Types de Classification des Données

La classification des données est un processus essentiel pour organiser les données structurées et non structurées en catégories et elle comporte différents types. L’objectif est d’utiliser les données de manière plus sécurisée et plus efficace.

La classification des données permet aux organisations de trouver et d’accéder plus facilement à leurs données. Elle permet également de mieux gérer les risques, de se conformer aux réglementations et de faciliter la découverte juridique.

Les processus de classification des données impliquent de labelliser les informations personnelles et les données sensibles. Ces étiquettes aident à rechercher et à suivre les données de manière efficace. La classification des données permet également de supprimer les données en double, de réduire les coûts de stockage et de sauvegarde, et d’aider à diminuer les risques de cybersécurité.

Critères de Classification des Données

Classification des Données Basée sur le Contenu

Un des types courants de classification des données est la classification basée sur le contenu. Cette méthode attribue des étiquettes en fonction du contenu des éléments de données. Elle examine les informations stockées dans les bases de données, les documents et autres sources. Elle applique ensuite des étiquettes définissant le type de données et le niveau de sensibilité.

La classification basée sur le contenu examine directement les données elles-mêmes pour déterminer comment elles doivent être catégorisées. En regardant les contenus réels, elle vise à classer les données de manière précise selon des critères prédéfinis. Cela permet de garantir que les informations sensibles soient correctement identifiées et traitées.

Classification des Données Basée sur le Contexte

Un autre type clé de classification des données est la classification basée sur le contexte. Plutôt que d’examiner le contenu, cette méthode utilise des détails contextuels tels que les métadonnées pour classer les données. Par exemple, elle pourrait automatiquement étiqueter tous les fichiers provenant d’une certaine application ou d’un certain utilisateur comme des données financières.

La classification basée sur le contexte peut également utiliser des règles prédéfinies pour générer des étiquettes. Ces règles définissent le type de données et la sensibilité en fonction des informations associées, sans analyser le contenu.

Cela permet de classer de grands volumes de données en fonction de leur source, de leur créateur ou d’autres caractéristiques.

Classification des Données Basée sur l’Utilisateur

Un troisième type de classification des données est la classification basée sur l’utilisateur. Dans cette approche, un utilisateur compétent décide quelle étiquette appliquer à un élément de données. Cet utilisateur pourrait être une autorité de classification dédiée ou le créateur original des données.

La classification basée sur l’utilisateur fait appel à l’expertise d’une personne sur les données. Un utilisateur familier avec les informations peut évaluer leur valeur commerciale et leur sensibilité pour déterminer la bonne catégorisation. Il comprend le contexte complet et peut prendre des décisions nuancées de classification.

Cependant, la classification basée sur l’utilisateur peut rencontrer des défis de mise à l’échelle dans les organisations avec de grands volumes de données. Il peut ne pas être possible de marquer manuellement chaque donnée.

Les utilisateurs combinent souvent la classification par les utilisateurs avec des méthodes automatisées dans une stratégie de classification des données globale.

Niveaux de Sensibilité des Données d’Entreprise

Lors de la classification des données, les entreprises utilisent couramment plusieurs niveaux de sensibilité des données :

Restreint désigne des informations hautement sensibles avec des contrôles d’accès stricts. Cela peut inclure la propriété intellectuelle, les informations personnelles, les secrets commerciaux, les données de santé et les informations de carte de paiement. La divulgation non autorisée de données restreintes peut avoir de graves conséquences financières ou juridiques.

Confidentiel fait référence aux données ayant une portée d’accès plus large au sein d’une organisation mais restant internes. Des restrictions légales concernant leur manipulation sont souvent présentes. Parmi les exemples, on trouve les prix, les contrats et les plans marketing. Divulguer des données confidentielles peut nuire aux opérations commerciales et à la réputation de l’entreprise.

Interne désigne des données disponibles à l’échelle de l’entreprise mais nécessitant encore une certaine protection. Les annuaires des employés, les mémos et les manuels en font partie.

Public désigne des données ne nécessitant pas de contrôles de sécurité et pouvant être librement partagées.

