Types de Classification des Données
La classification des données est un processus crucial pour organiser des données structurées et non structurées en catégories et elle a différents types. L’objectif est d’utiliser les données de manière plus sécurisée et efficace.
La classification des données facilite la recherche et l’accès aux données par les organisations. Elle permet également une meilleure gestion des risques, conformité réglementaire et découverte légale.
Les processus de classification des données impliquent l’étiquetage des informations personnelles et des données sensibles. Ces étiquettes aident à rechercher et suivre efficacement les données. La classification des données élimine également les données dupliquées, réduit les coûts de stockage et de sauvegarde, et aide à réduire les risques de cybersécurité.
Critères de Classification des Données
Classification Basée sur le Contenu
Un type courant 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 d’autres sources. Ensuite, elle applique des tags qui définissent 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 examinant les contenus réels, elle vise à classer les données avec précision selon des critères prédéfinis. Cela aide à s’assurer que nous identifions et traitons correctement les informations sensibles.
Classification Basée sur le Contexte
Un autre type clé de classification des données est la classification basée sur le contexte. Plutôt que de se concentrer sur le contenu, cette méthode utilise des détails contextuels tels que les métadonnées pour classer les données. Par exemple, elle peut automatiquement étiqueter tous les fichiers provenant d’une application ou d’un utilisateur spécifique en tant que 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, créateur ou d’autres caractéristiques.
Classification Basée sur l’Utilisateur
Un troisième type central de classification des données est la classification basée sur l’utilisateur. Dans cette approche, un utilisateur qualifié décide de l’étiquette à appliquer à un élément de données. Cet utilisateur peut être une autorité dédiée à la classification ou le créateur original des données.
La classification basée sur l’utilisateur exploite l’expertise d’une personne concernant les données. Un utilisateur familier avec les informations peut évaluer leur valeur commerciale et sensibilité pour déterminer la bonne catégorisation. Il comprend le contexte complet et peut prendre des décisions de classification nuancées.
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. L’étiquetage manuel de chaque élément de données peut ne pas être réalisable.
Les utilisateurs combinent souvent la classification basée sur l’utilisateur avec des méthodes automatisées dans une stratégie globale de classification des données.
Niveaux de Sensibilité des Données d’Entreprise
Lors de la classification des données, les entreprises utilisent couramment plusieurs niveaux de sensibilité :
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 légales.
Confidentiel désigne des données ayant un accès élargi au sein de l’organisation mais restant internes. Des restrictions légales sur la manipulation sont souvent présentes. Les exemples incluent les prix, les contrats et les plans marketing. La divulgation de données confidentielles peut avoir un impact négatif sur les opérations commerciales et la réputation de la marque.
Interne désigne des données disponibles à l’échelle de l’entreprise mais nécessitant encore une certaine protection. Des éléments comme les annuaires des employés, les mémorandums et les manuels font partie de cette catégorie.
Public désigne des données qui ne nécessitent pas de contrôles de sécurité et peuvent 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 désigne des informations ayant la protection et les restrictions d’accès les plus élevées. Leur divulgation pourrait menacer la sécurité nationale.
Secret désigne également des données nécessitant de fortes protections, car leur divulgation pourrait sérieusement endommager la sécurité nationale.
Confidentiel est le niveau le plus bas des données classifiées du gouvernement. Il nécessite néanmoins une protection solide, mais moins que les données Top Secret ou Secret.
Sensible mais non classifié (SBU) désigne des informations qui ne sont pas classifiées mais qui doivent tout de même être protégées. Cette protection est nécessaire pour éviter la violation des droits à la vie privée des citoyens.
Non classifié désigne des données 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 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 Papier
Les politiques de classification basées sur papier reposent sur des lignes directrices bien documentées et sur la formation des employés pour assurer la 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 d’étiqueter, stocker et partager chaque type de données.
Pour mettre en place efficacement une politique basée sur papier, les organisations doivent investir dans des programmes complets de formation des employés. Cela signifie organiser des sessions de formation pour expliquer les lignes directrices de classification. Cela implique également de proposer des formations régulières pour revoir les concepts importants. De plus, ces cours abordent les mises à jour ou les modifications de la politique.
Les employés ont besoin d’exemples pratiques et d’exercices pratiques pour comprendre comment appliquer les règles de classification à leurs rôles.
Cependant, le succès d’une politique basée sur papier dépend fortement de la conformité et de la cohérence des employés. Sans mécanismes d’application automatisés, c’est aux utilisateurs individuels de classer et étiqueter manuellement les données correctement. Cela peut être chronophage et sujet aux erreurs humaines, en particulier dans les organisations avec de grands volumes de données ou des taux de roulement élevé des employés.
