6 вариантов использования конфиденциальных вычислений, которые обеспечивают использование данных

Рассмотрим следующие шесть вариантов использования, чтобы узнать, как анклавы помогают предприятиям обеспечить безопасность данных.

1. Защита данных в ненадлежащих средах

Передача в общественные облачные сервисы требует, чтобы организации передавали данные из своих безопасных внутренних систем в среды CSP. Доверие уже давно стало проблемой в отношениях клиента/CSP: клиенты полагаются на гипервизор своих CSP, прошивку и общие гарантии безопасности системы, часто без проверенных гарантий. Клиенты сталкиваются с рисками, включая CSP неправильные конфигурацииПроблемы с множественной разнообразием и шумный сосед проблемы.

Безопасные анклавы помогают снизить эти риски, изолируя облачные рабочие нагрузки от других арендаторов и самого CSP, предотвращая несанкционированный доступ и защищая от других общих проблем инфраструктуры.

2. Включение суверенитета данных

Данные суверенитет является концепцией того, что цифровая информация подлежит законам и структурам управления стран, в которых она создается, обрабатывается и хранится. Организации должны знать, где их данные и какие законы применимы к ним. Это может быть особенно сложные в облачных средахкоторые часто рассеиваются в центрах обработки данных по всему миру.

Конфиденциальные вычисления помогают обеспечить суверенитет данных путем зашифрованного данных во время использования, предотвращая его подделать CSP и другие несанкционированные стороны и позволяя организациям выполнять мандаты суверенитета.

3. Защита наборов данных ИИ и машинного обучения

Важно обеспечить наборы данных, которые обучают ИИ и машинные алгоритмы обучения из-за конфиденциальной информации, которую они содержат, например, данные клиента или пациента или интеллектуальную собственность компании.

Поскольку конфиденциальные вычисления сохраняют зашифрованные данные во время использования – т.е., в то время как алгоритмы обучения – это устраняет несанкционированный доступ, манипуляции и потенциал для утечки. Это также помогает предотвратить злонамеренные актеры Обратно-инженерные модели ИИПолем

4. Стороннее сотрудничество

Организации работают с различными третьими лицами, включая партнеров, поставщиков и подрядчиков, которым необходимо получить доступ к конфиденциальным данным компании. Хотя это и выгодно, это делает организации уязвимыми для потери данных и нарушений и подверженных вопросам управления и соответствия, а также Угрозы безопасности цепочки поставокПолем

Конфиденциальные вычисления позволяют организациям и их третьим сторонам сотрудничать, не предоставляя прямой доступ к необработанным конфиденциальным данным. Например, финансовые учреждения могут делиться данными клиентов без разглашения конфиденциальных данных о клиентах, а организации здравоохранения могут делиться тенденциями пациента, не выявляя конкретной информации о пациентах.

5. Защита данных IoT

Устройства IoT могут собирать и передавать конфиденциальные данные – рассмотрим устройства Smart Home, интеллектуальные медицинские устройства, значки Data Smart City и безопасность в интеллектуальных офисах.

Запуск рабочих нагрузок внутри Tees не допускает данных IoT – включая данные датчиков, учетные данные устройства и аналитику данных – от разоблачения или подделания.

6. Поддержание соответствия

Многие отраслевые правила, включая GDPR, HIPAA и DORA, требуют, чтобы организации соответствовали защите данных и Мандаты конфиденциальностиПолем

Поскольку конфиденциальные вычисления обеспечивают конфиденциальные данные, используются, обеспечивают безопасное сотрудничество и обмен данными и обеспечивают суверенитет данных, это полезно для помощи организациям соответствовать и поддерживать строгие требования к соблюдению и избегать потенциальных штрафов.

Рави Дас является техническим инженерным писателем для поставщика ИТ -услуг. Он также является консультантом по кибербезопасности в своей частной практике, ML Tech, Inc., а также сертификат в области кибербезопасности (CC) от ISC2.