Как создать и внедрить эффективную политику классификации данных
Знаете ли вы, какие ваши самые конфиденциальные данные? А как насчет того, у кого есть к нему доступ или где вы его сохранили? Вы не сможете эффективно защитить свои данные, не ответив на эти вопросы. Киберпреступники всегда пытаются найти способы украсть эти ценные данные. Например, атака, связанная с кражей данных кредитной карты, может привести к серьезным финансовым и юридическим осложнениям. С другой стороны, информация, которая уже общедоступна, например содержание вашего веб-сайта, не представляет большого риска. Отслеживание угроз безопасности может быть сложной задачей при наличии большого объема данных. Вот где эффективная политика классификации данных становится необходимой !
В этой статье я объясню, что такое политика классификации данных, как ее создать и как внедрить в вашей компании двумя способами. Начнем с определения.
Что такое политика классификации данных?
Политика классификации данных представляет собой подробный план обращения с конфиденциальными данными. Чтобы уточнить, он определяет различные уровни конфиденциальности, правила доступа и процедуры хранения ваших данных. В результате любой сотрудник вашей компании может использовать эту политику для безопасного определения и хранения конфиденциальных данных. В частности, эта политика предоставляет вам основу для:
- Каталогизируйте все свои данные для кибербезопасности
- Определить риск воздействия для любого класса данных
- Предотвратите лазейки в системе безопасности, обеспечив согласованную обработку особо конфиденциальных данных каждым пользователем.
- Избегайте траты ресурсов на защиту данных, которые не важны
Политика классификации данных гарантирует, что только уполномоченные лица могут получить доступ к конфиденциальным данным. Это снижает риск потери данных, а также нарушения безопасности. Давайте разберемся с концепцией более подробно, посмотрев, как ее создать!
Как создать политику классификации данных
Политика классификации данных состоит из 5 ключевых разделов, которые я описал ниже. Я также включил несколько примеров под каждым разделом, на который вы можете ссылаться.
1. Цели
Цели определяют мотивацию и преимущества классификации данных для вашей компании. Вы можете объяснить свою цель в начале, чтобы вдохновить сотрудников на ее реализацию.
Пример
«Политика классификации данных направлена на то, чтобы наши высокие стандарты обслуживания распространялись на данные наших клиентов. Защищая их данные, мы укрепляем доверие клиентов и инвесторов. Мы также соблюдаем нормативные требования».
2. Объем
Область действия описывает, на какие данные распространяется политика и кто должен ей следовать.
Пример
«Эта политика регулирует все наши организационные данные, как цифровые, так и физические. Он охватывает любые данные, которые поступают в наши ИТ-системы из наших каналов связи и приложений. Сюда также входят цифровые документы, которые наши сотрудники создают внутри организации. Все сотрудники, поставщики и подрядчики должны соблюдать процедуры защиты данных, изложенные ниже».
3. Роли и обязанности
Далее в вашей политике должны быть изложены широкие функции и обязанности защиты данных. Вы также можете определить команды или отдельных лиц, выполняющих эти роли.
Пример
«Три ключевые роли, ответственные за реализацию этой политики:
- Начальник службы безопасности: отвечает за утверждение будущих изменений в политическом документе.
- Менеджер политики: отвечает за обеспечение реализации политики всеми командами. Менеджеры политики будут проводить регулярные проверки и обеспечивать поддержку внедрения
- Инженер данных: отвечает за настройку программного обеспечения и инструментов для защиты данных».
4. Категории классификации
Затем вы должны наметить и определить категории классификации данных. Вы также можете объяснить, как определить категорию для новых данных в будущем.
Пример
«Наши уровни классификации данных:
- Ограничения: Любая интеллектуальная собственность, составляющая коммерческую тайну.
- Конфиденциально: любые данные, содержащие личную информацию, такую как имя, адрес, номер телефона или финансовая информация.
- Внутреннее использование: любые оперативные данные старше двух лет.
- Общедоступные: любые данные, которые уже находятся в открытом доступе.
Если ваш набор данных подходит более чем к одной категории, отнесите его к более высокой категории. Например, данные старше трех лет, содержащие личную информацию, являются конфиденциальными и не предназначены для внутреннего использования».
5. Таблица политики классификации данных
Ваша политика классификации данных должна включать таблицу, которая идентифицирует каждый актив данных, его классификацию, определение, тип и воздействие. Эта таблица должна быть всеобъемлющей и охватывать все важные наборы данных. По сути, эта таблица является основной частью вашей классификации данных. Ниже я привел несколько основных примеров таблиц.
Пример 1: Сектор здравоохранения
Организации в секторе здравоохранения должны соблюдать правила HIPAA. Политика классификации данных для государственной больницы может иметь следующий вид:
Пример 2: Сектор образования
Политика классификации данных для государственного университета может иметь следующую форму:
Приведенные выше примеры просто дают общее представление о политике классификации данных. На практике эти политики гораздо более детализированы. Например, они могут включать технические спецификации для ИТ-систем организации. Кроме того, они могут включать такие сведения, как политики паролей и конфигурации сети и базы данных. Вы также можете добавить глоссарий, определяющий любые технические термины.
Создав политику классификации данных, вы должны убедиться, что все ей следуют. Здесь важна правильная реализация. Позвольте мне теперь поделиться двумя методами эффективной реализации политики классификации данных.
