數據已成為(wèi)大多(duō)數組織的 “無價之寶”。就如同真正的稀世珍寶一樣，它面臨着被盜用(yòng)和濫用(yòng)的高風險。那些未能(néng)充分(fēn)保護自身數據的組織會付出高昂代價。

IBM 近期的研究顯示，數據洩露的全球平均成本為(wèi) 445 萬美元，較過去三年增長(cháng)了 15%。但實際成本遠(yuǎn)不止于此 —— 它會損害品牌聲譽、降低消費者信任度，還會危及研究對象、調查受訪者和客戶。

《哈佛商(shāng)業評論》指出，當發生數據洩露時，公(gōng)司的信用(yòng)評級可(kě)能(néng)會下降，股價也會受到影響。平均而言，遭遇重大數據洩露的公(gōng)司在一年後的表現比納斯達克指數低 8.6%，兩年後這一差距可(kě)能(néng)會擴大到 11.9%。非政府組織（NGO）和非營利組織也可(kě)能(néng)面臨其他(tā)潛在的嚴重後果。2022 年，紅十字國(guó)際委員會的數據洩露事件暴露了 515,000 名(míng)弱勢群體(tǐ)的醫(yī)療信息。

相反，投資數據安(ān)全并避免數據洩露能(néng)夠保障人們的安(ān)全，甚至可(kě)以提高利潤。IBM 的一項研究表明，采用(yòng)更成熟的安(ān)全方法的組織在五年内的收入增長(cháng)率比那些防禦能(néng)力較弱的組織高出 43%。

信息很(hěn)明确：數據安(ān)全管理(lǐ)對于任何組織來說都至關重要，而且必須做到全面細緻。為(wèi)幫助您保護數據并減少漏洞，本指南全面介紹了如何在不同環境以及數據生命周期的各個階段改進數據安(ān)全管理(lǐ)。

數據安(ān)全風險與威脅

數據可(kě)被收集并存儲在數據庫或諸如手機、平闆電(diàn)腦、筆(bǐ)記本電(diàn)腦之類的設備中(zhōng)。然而，安(ān)全威脅各有(yǒu)不同，且應當充分(fēn)了解，因為(wèi)大多(duō)數組織都會在設備和數據庫中(zhōng)收集并存儲數據。

移動設備常見的風險與威脅

使用(yòng)移動設備收集數據能(néng)夠提高收集效率和數據準确性。不過，這些設備自身存在一系列導緻數據洩露的風險。事實上，45% 的組織報告稱近期經曆過與移動設備相關的安(ān)全漏洞。

以下是移動設備最常見的數據安(ān)全風險：

1. 設備被盜或丢失：除了設備更換帶來的麻煩和成本問題外，設備被盜或丢失可(kě)能(néng)導緻數據丢失，或者使設備内存儲的敏感數據被未經授權訪問。

2. 對設備的物(wù)理(lǐ)接觸：當設備處于可(kě)随意接觸的狀态時，他(tā)人可(kě)繞過薄弱的安(ān)全措施，不受限制地訪問設備中(zhōng)的數據。

3. 惡意軟件和惡意應用(yòng)程序：惡意軟件和惡意應用(yòng)程序一旦被安(ān)裝(zhuāng)，就能(néng)暗中(zhōng)竊取敏感信息、跟蹤用(yòng)戶活動，甚至允許未經授權訪問設備。而且這種威脅比許多(duō)人想象的更為(wèi)常見：46% 的組織表示應用(yòng)程序導緻了與移動設備相關的安(ān)全漏洞。

4. 不安(ān)全的 Wi-Fi 網絡：不安(ān)全的 Wi-Fi 網絡缺乏加密，這使得網絡犯罪分(fēn)子能(néng)夠攔截數據傳輸，并有(yǒu)可(kě)能(néng)惡意利用(yòng)這些數據。

5. 更新(xīn)和補丁不足：用(yòng)戶可(kě)能(néng)不會定期為(wèi)設備打補丁或進行更新(xīn)，這使得設備容易受到已知漏洞的攻擊。

數據庫常見的風險與威脅

從組織外部不良行為(wèi)者可(kě)能(néng)導緻的數據洩露，到内部威脅，數據庫存在若幹安(ān)全漏洞，需要采取額外的安(ān)全措施。

以下是需要考慮的最常見威脅：

1. 數據洩露：由于安(ān)全系統存在漏洞或遭受惡意攻擊，可(kě)能(néng)會發生數據洩露，這可(kě)能(néng)給組織帶來嚴重後果，如财務(wù)損失、聲譽受損以及法律問題。

