Dataklassificering hjälper organisationer att identifiera och klassificera data efter dess känslighet, värde och potentiella påverkan om den skulle äventyras.
Genom att klassificera data kan organisationer utveckla lämpliga säkerhetsåtgärder och kontroller för att skydda data och säkerställa efterlevnad av relevanta regler och standarder.
Det är viktigt att förstå de olika typerna av data du har och hur de används, eftersom detta hjälper dig att avgöra vilken skyddsnivå som krävs.
Låt oss först se vad dataklassificering är och skälen till att uppgifterna ska klassificeras.
Innehållsförteckning
Vad är dataklassificering?
Dataklassificering är processen att organisera data i kategorier eller klasser baserat på vissa egenskaper eller attribut. De specifika kriterier som används för dataklassificering kan variera beroende på organisationens behov och mål.
Huvudmålet med dataklassificering är att göra data mer organiserade och enklare att använda samtidigt som de skyddas från obehörig åtkomst eller avslöjande.
Genom att klassificera data är det möjligt att identifiera de olika typerna av data som är relevanta för en organisation och tilldela lämpliga etiketter eller taggar till dem. Detta kan vara användbart för datahantering, säkerhet och integritetsändamål.
Dataklassificering kan göras manuellt eller med hjälp av automatiserade verktyg, beroende på datauppsättningens storlek och komplexitet.
Det finns flera anledningar till att data måste klassificeras:
- Dataorganisation: Dataklassificering hjälper till att organisera och strukturera data på ett meningsfullt sätt, vilket gör det lättare att förstå och analysera.
- Förbättrat beslutsfattande: Genom att klassificera data i olika kategorier är det möjligt att få insikter och fatta mer välgrundade beslut baserat på datas egenskaper.
- Förbättrad säkerhet: Dataklassificering kan användas för att skydda känslig information genom att kategorisera den som konfidentiell, offentlig eller begränsad. Detta hjälper till att säkerställa att lämplig säkerhetsnivå tillämpas på data.
- Ökad effektivitet: Genom att kategorisera data är det lättare att lokalisera och hämta specifik information när det behövs. Detta kan förbättra effektiviteten och minska den tid och ansträngning som krävs för att hitta och använda data.
- Förbättrad noggrannhet: Klassificering av data kan hjälpa till att förbättra noggrannheten i maskininlärningsmodeller genom att säkerställa att modellen tränas på relevant och lämplig data.
Hur förbättrar dataklassificering säkerheten?
Dataklassificering kan vara ett effektivt sätt att förbättra datasäkerheten genom att identifiera och skydda känsliga eller konfidentiella uppgifter. Här är några sätt som dataklassificering kan användas för att förbättra datasäkerheten:
- Identifiera känsliga uppgifter: Genom att klassificera data efter dess känslighet kan organisationer identifiera de uppgifter som kräver den högsta skyddsnivån. Detta kan hjälpa till att prioritera säkerhetsinsatser och allokera resurser till de mest kritiska områdena.
- Skydda konfidentiell data: Genom att tilldela lämpliga klassificeringsetiketter till konfidentiella data kan organisationer säkerställa att dessa data endast nås av behöriga personer. Detta kan hjälpa till att förhindra obehörig åtkomst eller avslöjande av känslig information.
- Implementera kontroller: Baserat på dataklassificering kan organisationer implementera lämpliga kontroller för att skydda data. Till exempel kan känsliga uppgifter kräva starkare autentiseringsåtgärder eller ytterligare kryptering.
- Förbättra datastyrningen: Genom att upprätta tydliga policyer och procedurer för dataklassificering kan organisationer förbättra datastyrningen och säkerställa att data hanteras konsekvent och säkert.
- Övervaka och granska dataåtkomst: Genom att övervaka och granska dataåtkomst kan organisationer spåra vem som har åtkomst till sekretessbelagda data och se till att de nås på lämpligt sätt. Detta kan hjälpa till att upptäcka all obehörig åtkomst eller missbruk av data.
Typer av dataklassificering
För att korrekt organisera och hantera data kan den märkas eller klassificeras utifrån olika egenskaper. Det här är de fyra mest typiska metoderna som företag använder för att ordna rådata innan de bestämmer hur de ska klassificeras.
Användarbaserad klassificering: Det innebär att tilldela data till kategorier baserat på användarens roll eller ansvar inom en organisation. Till exempel kan en anställds tillgång till data begränsas baserat på deras arbetsfunktion eller behörighetsnivå.
Innehållsbaserad klassificering: Organiserar data baserat på det faktiska innehållet i datan. Detta kan inkludera ämnet, formatet eller andra egenskaper hos datan.
Automatiserad klassificering: Det beror på programvara eller algoritmer för att analysera och kategorisera data baserat på förutbestämda kriterier. Detta kan baseras på själva datainnehållet, såsom nyckelord eller mönster, eller metadata som är associerade med data, såsom filnamn eller plats.
Kontextbaserad klassificering: Kontextbaserad klassificering innebär att kategorisera data baserat på sammanhanget i vilket det används eller syftet för vilket det skapades.