Politique de Classification des Données Automatisée
Les politiques de classification 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 scanner des données provenant de différentes sources telles que des bases de données, serveurs de fichiers et stockage sur 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. Après avoir défini les règles de classification, le logiciel les appliquera de manière homogène dans toute l’organisation. Cela aide à minimiser les erreurs et garantit que toutes les données sont correctement catégorisées et protégées. Cela est particulièrement précieux pour les organisations avec des environnements de données vastes et complexes, où la classification manuelle serait impraticable ou impossible.
Cependant, la classification automatisée n’est pas sans ses défis. Ces outils utilisent des règles et des algorithmes fixes. Cependant, ils peuvent avoir du mal à saisir le contexte complet et les subtilités de certains types de données. Cela peut entraîner des erreurs, où des données sont soit mal étiquetées comme sensibles, soit non identifiées et protégées en tant que données sensibles.
Politique de Classification des Données Basée sur l’Utilisateur
Les employés peuvent prendre des décisions sur la sensibilité et la valeur des données avec lesquelles ils travaillent. Mettre en œuvre des politiques de classification basées sur l’utilisateur permet d’y parvenir. Ces politiques habilitent les employés à prendre des décisions éclairées.
Ces politiques fournissent aux utilisateurs des niveaux de classification et des lignes directrices. Les utilisateurs doivent se servir de leur jugement et de leur expertise pour déterminer comment catégoriser chaque élément de données.
La classification basée sur l’utilisateur peut également aider à favoriser une culture de la sécurité des données et de la sensibilisation à la confidentialité au sein de l’organisation. Ces politiques aident les employés à comprendre comment protéger les données et les encouragent à assumer la responsabilité de sauvegarder les informations sensibles. Elles les incitent à réfléchir activement et à catégoriser les données avec lesquelles ils travaillent. Cela peut accroître la sensibilisation aux meilleures pratiques de protection des données.
Lorsque les utilisateurs doivent organiser les choses eux-mêmes, cela peut prendre du temps et rendre difficile le travail efficace des employés. Cela est particulièrement vrai lorsque le processus d’organisation ne correspond pas bien aux outils et méthodes qu’ils utilisent déjà. Les organisations doivent trouver un équilibre entre impliquer les utilisateurs dans le processus de classification et minimiser la charge sur leur productivité.
Intégrer la Classification des Données avec d’Autres Mesures de Sécurité
La classification des données est un composant critique d’une stratégie globale de sécurité des données, mais elle ne doit pas exister isolément. Intégrer la classification avec d’autres mesures de sécurité peut créer une approche plus complète et efficace pour protéger les informations sensibles.
Par exemple, les solutions de prévention des pertes de données (DLP) peuvent utiliser les étiquettes de classification pour appliquer des politiques concernant l’utilisation et 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 les contrôles d’accès aux niveaux de classification. Le système accorde aux utilisateurs différents droits selon la sensibilité des données avec lesquelles ils doivent travailler. Cette mesure s’assure que seules les personnes autorisées peuvent accéder ou modifier des informations sensibles. Elle 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 une couche de protection supplémentaire, les données hautement sensibles peuvent être automatiquement cryptées aussi bien lors du stockage que lors de la transmission. En intégrant la classification avec le cryptage, les organisations peuvent s’assurer que leurs actifs les plus critiques bénéficient du niveau de sécurité le plus élevé.
Conclusion
En résumé, les types de classification des données incluent des approches basées sur le contenu, le contexte, et l’utilisateur. Les organisations utilisent des niveaux de sensibilité comme restreint, confidentiel, interne, et public. Mettre en œuvre une politique de classification des données via des méthodes manuelles, automatisées ou basées sur l’utilisateur permet une gestion des données plus sécurisée et rationalisée.
Cependant, une classification efficace des données n’est pas une tâche une fois pour toutes. Des examens et audits réguliers sont cruciaux pour garantir que le système de classification reste précis et pertinent au fil du temps. À mesure que les besoins en données et les activités commerciales évoluent, les politiques de classification doivent s’adapter en conséquence. Une formation continue des employés est également essentielle pour maintenir une culture de sécurité des données solide et assurer une adhérence cohérente aux politiques.
En regardant vers l’avenir, l’avenir de la classification des données sera probablement façonné par les technologies avancées comme l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle, ainsi que par 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 cherchant à garder leurs données sûres dans un monde numérique de plus en plus complexe.
Les stratégies solides de classification des données sont essentielles pour toutes les organisations, quelle que soit leur taille ou leur secteur. Les données jouent un rôle clé dans la croissance et la prise de décision de l’entreprise. Par conséquent, investir dans des stratégies efficaces de classification des données est crucial.
Les entreprises peuvent tirer le meilleur parti de leurs données et assurer la sécurité des informations de leurs parties prenantes en utilisant les meilleures pratiques de classification des données. Comprendre les différents types de classification des données est essentiel pour atteindre ces objectifs.
