Tipos de Clasificación de Datos
La clasificación de datos es un proceso crítico para organizar datos estructurados y no estructurados en categorías y tiene diferentes tipos. El objetivo es utilizar los datos de manera más segura y eficiente.
La clasificación de datos hace que sea más fácil para las organizaciones encontrar y acceder a sus datos. También permite una mejor gestión de riesgos, cumplimiento normativo y descubrimiento legal.
Los procesos de clasificación de datos involucran etiquetar información personal y datos sensibles. Estas etiquetas ayudan a buscar y rastrear datos de manera efectiva. La clasificación de datos también elimina datos duplicados, reduce costos de almacenamiento y respaldo, y ayuda a reducir los riesgos de ciberseguridad.
Criterios de Clasificación de Datos
Clasificación de Datos Basada en Contenido
Un tipo común de clasificación de datos es la clasificación basada en contenido. Este método asigna etiquetas basadas en el contenido de los elementos de datos. Revisa la información almacenada en bases de datos, documentos y otras fuentes. Luego aplica etiquetas que definen el tipo de datos y el nivel de sensibilidad.
La clasificación basada en contenido examina directamente los datos para determinar cómo deben ser categorizados. Al mirar el contenido real, busca clasificar los datos con precisión según criterios predefinidos. Esto ayuda a garantizar que identifiquemos y manejemos adecuadamente la información sensible.
Clasificación de Datos Basada en Contexto
Otro tipo clave de clasificación de datos es la clasificación basada en contexto. En lugar de mirar el contenido, este método utiliza detalles contextuales como metadatos para clasificar los datos. Por ejemplo, podría etiquetar automáticamente todos los archivos de una cierta aplicación o usuario como datos financieros.
La clasificación basada en contexto también puede utilizar reglas predefinidas para generar etiquetas. Estas reglas definen el tipo de datos y la sensibilidad basada en información asociada, sin escanear el contenido.
Esto permite clasificar grandes volúmenes de datos basados en su fuente, creador u otras características.
Clasificación de Datos Basada en Usuario
Un tercer tipo central de clasificación de datos es la clasificación basada en usuario. En este enfoque, un usuario conocedor decide qué etiqueta aplicar a un elemento de datos. Este usuario podría ser una autoridad de clasificación dedicada o el creador original de los datos.
La clasificación basada en usuario aprovecha la experiencia de una persona sobre los datos. Un usuario familiarizado con la información puede evaluar su valor comercial y sensibilidad para determinar la categorización correcta. Entienden el contexto completo y pueden tomar decisiones de clasificación matizadas.
Sin embargo, la clasificación basada en usuario puede enfrentar desafíos de escalado en organizaciones con grandes volúmenes de datos. Etiquetar manualmente cada pieza de datos puede no ser factible.
A menudo se combina la clasificación impulsada por el usuario con métodos automatizados en una estrategia general de clasificación de datos.
Niveles de Sensibilidad de Datos Empresariales
Al clasificar los datos, las empresas comúnmente usan varios niveles de sensibilidad de datos:
Restringido datos son información altamente sensible con controles de acceso estrictos. Esto podría incluir propiedad intelectual, información personal, secretos comerciales, datos de salud e información de tarjetas de pago. La divulgación no autorizada de datos restringidos puede tener graves consecuencias financieras o legales.
Confidencial datos tienen un acceso más amplio dentro de una organización pero aún son internos. A menudo hay restricciones legales sobre su manejo. Los ejemplos incluyen precios, contratos y planes de marketing. Divulgar datos confidenciales puede afectar negativamente las operaciones comerciales y la reputación de la marca.
Interno datos están disponibles a nivel de la compañía pero aún requieren cierta protección. Elementos como directorios de empleados, memorandos y manuales entran en esta categoría.
Público los datos no necesitan controles de seguridad y se pueden compartir libremente.
Niveles de Sensibilidad de Datos Gubernamentales
Las organizaciones gubernamentales frecuentemente usan otro conjunto de niveles de sensibilidad de datos:
Información de Alto Secreto tiene la protección y restricciones de acceso más altas. Su divulgación podría amenazar la seguridad nacional.
