Datenklassifikationstypen

Datenklassifikation ist ein kritischer Prozess zur Organisation von strukturierten und unstrukturierten Daten in Kategorien und es gibt 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 gesetzlicher Vorschriften und die rechtliche Auffindung.

Datenklassifikationsprozesse beinhalten das Labeling von persönlichen Informationen und sensiblen Daten. Diese Labels helfen, Daten effektiv zu suchen und nachzuverfolgen. Die Datenklassifikation entfernt auch doppelte Daten, senkt Speicher- und Sicherungskosten und hilft, Cyber-Sicherheitsrisiken zu reduzieren.

Kriterien der Datenklassifikation

Inhaltsbasierte Datenklassifikation

Ein häufiger Typ der Datenklassifikation ist die inhaltsbasierte Klassifikation. Diese Methode weist Labels basierend auf den Inhalten der Datenelemente zu. Sie prüft Informationen, die in Datenbanken, Dokumenten und anderen Quellen gespeichert sind. Anschließend wendet sie 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 die Betrachtung der tatsächlichen Inhalte soll eine genaue Klassifizierung der Daten gemäß vordefinierter Kriterien erreicht werden. Dies hilft sicherzustellen, dass sensible Informationen korrekt identifiziert und behandelt werden.

Kontextbasierte Datenklassifikation

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

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

Dies ermöglicht die Klassifizierung großer Datenmengen basierend auf ihrer Quelle, ihrem Ersteller oder anderen Merkmalen.

Benutzerbasierte Datenklassifikation

Ein dritter grundlegender Typ der Datenklassifikation ist die benutzerbasierte Klassifikation. Bei diesem Ansatz entscheidet ein sachkundiger Benutzer, welches Label einem Datenelement zuzuweisen ist. Dieser Benutzer könnte eine dedizierte Klassifikationsbehörde oder der ursprüngliche Datenersteller sein.

Die benutzerbasierte Klassifikation nutzt das Fachwissen einer Person über die Daten. Ein mit den Informationen vertrauter Benutzer kann deren Geschäftswert und Sensibilität bewerten, um die richtige Kategorisierung zu bestimmen. Er versteht den vollständigen Kontext und kann differenzierte Klassifizierungsentscheidungen treffen.

Benutzerbasierte Klassifikation kann jedoch Skalierungsprobleme in Organisationen mit großen Datenmengen haben. Das manuelle Taggen jedes einzelnen Datenelements ist möglicherweise nicht machbar.

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

Geschäftliche Datenschutzebenen

Bei der Klassifizierung von Daten verwenden Unternehmen häufig mehrere Datenschutzebenen:

Eingeschränkte Daten sind hochsensible Informationen mit strengen Zugriffskontrollen. Dies könnte geistiges Eigentum, persönliche Informationen, Geschäftsgeheimnisse, Gesundheitsdaten und Zahlungsinformationen umfassen. Unbefugte Offenlegung eingeschränkter Daten kann schwerwiegende finanzielle oder rechtliche Folgen haben.

Vertrauliche Daten haben innerhalb einer Organisation breiteren Zugang, sind aber dennoch intern. Oftmals bestehen gesetzliche Beschränkungen bei der Handhabung. Beispiele sind Preise, Verträge und Marketingpläne. Die Offenlegung vertraulicher Daten kann sich negativ auf den Geschäftsbetrieb und den Markenruf auswirken.

Interne Daten sind unternehmensweit zugänglich, erfordern jedoch weiterhin Schutz. Dazu gehören Mitarbeiterverzeichnisse, Memos und Handbücher.

Öffentliche Daten benötigen keine Sicherheitskontrollen und können frei geteilt werden.

Regierungsdatenschutzebenen

Regierungsorganisationen verwenden häufig ein anderes Set von Datenschutzebenen:

Streng geheim Informationen haben den höchsten Schutz und Zugangsbeschränkungen. Ihre Offenlegung könnte die nationale Sicherheit bedrohen.

Geheime Daten erfordern ebenfalls starke Schutzmaßnahmen, da sie bei Freigabe die nationale Sicherheit ernsthaft gefährden könnten.

Vertraulich ist die niedrigste Stufe der klassifizierten Regierungsdaten. Sie erfordert dennoch soliden Schutz, jedoch weniger als streng geheime oder geheime Daten.

Sensible, aber nicht klassifizierte (SBU) Daten sind Informationen, die nicht klassifiziert sind, aber dennoch Schutz benötigen. Dieser Schutz ist notwendig, um die Verletzung der Privatsphäre von Bürgern zu verhindern.

Nicht klassifizierte Daten werden als unsensibel angesehen.

Eine Datenklassifikationsrichtlinie etablieren

Um die Datenklassifikation in der Praxis umzusetzen, müssen Organisationen eine klare Richtlinie definieren. Diese Richtlinie erklärt, wie Mitarbeiter verschiedene Arten von Daten handhaben sollen, um die Datensicherheit zu gewährleisten und Managementziele zu erreichen.

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

Papierbasierte Datenklassifikationsrichtlinie

Papierbasierte Klassifikationsrichtlinien verlassen sich auf gut dokumentierte Anleitungen und Mitarbeiterschulungen, um die ordnungsgemäße Datenkategorisierung und -handhabung sicherzustellen.

Diese Richtlinien erklären die verschiedenen Stufen der Datenklassifikation (eingeschränkt, vertraulich, intern, öffentlich). Sie geben auch klare Anweisungen, wie man jede Art von Daten labelt, speichert und teilt.

