إرسال السجلات والتنبيهات وبيانات القياس عن بُعد عبر صمام ثنائي البيانات

اكتشف كيف
نستخدمُ الذكاء الاصطناعي في ترجمات الموقع، ومع أننا نسعى جاهدين لبلوغ الدقة قد لا تكون هذه الترجمات دقيقةً بنسبة 100% دائمًا. تفهّمك لهذا الأمر هو موضع تقدير لدينا.

البحث عن البيانات الحساسة في SharePoint باستخدام Proactive DLP™ قبل أن يكشف عنها Copilot

عندما تتمكن «Agentic AI» من الوصول إلى الملفات المنسية، تظهر مخاطر تسرب البيانات.
بقلم أوانا بريدويو
شارك هذا المنشور

على مدى أكثر من عقدين من الزمن، كانت الملفات التي تضمّن استمرار عمل المؤسسات تُنقل إلى مجلد في SharePoint وتُشارك مع «الجميع باستثناء المستخدمين الخارجيين»، ولم يقم أحد بمراجعة ضوابط الوصول تلك. وحتى السنوات الأخيرة، لم تكن هذه الملفات تشكل خطرًا إلا إذا كان هناك من يعرف أين يبحث عنها.

لم يعد الأمر كذلك.

لا تحتاج برامج الذكاء الاصطناعي مثل Microsoft 365 Copilot إلى معرفة أين تبحث قبل أن تعرض البيانات التي ظلت مخزنة في مستودع البيانات منذ وقت بعيد. يمكن توجيه طلب إلى البرنامج، وسوف يعرض كل ما يحق للمستخدم الطالب رؤيته من الناحية الفنية.

من الناحية العملية، يمكن أن يعمل الذكاء الاصطناعي القائم على الوكالة (Agentic AI) كأداة لزيادة الإنتاجية، وكاختبار ضغط غير مخطط له لسياسات تصنيف البيانات في SharePoint. لكن هذه ميزة وليست عيبًا، وهي أحد الأسباب التي دفعت تقريرًا صادرًا عن Gartner إلى الكشف عن أن 40% من قادة تكنولوجيا المعلومات الذين شملهم الاستطلاع أخروا طرح Copilot بسبب مخاوفهم من الإفراط في مشاركة المعلومات.

وهذا يقودنا إلى سؤال جوهري: هل تعرف حقًا نوع البيانات الموجودة في مستودعات SharePoint الخاصة بك؟ إذا كانت الإجابة «ليس بالضبط»، فقد حان الوقت لمعرفة ذلك؛ قبل عملية النشر التالية لتقنية الذكاء الاصطناعي.

كل مستند لم يتم تحديده أو تصنيفه أو حمايته يمثل معلومة أخرى يمكن لـ «كوبيلوت» (Copilot) أن يعرضها للمستخدمين الذين لديهم بالفعل إذن بالوصول إليها. ولذلك، ينبغي أن يُعتبر أمن بيانات «كوبيلوت» من خلال سياسات منع فقدان البيانات (DLP) أولوية فورية للمؤسسات، بدلاً من أن يكون مجرد مشاريع حوكمة طويلة الأجل.

كيف يتسبب «كوبيلوت» في تحويل ملفات «شيربوينت» القديمة إلى تسريبات للبيانات

تسيطر الهجمات الإلكترونية على النقاش الدائر حول «كوبيلوت» و«شيربوينت»، ومع ذلك فإن سوء إدارة المعلومات في «شيربوينت» هو ما يزيد من احتمال تعرض البيانات الحساسة للخطر.

يحترم Copilot الأذونات الممنوحة بالفعل للمستخدمين. ربما تم تعيين رابط المشاركة بنطاق واسع جدًّا. أو ربما ورث مجلد ما أذوناته من موقع أصل. في كلتا الحالتين، إذا كان الملف قابلاً للوصول من الناحية الفنية، فيمكن لـ Copilot العثور عليه وقراءته وتلخيصه في ثوانٍ. لكنه لن يحكم على ما إذا كان ينبغي مشاركة تلك المعلومات أم لا، مما يجعل كل عملية نشر لـ Agentic AI بمثابة تسرب بيانات محتمل.

إذا استبعدنا المنتجات والموردين الفرديين، فإن المخاطر التي ينطوي عليها «كوبيلوت» تنقسم عادةً إلى عدد قليل من الأنماط المألوفة.

