Классификация данных: как эффективно защитить данные

Классификация данных помогает организациям идентифицировать и классифицировать данные в соответствии с их конфиденциальностью, ценностью и потенциальным воздействием в случае их компрометации.

Классифицируя данные, организации могут разработать соответствующие меры безопасности и средства контроля для защиты данных и обеспечения соблюдения соответствующих правил и стандартов.

Важно понимать, какие типы данных у вас есть и как они используются, так как это поможет вам определить необходимый уровень защиты.

Во-первых, давайте посмотрим, что такое классификация данных и причины классификации данных.

Что такое классификация данных?

Классификация данных — это процесс организации данных по категориям или классам на основе определенных характеристик или атрибутов. Конкретные критерии, используемые для классификации данных, могут варьироваться в зависимости от потребностей и целей организации.

Основная цель классификации данных — сделать данные более организованными и простыми в использовании, а также защитить их от несанкционированного доступа или раскрытия.

Классифицируя данные, можно определить различные типы данных, которые имеют отношение к организации, и присвоить им соответствующие метки или теги. Это может быть полезно для управления данными, безопасности и конфиденциальности.

Классификация данных может выполняться вручную или с помощью автоматизированных инструментов, в зависимости от размера и сложности набора данных.

Существует несколько причин, по которым данные необходимо классифицировать:

• Организация данных. Классификация данных помогает организовать и структурировать данные осмысленным образом, облегчая их понимание и анализ.
• Улучшенное принятие решений : классифицируя данные по разным категориям, можно получить представление и принять более обоснованные решения на основе характеристик данных.
• Повышенная безопасность : классификацию данных можно использовать для защиты конфиденциальной информации, классифицируя ее как конфиденциальную, общедоступную или ограниченную. Это помогает гарантировать, что к данным применяется соответствующий уровень безопасности.
• Повышенная эффективность . Категоризация данных упрощает поиск и извлечение определенных фрагментов информации при необходимости. Это может повысить эффективность и сократить время и усилия, необходимые для поиска и использования данных.
• Повышенная точность : классификация данных может помочь повысить точность моделей машинного обучения, гарантируя, что модель обучена на актуальных и подходящих данных.

Как классификация данных повышает безопасность?

Классификация данных может быть эффективным способом повышения безопасности данных за счет выявления и защиты важных или конфиденциальных данных. Вот несколько способов, которыми можно использовать классификацию данных для повышения безопасности данных:

• Идентификация конфиденциальных данных . Классифицируя данные в соответствии с их конфиденциальностью, организации могут определить данные, требующие наивысшего уровня защиты. Это может помочь расставить приоритеты в усилиях по обеспечению безопасности и выделить ресурсы для наиболее важных областей.
• Защита конфиденциальных данных . Назначая соответствующие классификационные метки конфиденциальным данным, организации могут обеспечить доступ к этим данным только уполномоченным лицам. Это может помочь предотвратить несанкционированный доступ или раскрытие конфиденциальной информации.
• Внедрение средств контроля : на основе классификации данных организации могут внедрять соответствующие средства контроля для защиты данных. Например, для конфиденциальных данных могут потребоваться более строгие меры аутентификации или дополнительное шифрование.
• Улучшите управление данными . Установив четкие политики и процедуры для классификации данных, организации могут улучшить управление данными и обеспечить их согласованную и безопасную обработку.
• Мониторинг и аудит доступа к данным . Путем мониторинга и аудита доступа к данным организации могут отслеживать, кто получает доступ к секретным данным, и обеспечивать надлежащий доступ к ним. Это может помочь обнаружить любой несанкционированный доступ или неправомерное использование данных.

Типы классификации данных

Чтобы правильно организовать и обрабатывать данные, их можно маркировать или классифицировать на основе различных характеристик. Это четыре наиболее типичных метода, которые предприятия используют для систематизации необработанных данных, прежде чем определить, как их классифицировать.