2. 訪問控制不足：如果對存儲數據的訪問級别限制不夠，可(kě)能(néng)會導緻數據庫内關鍵或敏感數據被未經授權地修改、提取或删除。

3. 數據損壞和丢失：技(jì )術故障、硬件故障或網絡攻擊可(kě)能(néng)導緻數據庫内重要信息受損或完全丢失。

4. 内部威脅：内部威脅源于那些擁有(yǒu)授權訪問權限卻濫用(yòng)特權的人員。這可(kě)能(néng)包括有(yǒu)意或無意損害數據安(ān)全的行為(wèi)，比如洩露敏感信息或故意破壞數據庫。在數據庫環境中(zhōng)，内部威脅尤其難以察覺和緩解，因此需要進行嚴密監控并制定明确的訪問控制措施。

防止未經授權訪問的多(duō)層安(ān)全防護

設置多(duō)層安(ān)全防護有(yǒu)助于針對未經授權訪問數據建立起多(duō)層次的防禦體(tǐ)系，能(néng)夠顯著降低未經授權訪問的可(kě)能(néng)性。這些層次涵蓋了從設備層面的保護到強大的傳輸及存儲保護等各類安(ān)全措施。

1. 設備層面的安(ān)全考量

在設備層面可(kě)以應用(yòng)多(duō)個安(ān)全防護層來保護敏感數據，具(jù)體(tǐ)如下：

（1）設備鎖定：設置強密碼、個人識别碼（PIN）或圖案鎖有(yǒu)助于防止設備被未經授權訪問，這是第一道防線(xiàn)。

（2）生物(wù)識别認證：使用(yòng)指紋識别或面部掃描等生物(wù)特征進行認證增加了額外的安(ān)全層，隻有(yǒu)具(jù)備這些獨特生物(wù)識别标識的授權人員才能(néng)訪問設備。

（3）雙重認證：要求第二種認證形式，比如密碼以及發送到可(kě)信設備上的驗證碼，這為(wèi)防止未經授權訪問增加了一道屏障。

（4）遠(yuǎn)程追蹤與擦除：啓用(yòng)在設備丢失或被盜情況下可(kě)進行遠(yuǎn)程追蹤與擦除的功能(néng)，有(yǒu)助于定位設備，并且确保即便物(wù)理(lǐ)設備遭到入侵，也能(néng)擦除數據以防止未經授權訪問。

（5）自動鎖定：将設備設置為(wèi)在一段時間無操作(zuò)後自動鎖定，這增加了額外的安(ān)全層，在共享或公(gōng)共環境中(zhōng)尤為(wèi)重要。

（6）設備加密：采用(yòng)加密技(jì )術确保設備上存儲的數據被編碼，隻有(yǒu)使用(yòng)正确的密鑰才能(néng)解密。即便物(wù)理(lǐ)設備遭到入侵，這也能(néng)防止未經授權訪問。

（7）應用(yòng)程序權限管理(lǐ)：定期審查并管理(lǐ)應用(yòng)程序權限，确保隻有(yǒu)必要且可(kě)信的應用(yòng)程序能(néng)夠訪問敏感數據。

（8）訪客模式或受限配置文(wén)件：一些設備提供設置訪客賬戶或受限配置文(wén)件的選項，使其對敏感數據的訪問權限受限。如果設備與他(tā)人共用(yòng)，這麽做尤為(wèi)謹慎。

（9）安(ān)全啓動與固件更新(xīn)：确保設備的固件和操作(zuò)系統及時更新(xīn)到最新(xīn)的安(ān)全補丁，這有(yǒu)助于防範已知漏洞。

（10）禁用(yòng) USB 調試（針對安(ān)卓設備）：關閉安(ān)卓設備的 USB 調試功能(néng)，可(kě)防止通過 USB 連接的潛在未經授權訪問。

2. 靜态數據和傳輸數據的安(ān)全

靜态數據處于靜止狀态，存儲在物(wù)理(lǐ)設備、服務(wù)器或數據庫中(zhōng)。傳輸數據則是正在網絡或通信通道中(zhōng)傳輸的數據。無論是保護靜态數據還是傳輸數據，加密都應是一項關鍵策略。

加密如何提供強大的數據安(ān)全保障？加密将數據轉換為(wèi)代碼或密文(wén)，使其在存儲或傳輸過程中(zhōng)免遭未經授權的訪問。它确保即便數據被未經授權方攔截或訪問，在沒有(yǒu)正确解密密鑰的情況下，數據依然是不可(kě)讀的。

加密可(kě)防範諸多(duō)數據安(ān)全威脅，包括數據洩露、未經授權訪問以及篡改等。這項技(jì )術對于維護保密性、完整性以及數據隐私至關重要。

在實施加密時，有(yǒu)三個關鍵方面需要考慮：

（1）加密密鑰管理(lǐ)：有(yǒu)效的加密需要對加密密鑰進行謹慎管理(lǐ)，包括生成、分(fēn)發、存儲以及定期更新(xīn)加密密鑰，以維護加密數據的安(ān)全性。

