数据泄露成本上升，关键行业努力使其网络安全计划适应不断变化的数据环境和 IT 基础设施。目前需要考虑适应性强、智能化、互联性强的安全工具。自动化是打击数据泄露的一种手段。
什么是安全自动化？
安全自动化是指在检测和遏制攻击和入侵试图方面增加或替代人工工作的工具。这包括依赖人工智能 (AI)、解决机器学习、安全分析和自动安全安排问题。
在国外调查中，成熟使用安全分析的受访者认为数据泄露成本低于程序不成熟的组织32.9%。安全 AI 和自动化也可以显著减少检测和响应数据泄露的平均时间。这反过来又降低了平均成本。
关键数据安全解决方案有助于发现和分类本地和云中的敏感数据。他们还可以监控违反政策的数据活动，检测异常用户数据访问。然而，一个优秀的解决方案通过智能和连接功能进一步实现了这一点。这些内置功能有助于发现最高风险和奇怪的行为。更重要的是，它们无缝地是安全操作中心 (SOC) 为搜索和修复创建票证。
无论他们是否面临积极的数据泄露，安全团队都会处理大量的噪音和警报。因此，他们需要快速识别和实时关注最重要的威胁。因此，他们需要一眼就能看到风险的视图。那些呼吁高风险地区的人。从那里，分析师可以点击浏览，阅读它们，并查看更多信息。高级分析还有助于自动化威胁搜索和优先级排名。它包括基于序列的分析、异常检测分析、风险发现算法和威胁检测分析。这种内置的威胁信息有助于简化检测和调查。这样，团队只会把时间花在最重要的任务上。
安全分析防止数据泄露或内部威胁
防止内部威胁是一个关键用例，特别是对于远程员工。数据分析可以帮助对有风险的用户进行评分，以便仔细观察。在完成外观之前，数据库管理员可以根据需要从视图中编辑数据。或者，他们可以立即采取行动，以防止用户访问。此外，这些保护可以扩，以解决数据隐私规则和零信任问题。
有助于打破孤岛，加快响应工作流程，降低业务风险，无论面临数据泄露还是其他问题。因此，找到一个具有预构建集成和开放应用程序编程界面 (API) 解决方案。这使得讨论跨团队和工具更容易。减少处理事件时间的最佳方法是简化发票流程。分享可以丰富 SIEM 和 SOC 手册的观点也需要简单。自动化、流程标准化和集成可以加快事件响应。所有这些都有助于降低数据泄露的总成本。
数据安全与零信任保持一致
强调数据丢失预防和访问控制的数据安全也将有助于其他方面。它是网络安全零信任模型的一部分。如果用户ID网络流量可能已经受到影响。它不信任他们，而是依靠人工智能和分析来不断验证用户、数据和资源之间的联系。如今，许多工作场所正在转向远程工作，接触越来越少。零信任策略有助于保护数据和资源，使它们能够在有限的基础上访问正确的环境，以防止和减少数据泄露或其他网络攻击。上下文和控制由强大的数据安全程序支持。