Datenklassifizierungspolitik
Um Daten effektiv zu verwalten und zu schützen, ist es notwendig, eine umfassende Datenklassifizierungspolitik zu implementieren. Aber was genau ist eine Datenklassifizierungspolitik und warum ist sie so wichtig?
Verstehen der Datenklassifizierungspolitik
Eine Datenklassifizierungspolitik ist ein Satz von Regeln, der einem Unternehmen hilft, seine Daten auf konsistente Weise zu organisieren. Diese Politik zielt darauf ab, die korrekte Handhabung wichtiger Informationen durch alle Beteiligten von Anfang bis Ende sicherzustellen.
Durch die Umsetzung einer gut definierten Datenklassifizierungspolitik können Organisationen die mit Datensicherheit, Datenschutz und Compliance verbundenen Risiken erheblich reduzieren.
Die Datenklassifizierungspolitik jedes Unternehmens ist einzigartig, da sie von branchenweiten Standards und Vorschriften abhängt, die die Organisation betreffen. Sie berücksichtigt den Prozess der Datenerhebung und deren Struktur sowie die befugten Parteien, die Zugang zu den Informationen haben und diese verwenden dürfen.
Eine Datenklassifizierungspolitik ist eine Voraussetzung für die Kontrolle des Datenzugriffs und die Verhinderung unbefugter Nutzung. Diese Politik stellt sicher, dass nur autorisierte Stakeholder auf die Daten zugreifen können. Sie hilft auch, unbefugten Zugriff und Missbrauch von Privilegien zu verhindern.
Die Grundlage der Datenklassifizierung: Empfindlichkeitsstufen
Eine Datenklassifizierungspolitik umfasst die Aufteilung von Daten in verschiedene Stufen, basierend darauf, wie sensibel die Informationen sind. Diese Stufen können je nach Organisation und Branche variieren, aber gängige Klassifikationen umfassen:
Öffentlich: Informationen, die frei öffentlich zugänglich sind und kein Risiko darstellen, wenn sie offengelegt werden.
Intern: Daten, die für die interne Nutzung innerhalb der Organisation bestimmt sind und bei Offenlegung nur geringfügige Unannehmlichkeiten verursachen können.
Vertraulich: Sensibele Informationen, die bei Offenlegung erheblichen Schaden für die Organisation verursachen könnten, wie Finanzunterlagen oder geistiges Eigentum.
Eingeschränkte Informationen umfassen hochsensible Daten wie persönliche Gesundheitsinformationen oder klassifizierte Regierungsdokumente. Diese Daten könnten bei Kompromittierung schwerwiegende Folgen haben.
Um Datenrisiken besser zu verstehen, können Organisationen jedes Datenstück kategorisieren und Sicherheitsmaßnahmen ergreifen, um es zu schützen.
Reale Beispiele für die Umsetzung der Datenklassifizierungspolitik
Um die Bedeutung einer Datenklassifizierungspolitik besser zu verstehen, betrachten wir zwei reale Beispiele:
Gesundheitsindustrie
Gesundheitstechnologie-Unternehmen, die sensible Patientendaten speichern, müssen dem Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) entsprechen. Dieses Gesetz definiert spezielle Anforderungen zum Schutz von personenbezogenen Gesundheitsinformationen (PHI).
Eine klare Datenklassifizierungspolitik kann diesen Organisationen helfen, schnell zu zeigen, dass alle persönlichen Gesundheitsinformationen sortiert und sicher aufbewahrt werden.
Die Politik beschreibt die Maßnahmen, die die Organisation ergreift, und die Sicherheitsvorkehrungen, die auf Gesundheitsinformationen angewendet werden. Sie stellt auch sicher, dass Nachweise für Prüfer zugänglich bleiben.
Unternehmensübernahmen
Wenn sich ein Unternehmen im Übernahmeprozess befindet, tritt es in ein kurzes Fenster der Due Diligence ein. In dieser Zeit muss das Unternehmen seinen Wert nachweisen, indem es alle Vermögenswerte und Verbindlichkeiten auflistet.
Zusätzlich wird das Unternehmen danach bewertet, wie gut es Risiken managt.
