什么是数据保护以及数据保护为何重要？

数据是业务的中心。

对于许多组织而言，数字化采用推动战略。数据对于满足客户需求、应对突然的市场变化和不可预见的事件至关重要。这就是为什么应该考虑数据保护的原因之一。作为国家或社会，人民群众生产生活质量不断提升过程中，也处处与数据打交道。国家也在数字化方面有顶层设计，具有全球性的战略。故，数据安全对我们来说其实不仅仅是商业战略考虑。在“道德”的层面，一个社会要遵从最大公约数的意志，也就是小组织原则上要服从大组织的利益，当然在不影响大组织的利益的过程中，小组织可以充分发展。

企业从多个来源生成大量数据。在开展业务的过程中创建的企业数据的绝对数量和细节需要持续关注如何保护和维护它。毕竟，数据不仅仅是静态记录存储。大数据分析技术支持来自不同来源的非常大的数据集。从那里，可以通过预测建模对其进行分析，以做出更好的业务决策。这些大数据直接影响未来的业务成果，因此保护它变得至关重要。

什么是数据保护？

数据保护是保护数字信息的过程，同时保持数据可用于商业目的，而不涉及客户或最终用户的隐私。随着要监控和保护的设备数量的增加，数据保护变得越来越复杂。今天，它包括物联网设备和传感器、工业机器、机器人、可穿戴设备等。数据保护有助于降低风险并使企业或机构能够快速响应威胁。

为什么数据保护很重要？

数据保护很重要，因为计算设备的总数每年都在增加，而且计算现在变得更加复杂。大量的计算设备超出了 IT 基础设施的共同边界，创建了企业数据。

数据创建的速度也超过了已安装的存储。2020 年，国际数据公司 (IDC) 报告创建或复制了 64.2 ZB 的数据。研究人员将此归因于全年全球对数字服务的需求。并非 2020 年创建的所有数据都被存储，但 IDC 表示有充分的证据存储更多数据可以使企业受益。数字增长努力导致需要保护的数据更多，尤其是来自各种来源的敏感或高度机密的数据。

保护制造数据和 OT 系统

与企业网络相比，制造业倾向于在保护工业运营技术 (OT) 方面投入更少的资源。这使得 OT 系统容易妥协。这些 OT 系统包括自动驾驶汽车、机器人、工业物联网设备和传感器。关键基础设施依赖于工业控制系统以及许多不同的 OT 系统才能运行。

通过网络监控和控制的任何设备都会生成大量与操作、输出等相关的数据。制造业也是一个受欢迎的攻击目标。根据IBM 的年度 X-Force 威胁指数，2020 年，制造业、能源和医疗保健行业面临的攻击率最高。保护企业网络而不对 OT 和设备给予同样的关注会使它们容易受到攻击。

数字供应链软件

数字资产是有利可图的目标，随着越来越多的企业通过连接更多服务的数字增长努力工作，数字资产更是如此。最近的供应链攻击设法关闭了主要企业和政府工作。对云计算和远程系统的依赖只会增加。供应链和第三方系统访问的数据安全对于保护它们免受网络攻击至关重要。

数据隐私和监管合规

如果没有适当的数据保护策略，平衡合规性与满足业务目标可能是一项挑战。围绕消费者数据隐私的新立法使合规任务进一步复杂化，因为各州的规则在企业如何收集、存储或使用客户数据方面有所不同。

2021 年 5 月，美国总统发布了关于改善国家网络安全的行政命令。该命令侧重于通过使关键基础设施和联邦政府网络达到现代标准来加强网络安全的行动。

随着政府颁布新法律和更严格地执行旧规则，这只会变得更加复杂。一看消费者的数据隐私保护法的状态显示不均匀数字私隐期望。越来越多的地区正在研究欧盟对消费者数据隐私法的修改，以应对日益增多的智能设备及其创建和存储的数据。目前还没有关于消费者数据隐私保护的全面联邦法律。而我们也发布了《数据安全法》《个人信息保护法》，在数据安全方面我国法律法规也在不断健全完备中。

什么是数据安全？

数据保护和数据安全相似但又不同。前者是一种保护信息免遭不必要的访问、盗窃和损坏的方法，从设备创建它到删除。数据安全存在于信息安全的方方面面。企业硬件、软件、访问和管理的所有方面都是信息安全的一部分。

全面的数据安全策略可保护数字资产免受攻击，同时考虑和防止内部威胁。（这些仍然是每年数据泄露的主要原因。）部署数据安全工具和技术为企业提供了一种评估其存储位置关键数据的方法。它们还有助于深入了解人和设备如何使用它。这些工具还可以通过加密保护敏感信息、简化合规工作并通过自动报告功能简化报告。

以后的数据保护状况

随着工作方式的巨大转变改变了威胁格局，网络安全变得比以往任何时候都更加重要。威胁行为者抓住机会寻找空缺，导致数据泄露成本最高的一年。与此同时，临时远程工作安排的大量增加增加了整体增长。同时，人工智能和安全自动化工具在应对这些攻击方面发挥了重要作用。组织也在朝着零信任的方向发展，以更好地解决当前系统访问方法中的弱点。

IT 复杂性也是数据保护策略的障碍。支持组织所需的系统和供应商的数量已经超出了许多 IT 部门可以轻松管理的范围。除了典型的计算之外，维护多个供应商和平台给 IT 部门带来了巨大压力。展望未来，数据保护必须能够适应这些已经很复杂的情况。

数据保护工具和方法

数据保护方法旨在保护数据、保护隐私并防止数据丢失和损坏，而无需进行交易以进行分析和审查。成功的方法将人员和流程联系起来，将网络防御集成到工作流程中。

常规数据保护方法包括：

加密使用一种算法通过加扰字符来混淆明文。以需要加密密钥解密才能查看的格式生成它们。这限制了对具有正确加密密钥的授权查看者的访问。加密通常用于文件存储和数据库安全。

擦除比典型的数据删除方法更安全，因为它使用特定软件来删除和覆盖数据。数据擦除技术还验证数据无法恢复。

访问管理控制通过限制对数字资产的访问来确保数据完整性。允许对哪些人群被授予访问系统的权限以及何时进行精细控制。

监控和保护端点访问扩展了数据保护计划的覆盖范围，无论它们位于何处，都可以覆盖联网设备。端点保护比以往任何时候都更加重要。毕竟，世界上的大部分通信和业务都是在云中或通过远程工作环境中的个人设备进行的。

什么是最好的数据保护解决方案？

最好的数据保护解决方案将强大的安全措施与人工流程和工作流程相结合。总体目标：确保在数字信息生命周期的早期考虑数据保护。保护网络和设备只能到保护数据的程度。数据安全关乎每一个人，因此，确保定期、持续的安全意识培训是数据保护策略的一部分也很重要。总体来说，需要一个数据安全框架，走通观总体体系性的思考。数据安全框架的好坏，也直接影响着数据安全的保护效果。

当下，数据安全自然需要考虑梳理数据资产、做好分级分类、统一管控、安全防护、风险预警、联动相应等工作，这么一套框架你有必要先了解了解。可以通过了解更多云智信安关于数据安全相关知识。