تم فهرسة البيانات المحمية وإرجاعها إلى مستخدمين غير مصرح لهم

تشير وثائق مايكروسوفت إلى أن «كوبيلوت» لا يعرض سوى البيانات التي يمكن لكل فرد الوصول إليها. وهذا أمر مطمئن، إلى أن تلاحظ أن مايكروسوفت لم تذكر أبدًا أن «كوبيلوت» يتحقق مما إذا كانت تلك الأذونات لا تزال صحيحة. فهو يلتزم بها تمامًا كما تم تكوينها، مع كل الأخطاء التي قد تتضمنها. يمكن أن تكون بيانات الاعتماد ومفاتيح « API » والمعلومات الشخصية (PII) مخبأة في عمق ثلاثة مجلدات داخل مستودع لا يزوره أحد، لكن يمكن للجميع الوصول إليه. قد لا يكون العثور عليها سهلاً، لكنها لا تزال مفهرسة. وقد كشف تحليل أجرته شركة Concentric AI لأكثر من 550 مليون سجل أن أكثر من مليوني سجل من البيانات الحساسة تمت مشاركتها دون أي قيود.

ورغم أن «كوبيلوت» لم تكن السبب في ظهور هذه المشكلة، إلا أنها ساهمت في تسريع تفاقم عواقب سنوات من قرارات المشاركة التي كانت مدفوعة بالراحة، وخلل في وراثة الأذونات، ومواقع لم يخطر ببال أحد إزالتها.

الكشف عن البيانات الخاضعة للتنظيم في الملخصات التي تُعدّها الذكاء الاصطناعي

يستخدم المحترفون «Copilot» لإعداد الملخصات، ويقوم الوكيل بالرد بناءً على أي بيانات يمكنه الوصول إليها تقنيًّا. ولا يوجد لديه مفهوم يميز بين «ما يُسمح بتلخيصه» و«ما هو محمي قانونيًّا». وفي الواقع:

  • يسأل محلل في قسم الموارد البشرية عن المزايا، فيحصل على إجابة تستند جزئيًا إلى عقود إنهاء الخدمة السرية المبرمة مع موظفين سابقين.
  • يطلب أحد المسؤولين الإداريين في المستشفى تقريرًا محدثًا عن ملاك الموظفين في أحد الأقسام، ويستمد الملخص ملاحظات علاج المرضى من موقع SharePoint سريري تم مشاركته بشكل مفرط.
  • تستقي النظرة العامة على القسم الأرقام المالية التي لم يتم الإفصاح عنها بعد، والتي من المفترض أن تظل حصرية لقسم الشؤون المالية حتى موعد مؤتمر الإعلان عن الأرباح.

لا تبدأ أي من هذه الحالات كمحاولات للعثور على أي معلومات حساسة؛ بل ينشأ التسريب عن طلب روتيني وسياسات ضعيفة تتعلق بإدارة المعلومات في SharePoint.

مخالفات الامتثال عند تدقيق تفاعلات نظام المساعد الإلكتروني للطيار

يقوم «كوبيلوت» بتسجيل كل تفاعل لأغراض التدقيق والتحقيق.

ويمكن أن تُظهر تلك السجلات نفسها أن البيانات الحساسة أو الخاضعة للوائح التنظيمية قد تم الوصول إليها دون اتخاذ الاحتياطات الكافية. فإذا لم تقم المؤسسة بتطبيق سياسات منع تسرب البيانات (DLP) أو تصنيف محتوى SharePoint الحساس، فقد يسترد Copilot بيانات شخصية أو سجلات مالية أو مستندات سرية يمكن للمستخدمين الوصول إليها من الناحية التقنية.

خلال تحقيق يتعلق باللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) (على سبيل المثال) أو تدقيق الامتثال، يمكن أن تثبت سجلات التشغيل تلك أن المؤسسة لم تكن تمتلك ضوابط مناسبة على تلك البيانات، مما أدى إلى انتهاكات للامتثال.

كيف تحمي « Proactive DLP » البيانات قبل أن يعرضها «Copilot» للخطر

إذا كانت المؤسسات لا ترغب في أن يكشف «Copilot» (أو أي عوامل أخرى) عن بياناتها، فعليها تحديد موقعها وحمايتها قبل نشر العوامل. وتكمن المشكلة في أن الفرق لا تمتلك فكرة كاملة عما يوجد في بيئة «SharePoint» الخاصة بها، في حين تستمر الملفات الحساسة في التراكم على مر السنين. وبدون سياسات التصنيف والحماية، تظل تلك البيانات غير مرئية إلى أن يكشفها شيء ما.

