Datenklassifizierungstypen

Datenklassifikation ist ein kritischer Prozess zur Organisation von strukturierten und unstrukturierten Daten in Kategorien und hat verschiedene Typen. Das Ziel ist es, Daten sicherer und effizienter zu nutzen.

Die Datenklassifikation erleichtert es Organisationen, ihre Daten zu finden und darauf zuzugreifen. Sie ermöglicht auch ein besseres Risikomanagement, die Einhaltung von Vorschriften und die rechtliche Entdeckung.

Datenklassifikationsprozesse beinhalten das Kennzeichnen persönlicher Informationen und sensibler Daten. Diese Kennzeichnungen helfen, Daten effektiv zu suchen und nachzuverfolgen. Die Datenklassifikation entfernt auch doppelte Daten, senkt Speicher- und Sicherungskosten und hilft, die Cybersicherheitsrisiken zu reduzieren.

Datenklassifizierungskriterien

Inhaltsbasierte Datenklassifikation

Ein häufiger Typ der Datenklassifikation ist die inhaltsbasierte Klassifikation. Diese Methode weist Kennzeichnungen basierend auf den Inhalten der Datenelemente zu. Sie überprüft Informationen, die in Datenbanken, Dokumenten und anderen Quellen gespeichert sind, und wendet dann Tags an, die den Datentyp und das Sensitivitätsniveau definieren.

Die inhaltsbasierte Klassifikation untersucht direkt die Daten selbst, um zu bestimmen, wie sie kategorisiert werden sollten. Durch das Betrachten der tatsächlichen Inhalte zielt sie darauf ab, Daten gemäß vordefinierten Kriterien genau zu klassifizieren. Dies hilft, sicherzustellen, dass sensible Informationen ordnungsgemäß identifiziert und behandelt werden.

Kontextbasierte Datenklassifikation

Ein weiterer wichtiger Typ der Datenklassifikation ist die kontextbasierte Klassifikation. Anstatt den Inhalt zu betrachten, verwendet diese Methode kontextuelle Details wie Metadaten, um Daten zu klassifizieren. Zum Beispiel könnte sie automatisch alle Dateien von einer bestimmten Anwendung oder einem bestimmten Benutzer als finanzielle Daten kennzeichnen.

Die kontextbasierte Klassifikation kann auch vordefinierte Regeln verwenden, um Kennzeichnungen zu generieren. Diese Regeln definieren den Datentyp und die Sensitivität basierend auf den zugehörigen Informationen, ohne den Inhalt zu scannen.

Dies ermöglicht es, große Datenmengen basierend auf ihrer Quelle, ihrem Ersteller oder anderen Merkmalen zu klassifizieren.

Benutzerbasierte Datenklassifikation

Ein dritter Haupttyp der Datenklassifikation ist die benutzerbasierte Klassifikation. Bei diesem Ansatz entscheidet ein sachkundiger Benutzer, welches Label einem Datenelement zugewiesen wird. Dieser Benutzer könnte eine spezielle Klassifizierungsbehörde oder der ursprüngliche Datenersteller sein.

Die benutzerbasierte Klassifikation nutzt das Fachwissen einer Person über die Daten. Ein Benutzer, der mit den Informationen vertraut ist, kann deren Geschäftswert und Sensitivität bewerten, um die richtige Kategorisierung zu bestimmen. Sie verstehen den gesamten Kontext und können differenzierte Klassifizierungsentscheidungen treffen.

Die benutzerbasierte Klassifikation kann jedoch Skalierungsprobleme in Organisationen mit großen Datenmengen haben. Das manuelle Kennzeichnen jedes einzelnen Datenstücks ist möglicherweise nicht machbar.

Benutzer kombinieren oft benutzergesteuerte Klassifikation mit automatisierten Methoden in einer allgemeinen Datenklassifizierungsstrategie.

