Tipi di Classificazione dei Dati
La classificazione dei dati è un processo critico per l’organizzazione dei dati strutturati e non strutturati in categorie diverse e ha differenti tipi. L’obiettivo è utilizzare i dati in modo più sicuro ed efficiente.
La classificazione dei dati facilita alle organizzazioni la ricerca e l’accesso ai propri dati. Consente anche una migliore gestione del rischio, conformità normativa e discovery legale.
I processi di classificazione dei dati includono l’etichettatura delle informazioni personali e dei dati sensibili. Queste etichette aiutano a cercare e tracciare i dati in modo efficace. La classificazione dei dati rimuove anche i dati duplicati, riduce i costi di archiviazione e backup e contribuisce a ridurre i rischi di sicurezza informatica.
Criteri di Classificazione dei Dati
Classificazione dei Dati Basata sul ContenutoUno dei tipi comuni di classificazione dei dati è la classificazione basata sul contenuto. Questo metodo assegna etichette basate sul contenuto degli elementi dati. Esamina le informazioni archiviate in database, documenti e altre fonti. Applica poi tag che definiscono il tipo di dato e il livello di sensibilità.
La classificazione basata sul contenuto esamina direttamente i dati stessi per stabilire come devono essere categorizzati. Osservando i contenuti effettivi, mira a classificare accuratamente i dati secondo criteri predefiniti. Questo aiuta a garantire che le informazioni sensibili siano correttamente identificate e gestite.
Classificazione dei Dati Basata sul ContestoUn altro tipo chiave di classificazione dei dati è la classificazione basata sul contesto. Anziché esaminare i contenuti, questo metodo utilizza dettagli contestuali come metadati per classificare i dati. Ad esempio, potrebbe automaticamente etichettare tutti i file di una certa applicazione o utente come dati finanziari.
La classificazione basata sul contesto può anche utilizzare regole predefinite per generare etichette. Queste regole definiscono il tipo di dato e la sensibilità in base alle informazioni associate, senza esaminare il contenuto.
Questo permette di classificare grandi volumi di dati basandosi sulla loro origine, creatore o altre caratteristiche.
Classificazione dei Dati Basata sugli UtentiUn terzo tipo fondamentale di classificazione dei dati è la classificazione basata sugli utenti. In questo approccio, un utente esperto decide quale etichetta applicare a un elemento dati. Questo utente potrebbe essere un’autorità dedicata alla classificazione o il creatore originale dei dati.
La classificazione basata sugli utenti sfrutta l’esperienza di una persona sui dati. Un utente esperto delle informazioni può valutare il valore aziendale e la sensibilità per determinare la giusta categorizzazione. Comprendono il contesto completo e possono prendere decisioni di classificazione sfumate.
Tuttavia, la classificazione basata sugli utenti può affrontare sfide di scalabilità nelle organizzazioni con grandi volumi di dati. Etichettare manualmente ogni pezzo di dato può non essere fattibile.
Gli utenti spesso combinano la classificazione guidata dagli utenti con metodi automatizzati in una strategia complessiva di classificazione dei dati.
Livelli di Sensibilità dei Dati Aziendali
Quando classificano i dati, le aziende comunemente usano diversi livelli di sensibilità dei dati:
Ristretti i dati sono informazioni altamente sensibili con rigidi controlli di accesso. Questo potrebbe includere proprietà intellettuale, informazioni personali, segreti commerciali, dati sanitari e informazioni di carte di pagamento. La divulgazione non autorizzata di dati riservati può avere serie conseguenze finanziarie o legali.
Riservati i dati hanno un accesso più ampio all’interno di un’organizzazione ma sono ancora interni. Restrizioni legali sulla gestione sono spesso presenti. Esempi includono prezzi, contratti e piani di marketing. La divulgazione di dati riservati può influenzare negativamente le operazioni aziendali e la reputazione del marchio.
Interni i dati sono disponibili a livello aziendale ma richiedono ancora una protezione. Oggetti come directory dei dipendenti, memorandum e manuali rientrano in questa categoria.
Pubblici i dati non necessitano di controlli di sicurezza e si possono condividere liberamente.
Livelli di Sensibilità dei Dati Governativi
Le organizzazioni governative usano frequentemente un altro insieme di livelli di sensibilità dei dati:
Top Secret le informazioni hanno la massima protezione e restrizioni di accesso. La loro divulgazione potrebbe minacciare la sicurezza nazionale.
