星期一, 21 7 月, 2025
No Result
View All Result
AI TAIWAN 台灣人工智慧中心
  • Home
  • AI 綜合新聞
  • AI 自動化與 AI Agents
  • AI 智慧產業
  • 機器學習與應用
  • 自然語言處理
  • 神經連結和腦機接口
  • 機器人與自動化
  • 道德與法規
  • 安全
AI TAIWAN 台灣人工智慧中心
  • Home
  • AI 綜合新聞
  • AI 自動化與 AI Agents
  • AI 智慧產業
  • 機器學習與應用
  • 自然語言處理
  • 神經連結和腦機接口
  • 機器人與自動化
  • 道德與法規
  • 安全
No Result
View All Result
AI TAIWAN 台灣人工智慧中心
No Result
View All Result
Your Ad
Home AI 智慧產業

保護公司數據資產依賴於技術和人力雙方

2025-01-29
in AI 智慧產業
0 0
0
保護公司數據資產依賴於技術和人力雙方
Share on FacebookShare on Twitter
Your Ad


在面對複雜的網路攻擊時,資料安全變得非常重要。公司需要不斷改善流程和系統,以保護敏感信息。

雖然先進的網路安全技術可以提供很大幫助,但這些技術無法單獨運作。確保全面的安全需要人類與機器之間的合作。

技術和人類各有其獨特的優勢和劣勢。軟體可以自動化防禦,並使團隊能快速應對安全漏洞,但無法防止疏忽和消除內部威脅。同樣地,受過培訓的員工能最有效地識別網路釣魚攻擊和標示可疑活動,但他們缺乏機器的靈活性和一致性。

在這篇文章中,讓我們來看看公司如何在優化人為因素的同時,結合尖端的技術保護措施來增強資料安全。

技術保護措施

公司中的技術保護措施是指用來保護組織及其利害關係者敏感數據的工具和系統。以下是三個關鍵的數位安全措施。

1. 零信任網路訪問 (Zero Trust Network Access, ZTNA)

零信任網路訪問 (ZTNA) 顧名思義,需要每個用戶和裝置在訪問組織數據時不斷進行自我驗證。

這個框架將每一次互動視為潛在威脅,直到證明不是。無論是公司的手機還是老員工,他們每次登入時都必須提供驗證。

這樣可以加強全公司的數據安全,確保用戶和裝置只有在真正需要資源或控制時才可獲得訪問權限。ZTNA還能減少遭受網路攻擊和內部威脅的風險。此外,它可以輕鬆地在任何工作環境中實施,包括遠端工作的分散團隊。

請注意,這需要與正確的解決方案結合。員工應該能夠無縫地驗證身份,以保持生產力。

2. 更新和修補程式

團隊使用的軟體和系統應持續改善資料安全性。更新會解決錯誤和新增功能,確保你擁有最新的技術。

修補程式是用來填補安全漏洞的增強措施,旨在在安全缺陷成為資料外洩入口之前解決這些問題。團隊需要監視供應商發布的更新,自動部署修補程式,並優先處理關鍵修復。持續的警覺性對於確保所有技術保持在最佳狀態非常重要。

