O que é conformidade de segurança de dados?
A conformidade com a segurança de dados é um aspecto crítico da governança de dados que envolve a adesão às regras e regulamentos centrados na segurança estabelecidos por órgãos supervisores e reguladores, incluindo agências federais. Essas regras e regulamentos abrangem um amplo espectro de segurança de dados, incluindo medidas de segurança técnicas e organizacionais, ferramentas e soluções de segurança de dados e técnicas e estratégias de prevenção de violação de dados.
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Conformidade de dados versus conformidade de segurança de dados
Muitas pessoas confundem conformidade de segurança de dados com conformidade de dados. Embora os princípios fundamentais de ambas as áreas de conformidade regulatória sejam os mesmos, existem distinções importantes. É importante lembrar que a conformidade de segurança de dados é um componente da conformidade de dados.
A conformidade de dados inclui leis e regulamentos que abrangem todo o ciclo de vida dos dados. Isso inclui ingestão, armazenamento, gerenciamento, administração, descoberta e transparência. Em suma, os regulamentos de conformidade de dados abrangem quais dados as empresas possuem, de onde obtêm esses dados e o que fazem com eles.
Por outro lado, a conformidade com a segurança de dados se concentra na segurança. Embora outros aspectos da conformidade também estejam relacionados à segurança, essas leis e regulamentos analisam especificamente o quão bem as empresas protegem seus dados e, por extensão, os clientes e colaboradores que compartilham dados valiosos e confidenciais com eles.
Por que a conformidade com a segurança de dados é importante para os negócios?
De acordo com A IBM Custo de um relatório de violação de dados 2023, a falha em aderir aos regulamentos de conformidade foi um dos maiores amplificadores dos custos de violação de dados. Outro fator influente de conformidade de segurança de dados envolve se as empresas operam em ambientes com altos ou baixos níveis de regulamentação. Em regiões e setores de baixa regulamentação, as empresas resolvem 64% dos custos de conformidade no primeiro ano após uma violação de dados. No entanto, em ambientes de alta regulamentação, os custos aumentam 58% após o primeiro ano.
Agora vamos dar uma olhada em 6 razões críticas pelas quais a conformidade com a segurança de dados é de importância incomparável:
Cenário de ameaças em evolução: O cenário de ameaças nunca foi tão perigoso. De acordo com O Independente, os agentes de ameaças causaram mais de 290 milhões de vazamentos de dados em 2023 e as violações de dados afetaram mais de 364 milhões de pessoas. Tendências e trajetórias sugerem que o crime cibernético continuará aumentando a taxas impressionantes. O principal alvo dos cibercriminosos são quase sempre os dados corporativos, tornando a conformidade de segurança de dados cada vez mais complexa e desafiadora.
Conformidade com a nuvem: A maioria das empresas opera em ambientes de nuvem complexos. Algumas empresas hospedam ambientes de nuvem por conta própria, enquanto outras usam ofertas de IaaS, PaaS e SaaS de terceiros de provedores como AWS, GCP, Azure e Alibaba. Do ponto de vista da conformidade com a segurança de dados, o principal desafio está em identificar as complexidades do modelo de responsabilidade compartilhada. (O modelo de responsabilidade compartilhada destaca quais responsabilidades de segurança de dados estão com o provedor de nuvem.) Além disso, as empresas que usam serviços de provedores de nuvem diferentes podem ter que navegar por vários dados relacionados à segurança Conformidade com a nuvem Desafios.
Novas leis e regulamentos: É desafiador o suficiente para as empresas cumprirem os regulamentos de conformidade existentes. Agora, devido ao aumento do crime cibernético e à miríade de catástrofes de conformidade específicas do setor, os reguladores estão partindo para a ofensiva e implementando novas regras. As organizações precisam entender quando novas regras começam a ser aplicadas, como elas se sobrepõem às regras existentes e quais medidas de segurança de dados devem implementar para atender às crescentes necessidades de conformidade.
Ecossistemas de dados complexos: A complexidade dos ecossistemas de dados depende da escala, do setor e dos objetivos abrangentes de uma empresa. Como as empresas estão tentando desbloquear e usar seus dados de novas maneiras, os ecossistemas de dados estão se tornando mais complexos e complicados. Em ecossistemas de dados complexos, há uma porcentagem maior de dados de sombra, que são dados que estão fora da visibilidade e da administração dos departamentos de TI e segurança. Ecossistemas de dados complexos podem ser uma plataforma de lançamento poderosa para os projetos de dados de uma organização, mas também exigem mais conformidade com a segurança dos dados.
Iniciativas de DevOps: A maioria das empresas adota modelos e metodologias operacionais ágeis e acelerados. Os desenvolvedores aceleram os ciclos de vida de desenvolvimento de software (SDLCs), aumentando a velocidade com que aproveitam os dados. Desenvolver e implementar aplicativos em velocidade e escala pode comprometer a segurança dos dados e despriorizar a conformidade regulatória.
