组织在处理客户敏感数据时，正在利用新兴技术、流程和法规来保护这些数据。然而，在面对复杂的网络攻击、数据盗窃和令人困惑的跨境立法时，数据隐私的努力是否会无意中阻碍分析创新？
图源：IDG
根据《CIO 2024年安全优先事项研究》，40%的技术领导者将保护机密数据列为首要任务之一。结构化的数据是复杂分析模型的基础，这些模型能为组织提供深刻洞见和决策建议，涵盖运营、市场趋势等多个方面。然而，在大数据时代，数据的重要性也带来了巨大的责任。在这个以数字为中心的世界里，数据已成为各方（包括恶意行为者）竞相追逐的目标。
一、 保护数据，抵御恶意攻击
面对日益复杂的网络威胁，组织必须采取主动的安全策略来保护敏感数据。Max Healthcare的首席信息安全官（CISO）兼数据保护官（DPO）Kapil Madaan指出：“一个全面的数据保护框架，应整合加密、严格的访问控制和先进的威胁检测技术，以有效提升抵御数据泄露的能力。多层次的安全策略，结合利用AI驱动威胁检测的机器学习算法，能够监控网络异常并实时识别潜在风险。”
Bandhan Life的首席信息安全官兼IT治理执行副总裁Kiran Belsekar强调，保护用户数据和实施加密需要采用“深度防御”策略，部署多层安全措施。“通过采纳零信任架构（ZTA），我们依赖持续认证、最小权限访问和微分段技术来最大程度地限制数据暴露。”他还补充说，数据丢失防护（DLP）解决方案可以监控和阻止未经授权的数据传输，防止数据通过电子邮件、云存储或USB设备等途径意外泄露。
Zensar Technologies的CISO兼DPO Vishwas Pitre则着重指出：“为访问敏感系统和数据配置多因素认证（MFA）和FIDO-2验证，能够显著增强认证安全性，从而降低未经授权访问的风险。”
Kapil Madaan总结道：“通过整合加密技术、零信任原则以及AI驱动的威胁情报，企业可以构建一个强大的网络安全生态系统。这不仅能抵御持续演变的威胁，还有助于保障业务连续性并满足合规要求。”
二、 信任数据：确保数据“干净”可用
尽管数据价值连城，但并非所有数据都具有同等价值。错误、不完整或质量低劣的“垃圾”数据会使分析工作失去意义，甚至给组织带来高昂的代价。
Infogain的全球CISO兼DPO Ravinder Arora解释了如何确保数据的可用性和价值：“我们的数据治理框架为数据质量、准确性和相关性设定了明确标准，旨在收集能够产生有意义洞察的数据。我们还运用自动化数据分类、基于角色的访问控制以及定期审计等手段，确保只存储和分析高质量的数据。通过将数据收集活动与业务目标及合规标准（如ISO 27001、GDPR及DPDPA）对齐，我们确保只有结构化、可操作的数据被用于分析，从而提升决策效率和运营效益。”
Kiran Belsekar也就数据结构化提出了建议：“应采用主数据管理（MDM）方法，为关键业务实体创建统一、可信的数据源。此外，还需要标准化命名约定，并确保数据在不同数据库间保持一致性。”为此，可以引入数据治理和质量指标体系，明确定义准确性、完整性、一致性和及时性等关键数据质量维度。
三、 应对挑战：人为因素不容忽视
组织必须清醒地认识到，员工既是其最宝贵的资产，也可能是网络安全链条中最薄弱的一环。Vishwas Pitre倡导通过培训和模拟演练来提升员工的安全意识，内容应涵盖数据安全最佳实践、网络钓鱼识别测试，以及对GDPR或即将实施的DPDP法案等法规的合规要求。Kapil Madaan补充说，定期的网络安全培训应聚焦关键主题，例如密码安全、安全的上网习惯以及对新兴网络威胁的认知，从而确保员工具备必要的安全防范意识。
