Saas Customer Data: Detection

यह लेख हमारे व्यापक गाइड का हिस्सा है Saas Customer Data. पूर्ण रणनीति के लिए पूरा गाइड पढ़ें।

Detection पर केंद्रित ध्यान क्यों जरूरी है

saas customer data को संभालने का मानक दृष्टिकोण आमतौर पर इनमें से एक या अधिक पैटर्न शामिल करता है: महंगे कंसल्टिंग एंगेजमेंट के माध्यम से समस्या पर पैसे फेंकना, चेकबॉक्स समाधान लागू करना जो ऑडिटर्स को संतुष्ट करते हैं लेकिन बहुत कम वास्तविक सुरक्षा प्रदान करते हैं, या जिम्मेदारी एक ऐसी टीम को सौंपना जिसके पास समय, उपकरण या विशेषज्ञता की कमी है।

महंगे कंसल्टिंग एंगेजमेंट पॉइंट-इन-टाइम परिणाम उत्पन्न करते हैं जो

मुख्य चुनौती और इसे कैसे संबोधित करें

हैं लेकिन बहुत कम वास्तविक सुरक्षा प्रदान करते हैं, या जिम्मेदारी एक ऐसी टीम को सौंपना जिसके पास समय, उपकरण या विशेषज्ञता की कमी है।

महंगे कंसल्टिंग एंगेजमेंट पॉइंट-इन-टाइम परिणाम उत्पन्न करते हैं जो रिपोर्ट आने तक पुराने हो चुके होते हैं। जनवरी में किया गया पेनटेस्ट फरवरी में डिप्लॉय किए गए कोड के बारे में कुछ नहीं बताता। निष्कर्ष हर दिन प्रासंगिकता खो देते हैं और जब तक रिमेडिएशन शुरू होता है, एप्लिकेशन काफी बदल चुका होता है।

चेकबॉक्स समाधान सुरक्षा का एक खतरनाक भ्रम पैदा करते हैं। साप्ताहिक

Detection के लिए व्यावहारिक फ्रेमवर्क

एंगेजमेंट के माध्यम से समस्या पर पैसे फेंकना, चेकबॉक्स समाधान लागू करना जो ऑडिटर्स को संतुष्ट करते हैं लेकिन बहुत कम वास्तविक सुरक्षा प्रदान करते हैं, या जिम्मेदारी एक ऐसी टीम को सौंपना जिसके पास समय, उपकरण या विशेषज्ञता की कमी है।

महंगे कंसल्टिंग एंगेजमेंट पॉइंट-इन-टाइम परिणाम उत्पन्न करते हैं जो रिपोर्ट आने तक पुराने हो चुके होते हैं। जनवरी में किया गया पेनटेस्ट फरवरी में डिप्लॉय किए गए कोड के बारे में कुछ नहीं बताता। निष्कर्ष हर दिन प्रासंगिकता खो देते हैं और जब तक रिमेडिएशन शुरू होता है, ए

स्केल पर स्वचालन और उपकरण

महंगे कंसल्टिंग एंगेजमेंट पॉइंट-इन-टाइम परिणाम उत्पन्न करते हैं जो रिपोर्ट आने तक पुराने हो चुके होते हैं। जनवरी में किया गया पेनटेस्ट फरवरी में डिप्लॉय किए गए कोड के बारे में कुछ नहीं बताता। निष्कर्ष हर दिन प्रासंगिकता खो देते हैं और जब तक रिमेडिएशन शुरू होता है, ए

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