Känslighetsnivåer för dataklassificering
I allmänhet kräver olika typer av data olika klassificeringsnivåer. Du kan kategorisera dina data mer exakt när du tar hänsyn till dessa nivåer. Det finns huvudsakligen fyra känslighetsnivåer i dataklassificering.
Offentlig: Offentlig data avser data som är tillgänglig för allmänheten och kan nås av vem som helst. Detta kan inkludera data som samlas in och sammanställs av statliga myndigheter, ideella organisationer eller privata företag och görs tillgängliga för allmänt bruk.
Intern: Intern data avser data som samlas in och används inom en organisation eller ett företag. Denna typ av data delas vanligtvis inte med allmänheten och används för olika ändamål, såsom beslutsfattande, planering och analys. Denna data lagras och hanteras vanligtvis inom organisationens interna system och är endast tillgänglig för behöriga personer inom organisationen.
Konfidentiell: Konfidentiell information avser information som är avsedd att hållas hemlig eller privat inom en organisation. Denna typ av data delas vanligtvis inte med någon utanför organisationen och kan vara föremål för särskilda säkerhetsåtgärder för att skydda dess konfidentialitet.
Begränsad: Denna typ av data är mycket känslig och kräver högsta skyddsnivå. Ett dataintrång på denna nivå kan få allvarliga konsekvenser för en organisation och kan till och med hota den nationella säkerheten. Exempel kan vara personuppgifter, juridiska dokument och affärshemligheter.
Steg i dataklassificering
Det finns flera steg involverade i denna dataklassificeringsprocess:
Bästa praxis för dataklassificering
Här är några bästa metoder för dataklassificering:
- Håll det enkelt: Det är viktigt att ha ett tydligt och enkelt klassificeringssystem som är lätt för medarbetarna att förstå och följa. Komplexa klassificeringssystem kan vara svåra att hantera och kanske inte är effektiva för att skydda känslig information.
- Klassificera data vid skapandet: Data bör klassificeras så snart de skapas i stället för att vänta tills de behövs eller nås. Detta säkerställer att känslig information är ordentligt skyddad från början.
- Använd tydliga etiketter: Använd tydliga och koncisa etiketter för att identifiera klassificeringsnivån för data. Detta hjälper anställda att förstå känsligheten och skyddet som krävs för varje databit.
- Upprätta ett standardklassificeringsschema: Utveckla ett standardklassificeringsschema som används konsekvent i hela organisationen. Detta hjälper till att säkerställa att data klassificeras konsekvent och korrekt.
- Dokumentera din klassificering: Håll ett register över din klassificeringsprocess, inklusive de kategorier och kriterier som används, för att säkerställa att den lätt kan förstås och replikeras av andra.
Genom att följa dessa standardpraxis kan du se till att din data är korrekt och effektivt kategoriserad, vilket kan göra dataadministration och utvärdering enklare.
Lärresurser för dataklassificering
Vem som helst kan lära sig hur man designar klassificeringsmodeller för effektiv datakontroll med rätt nivå av engagemang och engagemang, och det finns flera resurser tillgängliga för att lära sig dataklassificering på egen hand. För att utöka din kunskap om dataklassificering, kolla in det här urvalet av viktiga böcker.
#1. Dataklassificering: Algoritmer och applikationer
Den här boken lär ut grunderna för dataklassificering samtidigt som man betonar modellutveckling och täcker en rad ämnen relaterade till dataklassificering, såsom de olika typerna av algoritmer och tekniker som används, tillämpningarna av dataklassificering inom olika områden och bästa praxis för att implementera dataklassificering i verkliga situationer.
Den här boken diskuterar också vikten av dataklassificering och de olika fördelar den kan ge, såsom att förbättra datakvaliteten och möjliggöra bättre beslutsfattande.
#2. Dataklassificering: En komplett guide
I den här boken introducerar författaren läsarna till dataklassificeringsmetoder och metoder för att definiera, designa, skapa och implementera en klassificeringsprocess för att förbättra säkerheten och effektiv datahantering,
Dessutom erbjuder den ett antal riktlinjer för att omsätta den senaste utvecklingen inom dataklassificering och arbetsflödesdesigntekniker i aktion i enlighet med de bästa klassificeringsstandarderna.
#3. Dataklassificering: En tydlig och koncis referens
Denna bok diskuterar i första hand de interna och externa dataklassificeringsrelationerna. Den introducerar till och med olika nyckelprestandaindikatorer för klassificering och ger också det bästa designramverket för dataklassificering.
Förkunskaper krävs för att förstå principerna och ämnena i den här boken.
Slutgiltiga tankar
Dataklassificering kan vara ett kraftfullt verktyg för företag och organisationer av alla storlekar. Genom att organisera och märka data på ett strukturerat sätt kan du få en bättre förståelse för din data, identifiera mönster och trender och fatta mer välgrundade beslut.
Dessutom kan dataklassificering hjälpa till att förbättra kundservicen genom att göra det lättare att hitta och komma åt relevant information. Det kan också hjälpa till med datasäkerheten genom att du kan kontrollera åtkomsten till känslig information.
Jag hoppas att du tyckte att den här artikeln var användbar för att lära dig dataklassificering för att förbättra säkerheten. Du kanske också är intresserad av att lära dig om de bästa säkerhetstjänsterna för att övervaka personuppgiftsintrång.