مدیریت ریسک داده | Data Risk Management

مدیریت ریسک داده – کاهش ریسک برای شرکت شما

مدیریت ریسک داده با محافظت از سازمان در برابر نقض احتمالی داده ها، نقش مهمی را در سازمان ایفا می کند. این شامل استفاده از روش‌های کشف داده برای شناسایی داده‌های حساس و اطمینان از انطباق با قوانین حفظ حریم خصوصی داده‌ها است.

کسب‌وکارها هر روز با خطر مواجه می‌شوند، به‌ویژه وقتی صحبت از مدیریت پراکندگی داده‌ها، برنامه‌های حفظ حریم خصوصی و انطباق با مقررات باشد. هر سازمانی که داده‌های حساس مشتریان، مشتریان یا سایر ذینفعان را مدیریت می‌کند، باید از آن برای کاهش آسیب‌های اعم از عدم رعایت قانونی تا آسیب‌های ناشی از نقض داده‌های شخصی، محافظت کرده و مسئولانه استفاده کند. اقدامات پیشگیرانه مدیریت ریسک داده و امنیت سایبری برای ایجاد اعتماد به برند و ایمن سازی داده های ذینفعان از آسیب حیاتی است.

گارتنر مدیریت ریسک را به عنوان «مدیریت ریسک‌های تجاری بین لایه حاکمیت امنیتی و لایه مدیریت ریسک سازمانی» تعریف می‌کند. این تعریف طیف گسترده‌ای از فرآیندها را پوشش می‌دهد، اما ما در حال زوم کردن روی مدیریت ریسک داده‌ای هستیم، زیرا به ریسک کلی تجاری مربوط می‌شود.

نقش مدیریت ریسک داده چیست؟

در عصر شخصی‌سازی، زمانی که مردم اساساً بر این باورند که حریم خصوصی یک حق انسانی است، کسب‌وکارها بر روی به حداقل رساندن خطر متمرکز می‌شوند – چه در پاسخ به تغییر شرایط اقتصادی، تغییر الزامات نظارتی یا افزایش رقابت.

گسترش فناوری‌های دیجیتال به این معنی است که کسب‌وکارها حجم وسیعی از اطلاعات حساس از جمله اطلاعات شخصی مشتریان و کارمندان را جمع‌آوری و ذخیره می‌کنند. عدم محافظت کافی از این اطلاعات شخصی در برابر حوادثی مانند نقض داده ها، از دست دادن داده ها و سایر خطرات امنیتی می تواند به اعتبار و سلامت مالی شرکت آسیب برساند.

علاوه بر تلاش‌های امنیتی داده‌ها، تقویت حریم خصوصی داده‌ها برای اطلاعات شخصی جمع‌آوری‌شده یک تعهد قانونی و اخلاقی و یک جنبه حیاتی از مدیریت ریسک کسب‌وکار در چشم‌انداز دیجیتال امروزی است.

نقش های مدیریت ریسک داده عبارتند از:

• ارزیابی پیشگیرانه خطرات و آسیب پذیری های امنیتی برای به حداقل رساندن خطرات تجاری مربوط به نقض داده ها، از دست دادن داده ها و موارد دیگر
• بهبود تصمیم گیری در مورد حریم خصوصی داده ها و مدیریت موثر یک برنامه جامع حفظ حریم خصوصی
• انجام ارزیابی‌های تأثیر حفاظت از داده‌ها/ ارزیابی‌های تأثیر حریم خصوصی (DPIA/PIA) در صورت نیاز
• تنظیم سیاست های کمینه سازی و حفظ داده های تجاری موثر و کارآمد
• نظارت دقیق بر ضرب‌الاجل‌های برنامه حفظ حریم خصوصی برای جلوگیری از خطرات نظارتی، و ردیابی روندهای حریم خصوصی خاص شرکت برای آماده شدن برای هر آنچه در آینده رخ می‌دهد.

