انطباق حفاظت از داده ها از یک تمرین لیست چک دوره ای به یک مسئولیت مداوم تبدیل شده است. با تهدیدهای سایبری و نیازهای نظارتی به طور فزاینده ای سختگیرانه ، سازمان ها نمی توانند به رویکردهای نظارت بر رعایت دستی اعتماد کنند. ظهور هوش مصنوعی این چالش را تغییر داده و توانایی هایی را برای نظارت مداوم و محافظت در زمان واقعی از داده های حساس ارائه می دهد.
تکامل نظارت بر انطباق
نظارت بر انطباق سنتی با ارزیابی های سالانه و پاسخ های واکنشی به حوادث مشخص می شود. در حالی که این رویکرد برای محیط های نظارتی ساده تر کافی است ، در پرداختن به پیچیدگی های محافظت از داده های مدرن کوتاه است. آیین نامه حفاظت از داده های عمومی (GDPR) ، قانون حفاظت از داده ها 2018 و چارچوب های نوظهور مانند قانون خدمات دیجیتال خواستار انطباق و پیروی از پروتکل های دست زدن به داده ها هستند.
تغییر به نظارت مداوم نشان دهنده تغییر در نحوه نزدیک شدن سازمانها به انطباق است. به جای عکس های دوره ای از وضعیت انطباق ، مشاغل با دید در زمان واقعی در وضعیت امنیتی خود بهتر هستند. این تحول توسط چندین عامل هدایت شده است: افزایش حجم و سرعت پردازش داده ها ، پیچیدگی تهدیدهای سایبری و تکامل انتظارات نظارتی به سمت عمل فعال و نه واکنشی.
قابلیت های نظارت مداوم با هوش مصنوعی
هوش مصنوعی چندین مزیت برای نظارت بر انطباق که فرآیندهای تحت رهبری انسان نمی توانند مطابقت داشته باشند ، به همراه می آورد. الگوریتم های یادگیری ماشین می توانند مقادیر زیادی از داده ها را در زمان واقعی پردازش کنند ، الگوهای و ناهنجاری هایی را شناسایی کنند که تشخیص دستی برای تحلیلگران انسانی دشوار خواهد بود. سیستم ها می توانند به طور همزمان چندین جریان داده ، فعالیت های کاربر و رفتارهای سیستم را در کلیه زیرساخت های دیجیتالی سازمان کنترل کنند.
سیستم های نظارت بر هوش مصنوعی در تشخیص الگوی ، یادگیری از داده های تاریخی برای ایجاد پایه های رفتار عادی ، برتری دارند. هنگامی که انحرافات رخ می دهد – چه از طریق تلاش های دسترسی غیرمجاز ، انتقال داده های غیرمعمول یا نقض سیاست – آنها می توانند بلافاصله نقض انطباق بالقوه را پرچم گذاری کنند. توانایی فراتر از تشخیص ساده مبتنی بر قانون است. سیستم های هوش مصنوعی می توانند شاخص های ظریف را شناسایی کنند که ممکن است خطرات مربوط به انطباق در حال ظهور را نشان دهد قبل از تبدیل شدن به تخلفات واقعی.
سیستم های هوش مصنوعی می توانند رویدادهای انطباق را در چارچوب های گسترده تر سازمانی و نظارتی متناسب کنند. به جای تولید هشدارهای جدا شده ، سیستم عامل های نظارت هوشمند می توانند اهمیت وقایع را بر اساس عواملی مانند حساسیت به داده ها ، نقش کاربر ، الزامات نظارتی و تأثیر بالقوه کسب و کار ارزیابی کنند. آگاهی متنی پاسخهای انطباق هدفمندتر و مؤثرتر را امکان پذیر می کند.
تشخیص و پاسخ تهدید در زمان واقعی
سرعت نظارت بر هوش مصنوعی شاید مهمترین مزیت آن نسبت به رویکردهای سنتی باشد. در حالی که بررسی های مربوط به انطباق دستی ممکن است تخلفات را تا روز یا هفته پس از وقوع تشخیص دهد ، سیستم های هوش مصنوعی می توانند در ثانیه یا دقیقه نقض احتمالی را شناسایی و پاسخ دهند. این توانایی پاسخ سریع برای به حداقل رساندن تأثیر حوادث محافظت از داده ها و اطمینان از اصلاح سریع مهم است.
نظارت بر زمان واقعی به سازمان ها اجازه می دهد تا کنترل های انطباق پویا را که با شرایط در حال تغییر سازگار هستند ، پیاده سازی کنند. به عنوان مثال ، اگر سیستم های AI الگوهای دسترسی غیرمعمول دسترسی به داده ها را تشخیص دهند که فعالیت غیرمجاز بالقوه را نشان می دهد ، می توانند الزامات احراز هویت اضافی را ایجاد کنند یا به طور موقت دسترسی به منابع حساس را محدود کنند. یک رویکرد فعال می تواند به جای مستند کردن آنها پس از واقعیت ، از نقض انطباق جلوگیری کند.
