As organizações atuais estão tentando proteger suas informações valiosas e confidenciais em um cenário de ameaça altamente volátil. Manter os dados seguros não é mais uma questão de construir uma delimitação simples em torno dos bancos de dados, redes e sistemas de TI da empresa, de modo que os hackers não consigam chegar a eles.
O maior risco para a segurança dos dados é uma ameaça proveniente de uma nova direção: a perda acidental de dados dentro da própria organização.
Neste caso, as pessoas envolvidas neste tipo de ameaça não são os invasores externos maliciosos e sofisticados, que podem ser mantidos à distância por firewalls e outras defesas perimetrais. Eles são funcionários bem intencionados em relação aos seus trabalhos, usando software e ferramentas padrão para gerar e compartilhar o conteúdo que todos usamos diariamente.
Violações de segurança de dados e incidentes de perda de dados podem ter um enorme impacto na reputação da marca, perdendo a confiança e lealdade dos clientes. Eles atingem o valor de mercado de uma empresa, fazendo com que o preço da ação caia. A perda de propriedade intelectual pode eliminar a vantagem competitiva. Além disso, podem ser impostas multas significativas se a LGPD e a GDPR, além dos regulamentos de controle de exportação forem violados, não forem seguidos, enquanto os custos de recuperação pós-evento podem ser enormes. É por isso que a proteção de dados entrar na pauta da diretoria é mais urgente que nunca.
Neste documento, analisamos como o cenário da ameaça mudou para as empresas, os impulsionadores da mudança – tanto técnica quanto cultural, e os desafios envolvidos na gestão, controle e proteção de dados.
Apresentamos uma abordagem centrada em dados para a segurança que envolve os próprios usuários na classificação de informações, com orientações práticas sobre como dar os primeiros passos na implantação de uma ampla política de classificação de dados conduzida por usuários de uma organização.
Incluindo
- O cenário da muncança da ameaça
- Monitorar e proteger os dados está cada vez mas difÍícil
- Mundar o foco para os dados
- Por onde començar?
- Prática recomendada: classificação de dados conduzida pelo usuário