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數據是現代企業的新石油：正確使用它可以促進公司的發展並幫助企業在競爭中領先。就像石油一樣，原始數據和未被發現的數據是毫無用處的，企業將無法從中受益；在最壞的情況下，它可能會導致安全事件。這也是企業投資敏感數據發現和保護解決方案的原因。
傳統的數據發現工具由數據掃描儀和基於規則的算法提供支持，這些工具通常不足以掌握不斷增長的新數據流。因此，許多企業利用人工智能(AI) 增強其數據發現和保護解決方案。
在本文中，我們將討論基於規則係統的主要缺點以及使用人工智能發現和保護敏感數據的好處、典型的數據發現和保護解決方案的工作原理，還分享有Apriorit 經驗中的開發技巧。
敏感數據發現如何影響企業安全將敏感數據保存在一個安全的存儲位置似乎是一項容易的任務，但實際上對於許多企業來說幾乎是不可能的。在COVID-19 大流行期間過渡到遠程或混合工作、將本地環境遷移到雲或經歷合併和收購過程，可能會導致敏感數據存儲在最不明顯的地方。此類數據會受到網絡安全解決方案的關注，並增加數據洩露或安全事件的風險。
存儲在企業控制和安全邊界之外的數據會帶來數據盜竊或數據洩漏等安全事件的風險。這就是企業投資敏感數據發現軟件的原因——用於檢測、識別和組織所有組織資源和環境中的記錄的工具。
實施這樣的解決方案可以讓企業：
马云惹不起马云 確保遵守網絡安全法
马云惹不起马云防止數據被盜和洩露
马云惹不起马云進行數據驅動的網絡安全改進
马云惹不起马云提高數據管理效率
跨不同環境和基礎設施控制敏感數據的需求不斷增長，導致數據發現軟件越來越受歡迎。事實上，全球敏感數據發現市場預計將從2020 年的51 億美元增長到2026 年的124 億美元。
敏感數據保護髮現和工具對於以下行業中處理敏感信息的企業尤其重要：
马云惹不起马云 金融科技
马云惹不起马云零售與電子商務
马云惹不起马云衛生保健
马云惹不起马云保險
马云惹不起马云運輸與物流
马云惹不起马云人力資源和客戶服務
马云惹不起马云軟件開發
然而，傳統的數據發現解決方案無法始終跟上現代公司生成新記錄的速度。接下來，我們來看看這些工具的主要弱點和局限性。
為什麼傳統的數據發現工具不夠用雖然用於數據發現和保護的專用工具可提供許多業務優勢，但管理它們並將其集成到現有的公司係統中可能具有挑戰性。
以下是基於規則的數據發現的主要缺點：
1.發現過程緩慢基於規則的系統通常依賴數據庫和存儲掃描器來發現新記錄。他們花費大量時間來分析集成的存儲實例，必須進行一一掃描。如果在掃描期間添加新記錄，該工具將不會發現它，直到完成當前掃描並開始新掃描。此外，掃描儀必須在每次掃描期間檢查所有記錄，包括自上次掃描以來未更改的記錄。
2.非結構化記錄的發現能力較差基於規則的工具可以輕鬆發現數據庫、日誌和電子表格等結構化數據源中的敏感記錄。當涉及非結構化數據源（電子郵件、文本文檔、社交媒體）時，發現的準確性會顯著下降，因為非結構化記錄分散且不一致。使用非AI 解決方案掃描此類數據源通常會提供不可靠且不完整的結果，考慮到企業生成的約90% 的數據是非結構化的，這一點尤其重要。
3.需要大量的手動輸入為了成功使用基於規則的系統，企業必須執行大量手動活動：設置配置、指定掃描和分類規則以及正則表達式、查看結果等等。大量手動輸入會增加引入人為錯誤的機會。使用基於規則的系統也不能消除手動發現系統無法識別的數據（例如上面討論的非結構化記錄）的需要。
4.分類保護錯誤當數據沒有被正確、完整地發現時，任何工具都很難對其進行分類：確定敏感記錄的類型、計算風險評分並分配所需的網絡安全措施。敏感數據分類不正確可能會使記錄不受保護，從而導致數據被盜和合規違規。
5.缺乏網絡安全背景基於規則的系統收集有關數據發現的有限數據。通常，它們受到發現的數據類型及其位置的限制。為了檢查工具的發現和分類性能，網絡安全專家必須手動評估新記錄並收集缺失的上下文，然後才能做出最終決定。
