I dati oscuri sono presenti praticamente in ogni sistema gestito da un'organizzazione. Il filo conduttore è che nessuno li utilizza attivamente e spesso nessuno sa che esistono. Le fonti tipiche includono:
Dati di registro ed eventi: registri del server, telemetria delle applicazioni e tracce di controllo che vengono acquisite automaticamente e raramente esaminate.
File non strutturati: documenti, fogli di calcolo, immagini e allegati e-mail disseminati tra condivisioni di file e strumenti di collaborazione.
Dati generati dalle macchine: letture dei sensori, output dell'IoT e metriche di sistema che si accumulano più velocemente di quanto i team riescano a elaborarli.
Vecchi backup e archivi: copie point-in-time conservate ben oltre la retention necessaria, spesso senza un proprietario chiaro.
Dati di applicazioni abbandonate: record lasciati da applicazioni dismesse, ex dipendenti o progetti completati.
I dati oscuri crescono perché conservare le informazioni è più facile ed economico che decidere cosa eliminare. Diversi fattori contribuiscono all'accumulo:
Retention predefinita: I team conservano i dati "per ogni evenienza" e nessuna policy impone una revisione.
Bassi costi di storage: il cloud e lo storage a oggetti rendono economico conservare i dati a tempo indeterminato, quindi poche persone mettono in discussione questa abitudine.
Sistemi isolati: i dati si diffondono tra applicazioni SaaS, macchine virtuali e account cloud che nessun singolo team può vedere nella loro interezza.
Crescita esplosiva dei dati: i servizi cloud, le piattaforme SaaS e i dispositivi connessi generano molti più dati di quanti i programmi di governance riescano a tenere il passo.
I dati non gestiti non sono innocui. Più a lungo rimane nascosto, maggiore è il rischio che comporta:
Esposizione alla sicurezza: Non puoi proteggere ciò che non puoi vedere. Le informazioni sensibili nascoste in archivi dimenticati danno agli attaccanti un bersaglio che nessuno sta sorvegliando.
Rischio di conformità e privacy: dati regolamentati, come informazioni personali o finanziarie, possono nascondersi tra i dark data, mettendo l'organizzazione in una situazione di non conformità con le normative sulla privacy.
Costi sprecati: archiviare, eseguire backup e gestire dati che non apportano valore drena il budget e ingombra gli ambienti.
Ripristino più lento: i dati ingombranti e non classificati allungano le finestre di backup e rendono più difficile ripristinare i carichi di lavoro importanti.
Una solida Data Security Posture Management (DSPM) aiuta a colmare queste lacune individuando e classificando i dati ovunque essi risiedano.
I due tipi di dati si sovrappongono, ma non sono la stessa cosa. Le informazioni ridondanti, obsolete o irrilevanti (ROT) non hanno valore continuo e possono di solito essere eliminate. I dati oscuri sono semplicemente dati che rimangono inutilizzati e invisibili. Una parte di questi dati è ROT (Redundant, Obsolete, or Trivial), ma alcuni contengono un valore reale che l'organizzazione non ha mai sfruttato, come intuizioni che potrebbero orientare le decisioni una volta scoperti e classificati. Lo scopo della gestione dei dati oscuri è riuscire a distinguere.
La gestione dei dark data riguarda meno l'eliminazione di tutto e più l'ottenere visibilità, per poi agire in base a ciò che si trova:
Scopri e classifica: analizza gli ambienti per individuare i dati e contrassegnarli in base alla sensibilità e al valore.
Definisci politiche di retention e ciclo di vita: stabilisci la durata di conservazione di ciascun tipo di dato e automatizza la rimozione.
Raccogli e conserva solo i dati che hanno uno scopo chiaro.
Monitora continuamente: i dati crescono ogni giorno, quindi considera la scoperta come una pratica continuativa anziché un progetto una tantum.
L'integrazione di questi passaggi in un programma più ampio di governance e sicurezza dei dati impedisce che i dark data diventino un punto cieco e aiuta i team a mantenere la fiducia nei dati e nell'IA man mano che si utilizza un maggior volume di informazioni.
I dati oscuri incidono direttamente sulla resilienza. Quando copie di dati non classificati e inutilizzati confluiscono nei backup, aumentano il consumo di storage ed estendono le finestre di backup e ripristino. Peggio ancora, gli aggressori possono nascondere malware o dati esfiltrati all'interno di archivi che nessuno monitora, il che complica un ripristino pulito dopo un incidente. Una chiara visibilità su cosa si sta proteggendo e sul perché consente di mantenere i backup snelli e il ripristino rapido, così che i dati importanti siano sempre pronti per essere ripristinati.
I dati oscuri sono la stessa cosa dei big data?
No. I big data descrivono insiemi di dati molto ampi e complessi che le organizzazioni analizzano attivamente. I dati oscuri sono informazioni che rimangono inutilizzate, indipendentemente dal volume.
I dati oscuri possono essere preziosi?
Sì. Alcuni dati oscuri contengono conoscenze ancora da scoprire. La difficoltà sta nel fatto che rimane nascosto finché non viene scoperto, classificato e collegato a un'esigenza aziendale.
Come si individuano i dati oscuri?
Gli strumenti di individuazione e classificazione dei dati, comprese le piattaforme DSPM, possono scansionare gli ambienti per individuare la posizione dei dati e segnalare quelli sensibili.
I dati oscuri rappresentano un rischio per la sicurezza?
Può esserlo. Le informazioni sensibili archiviate in modo non monitorato aumentano la superficie di attacco e possono creare lacune in termini di conformità se contengono dati soggetti a normative specifiche.