Datenklassifizierung

Bei der Datenklassifizierung werden Daten in relevante Kategorien unterteilt, um das Abrufen, Sortieren, Verwenden, Speichern und Schützen zu vereinfachen.

Eine ordnungsgemäß ausgeführte Datenklassifizierungsrichtlinie erleichtert das Auffinden und Abrufen kritischer Daten. Das ist wichtig für Risikomanagement, rechtliche Entdeckung und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften. Bei der Erstellung schriftlicher Verfahren und Richtlinien für Datenklassifizierungsrichtlinien ist es wichtig, die Kriterien und Kategorien zu definieren, die das Unternehmen zur Klassifizierung von Daten verwenden wird.

Die Datenklassifizierung kann dazu beitragen, dass Daten leichter durchsuchbar und nachverfolgbar sind. Dies wird durch das Taggen der Daten erreicht. Das Tagging von Daten ermöglicht es Unternehmen, Daten eindeutig zu kennzeichnen, sodass sie leicht zu finden und zu identifizieren sind. Tags helfen Ihnen auch dabei, Daten besser zu verwalten und Risiken leichter zu erkennen. EIN Daten-Tag ermöglicht auch die automatische Verarbeitung und gewährleistet einen zeitnahen und zuverlässigen Zugriff auf Daten, wie es in einigen staatlichen und bundesstaatlichen Vorschriften vorgeschrieben ist.

Die meisten Datenklassifizierungsprojekte tragen dazu bei, doppelte Daten zu vermeiden. Durch das Erkennen und Beseitigen doppelter Daten können Unternehmen die Speicher- und Backup-Kosten senken und das Risiko verringern, dass vertrauliche Daten oder sensible Daten im Falle einer Datenschutzverletzung offengelegt werden.

Spezifizieren Datenverwaltung Rollen und Verantwortlichkeiten der Mitarbeiter innerhalb der Organisation sind Teil der Datenklassifizierungssysteme. Bei der Datenverwaltung geht es um die taktische Koordination und Implementierung der Datenbestände eines Unternehmens, während sich Data Governance auf übergeordnete Datenrichtlinien und -verfahren konzentriert.

Der Zweck der Datenklassifizierung

Die Datenklassifizierung erhöht den Datenzugriff und ermöglicht es Unternehmen, sich zu treffen Anforderungen an die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften einfacher und hilft ihnen, Geschäftsziele zu erreichen. Oft müssen Unternehmen sicherstellen, dass Daten innerhalb eines bestimmten Zeitrahmens durchsuchbar und abrufbar sind. Diese Anforderung ist ohne robuste Klassifizierungsprozesse zur schnellen und genauen Klassifizierung von Daten nicht möglich.

Um sich zu treffen Ziele der Datensicherheit, Datenklassifizierung ist unerlässlich. Die Datenklassifizierung ermöglicht angemessene Sicherheitsmaßnahmen im Hinblick auf die Datensicherheit auf der Grundlage der Art der Daten, die abgerufen, kopiert oder übertragen werden. Ohne einen Datenklassifizierungsprozess ist es schwierig, sensible Daten zu identifizieren und angemessen zu schützen.

Die Datenklassifizierung bietet einen Überblick über alle Daten innerhalb einer Organisation und ermöglicht deren Verwendung analysierenund schützen die riesigen Datenmengen, die durch Datenerfassung verfügbar sind. Eine effektive Datenklassifizierung ermöglicht einen besseren Schutz solcher Daten und fördert die Einhaltung von Sicherheitsrichtlinien.

Herausforderungen mit veralteten Datenklassifizierungstools

Tools zur Datenklassifizierung sollen Funktionen zur Datenermittlung bereitstellen. Sie analysieren Datenspeicher jedoch häufig nur für Metadaten oder bekannte Identifikatoren. In komplexen Umgebungen ist die Datenermittlung ineffektiv, wenn sie nur Daten ermitteln kann, aber nicht identifizieren kann, ob es sich um ein Geburtsdatum, ein Transaktionsdatum oder die Datumszeile eines Artikels handelt. Ohne diese zusätzlichen Informationen können diese Discovery-Tools nicht erkennen, ob Daten vertraulich sind und daher geschützt werden müssen.

