Che cos’è la sicurezza dei dati?
La sicurezza dei dati contribuisce a proteggere i dati aziendali da accessi non autorizzati, danneggiamento e perdita in ambienti cloud, ibridi e on-premise, contribuendo a preservarne la riservatezza, l’integrità e la disponibilità a ogni livello.
Punti di forza
Difesa, conformità e resilienza
La sicurezza dei dati è concepita per proteggere le informazioni digitali da accessi non autorizzati, corruzione e furto, avvalendosi di controlli, crittografia, monitoraggio e politiche volte a salvaguardarne la riservatezza, l’integrità e la disponibilità.
Fondamenti della triade CIA: riservatezza, integrità e disponibilità (la triade CIA) costituiscono le basi di qualsiasi strategia efficace di sicurezza dei dati, contribuendo a proteggere i dati da accessi non autorizzati e a garantirne l’accuratezza, l’inalterabilità e l’accessibilità quando necessario in ogni ambiente.
Difesa multistrato contro le minacce: ransomware, ingegneria sociale, configurazioni di sicurezza errate, shadow IT e minacce persistenti avanzate (APT) sono i vettori principali delle moderne violazioni dei dati. Una sicurezza dei dati efficace richiede controlli a più livelli che contribuiscano a proteggere i dati alla fonte, non solo sul perimetro.
Controllo degli accessi basato su policy: la sicurezza dei dati contribuisce a far rispettare il principio del «privilegio minimo» in ogni database, data warehouse e data lake, utilizzando autorizzazioni basate sui ruoli e sugli attributi, l’autenticazione a più fattori e una gestione centralizzata delle policy applicata in modo coerente su larga scala.
Individuazione e classificazione automatizzate: non è possibile proteggere ciò che non si riesce a individuare. L’individuazione e la classificazione continue sono progettate per identificare i dati sensibili in ambienti strutturati e non strutturati, contribuendo ad applicare automaticamente le politiche di sicurezza dei dati dove sono più necessarie.
Supporto alla conformità integrato: GDPR, HIPAA, CCPA, PCI DSS e SOC 2 richiedono controlli dimostrabili su chi accede ai dati sensibili. La gestione automatizzata della conformità aiuta a ridurre lo sforzo manuale, a generare report pronti per gli audit e a individuare i problemi prima che si trasformino in violazioni normative.
Resilienza oltre la prevenzione: la sicurezza dei dati comprende la capacità di facilitare il Recovery. Backup immutabili, crittografia sia a riposo che in transito e strategie di resilienza dei dati garantiscono che, anche in caso di successo delle minacce, i dati rimangano recuperabili e le operazioni possano proseguire.
Risk in aumento
Perché la sicurezza dei dati è importante
Il costo medio di una violazione dei dati ha raggiunto4,99 milioni di dollari nel 2026. Le organizzazioni prive di efficaci misure di sicurezza dei dati possono andare incontro a sanzioni normative, interruzioni operative e danni alla reputazione che superano di gran lunga i costi della prevenzione.
Difendersi dalle minacce in continua evoluzione
Il ransomware, il phishing e le minacce persistenti avanzate rappresentano i principali vettori delle moderne violazioni dei dati. Una sicurezza dei dati efficace richiede controlli proattivi e a più livelli, quali il monitoraggio continuo, la governance degli accessi e l’applicazione delle politiche in tempo reale, per proteggere i dati alla fonte, anziché affidarsi esclusivamente alle difese perimetrali che le minacce riescono sempre più spesso ad aggirare.
Scopri la protezione contro il ransomwareRispetto dei requisiti normativi
Il GDPR, l’HIPAA, il CCPA, lo standard PCI DSS e lo standard SOC 2 richiedono alle organizzazioni di dimostrare chi ha avuto accesso ai dati sensibili, quando e perché. I controlli automatizzati per la sicurezza dei dati, quali l’individuazione, la classificazione, la governance degli accessi e la registrazione degli audit, contribuiscono a garantire il livello di conformità richiesto dalle autorità di regolamentazione, senza l’onere amministrativo dei tradizionali programmi di conformità.
Scopri la governance dei datiProtezione dei dati per i carichi di lavoro di intelligenza artificiale
I modelli di intelligenza artificiale e di apprendimento automatico richiedono grandi volumi di dati di addestramento, ma l’esposizione di record sensibili – informazioni personali identificabili (PII), informazioni sanitarie protette (PHI) e dati finanziari – ai sistemi di intelligenza artificiale può comportare rischi significativi in termini di conformità normativa e reputazione. I controlli di sicurezza dei dati, tra cui la classificazione, la governance degli accessi e il mascheramento dinamico, sono progettati per consentire ai team di intelligenza artificiale di accedere a dati realistici dal punto di vista produttivo senza esporre identificatori sensibili né causare violazioni della conformità.