کاهش انواع خاصی از خطرات داده

مدیریت ریسک داده و کاهش آن باید توسط یک تیم تعیین شده انجام شود، اما این موضوعی است که در کل شرکت مستحق توجه است. برای کشف روش‌هایی که تیم‌های امنیتی، حریم خصوصی، حقوقی و عمومی می‌توانند از مدیریت و حفاظت جامع ریسک داده‌های شرکت پشتیبانی کنند، ادامه دهید.

• اقدامات کنترل دسترسی قوی و در سطح شرکت مانند احراز هویت چند عاملی (MFA) را معرفی کنید و از اصل حداقل امتیاز پیروی کنید.
• به‌سرعت نرم‌افزار و سیستم‌ها را با وصله‌های امنیتی و ارتقاء به‌روزرسانی کنید
• آموزش کارکنان در مورد بهترین شیوه های امنیت داده برای کمک به شناسایی و جلوگیری از کلاهبرداری های فیشینگ و حفظ بهداشت رمز عبور
• رمزگذاری داده های حساس و اطلاعات شخصی قابل شناسایی (PII)
• پیاده سازی فایروال ها و سیستم های تشخیص/پیشگیری از نفوذ
• به طور منظم از داده ها نسخه پشتیبان تهیه کنید و مراحل بازیابی را آزمایش کنید
• ارزیابی ریسک داده‌ها، DPIA و اسکن‌های آسیب‌پذیری را به طور منظم انجام دهید تا بدافزارها را از بین ببرید و IT سایه را در پشته فناوری سازمان خاموش کنید.
• یک طرح واکنش به حادثه برای نقض داده ها و حوادث امنیتی ایجاد و حفظ کنید
• یک برنامه اقدام برای مدیریت ریسک های مرتبط با رسانه های اجتماعی و تجزیه و تحلیل داده ها ایجاد کنید

نحوه انجام ارزیابی ریسک داده

اجرای یک برنامه مدیریت ریسک پیشگیرانه به معنای هوشیار ماندن با انجام ارزیابی‌های مستمر ریسک و DPIA/PIA است.

فرآیند ارزیابی ریسک داده دستی:

1. داده های حساس موجودی
2. طبقه بندی داده ها را اختصاص دهید
3. تیم ارزیابی متقابل عملکردی تصمیم می گیرد که کدام داده های حساس را اولویت بندی کند
4. کنترل های امنیتی و حریم خصوصی مرتبط را مرور کنید
5. ارزیابی و اسناد مربوط به کاستی‌های حریم خصوصی/امنیتی و خطرات احتمالی را برآورده کنید

فرآیند عمومی DPIA/PIA:

1. ارزیابی اطلاعات شخصی – دنیوی در مقابل حساس – جمع آوری شده، هدف جمع آوری آن، و پیامدهای اخلاقی
2. ماهیت و مزایای فعالیت پردازش را تعیین کنید
3. در نظر بگیرید که چگونه داده ها ممکن است تغییر کنند یا دست خود را تغییر دهند، از جمله امکان اشتراک گذاری آن ها در خارج از سازمان
4. مشخص کنید که آیا تیم می تواند از طریق کنترل های سازمانی، قراردادی و فنی، از جمله از طریق پادمان های امنیتی مناسب، بازی جوانمردانه را تضمین کند یا خیر.
5. اقداماتی را برای کاهش خطرات کشف شده و اصلاح نواقص عملیاتی انجام دهید
6. زمان یا دستورالعملی را برای زمان بازدید مجدد از ارزیابی تنظیم کنید – برای مثال، اگر تغییر اساسی در فعالیت وجود داشته باشد
7. به طور دوره ای اثربخشی فرآیند DPIA/PIA سازمان را دوباره ارزیابی کنید.

بهترین شیوه های مدیریت ریسک داده؟

مدیریت ریسک داده‌ها برای بسیاری از سازمان‌ها یک فرآیند جدی و اضطراب‌آور است، اما پیروی از بهترین شیوه‌ها و اجرای یک رویکرد فعال می‌تواند به کاهش مشکلات و احتمال خطا کمک کند.