Eine Datenklassifizierungspolitik ermöglicht es Unternehmen, die sich einer Due Diligence unterziehen, alle notwendigen Informationen genau und schnell bereitzustellen. Das Bekenntnis zum Schutz der Daten hilft dem Unternehmen, nachzuweisen, dass es das Thema ernst nimmt und effektiv damit umgeht.
Ein gutes Klassifizierungssystem kann Datenrisiken reduzieren, Haftpflichten senken und den Wert eines Unternehmens steigern. Dies kann letztendlich zu einer erfolgreichen Übernahme führen.
Umsetzung einer Datenklassifizierungspolitik: Techniken und Überlegungen
Bei der Umsetzung einer Datenklassifizierungspolitik haben Organisationen zwei Haupttechniken zur Auswahl: automatisierte Klassifizierung und benutzergesteuerte Klassifizierung. In vielen Fällen kombinieren Organisationen diese beiden Methoden, um die besten Ergebnisse zu erzielen.
Automatisierte Klassifizierungspolitik
Automatisierte Klassifizierung basiert auf Softwarelösungen, die Phrasen oder Schlüsselwörter im Inhalt analysieren, um ihn zu klassifizieren.
Dieser Ansatz ist nützlich für Situationen, die automatisch generierte Daten betreffen. Beispiele umfassen Berichte aus ERP-Systemen oder Informationen mit leicht identifizierbaren persönlichen Details. Diese Details könnten Kreditkartennummern oder Sozialversicherungsnummern sein. Der Ansatz erfordert keine Benutzereingabe.
Während automatisierte Lösungen in vielen Anwendungsfällen nützlich sein können, haben sie einige Einschränkungen.
Sie klassifizieren häufig Daten als sensibel, wenn sie es nicht sind. Dies kann zur Implementierung unnötiger Sicherheitsmaßnahmen führen. Diese Maßnahmen können Geschäftsprozesse verlangsamen und Benutzer frustrieren.
Sie könnten auch falsche Informationen liefern, die Organisationen dem Risiko aussetzen, wichtige Daten zu verlieren und gegen Vorschriften zu verstoßen.
Benutzergesteuerte Klassifizierungspolitik
Bei einem benutzergesteuerten Klassifizierungsansatz sind die Mitarbeiter dafür verantwortlich, zu entscheiden, welches Klassifizierungsetikett für die von ihnen verwalteten Informationen geeignet ist. Sie wenden das entsprechende Etikett während der Redaktion, Erstellung, Aufbewahrung oder Übermittlung von Daten an.
Die benutzergesteuerte Klassifizierung hat mehrere Vorteile:
- Sie nutzt das Wissen des Benutzers über den geschäftlichen Wert, den Kontext und die Sensibilität spezifischer Daten und macht die Datenklassifizierung viel genauer.
- Sie verbessert die Sicherheit, indem sie falsche negative Klassifizierungen entfernt.
- Sie fördert eine Kultur der Datensicherheit und erleichtert die Überwachung des Benutzerverhaltens.
- Wir können Insider-Bedrohungen und Policy-Verstöße identifizieren, indem wir diese unter spezifischen Benutzern oder Abteilungen identifizieren. Dies kann durch notwendige Policy-Anpassungen geschehen. Dies trägt dazu bei, potenzielle Risiken oder Probleme zu verhindern. Eine frühzeitige Auseinandersetzung mit diesen Bedenken kann dazu beitragen, eine sichere und konforme Umgebung aufrechtzuerhalten.
Datenklassifizierungspolitik vs. Sicherheitspolitik vs. Risikobewertung
Es ist wichtig, den Unterschied zwischen Datenklassifizierungspolitiken, Sicherheitspolitiken und Risikobewertungen zu verstehen.
Eine Datenklassifizierungspolitik ist ein Plan, der einer Organisation hilft, die Risikotoleranz für alle ihre Datenassets zu bestimmen.
Die Organisation entwirft einen Sicherheitsstrategieplan entsprechend ihren allgemeinen Sicherheitsbedürfnissen. Er umfasst Sicherheitskontrollen, die gemäß der vordefinierten Risikotoleranz festgelegt wurden.
Sicherheitsrichtlinien hängen von der Datenklassifizierungspolitik ab.
