Datan luokittelu

Datakategorisoinnin määritelmä

Datakategorisointi on prosessi, jossa data luokitellaan sen herkkyyden ja tärkeyden perusteella. Siihen sisältyy kerätyn, tallennetun ja prosessoidun datan tyyppien tunnistaminen ja sitten niiden luokittelu eri tasoihin tai kategorioihin herkkyysasteensa mukaan. Luokittelemalla datan organisaatiot voivat määrittää asianmukaisen suojelutason ja toteuttaa pääsynvalvonta- ja suojaustoimenpiteitä vastaavasti. Datakategorisoinnin tavoitteena on varmistaa, että dataa käsitellään ja suojataan sen arvon ja mahdollisen paljastumisen vaikutusten mukaisesti.

Miten datakategorisointi toimii

Datakategorisointi sisältää useita vaiheita datan tarkkaan luokitteluun:

Tunnistaminen

Ensimmäinen vaihe datakategorisoinnissa on tunnistaa organisaation käsittelemät datatyypit. Tämä sisältää ymmärryksen kerätystä, tallennetusta ja prosessoidusta datasta, kuten asiakastiedot, taloudelliset tiedot, aineettomat oikeudet sekä luottamukselliset tiedot.

Luokittelu

Kun datatyypit on tunnistettu, ne luokitellaan eri tasoihin tai kategorioihin niiden herkkyyden perusteella. Yleisiä kategorioita ovat julkinen, vain sisäiseen käyttöön, luottamuksellinen ja salainen. Luokittelu määräytyy arvioimalla mahdollinen vaikutus, jos data paljastuu tai vaarantuu.

Merkitseminen

Kun data on luokiteltu, se merkitään tai tagitetaan asianmukaiselle tasolleen varmistaakseen oikeanlaisen käsittelyn ja suojelun. Merkit tai tagit auttavat tunnistamaan datan herkkyyden ja ohjaavat työntekijöitä sen käsittelyssä ja suojaamisessa. Näitä merkkejä voidaan soveltaa fyysisiin asiakirjoihin, digitaalisiin tiedostoihin tai tietokantoihin.

Pääsynvalvonta

Pääsynvalvonta on olennainen osa datakategorisointia. Erilaisia pääsynvalvontatoimia ja suojausmenetelmiä toteutetaan datan luokituksen perusteella. Pääsynvalvontatoimiin voi kuulua käyttäjän todennus, roolipohjainen pääsynvalvonta, tiedon salaaminen ja turvallinen tallennus. Pääsynvalvontaa toteuttamalla organisaatiot voivat rajoittaa pääsyn herkkään dataan vain valtuutetuille henkilöille.

Käytännön ehkäisyvinkit

Tässä on joitakin käytännön vinkkejä datakategorisoinnin tehokkaaseen toteuttamiseen:

Politiikan toteuttaminen

Laadi selkeät ja kattavat datakategorisointipolitiikat ja -menettelyt. Näiden politiikkojen tulisi määritellä luokittelutasot, merkintävaatimukset, pääsynvalvonta ja seuraamukset väärin käsitellystä luokitellusta datasta. Politiikkojen tulisi olla viestitetty kaikille työntekijöille, ja niitä tulisi tarkistaa ja päivittää säännöllisesti, jotta ne heijastavat muutoksia dataympäristössä.

Työntekijöiden koulutus

Kouluta työntekijöitä datakategorisoinnin tärkeydestä ja datan käsittelystä luokituksen perusteella. Tarjoa koulutusohjelmia, jotka lisäävät tietoisuutta eri luokittelutasoista, merkintävaatimuksista ja parhaista käytänteistä herkkien tietojen suojaamiseksi. Säännölliset koulutustilaisuudet voivat auttaa vahvistamaan datakategorisoinnin merkitystä ja varmistamaan, että työntekijät ymmärtävät vastuunsa.

Salaaminen

Käytä salausta suojellaksesi luokiteltua dataa. Salaus muuntaa datan salausmuotoon, jolloin se on käsittämätöntä valtuuttamattomille henkilöille, vaikka se vaarantuisikin. Salausta tulisi käyttää sekä levossa olevien (tallennettujen) tietojen että liikkeessä olevien (verkkojen kautta välitettyjen) tietojen suojaamiseen. Vahvanoisten salausalgotritmien käyttö ja salausavainten säännöllinen päivitys parantavat luokitellun datan turvaa.

Säännölliset tarkistukset

Arvioi ja päivitä datakategorisointikehystä säännöllisesti varmistaaksesi, että se vastaa organisaation nykyistä dataympäristöä. Kun liiketoimintaympäristö ja säädösympäristö kehittyvät, uusia datatyyppejä saattaa ilmaantua, ja nykyisten datatyyppien herkkyys saattaa muuttua. Säännölliset tarkistukset auttavat tunnistamaan mahdolliset puutteet tai ristiriidat luokittelussa ja mahdollistavat tarvittavat muutokset tehokkaan datan suojaamisen varmistamiseksi.

Noudattamalla näitä ehkäisyvinkkejä organisaatiot voivat parantaa datakategorisointikäytäntöjään ja suojata herkkiä tietoja valtuuttamattomalta pääsyltä tai paljastumiselta.

Liittyvät termit

• Data Loss Prevention (DLP): Strategiat ja työkalut, jotka on suunniteltu estämään arkaluonteisten tietojen luvaton siirto.

• Sensitive Data: Tiedot, jotka on suojattava niiden merkityksen ja mahdollisen vaikutuksen vuoksi, jos ne vaarantuvat.