数据屏蔽和标记化工具

[muskanislam44]

他们做什么
数据屏蔽：用虚构但真实的值替换敏感数字数据，以用于测试或训练，而不会暴露实际数据。

标记化：用非敏感令牌替换敏感数据，这些令牌可以通过安全令牌库映射回原始数据。

用例
与第三方供应商或内部团队安全地共享数据。

保护非生产环境中的敏感字段。

通过删除真实数据来缩小合规性审计的范围。

热门工具
Informatica Data Masking：静态和动态屏蔽的企业解决方案。

IBM InfoSphere Optim：支持数据屏 阿曼电话数据 蔽和测试数据管理。

Protegrity：提供标记化和数据保护解决方案。

TokenEx：基于云的标记化平台。

为什么重要

4.安全数据存储解决方案
他们做什么
安全存储工具提供加密的、访问控制的环境，针对存储敏感数字数据进行了优化。

要寻找的功能
静态和传输中加密。

细粒度的访问控制和审计。

数据完整性检查。

备份和灾难恢复能力。

热门解决方案
加密数据库：例如 Microsoft SQL Server 透明数据加密 (TDE)、Oracle Advanced Security。

云存储：带有服务器端加密的 AWS S3、带有加密密钥的 Google Cloud Storage。

硬件安全模块 (HSM)：安全管理加密密钥的物理设备。

为什么重要
使用安全存储可降低与数据盗窃、意外泄露或丢失相关的风险。

5.数据丢失防护（DLP）工具
他们做什么
DLP 工具监控、检测并阻止跨网络、端点和云环境的敏感数字数据的未经授权的传输或访问。

功能
实时监控数据流。

实施政策以防止敏感数据泄露。

对可疑活动发出警报并报告。

与电子邮件、云服务和端点集成。

热门 DLP 工具
赛门铁克数据丢失防护

Forcepoint DLP

McAfee Total Protection 的 DLP 防护

Microsoft Purview 数据丢失防护

为什么重要
DLP 可防止意外或恶意泄露数字数据，尤其是通过电子邮件、USB 设备或云文件共享。

6.数据审计和监控工具
他们做什么
这些工具持续监控敏感数字数据的访问和使用情况，提供审计日志、异常检测和合规性报告。

好处
检测内部威胁或未经授权的访问。

跟踪数据治理政策的遵守情况。

发生事故时提供法医证据。

热门工具
Splunk：数据监控和安全分析。

ELK Stack（Elasticsearch、Logstash、Kibana）：开源日志记录和监控。

IBM Guardium：数据库活动监控和审计。

Varonis：数据安全和分析平台。

为什么重要
持续审计确保了透明度并对影响数字数据的威​​胁做出快速响应。

7.安全通讯工具
他们做什么
安全的消息传递和通信工具可保护各方之间共享的数字数据，例如发送财务详细信息或个人信息。

特征
端到端加密。

安全的文件传输。

访问控制和身份验证。

示例
Signal：具有端到端加密的安全消息应用程序。

ProtonMail：加密电子邮件服务。

TLS/SSL 协议：安全​​的网络和电子邮件通信标准。

为什么重要
保护通信渠道中的数据可防止拦截或中间人攻击。

8.数据备份和恢复工具
他们做什么
这些工具可确保在发生意外丢失、损坏或勒索软件攻击时可以安全地恢复数字数据。

关键方面
加密备份。

版本控制以恢复以前的数据状态。

安全的异地或云备份。

自动备份计划。

热门解决方案
Veeam 备份和复制

Acronis Cyber​​ Backup

Commvault

AWS 备份

为什么重要
可靠的备份和恢复解决方案保护数字数据的可用性和完整性。

9.隐私合规与治理平台
他们做什么
治理工具可帮助组织管理影响数字数据的数据保护法规的合规性，例如 GDPR、HIPAA 或 PCI DSS。

功能
数据发现和分类。

风险评估。

策略管理。

事件响应和报告。

热门平台
OneTrust：隐私管理和合规性。

TrustArc：数据隐私合规软件。

Collibra：数据治理和目录。

BigID：数据发现和隐私管理。

为什么重要
有效的治理可确保数字数据的合法处理并降低监管风险。

10.人工智能和机器学习工具
他们做什么
人工智能工具分析大型数据集以检测与数字数据相关的异常、欺诈或可疑行为。

应用
金融交易中的欺诈检测。

识别数据泄露或异常访问模式。

自动化合规性监控。

示例
Darktrace：用于威胁检测的网络人工智能。

Splunk UBA（用户行为分析）：人工智能驱动的用户活动监控。

IBM QRadar：具有 AI 分析的安全情报。

为什么重要
人工智能工具通过主动识别传统工具可能错过的威胁来增强保护。

结论
保护数字数据需要采用多层次的方法，结合多种工具来保护静态、传输和使用中的数据。加密、访问控制、屏蔽、监控和合规平台在保护敏感数字信息免遭未经授权的访问、盗窃和滥用方面都发挥着至关重要的作用。

选择合适的工具组合取决于您的具体数据环境、监管要求和风险状况。随着威胁的演变，您的防护措施也必须随之演变，因此持续评估和改进至关重要。

通过利用现代安全工具和最佳实践，组织和个人可以自信地保护他们的数字数据，确保当今数字环境中的隐私、信任和业务连续性。