„Die besten DSPs verfügen über semantische und kontextuelle Funktionen zur Datenklassifizierung — sie können beurteilen, was etwas wirklich ist, anstatt sich auf vorkonfigurierte Identifikatoren zu verlassen. “ Gartner: Strategischer Fahrplan 2023 für die Einführung einer Datensicherheitsplattform

Moderne Datensicherheitsplattformen müssen semantische und kontextuelle Funktionen für die Datenklassifizierung enthalten, um zu identifizieren, was ein Datenelement ist, anstatt vorkonfigurierte Identifikatoren zu verwenden, die weniger genau und zuverlässig sind. Weil Unternehmen den Einsatz von verstärken Cloud-Computing-Dienste, sensiblere Daten befinden sich jetzt in der Cloud. Viele der sensiblen Daten sind jedoch unstrukturiert, was die Sicherung erschwert.

Schemata zur Datenklassifizierung

Ein Datenklassifizierungsschema ermöglicht es Ihnen, Sicherheitsstandards zu identifizieren, die angemessene Verarbeitungspraktiken für jede Datenkategorie festlegen. Speicherstandards, die definieren Lebenszyklus der Daten Anforderungen müssen ebenfalls berücksichtigt werden. Eine Datenklassifizierungsrichtlinie kann einer Organisation helfen, ihre Datenschutzziele zu erreichen, indem sie Datenkategorien konsistent auf externe und interne Daten anwendet.

Datenermittlung

Tools zur Datenermittlung und Inventarisierung helfen Unternehmen dabei, Ressourcen zu identifizieren, die Daten mit hohem Risiko und sensible Daten auf Endpunkten und Unternehmensnetzwerkressourcen. Diese Tools helfen Unternehmen dabei, die Speicherorte sowohl sensibler strukturierter als auch unstrukturierter Daten zu identifizieren, indem sie Hosts, Datenbankspalten und -zeilen, Webanwendungen, Dateifreigaben und Speichernetzwerke analysieren.

Arten der Datenklassifizierung

Das Markieren oder Anwenden von Beschriftungen auf Daten hilft bei der Klassifizierung von Daten. Dies ist ein wesentlicher Bestandteil des Datenklassifizierungsprozesses. Diese Tags und Labels definieren die Art der Daten, den Grad der Vertraulichkeit und die Datenintegrität. Der Grad der Vertraulichkeit basiert in der Regel auf dem Grad der Wichtigkeit oder Vertraulichkeit, der mit den Sicherheitsmaßnahmen übereinstimmt, die zum Schutz der einzelnen Klassifizierungsstufen getroffen wurden. Die Industriestandards für die Datenklassifizierung umfassen drei Typen:

• Inhaltsbasierte Klassifizierung, was sich auf sensible Informationen bezieht (wie Finanzunterlagen und personenbezogene Daten).
• Kontextbasierte Klassifizierung, das Daten auf der Grundlage von Standort, Anwendung, Ersteller usw. als indirekte Indikatoren für vertrauliche Informationen analysiert.
• Benutzerbasierte Klassifizierung, was das Wissen und Ermessen der Benutzer erfordert, um zu entscheiden, ob sensible Dokumente während des Erstellungs-, Bearbeitungsprozesses, Überprüfungszyklen oder bei der Verteilung der Inhalte gekennzeichnet werden sollen.

Während jeder Ansatz seinen Platz in der Datenklassifizierung hat, ist die benutzerbasierte Klassifizierung ein manueller und zeitaufwändiger Prozess, der mit hoher Wahrscheinlichkeit fehleranfällig ist. Es ist nicht effektiv bei der Kategorisierung von Daten in großem Maßstab und kann geschützte Daten und eingeschränkte Daten gefährden.

Datensensibilität und Risiko

Es ist wichtig, dass bei der Datenklassifizierung auch das relative Risiko, das mit verschiedenen Datentypen verbunden ist, bestimmt wird, wie diese Daten verwaltet werden und wo und wie diese Daten gespeichert und gesendet werden. Es gibt drei allgemeine Risikostufen für Daten und Systeme:

• Niedriges Risiko: Öffentliche Daten, die leicht wiederhergestellt werden können, sind ein gutes Beispiel für Daten mit geringem Risiko. Alle Informationen, die frei verwendet, wiederverwendet und weitergegeben werden können, ohne dass lokale, regionale, nationale oder internationale Zugriffs- oder Nutzungsbeschränkungen gelten. Innerhalb einer Organisation umfassen diese Daten Stellenbeschreibungen, öffentlich zugängliche Marketingmaterialien sowie Pressemitteilungen oder Artikel.
• Mäßiges Risiko: Wenn Daten nicht öffentlich sind oder nur intern verwendet werden, aber nicht betriebskritisch oder sensibel sind, können sie als moderates Risiko eingestuft werden. Unternehmensdokumentationen, nicht vertrauliche Präsentationen und Betriebsabläufe können in diese Kategorie fallen.
• Hohes Risiko: Wenn die Daten oder das System empfindlich Da es für die Betriebssicherheit von entscheidender Bedeutung ist, gehört es zur Kategorie mit hohem Risiko. Darüber hinaus gelten alle Daten, die sich nur schwer wiederherstellen lassen, als hochriskant. Alle vertraulichen Daten, vertraulichen Daten, nur internen Daten und notwendigen Daten fallen ebenfalls in diese Kategorie. Beispiele hierfür sind Sozialversicherungsnummern, Führerscheinnummern, Bank- und Debitkontoinformationen und andere hochsensible Daten.

