Apa Itu Data Bayangan dan Bagaimana Cara Meminimalkan Kerusakannya?

Apa Itu Data Bayangan dan Bagaimana Cara Meminimalkan Kerusakannya?
Pembaca seperti Anda membantu mendukung MUO. Saat Anda melakukan pembelian menggunakan tautan di situs kami, kami dapat memperoleh komisi afiliasi. Baca selengkapnya.

Anda tidak dapat yakin bahwa data organisasi Anda tersembunyi dari pengintaian bahkan setelah menerapkan solusi keamanan data terbaru. Pelaku ancaman dapat menargetkan data bayangan di perusahaan Anda untuk menyebabkan pelanggaran data, sehingga merusak reputasi dan keuangan perusahaan Anda.





Namun apa sebenarnya data bayangan itu, dan bagaimana Anda dapat meminimalkan risikonya? Mari kita cari tahu.





Apa Itu Data Bayangan?

Data bayangan (juga dikenal sebagai 'bayangan data') mengacu pada data yang tidak terlihat oleh Anda atau kerangka manajemen data terpusat organisasi Anda.





Organisasi menggunakan berbagai solusi keamanan data untuk menemukan, mengklasifikasikan, dan melindungi data. Data bayangan, yang berada di luar jangkauan alat yang Anda gunakan untuk memantau dan mencatat akses data, menimbulkan banyak masalah kepatuhan dan keamanan yang parah.

Contoh data bayangan meliputi:



cara mencari anak anjing untuk dijual
  • Tim pengembangan sering kali menggunakan data pelanggan nyata untuk pengujian, yang dapat berisiko karena keamanan yang tidak tepat dapat menyebabkan kebocoran atau penyalahgunaan.
  • Sebuah perusahaan mungkin memiliki perangkat lunak lama yang tidak digunakan lagi, mungkin menyimpan data penting yang tidak dikelola (dan oleh karena itu menimbulkan risiko paparan).
  • Aplikasi membuat file log yang dapat berisi informasi sensitif yang dapat terekspos jika tidak dipantau atau tidak dicentang.
  • Perusahaan sering kali menggunakan layanan pihak ketiga untuk berbagai tugas, dan berbagi data dengan layanan ini bisa berisiko jika mereka tidak memiliki langkah keamanan yang kuat.

Jadi, mari kita bahas perbedaan antara shadow data dan shadow IT.

Apa Perbedaan Data Bayangan dengan Shadow IT?

Shadow IT mengacu pada perangkat keras dan perangkat lunak tidak sah yang digunakan dalam suatu organisasi. Ini bisa berupa karyawan yang menggunakan aplikasi perpesanan yang tidak disetujui atau tim proyek yang menggunakan perangkat lunak pihak ketiga tanpa sepengetahuan departemen TI Anda.





Sebaliknya, data bayangan adalah data yang tidak terlihat oleh alat keamanan data Anda atau data yang berada di luar kebijakan keamanan data perusahaan Anda.

Karena tim IT Anda tidak mengetahuinya bayangan apa itu , data yang diproses pada perangkat keras dan perangkat lunak yang tidak sah tidak akan diketahui oleh solusi keamanan data Anda. Akibatnya, informasi yang disimpan atau dibagikan pada IT bayangan menjadi data bayangan.





Jadi, jika seorang karyawan menyimpan file perusahaan di penyimpanan cloud pribadi, itu adalah data bayangan.

Meskipun keduanya mempunyai risiko, sifat risikonya berbeda-beda. Shadow IT memaparkan organisasi pada potensi kerentanan jaringan dan masalah kepatuhan. Data bayangan secara khusus berisiko terhadap akses tidak sah ke file dan informasi sensitif.

Shadow IT adalah sarana untuk mengambil risiko, sedangkan data bayangan adalah muatan aktual yang dapat dikompromikan.

Apa Perbedaan Data Bayangan dengan Data Gelap?

Data gelap adalah informasi yang dikumpulkan perusahaan Anda selama operasi bisnis normal namun tidak digunakan untuk tujuan lain. Sebuah bisnis akan menyimpan informasi tersebut untuk alasan hukum, dan disimpan di berbagai departemen. Data yang menganggur ini dapat menimbulkan risiko keamanan.

Contoh data gelap dapat mencakup informasi tentang karyawan lama Anda, presentasi internal, survei pelanggan lama, arsip email, dll.

Perbedaan utama antara data gelap dan data bayangan adalah perusahaan Anda menghasilkan data gelap dalam infrastruktur TI perusahaan Anda selama operasi bisnis reguler. Anda tidak menggunakan data ini untuk tujuan lain. Dan Anda mungkin menganggapnya ketinggalan jaman, mubazir, atau tidak cukup berharga seiring berjalannya waktu.

Sebaliknya, data bayangan dibuat dengan dua cara:

  • Sengaja dibuat oleh TI bayangan di luar infrastruktur TI Anda.
  • Tanpa disadari disebabkan oleh pembagian yang berlebihan oleh perusahaan Anda.

Data gelap dapat menjadi bagian dari data bayangan. Misalnya, keluaran yang tidak relevan dari suatu aplikasi adalah data gelap dan data bayangan.

Bagaimana Data Bayangan Terjadi?

Ada beberapa alasan utama mengapa data bayangan muncul.

Pertama, tim DevOps Anda, yang berada di bawah tekanan untuk bekerja cepat, mungkin melewatkan langkah-langkah keamanan. Hal ini dapat menyebabkan risiko data bayangan. Tim mungkin dengan cepat mengaktifkan dan menonaktifkan instance cloud, sehingga data tidak diketahui dan tidak diketahui oleh tim TI atau perlindungan data.

