Обсяг даних у компаніях сьогодні зростає експоненціально. Завдання для команд безпеки полягає в тому, щоб належним чином захистити ці дані від потенційних кібератак у межах наявного часу, бюджету та людських ресурсів.
Найкращий спосіб впоратися з цим завданням — правильно розставити пріоритети даних. Саме тут класифікація даних відіграє вирішальну роль, оскільки ця технологія допомагає компаніям ефективно виконувати свої вимоги щодо управління ризиками, відповідності та безпеки даних.
Основи класифікації даних
Класифікація даних у широкому сенсі визначається як процес організації даних у відповідні категорії, щоб їх можна було використовувати та захищати ефективніше. Процес класифікації включає тегування даних, щоб полегшити їх пошук і розуміння. Це також усуває багаторазове дублювання даних, що може зменшити витрати на зберігання та резервне копіювання, одночасно прискорюючи процес пошуку.
З часом можливості класифікації даних значно покращилися. Сьогодні ця технологія використовується для різноманітних цілей, часто для підтримки ініціатив із захисту даних. Однак дані можуть бути класифіковані з різних причин, наприклад, легкість доступу, відповідність вимогам законодавства або для досягнення різноманітних бізнес-цілей. У деяких випадках класифікація даних є вимогою законодавства, оскільки дані мають бути придатними для пошуку та відновлення протягом певних періодів часу. З метою безпеки даних класифікація даних є корисним методом для введення відповідних заходів безпеки на основі типу даних, до яких здійснюється доступ, які передаються чи копіюються.
Класифікація даних на тлі GDPR
З набуттям чинності Загального регламенту захисту даних (GDPR) класифікація даних стає як ніколи необхідною для компаній, які зберігають, передають або обробляють дані громадян ЄС. Для цих компаній вкрай важливо класифікувати дані, щоб можна було легко ідентифікувати все, що стосується GDPR, і запровадити відповідні гарантії.
Крім того, GDPR вимагає посилення захисту певних категорій персональних даних. Наприклад, положення чітко забороняє обробку даних, що стосуються етнічного походження, політичних поглядів, релігійних або філософських переконань. Відповідна класифікація таких даних може значно зменшити ризик проблем із відповідністю.
Види класифікації даних
Класифікація даних часто включає різноманітні теги та мітки, які визначають тип даних, їх конфіденційність і цілісність. Доступність також можна враховувати в процесах класифікації даних. Рівень конфіденційності даних часто класифікується на основі різних рівнів важливості або чутливості, які потім співвідносяться із заходами безпеки, що використовуються для захисту кожного рівня класифікації.
Існує три основні типи класифікації даних, які вважаються галузевими стандартами:
- Класифікація на основі контексту перевіряє та інтерпретує файли на основі їх контексту під час пошуку конфіденційної інформації
- Класифікація на основі вмісту розглядає програму, місцезнаходження чи автора, серед інших змінних, як непрямі показники конфіденційної інформації
- Класифікація на основі користувача базується на ручному виборі кожного документа кінцевим користувачем. Він покладається на знання та розсуд користувача, щоб створювати, редагувати, переглядати або ділитися, щоб позначити конфіденційні документи.
Приклад класифікації даних
Наприклад, організація може класифікувати дані як обмежені, приватні або публічні. У цьому випадку загальнодоступні дані являють собою найменш конфіденційні дані з найнижчими вимогами до безпеки, тоді як дані з обмеженим доступом мають найвищий клас безпеки. Цей тип класифікації даних часто є відправною точкою для багатьох організацій, а потім додаткові методи ідентифікації та маркування, які позначають дані на основі їх відповідності бізнесу, якості та інших класифікацій.
Процес класифікації даних: підтримується автоматизацією
Класифікація даних може бути складним процесом. Однак автоматизовані системи можуть допомогти спростити процес. Однак компанія повинна визначити категорії та критерії, які використовуються для класифікації даних, зрозуміти та визначити свої цілі, окреслити ролі та обов’язки працівників у підтримці належних протоколів класифікації даних, а також запровадити стандарти безпеки, що відповідають категоріям даних і тегам. При належному виконанні цей процес забезпечує робочу структуру для співробітників і третіх сторін, залучених до зберігання, передачі або отримання даних.