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

Mitarbeiter benötigen praktische Beispiele und praktische Übungen, um zu verstehen, wie sie die Klassifizierungsregeln in ihrer Arbeitsrolle anwenden können.

Der Erfolg einer papierbasierten Richtlinie hängt stark von der Einhaltung und Konsistenz der Mitarbeiter ab. Ohne automatisierte Durchsetzungsmechanismen liegt es an den einzelnen Benutzern, Daten manuell korrekt zu klassifizieren und zu labeln. Dies kann zeitaufwendig und anfällig für menschliche Fehler sein, insbesondere in Organisationen mit großen Datenmengen oder hohen Mitarbeiterfluktuationsraten.

Automatisierte Datenklassifikationsrichtlinie

Automatisierte Datenklassifikationsrichtlinien setzen Softwarealgorithmen und maschinelle Lerntechniken ein, um Daten basierend auf vordefinierten Regeln und Mustern zu analysieren und zu kategorisieren. Diese Tools können Daten aus verschiedenen Quellen wie Datenbanken, Dateiservern und Cloud-Speicher scannen. Sie können dann automatisch Labels basierend auf dem Inhalt und Kontext der Informationen zuweisen.

Ein Hauptvorteil der automatisierten Klassifikation ist ihre Fähigkeit, Richtlinien konsistent und in großem Maßstab durchzusetzen. Nach der Definition der Klassifizierungsregeln wendet die Software diese durchgängig in der gesamten Organisation an. 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 manuelle Klassifikation unpraktisch oder unmöglich wäre.

Automatisierte Klassifikation ist jedoch nicht ohne Herausforderungen. Diese Tools verwenden festgelegte Regeln und Algorithmen. Sie können jedoch Schwierigkeiten haben, den vollständigen Kontext und die Feinheiten bestimmter Datentypen zu erfassen. Dies kann zu Fehlern führen, bei denen Daten falsch als sensibel gekennzeichnet oder nicht identifiziert 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 ermächtigen Mitarbeiter, fundierte Entscheidungen zu treffen.

Diese Richtlinien bieten den Benutzern Klassifikationsstufen und -richtlinien. Benutzer müssen ihr Urteilsvermögen und Fachwissen nutzen, um zu entscheiden, wie jedes Stück Daten zu kategorisieren ist.

Benutzergesteuerte Klassifikation kann auch helfen, eine Kultur des Datenschutzes und des Bewusstseins für Privatsphäre in 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 regen die Mitarbeiter an, aktiv über die Daten, mit denen sie arbeiten, nachzudenken und sie zu kategorisieren. Dies kann das Bewusstsein für bewährte Datenschutzpraktiken erhöhen.

Wenn Benutzer die Dinge selbst organisieren müssen, kann dies zeitaufwendig sein und es den Mitarbeitern erschweren, effizient zu arbeiten. Dies gilt insbesondere dann, wenn der Organisationsprozess nicht gut mit den bereits verwendeten Tools und Methoden übereinstimmt. Organisationen müssen ein Gleichgewicht zwischen der Einbeziehung der Benutzer in den Klassifikationsprozess und der Minimierung der Belastung ihrer Produktivität finden.

Integration der Datenklassifikation mit anderen Sicherheitsmaßnahmen

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

Beispielsweise können Data Loss Prevention (DLP)-Lösungen Klassifikationslabels verwenden, um Richtlinien zur Datennutzung und -übertragung durchzusetzen. Wenn ein Benutzer versucht, eine als vertraulich klassifizierte Datei außerhalb der Organisation zu senden, kann das DLP-System den Transfer automatisch blockieren und Sicherheitsteams benachrichtigen.

Zugangskontrollen können ebenfalls an Klassifikationsstufen gebunden werden. Das System gewährt Benutzern verschiedene 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. Dies reduziert das Risiko von versehentlichen oder absichtlichen Datenverletzungen.

Verschlüsselung ist eine weitere Sicherheitsmaßnahme, die basierend auf der Klassifikation angewendet werden kann. Um eine zusätzliche Schutzebene hinzuzufügen, können hochsensible Daten sowohl bei der Speicherung als auch bei der Übertragung automatisch verschlüsselt werden. Durch die Integration der Klassifikation mit Verschlüsselung können Organisationen sicherstellen, dass ihre wichtigsten Vermögenswerte den stärksten Schutz erhalten.

Fazit

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

Eine effektive Datenklassifikation ist jedoch kein einmaliges Unterfangen. Regelmäßige Überprüfungen und Audits sind entscheidend, um sicherzustellen, dass das Klassifikationssystem im Laufe der Zeit genau und relevant bleibt. Da sich Daten und Geschäftsanforderungen ändern, müssen sich die Klassifikationsrichtlinien entsprechend anpassen. Laufende Mitarbeiterschulungen sind ebenfalls unerlässlich, um eine starke Datensicherheitskultur aufrechtzuerhalten und eine konsequente Einhaltung der Richtlinien sicherzustellen.

In Zukunft wird die Datenklassifikation wahrscheinlich durch fortschrittliche Technologien wie maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz sowie die zunehmende Nutzung von Cloud-Computing und Remote-Arbeitsmodellen geprägt sein.

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

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

Unternehmen können das Beste aus ihren Daten herausholen und die Informationen der Stakeholder sicher halten, indem sie bewährte Verfahren zur Datenklassifikation anwenden. Um diese Ziele zu erreichen, ist es wichtig, die verschiedenen Typen der Datenklassifikation zu verstehen. Das Verständnis der verschiedenen Arten der Datenklassifikation ist entscheidend, um diese Ziele zu erreichen.