Scopri la sicurezza dei dati per l’IA InformazioniControlli fondamentali
Come funziona la sicurezza dei dati
Una sicurezza dei dati efficace combina visibilità e applicazione delle politiche: individua e classifica continuamente i dati sensibili, gestisce chi può accedervi e applica controlli in tempo reale in ogni ambiente. Questo approccio a più livelli aiuta a proteggere l’intera superficie di esposizione alle minacce dei dati, preservando al contempo l’usabilità per l’analisi, i carichi di lavoro di intelligenza artificiale e le operazioni fondamentali.
Controllo degli accessi e governance delle identità
La sicurezza dei dati inizia con il controllo di chi può accedere a cosa. Il controllo degli accessi basato sui ruoli (RBAC) e quello basato sugli attributi (ABAC) contribuiscono ad applicare il principio del privilegio minimo su database, data warehouse e data lake. In combinazione con l’autenticazione a più fattori (MFA) e la governance continua delle identità, il controllo centralizzato degli accessi garantisce che i dati sensibili raggiungano solo gli utenti autorizzati, con tracciati di audit completi per ogni evento di accesso e applicazione automatica alle nuove fonti di dati man mano che gli ambienti si evolvono.
Individuazione, classificazione e mascheramento dei dati
Le organizzazioni non possono proteggere i dati che non riescono a individuare. L’individuazione automatizzata è progettata per eseguire scansioni continue di archivi di dati strutturati e non strutturati, quali database, archiviazione cloud, data warehouse e data lake, contribuendo a identificare e classificare le informazioni sensibili senza intervento manuale. Il mascheramento dinamico dei dati può quindi applicare la redazione in tempo reale nel punto di accesso, restituendo risultati mascherati agli utenti non autorizzati pur preservando il pieno accesso ai dati per i ruoli autorizzati, il tutto da un’unica fonte di dati non modificata.
Crittografia, resilienza e Recovery
La crittografia contribuisce a proteggere i dati sia inattivi che in transito, rendendoli illeggibili a soggetti non autorizzati anche nel caso in cui l’archiviazione o la trasmissione venissero compromesse. Le strategie di resilienza dei dati, tra cui backup immutabili, replica geografica e funzionalità di Recovery rapido, sono progettate per impedire che attacchi riusciti distruggano o trattengano in modo permanente i dati aziendali. Insieme, crittografia e resilienza contribuiscono a garantire i livelli di integrità e disponibilità necessari per una strategia completa di sicurezza dei dati.
Nella pratica
Casi d’uso relativi alla sicurezza dei dati
Le organizzazioni nei settori dei servizi finanziari, della sanità e delle operazioni aziendali relative ai dati e all’intelligenza artificiale applicano controlli di sicurezza dei dati per soddisfare i requisiti di conformità, proteggere i dati dei clienti e garantire carichi di lavoro di intelligenza artificiale sicuri su larga scala.
Protezione dei dati finanziari ai fini della conformità
Gli istituti finanziari che gestiscono dati di pagamento dei clienti, registrazioni delle transazioni e informazioni sul credito devono soddisfare requisiti rigorosi previsti dal GDPR, dal PCI DSS e dal CCPA. I controlli di sicurezza dei dati, quali l’individuazione, la classificazione, il mascheramento dinamico e la governance degli accessi, contribuiscono a garantire l’accesso con il minimo privilegio in ogni archivio dati, in modo che i dati finanziari sensibili non siano esposti a utenti non autorizzati, e aiutano a generare le tracce di audit richieste dalle autorità di regolamentazione.
Protezione delle informazioni sanitarie protette (PHI) in contesti clinici e di IA
Le organizzazioni sanitarie che gestiscono informazioni sanitarie protette (PHI) in database, ambienti cloud e carichi di lavoro di IA devono soddisfare i rigorosi requisiti dell’HIPAA. I controlli di sicurezza dei dati aiutano ad applicare politiche di accesso granulari – in modo che medici, ricercatori e sistemi di IA possano accedere solo ai dati che sono autorizzati a utilizzare – mentre la classificazione e il mascheramento contribuiscono a impedire l’esposizione di record sensibili negli ambienti di sviluppo e di addestramento dell’IA.
Protezione dei dati negli ambienti ibridi
I team aziendali che gestiscono database on-premise, data warehouse nel cloud e data lake devono affrontare la sfida di applicare politiche di sicurezza dei dati coerenti senza rallentare i carichi di lavoro di analisi o di IA. Le piattaforme centralizzate di sicurezza dei dati sono progettate per fornire visibilità e applicazione unificate – applicando in modo coerente la classificazione, il mascheramento e la governance degli accessi in ogni ambiente – aiutando i team a operare rapidamente senza creare lacune nella sicurezza dei dati o nella conformità.
Domande frequenti
Che cos’è la sicurezza dei dati?
