毫无疑问，许多企业现在都在认真对待数据安全。有些企业甚至可能有强大的防火墙、完善的数据管理规则、专业的安全团队和加密数据保护清单，所以他们感觉很好。
但它真的安全吗？事实上，大多数企业忽略了三大数据保护风险，这可能是安全和非常安全的区别。
这三个安全挑战是不可信的计算程序、未经验证的输入和未经授权的数据移动。
(1)不信任的计算程序
因此，企业授予人员和团队访问第一方数据的权限。有人能进来开始处理吗？
那么，无论他们是内部员工还是外部员工，你怎么知道这些人是可信的呢？他们正在使用的程序和算法是否更危险？如果没有注册，如果没有证据证明是同一个人，那么你就不知道发生了什么。这纯粹是信任——在数据方面，人们将生活在一个零信任的世界里。
在证明自己之前，每个网络、每个设备、每个人和每个服务都需要不信任。企业需要适合零信任世界的零信任技术。
零信任技术是什么?怎么知道某人的计算机程序、算法或分析程序是安全的?零信任技术可以完全自信地验证，例如使用指纹，可以将商定的代码与正在执行的代码进行实时比较。否则，无法对企业的合规团队或法律团队说：“我们的数据始终以正确的方式使用。”
(2)未经验证的输入
当企业处理第一方数据(或敏感数据)时，必须确定只有允许访问的数据才能被访问。
有些工具可以做到这一点。例如，无论是内部部署还是基于云的仓库（例如Snowflake)基于访问控制的工具将有所帮助。但在许多情况下，即使是最好的传统工具也可以访问整个数据集，而不仅仅是所需的数据。在大数据世界中，安全真正需要的创新是限制对特定数据的访问。
企业需要一种绝对可靠的验证技术，不仅在最初，而且在整个数据处理和使用过程中，这不仅可以理解某人是如何获得的，还可以理解发生了什么。
例如，如果数据科学家想尝试交叉索引或排序另一列呢？在每个人都有善意的世界里，这似乎没有问题，但如果数据科学家不那么善良呢？如果社会安全号码、信用卡号码、种族、性别、家庭收入和性取向的敏感数据突然被故意或无意地用于更邪恶的目的呢？
这些都是真的。在安全第一的世界里，不仅可以降低发生的可能性，还可以消除发生这种情况的可能性。
(3)移动或挖掘未经授权的数据
数据科学家一直在使用数据集来提高创造力；它是工作描述的一部分。但如果没有适当的控制，事情就会变得一团糟。
正如金融服务业的一个人所说：我只是错误地把钱转到某人的账户上几天来弥补它。我保证将来会把钱转到正确的账户，客户可能永远不会知道这个错误。但这种做法并不起作用。在当今的监管环境中，这是一种非法行为，也会使企业陷入安全运行的困境。在数据科学领域，当没有适当的控制措施时，这种违规行为总是会发生。
企业需要的是控制非正式呼叫和数据查询的访问。这对数据分析师来说是一个额外的步骤，但它也需要保护。它带来了更多的控制，可以说是一个更好的过程和更多的责任。对于企业来说，无论是在广告技术还是其他领域，都需要能够清晰、一致、永久地解决这个问题。
有效的解决方案
好消息是，使用技术可以解决所有这三个问题。在不影响业务正常运行的情况下，解决这三种安全风险的方法有很多，数据使用量仍在增加。机器学习和其他新技术可以识别计算程序。支持信任的安全飞地（也称为秘密计算）可以确保数据处理的安全。
数字合同等新的控制和处理监控技术可以提取更好的法律合同和技术参数，包括算法的指纹
提高提供审计质量数据的能力，最终消除数据风险，并向企业法律法规团队和合规监督员证明。更好的是，所有这些措施都消除了高管理和高安全数据投资的风险。