يعمل «Copilot» على تسريع عملية الكشف. فإذا اتبعت نهجًا رد الفعل، فستضطر إلى الانتظار حتى يكشف تفاعل ما مع الذكاء الاصطناعي عن معلومات حساسة لتتمكن من تحديد تلك البيانات وحجبها. وبحلول ذلك الوقت، تكون المؤسسة قد واجهت بالفعل تسربًا للمعلومات كان من الممكن تجنبه.

Proactive DLP، من ناحية أخرى، يعالج المشكلة في مرحلة مبكرة. فهو يحدد المحتوى الحساس باستمرار، ويطبق إجراءات الحماية المناسبة، ويوفر لفرق الأمن رؤية واضحة قبل أن يتوسع نطاق استخدام الذكاء الاصطناعي. وعند تطبيقه، يؤدي ذلك إلى:

  • الكشف المبكر، حيث يتم العثور على البيانات الحساسة وحجبها بحيث لا يتمكن «كوبيلوت» من عرضها
  • تنفيذ السياسات من خلال التطبيق التلقائي للتشفير أو العزل أو حجب المعلومات أو الحذف بناءً على درجة حساسية البيانات
  • الاستعداد للامتثال، وهو ما يوفر طريقة واضحة لإثبات أن المعلومات الحساسة قد تم تصنيفها وخضعت للضوابط اللازمة قبل أن يطلب المدققون أدلة على ذلك
  • التطبيق التدريجي الخاضع للرقابة: بحلول الوقت الذي يتم فيه تفعيل «كوبيلوت» أخيرًا على نطاق أوسع من مجموعات المستخدمين، تكون البيانات التي تنطوي على مخاطر قد تم معالجتها

تدعم منصات مثل MetaDefender™ Storage Security هذا النهج من خلال الفحص والتصنيف المستمرين للمحتوى، مما يساعد المؤسسات على إرساء الأسس الإدارية اللازمة لتبني الذكاء الاصطناعي بأمان.

النقطة الأساسية: إن الجمع بينالمسح المستمروتصنيف بيانات مستودع SharePoint يؤدي إلى رؤية أوضح لنوع البيانات التي تخزنها الشركات فعليًّا – والتي قد يشاركها Copilot.

كيف تعمل تقنية Proactive DLP™ من شركة « OPSWAT» في MetaDefender Storage Security

لا يحل نظام DLP مشكلات حوكمة SharePoint المتراكمة على مدى سنوات. لكنه يخفف من حدة العواقب عندما تظهر تلك الثغرات من خلال Copilot. فالمستند الذي تم تحديده وتصنيفه وحجب أجزاء منه تلقائيًا يمثل خطرًا مختلفًا تمامًا عن الملف الذي يحتوي على معلومات حساسة ويظهر في رد تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي، وذلك لأن الشركة نسيت وجود هذا الملف.

وهنا تبدأ تقنية Proactive DLP™، التي تستخدمها شركة MetaDefender Storage Security ، من خلال تكاملها الأصلي مع SharePoint، في الكشف عن البيانات الحساسة التي قد لا تدرك المؤسسات وجودها لديها.

الخطوة 1: الكشف عن البيانات الحساسة

أولاً، يتعين على المؤسسات الإجابة عن سؤالين أساسيين: ما هي البيانات الحساسة التي تمتلكها، وأين توجد فعليًّا؟ MetaDefender يبدأ برنامج «Storage Security » من هذه النقطة، حيث يقوم بمسح المحتوى عبر أكثر من 125 نوعًا من الملفات.

لا تقتصر الرؤية على ملفات الإنتاجية فحسب. فالتوافق مع الملفات الكبيرة يزود المؤسسات بصورة شاملة لما هو موجود في بيئات التخزين الخاصة بها.

في الواقع العملي، تعمل تقنيتا التعرف على الحروف (OCR) والتعرف على الكيانات المسماة على اكتشاف رقم الضمان الاجتماعي الموجود ضمن ملف PDF ممسوح ضوئيًا، أو رقم بطاقة الائتمان الموجود داخل صورة ما. وبفضل هذه الخطوة، يمكن للمؤسسات إزالة النقاط العمياء التي قد تحول «Copilot» عن غير قصد إلى نقطة مراقبة.

