什么是数据泄露？停止为网络犯罪分子提供免费访问权限

数据泄露是指敏感数据意外地以物理方式、Internet 或任何其他形式暴露，包括丢失的硬盘驱动器或笔记本电脑，使网络犯罪分子可以毫不费力地未经授权访问敏感数据。当敏感数据在网络攻击后发布在暗网上时，这些事件也被归类为数据泄露，因为它们有助于加快数据泄露。

数据泄露和数据泄露这两个术语经常互换使用，但这是不正确的，因为它们是数据泄露的两大不同类别。

数据泄露是指敏感数据在成功的攻击中被访问并泄露。
数据泄露是指敏感数据的泄露，这些数据可用于使未来的数据泄露发生得更快。例如，勒索软件博客中发布的被盗数据被归类为数据泄露，因为它们可以用来以更少的努力破坏 IT 网络。不良的数据安全实践（例如软件配置错误）也会导致数据泄露。

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如果网络犯罪分子发现数据泄露，则暴露的数据可用于制定成功的网络攻击策略。因此，通过在发现数据泄漏之前检测和修复数据泄漏，可以显著降低数据泄露的风险。

数据泄漏的一种常见形式称为云泄漏。云泄漏是指云数据存储服务（如 Amazon Web Service 的 S3）将用户的敏感数据暴露给 Internet。虽然 AWS 默认保护 S3 存储桶，但我们认为 S3 安全性存在缺陷，大多数人需要检查他们的 S3 权限。

S3 并不是唯一的罪魁祸首。如果配置不当，Azure 文件共享和配置错误的 GitHub 存储库都可能证明数据保护不佳，从而导致意外的数据泄露。

最糟糕的是，一旦发生数据泄露，就很难知道数据是否被访问。这意味着您的机密数据、商业秘密、源代码、客户数据、个人数据以及存储在信息系统上的任何其他内容都可能被泄露或用作公司间谍活动的一部分。

数据泄漏是由简单的错误引起的，但数据被暴露的人并不关心数据是如何暴露的，只关心数据是如何暴露的。数据泄露的泄露通知要求相同，声誉、财务、法律和监管损害的可能性也相同。

云服务为本地部署提供了巨大的优势，但它们带来了新的风险，这些风险可能会因数据泄露而导致安全漏洞。

网络犯罪分子在数据泄露中寻找什么？

网络犯罪分子寻找的关键是个人身份信息（PII）。个人信息包括社会安全号码、信用卡号和任何其他可能导致身份盗用的个人详细信息。请注意，并非所有个人身份信息（PII）都是您传统上认为的机密信息。名字或母亲的婚前姓氏等简单数据也是目标。

另一个常见目标是美国 HIPAA 标准中定义的医疗或受保护的健康信息（PHI），“由医疗保健提供商创建 [并且] 与任何个人过去、现在或未来的身体或心理健康或状况相关的信息。

客户信息

这些数据因公司而异，但通常涉及一些常见因素：

身份信息：姓名、地址、电话号码、电子邮件地址、用户名、密码
活动信息：订单和付款历史、浏览习惯、使用详情
信用卡信息：卡号、CVV 代码、到期日期、账单邮政编码

还可以公开特定于公司的信息。这可以是银行和投资集团的财务信息、医院和保险公司的医疗记录或政府实体的敏感文件和表格。

公司信息

客户信息并不是唯一的因素。公司信息可能会泄露，包括：

内部通信：详细说明公司运营的备忘录、电子邮件和文档
指标：绩效统计数据、预测和收集的有关公司的其他数据
策略：消息传递详细信息、路线图、名片和其他关键业务信息

此类信息的曝光会阻碍公司项目，让竞争对手深入了解业务运营，并揭示内部文化和个性。公司越大，对此类数据的兴趣就越大。

商业秘密

这是数据泄露中最危险的事情。对您的业务及其竞争能力至关重要的信息。商业秘密包括：

计划、公式、设计：有关现有或即将推出的产品和服务的信息
代码和软件：企业销售或为内部使用而构建的专有技术
商业方法：市场策略和联系

此类数据的暴露可能会使您的企业提供的产品和服务贬值，并毁掉多年的研究。

分析学

分析依赖于包含多个信息源的大型数据集，这些信息源揭示了全局趋势、模式和轨迹。尽管分析对许多企业来说很重要，但如果保护不当，执行分析所需的数据可能成为攻击媒介。Analytics 数据包括：

