Data-centric security is an approach to security that emphasizes the dependability of the data itself rather than the security of networks, servers, or applications.
Keamanan data-sentris adalah pendekatan keamanan yang menekankan terhadap keamanan data itu sendiri daripada keamanan jaringan, server, atau aplikasi.
Data-centric security is evolving rapidly as enterprises increasingly rely on digital information to run their business and big data projects become mainstream.
Keamanan data-sentris berkembang pesat karena perusahaan semakin bergantung pada informasi digital untuk menjalankan bisnis mereka dan proyek mahadata menjadi umum.
Data-centric security also allows organizations to overcome the disconnect between IT security technology and the objectives of business strategy by relating security services directly to the data they implicitly protect; a relationship that is often obscured by the presentation of security as an end in itself.
Keamanan data-sentris juga memungkinkan organisasi untuk mengatasi ketidaksinambungan antara teknologi keamanan TI dan tujuan dari strategi bisnis dengan cara menghubungkan layanan keamanan terkait secara langsung dengan data yang dilindungi secara implisit; hubungan ini sering disamarkan oleh penyajian keamanan yang dianggap sebagai tujuan akhir.
Common processes in a data-centric security model include: Discover: the ability to know what data is stored where including sensitive information.
Proses umum dalam model keamanan data-sentris meliputi: Temukan: kemampuan untuk mengetahui data apa yang disimpan di mana memiliki informasi yang sensitif.
Protect: the ability to defend against data loss or unauthorized use of data and prevent sensitive data from being sent to unauthorized users or locations.
Lindungi: kemampuan untuk mempertahankan terhadap kehilangan data atau penggunaan data yang tidak sah dan mencegah data sensitif dikirim ke pengguna atau lokasi yang tidak sah.
Monitor: the constant monitoring of data usage to identify meaningful deviations from normal behavior that would point to possible malicious intent.
Pantau: pemantauan penggunaan data yang konstan untuk mengidentifikasi penyimpangan dari perilaku normal yang akan menunjukkan kemungkinan niat jahat.
From a technical point of view, information (data)-centric security relies on the implementation of the following: Information (data) that is self-describing and defending.
Dari sudut pandang teknis, keamanan informasi(data)-sentris bergantung pada penerapan beberapa hal sebagai berikut: Informasi (data) yang menggambarkan dan mempertahankan diri.
Policies and controls that account for business context.
Kebijakan dan kontrol yang memperhitungkan konteks bisnis.
Information that remains protected as it moves in and out of applications and storage systems, and changing business context.
Informasi yang tetap terlindungi saat informasi tersebut bergerak masuk dan keluar dari aplikasi dan sistem penyimpanan, dan mengubah konteks bisnis.
Policies that work consistently through the different data management technologies and defensive layers implemented.
Kebijakan yang bekerja secara konsisten melalui berbagai teknologi manajemen data dan lapisan-lapisan pertahanan diterapkan.
Data access control is the selective restriction of access to data.
Kontrol akses data adalah pembatasan akses secara selektif terhadap data.
Defining proper access controls requires to map out the information, where it resides, how important it is, who it is important to, how sensitive the data is and then designing appropriate controls.
Menentukan kontrol akses yang tepat perlu memetakan informasi, di mana ia berada, seberapa pentingnya, siapa yang penting, seberapa sensitif data, dan kemudian merancang kontrol yang sesuai.
Encryption is a proven data-centric technique to address the risk of data theft in smartphones, laptops, desktops and even servers, including the cloud.
Enkripsi adalah teknik data-centris yang terbukti untuk mengatasi risiko pencurian data di ponsel cerdas, laptop, desktop, dan bahkan server, termasuk cloud.
One limitation is that encryption is not always effective once a network intrusion has occurred and cybercriminals operate with stolen valid user credentials.
Satu batasan adalah bahwa enkripsi tidak selalu efektif apabila intrusi jaringan telah terjadi dan penjahat cyber beroperasi dengan kredensial pengguna valid yang telah dicuri.
Data Masking is the process of hiding specific data within a database table or cell to ensure that data security is maintained and that sensitive information is not exposed to unauthorized personnel.
Penyembunyian data adalah proses menyembunyikan data tertentu dalam tabel atau sel basis data untuk memastikan bahwa keamanan data dijaga dan bahwa informasi sensitif tidak terpapar ke personel yang tidak berwenang.
This may include masking the data from users, developers, third-party and outsourcing vendors, etc.
Ini mungkin termasuk menutupi data dari pengguna, pengembang, pihak ketiga dan vendor outsourcing, dll.
Data masking can be achieved multiple ways: by duplicating data to eliminate the subset of the data that needs to be hidden, or by obscuring the data dynamically as users perform requests.
Penyembunyian data dapat dicapai dengan berbagai cara: dengan menduplikasi data untuk menghilangkan bagian dari data yang perlu disembunyikan, atau dengan mengaburkan data secara dinamis saat pengguna melakukan permintaan.
Monitoring all activity at the data layer is a key component of a data-centric security strategy.
Memantau semua aktivitas pada lapisan data adalah komponen kunci dari strategi keamanan data-sentris.
It provides visibility into the types of actions that users and tools have requested and been authorized to on specific data elements.
Ini memberikan visibilitas ke dalam jenis tindakan yang telah diminta pengguna dan alat dan diotorisasi pada elemen data tertentu.
Continuous monitoring at the data layer combined with precise access control can contribute significantly to the real-time detection of data breaches, limits the damages inflicted by a breach and can even stop the intrusion if proper controls are in place.
Pemantauan secara berkelanjutan pada lapisan data yang dikombinasikan dengan kontrol akses yang tepat dapat berkontribusi secara signifikan pada deteksi pelanggaran data secara real-time, membatasi kerusakan yang ditimbulkan oleh pelanggaran dan bahkan dapat menghentikan intrusi jika kontrol yang tepat sudah ada.
Heterogeneity and diversity of cloud services and environments demand fine-grained access control policies and services that should be flexible enough to capture dynamic, context, or attribute-based access requirements and data protection.
Heterogenitas dan keragaman layanan dan lingkungan komputasi awan menuntut layanan kontrol akses detail dan kebijakan yang harus cukup fleksibel untuk merekam secara dinamis, konteks, atau persyaratan akses berdasarkan atribut dan proteksi data.