— 虚构(例如“幻觉”或“捏造”)。— 危险或暴力的建议。— 数据隐私,特别是生物特征、健康、位置、个人身份信息或其他敏感数据。— 由于训练 GenAI 模型的资源利用而对环境产生的影响。— 人机配置(人类与人工智能系统的安排或交互,可能导致“算法厌恶”、自动化偏见或目标错位等问题)。— 信息完整性。— 信息安全。— 知识产权。— 淫秽、有辱人格和/或辱骂性内容。— 毒性、偏见和同质化。— 价值链和组件集成(上游第三方组件的不透明/不可追踪的集成(例如,数据采集和清理、整个人工智能生命周期的供应商审查)。
近年来,隐私法规和合规性要求爆炸了,并且正在轨迹继续扩大加拿大和全球的数量,规模,复杂性和执法机构。我们的客户正在努力设计,建筑,隐私和数据保护计划,这些计划符合监管义务,以保护和处理员工和客户个人信息以及其他类型的敏感数据。此外,在某个时间点实现合规目标还不够:公司必须开发,实施和维持技术启用的跨职能计划,以实现合规目标,同时平衡业务目标。我们的数据主题访问请求服务可帮助您简化和自动化DSAR,以加速您的性能
安全身份验证至关重要的区域是云计算。云计算是一种服务模型,它可以通过Internet进行按需访问到网络,服务器,存储,应用程序和服务等资源。云计算的使用增加通过具有可扩展,灵活和具有成本效益的解决方案的保护组织改变了现代信息技术的景观。一些最突出的云计算提供商是Microsoft Azure(Azure),Amazon Web Services(AWS)和Google Cloud Platform(GCP)[ZHA24]。随着越来越多的组织开始将其运营和敏感数据移至云,网络安全的重要性也会增加。
随着组织存储的敏感数据量不断增加,人们越来越担心这些数据今天会被泄露,明天会被解密。英国国家网络安全中心在 2020 年写道:“尽管 CRQC [密码相关量子计算机] 今天还不存在,但存在这种计算机的可能性现在是一个重大威胁。” HNDL 场景对各种静态存储的数据构成重大风险,包括个人身份信息 (PII)、知识产权、财务记录和国家安全数据。如果现在收集这些敏感数据,未来的进步很可能使网络攻击者能够在未来解密它,从而导致隐私泄露、知识产权盗窃和其他严重后果。
量子计算的出现给网络安全领域带来了前所未有的挑战。经典加密方法,例如 RSA 和 ECC(椭圆曲线密码术),依赖于分解大数或解决离散对数问题的计算难度,随着量子计算机可以提供的计算能力,它们面临着过时的风险(Shor,1994 年)。量子算法,特别是 Shor 算法,已被证明可以在多项式时间内破解这些广泛使用的加密系统,这将使当前的加密方案无法有效保护敏感数据(Bernstein,2009 年)。除了加密漏洞之外,量子计算机增强的功能还可以加速暴力攻击并破坏各种身份验证协议(Mosca,2018 年)。
• 身份定义安全联盟调查的组织中,令人震惊的是,84% 的组织在过去一年中经历过与身份相关的泄露事件。根据他们的 2022 年数字身份安全趋势报告。• 网络事件呈上升趋势,造成数十亿美元的损失,并危及关键敏感数据和资源。• 在当今世界,所有在线系统都是目标。民族国家以关键基础设施或其他关键信息系统为目标,进行间谍活动、窃取知识产权或为以后的破坏性网络攻击做准备,而犯罪组织则开展广泛的活动,试图通过窃取数据或简单地勒索系统访问权来破坏系统以获利。
本文将介绍一种向 LAN 提供敏感数据和非机密数据的模型,重点介绍与数据分类最密切相关的设计元素。本文将引用美国两个联邦政府组织的要求,即国防部 (DoD)(如国防部指令 5200.28 (DoD 5200.28) 和最新的国防部全球信息网格信息保障 (GIGIA) 指导和政策备忘录中所述)和美国国家标准与技术研究所 (NIST)(在特别出版物 800 系列文件中所述)。这两个组织之间的许多要求相似,并且基于相同的原则和实践。但一些关键差异在于使用一台机器来处理两种分类的数据,这些差异对服务器的配置和成本有重大影响。
数据保护 (DP) 整体数据保护将企业数据丢失防护 (DLP) 的优势与企业数字版权管理 (EDRM) 的文件级控制相结合。这种强大的协同作用使您能够发现、监控和保护本地和云中的敏感数据,同时提供以信息为中心的加密、基于身份的访问、细粒度的权限级别和多因素身份验证。借助 EDRM,安全特定设置在文件内传播,并且可以随时间动态修改。您的数据每次访问时都受到保护 - 无论它传播到哪里。但是,主动管理其他文件、权限、加密密钥、策略违规、威胁警报、最终用户通信和管理任务很容易让安全运营团队不堪重负。