データ分類: データを効率的に保護する方法

公開: 2022-12-22

データ分類は、機密性、価値、および侵害された場合の潜在的な影響に従って、組織がデータを識別および分類するのに役立ちます。

データを分類することにより、組織は適切なセキュリティ対策と制御を開発してデータを保護し、関連する規制と標準への準拠を確保できます。

必要な保護の適切なレベルを決定するのに役立つため、所有しているさまざまな種類のデータとその使用方法を理解することが重要です。

まず、データ分類とは何か、データを分類する理由を見てみましょう。

データ分類とは

データ分類は、特定の特性または属性に基づいてデータをカテゴリまたはクラスに編成するプロセスです。データ分類に使用される特定の基準は、組織のニーズと目的によって異なります。

データ分類の主な目的は、データをより整理して使いやすくすると同時に、データを不正なアクセスや開示から保護することです。

データを分類することで、組織に関連するさまざまな種類のデータを識別し、それらに適切なラベルまたはタグを割り当てることができます。これは、データ管理、セキュリティ、およびプライバシーの目的に役立ちます。

データの分類は、データセットのサイズと複雑さに応じて、手動で行うことも、自動化されたツールを使用して行うこともできます。

データを分類する必要がある理由はいくつかあります。

データ編成: データ分類は、意味のある方法でデータを編成および構造化するのに役立ち、理解と分析を容易にします。
意思決定の改善: データをさまざまなカテゴリに分類することで、データの特性に基づいて洞察を得て、より多くの情報に基づいた意思決定を行うことができます。
強化されたセキュリティ: データ分類を使用して、機密情報を機密、公開、または制限付きとして分類することにより、機密情報を保護できます。これにより、適切なレベルのセキュリティがデータに適用されるようになります。
効率の向上 : データを分類することで、必要なときに特定の情報を簡単に見つけて取得できます。これにより、効率が向上し、データの検索と使用に必要な時間と労力を削減できます。
精度の向上: データを分類すると、関連性のある適切なデータでモデルがトレーニングされるようになるため、機械学習モデルの精度が向上します。

データ分類はどのようにセキュリティを強化しますか?

データ分類は、機密データまたは機密データを特定して保護することにより、データセキュリティを向上させる効果的な方法です。データ分類を使用してデータセキュリティを向上させるいくつかの方法を次に示します。

機密データの特定: 機密性に従ってデータを分類することにより、組織は最高レベルの保護を必要とするデータを特定できます。これにより、セキュリティの取り組みに優先順位を付け、リソースを最も重要な領域に割り当てることができます。
機密データの保護 : 機密データに適切な分類ラベルを割り当てることにより、組織は、許可された個人のみがこのデータにアクセスできるようにすることができます。これにより、機密情報の不正アクセスや開示を防ぐことができます。
コントロールの実装: データの分類に基づいて、組織はデータを保護するための適切なコントロールを実装できます。たとえば、機密データには、より強力な認証手段や追加の暗号化が必要になる場合があります。
データガバナンスの強化: データ分類に関する明確なポリシーと手順を確立することにより、組織はデータガバナンスを改善し、データが一貫して安全に処理されるようにすることができます。
データアクセスの監視と監査 :データアクセスを監視および監査することにより、組織は誰が機密データにアクセスしているかを追跡し、適切にアクセスされていることを確認できます。これは、不正アクセスやデータの悪用を検出するのに役立ちます。

データ分類の種類

データを適切に整理して処理するために、さまざまな特性に基づいてラベル付けまたは分類することができます。これらは、生データを分類する方法を決定する前に、企業が生データを整理するために使用する最も一般的な 4 つの方法です。

ユーザーベースの分類: 組織内でのユーザーの役割または責任に基づいて、データをカテゴリに割り当てる必要があります。たとえば、従業員のデータへのアクセスは、職務やクリアランスのレベルに基づいて制限される場合があります。

内容に基づく分類: データの実際の内容に基づいてデータを整理します。これには、データの主題、形式、またはその他の特性を含めることができます。

自動分類: ソフトウェアまたはアルゴリズムに依存して、所定の基準に基づいてデータを分析および分類します。これは、キーワードやパターンなどのデータ自体のコンテンツ、またはファイル名や場所などのデータに関連付けられたメタデータに基づく場合があります。

コンテキストベースの分類: コンテキストベースの分類では、データが使用されるコンテキストまたは作成された目的に基づいてデータを分類します。

データ分類の機密レベル

一般に、さまざまなタイプのデータには、さまざまなレベルの分類が必要です。これらのレベルを考慮すると、データをより正確に分類できます。データの分類には、主に 4 つの機密レベルがあります。

公開: 公開データとは、一般大衆が利用でき、誰でもアクセスできるデータを指します。これには、政府機関、非営利団体、または民間企業によって収集および編集され、一般に利用できるようになったデータが含まれる場合があります。

内部: 内部データとは、組織または企業内で収集および使用されるデータを指します。このタイプのデータは一般に公開されることはなく、意思決定、計画、分析などのさまざまな目的で使用されます。このデータは通常、組織の内部システム内で保存および管理され、組織内の承認された個人のみがアクセスできます。