Automatisierte Datenklassifizierung

Automatisierte Tools können Klassifizierungen durchführen, die personenbezogene Daten und hochsensible Daten auf der Grundlage definierter Datenklassifizierungsstufen definieren. A) Bahnsteig das eine Klassifizierungs-Engine enthält, kann Datenspeicher identifizieren, die vertrauliche Daten in einer beliebigen Datei, Tabelle oder Spalte in einer Umgebung enthalten. Es kann auch für kontinuierlichen Schutz sorgen, indem die Umgebung kontinuierlich gescannt wird um Veränderungen in der Datenlandschaft zu erkennen. Neue Lösungen können sensible Daten und ihren Speicherort identifizieren und die kontextbasierte Klassifizierung anwenden, die erforderlich ist, um zu entscheiden, wie sie geschützt werden sollen.

Beispiele für die Datenklassifizierung

Die Klassifizierung von Daten als eingeschränkt, privat oder öffentlich ist ein Beispiel für eine Datenklassifizierung. Wie bei der Identifizierung von Risikostufen sind öffentliche Daten die am wenigsten sensiblen Daten und haben die niedrigsten Sicherheitsanforderungen. Eingeschränkte Daten erhalten die höchste Sicherheitsklassifizierung, und dazu gehören auch die sensibelsten Daten, wie Gesundheitsdaten. Ein erfolgreicher Datenklassifizierungsprozess umfasst auch zusätzliche Identifizierungs- und Kennzeichnungsverfahren, um den Datenschutz auf der Grundlage vertraulicher Daten zu gewährleisten.

Warum Datenklassifizierung wichtig ist

Sicherheits- und Risikomanager können sensible Daten und geistiges Eigentum nur schützen, wenn sie wissen, dass die Daten existieren, wo sie sich befinden, warum sie wertvoll sind und wer Zugriff darauf hat. Die Datenklassifizierung hilft ihnen dabei, Unternehmensdaten, Kundendaten und personenbezogene Daten zu identifizieren und zu schützen. Die angemessene Kennzeichnung von Daten hilft Unternehmen, Daten zu schützen und eine unbefugte Offenlegung zu verhindern.

Das Allgemeine Datenschutzverordnung (DSGVO) erhöht neben anderen Datenschutz- und Datenschutzbestimmungen die Bedeutung der Datenklassifizierung für jedes Unternehmen, das Daten speichert, überträgt oder verarbeitet. Durch die Klassifizierung von Daten wird sichergestellt, dass alles, was unter die DSGVO fällt, schnell identifiziert wird, sodass angemessene Sicherheitsmaßnahmen sind an Ort und Stelle. Die DSGVO verbessert auch den Schutz personenbezogener Daten in Bezug auf Rasse oder ethnische Herkunft, politische Meinungen und religiöse oder weltanschauliche Überzeugungen, und die Klassifizierung dieser Art von Daten kann dazu beitragen, das Risiko von Compliance-Problemen zu verringern.

Organisationen müssen die Anforderungen etablierter Rahmenbedingungen wie der DSGVO erfüllen, Kalifornisches Verbraucherschutzgesetz (CCPA), Gesetz zur Portabilität und Rechenschaftspflicht von Krankenversicherungen (HIPAA), Datensicherheitsstandard der Zahlungskartenbranche (PCI-DSS), Gramm-Leach-Bliley-Gesetz (GLOBUS), Gesundheitsinformationstechnologie für wirtschaftliche und klinische Gesundheit (HITECH), unter anderem. Dazu müssen sie den Zustand sensibler strukturierter und unstrukturierter Daten in den Umgebungen Infrastructure as a Service (IaaS), Platform as a Service (PaaS) und Software as a Service (SaaS) bewerten und Risiken in Bezug auf Sicherheit, Datenschutz und andere regulatorische Rahmenbedingungen kontextualisieren.

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