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随着数字技术的激增和物联网 (IoT) 的出现，数据呈指数级增长， 组织在保护数据资产的机密性、完整性和可用性方面面临着前所未有的挑战。

在这种背景下，数据泄漏检测和响应解决方案已成为强大网络安全策略的关键组成部分。为了解决这些问题，企业必须利用先进的技术来检测和响应数据泄漏并保护宝贵的数据资产。

数据泄露与数据泄露

泄漏和破坏都涉及未经授权的数据泄露，尽管在方式、规模和影响方面存在差异。通常，当发生数据泄露时，一定是未经授权的一方故意恶意企图获取敏感信息的访问权限。

另一方面， 数据泄露是由于错误配置、系统错误、内部威胁和安全措施不足而导致的意外数据泄露。然而，无意并不意味着数据泄露比数据泄露更不令人担忧。

2023 年 8 月 8 日北爱尔兰警察局 (PSNI) 10,000 名在职警官和文职人员的个人数据意外泄露就证明了这一点，引发了警官及其家人的巨大安全担忧。 

这两种情况都可能对任何组织产生严重的安全和财务影响。尽管数据泄露通常影响范围有限，但当攻击者将敏感信息转储到互联网上时，泄露的大量数据很容易导致泄露。

数据泄露的原因

导致组织内部数据泄露的一些因素包括：

• 数据存储、系统或网络配置错误
• 内部威胁和糟糕的访问管理
• 系统崩溃、错误和错误
• 过时的软件和工具
• 社会工程攻击
• 零日漏洞。

如何解决数据泄露问题

攻击面监控 

Gartner 网络安全行业分析师表示 ，攻击面扩展是 2022 年最重要的安全和风险管理趋势之一，物联网设备、云应用、开源代码甚至社交媒体等的使用加剧了风险。

该解决方案不是让组织减少其数字足迹，而是承担责任并发展更大的能力来识别攻击者可能利用的潜在漏洞和入口点。

数据检测与响应

数据检测和响应 (DDR) 解决方案是 传统数据泄漏预防 计划的进步，因为前者促进了以数据为中心。与传统 DLP 的狭窄方法相比，这可以提高全面的可见性，从而降低其可靠性。

DDR 解决方案不依赖于检测格式良好的模式，而是使用机器学习和行为分析等先进技术来检测异常活动、可疑模式和潜在的数据泄露尝试。因此，  DDR 方法更适合捕获和缓解零日攻击。

数据泄露预防政策

组织在所有领域都受到政策文件的指导，数据安全也不应该例外，特别是当它涉及数据泄漏时。根据 Ponemon Institute 的 2022 年内部威胁成本 报告，组织每年因内部威胁平均花费 1540 万美元，其中 56% 是由于疏忽造成的。

在全公司范围内执行数据泄露预防政策是减轻内部人员疏忽造成的威胁的首要步骤之一。理想情况下，此类策略将定义可接受的数据使用方式，教育员工有关数据安全最佳实践的知识，并建立事件响应协议以有效解决数据泄露事件。

端点保护

多年来，全球组织中端点数量的迅速增加一直是人们关注的一个重要问题。传统上，安全团队尝试使用防病毒软件、基于主机的防火墙、入侵检测系统和其他基于签名的安全解决方案来应对此问题带来的网络安全挑战。

然而，这些举措并没有像许多人预期的那样成功。在 Cybersecurity Insiders 的 2022 年端点安全 报告中，85% 的组织预计其安全系统将在未来 12 个月内遭受攻击，而 34% 的组织声称对其端点环境没有足够的了解。

为了避免数据泄露，组织必须优先考虑高级端点保护解决方案，以帮助防御恶意软件、未经授权的访问和数据泄露。

特权访问管理

如果有一组用户最容易受到有害数据泄露的影响，那就是那些拥有关键系统和数据特权访问权限的用户。因此，攻击者通过提升访问权限更容易识别和操纵用户的漏洞。

除了 强制执行强大的身份验证 和授权机制之外，最好仅在需要知道的基础上授予特权访问权限，并且应对此类访问进行监控。

结论

通过部署这些解决方案，企业可以主动保护其宝贵的数据资产，增强事件响应能力并保持与利益相关者的信任。

如果数据确实是“新石油”，那么就必须努力保护它，以免落入坏人之手。随着越来越多的组织接受这一挑战，人们将更好地确保其数据的安全性。