یک لیست غیر جامع از بهترین شیوه ها شامل:

• یک استراتژی مدیریت ریسک سازمانی را اجرا کنید که کل شرکت را در بر می گیرد
  • سازمان ها باید به خاطر داشته باشند که مسئول حفاظت از تمام داده های حساسی هستند که جمع آوری و نگهداری می کنند
• به طور مداوم رویه ها و زیرساخت های حفاظت از داده های سازمانی را مورد ارزیابی مجدد قرار دهید
• از کیفیت و دقت داده ها اطمینان حاصل کنید
  • جمع‌آوری نادرست داده‌های نادرست یا نامحدود ممکن است باعث مشکلات قانونی، افزایش انبوه درخواست‌های موضوع داده (DSR) یا موارد دیگر شود.
• شرکای حفظ حریم خصوصی را برای کمک به خودکارسازی گردش کار مدیریت ریسک با راه حل های SaaS و سایر نرم افزارهای امنیت اطلاعات پیدا کنید
• ایجاد، ارتباط واضح و آموزش تیم‌های داخلی در مورد سیاست‌ها و رویه‌ها برای پیشگیری و مدیریت خطرات داده‌ها
• برای دفاع در برابر حملات سایبری و آسیب پذیری های جدید، به طور منظم استراتژی های کاهش خطر را بررسی و به روز کنید.

چگونه هوش مصنوعی بر مدیریت ریسک داده ها تأثیر می گذارد

هوش مصنوعی (AI) در حال حاضر با بهبود امنیت داده ها، جلوگیری از تهدیدات سایبری و کاهش خطر نقض داده ها، مدیریت ریسک داده ها را متحول کرده است.

هوش مصنوعی بر گردش کار مدیریت ریسک داده مربوط به موارد زیر تأثیر می گذارد:

تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده

تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده به طور فعال به سازمان ها کمک می کند تا خطرات بالقوه داده را شناسایی و کاهش دهند. الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌توانند مجموعه داده‌های بزرگ را برای شناسایی تهدیدات امنیتی احتمالی تجزیه و تحلیل کنند و به سازمان‌ها اجازه دهند از نقض داده‌ها جلوگیری کنند.

تشخیص تقلب

الگوریتم‌های یادگیری ماشینی با تجزیه و تحلیل مجموعه داده‌ها برای شناسایی الگوهای غیرعادی که نشان‌دهنده فعالیت‌های کلاه‌برانگیز احتمالی هستند، به تشخیص تقلب در زمان واقعی کمک می‌کنند.

امنیت سایبری

هوش مصنوعی می‌تواند با تجزیه و تحلیل ترافیک شبکه و گزارش‌های امنیتی برای شناسایی فعالیت‌های مشکوک، تهدیدات سایبری را شناسایی و از آن جلوگیری کند.

انطباق

سازمان‌ها ممکن است از هوش مصنوعی برای کمک به عملیات نظارتی با تشخیص نیاز به محافظت از اطلاعات حساس و اقدامات لازم برای انطباق استفاده کنند.

سازمان‌های فعال در حال درک قدرت هوش مصنوعی هستند، اما باید از چالش‌ها و ملاحظات مرتبط آگاه باشند. یکی از نگرانی های اصلی، سوگیری الگوریتمی است که اگر هوش مصنوعی بر روی مجموعه داده های ناقص یا مغرضانه آموزش داده شود، می تواند منجر به ارزیابی ریسک نادرست شود. آموزش الگوریتم ها با استفاده از مجموعه داده های جامع و متنوع برای جلوگیری از تحلیل های جانبدارانه بسیار مهم است.

صنعت خدمات مالی: یک هدف داده با ریسک بالا

سازمان هایی که در صنعت خدمات مالی فعالیت می کنند با سطوح بالایی از ریسک امنیت داده ها مواجه هستند. مدیریت داده های مالی حساس مصرف کننده می تواند به ویژه برای بازیگران تهدید سودآور باشد.

