What Is Enterprise Data Security?

La importancia de la seguridad de los datos empresariales

Aquí tienes por qué la seguridad de los datos empresariales es importante:

• Garantizar el cumplimiento normativo de las distintas leyes y normativas
• Ofrecer soluciones de Prevención de pérdida de datos (DLP) que protegen contra ataques cibernéticos que intentan acceder sin autorización a tus datos
• Mantener la continuidad del negocio y prevenir interrupciones debidas a brechas maliciosas de seguridad de datos o errores del usuario
• Proteger la reputación de tu negocio y cerciorarte de que los clientes se sientan seguros compartiendo datos contigo

Desarrollo de una estrategia de seguridad de datos empresariales

Una estrategia de seguridad de datos empresariales se refiere a los planes específicos empleados para proteger los datos empresariales sensibles frente a accesos y divulgaciones no autorizadas. Esto puede incluir:

• Salvaguardas
• Controles
• Policies
• Prácticas

Todos ellos definen cómo se implementa la seguridad de los datos durante el funcionamiento diario de tu organización.

La seguridad de los datos empresariales debe encontrar un equilibrio entre seguridad y accesibilidad para ofrecer protección sin interrumpir las operaciones. Aquí tienes algunos pasos para implementar una estrategia de seguridad de datos empresariales que proteja la información sensible y mantenga la integridad de las operaciones empresariales.

#1. Audita tu organización y clasifica los datos

Antes de desarrollar protecciones específicas de datos empresariales, necesitas entender qué estás protegiendo. Así que, el primer paso hacia cualquier estrategia de seguridad de datos empresariales es auditar tus datos, incluyendo:

• Identificar todos los diferentes activos de datos empleados en toda la organización (por ejemplo, registros de clientes, propiedad intelectual, datos financieros, etc.)
• Clasificar los datos en función de su sensibilidad y valor para tu compañía, así como de cualquier requisito regulatorio que deba cumplir

Durante la clasificación de datos, necesitas definir múltiples niveles de sensibilidad.

Cierta información puede estar disponible gratuitamente para todos los usuarios y el público en general. En cambio, la otra información solo debería ser accesible para los empleados o estar protegida tras estrictos controles de acceso y medidas de seguridad.

#2. Realizar evaluaciones detalladas de riesgos

El siguiente paso es realizar evaluaciones detalladas y exhaustivas de riesgos de tus datos, almacenamiento, uso y controles de seguridad. Debes identificar:

• Donde se almacenan datos sensibles
• ¿Qué aplicación emplea estos datos?
• ¿Quién tiene acceso a él?
• Cómo está protegido actualmente

Identifica vulnerabilidades y riesgos de seguridad existentes que podrían permitir a los ciberdelincuentes atacar tus sistemas y usuarios. Con esta información, comienzas a desarrollar una estrategia de seguridad de datos empresariales más robusta, incorporando la implementación proactiva de DLP y una protección avanzada impulsada por IA.

#3. Desarrollar la gobernanza y políticas de seguridad de los datos

Con los resultados de tu auditoría y evaluación de riesgos, comienza a desarrollar políticas de seguridad de datos que minimicen los riesgos que suponen los flujos de trabajo de tu compañía y protejan tus datos sensibles. Estas políticas deberían combinar para definir un marco de gobernanza de seguridad de datos más amplio que se alinee con cualquier requisito de Cumplimiento (por ejemplo, RGPD, HIPAA).

Los resultados críticos de este paso incluyen:

• Directrices para el manejo de datos, como cómo se recopilan, almacenan, comparten y eliminan
• Controles de acceso, incluyendo procedimientos de autenticación y autorización
• Implementación de estándares de cifrado según los niveles de clasificación de datos
• Procesos de notificación y desarrollo de planes de respuesta a incidentes
• Comunicar esta información a los empleados y destacar el valor de la gobernanza de datos
• Determinar los roles y responsabilidades en seguridad de datos entre tu plantilla

Hoy en día, debes abordar cómo los empleados interactúan con las herramientas generativas de Auditoría Intuitiva cerciorando la protección de datos sensibles y evitando cualquier problema de cumplimiento. La gobernanza de datos en la era GenAI requiere controles estrictos sobre cómo se pueden compartir los datos con estas herramientas para evitar accesos no autorizados.

