管不合规的影响。它有助于确保数据隐私和安全，同时应用零信任原则，通过更精确地定位和识别敏感数据，以便适当解决安全和隐私漏洞。