ادغام هوش مصنوعی با مکانیسم های پاسخ خودکار ، قابلیت های محافظت را بیشتر می کند. هنگامی که تخلفات احتمالی تشخیص داده می شود ، سیستم ها می توانند به طور خودکار پروتکل های پاسخ از پیش تعریف شده ، مانند جداسازی سیستم های آسیب دیده ، اطلاع رسانی به پرسنل مربوطه یا اجرای کنترل های اضطراری را آغاز کنند. اتوماسیون صرف نظر از وقوع حوادث یا اینکه آیا اپراتورهای انسانی بلافاصله در دسترس هستند ، به اطمینان از پاسخ های مداوم و به موقع کمک می کند.
پوشش جامع در دارایی های دیجیتال
سازمان های مدرن اکوسیستم های دیجیتالی پیچیده ای را اداره می کنند که شامل خدمات ابری ، زیرساخت های داخلی ، دستگاه های تلفن همراه و برنامه های شخص ثالث است. نظارت بر انطباق با هوش مصنوعی می تواند نظارت یکپارچه را در محیط های متنوع ارائه دهد ، و به اطمینان از استانداردهای حفاظت مداوم بدون توجه به محل زندگی یا نحوه پردازش آن کمک می کند.
به ویژه ، محیط های ابری از نظارت بر AI بهره مند می شوند. ماهیت پویا زیرساخت های ابری – با منابع ایجاد شده ، اصلاح و نابود شده به طور مداوم – نظارت بر رعایت دستی را دشوار می کند. سیستم های AI می توانند تغییرات پیکربندی را ردیابی کنند ، جریان داده ها را رصد کنند و اطمینان حاصل کنند که کنترل های امنیتی با تکامل محیط به درستی پیکربندی می شوند. این توانایی در حفظ انطباق در عملیات تجاری ابر محور مهم است.
علاوه بر این ، هوش مصنوعی می تواند رعایت انطباق در چرخه کامل داده ها ، از جمع آوری و پردازش گرفته تا ذخیره و حذف را کنترل کند. با اجرای یک سکوی اتوماسیون انطباق مانند Thoropass ، سازمانها می توانند به اطمینان از اینكه شیوه های رسیدگی به داده ها با الزامات نظارتی در طول هر مرحله از پردازش سازگار باشند ، اطمینان حاصل كنند. پوشش جامع به سازمانها کمک می کند تا حتی با افزایش حجم داده ها و پیچیدگی های پردازش ، انطباق قابل توجهی را حفظ کنند.
تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده برای مدیریت ریسک انطباق
فراتر از نظارت واکنشی ، هوش مصنوعی می تواند تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده ای را ارائه دهد که می تواند خطرات احتمالی انطباق را قبل از تحقق تشخیص دهد. تجزیه و تحلیل الگوهای تاریخی ، رفتارهای کاربر و تنظیمات سیستم به سیستم های هوش مصنوعی اجازه می دهد سناریوهایی را پیش بینی کنند که ممکن است منجر به نقض انطباق شود. توانایی پیش بینی به سازمانها اجازه می دهد تا اقدامات پیشگیرانه را اجرا کنند و آسیب پذیری ها را بطور پیشگیرانه برطرف کنند.
تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده همچنین می تواند استراتژی انطباق و تخصیص منابع را آگاه کند ، و شناسایی زمینه های بالاترین ریسک و پیش بینی چالش های پیروی از آینده به سازمان ها کمک می کند تا سرمایه گذاری های امنیتی و تلاش های انطباق خود را در اولویت قرار دهند. کاربرد استراتژیک هوش مصنوعی تضمین می کند که منابع محدود به سمت خطرناک ترین مناطق خطر هدایت می شوند.
گزارش نظارتی و مزایای مستندات
سیستم های نظارت بر هوش مصنوعی در تولید مسیرهای حسابرسی جامع و مستندات مربوط به انطباق عملکرد خوبی دارند. سیستم ها می توانند به طور خودکار شواهد و مدارک مربوط به فعالیت های انطباق را در قالب های مناسب برای گزارش نظارتی جمع آوری ، همبستگی و ارائه دهند. چنین توانایی بار اداری مرتبط با مستندات مربوط به انطباق را کاهش می دهد و به اطمینان از صحت و کامل بودن کمک می کند.
قابلیت های گزارش دهی خودکار همچنین ارزیابی های مکرر و مفصل تر را امکان پذیر می کند. سازمان ها به جای انتظار برای ممیزی سالانه ، می توانند گزارش های مربوط به انطباق در زمان واقعی را تولید کنند که دید مداوم در وضعیت محافظت از داده های آنها را فراهم می کند. قابلیت ارزیابی مداوم به سازمانها کمک می کند تا سریعتر شکاف های انطباق را شناسایی و برطرف کنند و خطر تخلفات نظارتی را کاهش می دهد.
انتقال به نظارت بر انطباق با AI نشان دهنده یک به روزرسانی تکنولوژیکی است و نشانگر تغییر به سمت محافظت از داده های مؤثرتر ، کارآمدتر و جامع تر است. با تکامل الزامات نظارتی و تهدیدهای سایبری پیچیده تر می شوند ، توانایی حفظ نظارت مستمر بر انطباق حفاظت از داده ها نه تنها سودمند بلکه ضروری می شود. سازمان هایی که قابلیت های محور AI را اتخاذ می کنند ، خود را برای تأمین نیازهای فعلی انطباق و سازگاری با چشم انداز نظارتی فردا قرار می دهند.
نویسنده مهمان: سالی گیلز
منبع تصویر: pexels
