Dataguise, un fournisseur de logiciels de gestion des données personnelles basé à Fremont, en Californie, a fait une sortie le 26 août avec une nouvelle méthode de projection de données uniques (en attente de brevet), qui permet aux organisations de signaler l'impact d'une violation de données plus rapidement et plus précisément que par le passé. Cette capacité, qui se décrit comme une « première dans l'industrie », est incluse dans la dernière version du logiciel de découverte et de protection des données personnelles de la société, dont le but est d'aider les organisations à gérer les risques et les coûts liés au stockage et à l'utilisation de données qui se multiplient continuellement. De nouvelles fonctionnalités simplifient et accélèrent les processus de sécurité et de confidentialité des données pour réduire les risques et les coûts, notamment des projections de comptage uniques qui évitent aux organisations de surestimer ou de sous-estimer la taille des violations de données.« Dataguise nous a aidés pour améliorer notre gouvernance globale des données et pour notre sécurité, en nous donnant une vue d'ensemble des données sensibles dans la myriade de référentiels de données que nous utilisons, à la fois dans nos locaux et dans le nuage. Depuis le premier jour, lorsque nous avons mis en place le produit en une heure, Dataguise a été un partenaire fantastique pour KeyBank, en étant vraiment à l'écoute de nos besoins et en travaillant avec nous pour apporter des améliorations au produit qui apportent le plus de valeur à notre entreprise et à nos clients », a déclaré Lynn Winiarczyk, responsable des technologies commerciales, des données de référence et de la gouvernance des données chez KeyBank.
La plupart des organisations sont désormais tenues par la loi de signaler avec précision l'impact d'une violation de données à haut risque et d'en informer les personnes concernées sans délai excessif. Le règlement général sur la protection des données de l'Union européenne, entré en vigueur en mai 2018, exige que les organisations signalent toute violation dans les 72 heures (trois jours) suivant la prise de connaissance de la violation. Dataguise prétend pouvoir extrapoler rapidement le nombre d'éléments de données uniques dans un ensemble de données, avec une précision supérieure à 90 %, en utilisant une approche en instance de brevet basée sur les technologies de réseau neuronal.
Par exemple, il peut y avoir 5 000 occurrences d'un même numéro de carte de crédit dans un ensemble de données. Avec peu de temps ou de capacité pour évaluer chaque élément de données dans la fenêtre de conformité de 72 heures, les organisations peuvent signaler que 5 000 enregistrements ont été violés ou que 5 000 utilisateurs différents ont été touchés, ce qui entraîne une surestimation brute qui peut augmenter les coûts liés à la réponse aux incidents, aux mesures correctives et aux sanctions réglementaires. Cela peut également créer des clients encore plus inquiets et frustrés.
« Sous-estimer l'étendue d'une violation de données affecte la crédibilité d'une organisation et retarde les actions correctives, tandis que surestimer cela fait perdre du temps, de l'argent et de l'énergie à toutes les personnes impliquées. Les violations de données se produiront, et la vérité finira par éclater, plus de 200 jours plus tard en moyenne, selon les derniers rapports sur les violations de l'industrie. Mais les entreprises qui y parviendront dès le début seront mieux à même de minimiser les dommages et de conserver la confiance des clients et des actionnaires », a déclaré Subra Ramesh, vice-président senior des produits et technologies chez Dataguise.
Outre la capacité unique de projection de comptage, la nouvelle version du produit Dataguise comprend d'autres améliorations clés qui rationalisent les opérations de sécurité de l'information et de protection de la vie privée .
- Intégration avec des solutions tierces d'authentification et de gestion des accès : Dataguise peut désormais authentifier les utilisateurs en tirant parti des investissements existants dans ces systèmes et processus.
- Prise en charge de flux de travail avancés pour la conservation des données : les organisations peuvent concevoir des flux de travail pour archiver ou supprimer automatiquement des données en fonction de conditions complexes telles que les politiques d'entreprise, les préférences des utilisateurs et les réglementations spécifiques à chaque pays, ainsi que d'autres considérations de sécurité et de convivialité.
- Nouveaux rapports sur les profils de risque : les organisations ont désormais accès à des rapports plus visuels et plus éclairés qui permettent de mieux rendre compte de l'utilisation des données à caractère personnel et de fournir des preuves de conformité. Les rapports offrent des informations aux équipes chargées de la protection de la vie privée, de la sécurité, de l'analyse et des opérations informatiques, et couvrent un large éventail de sujets, notamment : la gestion du consentement, la formation des employés, la validation de la finalité du traitement, la validation de la classification, l'enregistrement des activités de traitement, l'accès des utilisateurs et le risque lié aux tiers, et la préparation à la migration vers le cloud, au développement et aux tests ou à l'analyse.
« Depuis 2007, nous sommes à la pointe de l'innovation dans le domaine de la découverte des données personnelles, mais dans le monde d'aujourd'hui, qui est axé sur les données, notre dernière version pourrait permettre aux entreprises d'économiser des millions de dollars en coûts informatiques et de mise en conformité. Nos clients peuvent examiner un large ensemble de données et obtenir une compréhension plus claire et plus réaliste des données personnelles qu'ils y trouvent, sans avoir à scanner l'ensemble ou à inclure des données en double dans le comptage. Une fois de plus, nous avons placé la barre très haut en matière d'efficacité et de précision dans la découverte des données personnelles », a déclaré Manmeet Singh, PDG de Dataguise.
Source : Dataguise
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