他进一步指出：“除了传统的培训方式，互动式的意识提升项目，如网络安全知识竞赛和实践操作研讨会，能够营造更生动、有效的学习环境。这种倡导持续学习和保持警惕的文化，有助于将员工转变为对抗网络威胁的坚实防线，最终保障数据安全和业务运营的韧性。”
四、 驱动未来：AI赋能数据新高度
拥有丰富、高质量且可用的数据，将使组织能够充分利用人工智能（AI）等新兴技术，在从内部运营到客户体验的各个层面提升业务能力。
Kapil Madaan强调了AI在提升安全与运营效率方面的巨大潜力：“组织正越来越多地采用AI驱动的技术来主动检测并实时缓解网络威胁。基于AI的SIEM（安全信息和事件管理）系统、UEBA（用户与实体行为分析）以及EDR（端点检测与响应）解决方案，能够实现持续监控和自动化威胁响应，显著降低安全风险。除了网络安全领域，AI还在通过智能自动化、自然语言处理（NLP）和机器人流程自动化（RPA）等技术优化企业运营。”
Vishwas Pitre也赞同AI在分析客户行为与偏好方面的能力，这有助于实现个性化的客户体验和精准的营销活动。通过整合这些尖端技术，组织可以构建一个主动的、由AI驱动的安全与运营框架，确保在日益数字化的世界中保持敏捷性、高效率和强大的防护能力。
作者：Qiraat Attar（基拉特·阿塔尔）
译者：穿山甲
【睿观：DPDP法案（Digital Personal Data Protection Bill，数字个人数据保护法案）是印度提出的一项旨在规范个人数据处理和保护隐私的法律框架。该法案旨在在数字化优先的世界中，确保个人数据的安全、透明和合法使用。以下是DPDP法案如何定义和应对数据隐私的关键点：
法案将“个人数据”定义为任何能够直接或间接识别个人身份的信息。这包括姓名、地址、电话号码、电子邮件、位置数据、IP地址等。
法案特别关注“数字化”数据，即通过电子方式生成、存储或处理的数据。
知情权
：个人有权知道他们的数据如何被收集、使用和共享。
访问权
：个人可以请求访问其个人数据，并了解数据处理的目的。
更正权
：个人可以要求更正或更新不准确或不完整的数据。
删除权
：在某些情况下，个人可以要求删除其数据（也称为“被遗忘权”）。
数据可移植性
：个人可以请求以结构化、通用的格式获取其数据，以便将其转移到其他服务提供商。
合法性、公平性和透明性
：数据控制者（如公司或政府机构）必须以合法、公平和透明的方式处理个人数据。
目的限制
：数据只能用于明确、特定的目的，且不能超出这些目的使用。
数据最小化
：只能收集和处理实现目的所需的最少量数据。
数据安全
：数据控制者必须采取适当的技术和组织措施，确保数据的安全性和完整性。
数据泄露通知
：在发生数据泄露时，数据控制者必须及时通知受影响个人和相关监管机构。
法案对跨境数据传输进行了规定，要求在某些情况下，数据只能在符合特定条件的国家或地区之间传输。
这旨在确保数据在传输过程中得到与国内相同的保护水平。
法案提议设立一个独立的监管机构，负责监督和执行数据保护规定。
该机构有权调查违规行为、实施处罚，并为个人提供申诉渠道。
法案对敏感个人数据（如健康信息、财务信息、生物识别数据等）提供了更高水平的保护。
处理此类数据需要获得个人的明确同意，并遵守更严格的规定。
法案特别关注儿童数据的保护，要求在处理儿童数据时必须获得父母或监护人的同意。
禁止将儿童数据用于可能对其造成伤害的目的（如定向广告）。
法案规定了违反数据保护规定的处罚措施，包括高额罚款。
数据控制者和处理者必须定期进行合规审查，以确保符合法案要求。
DPDP法案在数字化优先的世界中，通过明确个人数据的定义、赋予数据主体权利、规范数据处理者的责任以及设立监管机构，构建了一个全面的数据隐私保护框架。该法案旨在平衡数据利用与隐私保护之间的关系，确保个人数据在数字化环境中的安全与合法使用。】
