Die Datenklassifizierung hilft Unternehmen, Daten nach ihrer Sensibilität, ihrem Wert und ihren potenziellen Auswirkungen zu identifizieren und zu klassifizieren, falls sie kompromittiert werden sollten.
Durch die Klassifizierung von Daten können Organisationen geeignete Sicherheitsmaßnahmen und -kontrollen entwickeln, um die Daten zu schützen und die Einhaltung relevanter Vorschriften und Standards sicherzustellen.
Es ist wichtig, die verschiedenen Arten von Daten zu verstehen, die Sie haben, und wie sie verwendet werden, da dies Ihnen hilft, das erforderliche angemessene Schutzniveau zu bestimmen.
Lassen Sie uns zunächst sehen, was Datenklassifizierung ist und die Gründe für die Klassifizierung der Daten.
Inhaltsverzeichnis
Was ist Datenklassifizierung?
Datenklassifizierung ist der Prozess der Organisation von Daten in Kategorien oder Klassen basierend auf bestimmten Merkmalen oder Attributen. Die spezifischen Kriterien, die für die Datenklassifizierung verwendet werden, können je nach den Bedürfnissen und Zielen der Organisation variieren.
Das Hauptziel der Datenklassifizierung besteht darin, Daten übersichtlicher und benutzerfreundlicher zu gestalten und sie gleichzeitig vor unbefugtem Zugriff oder Offenlegung zu schützen.
Durch die Klassifizierung von Daten ist es möglich, die verschiedenen Arten von Daten zu identifizieren, die für eine Organisation relevant sind, und ihnen entsprechende Labels oder Tags zuzuweisen. Dies kann für Datenverwaltungs-, Sicherheits- und Datenschutzzwecke nützlich sein.
Die Datenklassifizierung kann je nach Größe und Komplexität des Datensatzes manuell oder mithilfe automatisierter Tools erfolgen.
Es gibt mehrere Gründe, warum Daten klassifiziert werden müssen:
- Datenorganisation: Die Datenklassifizierung hilft, Daten sinnvoll zu organisieren und zu strukturieren, wodurch sie leichter zu verstehen und zu analysieren sind.
- Verbesserte Entscheidungsfindung: Durch die Klassifizierung von Daten in verschiedene Kategorien ist es möglich, Erkenntnisse zu gewinnen und fundiertere Entscheidungen basierend auf den Merkmalen der Daten zu treffen.
- Verbesserte Sicherheit: Die Datenklassifizierung kann verwendet werden, um vertrauliche Informationen zu schützen, indem sie als vertraulich, öffentlich oder eingeschränkt kategorisiert werden. Dies trägt dazu bei, sicherzustellen, dass auf die Daten das angemessene Sicherheitsniveau angewendet wird.
- Erhöhte Effizienz: Durch die Kategorisierung von Daten ist es einfacher, bestimmte Informationen bei Bedarf zu finden und abzurufen. Dies kann die Effizienz verbessern und den Zeit- und Arbeitsaufwand für das Suchen und Verwenden von Daten reduzieren.
- Verbesserte Genauigkeit: Das Klassifizieren von Daten kann dazu beitragen, die Genauigkeit von Modellen für maschinelles Lernen zu verbessern, indem sichergestellt wird, dass das Modell mit relevanten und geeigneten Daten trainiert wird.
Wie erhöht die Datenklassifizierung die Sicherheit?
Die Datenklassifizierung kann eine effektive Methode zur Verbesserung der Datensicherheit sein, indem sensible oder vertrauliche Daten identifiziert und geschützt werden. Hier sind einige Möglichkeiten, wie die Datenklassifizierung zur Verbesserung der Datensicherheit verwendet werden kann:
- Identifizieren Sie sensible Daten: Durch die Klassifizierung von Daten nach ihrer Sensibilität können Organisationen die Daten identifizieren, die das höchste Schutzniveau erfordern. Dies kann dazu beitragen, Sicherheitsbemühungen zu priorisieren und Ressourcen den kritischsten Bereichen zuzuweisen.
- Schützen Sie vertrauliche Daten: Durch die Zuweisung geeigneter Klassifikationskennzeichnungen zu vertraulichen Daten können Organisationen sicherstellen, dass nur autorisierte Personen auf diese Daten zugreifen können. Dies kann dazu beitragen, den unbefugten Zugriff oder die Offenlegung vertraulicher Informationen zu verhindern.
- Implementieren von Kontrollen: Basierend auf der Datenklassifizierung können Organisationen geeignete Kontrollen zum Schutz der Daten implementieren. Beispielsweise können sensible Daten stärkere Authentifizierungsmaßnahmen oder zusätzliche Verschlüsselung erfordern.