Классификация на основе пользователей : она включает в себя присвоение данных категориям на основе роли или обязанностей пользователя в организации. Например, доступ сотрудника к данным может быть ограничен в зависимости от его должностных обязанностей или уровня допуска.

Классификация на основе содержимого : систематизирует данные на основе фактического содержания данных. Это может включать предмет, формат или другие характеристики данных.

Автоматическая классификация : анализ и классификация данных на основе заранее определенных критериев зависит от программного обеспечения или алгоритмов. Это может быть основано на содержании самих данных, таких как ключевые слова или шаблоны, или метаданных, связанных с данными, таких как имя файла или местоположение.

Классификация на основе контекста. Классификация на основе контекста включает в себя классификацию данных на основе контекста, в котором они используются, или цели, для которой они были созданы.

Уровни конфиденциальности классификации данных

В целом, различные типы данных требуют различных уровней классификации. Вы можете более точно классифицировать свои данные, если рассмотрите эти уровни. В основном существует четыре уровня чувствительности в классификации данных.

Публичные : общедоступные данные относятся к данным, которые доступны для широкой публики и могут быть доступны любому. Сюда могут входить данные, которые собираются и компилируются государственными учреждениями, некоммерческими организациями или частными компаниями и предоставляются для общего пользования.

Внутренние : внутренние данные относятся к данным, которые собираются и используются внутри организации или компании. Этот тип данных обычно не предоставляется общественности и используется для различных целей, таких как принятие решений, планирование и анализ. Эти данные обычно хранятся и управляются во внутренних системах организации и доступны только уполномоченным лицам внутри организации.

Конфиденциально : Конфиденциальные данные относятся к информации, которая должна храниться в секрете или конфиденциально внутри организации. Этот тип данных обычно не передается никому за пределами организации, и к ним могут применяться специальные меры безопасности для защиты его конфиденциальности.

Restricted : этот тип данных очень чувствителен и требует наивысшего уровня защиты. Утечка данных на этом уровне может иметь серьезные последствия для организации и даже угрожать национальной безопасности. Примеры могут включать личные данные, юридические документы и коммерческую тайну.

Этапы классификации данных

Процесс классификации данных состоит из нескольких этапов:

1. Определите цель классификации данных . Важно понимать причины классификации данных и цели, для достижения которых предназначен процесс классификации. Это может включать обеспечение соблюдения нормативных требований, защиту конфиденциальной информации или улучшение процессов управления данными.
2. Определите категории классификации : определите категории, по которым должны быть классифицированы данные, например общедоступные, конфиденциальные или ограниченные. Важно четко определить характеристики каждой категории и типы данных, которые должны быть помещены в каждую категорию.
3. Назначение владельца данных : определите, кто отвечает за управление данными и их защиту, а также за принятие решений об их классификации. Это может быть конкретное лицо или отдел внутри организации.
4. Разработайте политику классификации данных : разработайте четкую и краткую политику, определяющую категории классификации, обязанности владельцев данных и процедуры классификации и обработки данных.
5. Сообщите о политике классификации данных . Убедитесь, что все соответствующие стороны в организации осведомлены о политике классификации данных и своих обязанностях, связанных с ней. Это может включать в себя обучение или предоставление ресурсов сотрудникам для справки.
6. Внедрите средства управления для обработки данных : установите процедуры и средства управления для обработки данных на основе уровня их классификации. Это может включать такие элементы управления, как контроль доступа, шифрование, резервное копирование и восстановление данных.
7. Мониторинг и проверка процесса классификации данных . Регулярно проверяйте и оценивайте эффективность процесса классификации данных, чтобы убедиться, что он соответствует целям организации и что данные обрабатываются надлежащим образом. При необходимости внесите коррективы, чтобы улучшить процесс.