نظرًا لأن التوقيت لا يقل أهمية عن عملية الكشف، فإن MetaDefender Storage Security يقوم بإجراء عمليات الفحص عند تحميل الملفات أو تعديلها، وليس فقط وفقًا لجدول زمني ثابت. يتم فحص أي ملف جديد بحثًا عن البيانات الحساسة فور وصوله. ويشكل انتظار فترة الفحص التالية مخاطرة؛ فقد يظل الملف مكشوفًا، ويمكن لـ Copilot الوصول إليه، لأسابيع قبل أن يدرك أي شخص وجوده أصلاً.

الخطوة 2: تحديد وتصنيف

إن العثور على البيانات لا يكفي وحده؛ فالخطوة التالية هي تحديد معنى هذه البيانات، ومن المفترض أن يطلع عليها. يقوم موقع « Proactive DLP » بتصنيف الملفات وفقًا للأطر التنظيمية القائمة:

  • معيار PCI-DSS الخاص بأرقام بطاقات الدفع،
  • قانون HIPAA المتعلق بالمعلومات الصحية المحمية،
  • اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) فيما يتعلق بالبيانات الشخصية بموجب قانون الاتحاد الأوروبي.

توفر هذه الخطوة طريقة متسقة للتمييز بين المحتوى التجاري العادي والمعلومات التي تتطلب حماية إضافية. وبناءً على هذه التصنيفات، يمكن للمؤسسات استخدام سياساتها القائمة على المحتوى لتفعيل عمليات وضع العلامات، أو وضع العلامات المائية، أو إزالة البيانات الوصفية، أو حجب المعلومات، أو الاستبدال، أو سير عمل الموافقة. وتخضع المعلومات الحساسة للضوابط المناسبة دون الاعتماد على المراجعات اليدوية.

يحدد المسؤولون أنواع الملفات التي يتم تخطي فحصها، والمستودعات المشمولة بنطاق العملية، وما إذا كان الفحص سيتم تنفيذه وفقًا لجدول زمني محدد أم عند وقوع أحداث معينة. وعند إضافة موقع SharePoint جديد لاحقًا، فإنه يرث نفس سير العمل تلقائيًّا، دون الحاجة إلى إعادة التهيئة.

الخطوة 3: الحماية والإنفاذ

في حين أسفرت الخطوات الأولى عن إنتاج خريطة للتعرض للمخاطر، فإن الخطوة الأخيرة تتمحور حول اتخاذ الإجراءات اللازمة. يمكن للمؤسسات تطبيق سياسات آلية لحجب الحقول الحساسة، وإخفاء هوية المعلومات، ومنع عمليات النقل المحفوفة بالمخاطر، أو منع الملفات التي تحتوي على بيانات خاضعة للتنظيم من مغادرة البيئات المعتمدة. وتدعم هذه السياسات متطلبات الامتثال مثل PCI-DSS وHIPAA وGDPR.

ستكشف الذكاء الاصطناعي عن بيانات كانت مجهولة في السابق؛ وهذا الأمر لن يكون اختيارياً بمجرد إطلاق «كوبيلوت».

ما لا يزال في سيطرة المؤسسات هو تسلسل العمليات: أي ما إذا كانت البيانات الحساسة تُصنف وتخضع للسيطرة قبل أن يعثر عليها أحد المساعدين، أم بعد ذلك. وبالنسبة للشركات التي تمضي قدماً في نشر تقنيات الذكاء الاصطناعي، فإن ميزة « Proactive DLP » تعيد ترتيب هذا التسلسل؛ فهي تتيح إجراء النشر مع الحفاظ على البيانات الحساسة خاضعة لسياسة محددة، بدلاً من الاعتماد على أن الأذونات كانت صحيحة بالفعل.

كيف يعود تطبيق « Proactive DLP » قبل نشر «Copilot» بالفائدة على فرق الأمن والامتثال وتكنولوجيا المعلومات؟

تلاحظ فرق الأمن تحسناً ملحوظاً في وقت الاستجابة للحوادث.

