Dataintegrationens dolda cybersäkerhetskraft

Dataintrång är särskilt problematiska när du inte ens känner till dem – ett scenario som är mycket mer sannolikt när data lagras i separata silor.

”Datahantering handlar om att analysera data och mobilisera data för att tillhandahålla rätt data till rätt plats vid rätt tidpunkt”, säger Subramanian. ”För att tillämpa bästa möjliga säkerhet på dina data i hela verksamheten är det först och främst nödvändigt att förstå data i alla silor – från lokala system till edge-miljöer och molnet. Det är där datahantering kommer in i bilden.”

I den här artikeln kommer vi att betrakta dataintegration och datahantering som din ”hemliga” säkerhetskraft och ge tips om hur du kan använda dem för att stärka din cybersäkerhet.

5 säkerhetspelare där dataintegration och datahantering hjälper

Innan vi går vidare till tips och bästa praxis kan vi knyta ihop sambanden mellan sammanhängande dataintegration för småföretag och företag samt datahantering och säkerhet. Scott Wheeler, ansvarig för molnpraxis på Asperitas, konstaterar att dataintegration och datahantering spelar betydande roller inom fem viktiga säkerhetsområden:

1. Stärka skyddet: ”Datahantering kan bidra till att förhindra intrång genom att implementera kryptering, maskering, anonymisering, autentisering och nolltillit”, säger Wheeler. 

Kryptering och maskering bidrar till exempel till att skydda data under överföring och i vila, medan anonymisering kan begränsa följderna när ett intrång faktiskt inträffar. Effektiv datahantering är också avgörande för att möjliggöra principen om minsta privilegium och strategier för nolltillit, vilket begränsar dataåtkomsten till personer och system som faktiskt behöver den för att utföra sina arbetsuppgifter. 

2. Stärka hanteringen av dataintrång: Det finns ett säkerhetsuttryck som i princip lyder: ”Utgå från att ett intrång har skett.” De säkraste organisationerna är de som betraktar intrång som oundvikliga eller redan pågående och agerar därefter för att stärka och påskynda sina strategier för hantering och begränsning – och samtidigt förbättra sitt förebyggande arbete och sin övergripande säkerhet. Det är mycket svårare (om inte omöjligt) att göra när du inte har en fullständig bild av dina data – du kanske inte ens vet var du ska börja leta.

”Datahantering kan avsevärt påskynda hanteringen av ett dataintrång genom att underlätta identifieringen av var intrånget inträffade och vilken påverkan det har på organisationen”, säger Wheeler. ”Det kan också minska dataåterställningstiden efter en säkerhetsincident genom att ha väldefinierade processer och rutiner för dataåterställning på plats.”

3. Minska datasilor och duplicering: Dataintegration kan ha en av de största effekterna på cybersäkerheten genom att minska datasilor och duplicerade data, vilka båda utgör potentiella säkerhetsrisker. Silor – som Wheeler definierar som ”isolerade datapooler som inte delas eller är anslutna till andra datakällor” – kan till exempel leda till att känsliga eller föråldrade data lagras någonstans där de inte skyddas av samma säkerhetspolicyer och processer som tillämpas på andra håll i organisationen.

”Dataintegration kan bidra till att minska datasilor och duplicering genom att konsolidera och standardisera data i olika system och plattformar, vilket säkerställer att data är korrekta, fullständiga och säkra”, säger Wheeler.

4. Förbättra datastyrning och efterlevnad: Datastyrning och efterlevnad går hand i hand med säkerhet. Brist på god styrning – vilket Wheeler beskriver som ”den uppsättning regler och processer som definierar hur data samlas in, lagras, nås, används och skyddas inom en organisation” – kommer nästan säkert att öka organisationens exponering för säkerhetsrisker och göra det i praktiken omöjligt att uppfylla lagstadgade krav. Dataintegration är en grundpelare för både god styrning och robust efterlevnad.

”Dataintegration kan bidra till att förbättra datastyrning och efterlevnad genom att möjliggöra en centraliserad och konsekvent bild av data, underlätta datakvalitetskontroller, granskningar och rapporter samt genomdriva policyer och behörigheter för dataåtkomst och dataanvändning”, säger Wheeler.

5. Förbättra datasynlighet och övervakning: Här är ytterligare en säkerhetssanning: Du kan inte skydda det du inte kan se. Även här skapar exempelvis fragmenterade datasilor utmaningar och ökar riskerna. Om du har blinda fläckar i datasynligheten blir det svårare att säkerställa ett konsekvent och heltäckande säkerhetsskydd, en konsekvent och heltäckande upptäckt samt en konsekvent och heltäckande hantering.

”Dataintegration kan bidra till att förbättra datasynlighet och övervakning genom att skapa ett enhetligt och heltäckande datalandskap, möjliggöra spårning och avisering av data i realtid samt tillämpa datasäkerhetsåtgärder och kontroller i varje steg av datans livscykel”, säger Wheeler.