Kedua, meningkatnya budaya kerja jarak jauh telah mendorong penggunaan alat khusus untuk tugas-tugas seperti komunikasi dan berbagi layar. Karyawan Anda mungkin menggunakan layanan pihak ketiga untuk hal ini, tanpa sadar membuat data bayangan.

Selain itu, IT bayangan melibatkan penggunaan alat teknologi yang tidak sah oleh karyawan. Saat mereka menyimpan atau berbagi data menggunakan alat ini, data tersebut menjadi data bayangan, yang berada di luar sistem dan pengawasan yang disetujui perusahaan Anda.

Jika perusahaan Anda bekerja di lingkungan multi-cloud, memantau data secara efektif di berbagai lingkungan cloud dapat menjadi suatu tantangan. Hal ini juga dapat menyebabkan akumulasi data bayangan.

Terakhir, karyawan Anda dapat menyimpan file sensitif di hard drive atau akun penyimpanan data cloud pribadi (seperti Google Drive atau OneDrive) tanpa izin, sehingga file tersebut berada di luar sistem pengelolaan data Anda.

Cara Meminimalkan Risiko Data Bayangan

  Jari Telunjuk Menunjuk Gembok

Munculnya data bayangan tidak dapat dihentikan sepenuhnya, karena sering kali hal ini merupakan produk sampingan dari operasi rutin suatu organisasi.

Namun, metode berikut dapat mengurangi risiko keamanan yang ditimbulkan oleh data bayangan pada perusahaan Anda.

1. Deteksi dan Lindungi Data Anda

Tim keamanan dan kepatuhan Anda harus memeriksa semua repositori data, data lake, lingkungan yang dikelola cloud, dan SaaS (Perangkat Lunak sebagai Layanan) aplikasi yang mungkin memiliki data berharga.

Setelah Anda mengidentifikasi data di semua penyimpanan data, Anda perlu mengklasifikasikan data untuk menerapkan kontrol keamanan yang tepat. Saat menemukan dan mengklasifikasikan data Anda, pastikan Anda dapat menyertakan data semi terstruktur dan tidak terstruktur dalam sistem manajemen keamanan data selain data terstruktur.

Idealnya, Anda harus menggunakan alat yang dapat menggabungkan repositori data Anda menjadi satu sumber dan memberi Anda akses dasbor. Ini akan membantu Anda mendeteksi perilaku anomali dengan cepat.

Ini juga membantu membatasi izin dan akses data untuk menghindari data bayangan jatuh ke tangan yang salah. Hanya staf yang diperlukan yang boleh mempunyai akses terhadap informasi tertentu, terutama informasi yang bersifat sensitif. Mengaktifkan hambatan akses memastikan bahwa hanya individu yang diperlukan yang dapat melihat atau menggunakan data tertentu.

2. Kelola Keberadaan dan Akumulasi TI Bayangan

  Laptop Mac Ditempatkan Di Samping PC Mac

Mengelola TI bayangan secara efektif dapat mengurangi risiko yang terkait dengan data bayangan. Ketika Anda memiliki kendali atas perangkat lunak dan platform yang digunakan, akan lebih mudah untuk melindungi data dalam sistem tersebut.

Memberikan karyawan Anda alat yang tepat untuk melakukan pekerjaan mereka secara efisien, menyederhanakan proses pemeriksaan dan persetujuan untuk mengadopsi alat teknologi baru, dan membuat karyawan Anda sadar akan risiko TI bayangan dapat membantu Anda mengelola TI bayangan.

Hasilnya, Anda dapat mengontrol volume data bayangan yang dihasilkan oleh IT bayangan di perusahaan Anda.

3. Menerapkan Kebijakan yang Mengutamakan Keamanan

Pastikan keamanan siber adalah komponen mendasar dari siklus hidup pengembangan perangkat lunak (SDLC) perusahaan Anda. Tim kepatuhan dan keamanan harus memiliki visibilitas lengkap atas tindakan DevOps dan pengembang terkait dengan data.

Aturan keamanan dan kepatuhan yang tepat sejak awal SDLC dapat membantu meminimalkan volume data bayangan yang dibuat oleh tim dan pengembang DevOps.

Selain itu, Anda harus membuat kebijakan untuk menghapus data bayangan secara berkala.

4. Latih Karyawan Anda

Karyawan Anda adalah pertahanan pertama terhadap data bayangan atau risiko keamanan siber. Mempertimbangkan menciptakan program pelatihan karyawan keamanan siber yang solid untuk mendidik karyawan Anda tentang risiko data bayangan dan bagaimana mereka dapat menghindari pembuatan data bayangan.

Selain itu, pastikan bahwa program keamanan siber bukan merupakan urusan tahunan di perusahaan Anda. Coba rencanakan beberapa sesi pelatihan kecil sepanjang tahun, yang mencakup cara mengidentifikasi data bayangan, menyimpan data dengan aman, dan melindungi aset data sensitif.

remote tv hisense roku tidak berfungsi

Data Bayangan Adalah Risiko Keamanan Besar

Meminimalkan risiko yang terkait dengan data bayangan sangat penting untuk melindungi informasi sensitif. Data di luar kendali perusahaan rentan terhadap akses tidak sah, pelanggaran data, dan kebocoran. Hal ini dapat menimbulkan konsekuensi hukum, kerusakan reputasi, dan hilangnya kepercayaan pelanggan.

Oleh karena itu, pengelolaan data bayangan sangat penting untuk keamanan siber secara keseluruhan.