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2块钱就能买千张人脸照,企业如何保障数据安全?

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近日发布的一份报告显示,有九成以上的受访者都使用过人脸识别,不过有六成受访者认为人脸识别技术有滥用趋势,还有三成受访者表示,已经因为人脸信息泄露、滥用而遭受到隐私或财产损失。那么“刷脸”时代,我们的人脸信息安全吗?
记者调查发现,在某些网络交易平台上,花2元钱就能买到上千张人脸照片。这些照片若落入不法分子手中,照片主人除了有可能遭遇精准诈骗,还有可能因人脸信息被用于洗钱、涉黑等而卷入刑事诉讼!
数据是怎么流失的?
那么,我们的人脸照片是怎么流失的呢?产业互联网时代,企业在生产、运营中都高度依赖数据,数据从生产之初就会进入传输、存储、处理、分析、访问与服务应用等各环节且循环往复,并在流动的过程中产生大量的接触和交互——内部的研发和运营管理人员的经手,服务器、云平台、大数据处理与分析系统中的流动,与众多伙伴、客户的共享,这些都使得数据面临安全风险。
结合近几年新闻曝光的事故统计和研究资料表明,黑客、公开数据库、数据库配置错误、“内鬼”是数据泄露的四大“罪魁祸首”——
黑客:利用特定的漏洞来窃取信息,通过暗网或黑市交易获取利益;
公开数据库:因选型不当或技术疏忽而对数据库未加保护,使其暴露于互联网上;
数据库配置错误:错误地关闭云提供商标准化的默认安全设置,或对某些服务允许不受限制的访问设置;
“内鬼”:员工数据盗窃、员工贿赂和售卖信息、运维人员报复性操作等。
此外,非授权访问、系统或者网站漏洞等也会引发数据泄露风险;随着AI、大数据、云计算等新技术被黑客应用,原有的数据安全防护体系不得不面临更大的压力。
企业应如何防护数据安全?
那么,对于数据存量高、信息流动性强的企业,到底应如何构建数据安全的防护体系呢?具体来说,分为四大阶段:
1、数据安全的梳理。
企业对应在数据生产之初就加强数据管理的分类和治理,包括对数据进行感知、风险识别和分级,明确定位哪些是机密数据、敏感数据、普通数据,进而根据数据的不同等级,设置不同的安全策略,做到加强感知、联防联控。
2、管理制度的建设。
数据安全不仅是技术问题,更是管理问题,一方面需要通过数据安全的相关产品把制度落地。通过自动化的工具来清点数据资产,快速明确核心数据分级和资源分配,实时监控访问权限和访问行为轨迹;同时需要重视运维审计和数据库审计,对数据库运行过程中的潜在风险进行挖掘。
3、解决方案的落地。
在数据存储、传输、使用过程中,应充分应用先进的数据保护技术,如加密和脱敏技术,针对机密数据则需要持续性的保护。企业必须确保其数据库、文档管理系统、文件服务器在整个生命周期内正确分类和保护机密数据;通过密钥管理对数据访问权限进行限定,集中管控以及安全存储数据库凭证、API密钥和其他密钥、配置信息等敏感凭据以避免越权操作行为。
4、强化安全运营。
企业应当加强事前-事中-事后的全流程安全保障,打造覆盖全生命周期的预防、检测、响应和可视的安全运营体系。
事前检查服务器、数据库有没有部署访问控制,有没有开启数据备份,做到防患于未然。
事中:识别云控制台只能够用户操作的异常行为。
事后:通过接入的云操作行为日志、云产品配置变更日志及各类安全产品日志,可以实现事后的全面分析和调查溯源,及时分析定位安全事件。
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