- Verbesserung der Datenverwaltung: Durch die Einführung klarer Richtlinien und Verfahren für die Datenklassifizierung können Organisationen die Datenverwaltung verbessern und sicherstellen, dass Daten einheitlich und sicher gehandhabt werden.
- Überwachen und Prüfen des Datenzugriffs: Durch Überwachen und Prüfen des Datenzugriffs können Unternehmen nachverfolgen, wer auf klassifizierte Daten zugreift, und sicherstellen, dass angemessen darauf zugegriffen wird. Dies kann helfen, unbefugten Zugriff oder Missbrauch von Daten zu erkennen.
Arten der Datenklassifizierung
Um Daten richtig zu organisieren und zu handhaben, können sie anhand verschiedener Merkmale gekennzeichnet oder klassifiziert werden. Dies sind die vier typischsten Methoden, mit denen Unternehmen die Rohdaten ordnen, bevor sie festlegen, wie sie klassifiziert werden sollen.
Benutzerbasierte Klassifizierung: Es geht um die Zuordnung von Daten zu Kategorien basierend auf der Rolle oder den Verantwortlichkeiten des Benutzers innerhalb einer Organisation. Beispielsweise kann der Zugriff eines Mitarbeiters auf Daten basierend auf seiner beruflichen Funktion oder dem Grad der Freigabe eingeschränkt werden.
Inhaltsbasierte Klassifizierung: Organisiert Daten basierend auf dem tatsächlichen Inhalt der Daten. Dies kann den Gegenstand, das Format oder andere Merkmale der Daten umfassen.
Automatisierte Klassifizierung: Es hängt von Software oder Algorithmen ab, um Daten anhand vorgegebener Kriterien zu analysieren und zu kategorisieren. Dies kann auf dem Inhalt der Daten selbst basieren, beispielsweise Schlüsselwörter oder Muster, oder mit den Daten verknüpfte Metadaten, beispielsweise Dateiname oder Speicherort.
Kontextbasierte Klassifizierung: Bei der kontextbasierten Klassifizierung werden Daten basierend auf dem Kontext, in dem sie verwendet werden, oder dem Zweck, für den sie erstellt wurden, kategorisiert.
Empfindlichkeitsstufen der Datenklassifizierung
Im Allgemeinen erfordern verschiedene Arten von Daten verschiedene Klassifizierungsebenen. Sie können Ihre Daten genauer kategorisieren, wenn Sie diese Ebenen berücksichtigen. Es gibt hauptsächlich vier Sensitivitätsstufen bei der Datenklassifizierung.
Öffentlich: Öffentliche Daten sind Daten, die der Allgemeinheit zur Verfügung stehen und auf die jeder zugreifen kann. Dies kann Daten umfassen, die von Regierungsbehörden, gemeinnützigen Organisationen oder privaten Unternehmen gesammelt und zusammengestellt und für die öffentliche Nutzung bereitgestellt werden.
Intern: Interne Daten beziehen sich auf Daten, die innerhalb einer Organisation oder eines Unternehmens gesammelt und verwendet werden. Diese Art von Daten wird normalerweise nicht mit der Öffentlichkeit geteilt und für verschiedene Zwecke verwendet, wie z. B. Entscheidungsfindung, Planung und Analyse. Diese Daten werden in der Regel in den internen Systemen der Organisation gespeichert und verwaltet und sind nur für autorisierte Personen innerhalb der Organisation zugänglich.
Vertraulich: Vertrauliche Daten beziehen sich auf Informationen, die innerhalb einer Organisation geheim oder privat gehalten werden sollen. Diese Art von Daten wird normalerweise nicht an Personen außerhalb der Organisation weitergegeben und kann besonderen Sicherheitsmaßnahmen zum Schutz ihrer Vertraulichkeit unterliegen.
Eingeschränkt: Diese Art von Daten ist hochsensibel und erfordert das höchste Schutzniveau. Eine Datenschutzverletzung auf dieser Ebene könnte schwerwiegende Folgen für ein Unternehmen haben und sogar die nationale Sicherheit gefährden. Beispiele können personenbezogene Daten, Rechtsdokumente und Geschäftsgeheimnisse sein.
Schritte in der Datenklassifizierung
Dieser Datenklassifizierungsprozess umfasst mehrere Schritte:
Best Practices für die Datenklassifizierung
Hier sind einige Best Practices für die Datenklassifizierung:
- Halten Sie es einfach: Es ist wichtig, ein klares und unkompliziertes Klassifizierungssystem zu haben, das für die Mitarbeiter leicht zu verstehen und zu befolgen ist. Komplexe Klassifizierungssysteme können schwierig zu verwalten sein und schützen sensible Informationen möglicherweise nicht effektiv.