Geschäftssensitivitätsstufen für Daten

Beim Klassifizieren von Daten verwenden Unternehmen häufig mehrere Sensitivitätsstufen:

Eingeschränkt sind höchst sensiblen Informationen mit strengen Zugriffskontrollen. Dazu können geistiges Eigentum, persönliche Informationen, Geschäftsgeheimnisse, Gesundheitsdaten und Zahlungsinformationen gehören. Eine unautorisierte Offenlegung von eingeschränkten Daten kann schwerwiegende finanzielle oder rechtliche Konsequenzen haben.

Vertraulich hat einen breiteren Zugang innerhalb einer Organisation, ist jedoch weiterhin intern. Häufig bestehen rechtliche Einschränkungen bei der Handhabung. Beispiele sind Preisgestaltung, Verträge und Marketingpläne. Die Offenlegung vertraulicher Daten kann sich negativ auf Geschäftsbetrieb und Markenreputation auswirken.

Intern ist unternehmensweit verfügbar, erfordert aber dennoch einen gewissen Schutz. Artikel wie Mitarbeiterverzeichnisse, Memos und Handbücher fallen unter diese Kategorie.

Öffentlich benötigt keine Sicherheitskontrollen und kann frei geteilt werden.

Regierungssensibilitätsebenen für Daten

Regierungsorganisationen verwenden häufig eine andere Reihe von Sensibilitätsebenen:

Streng geheim hat den höchsten Schutz und die meisten Zugangsbeschränkungen. Dessen Offenlegung könnte die nationale Sicherheit gefährden.

Geheim erfordert ebenfalls starke Schutzmaßnahmen, da seine Freigabe der nationalen Sicherheit ernsthaften Schaden zufügen könnte.

Vertraulich ist die niedrigste Ebene klassifizierter Regierungsdaten. Es erfordert dennoch soliden Schutz, aber weniger als streng geheime oder geheime Daten.

Sensibel, aber nicht klassifiziert (SBU) sind Informationen, die nicht klassifiziert sind, aber dennoch geschützt werden müssen. Dieser Schutz ist notwendig, um die Verletzung der Privatsphäre der Bürger zu verhindern.

Nicht klassifiziert gelten als nicht sensibel.

Eine Datenklassifikationsrichtlinie festlegen

Um die Datenklassifikation in die Praxis umzusetzen, müssen Organisationen eine klare Richtlinie definieren. Diese Richtlinie erklärt, wie Mitarbeiter verschiedene Datentypen verwalten sollen, um Datensicherheit zu gewährleisten und Managementziele zu erreichen.

Eine gute Richtlinie hilft den Benutzern, leicht zu verstehen, wie wichtig Informationen sind und welche Regeln sie befolgen müssen.

Papierbasierte Datenklassifikationsrichtlinie

Papierbasierte Klassifikationsrichtlinien stützen sich auf gut dokumentierte Richtlinien und Mitarbeiterschulungen, um eine ordnungsgemäße Datenkategorisierung und -verwaltung sicherzustellen.

Diese Richtlinien erklären die verschiedenen Ebenen der Datenklassifikation (einschränkend, vertraulich, intern, öffentlich). Sie bieten auch klare Anweisungen, wie jeder Datentyp gekennzeichnet, gespeichert und geteilt werden sollte.

Um eine papierbasierte Richtlinie effektiv umzusetzen, müssen Organisationen in umfassende Mitarbeiterbildungsprogramme investieren. Dies bedeutet, Schulungssitzungen zu starten, um die Klassifizierungsrichtlinien zu erklären. Es beinhaltet auch regelmäßige Auffrischungskurse, um wichtige Konzepte zu überprüfen. Darüber hinaus behandeln diese Kurse alle Aktualisierungen oder Änderungen der Richtlinien.

Mitarbeiter benötigen praktische Beispiele und praktische Übungen, um zu verstehen, wie sie die Klassifizierungsregeln auf ihre Arbeitsrollen anwenden können.