Equifax، یک آژانس بزرگ گزارش‌دهی اعتباری، در سال 2017 با نقض اطلاعات شخصی و مالی بیش از 140 میلیون نفر مواجه شد. این نقض منجر به آسیب مالی و اعتبار قابل توجهی به شرکت شد.

به دلیل افزایش سطح ریسک، شرکت‌های خدمات مالی باید توجه بیشتری را به مدیریت ریسک داده‌ها و حفاظت از آنها و حفظ فرآیندهای سازمان‌یافته کیفیت داده‌ها اختصاص دهند. بسیار حیاتی است که آنها به طور فعال استراتژی های مدیریت ریسک فعلی را بررسی کنند، شکاف های عملیاتی را شناسایی کنند و آن مسائل را قبل از وقوع یک حادثه حل کنند.

برای مدیریت فعال و جامع داده‌های سازمانی، این شرکت‌ها باید یک شریک حفظ حریم خصوصی SaaS پیدا کنند که از سطوح بالایی از اتوماسیون برای حذف خطاهای انسانی، ایجاد اعتماد به برند و پیشی گرفتن از ریسک استفاده کند.

سهامداران کلیدی درگیر در مدیریت ریسک داده ها

مدیریت ریسک داده یک تلاش مشترک شامل چند ذینفع کلیدی در یک سازمان است. با این حال، توجه به این نکته مهم است که هر کارمندی باید به عنوان یک ذینفع در نظر گرفته شود وقتی صحبت از پیشی گرفتن از خطرات امنیت داده می شود.

افسران ارشد امنیت اطلاعات (CISO) بر برنامه امنیت اطلاعات سازمان نظارت می کنند. این شامل شناسایی و کاهش خطرات داده ها و همکاری با سایر ذینفعان مانند مدیران ارشد اطلاعات (CIO)، مدیران عامل، مدیران ارشد اجرایی، مدیران ارشد مالی، و سایر اعضای C-suite برای ایجاد خط مشی ها و رویه هایی برای مدیریت ریسک داده ها و اطمینان از اجرای شیوه های امنیت داده های سازمان است. مطابق با بهترین شیوه های صنعت

برای کل C-suite بسیار مهم است که درگیر فرآیند تصمیم گیری مدیریت ریسک باشد یا حداقل از آن آگاه باشد. به طور خاص، CIOها اغلب از نزدیک با CISOها کار می کنند تا از شیوه های مدیریت و ذخیره داده ایمن و سازگار اطمینان حاصل کنند.

علاوه بر این، متخصصان امنیت سایبری باید در برنامه‌ریزی، اجرا و نگهداری زیرساخت‌های امنیتی سازمان همراه با کار خود برای تضمین حفاظت از داده‌های سازمانی مشارکت داشته باشند.

مدیریت ریسک داده از عملیات حیاتی تجاری محافظت می کند

شرکت‌ها حجم بسیار زیادی از داده‌های مصرف‌کننده را مدیریت می‌کنند و نمی‌توانند مدیریت ریسک داده‌ها را برای شرکت‌ها نادیده بگیرند.

پیاده‌سازی جریان‌های کاری مدیریت ریسک فعال و یک استراتژی جامع کاهش ریسک می‌تواند به سازمان کمک کند تا آسیب‌پذیری‌های خود را درک کند و شکاف‌ها را پر کند تا از انطباق مقررات، نقض قانون یا از دست دادن اعتماد ذینفعان و وفاداری به برند جلوگیری کند.

هر روز، ریسک داده و ریسک تجاری به مترادف شدن نزدیک‌تر می‌شوند و شرکت‌ها باید به حسابرسی، تکرار، خودکارسازی و بهبود فرآیندهای مدیریت ریسک و استراتژی‌های کلی خود ادامه دهند.

مقاله های مرتبط:

1- چگونه به یک مباشر داده | Data Steward تبدیل شویم

2- مدیریت دارایی داده چیست و چگونه آن را مدیریت کنیم؟

3- راه حل های یکپارچه سازی داده ها – کلید یک عملیات موفق

4-داشبورد سازی در نرم افزار تبلو و تجسم داده ها

download tableau desktop