Projetos internacionais de dados: À medida que as fronteiras se confundem no mundo dos negócios, surgem novos desafios de conformidade de segurança de dados. Por exemplo, considere os problemas de conformidade de segurança de dados de uma empresa sediada na Europa com clientes principalmente europeus que hospedam seus dados em data centers baseados nos EUA. Em um caso como esse, a empresa precisa navegar pelos regulamentos de segurança de dados diferentes, sobrepostos e às vezes contraditórios de vários países, cada um com sua abordagem exclusiva de segurança de dados. Além disso, tensões geopolíticas e eventos políticos sísmicos podem ter grandes impactos na conformidade com a segurança de dados para projetos internacionais de dados.
Exemplo da vida real: Em abril de 2023, a Comissão Irlandesa de Proteção de Dados (DPC) multou Meta US$ 1,3 bilhão para transferir os dados de indivíduos baseados na UE para servidores baseados nos EUA.
8 Regulamentos e padrões de segurança de dados
A seguir estão 10 regulamentos importantes, padrões do setor e estruturas de conformidade a serem lembrados:
RGPD: O Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR) é uma legislação da UE centrada na privacidade das informações.
SOX: A Lei Sarbanes-Oxley (SOX) é uma lei dos EUA. lei federal para relatórios financeiros.
PCI-DSS: O Padrão de Segurança de Dados do Setor de Cartões de Pagamento (PCI-DSS) é um conjunto de padrões de segurança da informação para os EUA. informações de cartão de crédito. As falhas de conformidade com o PCI-DSS podem custar às empresas de US$ 5.000 a US$ 100.000 por mês.
CCPA: A Lei de Privacidade do Consumidor da Califórnia (CCPA) é um estatuto estadual para aprimorar e garantir a proteção do consumidor.
HIPAA: A Lei de Portabilidade e Responsabilidade de Seguros de Saúde (HIPAA) é um conjunto de padrões nacionais para proteger os EUA. informações de saúde.
FISMA: A Lei Federal de Modernização da Segurança da Informação (FISMA) é uma legislação que inclui estruturas para proteger os EUA. dados governamentais.
PIPEDA: A Lei de Proteção de Informações Pessoais e Documentos Eletrônicos (PIPEDA) é uma lei canadense centrada na privacidade da informação.
ISO/IEC: Os padrões da Organização Internacional de Padronização/Comissão Eletrotécnica Internacional (ISO/IEC) são um conjunto de padrões globais para garantir a segurança da informação e otimizar os sistemas de gerenciamento de segurança.
Etapas práticas para alcançar a conformidade de segurança de dados
1. Entenda os requisitos regulatórios
Identifique os regulamentos aplicáveis: Com base no seu setor de negócios e localização, identifique os regulamentos relevantes (por exemplo, GDPR, HIPAA, CCPA, PCI DSS) que determinam como os dados devem ser tratados.
Regulamentos específicos de IA: Se os sistemas de IA estiverem em uso, considere regulamentações específicas de IA, como aquelas que abordam justiça, transparência e viés na tomada de decisões orientada por IA. A Lei de IA da UE é um exemplo, exigindo o uso responsável de dados para modelos de IA.
Alinhe-se com estruturas de segurança: Adote estruturas reconhecidas, como ISO 27001, NIST Cybersecurity Framework ou SOC 2 para padronizar sua abordagem de conformidade de segurança de dados.
2. Obtenha visibilidade de dados
Descoberta de dados: Comece usando Ferramentas de descoberta de dados para identificar e mapear todos os dados confidenciais e regulamentados em sua organização. Entender onde seus dados residem é um primeiro passo crucial nos esforços de conformidade.
Conjuntos de dados de IA: inclua dados usados para modelos de IA no processo de descoberta. Muitas vezes, os sistemas de IA dependem de extensos conjuntos de dados para treinamento e validação, que podem conter informações confidenciais.
Automatizado Classificação dos dados: Implante ferramentas que classificam automaticamente os dados com base na confidencialidade (por exemplo, PII, dados financeiros). Essa classificação ajuda a gerenciar a conformidade, garantindo que você possa identificar e proteger imediatamente os dados confidenciais.
Visibilidade contínua: Implemente soluções como Gerenciamento de postura de segurança de dados (DSPM) para manter a visibilidade contínua do seu ambiente de dados, incluindo conjuntos de dados de treinamento de IA e fluxos de dados operacionais.
3. Catalogar e gerenciar dados
Implementação do catálogo de dados: Estabeleça um Catálogo de dados para criar um inventário de todos os ativos de dados. Esse catálogo deve fornecer um índice organizado e pesquisável de conjuntos de dados, incluindo informações confidenciais e dados específicos de IA usados no treinamento de modelos ou na tomada de decisões.
Gerenciamento de metadados: Usar o gerenciamento de metadados para rastrear dados', especialmente para conjuntos de dados que alimentam modelos de IA. Garantir que você saiba de onde vieram os dados e como eles estão sendo processados é essencial para a conformidade regulatória.