此外,公司需要定期對所有使用的軟體和系統進行審核。這對於主動識別和解決安全問題至關重要。

有時這些更新和修補不僅僅是將一段程式碼部署到現有的數位基礎設施中。它也可能意味著更換舊設備、採用更合規的工具和修改現有的軟體整合。

正確的行動路徑可以通過團隊的審核和評估共同決定。

3. 先進的安全技術

除了 ZTNA 和及時的更新,團隊還應實施其他安全措施,如加密、權限管理和實時威脅檢測。

此外,人工智慧 (AI) 和機器學習 (ML) 技術可以進一步加強網路防禦。這些技術可以分析大量數據集,以識別潛在入侵的異常情況。

機器學習不斷適應,以確保其在快速演變的威脅面前仍然有效。

其他安全技術還包括生物識別技術、虛擬私人網路 (VPN) 和單一登入 (SSO) 解決方案。

人為因素

人為因素是指在組織中使用上述技術執行日常任務的人員及其工作流程。

公司可以通過以下三種方式加強人為因素,補充現有的安全數位基礎設施。

1. 員工警覺性作為人類防火牆

疏忽和錯誤是自然的。處理複雜且時間緊迫任務的團隊有時可能會犯錯,而不知情地暴露組織數據。因此,公司必須幫助員工學習最佳實踐並遵循這些做法。

培訓模組還可以教育人力資源識別威脅,如網路釣魚攻擊、創建強密碼以及避免在網上進行冒險行為。

這種共同努力使員工提供額外的防禦層,可以將團隊轉變為人類防火牆。受過良好訓練的員工能主動識別威脅、報告問題並遵循協議以降低脆弱性。

公司可以通過提供知識庫的支持資源、模擬演練、現場會議和互動工作坊來建立強大的人類防火牆。

2. 事件響應準備

沒有任何安全措施是完美的。即使是使用最好的安全軟體並接受充分培訓的團隊,事件仍然可能發生。擁有一個明確的行動計劃以迅速處理這些事件並恢復正常運作非常重要。

事件響應計劃通常是一個操作手冊,詳細說明在安全漏洞發生時的角色、責任和逐步行動。這些可以通過定期的桌面演練和模擬進行演練。

此外,這些演練可以幫助員工在實際的安全漏洞事件中保持冷靜並改善團隊協調。他們還能揭示這些操作手冊的改進空間。

保持對關鍵利害關係者的聯絡名單的更新也是為潛在的網路安全事件做好準備的重要部分。無論是 IT 團隊還是法律顧問,他們都需要知道如何正確且快速地報告問題。

3. 協作的安全努力

隨著團隊變得越來越跨功能且敏捷,資料安全已成為共同的責任。公司必須調整團隊的努力與安全實踐,以使其成為現實。

例如,IT 和人力資源部門可以合作確保員工入職流程的安全。同樣,行銷和銷售專業人員也可以確保客戶數據的保護。

此外,組織應該培養開放和誠實的文化,使員工可以自由報告問題並提出增強資料安全的建議。

這可能是整個過程中最重要的部分,因為其他一切都取決於團隊之間的合作以及安全協議與公司目標的對齊。

整合技術與人為保護措施

雖然技術提供強大的工具來防止和檢測威脅,但人類的警覺性仍然是不可或缺的。整合這兩者創造出一個全面的防禦系統,抵禦現代安全威脅。

組織可以通過將安全意識融入日常操作來實現這一目標。例如,定期溝通潛在威脅、認可識別風險的員工和舉辦遊戲化的培訓課程,可以鼓勵參與和責任感。

不斷演進的安全策略同樣重要。網路威脅不斷變化,人類和技術保護措施必須保持領先。定期審核、系統升級和培訓課程確保組織隨時準備應對挑戰。利用 AI 驅動的工具,同時教育員工,能夠創建一個適應性強且有韌性的系統。

最後,了解通過整合技術和最佳實踐來實現資料安全是一個持續的過程至關重要。目標是一次解決一個問題,或一次帶來一個改進。

這將幫助你評估你的方法是否有效,同時也給員工時間適應技術棧和操作程序的變化。

總結

保護公司資料資產需要一個平衡的方法,利用先進的技術和人類的警覺性。

技術提供必要的工具,如 ZTNA、定期更新、加密和 AI 驅動的威脅檢測。與此同時,員工作為人類防火牆,通過培訓、意識和合作來識別和減輕安全威脅。

未來,你可以從評估當前的網路安全框架開始,找到需要升級的領域。然後,與利害關係者合作,根據優先級和影響逐步接近這些問題。



新聞來源

本文由 AI 台灣 運用 AI 技術編撰,內容僅供參考,請自行核實相關資訊。
歡迎加入我們的 AI TAIWAN 台灣人工智慧中心 FB 社團,
隨時掌握最新 AI 動態與實用資訊!