Der Erfolg einer papierbasierten Richtlinie hängt jedoch stark von der Einhaltung und Konsequenz der Mitarbeiter ab. Ohne automatisierte Durchsetzungsmechanismen liegt es an den einzelnen Benutzern, Daten manuell korrekt zu klassifizieren und zu kennzeichnen. Dies kann zeitaufwändig sein und anfällig für menschliche Fehler, insbesondere in Organisationen mit großen Datenmengen oder hoher Fluktuation bei den Mitarbeitern.

Automatisierte Datenklassifikationsrichtlinie

Automatisierte Datenklassifikationsrichtlinien nutzen Software-Algorithmen und maschinelles Lernen, um Daten basierend auf vordefinierten Regeln und Mustern zu analysieren und zu kategorisieren. Diese Werkzeuge können Daten aus verschiedenen Quellen wie Datenbanken, Dateiservern und Cloud-Speichern scannen. Sie können dann automatisch Kennzeichnungen basierend auf dem Inhalt und dem Kontext der Informationen zuweisen.

Ein wesentlicher Vorteil der automatischen Klassifizierung ist ihre Fähigkeit, Richtlinien konsequent und im großen Umfang durchzusetzen. Nach der Definition der Klassifizierungsregeln wird die Software sie konsequent in der gesamten Organisation anwenden. Dies hilft, Fehler zu minimieren und sicherzustellen, dass alle Daten korrekt kategorisiert und geschützt werden. Dies ist besonders wertvoll für Organisationen mit großen und komplexen Datenumgebungen, in denen eine manuelle Klassifizierung unpraktisch oder unmöglich wäre.

Die automatische Klassifizierung ist jedoch nicht ohne Herausforderungen. Diese Werkzeuge nutzen feste Regeln und Algorithmen, können jedoch möglicherweise den vollständigen Kontext und die Feinheiten spezifischer Datentypen nicht erfassen. Dies kann zu Fehlern führen, bei denen Daten entweder fälschlicherweise als sensibel markiert oder nicht als sensibel erkannt und geschützt werden.

Benutzergesteuerte Datenklassifikationsrichtlinie

Mitarbeiter können Entscheidungen über die Sensibilität und den Wert der Daten, mit denen sie arbeiten, treffen. Implementieren Sie benutzergesteuerte Klassifikationsrichtlinien, um dies zu erreichen. Diese Richtlinien befähigen Mitarbeiter, fundierte Entscheidungen zu treffen.

Diese Richtlinien bieten den Benutzern Klassifikationsstufen und Richtlinien. Benutzer müssen ihr Urteilsvermögen und ihre Fachkenntnisse einsetzen, um zu bestimmen, wie sie jedes Datenstück kategorisieren.

Die benutzergesteuerte Klassifikation kann auch dazu beitragen, eine Kultur der Datensicherheit und des Bewusstseins für den Datenschutz innerhalb der Organisation zu fördern. Diese Richtlinien helfen den Mitarbeitern, zu verstehen, wie sie Daten schützen können, und ermutigen sie, Verantwortung für den Schutz sensibler Informationen zu übernehmen. Sie fordern die Mitarbeiter auf, aktiv über die Daten, mit denen sie arbeiten, nachzudenken und diese zu kategorisieren. Dies kann das Bewusstsein für bewährte Verfahren zum Schutz der Daten erhöhen.

Wenn Benutzer selbst Dinge organisieren müssen, kann dies zeitaufwändig sein und es ihnen erschweren, effizient zu arbeiten. Dies gilt insbesondere dann, wenn der Organisationsprozess nicht gut zu den Werkzeugen und Methoden passt, die sie bereits verwenden. Organisationen müssen ein Gleichgewicht finden zwischen der Einbindung der Benutzer in den Klassifizierungsprozess und der Minimierung der Belastung für ihre Produktivität.