Segreti i dati richiedono anche robuste misure di salvaguardia, poiché se rivelati potrebbero seriamente danneggiare la sicurezza nazionale.
Riservati è il livello più basso di dati classificati governativi. Necessitano ancora di protezione solida, ma meno rispetto ai dati Top Secret o Segreti.
Sensibili ma non classificati (SBU) i dati sono informazioni non classificate ma che richiedono ancora protezione. Questa protezione è necessaria per prevenire la violazione dei diritti alla privacy dei cittadini.
Non Classificati i dati sono considerati non sensibili.
Stabilire una Politica di Classificazione dei Dati
Per mettere in pratica la classificazione dei dati, le organizzazioni devono definire una politica chiara. Questa politica spiega come i dipendenti dovrebbero gestire i vari tipi di dati per garantire la sicurezza dei dati e raggiungere gli obiettivi di gestione.
Una buona politica aiuta gli utenti a comprendere facilmente quanto siano importanti le informazioni e quali regole seguire.
Politica di Classificazione dei Dati su CartaLe politiche di classificazione su carta si basano su linee guida ben documentate e sulla formazione dei dipendenti per garantire la corretta categorizzazione e gestione dei dati.
Queste politiche spiegano i vari livelli di classificazione dei dati (ristretti, riservati, interni, pubblici). Forniscono anche istruzioni chiare su come etichettare, archiviare e condividere ciascun tipo di dato.
Per implementare efficacemente una politica su carta, le organizzazioni devono investire in programmi di formazione completa dei dipendenti. Questo significa avviare sessioni di formazione per spiegare le linee guida sulla classificazione. Include anche regolari corsi di aggiornamento per rivedere concetti importanti. Inoltre, questi corsi affrontano eventuali aggiornamenti o modifiche alla politica.
I dipendenti necessitano di esempi pratici ed esercizi per comprendere come applicare le regole di classificazione ai loro ruoli lavorativi.
Tuttavia, il successo di una politica su carta dipende fortemente dalla conformità e coerenza dei dipendenti. Senza meccanismi automatizzati di applicazione, spetta agli utenti individuali classificare e etichettare manualmente i dati correttamente. Questo può essere dispendioso in termini di tempo e incline agli errori umani, particolarmente nelle organizzazioni con grandi volumi di dati o alti tassi di turnover del personale.
Politica di Classificazione dei Dati AutomatizzataLe politiche di classificazione dei dati automatizzate sfruttano algoritmi software e tecniche di machine learning per analizzare e categorizzare i dati basandosi su regole e schemi predefiniti. Questi strumenti possono scansionare dati provenienti da diverse fonti come database, server di file e archiviazione nel cloud. Possono poi assegnare automaticamente etichette basate sul contenuto e contesto delle informazioni.
Un vantaggio chiave della classificazione automatizzata è la sua capacità di applicare politiche in modo coerente e su larga scala. Dopo aver definito le regole di classificazione, il software le applicherà in modo coerente in tutta l’organizzazione. Questo aiuta a minimizzare gli errori e garantisce che tutti i dati siano correttamente categorizzati e protetti. Questo è particolarmente prezioso per le organizzazioni con ambienti dati grandi e complessi, dove la classificazione manuale sarebbe impraticabile o impossibile.
Tuttavia, la classificazione automatizzata non è priva di sfide. Questi strumenti utilizzano regole e algoritmi impostati. Tuttavia, possono avere difficoltà a comprendere il contesto completo e le sfumature di tipi specifici di dati. Questo può causare errori, dove i dati sono etichettati erroneamente come sensibili o non identificati e protetti come tali.
Politica di Classificazione dei Dati Guidata dagli UtentiI dipendenti possono prendere decisioni sulla sensibilità e il valore dei dati con cui lavorano. Implementare politiche di classificazione guidate dagli utenti per ottenere questo. Queste politiche danno ai dipendenti la responsabilità di prendere decisioni consapevoli.
Queste politiche forniscono agli utenti livelli di classificazione e linee guida. Gli utenti devono usare il loro giudizio e la loro esperienza per determinare come categorizzare ciascun pezzo di dato.
