Cosa sono i dati ombra e come puoi ridurre al minimo i danni?

Non puoi essere certo che i dati della tua organizzazione siano nascosti da occhi indiscreti anche dopo aver implementato le più recenti soluzioni di sicurezza dei dati. Gli autori delle minacce possono prendere di mira i dati ombra della tua azienda per causare violazioni dei dati, devastando la reputazione e le finanze della tua azienda.

Ma cosa sono esattamente i dati ombra e come puoi minimizzarne i rischi? Scopriamolo.

Cosa sono i dati ombra?

I dati shadow (noti anche come "data shadow") si riferiscono a dati che non sono visibili a te o al framework di gestione dei dati centralizzato della tua organizzazione.

Le organizzazioni ne utilizzano vari soluzioni per la sicurezza dei dati per scoprire, classificare e proteggere i dati. I dati ombra, essendo fuori dalla vista degli strumenti utilizzati per monitorare e registrare l'accesso ai dati, pongono molti gravi problemi di conformità e sicurezza.

Esempi di dati ombra includono:

• I team di sviluppo utilizzano spesso dati reali dei clienti per i test, il che può essere rischioso, poiché una sicurezza inadeguata può portare a fughe di informazioni o usi impropri.
• Un'azienda potrebbe avere un vecchio software che non utilizza più e che potrebbe contenere dati importanti che non vengono gestiti (e quindi un rischio di esposizione).
• Le app creano file di registro che possono contenere informazioni sensibili che potrebbero essere esposte se non monitorate o deselezionate.
• Le aziende spesso utilizzano servizi di terze parti per compiti diversi e la condivisione dei dati con questi servizi può essere rischiosa se non dispongono di forti misure di sicurezza.

Quindi, discutiamo i modi in cui i dati shadow sono diversi dallo shadow IT.

In che modo i dati shadow sono diversi dallo shadow IT?

Lo Shadow IT si riferisce all'hardware e al software non autorizzati utilizzati all'interno di un'organizzazione. Potrebbe trattarsi di un dipendente che utilizza un'app di messaggistica non approvata o di un team di progetto che utilizza software di terze parti all'insaputa del reparto IT.

I dati ombra, d'altra parte, sono dati che non sono visibili ai tuoi strumenti di sicurezza dei dati o dati che sono al di fuori della politica di sicurezza dei dati della tua azienda.

Poiché il tuo team IT non lo sa che ombra è, i dati elaborati su hardware e software non autorizzati rimarranno sconosciuti alle vostre soluzioni di sicurezza dei dati. Di conseguenza, le informazioni salvate o condivise sullo shadow IT diventano dati shadow.

Pertanto, se un dipendente salva i file aziendali nell'archivio cloud personale, si tratta di dati ombra.

Sebbene entrambi comportino rischi, la natura di tali rischi varia. Lo Shadow IT espone l'organizzazione a potenziali vulnerabilità della rete e problemi di conformità. I dati shadow rischiano specificamente l'accesso non autorizzato a file e informazioni sensibili.

Lo Shadow IT è il veicolo del rischio, mentre i dati shadow rappresentano il carico utile effettivo che potrebbe essere compromesso.

In che modo i dati shadow sono diversi dai dati oscuri?

I dati oscuri sono informazioni che la tua azienda raccoglie durante le normali operazioni aziendali ma non vengono utilizzate per altri scopi. Un'azienda conserverà tali informazioni per motivi legali e le archivierà in diversi dipartimenti. Questi dati inattivi potrebbero rappresentare un rischio per la sicurezza.

Esempi di dati oscuri possono includere informazioni sui tuoi ex dipendenti, presentazioni interne, sondaggi sui vecchi clienti, archivi di posta elettronica, ecc.

La differenza principale tra dati oscuri e dati ombra è che la tua azienda genera dati oscuri all'interno della sua infrastruttura IT durante le normali operazioni aziendali. Non utilizzare questi dati per altri scopi. E potresti considerarlo obsoleto, ridondante o insufficiente per avere valore nel tempo.

Al contrario, i dati ombra vengono creati in due modi:

• Generato appositamente dallo shadow IT all'esterno della tua infrastruttura IT.
• Causato inconsapevolmente dall'eccessiva condivisione da parte della tua azienda.

I dati oscuri possono essere un sottoinsieme dei dati ombra. Ad esempio, l'output irrilevante di un'applicazione è costituito sia da dati oscuri che da dati ombra.

Come si verificano i dati ombra?

Ci sono alcuni motivi chiave per cui emergono dati ombra.

In primo luogo, il tuo team DevOps, sotto pressione per lavorare velocemente, potrebbe saltare i passaggi di sicurezza. Ciò può portare a rischi legati ai dati ombra. Il team potrebbe attivare e disattivare rapidamente le istanze cloud, lasciando inosservati dati di cui i team IT o di protezione dei dati non sono a conoscenza.