8 tips för att stärka cybersäkerheten

Med den bakgrunden delade Wheeler och Subramanian med sig av en mängd experttips och metoder för att använda dataintegration och datahantering för att stärka organisationens cybersäkerhet.

1. Börja med rätt dataintegrationsstrategi: Wheeler rekommenderar att du gör din hemläxa när du väljer en dataintegrationsstrategi och verktyg som passar ditt företag och dess mål. Tre viktiga exempel på strategier är batchintegrering, realtidsintegrering eller hybridintegrering. Utvärdera sedan verktyg och processer därefter.

2. Datainventering och klassificering är avgörande. Både Wheeler och Subramanian betonar vikten av datainventering och klassificering som grundläggande delar av en stark datasäkerhet. Wheeler påpekar att de är en absolut nödvändighet för att tillämpa principen om minsta möjliga behörighet, vilket innebär att användare (och kod eller maskinbaserade system) endast kan komma åt de data som krävs för att utföra deras arbetsuppgifter, och inget mer.

Subramanian säger att klassificering också är avgörande när man arbetar med ostrukturerade data: ”Märkningsfunktioner i lösningar för hantering av ostrukturerade data, tillsammans med AI-baserade filinnehållsskannrar, kan ytterligare identifiera data som kan kräva säkerhet av industriklass”, förklarar hon. ”Det kan vara personuppgifter, immateriella rättigheter, forsknings- och utvecklingsdata, HR-data och så vidare. Processen att klassificera data med ytterligare metadata är avgörande för att kunna tillämpa rätt säkerhet på olika datauppsättningar.”

Det finns dessutom en ytterligare fördel: Effektiv märkning och klassificering kan också hjälpa IT-team att lättare identifiera raderade eller på annat sätt onödiga data som fortfarande sparas på en kostsam molnlagringsplattform, vilket minskar kostnaderna för datahantering över tid.

3. Övervaka åtkomst till data: Dataintegration kan också underlätta spårning av dataåtkomst – det vill säga vem som har kommit åt vilka data och när. 

”Detta är ovärderligt när man utreder dataintrång eller säkerställer att organisationen följer regler eller interna policyer”, säger Wheeler. Han rekommenderar också att man fastställer roller och ansvarsområden för dataförvaltning för att säkerställa datakvalitet och dataintegritet samt ansvarsskyldighet och ägarskap för data.

4. Använd aviseringar fullt ut: Många IT- och datahanteringsprogram kan leverera automatiska aviseringar om en mängd olika mätvärden. Subramanian rekommenderar att man använder dessa aviseringar för att proaktivt identifiera hot och avvikelser i sina miljöer, till exempel överdrivna filhämtningar från ett användarkonto eller överdrivna skrivningar till en lagringsplats, vilket kan vara en hackers verk. 

5. Använd dataintegrationsmönster och ramverk: Det finns flera alternativ här, till exempel extrahera-transformera-ladda (ETL), ändringsdatafångst (CDC) eller datavirtualisering. Wheeler påpekar att alla dessa potentiellt kan förenkla och standardisera dataintegrationsprocessen.

6. Använd säkerhetsinriktade metoder för datahantering: I grunden är datahantering och dataintegration säkerhetsinriktade och omfattar en mängd olika taktiker för att stärka er säkerhetsposition. Använd dem.

”Tillämpa tekniker för datakryptering, maskering, anonymisering och åtkomstkontroll och följ relevanta regler och standarder för dataskydd”, säger Wheeler.

Han rekommenderar också att man implementerar kontroller och valideringar av datakvaliteten i varje steg av dataintegrationsprocessen och därefter övervakar och mäter datakvaliteten.

7. Automatisera policyer för dataförflyttning: Subramanian föreslår att man letar efter lösningar som kan ge ökad automatisering av datastyrning och datahantering. Detta kan bidra till att minska riskerna som är förknippade med exempelvis föråldrade data.

”Du kanske till exempel vill automatisera så att kundfiler flyttas till oföränderlig objektlagring i molnet i 12 månader när ett konto har stängts eller blivit inaktivt, och därefter automatisera raderingen av filerna”, säger Subramanian.

8. Var uppmärksam på generativ AI och LLM:er: Det är 2026, så enligt universell lag måste vi nämna AI.

Men allvarligt talat kommer generativa AI-program (som ChatGPT eller Bard) också att påverka datahantering och datasäkerhet. Därför måste era policyer och processer omfatta dem.

”[IT-ledare] måste ta fram riktlinjer för medarbetare om vilka data, program och användningsfall som är godkända för generativa AI-verktyg”, säger Subramanian. ”IT måste ha verktyg som kan förhindra att känsliga data (såsom programkod, företagshemligheter, kundinformation och HR-data) läcker in i AI-verktyg som är tillgängliga för allmänheten.”

Slutsatsen

Rätt genomförd dataintegration och datahantering är viktiga katalysatorer för datasäkerhet – och för organisationens övergripande säkerhetsposition. Ignorera dem på egen risk.

Hur har dataintegration påverkat organisationens säkerhetsprogram? Prenumerera på The CTO Clubs nyhetsbrev för fler branschnyheter och diskussioner!