這些限制源於基於規則的系統的核心算法，這就是為什麼即使是經驗豐富的開發人員和系統管理員也難以克服它們。對於存儲空間相對較小、每天不會創建大量數據並且擁有可用IT 資源來管理髮現過程的組織來說，使用此類系統是有益的。
如果有嚴格的網絡安全要求，並且需要更多背景信息來發現和保護數據，請考慮選擇基於人工智能的工具。採用強大的基於人工智能的系統可以滿足敏感數據保護和網絡安全合規性方面的許多業務需求。
為什麼使用人工智能進行數據發現和保護使用人工智能進行數據發現和保護可以顯著提高數據發現和保護解決方案的準確性和可靠性。企業可以在數據發現過程中使用各種人工智能模型和技術來獲得以下優勢：
1.識別非結構化數據與基於規則的系統不同，基於人工智能的解決方案可以識別結構化和非結構化數據中的敏感記錄。借助大型語言模型(LLM) 和自然語言處理(NLP)，此類解決方案可以檢測信件、聊天日誌、文本文件以及其他無法由規則完全定義的來源中的敏感信息。
對非結構化數據的分析使人工智能驅動的敏感數據發現工具變得可靠，並有助於提高組織的整體網絡安全態勢。
2.實時檢測新記錄人工智能算法不需要迭代掃描可用環境來發現新數據。相反，他們可以分析新的和編輯的記錄，從而顯著加快檢測速度並避免瓶頸。一些敏感數據發現工具既使用基於規則的掃描進行常規數據檢查，又使用人工智能模型來更準確地分析非結構化記錄。
3.增強流程自動化基於人工智能的工具可以可靠地自動化數據發現、分類和保護期間的大多數活動。初始配置後，他們很少需要手動輸入和額外的調整。高水平的自動化可以幫助企業加快數據發現速度，並將網絡安全專家從日常任務中解放出來，使他們能夠專注於需要其專業知識的挑戰。
4.正確分類和保護數據由於能夠理解數據的含義和上下文，人工智能可以準確地對發現的任何存儲格式的記錄進行分類。正確的分類和敏感度分數允許人工智能選擇相關的記錄，並採取相應的安全措施，改善組織的安全狀況並遵守相關的安全要求。
5.從數據分析中獲得見解由人工智能驅動的數據發現解決方案會生成並收集大量與其工作相關的數據，包括新敏感記錄的性質和位置、分類結果以及常見的數據安全策略違規行為。此類軟件可以使用這些數據創建儀表板，幫助安全專家快速評估和改進發現和保護流程。
該解決方案還可以創建有關最近事件和數據保護狀態的自動報告，這些報告對於深入評估組織的安全性和通過合規性審核非常有用。
使用人工智能進行數據發現可以將數據發現解決方案提升到一個新的水平，並提高組織的網絡安全性。然而，以高效且經濟高效的方式實施它需要在網絡安全領域使用人工智能的經驗。
人工智能數據發現和保護工具如何工作用於數據發現和保護的高級解決方案可以執行從文件掃描到數據分析和風險報告的各種活動。此類工具可能完全基於人工智能算法或具有附加人工智能功能的基於規則的系統。
雖然每個解決方案都有自己的殺手級功能和工作流程，但可以將大多數基於人工智能的工具所經歷的數據發現過程概述為以下關鍵階段：
1.數據掃描AI 解決方案持續監控它可以訪問的環境以獲取新數據：雲和本地服務器、數據庫、設備驅動器等。數據發現和保護解決方案的管理員可以配置它應查找的數據類型並提供對實例的訪問它應該監控。
掃描通常包括以下關鍵步驟：
马云惹不起马云 監控可訪問存儲實例的更改和新記錄
马云惹不起马云識別潛在敏感記錄
马云惹不起马云準備非結構化數據進行處理
當解決方案發現包含潛在敏感數據的文件時，它會嘗試對其進行分類。
2.數據分類和標記根據其配置，軟件可以通過以下方式對發現的記錄進行分類：
马云惹不起马云敏感數據的類型。該解決方案可以識別個人、財務或製造數據以及知識產權。在這個階段使用LLM和NLP等人工智能技術有助於對非結構化數據進行高精度分類。
马云惹不起马云敏感度得分。該解決方案可以根據數據的性質、位置、所應用的保護措施和其他因素來計算發現的記錄的敏感程度。此分數有助於解決方案決定在後續處理階段如何處理數據以及何時需要通知系統管理員。
