Получить консультацию по Solar DAG

Каждая компания располагает внушительными массивами данных, но далеко не вся информация структурирована, правильно хранится и обрабатывается, надлежащим образом контролируется. Из-за этого возрастают риски утечек чувствительных сведений, которые могут привести к финансовому и репутационному ущербу для организаций. Чтобы снизить эти риски, необходимо выстроить защиту от инцидентов, навести порядок в массивах информации, провести анализ неструктурированных данных, определиться со средствами контроля и управления ими. Эта статья посвящена всем перечисленным аспектам.

Что такое неструктурированные данные

Неструктурированные данные – неклассифицированная информация, которая не приведена к какому-то единому формату, не подходит для обработки машинными средствами, хранится в разных местах. Речь может идти о текстах, графиках, фото, видео и т. д. У каждой компании много таких данных, и они практически не контролируются, периодически теряются, никак не защищаются. Даже если на первый взгляд кажется, что все сведения проверены, классифицированы и хранятся в контролируемых хранилищах, это не так. К тому же такие данные быстро растут в объемах. Простые примеры появления неструктурированной информации – копирование документов, снятие скриншотов с экранов, скачивание файлов в разные папки или их выгрузка на общедоступные серверы.

Теперь коротко о структурированных данных. Они классифицированы, обработаны, приведены к определенному формату и организованно хранятся в базах данных. Найти нужную информацию можно оперативно, поскольку существуют специальные алгоритмы (например, Structured Query Language, SQL), позволяющие направлять запросы к базам и просматривать сформированные выборки. Еще одно их отличие от неструктурированных массивов – четкое разделение доступа к данным, чаще всего в рамках ролевой модели.

Вернемся к неструктурированным данным. Чтобы эффективно работать с ними, необходимо их категоризировать, то есть распределить по смысловым группам в зависимости от содержания и формата. Примеры категорий:

  • Документы текстового формата.
  • Аудио- и видеофайлы.
  • Электронные письма.
  • Изображения и фотографии.
  • Файлы журналов и т. д.

Отсутствие постоянного мониторинга обращения с такими данными приводит к утечкам, несанкционированному использованию, проблемам с актуальностью и целостностью информации. Чтобы минимизировать риски, необходимо провести анализ неструктурированных данных, прийти к организованному хранению и выстроить полноценный контроль прав доступа и перемещения файлов.

когда требуется анализ неструктурированных данных

Когда требуется анализ неструктурированных данных

Необходимость анализа возникает из-за рисков и проблем, связанных с использованием неструктурированной информации. Перечислим основные:

  • Отсутствие четких регламентов работы с такими данными и несоблюдение внутренних политик.
  • Неорганизованное хранение, в том числе в открытых источниках.
  • Отсутствие категоризации информации и разграничения доступа к ней.
  • Избыточные права доступа к информации у сотрудников.
  • Отсутствие контроля за использованием данных.

Объем неструктурированных данных постоянно растет, задачи анализа непрерывно усложняются. Буквально каждый день появляются новые копии и загрузки, которые бесконтрольно перемещаются, попадают в руки разных сотрудников (а иногда и третьих лиц), редактируются, удаляются и т. д.

Анализ неструктурированных данных проводится с помощью специализированных решений, которые:

  • дают понимание, какая именно информация есть в распоряжении компании, актуальна ли она, кто может с ней работать;
  • позволяют оптимизировать хранение данных;
  • выявляют ненужные и неактуальные сведения, которые можно переместить в архивы или удалить;
  • позволяют классифицировать данные, присваивать им метки конфиденциальности, структурировать для более эффективного применения в бизнес-процессах;
  • упрощают проведение аудита информационной безопасности;
  • позволяют соблюсти законодательные и отраслевые требования.

Такой анализ полезен сразу с нескольких точек зрения – он позволяет обнаружить весь объем неструктурированной информации, выстроить организованное управление данными и понять необходимость защиты от утечек.

методы анализа неструктурированных данных

Где применяется анализ неструктурированных данных

Зачастую оказывается, что среди данных, хранящихся в неструктурированном виде, есть персональная информация, сведения, подпадающие под категорию коммерческой тайны и другие чувствительные данные. Чтобы их обнаружить, понять происхождение и установить взаимосвязи, нужно проанализировать информационные массивы. Это необходимо делать любой компании, независимо от сферы ее деятельности и масштабов.

Как защитить неструктурированные данные

Анализ неструктурированных данных – одна из задач, выполняемых с помощью платформ класса DAG (Data Access Governance), ориентированных на работу именно с неструктурированными массивами сведений. Эти решения помогут обеспечить организованный контроль доступа к таким данным и акцентировать внимание офицеров службы безопасности компании на их защите. 

При первичном запуске DAG-система сканирует массивы информации во всех хранилищах, используемых компанией, выявляет критически важные сведения и классифицирует их в соответствии с преднастроенными правилами. Это первый этап проведения анализа неструктурированных данных.

Перечислим ключевые функциональные возможности продуктов класса DAG:

  • Контроль прав доступа к неструктурированной информации. Одна из задач внедрения DAG-системы – получить актуальную картину прав доступа к данным. Решение сканирует используемые компанией файловые хранилища, определяет структуру прав доступа пользователей, фиксирует все изменения и оповещает сотрудников службы безопасности о потенциальных инцидентах, ориентируясь на внутренние политики безопасности.
  • Контроль политик хранения информации. В ходе анализа неструктурированных данных всем обнаруженным файлам присваиваются определенные классы важности, на основании которых назначаются конечные хранилища. DAG-решение позволяет выявить, соблюдаются ли регламенты. Если есть нарушения, система определяет, кто и куда переместил информацию, какие операции с ней выполнял.
  • Контроль доступа к конфиденциальной информации. В журнале системы отображаются все операции, связанные с данными: кто, когда и зачем к ним обращался, были ли случаи несанкционированного использования. Благодаря этой функции офицеры службы информационной безопасности всегда в курсе событий доступа к тем или иным ресурсам.
  • Помощь в расследовании инцидентов. Система Data Access Governance располагает детальной информацией обо всех событиях, связанных с неструктурированными данными, и генерирует отчеты в удобных форматах, благодаря чему офицеры службы безопасности смогут оперативно обнаруживать нарушения и устранять их.

При выборе DAG-системы следует ориентироваться на высокие показатели ее производительности, наличие качественной экспертной поддержки от вендора, возможность интеграции с корпоративными сервисами и решениями для обеспечения информационной безопасности, продуманность интерфейса. Также важно, чтобы продукт был удобен в эксплуатации и адаптирован для российского бизнеса, как, например, наше решение Solar DAG.

защита неструктурированных данных

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Анализ неструктурированных данных и контроль доступа к таким сведениям – активно развивающиеся подходы к работе с массивами информации, которые используют компании, желающие повышать уровень информационной безопасности. Эти подходы можно реализовать с помощью решения Solar DAG, позволяющего интегрировать обнаруженные в ходе анализа сведения в единую управляемую модель и концентрировать внимание службы безопасности на ее защите. Система поможет обеспечить соблюдение требований регуляторов, предотвратить инсайдерские угрозы и утечки, избежать несанкционированного доступа.


ДРУГИЕ СТАТЬИ ПРОДУКТА

Еще больше о наших возможностях

Работа с персональными данными: использование DAG-системы

Работа с персональными данными: использование DAG-системы

Узнать больше
Неструктурированные данные: контроль, использование, управление

Неструктурированные данные: контроль, использование, управление

Узнать больше