Integration der Datenklassifikation mit anderen Sicherheitsmaßnahmen

Datenklassifikation ist ein kritischer Bestandteil einer umfassenden Datensicherheitsstrategie, sollte jedoch nicht isoliert behandelt werden. Die Integration der Klassifikation mit anderen Sicherheitsmaßnahmen kann einen umfassenderen und effektiveren Ansatz zum Schutz sensibler Informationen schaffen.

Zum Beispiel können Data Loss Prevention (DLP)-Lösungen Klassifizierungskennzeichnungen nutzen, um Richtlinien zur Datennutzung und Übertragung durchzusetzen. Wenn ein Benutzer versucht, eine als vertraulich eingestufte Datei außerhalb der Organisation zu senden, kann das DLP-System automatisch den Transfer blockieren und die Sicherheitsteams benachrichtigen.

Zugangskontrollen können auch an Klassifizierungsstufen geknüpft werden. Das System gewährt Benutzern unterschiedliche Berechtigungen basierend auf der Sensibilität der Daten, mit denen sie arbeiten müssen. Diese Maßnahme stellt sicher, dass nur autorisierte Personen auf sensible Informationen zugreifen oder diese ändern können, und reduziert das Risiko von versehentlichen oder absichtlichen Datenverletzungen.

Verschlüsselung ist eine weitere Sicherheitsmaßnahme, die basierend auf der Klassifikation angewendet werden kann. Um eine zusätzliche Schutzschicht hinzuzufügen, können höchst sensible Daten sowohl im Speicher als auch beim Übertragen automatisch verschlüsselt werden. Durch die Integration der Klassifikation mit der Verschlüsselung können Organisationen sicherstellen, dass ihre kritischsten Vermögenswerte den stärksten Schutz erhalten.

Fazit

Zusammenfassend umfassen die Datenklassifizierungstypen inhaltsbasierte, kontextbasierte und benutzerbasierte Ansätze. Organisationen verwenden Sensibilitätsstufen wie eingeschränkt, vertraulich, intern und öffentlich. Die Implementierung einer Datenklassifikationsrichtlinie durch manuelle, automatisierte oder benutzergesteuerte Methoden ermöglicht eine sicherere und effizientere Datenverwaltung.

Eine effektive Datenklassifizierung ist jedoch keine Einmal-Aktion. Regelmäßige Überprüfungen und Audits sind entscheidend, um sicherzustellen, dass das Klassifizierungssystem im Laufe der Zeit genau und relevant bleibt. Da sich Daten und Geschäftsanforderungen weiterentwickeln, müssen sich auch die Klassifizierungsrichtlinien entsprechend anpassen. Laufende Mitarbeiterschulungen sind ebenfalls unerlässlich, um eine starke Datensicherheitskultur aufrechtzuerhalten und die konsequente Einhaltung der Richtlinien zu gewährleisten.

Der Blick in die Zukunft zeigt, dass die Datenklassifizierung durch fortschrittliche Technologien wie maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz sowie die zunehmende Nutzung von Cloud Computing und Remote-Arbeitsmodellen geprägt sein wird.

Diese Veränderungen werden sowohl Chancen als auch Herausforderungen für Organisationen schaffen, die versuchen, ihre Daten in einer zunehmend komplexen digitalen Welt sicher zu halten.

Starke Datenklassifizierungsstrategien sind für alle Organisationen, unabhängig von Größe oder Branche, unerlässlich. Daten spielen eine Schlüsselrolle beim Geschäftswachstum und bei der Entscheidungsfindung. Daher ist es entscheidend, in effektive Datenklassifizierungsstrategien zu investieren.

Unternehmen können das Beste aus ihren Daten herausholen und die Informationen der Stakeholder schützen, indem sie bewährte Verfahren zur Datenklassifizierung implementieren. Um diese Ziele zu erreichen, ist es wichtig, die verschiedenen Arten der Datenklassifikation zu verstehen. Das Verständnis der verschiedenen Arten der Datenklassifikation ist der Schlüssel zu diesen Zielen.