2022年のデータ漏洩とデータ侵害を防ぐ7つの方法
データ侵害のニュースが表示されていないと、ニュースフィードは完全ではありません。 毎日一流企業は、2025年までに世界に年間10.5兆ドルの費用がかかると予想される有害な脅威の犠牲になっています。
データ侵害の増加傾向を覆すための鍵は、データ侵害に発展する可能性のある事象を防ぐことです。 すべてのデータ漏洩は、サイバー犯罪者によって発見される前に特定され、修復される必要があります。
データ漏洩とは何ですか？
データ漏洩は、電子的または物理的に機密データを見落として暴露することです。 データ漏洩は、内部または外付けハードドライブやラップトップなどの物理デバイスを介して発生する可能性があります。
サイバー犯罪者がデータ漏洩を発見した場合、彼らはその情報を使用してデータ侵害攻撃のために自分自身を武装させることができます。
データ漏洩の例
機密情報の暴露の聖杯は、名前、連絡先情報、財務情報などの個人を特定できる情報（PII）です。 データ漏洩の他のあまり強力な形態は、内部の秘密を明らかにするために偵察任務に使用することができます。
データ漏洩には、顧客情報、会社情報、企業秘密、分析の4つの主要なカテゴリがあります。
1. 顧客情報
最大のデータ侵害のいくつかには、個人を特定できる情報を含む顧客データの漏洩が含まれていました。 顧客データは、各企業に固有のものです。 お客様の機密情報には、以下のいずれかが含まれます:
- 顧客名
- 住所
- 電話番号
- メールアドレス
- ユーザー名
- パスワード
- 支払い履歴
- 製品の閲覧習慣
- カード番号
2. 会社情報
漏洩した会社情報は、機密性の高い内部活動を公開しています。 このようなデータ漏洩は、競合他社のマーケティング計画を追求する不謹慎な企業の十字線にある傾向があります。
会社のデータ漏洩には、次のようなものが含まれる可能性があります:
- 内部コミュニケーション
- パフォーマンス指標
- マーケティング戦略
3. 企業秘密
これは、ビジネスへのデータ漏洩の最も危険な形式です。 知的財産の盗難は、ビジネスの可能性を破壊し、それを地面に走らせます。
企業秘密のデータ漏洩には、以下が含まれる可能性があります:
- 今後の製品計画
- ソフトウェアコーディング
- 独自技術情報
4. Analytics
Analyticsダッシュボードは大きなデータセットによって供給され、サイバー犯罪者はかなりのデータプールに描画されます。 したがって、分析ソフトウェアは、監視する必要がある攻撃ベクトルです。
分析データの漏洩には、次のようなものが含まれます:
- 顧客行動データ
- 心理データ
- モデルデータ
データ漏えいとデータ侵害の違い
データ侵害は計画されたサイバー攻撃の結果ですが、データ漏洩はビジネ サイバー犯罪者は、データ漏洩を作成しない、彼らはそれらを発見し、データ侵害攻撃を開始するためにそれらを使用しています。
データ漏洩は、セキュリティ慣行の悪さに起因する傾向があります。 また、ベンダーのいずれかがデータ漏洩を起こした場合にも、ビジネスに影響が及ぶ可能性があります。 これらの脆弱性は広大な攻撃環境全体で発生するため、手遅れになる前に検出して修復することは困難です。
高度なデータ保護ソリューションがなければ、企業はサードパーティのネットワークを通じてデータ侵害に対して脆弱なままになります。
データ漏洩からビジネスを保護するための7つのヒント
以下のデータセキュリティ慣行は、データ漏洩を防ぎ、データ侵害の可能性を最小限に抑えることができます
サードパーティのリスクを評価する
残念ながら、ベンダーはサイバーセキュリティを真剣に受け止めていないかもしれません。 すべてのベンダーのセキュリティ体制を評価して、データ侵害のリスクがないことを確認することが重要です。
ベンダーのリスク評価は、第三者がHIPAA、PCI-DSS、GDPRなどの規制基準に準拠していることを維持する一般的な方法です。 リスクアンケートは、既存のフレームワークから関連する質問を集めて作成することも、理想的にはサードパーティの攻撃面監視ソリューション
広大なサードパーティクラウドサービスネットワークのリスク管理の要求に追いつくことは困難な場合があります。 データ侵害に対して企業が脆弱になるような見落とされたベンダーのリスクを防ぐために、サードパーティのリスク管理は、サイバーリサーチアナリストのチームに委託することをお勧めします。
すべてのネットワークアクセスを監視
監視されている企業のネットワークトラフィックが多いほど、疑わしい活動を識別する可能性が高くなります。 サイバー犯罪者は、攻撃中に回避する必要がある特定の防御を特定する必要があります。
