Veri Güvenliği İşlemleri

Veri Sızıntısı/Kaybını Önleme, Veri Sınıflandırma, Hassas Veri Keşfi, Veri Yok Etme-Dosya Silme, ve Anonimleştirme işlemleri…

 

Veri sızıntısı/kaybını önleme (DLP), hassas verilerin kaybolmamasını, kötüye kullanılmamasını veya yetkisiz kullanıcılar tarafından erişilmemesini sağlamak için “tespit etme ve önleme” amaçlı kullanılan bir dizi araç ve işlemdir. DLP yazılımı, düzenlenmiş, gizli ve iş açısından kritik verileri sınıflandırır ve kuruluşlar tarafından veya tipik olarak KVKK, ISO 27001, HIPAA, GDPR veya PCI-DSS gibi düzenleyici uyumluluk tarafından yönlendirilen önceden tanımlanmış bir politika paketi içinde tanımlanan politika ihlallerini tanımlar. Bu ihlaller belirlendikten sonra, DLP, son kullanıcıların kuruluşu riske atabilecek verileri yanlışlıkla veya kötü niyetli olarak paylaşmasını önlemek için uyarılar, şifreleme ve diğer koruyucu eylemlerle düzeltmeyi zorunlu kılar. Veri kaybını önleme yazılımı ve araçları, uç nokta etkinliklerini izler ve kontrol eder, kurumsal ağlardaki veri akışlarını filtreler ve verileri korumak için buluttaki verileri izler. DLP ayrıca uyumluluk ve denetim gereksinimlerini karşılamak ve adli tıp ve olay müdahalesi için zayıf ve anormal alanları belirlemek için raporlama sağlar.

 

Hassas bilgilerin belirlenmesi ve etiketlenmesi, bunların güvenli konumlarda saklanmasını ve her kullanıcı hesabına uygun erişim düzeyinin verilmesini sağlayabilir. Ayrıca en az ayrıcalık ilkesinin uygulanmasına da yardımcı olur.

 

Çalışanlara kuruluş içinde işlenen verilerin nasıl sınıflandırılacağına dair net bir kılavuz sağlamak için bir Veri Sınıflandırma Politikası tanımlamanızı, uygulamanızı ve iletmenizi öneririz. Bu politika, kullanılan sınıflandırma düzeylerini tanımlamalı ve her bir sınıflandırma düzeyinin nasıl ele alınacağına ilişkin kuralları özetlemelidir. Sınıflandırma olmadan bir veri kaybı önleme aracı tek başına belirli bilgilerin nüanslarını veya bir belgenin tam bağlamını anlayamaz.

 

İşletme içindeki hassas ve iş açısından kritik verilerin belirlenerek analiz edilmesi gerekmektedir. Keşfedilen tüm verilere kimin erişiminin olduğunu ve nasıl kullanıldığını belirlenmesi zorunludur. Veri keşfi, bir ağın taranmasını, veri içeren çeşitli konumların tespit edilmesini, verilerin analiz için bütünleştirilmesini ve yöneticilere, BT personeline bilinçli kararlar verebilmeleri için aktarılabilecek öngörüler türetmeyi içeren bir iş zekası sürecidir.

 

Veri Keşfinin Önemi: Hassas bir veri keşif aracı, kuruluşlar için hayati bir varlıktır çünkü veriler korumasız bırakıldığında, istenmeyen taraflara ifşa olabilir ve şirketin güvenilirliğine zarar verebilir.

 

Kuruluşlarda Veri Keşfinin Zorluğu: Verilerin dinamik yapısı nedeniyle, hassas bilgiler çeşitli konumlar arasında dağılabilir. KOBİ'lerde veya özellikle büyük kuruluşlarda tüm uç noktaları manuel olarak incelemek ve depolanan verileri kataloglamak neredeyse imkansızdır. Etkili bir çözüm, otomatikleştirilmiş veri keşfi için yazılım uygulamaktır.

 

Sabit sürücüyü özel bir yazılımla temizlemek en iyi seçimdir. Bir yardımcı program ile dosyalar silinir ve rastgele karakterlerle değiştirilir. Bu karakterlerin hiçbir değeri veya anlamı yoktur. Bu nedenle eski bir dosyayı ele geçirenin işine yaramaz. Sabit sürücü disk yönetim yazılımı satın almanızı gerektirebilir veya ücretsiz sağlanabilir.

 

Fiziksel olarak belgelerin imha edilmesi ise kağıt parçalayıcı makinelerin yardımıyla küçük parçalara ayırma işlemidir. Bu parçalar daha sonra metal, plastik ve cam olarak sınıflandırılır. Oradan tekrar eritilirler ve yeni ürünler yapmak için kullanılırlar.

 

Veri anonimleştirme, bir kişiyi depolanan verilere bağlayan tanımlayıcıları silerek veya şifreleyerek özel veya hassas bilgileri koruma sürecidir. Örneğin, adlar, sosyal güvenlik numaraları ve adresler gibi Kişisel Olarak Tanımlanabilir Bilgileri verileri saklayan ancak kaynağı anonim tutan bir veri anonimleştirme işlemi aracılığıyla çalıştırabilirsiniz. Ancak, tanımlayıcıların verilerini temizleseniz bile, saldırganlar veri anonimleştirme sürecini yeniden izlemek için anonimlikten çıkarma yöntemlerini kullanabilir. Veriler genellikle birden fazla kaynaktan (bazıları kamuya açık) geçtiğinden, anonimleştirme teknikleri kaynaklara çapraz referans verebilir ve kişisel bilgileri açığa çıkarabilir.

 

Anonimleştirilmiş veriler bir veri sahibinin gizliliğini korumak amacıyla veri anonimleştirme araçlarının kişisel olarak tanımlanabilir. Bilgileri veri kümelerinden şifrelediği veya kaldırdığı bir tür bilgi temizliğidir. Bu, bilgilerin sınırlar arasında aktarımı sırasında istenmeyen ifşa riskini azaltır ve anonimleştirme sonrası değerlendirme ve analitiği kolaylaştırır.

 

Veri anonimleştirme algoritmaları, bir veri kümesindeki bir veri öznesinin kimliğini koruma sürecini otomatikleştirmek için tasarlanmıştır. Bazı veri anonimleştirme yöntemleri şunları içerir:

 

Kimlik gizleme, kişisel olarak tanımlanabilir tüm bilgileri kaldırarak bir bireyin kimliğinin tehlikeye girmesini önleme sürecidir. Yaygın bir tanımlayıcı teknik, gerçek adları geçici bir kimlikle değiştirerek kişi tanımlayıcılarını veri kayıtlarından gizleyen takma addır.

 

Veri maskeleme, belirli veri parçalarını maskeleyerek ve yalnızca en alakalı veri parçalarını, ilgili verilerin bu belirli parçalarını görmeye açıkça yetkili olan veri işleyicilere göstererek, verilerin anonimleştirilmesine başka bir güvenlik katmanı ekler. Bu, yetkili test uzmanlarının yalnızca görmeleri gerekeni gördüğü güvenli uygulama testini kolaylaştırır.

 

Bilgi Birikim Sistemleri, müşteriye “doğru çözüm” sunmanın en büyük değer olduğuna inanır. Belirlenen proje bütçesine sadık kalmayı ve zamanında teslim etmeyi amaçlayarak bu alanda yıllardır hizmet vermektedir. Bu kapsamda yetkin ve deneyimli personeli ile birçok başarılı projeler gerçekleştirmiştir. Yaptığımız işleri tanıtma ve size de doğru çözümü sunmamız için lütfen izin verin size ulaşalım.