Етапи ефективної класифікації даних
1. Виявлення даних
Детальний огляд розташування поточних даних і будь-яких нормативних актів, які застосовуються до організації, є найкращим початком для ефективної класифікації даних.
Щоб ідентифікувати всі конфіденційні дані, які підлягають секретності та захисту, компанія повинна спочатку знати, які дані вона шукає, наприклад особисті дані, дані кредитної картки чи інтелектуальну власність. Керівники повинні зосередитися на місцях, де ймовірно можна знайти ці дані, від кінцевих точок і серверів до локальних баз даних і хмари. Виявлення даних — це не одноразова подія, а постійний процес, який має враховувати дані в стані спокою, у дорозі й у використанні на підприємстві.
2. Створення політики класифікації даних
Дотримання принципів захисту даних в організації практично неможливо без відповідної політики. Тому створення політики має бути головним пріоритетом.
Організації повинні чітко повідомляти всередині організації, як класифікація може допомогти збільшити дохід, зменшити витрати та зменшити ризики. Необхідно переконатися, що користувачі обізнані з політикою та можуть зрозуміти, чому впроваджується програма. Ефективна політика врівноважує конфіденційність і конфіденційність співробітників і користувачів із цілісністю та доступністю даних, які потрібно захистити.
3. Розставте пріоритети та впорядкуйте дані
Після того, як компанії створили політику та отримають огляд своїх поточних даних, вона класифікується на основі її чутливості та необхідних засобів захисту. Багато менеджерів загрузли в проектах класифікації даних через надто складні схеми класифікації. Як правило, додавання додаткових наборів збільшує складність, але не якість. Тому компанії повинні почати з трьох категорій, щоб значно спростити введення.
Багато сучасних інструментів класифікації даних є автоматизованими, і класифікація може базуватися на контексті (наприклад, тип файлу) і вмісті (наприклад, відбиток пальця). Цей варіант може бути дорогим і вимагати багато тонкого налаштування, але коли він запущений, він надзвичайно швидкий і класифікацію можна повторювати нескінченно довго.
Також можна вибрати класифікацію файлу вручну. Цей підхід покладається на експерта з даних, який керує процесом класифікації, і може зайняти багато часу. Однак в організаціях, де процес класифікації є складним і суб’єктивним, можна віддати перевагу ручному підходу.
Деякі компанії також вирішують передати процес класифікації постачальнику послуг. Хоча це, як правило, не найефективніший або рентабельний варіант, він може надати одноразову класифікацію даних, щоб отримати миттєвий знімок поточного стану організації з точки зору дотримання вимог і ризиків.
Розумно використовуйте та захищайте скарби даних
Класифікація даних не тільки полегшує пошук. Це необхідний захід, щоб сучасні компанії могли розумно використовувати зростаючі обсяги даних і захистити від потенційних ризиків безпеці. Після впровадження класифікація даних забезпечує організовану структуру, яка полегшує заходи захисту даних і ефективно підтримує дотримання політик безпеки працівниками.
Більше на Digitalguardian.com
Про Digital Guardian Digital Guardian пропонує безкомпромісну безпеку даних. Хмарну платформу захисту даних створено спеціально для запобігання втраті даних через внутрішні загрози та зовнішніх зловмисників в операційних системах Windows, Mac і Linux. Платформу захисту даних Digital Guardian можна розгорнути в корпоративній мережі, традиційних кінцевих точках і хмарних програмах. Понад 15 років Digital Guardian дозволяє компаніям, які потребують великих даних, захистити свої найцінніші активи на основі SaaS або повністю керованих послуг. Унікальна видимість даних Digital Guardian без політики та гнучкі елементи керування дозволяють організаціям захищати свої дані, не сповільнюючи бізнес-операції.