（2）應用(yòng)程序級加密：通過将加密直接集成到軟件應用(yòng)程序中(zhōng)，可(kě)以确保數據在進入存儲或傳輸階段之前就已加密，這在标準加密最佳實踐基礎上又(yòu)增加了一層安(ān)全防護。

（3）數據庫加密：通過在數據庫系統的存儲層面加密數據，能(néng)夠針對内部威脅以及對敏感數據的未經授權訪問提供關鍵防禦。有(yǒu)了數據庫加密，即便攻擊者未經授權訪問了數據庫文(wén)件，在沒有(yǒu)正确解密密鑰的情況下，他(tā)們也無法解讀其中(zhōng)的信息。

端到端加密作(zuò)為(wèi)主要安(ān)全防護層

端到端加密采用(yòng)一系列加密流程來保障數據通信安(ān)全。它始于加密密鑰的生成。數據使用(yòng)接收者的公(gōng)鑰進行加密，這使得隻有(yǒu)擁有(yǒu)對應私鑰的接收者才能(néng)解密并訪問信息。當數據在網絡中(zhōng)傳輸時，即便被攔截，在沒有(yǒu)私鑰的情況下它依然是不可(kě)讀的，因為(wèi)數據在傳輸前就已加密。一旦加密數據到達接收者手中(zhōng)，就使用(yòng)私鑰對數據進行解密，數據便恢複為(wèi)原始可(kě)訪問的形式。

通過在數據源處加密數據，并且僅在目的地進行解密，端到端加密将各個階段數據被攔截或篡改的風險降至最低。這有(yǒu)助于維護數據保密性，并最大程度減少中(zhōng)間環節的漏洞，比如攔截或篡改風險。它還能(néng)防止第三方訪問，例如第三方服務(wù)供應商(shāng)或中(zhōng)間機構的訪問，同時通過确保數據在傳輸過程中(zhōng)保持不變來維護數據的完整性和真實性。

随着基于雲的數據管理(lǐ)解決方案變得極為(wèi)流行，需要考慮的是，雖然訪問數據可(kě)能(néng)非常便捷、無縫，但這些系統幾乎從不提供端到端加密，這使得你的數據會被第三方服務(wù)供應商(shāng)訪問。端到端加密的不足之處在于，與基于雲的數據訪問方式相比，它可(kě)能(néng)會給用(yòng)戶體(tǐ)驗帶來更多(duō)阻礙，但訣竅在于找到既能(néng)提供端到端加密，又(yòu)考慮了如何在不犧牲數據安(ān)全的前提下讓用(yòng)戶體(tǐ)驗盡可(kě)能(néng)輕松、接近基于雲的數據訪問體(tǐ)驗的應用(yòng)程序。

數據安(ān)全與合規的最佳實踐

實施數據安(ān)全管理(lǐ)最佳實踐是構建具(jù)有(yǒu)彈性且值得信賴的數字環境的基石。以下是一些頂級最佳實踐，無論數據的收集、存儲或傳輸方式如何，它們都能(néng)幫助您的組織保持強大的數據安(ān)全态勢。

1. 遵循行業标準

特定行業的法規和标準，如 SOC2、GDPR和HIPAA等，都是在考慮數據安(ān)全的基礎上制定的。這些框架提供了指導方針和要求，為(wèi)強有(yǒu)力的數據保護措施奠定了堅實基礎。在選擇數據收集和管理(lǐ)工(gōng)具(jù)或數據庫時，即便您所在的組織出于合規目的并不需要遵循這些行業标準，但了解平台或服務(wù)遵循此類标準有(yǒu)助于進一步驗證您所選的解決方案重視數據安(ān)全，并且具(jù)備管理(lǐ)和審核其安(ān)全措施的流程。

2. 使用(yòng)基于角色的訪問控制

創建對數據具(jù)有(yǒu)不同訪問級别權限的用(yòng)戶角色，有(yǒu)助于限制數據暴露風險。您可(kě)以通過将用(yòng)戶分(fēn)類到特定的群組或角色中(zhōng)，按類别劃分(fēn)訪問權限，每個群組或角色都有(yǒu)不同的訪問級别。運用(yòng) “最小(xiǎo)權限原則”，即将用(yòng)戶的訪問權限限制在執行其工(gōng)作(zuò)職責所必需的最低級别，能(néng)進一步降低安(ān)全漏洞出現的可(kě)能(néng)性。

3. 對用(yòng)戶開展最佳安(ān)全實踐教育

為(wèi)用(yòng)戶提供有(yǒu)關安(ān)全協議、潛在威脅以及安(ān)全操作(zuò)方面的全面培訓，對于強有(yǒu)力的數據安(ān)全管理(lǐ)至關重要。受過教育的用(yòng)戶不僅會更加警惕，而且不太容易陷入常見的安(ān)全陷阱。然而，有(yǒu) 44% 的公(gōng)司并沒有(yǒu)定期為(wèi)員工(gōng)提供安(ān)全培訓。