Eine Risikobewertung ist eine Technik zur Bewertung der Auswirkungen von Bedrohungen auf jedes Asset. Sie ist hilfreich, um die Sicherheitsanforderungen für jedes Asset zu verstehen. Dies umfasst das Wissen darüber, welche Schutzmaßnahmen notwendig sind und welche Maßnahmen ergriffen werden können, um Risiken zu minimieren.
Das Verständnis der Sicherheitsanforderungen für jedes Asset ist wichtig. Zu wissen, welche Schutzmaßnahmen zu verwenden sind, kann dazu beitragen, Risiken zu mindern. Die Ergreifung geeigneter Maßnahmen kann dazu beitragen, potenzielle Bedrohungen zu minimieren.
Risikobewertungen können Datenklassifizierungspolitiken ergänzen, indem sie bestimmen, welche konkreten Bedrohungen jede Kategorie des Datenassets betreffen.
Vorteile der Implementierung einer Datenklassifizierungspolitik
Die Implementierung einer Datenklassifizierungspolitik bietet Organisationen zahlreiche Vorteile, darunter:
Das Wissen, wie viel Daten Schutz erfordern, und die einfache Umsetzung sicherheitsbezogener Ressourcenallokation.
Wir werden die Datenverständnis verbessern, indem wir Datentypen identifizieren und die Sicherheitsbedürfnisse an jedem Standort bewerten. Dies wird in der gesamten Organisation durchgeführt.
Das Verständnis der Compliance-Anforderungen durch Definition der Datentypen, die bestimmte Schutzniveaus erfordern.
Die Verbesserung der Datenübersicht und -kontrolle, die helfen kann, Schwächen zu identifizieren und bestehende Datensicherheitsprobleme zu mindern.
Die Zukunft der Datenklassifizierung
Da das Volumen und die Komplexität der Daten weiter zunehmen, wird die Bedeutung einer effektiven Datenklassifizierung nur noch steigen.
Mit dem Wachstum von Big Data, künstlicher Intelligenz und dem Internet der Dinge müssen Organisationen ihre Datenklassifizierungspolitiken aktualisieren. Dies ist notwendig, um mit den Fortschritten in der Technologie Schritt zu halten. Organisationen sollten sicherstellen, dass ihre Richtlinien aktuell und relevant sind. Dies wird ihnen helfen, ihre Daten effektiv zu verwalten und zu schützen.
Ein Trend, der die Datenklassifizierung in Zukunft voraussichtlich beeinflussen wird, ist die zunehmende Nutzung von Automatisierung und maschinellem Lernen.
Benutzergesteuerte Klassifizierung ist wichtig. Automatisierte Tools, die vom Benutzerverhalten lernen und sich an sich ändernde Datenlandschaften anpassen können, werden immer wertvoller.
Ein Trend, den man im Auge behalten sollte, ist die steigende Bedeutung von Regeln zum Schutz personenbezogener Daten. Zwei Beispiele für diese Regeln sind die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) und der California Consumer Privacy Act (CCPA).
Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre Datenklassifizierungspolitiken den sich ändernden Regeln und neuen Anforderungen entsprechen. Dies ist wichtig, um kostspielige Strafen und Schäden an ihrem Ruf zu vermeiden.
Schlussfolgerung
Organisationen können eine starke Datensicherheitsgrundlage schaffen, indem sie verstehen, wie sensibel ihre Daten sind. Sie können dann die richtigen Klassifizierungstechniken verwenden. Es ist auch wichtig, die Mitarbeiter in diesen Prozess einzubeziehen.
Wenn Sie Ihre Datenklassifizierungspolitik erstellen, denken Sie an die Vorteile, die sie bietet, und daran, wie sie in der Praxis eingesetzt werden kann. Denken Sie auch an die zukünftigen Trends, die das Datenmanagement beeinflussen werden.
Um die wichtigen Informationen Ihres Unternehmens sicher und konform zu halten, ist es wichtig, vorbereitet und anpassungsfähig zu sein. Das bedeutet, sich über wandelnde Bedrohungen und Vorschriften im Voraus zu informieren. Vorbereitung bedeutet, einen Plan für potenzielle Risiken zu haben.
Sich an Veränderungen anzupassen bedeutet, flexibel zu sein und Ihre Strategie nach Bedarf anzupassen. Durch die Kombination von Vorbereitung und Flexibilität können Sie sicherstellen, dass die Informationen Ihres Unternehmens sicher und konform bleiben.