الفريق الذي يعرف مسبقًا ما هي المعلومات الحساسة ومن يمكنه الوصول إليها لا يبدأ التحقيق في حادثة تسرب في «كوبيلوت» من الصفر. فهو على دراية بما كان معرضًا للخطر، ومكان وجوده، ومن كان لديه حق الوصول إليه. وهذا يحد من نطاق التحقيق، ويؤدي في الوقت نفسه إلى توضيح الصورة الكاملة للتهديد: فبدلاً من الاضطرار إلى فحص مئات المواقع غير السرية على «شيربوينت»، لا يُنظر إلا في المواقع التي تم تصنيفها على أنها حساسة.

بالنسبة لفرق الامتثال، تتجلى الفوائد في العمليات التي تدعم عمليات التدقيق.

يتيح التصنيف المستمر وسياسات منع تسرب البيانات (DLP) الأخرى للمؤسسة تقديم دليل، عند الطلب، على أن البيانات الخاضعة للتنظيم كانت خاضعة للرقابة قبل أن يلمسها «كوبيلوت» بأي شكل من الأشكال. وبدلاً من ذلك، سيجد المراجع سجلاً خالياً من أي مشاكل عند الاطلاع على السجلات التي قد تعكس أو لا تعكس الصورة الكاملة للامتثال.

يغفل قادة تكنولوجيا المعلومات السبب الرئيسي وراء تعثر معظم عمليات النشر في المقام الأول. وبالنسبة للمؤسسات التي تشعر بالقلق إزاء الإفراط في مشاركة الملفات، فإن التصنيف يغير طبيعة المخاطر الفعلية. فقد تظل هناك مشاركة مفرطة للملفات، لكن الملفات المهمة لا تتعرض لذلك، لأن تلك الطبقة تخضع لإدارة منفصلة. ويتم تحديد الجدول الزمني لعملية النشر بناءً على مزاياها الخاصة، وليس بناءً على مخاوف تتعلق بالحوكمة.

وتتضافر هذه العوامل الثلاثة جميعها لمساعدة الشركات على تسريع عملية نشر الذكاء الاصطناعي التفاعلي مع ما يرافق ذلك من مزايا إضافية: القدرة التنافسية، والمكاسب المالية، والقدرة على الابتكار.

إن تجاهل الحوكمة سيؤدي إلى إبطاء وتيرة تبني الذكاء الاصطناعي من خلال تعثر عمليات النشر، ودورات المراجعة القانونية، وعمليات إصلاح الأضرار الناجمة عن حوادث لم يكن أحد يتوقعها. فالتأكيد على الحماية أولاً يجعل المؤسسة تتحرك بسرعة أكبر، لأنها لا تعاني من «إرهاق اتخاذ القرار»، ولا تقلق بشأن ما إذا كان اتخاذ الخطوة التالية آمنًا أم لا.

خطوات تنفيذ سياسات « Proactive DLP » في SharePoint

يمكن تنفيذ عملية دمج سياسات منع فقدان البيانات في سير عمل معالجة الملفات على أربع مراحل، حيث تستند كل مرحلة إلى التي تسبقها.

المرحلة الأولى: الاستكشاف

ابدأ بإجراء تدقيق شامل لمستودعك بأكمله: كل موقع، ومكتبة مستندات، وموقع فرعي. ركّز على فحص محتوى الملفات، بدلاً من الاكتفاء بتحليل أسماء الملفات أو بنية المجلدات؛ فالبيانات الحساسة قد تكون مخبأة في ملفات PDF الممسوحة ضوئيًا، والصور، والملفات التي لم تُفتح منذ سنوات.

والنتيجة هي قائمة جرد: ما هي البيانات الموجودة، وأين توجد، ومن الذي يمكنه الوصول إليها حاليًا.

المرحلة الثانية: التصنيف

تحديد خط الأساس: ما هي المواقع التي يُتوقع أن تحتوي على بيانات خاضعة للتنظيم، وما هي مجموعات الأذونات المشروعة، وما هو الحجم المعتاد للمحتوى الحساس في قسم معين.

بناءً على هذا المعيار الأساسي، يتم تصنيف الملفات المكتشفة حسب درجة حساسيتها وأهميتها من الناحية التنظيمية (معيار PCI-DSS لبيانات الدفع، وقانون HIPAA للسجلات الصحية، واللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) للبيانات الشخصية). وبهذه الطريقة، يكون لكل ملف حالة محددة: إما أنه آمن للمشاركة، أو أنه حساس ومحمي.

