Классификация данных для соответствия требованиям: преимущества, проблемы и передовой опыт

Сегодня данные являются бесценным активом для бизнеса. Каждая компания собирает большие объемы данных из нескольких потоков данных. В результате классификация данных — это первый шаг к защите ваших данных.

Хотя данные могут дать вам конкурентное преимущество, они также несут большую ответственность. Утечки данных могут привести к огромным потерям. Следовательно, компании, которые небрежно относятся к своим данным, сталкиваются с огромными штрафами со стороны регулирующих органов.

В этой статье я объясню классификацию данных и ее важность. Я также подробно опишу весь процесс. Начнем с определения!

Что такое классификация данных?

Классификация данных — это процесс сортировки и маркировки данных. По сути, это помогает предприятиям понять ценность сбора данных, конфиденциальность и риски безопасности. Команды классифицируют данные, поэтому все в компании знают:

• Какие данные они собирают?
• Почему данные должны быть защищены?
• Кто имеет право доступа к этим данным?
• Какие политики защиты лучше всего подходят для защиты данных?

Компании используют сложные инструменты для маркировки каждой части данных, поступающих в их систему. Давайте углубимся и посмотрим, почему классификация данных важна для цифровой эпохи.

Почему важна классификация данных?

Сырые данные сами по себе бесполезны. Но компании должны обрабатывать и анализировать свои данные для получения ценной бизнес-аналитики. Данные проходят через несколько ИТ-систем, и многие сотрудники обрабатывают их. Таким образом, вы должны защищать свои данные на каждом этапе. Классификация данных улучшает три фундаментальных аспекта безопасности данных:

1. Конфиденциальность — более надежные меры безопасности для более конфиденциальных данных.
2. Целостность — адекватная ИТ-инфраструктура и инфраструктура хранения для предотвращения коррупции.
3. Доступность — эффективный контроль доступа, поэтому данные заслуживают доверия, но их можно использовать.

Классификация данных также помогает предприятиям соблюдать нормативные требования, такие как HIPAA и GDPR. Обрабатывает ли ваша компания личные данные, такие как контактная информация клиента или платежная информация? Если это так, вам нужно быть начеку! Итак, давайте рассмотрим некоторые способы классификации ваших данных.

Категории классификации данных

В целях безопасности данных все компании сортируют данные по одной из 3 категорий:

1. Низкая чувствительность

Данные с низким уровнем конфиденциальности — это данные, которые вы можете свободно распространять и делиться ими. Он включает в себя уже доступные общедоступные данные, которые не представляют риска. Примеры включают:

• Общедоступный контент веб-сайта
• пресс-релизы
• Описание продукта или услуги
• Имена и официальные контактные данные менеджеров или представителей службы поддержки клиентов
• Изображения зон обслуживания, ориентированных на клиентов

2. Средняя чувствительность

Средняя категория предназначена для конфиденциальных данных, требующих защиты. Но потеря или кража данных не окажут серьезного влияния на компанию. Это может включать:

• Архивы старых данных
• Подробная информация о поставщиках и партнерах
• Некоторые заметки и заметки о встречах
• Политики и процедуры
• Маркетинговый контент

3. Высокая чувствительность

Данные высокой конфиденциальности требуют надежной защиты, поскольку потеря данных будет иметь серьезные последствия. Другими словами, компания может столкнуться с судебным иском, потерей стоимости акций или потерей доверия клиентов. Политики безопасности для этих данных являются строгими. В результате доступ к данным ограничен только несколькими избранными сотрудниками. Примеры включают:

• Данные авторизации
• Личные данные клиентов и сотрудников
• Интеллектуальные свойства
• Коммерческая тайна
• Финансовые данные

Вот отличное резюме трех основных категорий классификации данных:

Как вы понимаете, неправильная маркировка данных имеет серьезные последствия. Но назначать каждую метку вручную нецелесообразно. Соответственно, большинство компаний используют комбинацию автоматизации и ручной проверки для классификации данных.

Как вы можете реализовать классификацию данных?

Внедрение классификации данных представляет собой двухэтапный процесс. Во-первых, руководство готовит политику и определяет ярлыки для различных источников. Во-вторых, инженеры данных выбирают правильную технологию для обеспечения соблюдения политики.

Политика классификации данных

Политика классификации данных компании обычно включает следующее:

• Типы данных
• Политики безопасности и риски
• Правила передачи, поиска и хранения данных

Он должен быть простым и понятным для всех.

Для начала вам нужно знать подробности о ваших существующих системах данных. Знайте свои местоположения данных, правила и ожидания клиентов в отношении управления данными. Кроме того, поговорите со своими заинтересованными сторонами, чтобы точно определить деликатные категории.

Вы можете столкнуться с трудностями при разработке политики для своей компании, но это того стоит. Предоставляет сотрудникам и третьим лицам четкая структура обработки данных.

Технология классификации данных

Ваши инженеры по данным настраивают облачные сервисы для реализации вашей политики классификации данных. Например, Amazon Macie создан для AWS. Вы также можете использовать программное обеспечение для управления данными, такое как 1010data, со встроенными возможностями классификации. В большинстве случаев инженеры данных используют ИИ для классификации данных на основе:

• Контент — определенные ключевые слова в файле или документе.
• Контекст — метаданные файла, такие как тип файла, источник файла или местоположение файла.
• Пользователь — кто или что создает данные

По сути, инструменты классификации данных используют безопасный подход. Например, если файл попадает в две категории, он будет помечен более чувствительный вариант.

