Sådan beskytter du data effektivt

Dataklassificering hjælper organisationer med at identificere og klassificere data i henhold til deres følsomhed, værdi og potentielle indvirkning, hvis de skulle blive kompromitteret.

Ved at klassificere data kan organisationer udvikle passende sikkerhedsforanstaltninger og kontroller for at beskytte dataene og sikre overholdelse af relevante regler og standarder.

Det er vigtigt at forstå de forskellige typer data, du har, og hvordan de bruges, da dette vil hjælpe dig med at bestemme det nødvendige beskyttelsesniveau.

Lad os først se, hvad dataklassificering er, og årsagerne til, at dataene skal klassificeres.

Hvad er dataklassificering?

Dataklassificering er processen med at organisere data i kategorier eller klasser baseret på bestemte karakteristika eller attributter. De specifikke kriterier, der anvendes til dataklassificering, kan variere afhængigt af organisationens behov og mål.

Hovedmålet med dataklassificering er at gøre data mere organiserede og nemmere at bruge, samtidig med at de beskyttes mod uautoriseret adgang eller offentliggørelse.

Ved at klassificere data er det muligt at identificere de forskellige typer data, der er relevante for en organisation og tildele passende etiketter eller tags til dem. Dette kan være nyttigt til dataadministration, sikkerhed og privatlivsformål.

Dataklassificering kan ske manuelt eller ved hjælp af automatiserede værktøjer, afhængigt af datasættets størrelse og kompleksitet.

Der er flere grunde til, at data skal klassificeres:

• Dataorganisation: Dataklassificering hjælper med at organisere og strukturere data på en meningsfuld måde, hvilket gør det lettere at forstå og analysere.
• Forbedret beslutningstagning: Ved at klassificere data i forskellige kategorier er det muligt at opnå indsigt og træffe mere informerede beslutninger baseret på dataens karakteristika.
• Forbedret sikkerhed: Dataklassificering kan bruges til at beskytte følsomme oplysninger ved at kategorisere dem som fortrolige, offentlige eller begrænsede. Dette er med til at sikre, at det passende sikkerhedsniveau anvendes på dataene.
• Øget effektivitet: Ved at kategorisere data er det nemmere at lokalisere og hente specifikke oplysninger, når det er nødvendigt. Dette kan forbedre effektiviteten og reducere den tid og indsats, der kræves for at finde og bruge data.
• Forbedret nøjagtighed: Klassificering af data kan hjælpe med at forbedre nøjagtigheden af ​​maskinlæringsmodeller ved at sikre, at modellen trænes i relevante og passende data.

Hvordan forbedrer dataklassificering sikkerheden?

Dataklassificering kan være en effektiv måde at forbedre datasikkerheden ved at identificere og beskytte følsomme eller fortrolige data. Her er et par måder, hvorpå dataklassificering kan bruges til at forbedre datasikkerheden:

• Identificer følsomme data: Ved at klassificere data efter deres følsomhed kan organisationer identificere de data, der kræver det højeste niveau af beskyttelse. Dette kan være med til at prioritere sikkerhedsindsatsen og allokere ressourcer til de mest kritiske områder.
• Beskyt fortrolige data: Ved at tildele passende klassifikationsmærker til fortrolige data kan organisationer sikre, at disse data kun er tilgået af autoriserede personer. Dette kan hjælpe med at forhindre uautoriseret adgang eller videregivelse af følsomme oplysninger.
• Implementer kontroller: Baseret på dataklassificering kan organisationer implementere passende kontroller for at beskytte dataene. Følsomme data kan f.eks. kræve stærkere autentificeringsforanstaltninger eller yderligere kryptering.
• Forbedre datastyring: Ved at etablere klare politikker og procedurer for dataklassificering kan organisationer forbedre datastyring og sikre, at data håndteres konsekvent og sikkert.
• Overvåg og revider dataadgang: Ved at overvåge og revidere dataadgang kan organisationer spore, hvem der får adgang til klassificerede data og sikre, at de tilgås korrekt. Dette kan hjælpe med at opdage enhver uautoriseret adgang eller misbrug af data.

