来自 应用 2021-01-19 16:23 的文章

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随着隐私时代的到来和通用数据保护法规的迫在眉睫,组织开始意识到依赖分类进行数据发现已经达到了极限。更广泛地说,隐私是关于你拥有谁的数据,而不仅仅是你拥有什么数据。隐私是以身份为中心的,是关于人的。基于分类的发现工具没有身份上下文,因此无法解决关键的隐私挑战,如数据主体权限,或查找超出传统PII类别的个人信息(PI)。为了满足2018年的隐私挑战,依靠PCI时代的技术来寻找高度结构化的数据模式是没有意义的。新的问题需要新的方法,以隐私为中心的发现需要以身份为中心的关联。从内容到上下文以分类为中心的数据发现出现在几十年前,vb防御ddos,旨在帮助组织按类型对数据进行分类,并满足当时新兴的法规遵从性要求,如PCI和HIPAA。这些以分类为中心的发现工具依赖于模式匹配来对数据进行分类。这种分类总是基于正则表达式的一些变体,以便将类似模式的数据分类。大多数具有发现组件的现代安全工具(如DLP、DRM和DAM)都基于这种模式识别机制。然而,传统的分类有其固有的弱点,当用于诸如GDPR这样的隐私用例时,这些弱点变得更加明显。首先,基于分类的方法缺乏准确性。对于结构良好的数据,如支付卡信息,基于分类的工具可以很好地工作,但是,它们无法区分外观相似的不同数据类型。(例如,在美国,社会保障号码和ZIP+4邮政编码都是9位数的数字,ddos高防ip防御原理,而且不使用分隔符(如破折号)来存储这两个号码并不少见。)在数据类型具有较少的独特区别特征或不遵循明确定义的模式的情况下,分类就变得不那么准确了。此外,基于分类的工具无法区分哪些是个人的,哪些是非个人的。欧洲对"个人"的定义非常宽泛。简单地说,如果数据出现在特定个人的上下文中,那么它就是个人的。仅凭模式匹配无法将常规数据连接到特定的个人或身份。它缺乏上下文意识,无法确定代词或IP地址属于该个人。它们可以匹配数据类型,但不能将数据与标识匹配。最重要的是,分类不能帮助回答有关数据主体权利的问题。GDPR从根本上说是将数据权赋予个人的规则。欧盟公民访问、移植、删除和更正其数据的权利正在进一步加强,超出了1995年95/46/EC数据保护指令的定义和要求。对于组织来说,这意味着必须对每个人的数据进行说明。基于分类的数据发现工具无法提供身份上下文。这就是为什么隐私需要一种基于身份关联的数据发现新方法,而不仅仅是分类,因为隐私是关于理解身份数据上下文和内容的。在身份智能上变得聪明BigID采用了一种完全不同的数据发现方法,其根源是智能身份关联。隐私是关于人的,要找到人的数据,你需要了解人的上下文。为了理解人员或身份上下文,BigID利用应用于客户现有数据集的机器学习。此方法使用现有的企业数据来确定个人信息在给定企业中的外观,以及这些个人数据如何与标识相连接。使用BigID,组织的培训数据(或"种子"数据)可以分布在不同的数据源上,并且可以使用任意数量的数据集来进行引导发现。没有一个必须是完整的或全面的。这些数据源用于理解基本标识符、关系和分布。BigID然后利用此数据的属性将其他数据存储中的各种信息上下文化。BigID不需要部署软件代理,美国高防cdnhostloc,而且只被授予"读"访问权限,因此BigID可以扫描任意数量的结构化、非结构化和半结构化存储库、大型机、云环境、大数据仓库和应用程序,防御ddos套餐,以便找到个人数据并自动将其与身份关联起来。当BigID发现以前从未遇到过的未知个人数据(即"暗数据"),BigID ML会根据唯一性、接近性、频率等参数自动将这些数据与身份关联起来。此过程将继续扫描每个额外的数据源,以构建每个人数据持有量的更丰富的图表。重要的是,没有任何个人数据被复制到公司环境中运行的BigID软件中。BigID软件只保留每个人的数据的散列图表示,可用于后续搜索和数据主体权限报告。最关键的是,BigID并没有停留在相关性上。一旦理解了数据元素的关系,就可以使用组织自己的数据词汇表对数据进行分类和自动编目。这意味着BigID的客户不必在相关性和分类之间做出选择。它们可以同时获得这两种方法,另外还提供了一种全面的数据分类方法,以便于分析和分析。然而,与旧的仅分类工具不同的是,cc防御在哪,生成的数据映射包含每个个体的完整数据清单,这对于满足数据主体权利要求(如GDPR中的被遗忘权)至关重要。皮,不是你爸爸的从分类前的智能关联开始,组织在解决隐私用例方面具有关键优势。个人访问权、可移植性、纠正和删除现在变得很容易操作。居民可以方便地组织数据,用于跨境流动分析和主权侵犯。现有的同意日志可以与数据主体相关联,以便按个人提供跨应用程序的全面同意视图。访问日志可以交叉引用到用户数据活动,以便为任何个人的数据提供细粒度的使用情况视图。不同的用户配置文件可以在不同的数据存储中进行比较,以检测异常和可能的帐户欺诈。在关联之后执行分类还提供了许多独特的操作优势。基于分类的工具倾向于针对特定的数据存储进行优化,例如结构化、非结构化或大数据存储库,但不是全部。使用BigID,扫描可以在广泛的数据存储中执行,包括关系数据库、文件共享、大数据环境、数据仓库、文档存储库、ERP应用程序、NoSQL存储、SaaS、IaaS等,首次提供了真正的跨平台客户数据视图。关联不需要复制数据或创建数据仓库,从而确保公司可以集中查看个人的标识信息,而无需集中数据。关联使查找PI(个人信息)变得更容易,而不仅仅是PII,因为发现是基于上下文和内容的。而且由于BigID关联引擎不会抢先尝试匹配数据类型,因此它可以跨任何语言关联数据。关联甚至可以显示加密和未加密数据之间的关系,帮助定位伪可识别数据,这对GDPR也很重要。三个C:关联、分类、编目以相关性为中心的搜索并不是全新的,尽管它对于数据发现来说是新的。互联网搜索引擎采用一种并非完全不同的方法,通过使用类似的超链接关联算法,有效地索引互联网,以便于导航。社交网络还利用关系图来帮助定位个人之间的联系。将类似的方法应用于索引数据会带来许多好处,从规模到数据独立性都有。但也许最重要的是,BigID正在申请专利的以身份为中心的数据发现有助于组织解决GDPR引入的隐私使用案例。现在公司可以找到PI,而不仅仅是PII。它们可以解决数据主体的权利,比如被遗忘的权利。他们可以更容易地回答数据主权、居住权、违规和同意等问题。但也许最重要的是,使用BigID,他们不必仅仅满足于基于模式的分类。他们仍然可以对数据进行分类。他们可以对数据进行分类。而且第一次,他们可以关联数据。