Возьмём простой пример: сложный, длинный, несловарный пароль. Казалось бы, не очень сложно придумать один такой. Для его подбора средний компьютер будет трудиться тысячу лет. Не слишком сложно заставить десяток пользователей иметь неподбираемые пароли. Сотню юзеров – трудно, но осуществимо. А вот миллион пользователей – уже совсем невозможно. Возьмём хеш-функции этого миллиона паролей и запустим над ними словарный перебор. В первые же секунды получим тысячи вскрытых паролей. Разве это можно назвать защищённостью?
Другой, более интересный пример масштабирования: служба поддержки клиентов. Один оператор на каждые 5000 пользователей. Увеличивается масштаб системы – нанимаем дополнительных операторов. Всё хорошо, пока поток обращений равномерен. Если же проблемы случаются неравномерно, к примеру, в конце квартала, то организовать "ручную" техподдержку не представляется возможным. Ибо в августе в среднем потребуется 5 операторов, в конце сентября – 40, а в начале октября – снова 5. Нанять и уволить персонал с такой скоростью не сумеет ни один кадровик. Не говоря уже про обучение.
По-настоящему масштабируются лишь те задачи, которые поддаются полной автоматизации. В области DLP тоже. Кто делает ставку на ручной контроль, тот не может расти. 
Эффект масштаба
Эффект масштаба
Даже самые, казалось бы, элементарные меры безопасности при росте системы становятся практически невыполнимыми, если они требуют ручного труда и не могут быть автоматизированы.
Оглядитесь вокруг себя. Попробуйте всё окружающее (действия, знания, вещи, ценности) поумножать на миллион (а если речь идёт о Китае – то и на миллиард). При этом возможное становится невозможным, обыденное – сложным, доступное – рекордным.
Возьмём простой пример: сложный, длинный, несловарный пароль. Казалось бы, не очень сложно придумать один такой. Для его подбора средний компьютер будет трудиться тысячу лет. Не слишком сложно заставить десяток пользователей иметь неподбираемые пароли. Сотню юзеров – трудно, но осуществимо. А вот миллион пользователей – уже совсем невозможно. Возьмём хеш-функции этого миллиона паролей и запустим над ними словарный перебор. В первые же секунды получим тысячи вскрытых паролей. Разве это можно назвать защищённостью?
Другой, более интересный пример масштабирования: служба поддержки клиентов. Один оператор на каждые 5000 пользователей. Увеличивается масштаб системы – нанимаем дополнительных операторов. Всё хорошо, пока поток обращений равномерен. Если же проблемы случаются неравномерно, к примеру, в конце квартала, то организовать "ручную" техподдержку не представляется возможным. Ибо в августе в среднем потребуется 5 операторов, в конце сентября – 40, а в начале октября – снова 5. Нанять и уволить персонал с такой скоростью не сумеет ни один кадровик. Не говоря уже про обучение.
По-настоящему масштабируются лишь те задачи, которые поддаются полной автоматизации. В области DLP тоже. Кто делает ставку на ручной контроль, тот не может расти.
защита информации
кадры
пароли
Возьмём простой пример: сложный, длинный, несловарный пароль. Казалось бы, не очень сложно придумать один такой. Для его подбора средний компьютер будет трудиться тысячу лет. Не слишком сложно заставить десяток пользователей иметь неподбираемые пароли. Сотню юзеров – трудно, но осуществимо. А вот миллион пользователей – уже совсем невозможно. Возьмём хеш-функции этого миллиона паролей и запустим над ними словарный перебор. В первые же секунды получим тысячи вскрытых паролей. Разве это можно назвать защищённостью?
Другой, более интересный пример масштабирования: служба поддержки клиентов. Один оператор на каждые 5000 пользователей. Увеличивается масштаб системы – нанимаем дополнительных операторов. Всё хорошо, пока поток обращений равномерен. Если же проблемы случаются неравномерно, к примеру, в конце квартала, то организовать "ручную" техподдержку не представляется возможным. Ибо в августе в среднем потребуется 5 операторов, в конце сентября – 40, а в начале октября – снова 5. Нанять и уволить персонал с такой скоростью не сумеет ни один кадровик. Не говоря уже про обучение.
По-настоящему масштабируются лишь те задачи, которые поддаются полной автоматизации. В области DLP тоже. Кто делает ставку на ручной контроль, тот не может расти. 
