数据风险管理是风险管理的一种特定形式，通常涉及数据隐私、安全性、可接受使用政策、立法指令或法规合规性。其目的是保护敏感的业务数据免受未经授权的访问，并防止破坏数据完整性的更改。

有效的数据风险管理实践通过充分的存储来确保数据的可用性，防止丢失，例如删除和阻止恶意使用。

什么是数据风险管理？

数据风险管理是一套流程和工作流程，用于识别、评估、缓解和监控与企业数据资产特别相关的风险。

数据风险管理包括以下重要因素：

• 数据识别和分类。企业必须清楚地了解其数据资产的类型、数量、位置和敏感性。这种了解是风险管理的基础，因为你无法管理未知的风险。
• 风险评估。每种数据类型的风险评估都仔细评估了隐私、安全、可用性和合规性方面的风险。例如，客户数据库包含敏感的、关键任务的信息，而公共企业营销材料对业务的风险较小。
• 数据治理。数据作为一种业务资产，需要创建和执行数据治理规则，这些规则概述了每种数据类型的正确使用、处理和存储方式。不同的数据分类通常有特定的规则，这些规则不仅为全公司的数据提供指导，还为监管合规性奠定基础。
• 缓解策略。在仔细审查每种数据类型的风险后，业务和技术领导者制定风险缓解政策，以解决运营问题。例如，关键数据库需要投资技术，以确保冗余和安全保护，例如身份和访问管理（IAM）。该数据库还使用数据保护技术，并提供实时日志记录和警报访问。记录良好的缓解策略进一步证明监管合规性。
• 监控和报告工具。数据风险管理通常使用软件工具来监控数据访问（被检索的内容、何时以及由谁检索），并创建可审查的日志。不当访问会触发实时警报和预防性安全措施。

为什么数据风险管理很重要？

数据对任何现代企业都至关重要。通过将数据视为一种资产，类似于建筑物或计算机，认识到它面临风险很重要。数据可能会丢失、无法访问、被盗或损坏。就像企业需要可维修的架构或合适的IT基础设施一样，企业也需要访问关键的、通常是敏感的数据。

数据风险管理将业务数据视为资产，数据需要得到保护，并可确保组织稳定。它的好处包括：

• 运营连续性。数据风险管理支持业务连续性。所需数据完整、准确，并可按需提供，得益于弹性存储技术，例如RAID和软件工具–监控安全性和保护数据完整性。
• 维护安全。数据风险管理推动了保护业务数据免被盗或丢失的政策、程序和技术。敏感数据访问通常需要适当的身份验证和授权，并监控和记录访问，以防止恶意活动。
• 确保合规性。现代企业面临一系列法规。有些保护个人及其机密数据。其他则支持成功的持续业务运营。大多数法规对不遵守规定处以罚款和法律处罚。数据风险管理旨在实现合规性。
• 加强业务。这些结果可获得客户、业务合作伙伴、监管机构和其他利益相关者的信任。此外，强大的风险管理态势可以加快对漏洞或数据丢失的响应，减轻影响。

数据风险的关键类型

数据风险通常分为三大类：被盗、滥用和技术故障。每一种风险都会使企业面临声誉损害、财务损失和法律处罚。每种风险都带来独特的挑战。

数据被盗

数据被盗包括允许意外或未经批准访问敏感数据的任何操作，包括：

• 黑客攻击。黑客未经授权访问企业，以查看、窃取或更改数据，通常使用网络钓鱼等方法。
• 恶意软件。恶意软件渗透到企业内部，在系统上安装和运行，以促进未经授权的访问，也许是用于捕获用户凭据的按键记录器。
• 人为错误。在员工采取行动或没有采取行动后，数据被泄漏。例如，配置错误的IAM平台、存储子系统或网络设备允许未经授权的访问。

滥用

当数据以非预期方式使用或共享时，就会发生数据滥用，包括：

• 数据泄露。受保护的数据被错误地与未经授权的对象共享。例如，员工将文件发送给供应商，但不知道所附数据的敏感性。
• 不当的意图。出于与正常工作职能不一致的目的而访问敏感数据。例如，员工可能会查看朋友的健康记录，即使该员工不是医疗保健专业人员或参与护理工作。
• 第三方访问。企业通常向第三方（例如数据处理供应商）提供数据访问权限。一旦数据共享（即使是出于预期目的），其被盗、丢失或滥用也会对原始业务产生相同的后果。现代数据共享协议通常要求第三方展示相同的保护水平。

技术故障

处理这些数据的复杂技术基础设施通常涉及一系列硬件设备和软件组件。所有通过详细的配置进行互连。任何方面的故障，甚至是漏洞，都会对数据安全和可访问性构成风险。常见风险包括：

