Strategie pratiche per la protezione dei dati nell'era della data economy

Con l’aumento delle normative e la crescente attenzione alla privacy, la protezione dei dati è ora una priorità strategica, non solo tecnica, per le aziende. Secondo il report annuale Cost of a data breach realizzato da Ponemon Institute, i data breach in Italia comportano un costo medio di 4,37 milioni di euro, con un incremento significativo rispetto agli anni precedenti. Vediamo alcune pratiche concrete adottate da aziende leader per proteggere i dati e affrontare le sfide della data economy.

Gestione degli accessi per controllare e limitare l’uso dei dati sensibili

Per ridurre i rischi legati agli accessi impropri, molte aziende implementano il controllo degli accessi basato su ruoli (Role-Based Access Control o RBAC). Questo approccio assegna a ciascun utente solo i permessi necessari in base alle proprie mansioni, assicurando che l’accesso ai dati sensibili sia limitato a chi ne ha effettiva necessità operativa. Nei sistemi multilivello, un numero ristretto di amministratori può accedere ai dati più critici, mentre altri ruoli hanno permessi ridotti a ciò che serve per le loro attività. Ogni accesso e modifica è registrato, e report periodici segnalano eventuali anomalie per permettere interventi rapidi. Secondo il Data Breach Investigations Report di Verizon, oltre 8 violazioni su 10 è attribuibile a fattori umani, il che indica che gli errori non intenzionali giocano un ruolo significativo nelle violazioni della sicurezza informatica.

Implementare un sistema RBAC ben articolato e monitorare regolarmente i log di accesso per identificare tempestivamente comportamenti anomali.

Monitoraggio continuo dei pattern di utilizzo per prevenire minacce interne ed esterne

Il monitoraggio continuo, supportato da intelligenza artificiale, è essenziale per individuare tempestivamente comportamenti anomali anche quando gli accessi sono formalmente autorizzati. Un esempio pratico può essere il caso di un dipendente autorizzato che accede frequentemente a dati non necessari al suo ruolo o effettua accessi in orari insoliti o da dispositivi inusuali. Questi pattern, pur non violando esplicitamente le autorizzazioni, possono indicare rischi potenziali o abusi. Le piattaforme AI-driven, adottate da settori finanziari e tecnologici, analizzano costantemente questi schemi di utilizzo per segnalare anomalie di rischio. Per esempio, una banca può rilevare accessi atipici a informazioni sui clienti, come nel recente caso di Intesa Sanpaolo, dove l'accesso fuori orario a dati riservati ha suscitato sospetti e ha portato a indagini interne.

Utilizzare una piattaforma di monitoraggio basata su intelligenza artificiale per analizzare i modelli di utilizzo e bloccare in tempo reale attività potenzialmente rischiose, anche se apparentemente legittime.

Anonimizzazione e pseudonimizzazione per la protezione della privacy

La pseudonimizzazione consente alle aziende di analizzare i dati senza compromettere la privacy. Questa tecnica sostituisce identificatori personali con codici criptati, accessibili solo attraverso chiavi protette, riducendo così il rischio di esposizione di dati sensibili durante l’elaborazione. È anche una delle tecniche raccomandate dal GDPR, poiché consente di ottenere informazioni dettagliate su preferenze e abitudini dei clienti senza violare la loro privacy.

Integrare la pseudonimizzazione nei processi di analisi per garantire conformità alle normative sulla privacy e protezione avanzata dei dati.

Compliance come leva strategica

Essere conformi alle normative è oggi un vantaggio competitivo, oltre che un obbligo legale. Automatizzare i processi di compliance con valutazioni dinamiche del rischio e audit regolari consente di mantenere un controllo costante e trasparente. La compliance diventa così un asset strategico per le aziende, che possono migliorare la loro reputazione e attrarre partner e clienti attenti alla sicurezza dei dati. Un esempio è Microsoft, che ha integrato audit continui e trasparenti conformi al GDPR, offrendo garanzie di protezione elevate.

Automatizzare i processi di compliance per migliorare la protezione preventiva e mantenere la trasparenza operativa.

Conclusione

La protezione dei dati non è solo una questione di compliance, ma rappresenta un vantaggio competitivo e strategico per le aziende. Con un costo medio dei data breach che in Italia supera i 4,37 milioni di euro e i rischi reputazionali annessi, le aziende lungimiranti vedono la sicurezza dei dati come un investimento essenziale. Implementare un controllo accurato degli accessi, il monitoraggio avanzato e tecniche di pseudonimizzazione non solo riduce i rischi, ma favorisce una cultura aziendale basata su sicurezza e trasparenza. Le imprese che investono in cybersecurity e gestione responsabile dei dati si posizionano come leader di mercato, pronte a rispondere alle sfide future della data economy. Adottare queste strategie oggi è una mossa preventiva per prepararsi alle minacce future e costruire un business più sicuro e resiliente.