文章发表于2025-02-19 09:28:13，归属【信息安全】分类，已有476人阅读
数据隐私与数据完整性共同构建起强大的安全方案，保护敏感信息，确保其保密性与可靠性。将这些策略置于优先地位，有助于建立信任、确保合规，并降低诸如数据泄露或未经授权修改等风险。
根据Cisco2022 年消费者隐私调查，人们更倾向于信任那些对如何使用个人身份信息（PII）保持透明的组织。
这就是为什么数据隐私与完整性成为重要的讨论话题，以及各组织开始制定数据安全相关规定的原因。
76% 的受访者表示不会从他们不信任其数据处理方式的公司购买产品，81% 的人认为一个组织对待个人数据的方式体现了它如何看待和尊重客户。
如何掌控数据安全与隐私？
在过去几年里，数据隐私已成为全球企业的首要任务。据调查，31% 的物理安全专业人员正在积极采用隐私保护方法来应对网络安全威胁。
以下是一些保护数据的关键策略，以确保数据的完整性、保密性和可用性。
1. 仅收集和存储必要数据
企业数据安全的首要原则是仅收集和存储绝对必要的信息。通过减少存储的数据量，一旦发生安全漏洞，可将潜在影响降至最低。定期审查和审计所拥有的数据，并妥善处理任何不必要的信息。
2. 限制对敏感数据的访问
为增强数据安全性，需限制对敏感信息的访问。遵循数据共享最佳实践，例如对数据进行匿名化处理以保护个人隐私。这意味着去除个人身份信息，增添一层额外保护。
这些技术，包括随机化、假名化、令牌化、泛化和数据掩码，对于去识别化至关重要。去识别化是在保留数据可用性的同时对个人信息进行匿名化处理的关键过程。
随机化：为数值添加噪声，使重新识别变得困难。例如，可以给个人年龄或收入等数值添加随机噪声。
假名化：用假名或代码替换识别细节。比如，用唯一标识符替换姓名。
令牌化：用唯一令牌替换敏感数据，增强安全性。例如，用与原始号码无直接关联的令牌替换信用卡号。
泛化：将特定数据归为更宽泛的类别，保护隐私。例如，将确切出生日期转换为年龄范围。
数据掩码：隐藏部分数据，确保敏感信息得到保护。比如，只显示电话号码或电子邮件地址的前几位数字。
3. 保持透明并获取用户同意
通过透明度和用户同意来建立信任至关重要。与用户清晰沟通，提供有关数据收集过程的信息，包括收集哪些数据、为何收集以及将如何使用。
这种透明度不仅能建立信任，还能让用户对自己的数据做出明智决策。在收集和处理个人数据之前，优先获取他们的明确同意，并确保清晰概述数据使用范围。此方法既促进了透明度，又尊重了用户的隐私偏好。
4. 选择可靠的数据存储供应商
数据由谁存储与如何存储同样重要。在寻找供应商时，务必了解他们保留数据的时长，并根据需求更新存储方式。如果使用第三方服务，要检查其是否具备强大的安全措施和可靠的数据处理方式。
在处理整个企业的数据安全时，必须制定全面的策略，确保数据收集和存储过程无漏洞。使用加密技术、对员工进行网络安全培训以及紧跟数据隐私法律，都是构建强大数据保护策略的起点，对于组织内的大数据而言尤为重要。
5. 制定严格政策
长期保护数据的一种有效方法是在整个组织内实施严格政策。这可以通过建立透明的监管链来实现。
创建清晰的监管链可确保在数据生命周期的每个阶段都具有问责性和可追溯性。这涉及记录数据在组织内的流转情况，包括创建、修改和传输过程。
通过实施诸如数字证据管理系统（DEMS）之类的工具，可提供一个安全平台来管理数字证据，从而保障监管链。它确保证据在整个生命周期内的可靠性和可追溯性。利用审计跟踪功能，该系统可跟踪数字证据的创建、修改和共享。这种方法有助于维护清晰、安全的监管链，这对于法律程序以及在调查中维护数字证据的可信度至关重要。
请记住，数据安全是一个持续的过程。定期更新协议，及时了解新出现的威胁，并持续对团队进行最佳实践培训。这样，您将在整个组织内建立强大的大数据安全标准，为营造更安全的数字环境贡献力量。