Hvad er dataintegritet, og hvorfor er det vigtigt?

Gennem årene har dataintegritet været et presserende problem, og sager om datatyveri på nettet har skabt overskrifter. Datatyveri har fået mange virksomheder og enkeltpersoner til at miste værdifulde aktiver.

Dataintegritet er en moderne praksis, der gør dig mindre sårbar over for cyberangreb. Da enhver kan blive offer for et sikkerhedsbrud, er det en skødesløs handling at forsømme det.

Denne artikel vil diskutere forskellige typer af dataintegritet, vigtigheden af ​​dataintegritet, og hvordan man sikrer dataintegritet i en database.

Hvad er dataintegritet?

Dataintegritet er en samling af kritiske foranstaltninger for at sikre, at allokerede data i et system er sikre, sikre og uændrede. Nødsituationer dukker op. Derfor bestemmer dataintegritet, hvor nøjagtige data er, selv efter at have løst problemet.

De fleste populære virksomheder, du ser i dag, har, hvor de opbevarer data. Nogle af disse virksomheder indsætter specialister til at sikre deres data, og andre arbejder med massive datacentre. At holde oplysningerne sikre er obligatorisk og afgørende for overholdelse af online lovgivning. Denne praksis er et must og gælder for alle generelt.

Dataintegritet har også at gøre med overholdelse af online-regler og -forskrifter, især en væsentlig sådan som Generel databeskyttelsesforordning (GDPR). Hvis du bygger en online startup, er det nødvendigt at omfavne dens taktik. Onlinetyveri er fremherskende i mangel af dataintegritet, og dets konsekvenser er ødelæggende.

Datalæk har forårsaget skade på flere virksomheder, end du kan forestille dig, og det tvinger virksomheder til at lukke op. Men før du dykker ned i online foretagsomhed, skal du først forstå, hvad dataintegritet indebærer, og hvorfor det er vigtigt.

Hvorfor er dataintegritet vigtig?

Du kan ikke understrege vigtigheden af ​​dataintegritet. Når dataintegriteten er på sit højeste, har cyberangribere svært ved at trænge ind i et system. Alle forsøg mislykkes og resulterer i ingenting.

Dataintegriteten ændres hovedsageligt, når der er et fatalt hit, nødsituation eller brud.

GDPR-overholdelse involverer et sæt regulatoriske standarder fastsat af en organisation med højt omdømme for at reducere tilfælde af datalæk. Det kræver, at enhver onlineforretning, der behandler data i enhver form, skal overholde de tildelte regler for at undgå sanktioner og subtile konsekvenser.

Før du kan sikre data fuldt ud, skal du også undersøge sikkerheden af ​​disse data, og hvordan de behandles. En lille fejlfortolkning eller sammenblanding kan føre til enorme uundgåelige omstændigheder.

Vigtigheden af ​​datasikkerhed strækker sig til virksomheder; det gælder også for enkeltpersoner. For at beskytte følsomme oplysninger mod lækage skal du vurdere intern håndtering. Validering af data og at holde øje med systemet for fejltjek reducerer chancerne for fejlkategorisering eller ændring af data. Uanset hvor længe du opbevarer eller tilgår følsomme oplysninger, vil en sikker database med fuldstændig integritet fortsat tilbyde beskyttelse mod ondsindede hensigter.

Typer af dataintegritet

Forestil dig at arbejde i en virksomhed med flere afdelinger sammen med andre medarbejdere. Lad os sige, at disse medarbejdere arbejder i to forskellige sektorer såsom sundhed og finans. Kræver det, at du gemmer deres oplysninger to gange? Nej, det gør du ikke.

Dataintegritet fastholder, at ingen data må duplikeres uhensigtsmæssigt. Valg, sletning og tildeling af følsomme data bidrager til deres nøjagtighed.

Her er fire primære typer af dataintegritet.

1. Domæneintegritet

Antag, at du har en lagerenhed med titlen "Arbejdsløn", og du ønsker at indtaste lønnen for alle ansatte i den. Domæneintegritet sikrer, at kun acceptable værdier får adgang. Den består af flere acceptable værdier indtastet i én kolonne og filtrerer uønskede indtastninger.