Niveaux de Sensibilité des Données Gouvernementales

Les organisations gouvernementales utilisent fréquemment un autre ensemble de niveaux de sensibilité des données :

Top Secret informations nécessitant la plus haute protection et des restrictions d’accès strictes. Leur divulgation pourrait menacer la sécurité nationale.

Secret données nécessitant également de fortes protections, car leur divulgation pourrait sérieusement endommager la sécurité nationale.

Confidentiel est le niveau le plus bas de données gouvernementales classifiées. Il requiert encore une solide protection, mais moins que les données Top Secret ou Secret.

Sensibles mais non classifiées (Sensitive but Unclassified – SBU) informations qui ne sont pas classifiées mais nécessitent toujours une protection pour éviter la violation des droits de confidentialité des citoyens.

Non classifié considérées comme non sensibles.

Établir une Politique de Classification des Données

Pour mettre en pratique la classification des données, les organisations doivent définir une politique claire. Cette politique explique comment les employés doivent gérer les différents types de données pour assurer la sécurité des données et atteindre les objectifs de gestion.

Une bonne politique aide les utilisateurs à comprendre facilement l’importance des informations et les règles à suivre.

Politique de Classification des Données Basée sur le Papier

Les politiques de classification basées sur le papier reposent sur des directives bien documentées et la formation des employés pour garantir une bonne catégorisation et manipulation des données.

Ces politiques expliquent les différents niveaux de classification des données (restreint, confidentiel, interne, public). Elles fournissent également des instructions claires sur la manière de labelliser, stocker et partager chaque type de données.

Pour mettre en œuvre efficacement une politique basée sur le papier, les organisations doivent investir dans des programmes complets de formation des employés. Cela signifie démarrer des sessions de formation pour expliquer les directives de classification. Cela implique également de proposer des cours de recyclage réguliers pour revoir les concepts importants. En outre, ces cours abordent toute mise à jour ou changement de politique.

Les employés ont besoin d’exemples pratiques et d’exercices pratiques pour comprendre comment appliquer les règles de classification à leurs rôles professionnels.

Cependant, le succès d’une politique basée sur le papier dépend fortement de la conformité et de la constance des employés. Sans mécanismes d’application automatique, il revient aux utilisateurs individuels de classer et d’étiqueter correctement les données manuellement. Cela peut être chronophage et sujet aux erreurs humaines, en particulier dans les organisations avec de grands volumes de données ou un taux élevé de rotation du personnel.

Politique de Classification des Données Automatisée

Les politiques de classification des données automatisées utilisent des algorithmes logiciels et des techniques d’apprentissage automatique pour analyser et catégoriser les données en fonction de règles et de modèles prédéfinis. Ces outils peuvent analyser des données provenant de différentes sources comme les bases de données, les serveurs de fichiers et le stockage dans le cloud. Ils peuvent ensuite attribuer automatiquement des étiquettes en fonction du contenu et du contexte des informations.

Un avantage clé de la classification automatisée est sa capacité à appliquer les politiques de manière cohérente et à grande échelle. Une fois les règles de classification définies, le logiciel les appliquera systématiquement dans toute l’organisation. Cela permet de minimiser les erreurs et de garantir que toutes les données sont correctement catégorisées et protégées. Cela est particulièrement précieux pour les organisations ayant des environnements de données vastes et complexes, où la classification manuelle serait impraticable ou impossible.

Cependant, la classification automatisée n’est pas sans défis. Ces outils utilisent des règles et des algorithmes définis. Toutefois, ils peuvent avoir du mal à saisir le contexte complet et les subtilités de types de données spécifiques. Cela peut entraîner des erreurs, où des données sont soit incorrectement étiquetées comme sensibles, soit non identifiées et protégées comme sensibles.

Politique de Classification des Données Pilotée par l’Utilisateur

Les employés peuvent prendre des décisions sur la sensibilité et la valeur des données avec lesquelles ils travaillent. Pour y parvenir, mettez en place des politiques de classification pilotées par l’utilisateur. Ces politiques habilitent les employés à prendre des décisions éclairées.