Теперь, когда вы узнали о процессе классификации данных, вам может захотеться попробовать его. Но готовы ли вы к трудностям? Я пройдусь по ним дальше.

Проблемы классификации данных

Компании могут столкнуться с проблемами при попытке классифицировать конфиденциальные данные. Давайте рассмотрим некоторые из наиболее распространенных проблем.

Неправильная классификация

Технологии классификации могут неправильная маркировка данных из-за неполной информации. Они могут не распознавать повторяющиеся данные или не знать об определенных форматах. Например, все видео могут быть отнесены к категории средней чувствительности. Следовательно, запись конфиденциальной встречи может быть оценена как средняя, а не как высокая.

Отсутствует ассоциация

Иногда данные считаются конфиденциальными из-за других связанных данных. Например, имена клиентов не являются конфиденциальными. Но когда вы связываете имена с медицинскими записями, данные становятся конфиденциальными. Инструменты классификации могут пропустить это при сортировке данных.

Объем данных

Многие организации имеют большие хранилища данных и озера с огромными объемами данных. Объем данных создает проблемы с затратами и временем, особенно при сортировке устаревших данных.

Контроль затрат

Трудно оценить бюджет классификации. В результате затраты могут возрастать по мере того, как вы открываете для себя новые политики безопасности, элементы управления доступом и наборы данных. Стоимость изменения классификации также может быть высокой.

Эти проблемы затрудняют поиск простых решений для защиты данных. Но следование некоторым передовым методам может помочь! Я расскажу о них далее.

Три основных передовых метода классификации данных

С таким количеством решений, доступных для классификации данных, трудно понять, с чего начать. Раннее применение лучших практик — один из лучших способов продвинуться вперед в области безопасности. Давайте посмотрим на мои 3 лучших личных рекомендации по обеспечению безопасности ваших данных.

1. Перед началом работы проведите оценку рисков

Оценка риска данных поможет вам определить все риски безопасности, которые у вас могут быть. Полная оценка придаст вам большую уверенность в вашей политике. Включение в процесс специалистов по безопасности, ИТ и юристов имеет важное значение. Вы можете работать с ними, чтобы определить:

• Все комплаенс и нормативные требования
• Существующие требования политики компании
• Требования конфиденциальности в отношении существующих контрактов со сторонними организациями и информации о клиентах

2. Каталогизируйте свои данные

Большинство компаний имеют сотни наборов данных. Но не все они нуждаются в классификации. Вместо этого вы можете сосредоточиться на подготовке каталога данных для высокоприоритетных данных. Например, вы можете выбрать данные о клиентах, финансах и сотрудниках, а не другие данные. Приоритизация важных данных поможет вам получить максимальную отдачу от затраченных средств.

3. План текущего обслуживания

Как правило, динамический характер данных означает, что они часто меняются. Ваши команды будут копировать, изменять и перемещать ваши секретные данные на протяжении всего их жизненного цикла. Наличие плана обслуживания экономит время и усилия при повторной классификации позже. Создайте процесс, при котором изменения в определенных наборах данных вызывают переоценку.

Заключительные слова

Компании должны ответственно собирать данные и управлять ими. Они несут ответственность за защиту всех личных данных, которые они собирают. В этих обстоятельствах классификация данных является важной задачей защиты данных. С его помощью вы можете сортировать данные на основе угроз безопасности. Затем вы можете определить политики и элементы управления доступом, чтобы лучше защитить данные с высоким риском. Хотя процесс кажется простым, это не так просто. Объем данных, дублирование и частые изменения могут привести к неправильной маркировке. Следование передовым методам классификации данных необходимо для успеха!

Прочтите разделы «Часто задаваемые вопросы» и «Ресурсы», чтобы узнать больше о классификации данных.

Часто задаваемые вопросы

Что такое классификация данных GDPR?

Классификация данных должна выполняться в соответствии с требованиями GDPR. Компании, которые хранят, обрабатывают или передают данные граждан Европейского Союза, должны соблюдать законы GDPR. Например, они должны ограничить доступ к данным, связанным с религиозными и политическими убеждениями человека.

Что такое структура классификации данных?

Структура классификации данных — это еще один термин для политики классификации данных. Он определяет корпоративные правила и требования безопасности для всех данных вашей организации. Они определяют уровни безопасности, метки и меры для каждого типа данных.

Что такое инструменты классификации данных?

Эти инструменты представляют собой программную технологию, которая классифицирует данные по угрозам безопасности. Они используют технологию искусственного интеллекта для обработки данных. Он пытается понять контекст и содержимое данных, прежде чем классифицировать их в соответствии с вашими указаниями.

Что такое классификация данных в машинном обучении?

Технология машинного обучения классифицирует данные по разным категориям для предиктивного анализа. При этом задача определяет классификационные категории. Например, рассмотрим решение для машинного обучения, которое различает фотографии кошек и собак. Он классифицирует любое изображение, которое вы вводите, по четырем категориям: «кошка», «собака», «оба» и «ни один». Этот тип классификации данных не связан с классификацией данных для обеспечения безопасности и соответствия требованиям.

Как я могу защитить конфиденциальные данные?

Шифрование и безопасный контроль доступа — лучшие стратегии для защиты конфиденциальных данных. Только ограниченные сотрудники должны иметь доступ. Технология обработки данных должна шифровать их, если кто-то делится ими или передает их. Если конфиденциальные данные являются частью более широкого контекста, их следует отредактировать. Например, вы можете размыть имена и адреса в обычных документах.