Tags: cybersecuritydata securitysecuring data assetsZero Trust保護公司數據資產依賴於技術和人力雙方
Previous Post

Qwen AI 推出 Qwen2.5-Max:一個大型 MoE LLM,經過海量數據預訓練,並以精選 SFT 和 RLHF 配方進行後訓練

Next Post

Qwen 2.5-Max在某些基準測試中超越了DeepSeek V3

Related Posts

DeepSeek 是提醒人們以謹慎態度接觸AI未知領域的警示
AI 智慧產業

DeepSeek 是提醒人們以謹慎態度接觸AI未知領域的警示

2025-03-17
ServiceNow 部署 AI 代理以提升企業工作流程
AI 智慧產業

ServiceNow 部署 AI 代理以提升企業工作流程

2025-03-14
谷歌推出最新的開放式人工智慧模型
AI 智慧產業

谷歌推出最新的開放式人工智慧模型

2025-03-12
阿里巴巴 Qwen QwQ-32B:縮放強化學習展示
AI 智慧產業

阿里巴巴 Qwen QwQ-32B:縮放強化學習展示

2025-03-06
人工智慧語音模型減少醫療轉錄錯誤
AI 智慧產業

人工智慧語音模型減少醫療轉錄錯誤

2025-03-04
安全數據以促進更好的決策與合作:擁抱數據清理空間
AI 智慧產業

安全數據以促進更好的決策與合作:擁抱數據清理空間

2025-03-04
Next Post
Qwen 2.5-Max在某些基準測試中超越了DeepSeek V3

Qwen 2.5-Max在某些基準測試中超越了DeepSeek V3

Qwen 2.5-Max 在某些基準測試中優於 DeepSeek V3

Qwen 2.5-Max 在某些基準測試中優於 DeepSeek V3

發佈留言 取消回覆

發佈留言必須填寫的電子郵件地址不會公開。 必填欄位標示為 *

Archives

  • 2025 年 6 月
  • 2025 年 4 月
  • 2025 年 3 月
  • 2025 年 2 月
  • 2025 年 1 月
  • 2024 年 12 月
  • 2024 年 11 月
  • 2024 年 10 月
  • 2024 年 9 月
  • 2024 年 8 月
  • 2024 年 7 月
  • 2024 年 6 月
  • 2024 年 5 月
  • 2024 年 4 月
  • 2024 年 3 月
  • 2024 年 2 月
  • 2023 年 10 月
  • 2023 年 9 月
  • 2023 年 8 月
  • 2023 年 7 月
  • 2023 年 5 月
  • 2023 年 3 月
  • 2023 年 1 月
  • 2022 年 12 月
  • 2022 年 11 月
  • 2022 年 5 月
  • 2022 年 4 月
  • 2022 年 1 月
  • 2021 年 11 月
  • 2021 年 8 月
  • 2021 年 5 月
  • 2021 年 3 月
  • 2021 年 1 月
  • 2020 年 12 月
  • 2020 年 10 月
  • 2020 年 9 月
  • 2019 年 7 月
  • 2018 年 11 月

Categories

  • AI 智慧產業
  • AI 綜合新聞
  • AI 自動化與 AI Agents
  • 安全
  • 機器人與自動化
  • 機器學習與應用
  • 神經連結和腦機接口
  • 自然語言處理
  • 道德與法規
Your Ad
  • 關於我們
  • 廣告合作
  • 免責聲明
  • 隱私權政策
  • DMCA
  • Cookie 隱私權政策
  • 條款與條件
  • 聯絡我們
AI TAIWAN

版權 © 2024 AI TAIWAN.
AI TAIWAN 對外部網站的內容不負任何責任。

Welcome Back!

Login to your account below

Forgotten Password?

Retrieve your password

Please enter your username or email address to reset your password.

Log In
No Result
View All Result
  • Home
  • AI 綜合新聞
  • AI 自動化與 AI Agents
  • AI 智慧產業
  • 機器學習與應用
  • 自然語言處理
  • 神經連結和腦機接口
  • 機器人與自動化
  • 道德與法規
  • 安全

版權 © 2024 AI TAIWAN.
AI TAIWAN 對外部網站的內容不負任何責任。