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安全配置错误加密静态或

传输中和单点登录 (SSO)是有效的初始数据保护措施,但它们还不够,因为即使加密,Workday 用户也可以访问数据。最佳安全措施需要 Workday 端之间的无缝关系- 参与确保数据保护和合规性的用户和组织的安全团队。然而,情况并非总是如此。 最终用户在使用 Workday 系统时通常主要关心生产力和工作绩效。安全是他们最不关心的问题。为了确保采取正确的安全措施,组织必须调用其安全团队的服务。然后,安全团队必须手动扫描系统并浏览它以检查安全配置错误。 解决这种脱节问题的明智解决方案是从一开始就实现不同安全措施的自动化。例如,一旦用户将员工的敏感数据和个人数据倒入Workday,自动化系统就会启动,对数据进行分类,标记相关的敏感度标签,并生成安全警报。

通知安全团队采取措施或自动修

复配置错误例如缺少数据屏蔽或多因素身份验证。例如,可以创建安全规则来确保 Workday 上的所有用户都经过多重身份验证 (MFA)。 访问控 巴西手机号码列表 制 如前所述,Workday 用户更倾向于专注于为团队赋能,使他们能够提高工作效率。为了确保生产力和效率,员工通常对敏感数据和个人数据拥有过多的权限,超出了他们实际工作职责所需的权限。这给安全团队监控大量员工并管理他们对未经授权数据的访问带来了困难。 这最终会造成内部威胁,使内部威胁行为者能够因敏感数据的过多特权而绕过安全措施。需要高效的自动化系统来解决和修复这些问题。有效的发现和映射系统将允许安全团队跟踪结构化和非结构化系统中的敏感数据和个人数据,并应用自动化安全措施来禁止未经授权的访问,例如启用数据屏蔽。

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据发现和映射 安全性和合规性首先要了解需要保护哪种类型的数据、数据在 Workday 生态系统中的位置以及敏感数据和个人数据。 结构化 新加坡电话列表 数据 使用文章智能 (AI) 和机器学习 (ML) 技术提高不同数据存储中敏感数据检测的准确性。此外,应使用上下文分析机制来遍历 Workday 结构字段和列,以浏览名称头并检测敏感数据,同时将误报保持在最低限度。 非结构化数据 利用相同的 AI/ML 技术扫描 Workday 系统中电子表格、季度报告、员工文件等中存在的非结构化数据。通过图算法搜索对敏感和个人数据元素进行分类,以解决任何不明确的分类。将个人数据和敏感数据链接到个人以确保合规性,例如数据主体的请求。

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