La classificazione guidata dagli utenti può inoltre aiutare a promuovere una cultura di consapevolezza sulla sicurezza dei dati e la privacy all’interno dell’organizzazione. Queste politiche aiutano i dipendenti a comprendere come proteggere i dati e li incoraggiano a prendere responsabilità per salvaguardare informazioni sensibili. Incitano i dipendenti a pensare attivamente e classificare i dati con cui lavorano. Questo può aumentare la consapevolezza delle migliori pratiche per la protezione dei dati.
Quando agli utenti viene chiesto di organizzare ciò che fanno da soli, questo processo può richiedere molto tempo e rendere difficile per i dipendenti lavorare in modo efficiente. Ciò è particolarmente vero quando il processo di organizzazione non si adatta bene agli strumenti e ai metodi che stanno già utilizzando. Le organizzazioni devono trovare un equilibrio tra il coinvolgimento degli utenti nel processo di classificazione e la minimizzazione dell’onere sulla loro produttività.
Integrazione della Classificazione dei Dati con Altre Misure di Sicurezza
La classificazione dei dati è una componente critica di una strategia complessiva di sicurezza dei dati, ma non dovrebbe esistere in isolamento. Integrare la classificazione con altre misure di sicurezza può creare un approccio più completo ed efficace alla protezione delle informazioni sensibili.
Ad esempio, le soluzioni di prevenzione delle perdite di dati (DLP) possono sfruttare le etichette di classificazione per applicare politiche sull’uso e la trasmissione dei dati. Se un utente tenta di inviare un file classificato come riservato all’esterno dell’organizzazione, il sistema DLP può bloccare automaticamente il trasferimento e notificare i team di sicurezza.
È possibile anche legare i controlli di accesso ai livelli di classificazione. Il sistema concede agli utenti permessi diversi basati sulla sensibilità dei dati di cui hanno bisogno per lavorare. Questa misura assicura che solo le persone autorizzate possano accedere o modificare informazioni sensibili. Riduce il rischio di violazioni accidentali o intenzionali dei dati.
La crittografia è un’altra misura di sicurezza che può essere applicata basandosi sulla classificazione. Per aggiungere un ulteriore livello di protezione, i dati altamente sensibili possono essere criptati automaticamente sia quando sono archiviati che quando sono trasmessi. Integrando la classificazione con la crittografia, le organizzazioni possono garantire che i loro asset più critici ricevano il massimo livello di sicurezza.
Conclusione
In sintesi, i tipi di classificazione dei dati includono approcci basati sul contenuto, sul contesto e sugli utenti. Le organizzazioni usano livelli di sensibilità come ristretto, riservato, interno e pubblico. Implementare una politica di classificazione dei dati attraverso metodi manuali, automatizzati o guidati dagli utenti consente una gestione dei dati più sicura e snella.
Tuttavia, una classificazione dei dati efficace non è un impegno una tantum. Revisioni e audit regolari sono cruciali per garantire che il sistema di classificazione rimanga accurato e rilevante nel tempo. Mentre i dati e le necessità aziendali evolvono, le politiche di classificazione devono adattarsi di conseguenza. La formazione continua dei dipendenti è anche essenziale per mantenere una forte cultura della sicurezza dei dati e assicurare una coerente aderenza alle politiche.
Guardando al futuro, è probabile che il futuro della classificazione dei dati sarà influenzato da tecnologie avanzate come il machine learning e l’intelligenza artificiale, così come dalla crescente adozione del cloud computing e dei modelli di lavoro remoto.
Questi cambiamenti creeranno opportunità e sfide per le organizzazioni che cercano di mantenere i loro dati al sicuro in un mondo digitale più complesso.
Strategie forti di classificazione dei dati sono essenziali per tutte le organizzazioni, indipendentemente dalle dimensioni o dal settore. I dati giocano un ruolo chiave nel favorire la crescita aziendale e nell’assumere decisioni informate. Pertanto, investire in strategie efficaci di classificazione dei dati è cruciale.
Le aziende possono ottenere il massimo dai propri dati e mantenere le informazioni degli stakeholder sicure utilizzando le migliori pratiche per la classificazione dei dati. Per raggiungere questi obiettivi, è importante comprendere i diversi tipi di classificazione dei dati. Comprendere i vari tipi di classificazione dei dati è la chiave per raggiungere questi obiettivi.
