Hvordan beskytte data effektivt

Dataklassifisering hjelper organisasjoner med å identifisere og klassifisere data i henhold til deres sensitivitet, verdi og potensielle påvirkning dersom de skulle bli kompromittert.

Ved å klassifisere data kan organisasjoner utvikle passende sikkerhetstiltak og kontroller for å beskytte dataene og sikre samsvar med relevante forskrifter og standarder.

Det er viktig å forstå de ulike typene data du har og hvordan de brukes, da dette vil hjelpe deg med å finne det passende beskyttelsesnivået som kreves.

La oss først se hva dataklassifisering er og årsakene til at dataene skal klassifiseres.

Hva er dataklassifisering?

Dataklassifisering er prosessen med å organisere data i kategorier eller klasser basert på visse egenskaper eller attributter. De spesifikke kriteriene som brukes for dataklassifisering kan variere avhengig av organisasjonens behov og mål.

Hovedmålet med dataklassifisering er å gjøre data mer organisert og enklere å bruke, samtidig som de beskyttes mot uautorisert tilgang eller avsløring.

Ved å klassifisere data er det mulig å identifisere de ulike datatypene som er relevante for en organisasjon og tildele passende etiketter eller tagger til dem. Dette kan være nyttig for dataadministrasjon, sikkerhet og personvernformål.

Dataklassifisering kan gjøres manuelt eller ved hjelp av automatiserte verktøy, avhengig av størrelsen og kompleksiteten til datasettet.

Det er flere grunner til at data må klassifiseres:

• Dataorganisering: Dataklassifisering hjelper til med å organisere og strukturere data på en meningsfull måte, noe som gjør det lettere å forstå og analysere.
• Forbedret beslutningstaking: Ved å klassifisere data i ulike kategorier er det mulig å få innsikt og ta mer informerte beslutninger basert på dataenes egenskaper.
• Forbedret sikkerhet: Dataklassifisering kan brukes til å beskytte sensitiv informasjon ved å kategorisere den som konfidensiell, offentlig eller begrenset. Dette bidrar til å sikre at riktig sikkerhetsnivå brukes på dataene.
• Økt effektivitet: Ved å kategorisere data er det lettere å finne og hente spesifikke opplysninger når det trengs. Dette kan forbedre effektiviteten og redusere tiden og innsatsen som kreves for å finne og bruke data.
• Forbedret nøyaktighet: Klassifisering av data kan bidra til å forbedre nøyaktigheten til maskinlæringsmodeller ved å sikre at modellen er opplært på relevante og passende data.

Hvordan forbedrer dataklassifisering sikkerheten?

Dataklassifisering kan være en effektiv måte å forbedre datasikkerheten på ved å identifisere og beskytte sensitive eller konfidensielle data. Her er noen måter dataklassifisering kan brukes til å forbedre datasikkerheten:

• Identifiser sensitive data: Ved å klassifisere data i henhold til deres sensitivitet, kan organisasjoner identifisere dataene som krever det høyeste beskyttelsesnivået. Dette kan bidra til å prioritere sikkerhetsinnsats og allokere ressurser til de mest kritiske områdene.
• Beskytt konfidensielle data: Ved å tilordne passende klassifiseringsetiketter til konfidensielle data, kan organisasjoner sikre at disse dataene kun er tilgjengelig for autoriserte personer. Dette kan bidra til å forhindre uautorisert tilgang eller utlevering av sensitiv informasjon.
• Implementere kontroller: Basert på dataklassifisering kan organisasjoner implementere passende kontroller for å beskytte dataene. For eksempel kan sensitive data kreve sterkere autentiseringstiltak eller ekstra kryptering.
• Forbedre datastyring: Ved å etablere klare retningslinjer og prosedyrer for dataklassifisering, kan organisasjoner forbedre datastyring og sikre at data håndteres konsekvent og sikkert.
• Overvåke og revidere datatilgang: Ved å overvåke og revidere datatilgang kan organisasjoner spore hvem som har tilgang til klassifiserte data og sikre at de får riktig tilgang. Dette kan bidra til å oppdage uautorisert tilgang eller misbruk av data.

Typer av dataklassifisering

For å organisere og håndtere data på riktig måte, kan de merkes eller klassifiseres basert på ulike egenskaper. Dette er de fire mest typiske metodene bedrifter bruker for å ordne rådataene før de bestemmer hvordan de skal klassifiseres.