Как реализовать политику классификации данных
Как указывалось ранее, вы можете реализовать политику классификации данных, используя 2 метода: классификацию, управляемую пользователем, и автоматическую классификацию. Давайте рассмотрим каждый из них более подробно, а также их плюсы и минусы.
1. Пользовательский метод классификации
Метод классификации, управляемый пользователями , возлагает на пользователей данных ответственность за классификацию и маркировку полученных данных. Например, ваша маркетинговая команда может классифицировать рекламные отчеты, а ваша операционная группа может классифицировать производственные данные. Руководители групп также будут применять политики и ограничивать общий доступ к данным в команде.
Плюсы
Пользовательский метод классификации очень точен, поскольку пользователь использует данные в повседневной деятельности. Этот метод также использует знания пользователя о контексте. Таким образом, у вас будет минимальное количество ошибок, поскольку классификация данных более чувствительна и специфична.
Минусы
Процесс может быть медленным и трудоемким. Кроме того, персонал может сопротивляться дополнительной рабочей нагрузке, поскольку это не входит в их основные обязанности. Вы также рискуете, что члены команды не воспримут всерьез политику классификации данных. В результате они могут упустить некоторые детали. Следовательно, это может привести к тому, что они создадут лазейку в системе безопасности.
2. Автоматизированный метод классификации
Этот подход использует программные решения для реализации политик и выполнения задач классификации. Программное обеспечение также использует технологию машинного обучения (ML) для анализа ключевых слов в каждом содержании данных. Он может автоматически помещать каждый файл в соответствующий класс на основе обнаруженных фраз. Кроме того, вы можете ограничить доступ к файлам на основе классификации. Одним из популярных инструментов автоматической классификации является платформа конфиденциальных данных Spirion.
Плюсы
Автоматическая классификация чрезвычайно полезна при классификации данных, не созданных пользователями, таких как отчеты о корпоративных ресурсах. Это также помогает в работе с легко идентифицируемой личной информацией, такой как данные кредитной карты.
Минусы
Несмотря на многочисленные варианты использования, автоматизированные решения имеют свои недостатки. Во-первых, они часто создают ложноположительные классификации. Это приводит к ненужным протоколам безопасности для бесполезных данных, что приводит к пустой трате ресурсов. Они также могут создавать ложноотрицательные классификации. Эти результаты могут привести к потере конфиденциальной информации и нарушению нормативных требований.
Пришло время повторить все, что вы уже узнали!
Заключительные слова
В заключение, политика классификации данных предоставляет компаниям основу для классификации своих данных. Наличие такой системы — важный первый шаг в обеспечении безопасности данных. Он обеспечивает наглядность характера, наличия и доступности данных в вашей компании. Это также поможет вам соответствовать нормативным требованиям и передовым отраслевым практикам.
Разработка политики классификации данных требует тщательного обдумывания. Сначала вы должны определить цели и объем вашей политики. Затем вы должны рассмотреть такие аспекты, как обязанности персонала и классификационные категории. После его создания вы должны принять меры для правильной реализации политики классификации данных в вашей компании. Вы можете использовать управляемый пользователем или автоматический метод классификации для правильной реализации.
У вас есть дополнительные вопросы о политиках классификации данных? Ознакомьтесь с разделами часто задаваемых вопросов и ресурсов ниже!
Часто задаваемые вопросы
Каким компаниям нужна политика классификации данных?
Политика классификации данных имеет решающее значение для компаний во всех секторах. Каждая компания имеет дело с конфиденциальными данными и личной информацией о клиентах и сотрудниках. Вы также должны учитывать нормативные рамки, регулирующие обработку данных в различных секторах. Таким образом, компаниям необходима политика классификации данных для соблюдения этих правил.
Почему моя компания должна иметь политику классификации данных?
Политика классификации данных предлагает структуру для защиты данных вашей компании. В частности, он позволяет вам оценить риски для конфиденциальных данных, и вы можете использовать эту информацию для обработки этих данных, чтобы минимизировать эти риски. Внедрение политики классификации данных дает вам представление о характере, расположении и целостности ваших данных. В целом, вы можете сэкономить деньги и время, уделив первоочередное внимание защите важных данных.
Каковы передовые методы создания политики классификации данных?
Во-первых, определите четкие цели безопасности, стоящие за вашей политикой классификации данных. Ваши цели будут мотивировать всех на реализацию политики. Во-вторых, создайте отличительные классификационные ярлыки и единые руководящие принципы. Соблюдайте последовательность во всей компании. Это помогает избежать путаницы и ошибок безопасности. Наконец, проведите тщательную нормативную и правовую оценку процесса классификации данных.
Что такое GDPR?
Общий регламент по защите данных (GDPR) представляет собой набор европейских стандартов данных. В целом, эти стандарты помогают компаниям аккуратно и уважительно обращаться с конфиденциальными данными. Компании могут столкнуться с серьезными штрафами, если они не соблюдают GDPR. Поэтому компании должны внедрять строгие политики классификации данных. GDPR обязывает предприятия назначать определенные меры безопасности для данных. В свою очередь, эти элементы управления помогают предотвратить несанкционированное раскрытие информации.
Кто должен отвечать за классификацию данных?
В каждой компании должен быть один или несколько распорядителей данных, которые будут размещать данные в соответствующих классах. По сути, распорядитель данных — это сотрудник старшего уровня, который наблюдает за жизненным циклом одного или нескольких наборов данных. Этот человек следит за осведомленностью, доступностью и выпуском данных. Они также обеспечивают надлежащее использование, безопасность и управление данными.