In secondo luogo, l’ascesa della cultura del lavoro a distanza ha alimentato l’uso di strumenti specializzati per attività come la comunicazione e la condivisione dello schermo. I tuoi dipendenti potrebbero utilizzare servizi di terze parti per questi, creando inconsapevolmente dati ombra.

Oltre a ciò, lo shadow IT prevede l’uso di strumenti tecnologici non autorizzati da parte dei dipendenti. Quando archiviano o condividono dati utilizzando questi strumenti, diventano dati ombra, esistenti al di fuori dei sistemi approvati e della supervisione dell'azienda.

Se la tua azienda lavora in ambienti multi-cloud, monitorare efficacemente i dati in diversi ambienti cloud può essere difficile. Ciò può anche portare all'accumulo di dati ombra.

Infine, i tuoi dipendenti possono salvare file sensibili sui loro dischi rigidi o archivi di dati personali nel cloud (come Google Drive o OneDrive) senza autorizzazione, mantenendo questi file al di fuori della gestione dei dati sistema.

Come ridurre al minimo i rischi legati ai dati ombra

La comparsa di dati ombra non può essere arrestata del tutto, poiché spesso è il sottoprodotto delle normali operazioni di un'organizzazione.

Tuttavia, i seguenti metodi possono mitigare i rischi per la sicurezza che i dati ombra rappresentano per la tua azienda.

1. Rileva e proteggi i tuoi dati

I tuoi team di sicurezza e conformità devono controllare tutti i repository di dati, i data lake, gli ambienti gestiti dal cloud e SaaS (Software come servizio) applicazioni che potrebbero contenere dati preziosi.

Una volta identificati i dati in tutti i tuoi archivi di dati, devi classificare i dati per implementare i controlli di sicurezza adeguati. Quando scopri e classifichi i tuoi dati, assicurati di poter includere dati semistrutturati e non strutturati nel sistema di gestione della sicurezza dei dati oltre ai dati strutturati.

Idealmente, dovresti utilizzare uno strumento in grado di raggruppare i tuoi repository di dati in un'unica fonte e fornirti l'accesso alla dashboard. Ciò ti aiuterà a rilevare rapidamente comportamenti anomali.

Aiuta anche a limitare le autorizzazioni e l'accesso ai dati per evitare che i dati ombra cadano nelle mani sbagliate. Solo il personale necessario dovrebbe avere accesso a determinate informazioni, soprattutto a quelle di natura sensibile. L'abilitazione delle barriere di accesso garantisce che solo le persone richieste possano vedere o utilizzare determinati dati.

2. Gestire la presenza e l'accumulo di Shadow IT

Gestire lo shadow IT in modo efficace può ridurre i rischi associati ai dati shadow. Quando si ha il controllo sul software e sulle piattaforme in uso, è più semplice salvaguardare i dati all'interno di tali sistemi.

Fornire ai tuoi dipendenti gli strumenti giusti per svolgere il proprio lavoro in modo efficiente, semplificando la verifica e l'approvazione Il processo di adozione di un nuovo strumento tecnologico e la sensibilizzazione dei dipendenti sui rischi dello shadow IT possono aiutarti a gestire lo shadow ESSO.

Di conseguenza, puoi controllare il volume dei dati ombra generati dallo shadow IT nella tua azienda.

3. Implementare politiche di sicurezza prioritarie

Assicurati che la sicurezza informatica sia una componente fondamentale del ciclo di vita dello sviluppo software (SDLC) della tua azienda. I team di conformità e sicurezza dovrebbero avere visibilità completa delle azioni DevOps e degli sviluppatori in relazione ai dati.

Le giuste regole di sicurezza e conformità in atto fin dall'inizio di SDLC possono aiutare a ridurre al minimo il volume dei dati ombra creati dai team e dagli sviluppatori DevOps.

Inoltre, dovresti definire politiche per eliminare regolarmente i dati shadow.

4. Forma i tuoi dipendenti

I tuoi dipendenti sono la prima difesa contro eventuali dati ombra o rischi per la sicurezza informatica. Prendere in considerazione creando un solido programma di formazione per i dipendenti sulla sicurezza informatica per educare i tuoi dipendenti sui rischi legati ai dati ombra e su come possono evitare di crearli.

Inoltre, assicurati che i programmi di sicurezza informatica non siano un affare annuale nella tua azienda. Prova a pianificare più piccole sessioni di formazione durante tutto l'anno, su come identificare i dati ombra, archiviare i dati in modo sicuro e proteggere le risorse di dati sensibili.

I dati ombra rappresentano un grosso rischio per la sicurezza

Ridurre al minimo i rischi associati ai dati ombra è fondamentale per salvaguardare le informazioni sensibili. I dati al di fuori del controllo dell'azienda sono vulnerabili ad accessi non autorizzati, violazioni di dati e fughe di dati. Ciò può portare a conseguenze legali, danni alla reputazione e alla perdita della fiducia dei clienti.

Pertanto, la gestione dei dati ombra è vitale per la sicurezza informatica complessiva.