供應商(shāng)提供的技(jì )術文(wén)檔也可(kě)用(yòng)于幫助教育用(yòng)戶，确保他(tā)們有(yǒu)資源有(yǒu)效地實施數據安(ān)全最佳實踐，比如密碼管理(lǐ)和安(ān)全通信方面的實踐。

4. 定期審計與監控

實施持續監控措施為(wèi)數據安(ān)全管理(lǐ)提供了一種主動的方法，能(néng)讓組織實時檢測并應對潛在的安(ān)全漏洞。成立一個定期開展工(gōng)作(zuò)的風險評估委員會，有(yǒu)助于主動監控和評估潛在漏洞，并審視新(xīn)出現的威脅。持續監控還可(kě)包括使用(yòng)相關工(gōng)具(jù)和流程，以便定期監控用(yòng)戶訪問權限和認證協議。例如，如果一名(míng)員工(gōng)試圖在正常工(gōng)作(zuò)時間之外或從異常地點訪問敏感數據，系統就能(néng)生成警報以供進一步調查。

同樣，對系統、流程以及訪問日志(zhì)進行定期且全面的審計，對于評估是否符合數據安(ān)全政策至關重要。一次全面的數據安(ān)全審計通常涉及多(duō)方面的檢查。許多(duō)組織會選擇以年度審計作(zuò)為(wèi)基本要求，而對于金融或醫(yī)療保健等對安(ān)全要求較高的行業，則會進行更頻繁的審查（比如季度或半年度審查）。

為(wèi)确保公(gōng)正性和客觀性，建議聘請獨立的第三方審計機構，使其與負責日常安(ān)全運營的内部團隊相分(fēn)離。這種外部審計機構能(néng)帶來無偏見的視角，不太可(kě)能(néng)忽略内部存在的盲點。

一份典型的數據安(ān)全檢查清單包含以下内容：

（1）政策與程序審查：檢查與數據安(ān)全相關的現有(yǒu)政策和程序，如訪問控制政策、加密協議、事件響應計劃以及任何其他(tā)相關文(wén)檔。

（2）訪問控制評估：評估用(yòng)戶訪問權限，确保其與既定政策相符，核實隻有(yǒu)授權人員能(néng)夠訪問敏感信息。

（3）軟件與補丁管理(lǐ)：确認所有(yǒu)軟件，包括操作(zuò)系統、應用(yòng)程序以及安(ān)全工(gōng)具(jù)都已更新(xīn)到最新(xīn)的補丁版本，找出這一過程中(zhōng)存在的任何漏洞。

（4）網絡安(ān)全檢查：分(fēn)析組織的網絡基礎設施是否存在漏洞，包括防火牆配置、入侵檢測 / 預防系統以及其他(tā)已部署的安(ān)全措施。

（5）物(wù)理(lǐ)安(ān)全檢查：檢查存放敏感數據的物(wù)理(lǐ)訪問點，如服務(wù)器機房或數據中(zhōng)心，确保它們得到充分(fēn)保護。

（6）事件響應計劃測試：通過模拟潛在的安(ān)全事件并評估響應流程，驗證組織的事件響應計劃的有(yǒu)效性。

（7）數據加密驗證：确認傳輸中(zhōng)和存儲狀态下的數據都已進行适當加密，以防範未經授權的訪問。

（8）數據備份與恢複評估：确保具(jù)備可(kě)靠的備份和恢複程序，以防在發生安(ān)全漏洞時出現數據丢失情況。

（9）員工(gōng)培訓與意識：評估培訓項目的有(yǒu)效性，确保員工(gōng)充分(fēn)了解數據安(ān)全最佳實踐以及潛在威脅。

（10）供應商(shāng)與第三方風險管理(lǐ)：評估有(yǒu)權訪問敏感數據或系統的供應商(shāng)及第三方合作(zuò)夥伴的安(ān)全措施。

（11）法規合規性審查：确認是否遵守相關的數據保護法律以及特定行業的合規要求。

5. 依靠供應商(shāng)支持與資源保障安(ān)全

與值得信賴的供應商(shāng)合作(zuò)，利用(yòng)他(tā)們的專業知識和資源，能(néng)夠為(wèi)加強安(ān)全措施提供有(yǒu)價值的見解和工(gōng)具(jù)。供應商(shāng)通常在各自的領域擁有(yǒu)專業知識，能(néng)夠提供額外的解決方案和最佳實踐來強化數據保護。

6. 平衡安(ān)全性與易用(yòng)性以避免規避行為(wèi)

