Ver el bosque por los árboles la preservación de datos comienza con una mirada aguda
Preservación de datos ver el bosque por los árboles
En todas partes que mires, la seguridad de los datos es un desafío importante para varias organizaciones. Esto dificulta asegurar que los datos sean confiables y precisos para su uso. Por eso, las organizaciones ahora deben tomar la preservación de datos más en serio que nunca, especialmente cuando consideras lo que los ciberdelincuentes tienen preparado.
La preservación efectiva de datos comienza con una mirada atenta: lograr una visibilidad holística. Las organizaciones de todos los tamaños e industrias han llegado a depender en gran medida del flujo sin problemas de información, lo que hace que la protección de datos sea un pilar esencial para mantener la integridad, competitividad y resiliencia.
Este artículo explora siete factores principales que permitirán a las organizaciones mejorar sus capacidades de preservación de datos, comenzando con el factor principal de la visibilidad en tiempo real.
1. Visibilidad y Monitoreo en Tiempo Real
La preservación de datos depende de detectar y responder a cualquier actividad sospechosa que pueda comprometer la integridad de los activos digitales de una organización. Por lo tanto, el monitoreo en tiempo real es la clave de la seguridad moderna de datos, y todos los demás puntos que siguen están directa o indirectamente relacionados con este primero.
Un monitoreo en tiempo real sólido garantiza una visibilidad holística, lo que te permite detectar amenazas internas y externas. Los sistemas de detección y respuesta de puntos finales se basan en la vigilancia continua de dispositivos y usuarios para evitar el acceso no autorizado a datos críticos, un riesgo que ahora se ve exacerbado debido a la mayor distribución de puntos finales debido a los arreglos laborales modernos.
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Por eso, los sistemas SIEM (Gestión de Información y Eventos del Sistema) se han vuelto particularmente populares hoy en día, incluso si muchas organizaciones aún no los han adoptado. Las plataformas SIEM te permiten recopilar e integrar datos de diversas fuentes y analizarlos en conjunto para detectar actividad sospechosa.
Y con la introducción de soluciones de Detección y Respuesta de Datos, que son un avance habilitado por IA sobre las soluciones tradicionales de Prevención de Pérdida de Datos, las empresas no deberían tener objeciones para adoptar el monitoreo en tiempo real en su marco de ciberseguridad.
2. Analítica del Comportamiento
El aumento de las amenazas internas, las vulnerabilidades de día cero, las amenazas persistentes avanzadas (APTs) y otros tipos de ataques sofisticados destacan la importancia de analizar y comprender el comportamiento del usuario dentro del ecosistema digital de una organización. También demuestran la necesidad de una seguridad adaptativa basada en datos.
La analítica del comportamiento, como una herramienta potente para la preservación de datos, aprovecha algoritmos de IA y aprendizaje automático para detectar automáticamente signos de intención maliciosa a partir de acciones inusuales. En esta era, si los datos son el rey, entonces el contexto es clave, y el enfoque vigilante de una organización debe basarse en factores situacionales dinámicos en lugar de reglas estáticas para proteger eficazmente los datos de violaciones y filtraciones.
3. Seguridad de Datos Basada en la Nube
El mundo se ha vuelto “cloud-first” y nuestras técnicas de preservación y protección de datos deben abrazar completamente este cambio. Desafortunadamente, muchas organizaciones todavía adoptan enfoques tradicionales para la tecnología de almacenamiento nativa de la nube.
En primer lugar, es importante definir con precisión el modelo de responsabilidad compartida para los recursos en la nube. Esto no deja ningún aspecto de la seguridad de datos al azar. Y las organizaciones clientes también deben asegurarse de que los proveedores estén adoptando las mejores prácticas de seguridad. Después de todo, los proveedores pueden representar un importante riesgo de terceros.
En particular, implementar protocolos sólidos de gestión de identidad y acceso es crucial, siguiendo los principios de privilegio mínimo que limitan el acceso a usuarios privilegiados solo durante el tiempo que se necesitan los datos.
4. Análisis de Linaje de Datos
En su mayor parte, esta es un área vastamente inexplorada en la preservación y protección de datos. Muchas personas están familiarizadas con la gestión del ciclo de vida de los datos, pero el análisis de linaje de datos ofrece un enfoque diferente. En este último, aún estás rastreando las transformaciones de los datos a lo largo de su ciclo de vida; sin embargo, el enfoque se centra en el flujo de datos anterior.
No es suficiente poder acceder a los datos aquí y ahora; también debes poder mapear cómo se ha movido a través de los sistemas y procesos de una organización: los usuarios que lo han accedido, los dispositivos por los que ha pasado, las descargas y cargas, etc. Rastrear el camino de los datos garantiza una mayor integridad de los datos, pero no solo eso; también es un recurso valioso para fines de cumplimiento y auditoría.
Si sospechas que un dato está corrupto pero no puedes determinar definitivamente cómo o cuándo se corrompió, el análisis de linaje de datos es importante para evitar (mayores) daños a los sistemas de tu organización y mantener la confiabilidad de la información.
5. Encriptación
La encriptación no puede pasar de moda como estrategia de seguridad de datos. Sigue siendo un enfoque garantizado para asegurarse de que, incluso si los datos caen en manos equivocadas, serán inútiles ya que solo pueden ser descifrados por usuarios autorizados. Varios reglamentos de la industria y estándares de cumplimiento exigen el uso de encriptación de todos modos.
Sin embargo, es importante saber que la encriptación no lo resuelve todo. Puede proteger los datos en reposo y en tránsito, pero no puede proteger los datos en uso, que es un punto crítico de vulnerabilidad. Además, una encriptación implementada de manera deficiente puede causar problemas de rendimiento o dificultar los flujos de trabajo de los usuarios.
6. Gestión de riesgos
Un aspecto importante de la preservación de datos es evaluar constantemente su postura de riesgo como organización. Esto es aún más importante a medida que las amenazas de ciberseguridad evolucionan y se vuelven más sofisticadas. Por ejemplo, los actores maliciosos ahora reclutan algoritmos de IA para lanzar ataques más letales. Y el número de ataques de día cero sigue aumentando.
Para anticipar y abordar las amenazas, debes ser capaz de evaluar de manera proactiva los factores internos y externos que podrían causar incidentes de seguridad. Pero esto no es un proceso único, como algunos podrían imaginar. Es un esfuerzo continuo que debe adaptarse al panorama en constante evolución. Lo que sabíamos sobre ciberseguridad hace cinco años ciertamente no funcionaría hoy en día.
7. Gobierno de datos
Finalmente, las organizaciones deben proporcionar un gobierno de datos integral para manejar todos los procesos a lo largo del ciclo de vida de los datos. Es fácil recurrir a los requisitos externos de cumplimiento y no ver la necesidad de controles internos.
Sin embargo, sin documentos internos que guíen los controles de acceso, la capacitación de los empleados, la protección legal, la cultura de ciberseguridad, la notificación de incidentes y otros problemas diversos, una organización puede no encontrar su camino en lo que respecta a la seguridad de los datos. El objetivo debe ser fomentar una cultura de preservación de datos en toda la organización y permitir que todos los empleados asuman la responsabilidad de la seguridad, no solo el equipo de TI.
Conclusión
Todos estos factores entrelazados forman una sólida red contra las amenazas cibernéticas cada vez mayores. Después de todo, nuestras estrategias para la preservación de datos deben avanzar al ritmo de la tecnología. Pero sobre todo, es fundamental mantener una mentalidad proactiva y asegurarse de que nada ocurra fuera del campo de visión de tu organización.