La sicurezza dei dati consiste nell’adottare misure volte a proteggere i dati aziendali da accessi non autorizzati, danneggiamento e perdita. Comprende tre principi fondamentali – riservatezza, integrità e disponibilità (laTriade della CIA) – applicati tramite controlli quali la governance degli accessi, la crittografia, il mascheramento dinamico dei dati, l’individuazione e la classificazione automatizzate e le strategie di resilienza dei dati. Le funzionalità di sicurezza dei dati e dell’IA di Commvault consentono di applicare questi controlli in modo coerente in ambienti cloud, ibridi e on-premise.
Qual è la differenza tra sicurezza dei dati, protezione dei dati e privacy dei dati?
La sicurezza dei dati contribuisce a prevenire accessi non autorizzati, danneggiamento o furto dei dati attraverso misure di controllo quali la governance degli accessi, la crittografia e il mascheramento. La protezione dei dati si avvale di backup e replica per facilitare il recupero dei dati a seguito di cancellazione accidentale, danneggiamento o attacchi. La privacy dei dati disciplina le modalità di raccolta, trattamento e condivisione dei dati personali in conformità con i requisiti normativi quali il GDPR e il CCPA. Tutte e tre queste discipline contribuiscono ad affrontare aspetti distinti del rischio legato ai dati aziendali e risultano più efficaci se implementate congiuntamente nell’ambito di una strategia unificata.
Quali sono le minacce più comuni alla sicurezza dei dati?
Tra le minacce più comuni alla sicurezza dei dati figurano:
- Ransomware: crittografa o sottrae i dati aziendali a scopo di estorsione.
- Attacchi di ingegneria sociale e phishing – che compromettono le credenziali e l’accesso agli account.
- Errori di configurazione della sicurezza – che espongono i sistemi ad accessi non autorizzati.
- Shadow IT – che comporta rischi legati a dati non gestiti che sfuggono al controllo del reparto IT.
- Minacce persistenti avanzate – che sottraggono dati in modo silenzioso per lunghi periodi.
Una sicurezza dei dati efficace richiede difese a più livelli che consentano di contrastare ogni vettore di attacco, anziché affidarsi esclusivamente ai controlli perimetrali.
Quali misure di sicurezza dei dati dovrebbero adottare le organizzazioni?
I controlli fondamentali per la sicurezza dei dati comprendono il controllo degli accessi basato sui ruoli (RBAC) e quello basato sugli attributi (ABAC), l’autenticazione a più fattori (MFA), l’individuazione e la classificazione automatizzata dei dati, la mascheratura dinamica dei dati per i campi sensibili, la crittografia sia in fase di archiviazione che di trasmissione, il monitoraggio continuo dell’attività dei dati con registrazione completa degli audit e la resilienza dei dati attraverso backup immutabili e replica geografica. La gestione automatizzata della conformità contribuisce a ridurre il carico di lavoro manuale, consentendo al contempo a tutti i controlli di garantire il rispetto dei requisiti previsti dal GDPR, dall’HIPAA, dal CCPA e dallo standard PCI DSS.
In che modo la sicurezza dei dati contribuisce alla conformità normativa?
I controlli di sicurezza dei dati contribuiscono a garantire la conformità al GDPR, all’HIPAA, al CCPA, al PCI DSS e allo SOC 2, applicando misure verificabili su chi accede ai dati sensibili, quando e a quali condizioni. L’individuazione e la classificazione automatizzate aiutano a identificare i tipi di dati soggetti a regolamentazione in tutti gli ambienti; la governance degli accessi contribuisce all’applicazione delle politiche del «privilegio minimo»; la mascheratura dei dati aiuta a prevenire l’esposizione non autorizzata dei campi sensibili; e la registrazione degli audit contribuisce a fornire le prove richieste dalle autorità di regolamentazione: tutto ciò contribuisce a ridurre lo sforzo di conformità rafforzando al contempo il livello complessivo di sicurezza dei dati.
In che modo Commvault contribuisce a garantire la sicurezza dei dati?
Le funzionalità di Commvault relative alla sicurezza dei dati e all’intelligenza artificiale contribuiscono a garantire una sicurezza completa dei dati attraverso l’individuazione e la classificazione automatizzate dei dati, la mascheratura dinamica dei dati, la governance centralizzata degli accessi con supporto RBAC e ABAC, il monitoraggio in tempo reale delle attività sui dati e la crittografia in ambienti cloud, ibridi e on-premise. Le organizzazioni sono in grado di definire e applicare le politiche di sicurezza in modo coerente su database, data warehouse e data lake, con registrazione completa degli audit, reportistica automatizzata sulla conformità e copertura continua man mano che gli ambienti di dati si evolvono.
Governance dei dati
Sicurezza dei dati e dell’intelligenza artificiale