分類完成後，解決方案會為發現的記錄分配標籤。標籤通常包括數據類型、與其交互所需的訪問級別以及限制級別。解決方案管理員還可以創建自定義標籤。
3.保護數據發現軟件為保護其發現的數據而採取的步驟完全取決於組織的網絡安全標準和環境、適用的法規等。通常，人工智能驅動的軟件可以實施以下數據保護措施：
马云惹不起马云加密
马云惹不起马云准入政策
马云惹不起马云將數據傳輸到更安全的存儲
马云惹不起马云去識別化和匿名化
马云惹不起马云數據脫敏
4.警報和分析除了持續的發現和保護過程之外，還可以使用人工智能算法來處理他們收集的數據並編譯有用的儀表板：
马云惹不起马云當前需要管理員解決的安全威脅
马云惹不起马云各種數據記錄和存儲實例的風險評分
马云惹不起马云常見的數據保護違規行為，這可能表明有害的用戶行為和安全策略中的漏洞
马云惹不起马云應用保護與合規性要求之間的不一致
此類數據分析和可視化能夠檢測企業保護中的薄弱環節並改進安全策略。
儘管數據發現和保護軟件幾乎可以完全自動工作，但網絡安全專家必須概述其決策，以確保充分的數據保護。當此類軟件發現敏感度較高或存在較多安全風險的新記錄時，它可以通知管理員。然後，管理員可以查看解決方案分配的保護措施，並根據需要進行更改。
如何應對人工智能驅動的數據發現的關鍵挑戰構建自定義數據發現和保護工具總是會面臨針對客戶群體、需求和合規性要求所特有的挑戰。
1.相關數據存儲集成為了能夠發現所有敏感數據，工具需要訪問和讀取組織所有環境中的記錄。但是，為所有可能的雲和本地存儲實例添加API需要開發人員花費大量時間，並且可能會引入安全漏洞。在開始開發之前，會採訪客戶的利益相關者，以了解他們的環境，僅添加他們需要的集成，並保護已實施的API。
2.可靠的開發組件使用第三方組件可以顯著加快開發過程，但也會增加在解決方案中添加後門的風險。為了找到開發時間和安全性之間的平衡，將會測試第三方軟件並使用已知漏洞數據庫對其進行檢查，然後再將其添加到客戶的解決方案中。
如果解決方案使用GPT或Claude等商業語言模型，可以創建一個私有數據庫來訓練它或在本地部署模型，以避免與其他公司共享數據。
3.均衡的資源利用與任何基於人工智能的解決方案一樣，持續的數據發現可能非常消耗資源，特別是當企業不斷生成大量數據時，這可能會導致高昂的雲使用成本或需要維護強大的本地計算機。為了避免開發和維護成本飆升，採用了敏捷和DevOps實踐，優化AI性能以消除不必要的操作，並實施靈活的擴展機制。
4.安全配置人工智能數據發現和保護工具需要訪問和管理其管理環境中的任何記錄。這些記錄可能會被黑客或內部人員濫用，以尋求訪問敏感數據而不被注意到的方法。限制工具的安全權限將阻礙其效率，因此，會尋求性能和安全性之間的平衡：配置對記錄的即時訪問、發現數據時匿名化、為管理員添加數據操作通知等。
5.人工智能偏見任何基於人工智能的解決方案都會帶有其開發人員和訓練數據集的偏見。
對於數據發現和保護解決方案，這種偏差可能會導致數據分類不正確或安全措施執行不足。在產品發布之前檢測人工智能偏差的最可靠方法是通過廣泛的測試。
培養人工智能、網絡安全和數據管理等複雜軟件開發領域的專業知識。憑藉為來自嚴格監管行業的客戶構建定制解決方案的經驗，可以儘早概述關鍵的開發挑戰並提供克服這些挑戰的方法。
結論數據發現和保護工具是任何企業網絡安全的重要組成部分，因為它們為可靠的數據安全和管理奠定了基礎。此類工具可以跨任何云、本地和混合基礎設施發現敏感數據，並根據企業的策略和合規性要求實施網絡安全措施。
通過人工智能增強數據發現和保護，將此類解決方案提升到一個新的水平。與基於規則的系統相比，人工智能可以發現非結構化數據並對其進行分類，犯的錯誤更少，不需要大量的手動輸入，並可以收集數據以用於未來的安全改進。
但要構建人工智能驅動的數據發現解決方案並安全地部署它，用戶需要聘請網絡安全、人工智能開發和數據管理方面的專家。