在強大的安(ān)全措施和易用(yòng)性之間取得平衡至關重要。如果安(ān)全措施過于複雜或限制過多(duō)，用(yòng)戶可(kě)能(néng)會試圖繞過它們，從而無意中(zhōng)制造出安(ān)全漏洞。确保安(ān)全協議直觀且易于管理(lǐ)，有(yǒu)助于維持合規性并防範潛在的安(ān)全漏洞。

平衡數據收集與用(yòng)戶隐私

在收集必要數據和保護用(yòng)戶隐私之間達成恰當的平衡至關重要，但這可(kě)能(néng)頗具(jù)挑戰性。以下是企業如何實現這種平衡的相關方法：

1. 讓終端用(yòng)戶輕松使用(yòng)端到端加密

雖然端到端加密在保護用(yòng)戶隐私方面起着關鍵作(zuò)用(yòng)，但它也必須确保為(wèi)終端用(yòng)戶提供無縫、輕松的使用(yòng)體(tǐ)驗。因此，在尋求數據技(jì )術和應用(yòng)程序時，評估這些技(jì )術以用(yòng)戶友好的方式實施端到端加密的效果非常重要。通常，這涉及到那些在後台處理(lǐ)加密的系統和應用(yòng)程序，它們隻需用(yòng)戶進行最少的幹預。能(néng)夠自動執行加密和解密流程的應用(yòng)程序及技(jì )術，能(néng)讓用(yòng)戶在無需應對複雜加密程序的情況下，享受更高數據安(ān)全性帶來的益處。

2. 僅收集必要數據

數據收集應當是有(yǒu)明确目的的行為(wèi)，所收集的每一條信息都應為(wèi)既定且合理(lǐ)的目标服務(wù)。例如，如果您正在設計一份調查問卷，要仔細考慮哪些問題需要、哪些問題不需要受訪者回答(dá)。由于諸如地址、聯系方式、家庭人口數量、子女數量及年齡等問題都屬于敏感數據，務(wù)必隻詢問與項目目标直接相關的問題。說明數據收集的必要性不僅能(néng)提高透明度，還能(néng)确保尊重用(yòng)戶隐私。這種做法有(yǒu)助于在用(yòng)戶和收集其數據的主體(tǐ)之間建立信任。

3. 根據不同用(yòng)例對敏感信息進行脫敏處理(lǐ)

通過選擇性披露對敏感數據進行脫敏處理(lǐ)，即僅透露與特定交易或交互相關且基于按需知密原則的特定信息，這樣能(néng)在确保保護機密信息的同時，仍允許進行必要的操作(zuò)。例如，在處理(lǐ)支付或進行财務(wù)審計時，像信用(yòng)卡号碼或個人身份信息等敏感細節應該進行脫敏處理(lǐ)，以防止未經授權的訪問或潛在的欺詐行為(wèi)。另一個用(yòng)例是醫(yī)療保健數據，患者病曆包含敏感的醫(yī)療信息。通過對某些元素（如社會安(ān)全号碼或特定診斷結果）進行脫敏處理(lǐ)，既能(néng)保護患者隐私，又(yòu)能(néng)保證基本醫(yī)療服務(wù)的開展。

在設計數據收集表單和系統時，考慮如何在後續用(yòng)例中(zhōng)展示信息也很(hěn)重要。例如，如果您收集了社會安(ān)全号碼，但客服代表不需要訪問這些信息，您可(kě)以進行相應設計，使客服代表隻能(néng)看到号碼的後四位，而非整個号碼。

4. 數據留存政策

數據留存政策明确規定了各類數據可(kě)以保留多(duō)長(cháng)時間。可(kě)以将自動删除流程整合到數據留存政策中(zhōng)，以提高效率，并在數據的整個生命周期内對其進行統一管理(lǐ)，降低長(cháng)期不必要存儲數據的風險。

5. 安(ān)全的數據銷毀

有(yǒu)效地銷毀數據與收集和存儲數據同等重要。應采用(yòng)安(ān)全擦除技(jì )術，使數據在其使用(yòng)結束後無法恢複。對于移動設備，這可(kě)能(néng)包括以下技(jì )術：

（1）恢複出廠設置：恢複出廠設置選項會擦除所有(yǒu)用(yòng)戶數據，并将設備恢複到初始狀态。然而，這種方法并非總是安(ān)全的，因為(wèi)使用(yòng)某些專業軟件仍有(yǒu)可(kě)能(néng)恢複部分(fēn)數據。

（2）安(ān)全擦除應用(yòng)程序：市面上有(yǒu)幾款針對移動設備的第三方應用(yòng)程序專門用(yòng)于安(ān)全數據擦除。這些應用(yòng)程序通常使用(yòng)先進技(jì )術多(duō)次覆蓋數據，使其幾乎不可(kě)能(néng)被恢複。