• 糟糕的配置。元素没有正确配置以互操作，从而产生漏洞或限制对数据的可靠访问。例如，使用默认管理密码保留网络设备可让攻击者访问网络。
• 未修复的软件。软件的已知漏洞会吸引攻击者。迅速修补关键软件工具以缓解已知的漏洞很重要。
• 弱密码。现代计算需要登录凭证才能访问数据。很多企业要求定期更改的强密码，避免使用容易猜出或公开已知的默认密码。
• 系统故障。硬件故障（从崩溃的服务器到故障的存储设备）使关键数据无法访问。重要数据需要弹性基础设施，包括冗余服务器或存储设备，以应对硬件故障。持续访问数据可以保持正常的业务运营，直到故障被识别和解决。

AI如何影响数据风险管理

机器学习和AI的出现深刻地影响了数据风险管理。广义上讲，AI技术在现代商业世界中提供三个主要优势：

• 可处理来自不同来源的大量数据，以找到模式和关系。
• 可自主行动，以回应上下文中的情境数据。
• 可比人类管理员更快做出反应。

因此，AI自然适合数据风险管理任务，增强数据风险的识别、评估和缓解。

例如，在网络安全领域，AI分析和建模大量的日志和网络数据，以找到可能入侵的迹象；然后，它需要实时步骤来阻止和报告后续事件，以减轻可能的攻击。在另一个示例中，AI检查出站电子邮件，在任何附件中查找受保护的数据，并了解数据泄露是如何发生。AI阻止此类附件，然后向发件人发送有关数据安全和数据风险管理重要性的消息。

然而，AI也带来挑战，包括：

• 它需要广泛、复杂和计算密集型的培训，需要大量的金融和智力资本的前期投资。
• 它必须经过训练和验证，以解决和消除偏见，首先是在训练数据方面，然后是在算法和决策方面。
• 它必须能够学习和适应不断变化的业务需求和风险概况，需要人类持续培训和持续监控，以确保稳定和可靠的结果。
• 它不是100%准确。有时，AI会犯错或误解行为或情境数据。
• 它不会免除企业的合规义务。例如，如果由于AI错误而发生数据泄露，企业仍将对罚款、诉讼和其他处罚承担全部责任。

总结来说，AI技术可完善和加速了数据风险管理技术，但它们并不完美，也没有将人为（或人为错误）从数据风险管理任务中消除。如今，AI是加强数据风险管理的有用工具，但AI系统不能自主运行。

数据风险管理的最佳实践

数据风险管理是一项复杂的工作，其需求因行业要求、业务规模、监管义务和员工技能而异。虽然没有关于正确数据风险管理的单一指南，但有些最佳实践，包括以下：

• 定期评估风险。业务数据不断增长和变化，使数据风险成为动态威胁。定期整理数据清单和审查数据资产（类型、位置、价值和漏洞）是了解风险和识别风险及其后果所需的重要基础。企业使用评估来设计保障措施，提高员工意识，并实施缓解策略。
• 控制数据访问。零信任策略和访问控制提供可靠的身份验证，并将授权严格限制在执行用户工作所需的数据上。常见的访问技术包括基于角色的访问控制和基于属性的访问控制，它们允许更广泛的用户类型，而不是个人访问。
• 监控数据质量和访问。即使在合法访问期间，数据也会被更改和损坏，因此定期的数据质量监控可确保所有数据保持完整、一致和准确。此外，监控和记录数据访问有助于将用户与数据质量问题相匹配，明确哪些数据被访问以及谁访问。
• 利用AI。先进的数据风险管理平台通常基于AI技术，分析数据质量，审查访问模式，并发现可能威胁到数据访问和安全的异常行为。高级平台还会提醒管理员，并采取自主行动来减轻潜在的威胁。其他技术（例如数据丢失预防）可阻止敏感数据离开业务，例如作为电子邮件附件。
• 采用端到端加密。低计算开销的工具（包括数据加密）可以保护静态和动态数据。如果敏感数据必须在企业的局域网之外共享，端到端加密尤其有益。
• 教育所有人。每位员工和第三方合作伙伴在识别、理解和管理数据风险方面都发挥着作用。必要的教育包括持续的培训和定期审计，以加强数据风险的重要性。这些流程还促进了创建事件响应团队来处理数据泄露。

在你的企业中沟通数据风险管理

数据风险管理需要整个组织的有效沟通。在传达数据风险管理的重要性时，请牢记以下做法：

• 个性化信息。不同的利益相关者需要不同类型的信息。C级高管主要关注战略问题——财务、法律和声誉风险。普通员工想要有关影响他们日常工作的具体政策的新闻。外部各方通常关注与风险相关的信任问题，这些问题需要持续监测和偶尔的回应。
• 保持信息清晰。无论信息如何，都需要清晰。沟通必须用适合各利益攸关方的实用术语、例子和程序步骤来充分支持。
• 培养一种有风险意识的企业文化。使用定期沟通，以及持续的培训和教育，培养一种企业文化，使个人能够采取行动，如果可能的话，预防数据风险，并在数据风险发生时，减轻其影响。