データ漏洩防止ソリューションは、組織が偵察キャンペーンの可能性を防ぐためにセキュリティ脆弱性を特定して強化することを可能にします。
機密性の高いデータへの特権アクセスを強制するために、セキュリティポリシーを改訂する必要がある場合があります。
すべての機密データの特定
データ損失防止（DLP）の実践を開始する前に、企業は保護する必要があるすべての機密データを特定する必要があります。 このデータは、厳格なセキュリティポリシーに沿って正しく分類する必要があり、
カテゴリには、他の形式の機密データと一緒に保護健康情報が含まれる可
すべての機密データが識別され、正しく分類されると、ビジネスはデータカテゴリごとに最も効率的なデータ漏洩防止の防御を調整できます。
Secure all endpoints
エンドポイントは、エンドユーザーを介して、または自律的に、ビジネスネットワークと通信する任意のリモートアクセスポイントです。 これには、Internet of Thingsデバイス、コンピュータ、およびモバイルデバイスが含まれます。
現在、ほとんどの企業が何らかの形の遠隔作業モデルを採用しているため、エンドポイントは分散している（時には国際的にも）ため、セキュリティ
ファイアウォールとVpnはエンドポイントセキュリティのベースレイヤーを提供しますが、十分ではありません。 スタッフは、多くの場合、これらのセキュリティ防御を回避するために、エコシステムにマルウェアを導入するにだまされています。
組織は、サイバー攻撃、特に電子メールフィッシングやソーシャルエンジニアリング攻撃の策略を認識するためにスタッフを訓練する必要があります。 教育は非常に強力なデータ漏洩防止ソリューションです。
すべてのデータを暗号化
サイバー犯罪者は、データが暗号化されている場合、データ漏洩を悪用することが困難になる可能性があります。 データ暗号化には、主に対称キー暗号化と公開キー暗号化の2つのカテゴリがあります。
暗号化されたデータは二年生のハッカーを切り落とす可能性がありますが、鋭敏なサイバー攻撃者は復号鍵なしでデータを復号化することができます。 このため、データ暗号化は唯一のデータ漏洩防止戦術ではなく、このリストのすべての方法と一緒に使用する必要があります。
すべての権限を評価する
あなたの機密データは、現在、それを必要としないユーザーによってアクセスされる可能性があります。 最初の応答として、すべてのアクセス許可を評価して、許可された当事者にアクセスが許可されていないことを確認する必要があります。
これが検証されたら、すべての重要なデータは、異なるデータプールへのアクセスを制御するために、異なるレベルの感度に分類する必要があります。 機密性の高いデータにアクセスできるのは、必須要件を持つ信頼できるスタッフだけです。
この特権アクセス割り当てプロセスは、機密データの流出を促進している悪意のあるインサイダーを表面化させる可能性もあります。
すべてのベンダーのセキュリティ態勢を監視
リスク評価を送信すると、ベンダーにサイバーセキュリティの取り組みを強化するよう促しますが、監視ソリ
セキュリティスコアリングは、データ侵害に対するベンダーの感受性を評価する非常に効率的な方法です。 これらの監視ソリューションは、サードパーティのネットワーク内のすべてのベンダーをセキュリティ評価と一緒に表示し、組織がベンダーネットワーク全体の正常性状態を即座に透明にすることができます。
CyberResearchでデータ漏洩からビジネスを保護
CyberResearchは、組織がエコシステム内のすべてのデータ漏洩を特定し、サイバーセキュリティの取り組みを効率的に この世界初のソリューションは、以下のモジュールを通じて提供されます：
マネージドベンダー
組織は、専門家アナリストのチームにサードパーティのリスク管理を委託することができるようになりました。 リスク評価と修復作業の管理に内部リソースを費やすことなく、戦略とR&Dに多くの帯域幅を費やすことができます。
サイバーリサーチアナリストの柔軟なサ
データ漏洩
CyberResearch data leaksモジュールは、ベンダネットワーク全体のデータ漏洩を監視することで、競合他社の能力を超えています。 データ漏洩の検出は、アナリストチームによって完全に管理され、迅速で安全なスケーリングをサポートすることもできます。
どのベンダーがデータを漏洩しているかを特定することにより、第三者の侵害の影響を大幅に低減するための先制的な修復措置を講じることがで
UpGuardはまた、バイデンのサイバーセキュリティ執行命令によって設定された新しい要件を含む、無数のセキュリティフレームワーク全体のコンプライアンス
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