Tipi di Classificazione dei Dati
La classificazione dei dati è un processo critico per organizzare dati strutturati e non strutturati in categorie e ha diversi tipi. L’obiettivo è usare i dati in modo più sicuro ed efficiente.
La classificazione dei dati rende più facile per le organizzazioni trovare e accedere ai propri dati. Consente inoltre una migliore gestione del rischio, conformità normativa e discovery legale.
I processi di classificazione dei dati comportano 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 cybersecurity.
Criteri di Classificazione dei Dati
Classificazione dei Dati Basata sul Contenuto
Un tipo comune di classificazione dei dati è la classificazione basata sul contenuto. Questo metodo assegna etichette in base al contenuto degli elementi di dati. Esamina le informazioni archiviate in database, documenti e altre fonti. Applica quindi tag che definiscono il tipo di dato e il livello di sensibilità.
La classificazione basata sul contenuto esamina direttamente i dati per determinarne la categoria. Osservando il contenuto reale, mira a classificare accuratamente i dati secondo criteri predefiniti. Questo aiuta a garantire che le informazioni sensibili siano identificate e gestite correttamente.
Classificazione dei Dati Basata sul Contesto
Un altro tipo chiave di classificazione dei dati è la classificazione basata sul contesto. Invece di guardare al contenuto, questo metodo utilizza dettagli contestuali come i metadata per classificare i dati. Ad esempio, potrebbe etichettare automaticamente tutti i file provenienti da 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 basandosi sulle informazioni associate, senza analizzare il contenuto.
Ciò consente di classificare grandi volumi di dati in base alla loro origine, creatore o altre caratteristiche.
Classificazione dei Dati Basata sull’Utente
Un terzo tipo principale di classificazione dei dati è la classificazione basata sull’utente. In questo approccio, un utente esperto decide quale etichetta applicare a un elemento di dati. Questo utente potrebbe essere un’autorità di classificazione dedicata o il creatore originale dei dati.
La classificazione basata sull’utente sfrutta la competenza di una persona sui dati. Un utente esperto delle informazioni può valutarne il valore aziendale e la sensibilità per determinare la giusta categorizzazione. Comprende il contesto completo e può prendere decisioni di classificazione sfumate.
Tuttavia, la classificazione basata sull’utente può affrontare sfide di scalabilità in organizzazioni con grandi volumi di dati. Etichettare manualmente ogni elemento di dato può non essere fattibile.
Spesso, le organizzazioni combinano la classificazione guidata dall’utente con metodi automatizzati in una strategia complessiva di classificazione dei dati.
Livelli di Sensibilità dei Dati Aziendali
Quando si classificano i dati, le aziende utilizzano comunemente diversi livelli di sensibilità dei dati:
Riservato sono informazioni altamente sensibili con controlli di accesso rigorosi. Questo potrebbe includere proprietà intellettuale, informazioni personali, segreti commerciali, dati sanitari e informazioni sulle carte di pagamento. La divulgazione non autorizzata di dati riservati può avere gravi conseguenze finanziarie o legali.
Confidenziale ha un accesso più ampio all’interno di un’organizzazione, ma è comunque interno. Sono spesso presenti restrizioni legali sul trattamento. Esempi includono prezzi, contratti e piani di marketing. La divulgazione di dati confidenziali può influire negativamente sulle operazioni aziendali e sulla reputazione del marchio.
Interno è disponibile a livello aziendale ma richiede comunque una certa protezione. Elementi come elenchi dei dipendenti, memo e manuali rientrano in questa categoria.
Pubblico non necessita di controlli di sicurezza e può essere condiviso liberamente.
Livelli di Sensibilità dei Dati Governativi
Le organizzazioni governative utilizzano frequentemente un altro set di livelli di sensibilità dei dati:
Top Secret ha la massima protezione e restrizioni di accesso. La sua divulgazione potrebbe minacciare la sicurezza nazionale.
Segreto richiede forti misure di sicurezza, poiché la sua divulgazione potrebbe danneggiare seriamente la sicurezza nazionale.
Confidenziale è il livello più basso di dati classificati governativi. Richiede comunque una protezione solida, ma meno delle informazioni Top Secret o Segrete.
Sensibile ma non classificato (SBU) sono informazioni non classificate ma che necessitano comunque di protezione. Questa protezione è necessaria per prevenire la violazione dei diritti alla privacy dei cittadini.
Non Classificato sono dati considerati non sensibili.
Stabilisci 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 diversi tipi di dati per garantire la sicurezza dei dati e raggiungere gli obiettivi di gestione.
Una buona politica aiuta gli utenti a comprendere facilmente l’importanza delle informazioni e le regole da seguire.
Politica di Classificazione dei Dati Cartacea
Le politiche di classificazione cartacee si basano su linee guida ben documentate e sulla formazione dei dipendenti per garantire una corretta categorizzazione e gestione dei dati.
Queste politiche spiegano i vari livelli di classificazione dei dati (riservato, confidenziale, interno, pubblico). Forniscono inoltre istruzioni chiare su come etichettare, archiviare e condividere ogni tipo di dato.
Per implementare efficacemente una politica cartacea, le organizzazioni devono investire in programmi di formazione completi per i dipendenti. Ciò significa avviare sessioni di formazione per spiegare le linee guida di classificazione. Comprende anche corsi di aggiornamento regolari per rivedere concetti importanti e affrontare eventuali aggiornamenti o modifiche della politica.
I dipendenti necessitano di esempi pratici ed esercizi pratici per comprendere come applicare le regole di classificazione ai propri ruoli lavorativi.