Typer af dataklassificering

For at organisere og håndtere data korrekt kan de mærkes eller klassificeres baseret på forskellige egenskaber. Dette er de fire mest typiske metoder, virksomheder bruger til at arrangere rådataene, før de bestemmer, hvordan de skal klassificeres.

Brugerbaseret klassificering: Det involverer at tildele data til kategorier baseret på brugerens rolle eller ansvar i en organisation. For eksempel kan en medarbejders adgang til data være begrænset baseret på deres jobfunktion eller godkendelsesniveau.

Indholdsbaseret klassificering: Organiserer data baseret på det faktiske indhold af dataene. Dette kan omfatte emnet, formatet eller andre karakteristika ved dataene.

Automatiseret klassificering: Det afhænger af software eller algoritmer at analysere og kategorisere data baseret på forudbestemte kriterier. Dette kan være baseret på indholdet af selve dataene, såsom nøgleord eller mønstre, eller metadata knyttet til dataene, såsom filnavnet eller placeringen.

Kontekstbaseret klassifikation: Kontekstbaseret klassificering involverer kategorisering af data baseret på den kontekst, hvori de bruges, eller det formål, hvortil de blev oprettet.

Dataklassifikationsfølsomhedsniveauer

Generelt kræver forskellige typer data forskellige klassifikationsniveauer. Du kan mere præcist kategorisere dine data, når du overvejer disse niveauer. Der er primært fire følsomhedsniveauer i dataklassificering.

Offentlige: Offentlige data refererer til data, der er tilgængelige for offentligheden og kan tilgås af alle. Dette kan omfatte data, der er indsamlet og kompileret af offentlige myndigheder, non-profit organisationer eller private virksomheder og gjort tilgængelige til offentlig brug.

Interne: Interne data refererer til data, der indsamles og bruges i en organisation eller virksomhed. Denne type data deles typisk ikke med offentligheden og bruges til forskellige formål, såsom beslutningstagning, planlægning og analyse. Disse data lagres og administreres typisk i organisationens interne systemer og er kun tilgængelige for autoriserede personer i organisationen.

Fortroligt: ​​Fortrolige data henviser til oplysninger, der er beregnet til at blive holdt hemmelige eller private i en organisation. Denne type data deles typisk ikke med nogen uden for organisationen og kan være underlagt særlige sikkerhedsforanstaltninger for at beskytte deres fortrolighed.

Begrænset: Denne type data er meget følsomme og kræver det højeste niveau af beskyttelse. Et databrud på dette niveau kan have alvorlige konsekvenser for en organisation og kan endda true den nationale sikkerhed. Eksempler kan omfatte personoplysninger, juridiske dokumenter og forretningshemmeligheder.

Trin i dataklassificering

Der er flere trin involveret i denne dataklassificeringsproces:

Identificer formålet med dataklassificeringen: Det er vigtigt at forstå årsagerne til klassificering af data og de mål, som klassificeringsprocessen er beregnet til at opnå. Dette kan omfatte sikring af overholdelse af regler, beskyttelse af følsomme oplysninger eller forbedring af datahåndteringsprocesser.

Definer klassifikationskategorierne: Bestem de kategorier, som data skal klassificeres i, såsom offentlige, fortrolige eller begrænsede. Det er vigtigt klart at definere hver kategoris karakteristika og de typer data, der skal placeres i hver kategori.

Tildel ejerskab af dataene: Bestem, hvem der er ansvarlig for at administrere og beskytte dataene, samt for at træffe beslutninger om deres klassificering. Dette kan være en bestemt person eller afdeling i organisationen.

Udvikl en dataklassifikationspolitik: Lav en klar, kortfattet politik, der skitserer klassifikationskategorierne, dataejernes ansvar og procedurerne for klassificering og håndtering af data.

Kommuniker dataklassificeringspolitikken: Sørg for, at alle relevante parter i organisationen er opmærksomme på dataklassificeringspolitikken og deres ansvar i forbindelse med den. Dette kan omfatte at tilbyde uddannelse eller stille ressourcer til rådighed for medarbejdere at referere.

Implementere kontroller for håndtering af data: Etabler procedurer og kontroller for håndtering af data baseret på dets klassifikationsniveau. Dette kunne omfatte kontroller såsom adgangskontrol, kryptering og sikkerhedskopiering og gendannelse af data.

