A quantidade de dados nas empresas está crescendo exponencialmente hoje. O desafio para as equipes de segurança é proteger adequadamente esses dados de possíveis ataques cibernéticos dentro do tempo, orçamento e recursos humanos disponíveis.
A melhor maneira de dominar essa tarefa é priorizar os dados corretamente. É aqui que a classificação de dados desempenha um papel crucial, pois essa tecnologia ajuda as empresas a aplicar com eficácia seus requisitos de gerenciamento de riscos, conformidade e segurança de dados.
Noções básicas de classificação de dados
A classificação de dados é amplamente definida como o processo de organização de dados em categorias relevantes para que possam ser usados e protegidos com mais eficiência. O processo de classificação envolve a marcação de dados para facilitar sua localização e compreensão. Ele também elimina a duplicação múltipla de dados, o que pode reduzir os custos de armazenamento e backup enquanto acelera o processo de pesquisa.
As possibilidades de classificação de dados melhoraram significativamente ao longo do tempo. Hoje, a tecnologia é usada para diversas finalidades, muitas vezes para dar suporte a iniciativas de segurança de dados. No entanto, os dados podem ser classificados por vários motivos, como facilidade de acesso, conformidade com requisitos legais ou para atender a vários outros objetivos de negócios. Em alguns casos, a classificação de dados é uma exigência legal porque os dados devem ser pesquisáveis e recuperáveis dentro de períodos de tempo específicos. Para fins de segurança de dados, a classificação de dados é um método útil para permitir medidas de segurança apropriadas com base no tipo de dados acessados, transmitidos ou copiados.
Classificação de dados no contexto do GDPR
Com a entrada em vigor do Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR), a classificação de dados é mais imperativa do que nunca para empresas que armazenam, transferem ou processam dados de cidadãos da UE. É crucial que essas empresas classifiquem os dados para que tudo o que está coberto pelo GDPR possa ser facilmente identificado e as proteções apropriadas possam ser implementadas.
Além disso, o GDPR exige maior proteção para certas categorias de dados pessoais. Por exemplo, o regulamento proíbe expressamente o tratamento de dados relativos à origem étnica, opiniões políticas e convicções religiosas ou filosóficas. A classificação adequada desses dados pode reduzir significativamente o risco de problemas de conformidade.
Tipos de classificação de dados
A classificação de dados geralmente inclui uma variedade de tags e rótulos que definem o tipo de dados, sua confidencialidade e integridade. A disponibilidade também pode ser considerada nos processos de classificação de dados. O nível de sensibilidade dos dados geralmente é classificado com base em diferentes níveis de importância ou sensibilidade, que se correlacionam com as medidas de segurança usadas para proteger cada nível de classificação.
Existem três tipos principais de classificação de dados que são considerados padrão da indústria:
- A classificação baseada em contexto examina e interpreta arquivos com base em seu contexto enquanto procura por informações confidenciais
- A classificação baseada em conteúdo considera aplicativo, local ou criador, entre outras variáveis, como indicadores indiretos de informações confidenciais
- A classificação baseada no usuário depende de uma seleção manual de cada documento pelo usuário final. Ele depende do conhecimento e critério do usuário para criar, editar, revisar ou compartilhar para sinalizar documentos confidenciais.
Um exemplo de classificação de dados
Por exemplo, uma organização pode classificar os dados como restritos, privados ou públicos. Nesse caso, os dados públicos representam os dados menos sensíveis com os requisitos de segurança mais baixos, enquanto os dados restritos têm a classificação de segurança mais alta. Esse tipo de classificação de dados geralmente é o ponto de partida para muitas organizações, seguido por técnicas adicionais de identificação e rotulagem que rotulam os dados com base em sua relevância para os negócios, qualidade e outras classificações.
O processo de classificação de dados: suportado pela automação
A classificação de dados pode ser um processo complexo. No entanto, sistemas automatizados podem ajudar a agilizar o processo. No entanto, uma empresa deve determinar as categorias e critérios usados para classificar dados, entender e definir seus objetivos, delinear as funções e responsabilidades dos funcionários na manutenção de protocolos de classificação de dados adequados e implementar padrões de segurança consistentes com as categorias e tags de dados. Quando feito corretamente, esse processo fornece uma estrutura operacional para funcionários e terceiros envolvidos no armazenamento, transferência ou recuperação de dados.
Etapas para uma classificação de dados eficaz
1. Descoberta de dados
Uma visão detalhada da localização dos dados atuais e quaisquer regulamentos que se aplicam à organização é o melhor ponto de partida para uma classificação de dados eficaz.
Para identificar todos os dados sensíveis a serem classificados e protegidos, a empresa deve primeiro saber quais dados ela está procurando - como dados pessoais, informações de cartão de crédito ou propriedade intelectual. Os líderes devem se concentrar nos locais onde esses dados provavelmente serão encontrados, desde endpoints e servidores até bancos de dados locais e a nuvem. A descoberta de dados não é um evento único, mas um processo contínuo que deve levar em consideração os dados em repouso, em trânsito e em uso em toda a empresa.
2. Criação de uma política de classificação de dados
A conformidade com os princípios de proteção de dados em uma organização é quase impossível sem uma política correspondente. A criação de uma política deve, portanto, ser uma prioridade máxima.
As organizações devem comunicar claramente internamente como a classificação pode ajudar a aumentar a receita, reduzir custos e mitigar riscos. Deve-se garantir que os usuários estejam cientes da política e possam entender por que o programa está sendo implementado. Uma política eficaz equilibra a confidencialidade e privacidade dos funcionários e usuários com a integridade e disponibilidade dos dados a serem protegidos.
3. Priorize e organize os dados
Depois que as empresas criam uma política e têm uma visão geral de seus dados atuais, eles são classificados com base em sua sensibilidade e nas proteções necessárias. Muitos gerentes ficam atolados em projetos de classificação de dados devido a esquemas de classificação excessivamente complexos. Normalmente, adicionar mais conjuntos aumenta a complexidade, mas não a qualidade. As empresas devem, portanto, começar com três categorias para simplificar drasticamente a entrada.
Muitas das ferramentas de classificação de dados atuais são automatizadas e a classificação pode ser baseada no contexto (por exemplo, tipo de arquivo) e conteúdo (por exemplo, impressão digital). Essa opção pode ser cara e exigir muitos ajustes finos, mas, uma vez em execução, é extremamente rápida e a classificação pode ser repetida indefinidamente.
Também é possível escolher a classificação de um arquivo manualmente. Essa abordagem depende de um especialista em dados que lidera o processo de classificação e pode consumir muito tempo. No entanto, em organizações onde o processo de classificação é complicado e subjetivo, uma abordagem manual pode ser preferida.
Algumas empresas também optam por terceirizar o processo de classificação para um provedor de serviços. Embora normalmente não seja a opção mais eficiente ou econômica, ela pode fornecer uma classificação única de dados para fornecer um instantâneo de onde a organização está atualmente em termos de conformidade e risco.
Use e proteja os tesouros de dados de forma sensata
A classificação dos dados não só facilita a sua localização. É uma medida necessária para que as empresas modernas possam usar suas crescentes quantidades de dados de forma sensata e se proteger contra possíveis riscos de segurança. Uma vez implementada, a classificação de dados fornece uma estrutura organizada que facilita as medidas de proteção de dados e suporta efetivamente a conformidade dos funcionários com as políticas de segurança.
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