Secreta los datos también requieren fuertes salvaguardas, ya que podrían dañar seriamente la seguridad nacional si se divulgan.
Confidencial es el nivel más bajo de datos clasificados del gobierno. Aún requiere una sólida protección, pero menos que los datos Alto Secreto o Secreto.
Sensible pero no clasificada (SBU) datos son información que no está clasificada pero aún necesita protección. Esta protección es necesaria para evitar la violación de los derechos de privacidad de los ciudadanos.
No Clasificado los datos se consideran no sensibles.
Establecer una Política de Clasificación de Datos
Para poner en práctica la clasificación de datos, las organizaciones necesitan definir una política clara. Esta política explica cómo los empleados deben manejar diferentes tipos de datos para asegurar la seguridad de los datos y cumplir con los objetivos de gestión.
Una buena política ayuda a los usuarios a comprender fácilmente la importancia de la información y qué reglas seguir.
Política de Clasificación de Datos Basada en Papel
Las políticas de clasificación basadas en papel dependen de pautas bien documentadas y capacitación de los empleados para asegurar una clasificación y manejo adecuados de los datos.
Estas políticas explican los diversos niveles de clasificación de datos (restringido, confidencial, interno, público). También proporcionan instrucciones claras sobre cómo etiquetar, almacenar y compartir cada tipo de datos.
Para implementar una política basada en papel de manera efectiva, las organizaciones deben invertir en programas de educación integral para empleados. Esto significa iniciar sesiones de capacitación para explicar las pautas de clasificación. También implica tener cursos regulares de actualización para revisar conceptos importantes. Además, estos cursos abordan cualquier actualización o cambio de política.
Los empleados necesitan ejemplos prácticos y ejercicios prácticos para entender cómo aplicar las reglas de clasificación a sus roles laborales.
Sin embargo, el éxito de una política basada en papel depende en gran medida del cumplimiento y la consistencia de los empleados. Sin mecanismos automatizados de aplicación, depende de los usuarios individuales clasificar y etiquetar los datos manualmente de manera correcta. Esto puede ser muy costoso en tiempo y propenso a errores humanos, particularmente en organizaciones con grandes volúmenes de datos o altas tasas de rotación de empleados.
Política de Clasificación Automática de Datos
Las políticas de clasificación automatizada de datos aprovechan algoritmos de software y técnicas de aprendizaje automático para analizar y categorizar datos basados en reglas y patrones predefinidos. Estas herramientas pueden escanear datos de diferentes fuentes como bases de datos, servidores de archivos y almacenamiento en la nube. Luego pueden asignar automáticamente etiquetas basadas en el contenido y el contexto de la información.
Un beneficio clave de la clasificación automatizada es su capacidad para aplicar las políticas de manera consistente y a gran escala. Después de definir las reglas de clasificación, el software las aplicará consistentemente en toda la organización. Esto ayuda a minimizar errores y asegura que todos los datos estén correctamente categorizados y protegidos. Esto es particularmente valioso para organizaciones con entornos de datos grandes y complejos, donde la clasificación manual sería poco práctica o imposible.
Sin embargo, la clasificación automatizada no está exenta de desafíos. Estas herramientas utilizan reglas y algoritmos establecidos. Sin embargo, pueden tener problemas para comprender el contexto completo y las sutilezas de tipos de datos específicos. Esto puede causar errores, donde los datos son incorrectamente etiquetados como sensibles o no identificados y protegidos como sensibles.
Política de Clasificación de Datos Basada en Usuario
Los empleados pueden tomar decisiones sobre la sensibilidad y el valor de los datos con los que trabajan. Implementar políticas de clasificación basadas en el usuario logra esto. Estas políticas capacitan a los empleados para tomar decisiones informadas.
Estas políticas proporcionan a los usuarios niveles de clasificación y pautas. Los usuarios deben usar su juicio y experiencia para determinar cómo categorizar cada pieza de datos.