Domæneintegritet bruger tegn, tekst, dato og meget mere. Hvis du f.eks. laver en indtastning for en kolonne, skal den også være i datatypens domæne.

2. Entitetsintegritet

Entitetsintegritet hjælper med at differentiere to eller flere lignende datatyper, der sandsynligvis vil forvirre hentning. Det giver dig mulighed for at vælge data fra en tabel ved at sikre, at hver række i en tabel er unik.

Entitetsintegritet implementeres ved hjælp af unikke primære nøgler. For eksempel bærer to af dine arbejdere navnet Anderson, og du vil finde en af ​​dem. Ved at differentiere disse to datafelter med en primær nøgle kan du indtaste, hvilke data du har til hensigt at hente hurtigt.

3. Referenceintegritet

Referencedataintegritet er primært anvendelig ved vedligeholdelse af en database. Det involverer at bruge fremmednøgler til at ændre en database uden at påvirke dens integritet.

Referencedataintegritet angiver, at fremmednøgler, der refererer til primærnøgler i den anden tabel, skal have en null værdi i det første lager eller være til stede i det andet lager, med specifikke regler for hvad fremmednøglen kan lave om. Begrænsning af adgangen og redaktionelle muligheder for en fremmed nøgle beskytter dataintegriteten af ​​de primære data.

4. Brugerdefineret integritet

Alle tre dataintegritetstyper nævnt ovenfor er effektive – men ikke nok til at modstå dataafbrydelser. Det er her, brugerdefineret integritet kommer ind, der definerer specifikke og anvendelige regler, som enhver enhed, domæne og nøgle skal følge.

Sådan sikrer du dataintegritet i en database

Når det kommer til at sikre dataintegritet, kan nogle retningslinjer ikke udelades, såsom dem, der er involveret i GDPR-overholdelse og FDA-udkastet om dataintegritet. Tingene er dog skiftet. Før du indsamler data, skal du sikre den højeste grad af dataintegritet.

Nedenfor er nogle tips til at beskytte dine data.

1. Rengøring og vedligeholdelse

Et system forbliver ikke stillestående. Data behandles løbende, og medarbejderne interagerer med systemet regelmæssigt, så det udvikler sig. Med disse konstante ændringer af datalagring, er du nødt til at slette systemfejl ofte for at sikre, at de indsamlede data forbliver uændrede og sikre.

Brugergodkendelse er en effektiv teknik til at rense og vedligeholde dine data. Det sikrer, at kun verificerede brugere får adgang til dine data.

2. Træning og ansvar for dataindtastning

At sikre det højeste niveau af dataintegritet er det nye normale. Du bliver dog nødt til at håndtere et par ondsindede forsøg, uanset hvor svært det er at modstå dem. Det er en adfærdskodeks, der skal udstyre medarbejderne med den viden og taktik, der er nødvendig for at sikre og effektivisere data.

Teknikker som penetrationstest er behjælpelige med dataindtastning og ansvar. Ved at lancere bevidste angreb på dit system, er du i en bedre position til at identificere de smuthuller, som angriberne ville udnytte.

3. Data validering

At fejle er menneskeligt. Manuel indtastning af data i et system er en almindelig praksis, men det er ikke helt effektivt.

Datavalidering kræver, at du som administrator kontrollerer dataværdier af information, der er gemt af en medarbejder. Ved at gøre dette kan du nemt forhindre systemet i utilsigtede ændringer. Det bedste af det hele er, at din dataanalyse forbedres.

Dataeksponering har ført til mange virksomheders fald og fået mange andre til at omfavne dataintegritet. Rengøring af dit system løbende og validering af dine data er blot nogle få af de mange foranstaltninger, der skal følges.

Brug af en enkelt datakildekode er valgfrit, men alligevel effektivt. Det fremmer datanøjagtigheden og gør opgaver mere overskuelige. Automatisering fungerer også fint.

Få dine medarbejdere til at gennemgå al nødvendig træning og oplys dem om effekterne af dataeksponering.

Hvad er datagendannelse, og hvordan fungerer det?

Tab af data er aldrig en sjov oplevelse. Når det sker, vender vi os til datagendannelsessoftware - men hvordan fungerer datagendannelse?

Læs Næste

Om forfatteren