#4. Implementar controles de seguridad en capas

Implemente las políticas definidas en el paso anterior a través de controles de seguridad de múltiples capas que cubran toda su organización. Dada la amplia naturaleza de la seguridad de los datos empresariales, estos controles deberían cubrir varios campos de la ciberseguridad, incluidos:

• Seguridad de red: firewall, Sistema de prevención de intrusiones, etc.
• Protección de terminales: Antivirus, dispositivo cifrado, etc.
• Seguridad de aplicaciones: Prácticas de codificación seguras, escaneo de vulnerabilidades, etc.
• Implementación DLP: cifrado, tokenización, etc.

Las áreas que requieren más atención incluyen:

• Controles de acceso: Emplea el acceso de privilegio mínimo, cerciorando que el personal y los sistemas solo tengan acceso a la cantidad mínima de datos necesaria para completar sus tareas. Al introducir el acceso rápido basado en roles, puedes proporcionar DLP contextual que se adapte a diversas circunstancias, equilibrando acceso y seguridad. Además, implementa procesos de autenticación robustos como autenticación de múltiples factores.
• Protección contra amenazas en tiempo real: Despliega herramientas de monitorización continua para detectar y responder a ataques de forma rápida y eficaz. Estas herramientas deberían identificar amenazas (empleando diversos métodos), activar alertas de actividad sospechosa y responder automáticamente para minimizar el riesgo e impacto de los ataques (cuarentena, procedimientos de autenticación mejorados, etc.). Estos métodos incluyen la detección de amenazas basadas en firmas y métodos basados en comportamiento, que se emplean ampliamente en tecnologías de protección de amenazas impulsadas por IA.
• Respuesta a incidentes: Planes para responder rápidamente a los ataques y mitigar su impacto tanto en términos de seguridad de datos como de interrupción empresarial. Esto incluye copias de seguridad regulares y seguras de datos almacenadas en ubicaciones cifradas y fuera del sitio. Programa copias de seguridad regulares para cerciorarte de que los datos se mantengan lo más actualizados posible y prueba tus planes de recuperación ante desastres.

#5. Integrar herramientas de seguridad de datos empresariales

El rendimiento e implementación de estos controles de seguridad generalmente solo es posible integrando herramientas y soluciones de seguridad de datos empresariales.

Ejemplos comunes que las organizaciones emplean para implementar estrategias de seguridad de datos empresariales incluyen:

• Prevención de pérdida de datos (DLP) Solutions: Funcionalidad para evitar el intercambio, movimientos o exposición no autorizados de datos sensibles. Estas soluciones a menudo permiten la implementación de DLP consciente del contexto mientras se integran con marcos de clasificación de datos definidos internamente.
• Gestión de Identidad y Acceso (IAM): Gestionar las identidades de los usuarios, hacer cumplir políticas de control de acceso como el principio de menor privilegio y aplicar procesos de autenticación.
• Gestión de Información y Eventos de Seguridad (SIEM): Agrega y analiza registros de seguridad y otros datos en tiempo real para identificar amenazas, verificar Cumplimiento y dar soporte a la respuesta a incidentes.
• Detección y Respuesta Extendida (XDR): Unifica la detección de amenazas en varios terminales para mejorar la visibilidad y facilitar tiempos de respuesta más rápidos.
• Intermediario de Seguridad de Acceso Nube (CASB): Extiende las políticas de seguridad a SaaS aplicación monitorizando el tráfico de nube.
• Plataformas de Copia de seguridad y Recuperación ante Desastres: Copias de seguridad automatizadas robustas y capacidades de recuperación instantánea para proteger contra ransomware y otras amenazas.
• Herramientas de seguridad GenAI: Soluciones de datos modernas que proporcionan seguridad GenAI y control sobre cómo los modelos manejan tus datos. Esenciales para la gobernanza de datos en la era de la GenAI, estas herramientas previenen amenazas como inyecciones rápidas, filtraciones de datos y mal uso de modelos.

#6. Revisa y mejora continuamente

La seguridad de los datos empresariales no es un proceso puntual que puedas configurar y olvidar. El panorama de amenazas y tu organización están en constante evolución. Así que, necesitas:

• Auditar de manera regular el uso de datos
• Realizar nuevas evaluaciones de riesgos

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