心理数据：偏好、性格特征、人口统计数据、消息传递
行为数据：有关用户如何使用网站的详细信息，例如
建模数据：基于收集的其他信息预测的属性

Analytics 为您提供了一种将个人理解为一组数据点并高度准确地预测其下一步作的方法。这听起来可能很抽象，但这种类型的数据可以用来影响选民，并通过大规模说服来改变选举的趋势。如果您认为这些信息不会造成声誉损害，请查看 Cambridge Analytica、Aggregate IQ 和 Facebook。

为什么会发生数据泄露？

要了解数据泄露发生的原因，我们需要退后一步，了解信息是如何生成、纵和使用的。如今，存在大量敏感数据并且公司正在使用它们几乎已成定局。

当我们检查信息安全时，很明显，大规模组织弹性流程是很困难的。运营差距、流程错误和网络安全意识差会导致资产脆弱，从而导致数据泄露。

数字数据的好处和风险是相同的。数字数据可以廉价地复制并且不会降级。组织拥有许多生产数据副本，其中包括客户数据、商业机密和其他敏感信息。数据丢失防护（DLP）工具、仓储、灾难恢复、开发和测试环境、分析服务以及您的员工带回家的笔记本电脑都可以存储您和您客户最敏感数据的副本。

关键是存在许多数据副本，存在的数据副本越多，某物或某人意外暴露它的可能性就越高。

应用程序安全和数据托管链

当您处理数据时，数据实际上是在流经监管链。它可以像您头对计算机一样简单，也可以像流经多个地理位置的多个云服务一样复杂。

要了解的关键是，监管链任何部分的应用程序安全和网络安全措施不佳都可能导致数据泄露。这就是为什么第三方风险管理和供应商风险管理对任何企业都至关重要的原因。需要担心数据安全的不再只是国防承包商和金融服务公司。这是每个人。

数字化正在从根本上改变企业，其影响正在影响小型企业和大型跨国公司。虽然您可能不从事数据业务，但您仍然会产生大量数据。即使您销售汽车等实物商品或提供医疗保健等服务，您也有可能在某个地方生成、处理甚至外包数据。

虽然您的企业可能拥有安全工具和恶意软件防护，但如果处理您数据的第三方没有，您的数据仍可能暴露。

如何利用数据泄露？

利用数据泄露的四种常见方式是：

1. 社会工程学

最有效的社会工程作称为网络钓鱼攻击。这是网络犯罪分子根据已知信息发送有针对性的虚假电子邮件以更好地冒充权威人物或高管的时候。数据泄露中暴露的信息，尤其是心理和行为数据，正是加强社会工程攻击所需的数据类型，并使网络犯罪分子能够使用信息来攻击他们通常不知道的目标。

2. 人肉搜索

个人身份信息（PII）可用于信用卡欺诈以外的其他用途。人肉搜索是一种违背个人意愿获取和发布个人信息的做法。执行 Doxxing 的原因有很多。在政治极端主义、仇恨、骚扰或跟踪的情况下，暴露的 PII 可能会对人们造成真正的伤害。

3. 监视和情报

心理数据有很多用途。它的目的是预测和塑造观点。政治竞选活动利用它来赢得选票，企业利用它来赢得客户。

4. 中断

数据泄露可用于减慢或停止业务运营，并可能将敏感信息暴露给公众。数据泄露中暴露的信息可能会对政府、企业和个人造成严重后果。

为什么数据泄露很重要？

请考虑以下场景：

您的营销团队需要将您的电子邮件列表从一个电子邮件服务提供商移动到另一个电子邮件服务提供商，并在决定使用新工具时将数据存储在未使用的 S3 存储桶上。一旦确定了工具，联系人就会上传到新工具，一切都很好。除了营销团队忘记清除 S3 存储桶，并且它恰好配置为完全公有访问。

