# Czym jest data-centric audit and protection (DCAP)?

> Data-centric audit and protection (DCAP — audyt i ochrona skoncentrowana na danych) to starsza, zdefiniowana przez analityków kategoria rynkowa oznaczająca zdolności, które odkrywają i klasyfikują dane, zarządzają dostępem, monitorują lub audytują aktywność danych oraz stosują kontrole ochronne wokół samych danych.

- Kanoniczny adres URL: https://yellowcube.eu/pl/glossary/data-centric-audit-and-protection/
- Wydawca: Yellow Cube
- Język: pl
- Kontakt: hello@yellowcube.eu

## Treść

Etykieta miała grupować funkcje bezpieczeństwa w repozytoriach strukturalnych, niestrukturalnych i chmurowych zamiast traktować każde repozytorium jako izolowany problem kontrolny.

DCAP nie ma uniwersalnej specyfikacji technicznej ani obowiązkowego zestawu funkcji. Implementacje i późniejsze kategorie rynkowe dzielą lub łączą jej funkcje różnie, więc organizacja powinna oceniać konkretne magazyny danych, kontrole, dowody, integracje i obowiązki operacyjne zamiast polegać na etykiecie.

### Najważniejsze punkty

- **Znajomość danych:** Odkrywaj magazyny i wrażliwą treść, wiąż klasyfikacje i właścicieli oraz utrzymuj kontekst tego, gdzie zarządzane dane przebywają i kto może do nich dotrzeć.
- **Audyt i analiza:** Rejestruj aktywność dostępu i administracji, wiąż zdarzenia z danymi i tożsamościami, identyfikuj naruszenia polityki lub nietypowe zachowanie oraz zachowuj dowody odpowiednie do potrzeb dochodzeniowych i zgodności.
- **Ochrona i zarządzanie:** Stosuj kontrole wspierane przez repozytorium, takie jak ograniczenia dostępu, maskowanie, tokenizacja, szyfrowanie, kwarantanna lub przepływy polityki, z rozliczalnym zatwierdzeniem i procesami wyjątków.
- **Istotne ograniczenie:** Produkt opisywany jako DCAP może obejmować tylko wybrane repozytoria lub zdolności, a sama kategoria nie jest standardem zapewnienia. Deklarowana szerokość nie ustala kompletnego odkrywania, skutecznego egzekwowania ani dokładnego wykrywania.

### Powiązane terminy

[Odkrywanie danych](<https://yellowcube.eu/pl/glossary/data-discovery/>) · [Klasyfikacja danych](<https://yellowcube.eu/pl/glossary/data-classification/>) · [Zapobieganie utracie danych (DLP)](<https://yellowcube.eu/pl/glossary/data-loss-prevention/>) · [Zarządzanie postawą bezpieczeństwa danych (DSPM)](<https://yellowcube.eu/pl/glossary/data-security-posture-management/>) · [Bezpieczeństwo danych](<https://yellowcube.eu/pl/glossary/data-security/>)

### Źródła

[OGC Testbed-17: Data Centric Security Engineering Report](https://docs.ogc.org/per/21-020r1.html) · [NIST Data Classification Practices: Facilitating Data-Centric Security Management](https://csrc.nist.gov/pubs/pd/2021/07/22/data-classification-practices-datacentric-security/final) · [NIST SP 800-53 Rev. 5, Release 5.2.0](https://csrc.nist.gov/pubs/sp/800/53/r5/upd1/final)

## Budujmy skuteczniejszą cyberobronę razem

Budujemy trwałe partnerstwa oparte na zaufaniu, wiedzy i wspólnych sukcesach. Chcesz rozwijać firmę, poszerzyć ofertę cyberbezpieczeństwa lub wprowadzić innowacyjne rozwiązania na nowe rynki? Yellow Cube wspiera Cię na każdym z tych etapów.

[Skontaktuj się z Yellow Cube](<mailto:hello@yellowcube.eu?subject=Partnership>)

## Źródło i zakres informacji

Ta wersja Markdown jest generowana z tych samych zatwierdzonych treści co kanoniczna strona HTML. Przy cytowaniu użyj kanonicznego adresu URL.