Language
Country/Area
No result found
Proteção inteligente: como usar aprendizado de máquina para proteger seus dados confidenciais?
Na era digital, a proteção de dados confidenciais se torna cada vez mais importante. À medida que as violações de dados continuam aumentando, empresas e organizações precisam encontrar novas maneiras de evitar vazamentos de dados. O surgimento da tecnologia de aprendizado de máquina oferece novas soluções para proteção de dados, que vão além de firewalls e medidas de segurança tradicionais.
O software de prevenção contra perda de dados (DLP) previne possíveis vazamentos de dados monitorando, detectando e bloqueando dados confidenciais.
As violações de dados são frequentemente causadas pela perda ou transferência não autorizada de dados, o que coloca as empresas em risco significativo. De acordo com pesquisas, vazamentos de dados corporativos geralmente envolvem invasores internos ou externos que podem usar vários meios para obter informações confidenciais. Com o avanço da tecnologia, as medidas tradicionais de segurança da informação não conseguem mais lidar totalmente com esses desafios.
Conceitos básicos de prevenção de perda de dados
O software DLP usa principalmente três estágios de proteção:
- Dados em uso (ações de endpoint)
- Dados em trânsito (tráfego de rede)
- Dados em repouso (armazenamento de dados)
A proteção dos dados enquanto eles estão em uso, em trânsito e armazenados é de suma importância.
Medidas de segurança padrão e avançadas
As tecnologias de proteção de dados atuais podem ser divididas em medidas de segurança padrão e medidas de segurança inteligentes avançadas. As medidas padrão incluem firewalls, sistemas de detecção de intrusão (IDS) e software antivírus, que podem proteger contra ataques externos.
A segurança avançada usa aprendizado de máquina para detectar comportamento anômalo e responder automaticamente a atividades suspeitas.
O aprendizado de máquina é eficaz na identificação de padrões de acesso incomuns ou trocas de e-mail incomuns. À medida que a tecnologia continua a evoluir, as empresas podem usar esse método para fortalecer a proteção de dados.
Necessidade de especificar um sistema de prevenção de perda de dados
Um sistema DLP designado pode detectar e impedir efetivamente a transferência de dados não autorizada. Esses sistemas usam uma variedade de técnicas para classificar dados confidenciais, garantindo que somente pessoal autorizado possa acessar informações críticas.
A identificação precisa dos dados é fundamental para a implementação bem-sucedida de medidas de proteção.
Proteção de dados na nuvem
A popularidade da tecnologia de nuvem também trouxe novos desafios à proteção de dados. Os dados na nuvem precisam ser monitorados e auditados com a ajuda da tecnologia DLP para evitar vazamento de dados e exclusão acidental. O sistema de proteção de dados na nuvem pode fornecer visibilidade de ponta a ponta para garantir a segurança dos dados na nuvem.
Entenda os tipos de informação
Os dados podem ser divididos em estruturados e não estruturados. Dados estruturados são geralmente armazenados em um formato fixo, enquanto dados não estruturados existem em formato de texto livre. Cerca de 80% dos dados não são estruturados, o que torna a proteção relativamente difícil.
Proteção de dados em uso, em trânsito e em repouso
As estratégias de proteção de dados em diferentes estados são diferentes. Ao usar dados, o sistema DLP monitora e marca operações não autorizadas, como capturas de tela, copiar/colar, impressão e envio de fax. Para dados em repouso, use controle de acesso e criptografia para reduzir riscos.
ConclusãoCom o rápido desenvolvimento da tecnologia e o aumento contínuo de ameaças à segurança de dados, o uso de aprendizado de máquina para proteger dados confidenciais está gradualmente se tornando uma estratégia indispensável para as empresas. A proteção de dados no futuro poderá realmente alcançar uma segurança abrangente?