这似乎是人为错误，事实确实如此。问题不在于有人犯了错误，而在于没有任何东西可以从一开始就防止错误发生，或者至少检测到它发生了，以便可以立即修复它。

您可能认为这没什么大不了的，它只是电子邮件，但如果它是您的客户列表或更糟糕的是客户的个人身份信息（PII）怎么办？即使是电子邮件地址也很重要，可能会导致无可辩驳的声誉损害。弹性必须融入日复一日进行的程序工作中。

要了解的关键是，数据泄露（如数据泄露）可以被利用。以下是利用数据泄漏的四种常见方式：

信用卡欺诈：网络犯罪分子可以利用泄露的信用卡信息进行信用卡欺诈。
黑市销售：数据一旦暴露，就可以在暗网上拍卖。许多网络犯罪分子专门寻找不安全的云实例和易受攻击的数据库，其中包含信用卡号、社会保险号和其他个人身份信息（PII），以出售用于身份欺诈、垃圾邮件或网络钓鱼作。它可以像在 Google 中使用搜索查询一样简单。
勒索：有时，公司会掌握信息以勒索赎金或损害声誉。
降低竞争优势：竞争对手可能会利用数据泄露。从您的客户列表到商业秘密，一切都使您的竞争对手能够访问您的资源和策略。这可以像您的营销团队正在处理的工作或复杂的物流作一样简单。

如何防止数据泄露？

处理信息的方式因行业、公司甚至个人而异。在受监管的行业（如 PCI、DSS、HIPAA 或 FERPA）中运营时，您必须遵循一些一般准则。

也就是说，最终将取决于您的组织及其雇主每天遵循预防和保护标准。简而言之，大多数数据泄露是运营问题，而不是传统的网络安全问题。数据泄露不是由网络犯罪分子引起的，但可以被网络犯罪分子利用。

防止数据泄露的三种常见方法如下：

1. 验证 Cloud Storage 配置

随着云存储变得越来越普遍，移入和移出云存储的数据量呈指数级增长。如果没有适当的流程，敏感数据可能会暴露在不安全的存储桶中。这就是为什么必须在部署时和托管敏感数据期间验证云存储配置的原因。持续验证可最大限度地降低数据泄露的网络安全风险，甚至可以在发生公共访问时主动通知您。

2. 自动化过程控制

在足够大的规模下，验证变得难以监管。计算机比人更擅长保持一致性。自动化流程控制应充当可执行文档，确保所有云存储都安全无虞。

3. 监控第三方风险

您的供应商可以尽可能轻松地公开您的信息。即使您不公开客户的数据，您仍然需要为客户（通常是监管机构）眼中的数据泄露负责。这使得评估第三方风险、第四方风险和网络安全风险评估与内部网络安全和信息风险管理一样重要。

详细了解如何防止数据泄露。

数据泄露示例

造成巨大损害的数据泄露的三个示例：

民主党参议院竞选委员会在配置错误的 Amazon S3 存储桶中暴露了大约 620 万个电子邮件地址。逗号分隔的地址列表于 2010 年由 DSCC 员工上传到存储桶。存储桶和文件名都引用了 “Clinton”，这可能与 Hillary Clinton 早些时候的纽约州参议员竞选有关。该列表包含来自主要电子邮件提供商以及大学、政府机构和军队的电子邮件地址。
UpGuard 研究人员发现了三个与 Attunity 相关的可公开访问的 Amazon S3 存储桶。其中，一个包含大量内部业务文件。总大小不确定，但研究人员下载了一个大小约为 1 TB 的样本，包括 750 GB 的压缩电子邮件备份。员工的 OneDrive 帐户备份也存在，涵盖了员工执行工作所需的广泛信息：电子邮件通信、系统密码、销售和营销联系信息、项目规范等。
一个包含属于 LocalBlox（一种个人和企业数据搜索服务）的信息的云存储库被公开访问，暴露了从多个来源收集和抓取的数千万个人的 4800 万条详细个人信息记录。

了解如何防止数据泄露误报。

观看下面的视频，了解 UpGuard 的数据泄漏检测功能概述。

有关更多数据泄漏检测和预防指南，请参阅以下资源：

8 年的 2023 种数据泄露预防策略。
科技公司如何检测数据泄露
如何防止数据泄露误报。
高等院校如何检测数据泄漏。
高等院校如何防止数据泄露。
2023 年数据泄露的最常见原因。