（3）遠(yuǎn)程擦除：對于企業所有(yǒu)的設備或配備移動設備管理(lǐ)解決方案的設備，管理(lǐ)員可(kě)以發起遠(yuǎn)程擦除操作(zuò)，以擦除設備上的所有(yǒu)數據，即便設備丢失或被盜也是如此。

對于數據庫，可(kě)以采用(yòng)以下幾種數據銷毀技(jì )術：

（1）數據清除：這涉及删除所有(yǒu)包含不再需要的敏感數據的記錄。

（2）數據粉碎：即使用(yòng)安(ān)全算法覆蓋數據，使其無法恢複，這種策略對于備份數據和曆史數據尤為(wèi)有(yǒu)用(yòng)。

（3）數據歸檔：對于因法規要求或曆史原因必須保留的數據，數據歸檔允許您将數據存儲在單獨的安(ān)全位置，該位置經過加密且設有(yǒu)訪問控制。到了需要銷毀歸檔數據的時候，可(kě)以采用(yòng)與數據清除或粉碎相同的安(ān)全擦除技(jì )術。

（4）組織還可(kě)以實施數據生命周期管理(lǐ)政策，為(wèi)數據應在何時銷毀預先設定規則。這能(néng)确保數據在不再需要時（無論是在移動設備還是數據庫中(zhōng)）得到妥善銷毀。

倫理(lǐ)考量

數據操作(zuò)的透明度是合乎倫理(lǐ)的數據收集和使用(yòng)的基石。用(yòng)戶有(yǒu)權知道正在收集哪些信息、收集的原因以及将如何使用(yòng)這些信息。秉持高道德(dé)标準不僅能(néng)維護組織的誠信，還能(néng)保障個人的權利和隐私。

以下是一些确保以合乎倫理(lǐ)的方式收集和管理(lǐ)數據的建議：

（1）知情同意：在收集個人數據或調查問卷數據時，務(wù)必從參與者那裏獲得知情同意。這意味着要清楚告知個人正在收集哪些數據、收集數據的目的以及将如何使用(yòng)這些數據。他(tā)們還應了解提供數據可(kě)能(néng)存在的任何潛在風險。

（2）匿名(míng)性和保密性：在許多(duō)情況下，出于安(ān)全考慮，保護受訪者的匿名(míng)性和保密性至關重要，這能(néng)确保個人放心分(fēn)享自己的信息，而不用(yòng)擔心遭到報複或未經授權的披露。

（3）數據最小(xiǎo)化：僅收集實現預期目的必需的信息。

（4）目的限定：僅将收集到的用(yòng)于特定目的的數據用(yòng)于該目的。未經額外同意，避免将數據用(yòng)于不相關的活動。

（5）安(ān)全存儲與處理(lǐ)：實施強有(yǒu)力的數據安(ān)全措施來保護收集到的信息，例如加密、訪問控制以及其他(tā)安(ān)全存儲做法，以防止未經授權的訪問或數據洩露。

（6）數據質(zhì)量和準确性：采取措施确保所收集數據的準确性和質(zhì)量。這包括驗證檢查、數據清理(lǐ)以及核實流程，以降低使用(yòng)錯誤或誤導性信息的風險。

（7）社區(qū)參與：與社區(qū)或目标人群進行互動，征求他(tā)們對數據收集做法的意見。這有(yǒu)助于确保數據收集方法符合文(wén)化習慣且尊重社區(qū)規範。

現場環境中(zhōng)的數據安(ān)全挑戰

在遠(yuǎn)程和現場環境中(zhōng)确保強大的數據安(ān)全面臨着一系列獨特的挑戰，需要專門的應對策略。其中(zhōng)最常見的挑戰包括：

（1）有(yǒu)限或不可(kě)靠的網絡連接

在鄉村或野外環境中(zhōng)，有(yǒu)限或不可(kě)靠的網絡連接可(kě)能(néng)導緻傳統的數據傳輸和安(ān)全措施難以實施，因為(wèi)數據可(kě)能(néng)需要通過公(gōng)共或不安(ān)全的 Wi-Fi 進行發送，而且設備可(kě)能(néng)會處于惡劣環境中(zhōng)，這增加了物(wù)理(lǐ)損壞或被盜的風險。

（2）沖突地區(qū)

在沖突地區(qū)，數據安(ān)全漏洞帶來的風險可(kě)能(néng)要高得多(duō)。收集個人可(kě)識别信息（PII）、敏感地理(lǐ)數據（如坐(zuò)标或地理(lǐ)空間信息）以及記錄侵犯人權情況的數據，可(kě)能(néng)會使個人面臨嚴重風險，而且就地理(lǐ)數據而言，可(kě)能(néng)會暴露戰略位置或薄弱環節。因此，在沖突地區(qū)或其他(tā)具(jù)有(yǒu)挑戰性的人道主義狀況下保護數據必須得到高度重視，以保護相關人員的安(ān)全和福祉，并防止數據落入不法之徒手中(zhōng)。