- Daten zum Zeitpunkt der Erstellung klassifizieren: Daten sollten sofort nach ihrer Erstellung klassifiziert werden, anstatt zu warten, bis sie benötigt oder abgerufen werden. Dadurch wird sichergestellt, dass sensible Informationen von Anfang an angemessen geschützt sind.
- Verwenden Sie eindeutige Bezeichnungen: Verwenden Sie klare und prägnante Bezeichnungen, um die Klassifizierungsebene von Daten zu identifizieren. Dies hilft den Mitarbeitern, die Sensibilität und den Schutz zu verstehen, die für jedes Datenelement erforderlich sind.
- Etablieren Sie ein Standard-Klassifizierungsschema: Entwickeln Sie ein Standard-Klassifizierungsschema, das in der gesamten Organisation einheitlich verwendet wird. Dadurch wird sichergestellt, dass die Daten konsistent und genau klassifiziert werden.
- Dokumentieren Sie Ihre Klassifizierung: Führen Sie Aufzeichnungen über Ihren Klassifizierungsprozess, einschließlich der verwendeten Kategorien und Kriterien, um sicherzustellen, dass er von anderen leicht verstanden und nachvollzogen werden kann.
Indem Sie diese Standardpraktiken befolgen, können Sie sicherstellen, dass Ihre Daten korrekt und effizient kategorisiert werden, was die Datenverwaltung und -auswertung erleichtern kann.
Lernressourcen zur Datenklassifizierung
Jeder kann lernen, wie man Klassifizierungsmodelle für eine effiziente Datenkontrolle mit dem richtigen Maß an Hingabe und Engagement entwirft, und es stehen mehrere Ressourcen zur Verfügung, um die Datenklassifizierung selbst zu lernen. Um Ihr Wissen über die Datenklassifizierung zu erweitern, sehen Sie sich diese Auswahl an wichtigen Büchern an.
#1. Datenklassifizierung: Algorithmen und Anwendungen
Dieses Buch vermittelt die Grundlagen der Datenklassifizierung, wobei der Schwerpunkt auf der Modellentwicklung liegt, und deckt eine Reihe von Themen im Zusammenhang mit der Datenklassifizierung ab, z. B. die verschiedenen Arten von Algorithmen und verwendeten Techniken, die Anwendungen der Datenklassifizierung in verschiedenen Bereichen und Best Practices für die Implementierung der Datenklassifizierung in realen Situationen.
Dieses Buch erörtert auch die Bedeutung der Datenklassifizierung und die verschiedenen Vorteile, die sie bieten kann, wie z. B. die Verbesserung der Datenqualität und die Ermöglichung einer besseren Entscheidungsfindung.
#2. Datenklassifizierung: Ein vollständiger Leitfaden
In diesem Buch stellt der Autor den Lesern Datenklassifizierungsmethoden und Ansätze zum Definieren, Entwerfen, Erstellen und Implementieren eines Klassifizierungsprozesses zur Verbesserung der Sicherheit und eines effektiven Datenmanagements vor.
Darüber hinaus bietet es eine Reihe von Richtlinien für die Umsetzung der neuesten Entwicklungen in Datenklassifizierungs- und Workflow-Designtechniken in Übereinstimmung mit den besten Klassifizierungsstandards.
#3. Datenklassifizierung: Eine klare und prägnante Referenz
Dieses Buch behandelt hauptsächlich die internen und externen Datenklassifizierungsbeziehungen. Es führt sogar verschiedene Schlüsselleistungsindikatoren für die Klassifizierung ein und bietet auch den besten Entwurfsrahmen für die Datenklassifizierung.
Zum Verständnis der Prinzipien und Themen in diesem Buch sind Vorkenntnisse erforderlich.
Abschließende Gedanken
Die Datenklassifizierung kann ein leistungsstarkes Werkzeug für Unternehmen und Organisationen jeder Größe sein. Durch die strukturierte Organisation und Kennzeichnung von Daten können Sie Ihre Daten besser verstehen, Muster und Trends erkennen und fundiertere Entscheidungen treffen.
Darüber hinaus kann die Datenklassifizierung dazu beitragen, den Kundenservice zu verbessern, indem das Auffinden und Zugreifen auf relevante Informationen erleichtert wird. Es kann auch zur Datensicherheit beitragen, indem es Ihnen ermöglicht, den Zugriff auf vertrauliche Informationen zu kontrollieren.
Ich hoffe, Sie fanden diesen Artikel hilfreich beim Erlernen der Datenklassifizierung zur Verbesserung der Sicherheit. Sie könnten auch daran interessiert sein, mehr über die besten Sicherheitsdienste zur Überwachung von Verletzungen des Schutzes personenbezogener Daten zu erfahren.