Brukerbasert klassifisering: Det innebærer å tildele data til kategorier basert på brukerens rolle eller ansvar i en organisasjon. For eksempel kan en ansatts tilgang til data være begrenset basert på jobbfunksjonen eller klareringsnivået.

Innholdsbasert klassifisering: Organiserer data basert på det faktiske innholdet i dataene. Dette kan inkludere emnet, formatet eller andre egenskaper ved dataene.

Automatisert klassifisering: Det avhenger av programvare eller algoritmer for å analysere og kategorisere data basert på forhåndsbestemte kriterier. Dette kan være basert på innholdet i selve dataene, for eksempel nøkkelord eller mønstre, eller metadata knyttet til dataene, for eksempel filnavn eller plassering.

Kontekstbasert klassifisering: Kontekstbasert klassifisering innebærer å kategorisere data basert på konteksten de brukes i eller formålet de ble laget for.

Dataklassifiseringssensitivitetsnivåer

Generelt krever ulike typer data ulike nivåer av klassifisering. Du kan kategorisere dataene dine mer nøyaktig når du vurderer disse nivåene. Det er hovedsakelig fire sensitivitetsnivåer i dataklassifisering.

Offentlige: Offentlige data refererer til data som er tilgjengelig for allmennheten og kan nås av alle. Dette kan inkludere data som er samlet inn og kompilert av offentlige etater, ideelle organisasjoner eller private selskaper og gjort tilgjengelig for offentlig bruk.

Interne: Interne data refererer til data som samles inn og brukes i en organisasjon eller bedrift. Denne typen data deles vanligvis ikke med offentligheten og brukes til ulike formål, for eksempel beslutningstaking, planlegging og analyse. Disse dataene lagres og administreres vanligvis i organisasjonens interne systemer og er kun tilgjengelig for autoriserte personer i organisasjonen.

Konfidensiell: Konfidensiell data refererer til informasjon som er ment å holdes hemmelig eller privat i en organisasjon. Denne typen data deles vanligvis ikke med noen utenfor organisasjonen og kan være underlagt spesielle sikkerhetstiltak for å beskytte konfidensialiteten.

Begrenset: Denne typen data er svært sensitive og krever det høyeste beskyttelsesnivået. Et datainnbrudd på dette nivået kan få alvorlige konsekvenser for en organisasjon og kan til og med true nasjonal sikkerhet. Eksempler kan omfatte personopplysninger, juridiske dokumenter og forretningshemmeligheter.

Trinn i dataklassifisering

Det er flere trinn involvert i denne dataklassifiseringsprosessen:

Identifiser formålet med dataklassifiseringen: Det er viktig å forstå årsakene til å klassifisere data og målene som klassifiseringsprosessen er ment å oppnå. Dette kan inkludere å sikre overholdelse av forskrifter, beskytte sensitiv informasjon eller forbedre databehandlingsprosesser.

Definer klassifiseringskategoriene: Bestem kategoriene som data skal klassifiseres i, for eksempel offentlig, konfidensiell eller begrenset. Det er viktig å tydelig definere egenskapene til hver kategori og hvilke typer data som skal plasseres i hver kategori.

Tildel eierskap til dataene: Bestem hvem som er ansvarlig for å administrere og beskytte dataene, samt for å ta beslutninger om klassifiseringen. Dette kan være en spesifikk person eller avdeling i organisasjonen.

Utvikle en dataklassifiseringspolicy: Lag en klar, konsis policy som skisserer klassifiseringskategoriene, dataeiernes ansvar og prosedyrene for klassifisering og håndtering av data.

Kommuniser retningslinjene for dataklassifisering: Sørg for at alle relevante parter i organisasjonen er klar over retningslinjene for dataklassifisering og deres ansvar knyttet til den. Dette kan inkludere å gi opplæring eller gjøre ressurser tilgjengelig for ansatte å referere til.

Implementere kontroller for håndtering av data: Etablere prosedyrer og kontroller for håndtering av data basert på klassifiseringsnivået. Dette kan inkludere kontroller som tilgangskontroller, kryptering og sikkerhetskopiering og gjenoppretting av data.