（3）法律及政府部門尋求訪問敏感數據

在某些情況下，即使在非沖突地區(qū)，法律及政府部門可(kě)能(néng)會尋求獲取在現場收集的敏感數據。在履行法律義務(wù)與保護個人隐私及安(ān)全的需求之間取得平衡可(kě)能(néng)是一項複雜的挑戰，這需要制定恰當的安(ān)全措施，并謹慎應對法律框架，以确保僅在适當且合法的情況下才披露數據。

可(kě)實施的實用(yòng)解決方案

雖然現場環境，特别是涉及沖突地區(qū)或其他(tā)不穩定環境的現場環境帶來了更多(duō)挑戰，但通過采用(yòng)以下數據安(ān)全做法，仍有(yǒu)可(kě)能(néng)保持高水平的數據安(ān)全和運營效率。

1. 端到端加密

端到端加密仍然是可(kě)采用(yòng)的最關鍵的數據安(ān)全措施之一，因為(wèi)即便數據可(kě)能(néng)落入不法之徒手中(zhōng)，它也能(néng)防止未經授權的訪問。

2. 基于角色的訪問

根據現場工(gōng)作(zuò)人員的角色和職責分(fēn)配特定權限，組織可(kě)以确保每個團隊成員都能(néng)訪問其任務(wù)所需的數據，同時限制對與其職責無關的敏感或機密信息的訪問。在數據落入不法之徒手中(zhōng)後果嚴重的環境中(zhōng)，端到端加密與細分(fēn)并控制訪問權限相結合，可(kě)确保現場操作(zuò)人員在任何情況下都無法提供數據訪問權限。這意味着組織能(néng)夠确保數據的保密性，而無需讓現場操作(zuò)人員冒着自身安(ān)危的風險。

3. 多(duō)因素認證

要求操作(zuò)人員通過多(duō)種方式驗證身份，例如密碼以及發送到移動設備的一次性驗證碼，或者附加生物(wù)識别認證，這增加了額外的安(ān)全層，且不會對訪問造成重大阻礙。

4. 遠(yuǎn)程擦除和鎖定

如果設備丢失或被盜，遠(yuǎn)程擦除或鎖定設備的能(néng)力可(kě)确保敏感信息仍無法被訪問。

5. 匿名(míng)化技(jì )術

采用(yòng)匿名(míng)化方法去除或模糊個人可(kě)識别信息，為(wèi)敏感數據增加了額外的保護。

6. 安(ān)全的應用(yòng)程序和平台

使用(yòng)安(ān)全且對移動設備友好的應用(yòng)程序及平台，這些程序和平台專門設計用(yòng)于在移動設備上高效運行，同時保持強大的安(ān)全措施，也能(néng)進一步保護在現場收集和存儲的數據。尋找具(jù)備端到端加密、基于角色的訪問等功能(néng)，并至少遵循一項或多(duō)項數據安(ān)全行業标準（如GDPR、SOC2）的應用(yòng)程序。

7. 培訓與意識提升

應對現場操作(zuò)人員進行數據安(ān)全最佳實踐方面的教育，強調負責任的數據處理(lǐ)（包括負責任的設備操作(zuò)）的重要性。供應商(shāng)也可(kě)以通過提供超越産(chǎn)品文(wén)檔的最佳實踐文(wén)章、讓操作(zuò)人員能(néng)夠聯系到支持人員以及指導如何在支持運營目标的同時實現數據安(ān)全等方式提供支持。

8. 本地合作(zuò)

與當地組織合作(zuò)能(néng)夠為(wèi)了解特定現場環境的獨特安(ān)全挑戰提供寶貴見解。這些見解有(yǒu)助于制定針對性的解決方案，并使現場操作(zuò)人員對該環境的特定安(ān)全風險保持高度警惕。

人工(gōng)智能(néng)與機器學(xué)習在數據安(ān)全中(zhōng)的應用(yòng)

人工(gōng)智能(néng)（AI）和機器學(xué)習（ML）在數據安(ān)全方面既帶來了機遇，也潛藏着風險。一方面，人工(gōng)智能(néng)可(kě)以通過主動的方式，如自動威脅響應、實時監控和異常檢測，加快對數據安(ān)全威脅的檢測和響應速度。

人工(gōng)智能(néng)能(néng)夠分(fēn)析大型數據集，并識别可(kě)能(néng)預示安(ān)全漏洞的異常模式或行為(wèi)。機器學(xué)習算法還可(kě)以實時持續監控網絡流量、系統日志(zhì)和用(yòng)戶行為(wèi)，提供一種主動式的方法，以便對可(kě)疑活動立即做出響應。在此基礎上疊加自動化功能(néng)，可(kě)以進一步縮短檢測到威脅與做出響應之間的時間間隔。