La clasificación basada en el usuario también puede ayudar a fomentar una cultura de seguridad y conciencia de privacidad de datos dentro de la organización. Estas políticas ayudan a los empleados a entender cómo proteger los datos y los alientan a asumir la responsabilidad de salvaguardar la información sensible. Les incitan a pensar activamente y categorizar los datos con los que trabajan. Esto puede aumentar la conciencia sobre las mejores prácticas para la protección de datos.
Cuando los usuarios deben organizar las cosas por sí mismos, puede ser costoso en tiempo y dificultar que los empleados trabajen de manera eficiente. Esto es especialmente cierto cuando el proceso de organización no se adapta bien a las herramientas y métodos que ya están utilizando. Esto es especialmente cierto si el proceso de organización no funciona bien con las herramientas y métodos que ya utilizan. Las organizaciones deben buscar un equilibrio entre involucrar a los usuarios en el proceso de clasificación y minimizar la carga sobre su productividad.
Integración de la Clasificación de Datos con Otras Medidas de Seguridad
La clasificación de datos es un componente crítico de una estrategia general de seguridad de datos, pero no debe existir de manera aislada. Integrar la clasificación con otras medidas de seguridad puede crear un enfoque más completo y efectivo para proteger la información sensible.
Por ejemplo, las soluciones de prevención de pérdida de datos (DLP) pueden aprovechar las etiquetas de clasificación para aplicar políticas sobre el uso y la transmisión de datos. Si un usuario intenta enviar un archivo clasificado como confidencial fuera de la organización, el sistema DLP puede bloquear automáticamente la transferencia y notificar a los equipos de seguridad.
También puede vincular los controles de acceso a los niveles de clasificación. El sistema otorga a los usuarios diferentes permisos según la sensibilidad de los datos con los que necesitan trabajar. Esta medida asegura que solo las personas autorizadas puedan acceder o modificar la información sensible. Reduce el riesgo de violaciones de datos accidentales o intencionales.
La encriptación es otra medida de seguridad que se puede aplicar según la clasificación. Para añadir una capa adicional de protección, los datos altamente sensibles pueden ser encriptados automáticamente tanto en reposo como en tránsito. Al integrar la clasificación con la encriptación, las organizaciones pueden asegurar que sus activos más críticos reciban el nivel más alto de seguridad.
Conclusión
En resumen, los tipos de clasificación de datos incluyen enfoques basados en contenido, contexto y usuario. Las organizaciones usan niveles de sensibilidad como restringido, confidencial, interno y público. Implementar una política de clasificación de datos a través de métodos manuales, automatizados o impulsados por usuarios permite una gestión de datos más segura y eficiente.
Sin embargo, la clasificación efectiva de datos no es un esfuerzo de establecer y olvidar. Las revisiones y auditorías regulares son cruciales para asegurar que el sistema de clasificación siga siendo preciso y relevante con el tiempo. A medida que los datos y las necesidades comerciales evolucionan, las políticas de clasificación deben adaptarse en consecuencia. La capacitación continua de los empleados también es esencial para mantener una cultura sólida de seguridad de datos y asegurar una adherencia constante a las políticas.
En el futuro, la clasificación de datos probablemente será moldeada por tecnologías avanzadas como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, así como la creciente adopción de la computación en la nube y modelos de trabajo remoto.
Estos cambios crearán oportunidades y desafíos para las organizaciones que buscan mantener sus datos seguros en un mundo digital cada vez más complejo.
Las estrategias sólidas de clasificación de datos son esenciales para todas las organizaciones, independientemente de su tamaño o industria. Los datos juegan un papel clave en el crecimiento y la toma de decisiones empresariales. Por lo tanto, invertir en estrategias efectivas de clasificación de datos es crucial.
Las empresas pueden obtener el máximo provecho de sus datos y mantener la información de los interesados segura utilizando las mejores prácticas para la clasificación de datos. Para lograr estos objetivos, es importante comprender los diferentes tipos de clasificación de datos. Entender los diversos tipos de clasificación de datos es crucial para lograr estos objetivos.
