數據泄露成本不斷上升，關鍵行業努力使其網絡安全計劃適應不斷變化的數據環境和 IT 基礎設施。現在，需要考慮適應性強、智能和互聯的安全工具。自動化是打擊數據泄露的一種手段。

什么是安全自動化？

安全自動化是指在檢測和遏制攻擊和入侵企圖方面增加或替代人工工作的工具。這包括依賴于人工智能 (AI)、機器學習、安全分析和自動化安全編排的解決方案。

在國外調查中，成熟使用安全分析的受訪者認為數據泄露成本比程序不太成熟的組織低 32.9%。安全 AI 和自動化還可以顯著減少檢測和響應數據泄露的平均時間。這反過來又會降低平均成本。

關鍵數據安全解決方案可以幫助發現和分類本地和云中的敏感數據。他們還可以監控違反政策的數據活動并檢測異常的用戶數據訪問。但是，一個卓越的解決方案通過智能和連接功能使這一點更進一步。這些內置功能有助于發現最高風險和奇怪的行為。更重要的是，他們無縫地為安全運營中心 (SOC) 創建票證以進行查找和修復。

無論他們是否面臨活躍的數據泄露，安全團隊都會處理大量的噪音和警報。因此，需要讓他們能夠快速識別并實時關注最重要的威脅。為此，他們需要一目了然的基于風險的視圖。那些呼吁高風險地區。從那里，分析師可以點擊瀏覽，閱讀它們并深入查看更多信息。高級分析也可以幫助自動化威脅搜尋和優先級排序。它包括基于序列的分析、異常檢測分析、風險發現算法和威脅檢測分析。這種內置的威脅情報可以幫助簡化檢測和調查。這樣團隊只會將時間花在最重要的任務上。

使用安全分析防止數據泄露或內部威脅

防止內部威脅是一個關鍵用例，尤其是對于遠程員工而言。數據分析可以幫助對有風險的用戶進行評分，以便進行仔細觀察。在完成該外觀之前，數據庫管理員可以制定策略以根據需要從視圖中編輯數據。或者，他們可以通過阻止用戶訪問來立即采取行動。此外，可以擴展這些保護以解決數據隱私規則和零信任問題。

無論面臨數據泄露還是其他問題，打破孤島并加快響應工作流程以降低業務風險都是有幫助的。因此，尋找具有預構建集成和開放應用程序編程接口 (API) 的解決方案。這些使跨團隊和工具的討論變得更容易。減少處理事件的時間的最佳方法是簡化開票流程。分享可以豐富 SIEM 和 SOC 手冊的見解也需要簡單。自動化、流程標準化和集成都可以加快事件響應速度。所有這些都有助于降低數據泄露的總成本。

數據安全與零信任保持一致

強調數據丟失預防和訪問控制的數據安全也將有助于其他方面。它是網絡安全零信任模型的一部分。一個零信任的方法，前提是用戶ID和網絡流量可能已經受到影響工作。它不信任他們，而是依靠人工智能和分析來不斷驗證用戶、數據和資源之間的聯系。如今，許多工作場所正在轉向遠程工作，并且聯系越來越少。零信任策略可以幫助保護數據和資源，讓它們只能在有限的基礎上和在正確的環境中訪問，以防止和最大限度地減少數據泄露或其他網絡攻擊。該上下文和控制由強大的數據安全程序提供支持。