然而，人工(gōng)智能(néng)也可(kě)被用(yòng)于各種惡意活動，包括：

1. 高級網絡攻擊

由人工(gōng)智能(néng)驅動的工(gōng)具(jù)能(néng)夠促成高度複雜的網絡攻擊。這些攻擊可(kě)能(néng)涉及智能(néng)惡意軟件，它們能(néng)夠根據安(ān)全措施做出調整和演變，使其更難被檢測和防禦。

2. 憑據破解

人工(gōng)智能(néng)可(kě)以顯著加快暴力破解密碼和憑據的進程。例如，機器學(xué)習算法能(néng)夠快速嘗試各種組合，增加了成功破解憑據的風險。

3. 社會工(gōng)程學(xué)攻擊

由人工(gōng)智能(néng)驅動的社會工(gōng)程學(xué)攻擊可(kě)能(néng)更具(jù)說服力且更具(jù)個性化，因為(wèi)它們可(kě)以分(fēn)析大量數據來精(jīng)心制作(zuò)針對性的釣魚信息或冒充可(kě)信聯系人，這使得個人更難辨别欺詐性通信。

利用(yòng)人工(gōng)智能(néng)改進數據安(ān)全

雖然人工(gōng)智能(néng)和機器學(xué)習的使用(yòng)有(yǒu)點像是 “機器之間的較量”，但仍有(yǒu)許多(duō)積極的方式可(kě)以應用(yòng)人工(gōng)智能(néng)來增強數據安(ān)全，具(jù)體(tǐ)如下：

1. 威脅預測

人工(gōng)智能(néng)可(kě)以基于曆史數據和模式預測潛在的安(ān)全威脅。這使得組織能(néng)夠在攻擊發生前主動實施安(ān)全措施。

2. 行為(wèi)分(fēn)析

機器學(xué)習算法可(kě)以分(fēn)析用(yòng)戶行為(wèi)，識别偏離正常模式的情況，這可(kě)能(néng)預示着安(ān)全事件，比如内部威脅或系統遭入侵。

3. 欺詐檢測

由人工(gōng)智能(néng)驅動的系統可(kě)以分(fēn)析交易和用(yòng)戶行為(wèi)，以檢測欺詐活動，為(wèi)金融和電(diàn)子商(shāng)務(wù)平台提供額外的保護。人工(gōng)智能(néng)還可(kě)用(yòng)于檢測網絡機器人以及其他(tā)基于調查問卷的數據收集欺詐威脅。

4. 個人可(kě)識别信息（PII）保護

人工(gōng)智能(néng)可(kě)用(yòng)于檢測和識别不明顯的個人可(kě)識别信息，然後更有(yǒu)效地對數據進行匿名(míng)化處理(lǐ)。例如，在收集一個小(xiǎo)村莊的數據時，像教育程度或家庭中(zhōng)男女數量等數據點可(kě)能(néng)足以識别特定的家庭或個人。人工(gōng)智能(néng)有(yǒu)助于識别這類漏洞并更有(yǒu)效地解決它們，使匿名(míng)化後的數據更加安(ān)全。

5. 自動打補丁

人工(gōng)智能(néng)可(kě)以簡化識别并為(wèi)存在漏洞的系統和軟件應用(yòng)安(ān)全補丁的流程，減少攻擊者利用(yòng)已知漏洞的機會窗口。

6. 響應優化

人工(gōng)智能(néng)可(kě)以通過評估安(ān)全事件的嚴重程度和潛在影響，協助對事件響應工(gōng)作(zuò)進行優先級排序并優化。

倫理(lǐ)考量與偏差

在數據安(ān)全中(zhōng)應用(yòng)人工(gōng)智能(néng)需要仔細考慮算法中(zhōng)可(kě)能(néng)存在的偏差，确保決策是公(gōng)平的，不受種族、性别或國(guó)籍等因素影響。同樣重要的是，要在人工(gōng)智能(néng)驅動的安(ān)全優勢與個人隐私權之間取得平衡。當将人工(gōng)智能(néng)和機器學(xué)習作(zuò)為(wèi)數據安(ān)全管理(lǐ)策略的一部分(fēn)時，必須在人工(gōng)智能(néng)和機器學(xué)習所能(néng)提供的速度與自動化以及保護個人隐私權、避免偏差所需的人工(gōng)監督之間達成平衡。

确保統一的數據安(ān)全方法

歸根結底，數據安(ān)全是一項超越單個設備和數據庫的共同責任。它需要一種涵蓋技(jì )術、政策和人員行為(wèi)的整體(tǐ)性組織方法。端到端加密、定期培訓與意識提升計劃以及對新(xīn)出現威脅采取積極主動的應對姿态，将使組織能(néng)夠領先于潛在風險一步。