Ces politiques fournissent aux utilisateurs des niveaux de classification et des directives. Les utilisateurs doivent utiliser leur jugement et leur expertise pour déterminer comment catégoriser chaque donnée.

La classification pilotée par les utilisateurs peut également aider à promouvoir une culture de sécurité et de confidentialité des données au sein de l’organisation. Ces politiques aident les employés à comprendre comment protéger les données et les encouragent à prendre la responsabilité de la protection des informations sensibles. Elles incitent les employés à penser activement à la catégorisation et à la protection des données avec lesquelles ils travaillent. Cela peut augmenter la sensibilisation aux meilleures pratiques en matière de protection des données.

Lorsque les utilisateurs doivent organiser les données eux-mêmes, cela peut être chronophage et rendre difficile leur efficacité au travail. C’est particulièrement vrai lorsque le processus d’organisation ne s’accorde pas bien avec les outils et méthodes qu’ils utilisent déjà. Les organisations doivent trouver un équilibre entre l’implication des utilisateurs dans le processus de classification et la minimisation de l’impact sur leur productivité.

Intégrer la Classification des Données avec d’Autres Mesures de Sécurité

La classification des données est un élément crucial d’une stratégie globale de sécurité des données, mais elle ne devrait pas exister isolément. Intégrer la classification avec d’autres mesures de sécurité peut créer une approche plus complète et efficace de la protection des informations sensibles.

Par exemple, les solutions de prévention de la perte de données (DLP) peuvent utiliser les étiquettes de classification pour appliquer des politiques autour de l’utilisation et de la transmission des données. Si un utilisateur tente d’envoyer un fichier classé comme confidentiel en dehors de l’organisation, le système DLP peut automatiquement bloquer le transfert et notifier les équipes de sécurité.

Vous pouvez également lier des contrôles d’accès aux niveaux de classification. Le système accorde aux utilisateurs des permissions différentes en fonction de la sensibilité des données avec lesquelles ils doivent travailler. Cette mesure garantit que seules des personnes autorisées peuvent accéder ou modifier des informations sensibles. Cela réduit le risque de violations de données accidentelles ou intentionnelles.

Le cryptage est une autre mesure de sécurité qui peut être appliquée en fonction de la classification. Pour ajouter un niveau de protection supplémentaire, les données hautement sensibles peuvent être automatiquement cryptées à la fois lorsqu’elles sont stockées et lors de leur transmission. En intégrant la classification et le cryptage, les organisations peuvent garantir que leurs actifs les plus critiques bénéficient du niveau de sécurité le plus élevé.

Conclusion

En résumé, les types de classification des données incluent les approches basées sur le contenu, le contexte et l’utilisateur. Les organisations utilisent des niveaux de sensibilité comme restreint, confidentiel, interne et public. La mise en œuvre d’une politique de classification des données à travers des méthodes manuelles, automatisées ou pilotées par les utilisateurs permet une gestion des données plus sécurisée et rationalisée.

Cependant, une classification des données efficace n’est pas une tâche à réaliser une fois pour toutes. Des examens et audits réguliers sont cruciaux pour garantir que le système de classification reste précis et pertinent dans le temps. Les politiques de classification doivent s’adapter en fonction de l’évolution des données et des besoins des entreprises. Une formation continue des employés est également essentielle pour maintenir une culture de sécurité des données solide et assurer le respect cohérent des politiques.

À l’avenir, les technologies comme l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle pourraient influencer la classification des données, tout comme l’adoption croissante de l’informatique en nuage et des modèles de travail à distance.

Ces changements créeront des opportunités et des défis pour les organisations essayant de protéger leurs données dans un monde numérique de plus en plus complexe.

Des stratégies solides de classification des données sont essentielles pour toutes les organisations, quelles que soient leur taille ou leur secteur. Les données jouent un rôle clé dans la croissance des entreprises et la prise de décision. Par conséquent, investir dans des stratégies de classification des données efficaces est crucial.

Les entreprises peuvent tirer le meilleur parti de leurs données et protéger les informations des parties prenantes en utilisant les meilleures pratiques en matière de classification des données. Comprendre les différents types de classification des données est la clé pour atteindre ces objectifs.