Marcar dados confidenciais: aplique tags apropriadas aos dados com base em sua confidencialidade e requisitos regulatórios. Essa marcação deve abranger dados tradicionais e conjuntos de dados usados em fluxos de trabalho de IA.
Atualizações automatizadas: Certifique-se de que o catálogo de dados esteja Atualizado dinamicamente à medida que novos dados entram no sistema ou são modificados. Para aplicativos de IA, isso significa manter um registro atualizado de todos os conjuntos de dados, entradas e saídas.
4. Rastreie a linhagem e a rastreabilidade de dados
Rastreamento de linhagem de dados: Acompanhe como os dados se movem em seus sistemas desde a coleta até o processamento e armazenamento. Isso é essencial para comprovar a conformidade e auditar modelos de IA, pois permite mostrar como as decisões orientadas por IA são tomadas.
Rastreabilidade de IA: Certifique-se de que os modelos de IA e seus conjuntos de dados sejam totalmente rastreáveis, especialmente quando usados em setores críticos de conformidade, como finanças ou saúde.
5. Implemente criptografia de dados forte e controles de acesso
Encriptação: Criptografe dados em repouso e em trânsito. Para aplicativos de IA, certifique-se de que os dados de treinamento e todas as saídas que contenham informações confidenciais também sejam criptografados.
Controle de acesso:Implemento RBAC (controle de acesso baseado em função) e acesso com privilégios mínimos para limitar quem pode acessar dados confidenciais. Para sistemas de IA, certifique-se de que apenas pessoal autorizado possa acessar dados, modelos e resultados de treinamento.
Autenticação multifator (MFA): use a MFA para acessar sistemas que lidam com dados confidenciais, incluindo ferramentas de IA ou ambientes em que os modelos são treinados.
6. Garanta a minimização e anonimização dos dados
Minimização de dados: Colete e armazene apenas a quantidade mínima de dados necessários para suas operações. Esse princípio também se aplica ao treinamento de modelos de IA – use dados sintéticos ou anônimos sempre que possível para minimizar os riscos de privacidade.
Anonimização e pseudonimização: Aplique técnicas de anonimização para remover informações de identificação pessoal (PII) de conjuntos de dados usados em treinamento de IA ou outros processos de dados, garantindo a conformidade com as leis de privacidade.
7. Implemente controles de segurança específicos de IA
Modelos de IA seguros: Os modelos de IA podem ser vulneráveis a ataques adversários, em que entradas mal-intencionadas fazem com que os modelos tomem decisões incorretas. Implemente medidas de segurança para detectar e prevenir esses ataques.
Proteção contra envenenamento de dados: Garantir que os conjuntos de dados usados para treinar modelos de IA sejam protegidos e monitorados para evitar ataques de envenenamento de dados que pode comprometer os resultados de IA e levar à não conformidade.
Governança e explicabilidade do modelo: Garantir que os modelos de IA usados em áreas sensíveis, como saúde ou finanças, tenham mecanismos de explicabilidade e auditabilidade para manter a confiança e a conformidade com os padrões regulatórios.
8. Continuamente Monitore a atividade de dados de risco e auditoria
Implemente o monitoramento contínuo: Monitore o acesso, a movimentação e o uso de dados em todos os sistemas em tempo real. Use soluções nativas da nuvem, como o DSPM, para obter visibilidade dos fluxos de dados, incluindo aqueles que envolvem pipelines de dados de IA.
Auditar modelos de IA: Audite periodicamente os sistemas de IA, garantindo a integridade dos modelos e dos dados dos quais eles dependem. Inclua auditorias de dados de treinamento para garantir que eles atendam aos padrões de segurança e conformidade.
Registro de dados: Mantenha registros detalhados de acesso e uso de dados. Para IA, certifique-se de que sejam mantidos registros de quem acessou conjuntos de dados de treinamento, quais modelos foram treinados em quais conjuntos de dados e quais decisões ou saídas foram geradas.
Plano de resposta a incidentes: Tenha um Plano de Resposta a Incidentes para lidar com violações de dados, incluindo violações de dados específicas de IA. Certifique-se de que o plano inclua funções, responsabilidades e estratégias de comunicação.
Como a Wiz pode ajudar na conformidade com a segurança de dados
Solução DSPM da Wiz permite que as empresas realizem verificações sem agente de todo o seu cenário de dados, priorizem os riscos de dados com base em contextos profundos e intrincados e evitem a exposição de dados abordando combinações tóxicas e caminhos de ataque. A Wiz estende seus recursos de DSPM para abranger dados de IA, que é um dos requisitos de segurança mais importantes no mundo atual orientado por IA.
Com ampla cobertura de nuvens e compatibilidade com inúmeras plataformas e tecnologias de nuvem, o Wiz é a ferramenta definitiva para segurança de dados abrangente e unificada. Com a ferramenta DSPM da Wiz, você pode facilmente seguir e aderir às leis de segurança e privacidade de dados mais complexas e desafiadoras.
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