Language
Country/Area
No result found
Интеллектуальная защита: как использовать машинное обучение для защиты ваших конфиденциальных данных?
В цифровую эпоху защита конфиденциальных данных становится все более важной. Поскольку количество утечек данных продолжает расти, предприятиям и организациям необходимо искать новые способы предотвращения утечек данных. Развитие технологий машинного обучения обеспечивает новые решения для защиты данных, выходящие за рамки брандмауэров и традиционных мер безопасности.
Программное обеспечение для предотвращения утечки данных (DLP) предотвращает потенциальные утечки данных путем мониторинга, обнаружения и блокирования конфиденциальных данных.
Утечки данных часто происходят из-за потери или несанкционированной передачи данных, что подвергает предприятия значительному риску. Согласно исследованиям, утечки корпоративных данных обычно происходят при участии инсайдеров или внешних злоумышленников, которые могут использовать различные средства для получения конфиденциальной информации. С развитием технологий традиционные меры информационной безопасности уже не могут в полной мере справиться с этими вызовами.
Основные концепции предотвращения потери данных
Программное обеспечение DLP в основном использует три этапа защиты:
<ул>Защита данных во время их использования, передачи и хранения имеет первостепенное значение.
Стандартные и расширенные меры безопасности
Современные технологии защиты данных можно разделить на стандартные меры безопасности и передовые интеллектуальные меры безопасности. Стандартные меры включают в себя межсетевые экраны, системы обнаружения вторжений (IDS) и антивирусное программное обеспечение, которые могут защитить от внешних атак.
Расширенная безопасность использует машинное обучение для обнаружения аномального поведения и автоматического реагирования на подозрительную активность.
Машинное обучение эффективно для выявления необычных схем доступа или необычных обменов электронными письмами. Поскольку технологии продолжают развиваться, компании могут использовать этот метод для усиления защиты данных.
Необходимость указания системы предотвращения потери данных
Специализированная система DLP может эффективно обнаруживать и предотвращать несанкционированную передачу данных. Эти системы используют различные методы классификации конфиденциальных данных, гарантируя, что доступ к критически важной информации будет предоставлен только уполномоченному персоналу.
Точная идентификация данных имеет решающее значение для успешной реализации защитных мер.
Защита данных в облаке
Популярность облачных технологий также создала новые проблемы в области защиты данных. Облачные данные необходимо отслеживать и проверять с помощью технологии DLP, чтобы предотвратить утечку данных и случайное удаление. Система защиты облачных данных может обеспечить сквозную видимость для обеспечения безопасности данных в облаке.
Понимать типы информации
Данные можно разделить на структурированные и неструктурированные. Структурированные данные обычно хранятся в фиксированном формате, тогда как неструктурированные данные существуют в свободной текстовой форме. Около 80% данных неструктурированы, что делает их защиту относительно сложной.
Защита данных при использовании, передаче и хранении
Стратегии защиты данных в разных штатах различаются. При использовании данных система DLP отслеживает и отмечает несанкционированные операции, такие как снимки экрана, копирование/вставка, печать и отправка факсов. Для снижения риска используйте контроль доступа и шифрование хранящихся данных. Заключение
В связи с быстрым развитием технологий и постоянным ростом угроз безопасности данных использование машинного обучения для защиты конфиденциальных данных постепенно становится незаменимой стратегией для предприятий. Сможет ли защита данных в будущем действительно обеспечить всеобъемлющую безопасность?
