Så ska du tänka kring informationssäkerhet för SaaS-bolag
Att leverera digitala tjänster i molnet är i hög grad en tillitsaffär, speciellt för SaaS-bolag som erbjuder tjänster som lagrar personuppgifter. Förtroendet mellan leverantör och kund är avgörande för att affären ska fungera. Detta kräver att SaaS-bolagens informationssäkerhet prioriteras högt. Hur kan ert företag öka säkerheten och minimera riskerna för era kunder?
Höga krav på informationssäkerhet
Generellt sett är SaaS-branschen stark när det kommer till cybersäkerhet. Applikationer byggs upp med en framåtlutad säkerhetsarkitektur, med zero trust, identitetshantering och multifaktorsautentisering som grundprinciper. Men ett allvarligare säkerhetsläge och ett hotlandskap i ständig förändring har ställt säkerhetsfrågan på sin spets.
Som aktör inom SaaS-branschen ställs verksamheten inte bara inför traditionella, och skiftande säkerhetsutmaningar. Ni omfattas även av en rad regler och lagar kopplat till cyber- och informationssäkerhet – bland annat det uppdaterade EU-direktivet NIS2.
“Att arbeta med dataintegritet och datasegregering är två sätt att bygga in så kallade ”Fail-safe”-principer i systemdesignen”
Ytterligare säkerhetslager
Ett utsatt och föränderlig säkerhetsläge i kombination med användardata som ofta lagras utanför SaaS-bolagens gräns innebär att branschen behöver anta ytterligare lager av säkerhetsskydd. Att arbeta med dataintegritet och datasegregation, dvs att säkerställa att er data förblir korrekt och oförändrad, samt att olika användares data hålls åtskilda, är två kritiska element för att förhindra intrång och minimera risken att information hamnar i fel händer.
Dataintegritet och datasegregering är två sätt att bygga in så kallade ”Fail-safe”-principer i systemdesignen. Dessa säkerhets- och designprinciper förebygger och identifierar problem samt begränsar påverkan på både användare och system om något skulle gå fel. Genom att sätta en tydlig gräns mellan användarnas data kan man separera innehållet mellan konton och begränsa skadorna vid ett eventuellt dataintrång. Andra exempel på fail-safe-principer är implementering av end-to-end-kryptering för känslig kommunikation och säkerställa att krypteringsnycklar hanteras säkert samt automatisk säkerhetskopiering. Eller förvaring av säkerhetskopior åtskilda platser för att skydda mot dataförlust vid katastrofer. Här kan du läsa mer.
“Att investera i säkerhetstjänster som bygger på automatisering och AI är ett bra komplement till intern säkerhetskompetens eller externa säkerhetsspecialister och SOC.”
Stärk upp säkerheten med AI
AI och maskininlärning har kommit att bli en självklar del i framtidens säkerhetsarbete, särskilt för SaaS-bolag. Att investera i säkerhetstjänster som bygger på automatisering och AI är ett bra komplement till intern säkerhetskompetens eller externa säkerhetsspecialister och SOC.
AI-baserade säkerhetssystem analyserar enorma mängder data i realtid och kan snabbt identifiera avvikelser och potentiella hot. Detta möjliggör proaktivt skydd och snabbare respons på incidenter. För SaaS-bolag innebär detta:
- Förbättrad hotdetektering. Genom att analysera beteende och avvikelser med AI, kan ni identifiera avancerade och tidigare okända hot.
- Automatiserad incidentrespons. Isolera infekterade system och påbörja motåtgärder snabbt för att minska skadorna vid en attack.
- Kontinuerlig övervakning. AI möjliggör dygnet runt-övervakning av nätverk och system, något som är helt avgörande i en global, ständigt uppkopplad miljö.
- Effektiv resursanvändning. Med automatiserade rutinuppgifter skapar ni utrymme för ert säkerhetsteam att fokusera på mer komplexa problem.
“Det finns egentligen inget skydd som är gott nog idag, risken att bli utsatt för ett intrång med data som kommer på villovägar är något vi måste lära oss att leva med”
Den ökade användningen av AI i säkerhetsarbetet väcker dock nya frågor kring ansvarsområde, reglering och legala krav på säker hanteringen av data. Därför bör ni som SaaS-bolag ha koll på:
- Dataintegritet och sekretess. Det vill säga att AI-systemen hanterar känsliga data i enlighet med gällande lagar och regler.
- Transparens. Skapa förståelse för hur ett AI-verktyg fattar beslut för att kunna motivera åtgärder och upprätthålla ansvarsskyldighet.
- Kontinuerlig uppdatering. AI-modeller måste regelbundet tränas på nya data för att förbli effektiva mot nya hot.
I ett alltmer komplext säkerhetslandskap är det avgörande att ni håller er uppdaterade kring hur information skyddas, var data lagras och hur AI kan effektivisera med företagets säkerhet och dataintegritet i behåll.
Proaktivt säkerhetsarbete
Det finns egentligen inget skydd som är gott nog idag, risken att bli utsatt för ett intrång med data som kommer på villovägar är något vi måste lära oss att leva med. Att scenarioplanera och ta fram en tydlig plan för risk- och incidenthantering som är förankrad i verksamheten är grunden i ett proaktivt säkerhetsarbete. Detta innebär dels att löpande identifiera sårbarheter, analysera och hantera potentiella hot mot företagets tjänster och data. Men även att ta fram en tydlig process för att upptäcka, förstå och åtgärda säkerhetsincidenter. Varefter ni kan implementera förebyggande och förbättrande åtgärder.
Samarbete med en erfaren säkerhetspartner är helt avgörande för att navigera denna snabbt föränderliga miljö. Nordlo har både hög kompetens inom informationssäkerhet och erfarenhet av nära samarbete med företag inom SaaS-branschen. Vi hjälper er säkerställa ett robust skydd av företagets och kundernas data.