المرحلة الثالثة: الحماية

تطبيق إجراءات رقابة تتناسب مع النتائج التي توصلت إليها المرحلة الثانية.

يتم حجب الملفات عالية المخاطر أو وضع علامة مائية عليها أو نقلها إلى مواقع ذات وصول مقيد؛ ويتم تقييد روابط المشاركة المفرطة في نطاقها لتقتصر على الأشخاص الذين يحتاجون إليها؛ كما يتم عزل المواقع التي تحتوي على بيانات خاضعة للتنظيم تمامًا عن الأذونات الافتراضية.

المرحلة الرابعة: الإدارة

تُعد بيئات البيانات أنظمة حية، حيث تصل ملفات جديدة يوميًا، ويغادر أشخاص جدد المؤسسة أو ينضمون إليها. ولذلك، ينبغي أن يكون تطبيق سياسة أمن التخزين ديناميكيًا أيضًا.

تقوم المراقبة المستمرة برصد الملفات الجديدة، والأذونات غير المصرح بها، وروابط المشاركة الحديثة فور ظهورها، كما يتم إعادة النظر في السياسات كلما طرأت تغييرات على البيئة أو على اللوائح التي تحكمها.

Secure مستودعات SharePoint الخاصة بك باستخدام MetaDefender Storage Security

الموقع الذي يُنشر فيه أكثر من اللازم، والإذن الافتراضي، وجداول البيانات التي لم يحمِها أحد بكلمة مرور؛ كل ذلك كان موجودًا قبل وقت طويل من ظهور أي مساعد ذكي قادر على الكشف عنه. ولهذا السبب، فإن مبدأ «الحماية أولًا، والتمكين ثانيًا» هو التسلسل الأمثل لإدارة الملفات الذي يناسب مستودعات SharePoint بشكل أفضل.

صنف البيانات، وقم بتطبيق نظام منع تسرب البيانات (DLP) حيثما دعت الحاجة، وسيصبح «كوبيلوت» بالضبط ما تم الترويج له: أداة إنتاجية تعمل داخل بيئة خاضعة للحوكمة. أما إذا تخطيت هذه الخطوة، فسيصبح «كوبيلوت» شيئًا آخر: عملية تدقيق سريعة للغاية وحرفية للغاية لمدى استعداد المؤسسة فعليًّا في مجال حوكمة البيانات، وما إذا كانت تعرف حقًّا ما كانت تخزنه طوال الوقت، وتُجرى هذه العملية دون إذن من أحد ودون الالتزام بجدول زمني محدد.

الخبر السار هو أن هذه العملية لا يتعين أن تبدأ من الصفر، ولا يتعين أن تتم قبل إعادة صياغة خارطة طريق Qs التالية. فهي تبدأ بمعرفة ما هو موجود فعليًّا في SharePoint في الوقت الحالي.

Secure مستودعات SharePoint الخاصة بك باستخدام MetaDefender Storage Security ؛ جرب التكامل مباشرةً على metadefender.com

بالنسبة للفرق المستعدة للبدء فورًا، يمكنكم التواصل معنا للاطلاع على كيفية تمكين MetaDefender Storage Security من تطبيق الحماية المستمرة من تسرب البيانات (DLP) في SharePoint.

الأسئلة المتداولة

ما هي المخاطر التي ينطوي عليها استخدام Microsoft Copilot مع SharePoint؟

يمكن لـ Microsoft Copilot الوصول إلى أي محتوى في SharePoint يُسمح للمستخدم بالفعل بعرضه، وتلخيصه. وإذا كانت الأذونات واسعة النطاق بشكل مفرط أو لم يتم تصنيف الملفات الحساسة وحمايتها بشكل سليم، فقد يعرض Copilot معلومات تجارية سرية أو بيانات شخصية أو محتوى خاضع للتنظيم، كان بإمكان المستخدمين الوصول إليه من الناحية الفنية، ولكن لم يكن من المتوقع أن يصلوا إليه.