Confidential : 機密データとは、組織内で秘密または非公開に保つことを意図した情報を指します。このタイプのデータは通常、組織外の誰とも共有されず、機密性を保護するために特別なセキュリティ対策が適用される場合があります。

制限付き: このタイプのデータは機密性が高く、最高レベルの保護が必要です。このレベルでのデータ侵害は、組織に深刻な結果をもたらす可能性があり、国家安全保障を脅かす可能性さえあります. 例としては、個人データ、法律文書、企業秘密などがあります。

データ分類の手順

このデータ分類プロセスには、いくつかの手順が含まれます。

データ分類の目的を特定する: データを分類する理由と、分類プロセスが達成しようとしている目標を理解することが重要です。これには、規制へのコンプライアンスの確保、機密情報の保護、またはデータ管理プロセスの改善が含まれます。
分類カテゴリを定義する: データを分類するカテゴリ (公開、機密、制限付きなど) を決定します。各カテゴリの特性と、各カテゴリに配置するデータの種類を明確に定義することが重要です。
データの所有権を割り当てる : データの管理と保護、および分類に関する決定の責任者を決定します。これは、組織内の特定の個人または部門である可能性があります。
データ分類ポリシーを作成する: 分類カテゴリ、データ所有者の責任、およびデータの分類と処理の手順を概説する明確で簡潔なポリシーを作成します。
データ分類ポリシーを伝達する: 組織内のすべての関係者が、データ分類ポリシーとそれに関連する責任を認識していることを確認します。これには、トレーニングの提供や、従業員が参照できるリソースの提供が含まれる場合があります。
データを処理するための制御を実装する: データの分類レベルに基づいて、データを処理するための手順と制御を確立します。これには、アクセス制御、暗号化、データのバックアップと回復などの制御が含まれる場合があります。
データ分類プロセスの監視とレビュー: データ分類プロセスの有効性を定期的にレビューおよび評価して、組織の目標を満たし、データが適切に処理されていることを確認します。プロセスを改善するために、必要に応じて調整を行います。

データ分類のベストプラクティス

データ分類のベストプラクティスを次に示します。

シンプルに保つ: 従業員が簡単に理解して従うことができる、明確でわかりやすい分類システムを用意することが重要です。複雑な分類システムは管理が難しく、機密情報の保護に効果的でない場合があります。
作成時にデータを分類する: データは、必要になるかアクセスされるまで待つのではなく、作成されたらすぐに分類する必要があります。これにより、機密情報が最初から適切に保護されます。
明確なラベルを使用する: 明確で簡潔なラベルを使用して、データの分類レベルを識別します。これは、従業員が各データに必要な機密性と保護を理解するのに役立ちます。
標準分類スキームの確立: 組織全体で一貫して使用される標準分類スキームを作成します。これにより、データが一貫して正確に分類されるようになります。
分類を文書化する: 他の人が簡単に理解して複製できるように、使用したカテゴリと基準を含め、分類プロセスの記録を保持します。

これらの標準的な方法に従うことで、データが正しく効率的に分類されていることを確認でき、データの管理と評価が容易になります。

データ分類の学習リソース

適切なレベルの献身と取り組みにより、効率的なデータ制御のための分類モデルを設計する方法を誰でも学ぶことができます。データ分類を自分で学習するためのリソースがいくつかあります。データ分類の知識を広げるには、この一連の必須書籍をチェックしてください。

＃1。データ分類: アルゴリズムとアプリケーション

この本は、モデル開発に重点を置きながらデータ分類の基礎を説明し、使用されるさまざまなタイプのアルゴリズムと手法、さまざまな分野でのデータ分類のアプリケーション、データ分類を実装するためのベストプラクティスなど、データ分類に関連するさまざまなトピックをカバーしています。現実世界の状況で。

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この本では、データ分類の重要性と、データ品質の向上や意思決定の改善など、データ分類がもたらすさまざまな利点についても説明しています。

＃2。データ分類: 完全ガイド

この本では、著者は、セキュリティと効果的なデータ管理を強化するための分類プロセスを定義、設計、作成、および実装するためのデータ分類方法とアプローチを読者に紹介します。

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さらに、最良の分類基準に従って、データ分類およびワークフロー設計技法の最新の開発を実行に移すための多数のガイドラインを提供します。

＃3。データ分類: 明確で簡潔なリファレンス

この本では、主に内部および外部のデータ分類関係について説明します。さらに、さまざまな分類の主要業績評価指標を導入し、データ分類に最適な設計フレームワークも提供します。

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本書の原則とトピックを理解するには、予備知識が必要です。

最終的な考え

データ分類は、あらゆる規模の企業や組織にとって強力なツールとなります。構造化された方法でデータを整理してラベル付けすることで、データをよりよく理解し、パターンと傾向を特定し、より多くの情報に基づいた意思決定を行うことができます。

さらに、データ分類は、関連情報の検索とアクセスを容易にすることで、顧客サービスの向上に役立ちます。また、機密情報へのアクセスを制御できるようにすることで、データセキュリティにも役立ちます。

この記事が、セキュリティを向上させるためのデータ分類の学習に役立つことを願っています。また、個人データの侵害を監視するための最適なセキュリティサービスについても学びたいと思われるかもしれません。