Overvåk og gjennomgå dataklassifiseringsprosessen: Gjennomgå og vurder regelmessig effektiviteten til dataklassifiseringsprosessen for å sikre at den oppfyller organisasjonens mål og at data blir håndtert på riktig måte. Gjør justeringer etter behov for å forbedre prosessen.

Beste praksis for dataklassifisering

Her er noen beste fremgangsmåter for dataklassifisering:

• Hold det enkelt: Det er viktig å ha et klart og greit klassifiseringssystem som er enkelt for ansatte å forstå og følge. Komplekse klassifiseringssystemer kan være vanskelige å administrere og er kanskje ikke effektive for å beskytte sensitiv informasjon.
• Klassifiser data ved opprettelse: Data bør klassifiseres så snart de er opprettet i stedet for å vente til de er nødvendige eller åpnes. Dette sikrer at sensitiv informasjon er forsvarlig beskyttet fra begynnelsen.
• Bruk klare etiketter: Bruk klare og konsise etiketter for å identifisere klassifiseringsnivået til data. Dette hjelper ansatte med å forstå sensitiviteten og beskyttelsen som kreves for hver enkelt databit.
• Etablere et standard klassifiseringsskjema: Utvikle et standard klassifiseringsskjema som brukes konsekvent i hele organisasjonen. Dette bidrar til å sikre at data er konsekvent og nøyaktig klassifisert.
• Dokumenter klassifiseringen din: Hold oversikt over klassifiseringsprosessen din, inkludert kategoriene og kriteriene som brukes, for å sikre at den lett kan forstås og replikeres av andre.

Ved å følge disse standardpraksisene kan du sørge for at dataene dine er riktig og effektivt kategorisert, noe som kan gjøre dataadministrasjon og -evaluering enklere.

Læringsressurser for dataklassifisering

Alle kan lære å designe klassifiseringsmodeller for effektiv datakontroll med riktig nivå av dedikasjon og engasjement, og det er flere ressurser tilgjengelig for å lære dataklassifisering på egenhånd. For å utvide kunnskapen din om dataklassifisering, sjekk ut dette utvalget av viktige bøker.

#1. Dataklassifisering: Algoritmer og applikasjoner

Denne boken lærer det grunnleggende om dataklassifisering samtidig som den legger vekt på modellutvikling og dekker en rekke emner relatert til dataklassifisering, for eksempel de ulike typene algoritmer og teknikker som brukes, bruken av dataklassifisering på ulike felt, og beste praksis for implementering av dataklassifisering i virkelige situasjoner.

Denne boken diskuterer også viktigheten av dataklassifisering og de ulike fordelene den kan gi, som å forbedre datakvaliteten og muliggjøre bedre beslutningstaking.

#2. Dataklassifisering: En komplett veiledning

I denne boken introduserer forfatteren leserne til dataklassifiseringsmetoder og tilnærminger for å definere, designe, lage og implementere en klassifiseringsprosess for å forbedre sikkerheten og effektiv databehandling,

I tillegg tilbyr den en rekke retningslinjer for å sette den siste utviklingen innen dataklassifisering og arbeidsflytdesign i aksjon i samsvar med de beste klassifiseringsstandardene.

#3. Dataklassifisering: En klar og konsis referanse

Denne boken diskuterer primært de interne og eksterne dataklassifiseringsrelasjonene. Den introduserer til og med ulike nøkkelindikatorer for klassifisering og gir også det beste designrammeverket for dataklassifisering.

Forkunnskaper kreves for å forstå prinsippene og emnene i denne boken.

Siste tanker

Dataklassifisering kan være et kraftig verktøy for bedrifter og organisasjoner av alle størrelser. Ved å organisere og merke data på en strukturert måte kan du få en bedre forståelse av dataene dine, identifisere mønstre og trender og ta mer informerte beslutninger.

I tillegg kan dataklassifisering bidra til å forbedre kundeservicen ved å gjøre det enklere å finne og få tilgang til relevant informasjon. Det kan også hjelpe med datasikkerhet ved at du kan kontrollere tilgangen til sensitiv informasjon.

Jeg håper du fant denne artikkelen nyttig for å lære dataklassifisering for å forbedre sikkerheten. Du kan også være interessert i å lære om de beste sikkerhetstjenestene for å overvåke brudd på personopplysninger.