ما المقصود بـ«الوقاية الاستباقية من فقدان البيانات» (Proactive DLP)؟

يُعد «الوقاية الاستباقية من فقدان البيانات» (DLP) نهجًا يعمل بشكل مستمر على اكتشاف البيانات الحساسة وتصنيفها وحمايتها قبل أن تتعرض للكشف من خلال المساعدين المعتمدين على الذكاء الاصطناعي أو المستخدمين أو سير العمل المؤسسي. وبدلاً من الاستجابة بعد وقوع حادثة كشف البيانات، تساعد «الوقاية الاستباقية من فقدان البيانات» ( Proactive DLP ) المؤسسات على تحديد المخاطر في مرحلة مبكرة وتطبيق سياسات الحماية المناسبة مسبقًا.

كيف يحمي « MetaDefender »Storage Security بيانات SharePoint؟

MetaDefender Storage Security يقوم بفحص مستودعات SharePoint باستمرار لاكتشاف المعلومات الحساسة عبر أكثر من 125 نوعًا من الملفات. ويصنف المحتوى وفقًا للمتطلبات التنظيمية مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) وقانون نقل التأمين الصحي والمسؤولية (HIPAA) ومعيار أمن بيانات صناعة بطاقات الدفع (PCI DSS)، ويمكنه تطبيق السياسات التي يحددها المسؤول تلقائيًا، مثل حجب المعلومات أو التشفير أو العزل أو سير عمل الموافقة، للمساعدة في حماية البيانات الحساسة قبل تعرضها للخطر.

هل يمكن لـ Microsoft Copilot تجاوز أذونات SharePoint؟

لا. يحترم Microsoft Copilot أذونات SharePoint الحالية ولا يصل إلا إلى المحتوى الذي يُسمح للمستخدم بالفعل بعرضه. ومع ذلك، إذا كانت الأذونات قديمة أو واسعة النطاق بشكل مفرط أو تم توريثها بشكل غير صحيح، فيمكن لـ Copilot أن يكشف بسرعة عن معلومات حساسة يمكن للمستخدمين الوصول إليها من الناحية الفنية، لكنهم ربما لم يعثروا عليها يدويًّا.

لماذا يتعين على المؤسسات تصنيف بيانات SharePoint قبل نشر Microsoft Copilot؟

يساعد تصنيف البيانات الحساسة قبل تفعيل Microsoft Copilot على تقليل مخاطر الإفراط في مشاركة المعلومات السرية، ويدعم الامتثال للوائح التنظيمية، ويضمن أن تكون الردود التي يولدها الذكاء الاصطناعي مستندة إلى محتوى يخضع لإدارة مناسبة.

ما هي أنواع البيانات الحساسة التي يمكن لـ « Proactive DLP » اكتشافها؟

Proactive DLP يمكنه تحديد مجموعة واسعة من المعلومات الحساسة، بما في ذلك المعلومات الشخصية المحددة للهوية (PII)، وبيانات بطاقات الدفع، والمعلومات الصحية المحمية (PHI)، وبيانات الاعتماد، ومفاتيح التوقيع الرقمي ( API )، وغيرها من المعلومات التجارية الخاضعة للتنظيم أو السرية.

هل يساعد موقع Proactive DLP في الامتثال للوائح GDPR وHIPAA وPCI DSS؟

نعم. من خلال تحديد البيانات الخاضعة للتنظيم وتصنيفها وحمايتها، تساعد خدمة « Proactive DLP » المؤسسات على الامتثال للوائح التنظيمية مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) وقانون نقل التأمين الصحي والمسؤولية (HIPAA) ومعيار أمن بيانات صناعة بطاقات الدفع (PCI DSS).

كما يوفر رؤية أوضح للبيانات الحساسة ويساعد في إثبات وجود ضوابط حوكمة مناسبة قبل أن تتمكن أنظمة الذكاء الاصطناعي أدوات من الوصول إلى محتوى المؤسسة.

كم مرة ينبغي فحص مستودعات SharePoint بحثًا عن البيانات الحساسة؟

يُنصح بإجراء المسح المستمر أو المسح المستند إلى الأحداث. فمع تحميل الملفات الجديدة، وتعديل المستندات الموجودة، وتغير الأذونات بمرور الوقت، يساعد المسح المستمر في تحديد البيانات الحساسة التي تمت إضافتها حديثًا قبل أن يتم الوصول إليها من قِبل مساعدي الذكاء الاصطناعي أو المستخدمين غير المصرح لهم.

ابق على اطلاع دائم OPSWAT!

اشترك اليوم لتلقي آخر تحديثات الشركة, والقصص ومعلومات عن الفعاليات والمزيد.