Overvåg og gennemgå dataklassificeringsprocessen: Gennemgå og vurder regelmæssigt effektiviteten af ​​dataklassificeringsprocessen for at sikre, at den opfylder organisationens mål, og at data håndteres korrekt. Foretag justeringer efter behov for at forbedre processen.

Bedste praksis for dataklassificering

Her er nogle bedste fremgangsmåder for dataklassificering:

• Hold det enkelt: Det er vigtigt at have et klart og ligetil klassifikationssystem, som er nemt for medarbejderne at forstå og følge. Komplekse klassifikationssystemer kan være vanskelige at administrere og er muligvis ikke effektive til at beskytte følsomme oplysninger.
• Klassificer data på tidspunktet for oprettelse: Data bør klassificeres, så snart de er oprettet, i stedet for at vente, indtil de er nødvendige eller tilgås. Dette sikrer, at følsomme oplysninger er ordentligt beskyttet fra starten.
• Brug klare etiketter: Brug klare og præcise etiketter til at identificere klassificeringsniveauet for data. Dette hjælper medarbejderne med at forstå den følsomhed og beskyttelse, der kræves for hvert stykke data.
• Etabler et standardklassifikationsskema: Udvikl et standardklassifikationsskema, der bruges konsekvent i hele organisationen. Dette er med til at sikre, at data er konsekvent og præcist klassificeret.
• Dokumenter din klassificering: Hold en fortegnelse over din klassificeringsproces, herunder de anvendte kategorier og kriterier, for at sikre, at den let kan forstås og gentages af andre.

Ved at følge disse standardpraksis kan du sikre dig, at dine data er korrekt og effektivt kategoriseret, hvilket kan gøre dataadministration og -evaluering lettere.

Læringsressourcer til dataklassificering

Enhver kan lære at designe klassifikationsmodeller til effektiv datakontrol med det rette niveau af dedikation og engagement, og der er flere ressourcer til rådighed til at lære dataklassificering på egen hånd. For at udvide din viden om dataklassificering, tjek dette udvalg af vigtige bøger.

#1. Dataklassificering: Algoritmer og applikationer

Denne bog underviser i det grundlæggende i dataklassificering og lægger vægt på modeludvikling og dækker en række emner relateret til dataklassificering, såsom de forskellige typer af algoritmer og teknikker, der anvendes, anvendelserne af dataklassificering på forskellige områder og bedste praksis for implementering af dataklassificering i virkelige situationer.

Denne bog diskuterer også vigtigheden af ​​dataklassificering og de forskellige fordele, det kan give, såsom at forbedre datakvaliteten og muliggøre bedre beslutningstagning.

#2. Dataklassificering: En komplet vejledning

I denne bog introducerer forfatteren læserne til dataklassificeringsmetoder og tilgange til at definere, designe, skabe og implementere en klassificeringsproces til at forbedre sikkerheden og effektiv datahåndtering,

Derudover tilbyder den en række retningslinjer for at sætte den seneste udvikling inden for dataklassificering og workflow-designteknikker til handling i overensstemmelse med de bedste klassifikationsstandarder.

#3. Dataklassificering: En klar og præcis reference

Denne bog diskuterer primært de interne og eksterne dataklassifikationsrelationer. Den introducerer endda forskellige klassifikationsnøglepræstationsindikatorer og giver også den bedste designramme for dataklassificering.

Forudgående viden er nødvendig for at forstå principperne og emnerne i denne bog.

Afsluttende tanker

Dataklassificering kan være et effektivt værktøj for virksomheder og organisationer i alle størrelser. Ved at organisere og mærke data på en struktureret måde kan du få en bedre forståelse af dine data, identificere mønstre og tendenser og træffe mere informerede beslutninger.

Derudover kan dataklassificering være med til at forbedre kundeservicen ved at gøre det nemmere at finde og tilgå relevant information. Det kan også hjælpe med datasikkerheden ved at give dig mulighed for at kontrollere adgangen til følsomme oplysninger.

Jeg håber, at du fandt denne artikel nyttig til at lære dataklassificering for at forbedre sikkerheden. Du kan også være interesseret i at lære om de bedste sikkerhedstjenester til at overvåge brud på personlige data.