Лучшие практики для классификации данных

Вот несколько рекомендаций по классификации данных:

• Будьте проще : важно иметь четкую и простую систему классификации, которую сотрудникам будет легко понять и которой легко следовать. Сложные системы классификации могут быть сложными в управлении и могут быть неэффективны для защиты конфиденциальной информации.
• Классифицировать данные в момент создания . Данные следует классифицировать, как только они создаются, а не ждать, пока они потребуются или будут доступны. Это гарантирует, что конфиденциальная информация будет должным образом защищена с самого начала.
• Используйте четкие метки . Используйте четкие и лаконичные метки для определения уровня классификации данных. Это помогает сотрудникам понять конфиденциальность и защиту, необходимые для каждой части данных.
• Установите стандартную схему классификации : разработайте стандартную схему классификации, которая последовательно используется во всей организации. Это помогает обеспечить последовательную и точную классификацию данных.
• Задокументируйте свою классификацию . Запишите процесс классификации, включая используемые категории и критерии, чтобы другие могли легко его понять и воспроизвести.

Следуя этим стандартным практикам, вы можете убедиться, что ваши данные правильно и эффективно классифицированы, что может упростить администрирование и оценку данных.

Учебные ресурсы по классификации данных

Любой может научиться проектировать модели классификации для эффективного управления данными с должным уровнем самоотверженности и приверженности, и есть несколько ресурсов, доступных для самостоятельного изучения классификации данных. Чтобы расширить свои знания о классификации данных, ознакомьтесь с этой подборкой основных книг.

№1. Классификация данных: алгоритмы и приложения

Эта книга обучает основам классификации данных, уделяя особое внимание разработке моделей, и охватывает ряд тем, связанных с классификацией данных, таких как различные типы используемых алгоритмов и методов, применение классификации данных в различных областях и передовой опыт реализации классификации данных. в реальных ситуациях.

Предварительный просмотр	Товар	Рейтинг	Цена
	Классификация данных: алгоритмы и приложения (Chapman & Hall/CRC Data Mining and Knowledge…	Оценок пока нет	150,00 долларов США	Купить на Амазоне

В этой книге также обсуждается важность классификации данных и различные преимущества, которые она может дать, например, повышение качества данных и обеспечение более эффективного принятия решений.

№ 2. Классификация данных: полное руководство

В этой книге автор знакомит читателей с методами и подходами классификации данных для определения, проектирования, создания и реализации процесса классификации для повышения безопасности и эффективного управления данными.

Предварительный просмотр	Товар	Рейтинг	Цена
	Классификация данных Полное руководство — издание 2021 г.	Оценок пока нет	$89,20	Купить на Амазоне

Кроме того, он предлагает ряд рекомендаций по внедрению самых последних разработок в области классификации данных и методов проектирования рабочих процессов в действие в соответствии с лучшими стандартами классификации.

№3. Классификация данных: четкий и краткий справочник

В этой книге в основном обсуждаются внутренние и внешние отношения классификации данных. Он даже представляет различные ключевые показатели эффективности классификации, а также обеспечивает наилучшую структуру проектирования для классификации данных.

Предварительный просмотр	Товар	Рейтинг	Цена
	Классификация данных: четкий и краткий справочник	Оценок пока нет	$79.00	Купить на Амазоне

Для понимания принципов и тем, изложенных в этой книге, необходимы предварительные знания.

Последние мысли

Классификация данных может быть мощным инструментом для предприятий и организаций любого размера. Организовывая и маркируя данные в структурированном виде, вы можете лучше понять свои данные, выявить закономерности и тенденции и принимать более обоснованные решения.

Кроме того, классификация данных может помочь улучшить обслуживание клиентов, облегчая поиск и доступ к соответствующей информации. Это также может помочь с безопасностью данных, позволяя вам контролировать доступ к конфиденциальной информации.

Я надеюсь, что вы нашли эту статью полезной для изучения классификации данных для повышения безопасности. Вам также может быть интересно узнать о лучших службах безопасности для отслеживания утечек личных данных.