Tuttavia, il successo di una politica cartacea dipende molto dalla conformità e dalla coerenza dei dipendenti. Senza meccanismi di esecuzione automatizzati, spetta agli utenti classificare manualmente e etichettare correttamente i dati. Questo può richiedere tempo e essere soggetto a errori umani, particolarmente in organizzazioni con grandi volumi di dati o elevato turnover del personale.
Politica di Classificazione dei Dati Automatizzata
Le politiche di classificazione dei dati automatizzate sfruttano algoritmi software e tecniche di apprendimento automatico per analizzare e categorizzare i dati in base a regole e schemi predefiniti. Questi strumenti possono scansionare dati provenienti da diverse fonti come database, file server e archiviazione cloud. Possono quindi assegnare automaticamente etichette basate sul contenuto e contesto delle informazioni.
Un vantaggio chiave della classificazione automatizzata è la capacità di applicare politiche in modo coerente e su larga scala. Dopo aver definito le regole di classificazione, il software le applicherà costantemente in tutta l’organizzazione. Questo aiuta a ridurre gli errori e a garantire che tutti i dati siano correttamente categorizzati e protetti. È particolarmente utile per organizzazioni con ambienti di dati complessi e ampi, dove la classificazione manuale sarebbe impraticabile o impossibile.
Tuttavia, la classificazione automatizzata non è priva di sfide. Questi strumenti utilizzano regole e algoritmi definiti, ma possono faticare a comprendere il contesto completo e le sfumature di tipi di dati specifici. Questo può causare errori, dove i dati sono classificati erroneamente come sensibili o non identificati come sensibili e quindi non protetti.
Politica di Classificazione dei Dati Guidata dall’Utente
I dipendenti possono prendere decisioni sulla sensibilità e il valore dei dati con cui lavorano. Implementare politiche di classificazione guidate dall’utente per raggiungere questo obiettivo. Queste politiche responsabilizzano i dipendenti a prendere decisioni informate.
Queste politiche forniscono agli utenti livelli di classificazione e linee guida. Gli utenti devono usare il loro giudizio ed esperienza per determinare come categorizzare ogni elemento di dato.
La classificazione guidata dagli utenti può anche aiutare a promuovere una cultura di consapevolezza della sicurezza dei dati e della privacy all’interno dell’organizzazione. Queste politiche aiutano i dipendenti a comprendere come proteggere i dati e li incoraggiano a prendersi la responsabilità di salvaguardare informazioni sensibili. Spingono 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 da soli, può richiedere tempo e rendere difficile per i dipendenti lavorare in modo efficiente. Questo è particolarmente vero quando il processo di organizzazione non si adatta bene agli strumenti e ai metodi che già utilizzano. Le organizzazioni devono bilanciare il coinvolgimento degli utenti nel processo di classificazione e il minimo impatto sulla loro produttività.
Integrazione della Classificazione dei Dati con Altre Misure di Sicurezza
La classificazione dei dati è un componente critico di una strategia complessiva di sicurezza dei dati, ma non dovrebbe esistere isolatamente. Integrare la classificazione con altre misure di sicurezza può creare un approccio più completo ed efficace per proteggere le informazioni sensibili.
Ad esempio, le soluzioni di data loss prevention (DLP) possono utilizzare le etichette di classificazione per applicare politiche sull’uso e la trasmissione dei dati. Se un utente tenta di inviare un file classificato come confidenziale al di fuori dell’organizzazione, il sistema DLP può automaticamente bloccare il trasferimento e notificare i team di sicurezza.
Si possono anche collegare i controlli di accesso ai livelli di classificazione. Il sistema concede agli utenti diverse autorizzazioni in base alla sensibilità dei dati con cui devono lavorare. Questa misura assicura che solo le persone autorizzate possano accedere o modificare le informazioni sensibili, riducendo il rischio di violazioni accidentali o intenzionali dei dati.
Un’altra misura di sicurezza che può essere applicata in base alla classificazione è la crittografia. Per aggiungere un ulteriore livello di protezione, i dati altamente sensibili possono essere automaticamente crittografati sia quando sono archiviati che quando vengono 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 sull’utente. Le organizzazioni utilizzano livelli di sensibilità come riservato, confidenziale, 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 semplificata.
Tuttavia, una classificazione dei dati efficace non è un’attività una tantum. Revisioni e audit regolari sono cruciali per garantire che il sistema di classificazione rimanga accurato e rilevante nel tempo. Man mano che i dati e le esigenze 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 garantire una coerente adesione alle politiche.
Guardando al futuro, il futuro della classificazione dei dati sarà probabilmente influenzato dalle tecnologie avanzate come l’apprendimento automatico e l’intelligenza artificiale, nonché dalla crescente adozione del cloud computing e dei modelli di lavoro a distanza.
Questi cambiamenti creeranno opportunità e sfide per le organizzazioni che cercano di mantenere la sicurezza dei loro dati in un mondo digitale più complesso.
Strategie di classificazione dei dati solide sono essenziali per tutte le organizzazioni, indipendentemente dalla dimensione o dal settore. I dati svolgono un ruolo chiave nel guidare la crescita aziendale e le decisioni. Pertanto, investire in strategie efficaci di classificazione dei dati è cruciale.
Le aziende possono ottenere il massimo dai loro dati e mantenere le informazioni degli stakeholder al sicuro utilizzando le migliori pratiche di 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 fondamentale per raggiungere questi obiettivi.
