Nella sicurezza dei dati, l’accuratezza non è un optional, ma un requisito essenziale. I falsi negativi — minacce non rilevate, dati sensibili ignorati o vulnerabilità trascurate — rappresentano uno dei rischi più gravi per la sicurezza aziendale. Se i vostri strumenti vi offrono un’illusione di protezione mentre i dati rimangono esposti, avete un problema. E non è un problema da poco.
Cosa significa “Nessun falso negativo” nella sicurezza?
Un falso negativo nella sicurezza dei dati si verifica quando un sistema non riesce a identificare una minaccia reale. Questo potrebbe significare che:
In poche parole: se i vostri strumenti di sicurezza non rilevano tutto, state operando con un punto cieco. E negli ambienti aziendali, ogni punto cieco è un’opportunità per un attacco.
Perché i falsi negativi sono un rischio diretto per l’azienda
Le minacce mancate e i dati sensibili non rilevati si traducono direttamente in rischi aziendali. I falsi negativi possono portare a:
Il nostro punto di vista
Per i responsabili della sicurezza e del rischio, eliminare i falsi negativi significa garantire che ogni dato sensibile, ogni vulnerabilità e ogni anomalia venga individuata e affrontata.
Se il vostro obiettivo principale è semplicemente soddisfare i requisiti di conformità piuttosto che rafforzare realmente la sicurezza dei vostri dati, dovremmo parlarne. Siamo qui per aiutare le aziende che vogliono andare oltre le basi e adottare un approccio proattivo alla protezione delle loro informazioni sensibili.
Data Discovery completa
La sicurezza inizia con il sapere esattamente dove si trovano i dati sensibili negli endpoint, negli ambienti cloud, nelle infrastrutture ibride e all’interno dei mainframe legacy. Qualsiasi lacuna nell’individuazione dei dati crea un rischio. Una soluzione di rilevamento completa e automatizzata garantisce che nulla venga trascurato.
Precisione nel rilevamento e nella classification
Gli strumenti di sicurezza dei dati devono essere abbastanza intelligenti da classificare ed etichettare correttamente i dati sensibili, senza falsi negativi. L’apprendimento automatico e la classificazione automatizzata aiutano a garantire che tutti i dati siano classificati correttamente per la protezione.
Protezione automatizzata e basata su policy
Una volta individuati e classificati i dati, la crittografia, la tokenizzazione, la redaction e il mascheramento devono essere applicati automaticamente in base alle policy, senza alcun intervento umano. Una solida protezione non si basa sulla supervisione manuale.
Monitoraggio continuo e controlli adattivi
La sicurezza dei dati non è un’attività una tantum, ma un processo continuo. I responsabili del rischio hanno bisogno di informazioni in tempo reale su dove si muovono i dati, come vi si accede e se i controlli esistenti rimangono efficaci. Il monitoraggio guidato dall’intelligenza artificiale e la correzione automatica garantiscono l’identificazione e la rimozione delle vulnerabilità prima che diventino un problema reale.
I responsabili della sicurezza non possono permettersi di tirare a indovinare
Per i responsabili del rischio e della conformità, i falsi negativi sono inaccettabili e l’intelligenza artificiale da sola non è sufficiente a prevenirli. L’ipotesi che i dati siano sicuri deve essere supportata da prove, non da speranze.
Le aziende devono implementare soluzioni di sicurezza che garantiscano:
In sintesi
Le soluzioni di sicurezza che non rilevano minacce critiche o lasciano dati sensibili inosservati generano rischi — sia finanziari sia reputazionali. L’unico modo per costruire una postura di sicurezza veramente resiliente è eliminare i falsi negativi a ogni livello di protezione dei dati. In un’epoca di minacce informatiche in crescita, o vedi tutto, su tutte le piattaforme, o sei vulnerabile.
Nessun punto cieco.
Nessuna lacuna.
Nessun falso negativo.
Questo è lo standard.
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Fonte: PKWARE
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