企业如何才能做好数据隐私保护工作?

大数据时代,数据作为一种特殊的资产,能够在流通和使用过程中不断创造新的价值。因此,在大数据应用场景下,数据流动是“常态”,数据静止存储才是“非常态”。数据的频繁流动,除可能导致传统的数据隐私泄露风险外,还会引发新的安全风险。所以目前迫在眉睫的事情就是做好数据隐私保护工作。下面全知科技为您分享部署数据隐私安全策略的几个步骤:

一、根据业务风险对信息资产进行优先级划分

首要的第一步,企业需要投入足够的时间和精力来判断哪些数据对他们而言更具有价值,评估数据泄漏所可能造成的潜在业务风险。其次,企业需要首先识别最为重要的信息资产,并进行优先级划分,并通过实施多层控制和保护措施的数据安全策略,覆盖整个数据生命周期。同时,安全团队需要与日常接触信息最多的业务领导者紧密协作,从而充分了解业务需求及其对日常运营、员工行为和企业文化的影响。

二、为最重要的资产制定数据保护策略

企业机密信息可以被存储在企业的任何一个角落。要想做到全程跟踪,制定一对一保护政策极其困难。全知科技建议,企业需要对主要信息类型进行排名,如企业财务、工程计划、客户个人身份信息等,然后根据优先级重新排序,并监控电子邮件、网页、云应用和端点等高流量渠道。

三、技术与策略双管齐下 改变员工行为

事实上,企业最大的安全漏洞是自己的员工。长期以来,许多员工对安全实践并不上心,例如重复使用弱密码、点击恶意链接、随意共享文件等不良习惯屡绝不止,这也导致了企业“内鬼”的行为猖狂。如何能够正确的引导员工操作行为,降低业务风险,防止出现“内鬼”呢?

我们建议,企业应给员工树立正确的数据保护意识,以及强调发生数据泄露事件后带来的巨大损失,构建全面的信息保护策略。同时不要一直局限于基本的网络和应用安全,而需要使用一些特定流程部署数据审计管理策略,实施强制的审批要求,比如全知科技大数据安全平台,用先进的大数据保护技术,帮助企业建立大数据安全保护能力建设,全面管控特权人员的高危操作,集中报备式数据导出管理,及时发现内部人员数据使用违规情况,减少数据泄露风险。并构建数据安全风险模型,让企业及时发现大数据可疑操作行为,快速对泄密数据进行溯源定位。

综上所述,成功的数据隐私保护策略不仅需要技术和流程来确保信息资产安全,还离不开企业内部的共同努力和责任共享。在这里,希望我们的分享能为各位提供小小的帮助,也希望各位同仁能将自己的经验与我们分享,通过交流,共同进步。

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