如何有效保护数据

数据分类可帮助组织根据数据的敏感性、价值和可能受到损害时的潜在影响来识别和分类数据。

通过对数据进行分类,组织可以制定适当的安全措施和控制措施来保护数据并确保符合相关法规和标准。

了解您拥有的不同类型的数据及其使用方式非常重要,因为这将帮助您确定所需的适当保护级别。

首先,让我们看看什么是数据分类,以及数据要分类的原因。

什么是数据分类?

数据分类是根据某些特征或属性将数据组织成类别或类别的过程。 用于数据分类的具体标准可能因组织的需要和目标而异。

数据分类的主要目标是使数据更有条理、更易于使用,同时保护数据免遭未经授权的访问或泄露。

通过对数据进行分类,可以识别与组织相关的不同类型的数据,并为它们分配适当的标签或标签。 这对于数据管理、安全和隐私目的很有用。

数据分类可以手动完成,也可以借助自动化工具完成,具体取决于数据集的大小和复杂性。

数据需要分类有几个原因:

  • 数据组织:数据分类有助于以有意义的方式组织和构建数据,使其更易于理解和分析。
  • 改进决策制定:通过将数据分为不同的类别,可以获得洞察力并根据数据的特征做出更明智的决策。
  • 增强的安全性:数据分类可用于通过将敏感信息分类为机密、公开或受限来保护敏感信息。 这有助于确保对数据应用适当的安全级别。
  • 提高效率:通过对数据进行分类,可以更轻松地在需要时定位和检索特定信息。 这可以提高效率并减少查找和使用数据所需的时间和精力。
  • 提高准确性:对数据进行分类有助于提高机器学习模型的准确性,方法是确保模型是根据相关且适当的数据进行训练的。

数据分类如何增强安全性?

数据分类可以通过识别和保护敏感或机密数据来提高数据安全性。 以下是数据分类可用于提高数据安全性的几种方法:

  • 识别敏感数据:通过根据敏感度对数据进行分类,组织可以识别需要最高级别保护的数据。 这有助于确定安全工作的优先级并将资源分配给最关键的领域。
  • 保护机密数据:通过为机密数据分配适当的分类标签,组织可以确保只有获得授权的个人才能访问这些数据。 这有助于防止未经授权的访问或泄露敏感信息。
  • 实施控制:基于数据分类,组织可以实施适当的控制来保护数据。 例如,敏感数据可能需要更强的身份验证措施或额外的加密。
  • 加强数据治理:通过为数据分类建立明确的政策和程序,组织可以改进数据治理并确保数据得到一致和安全的处理。
  • 监控和审核数据访问:通过监控和审核数据访问,组织可以跟踪谁在访问机密数据并确保正确访问这些数据。 这有助于检测任何未经授权的访问或滥用数据。

数据分类类型

为了正确组织和处理数据,可以根据各种特征对其进行标记或分类。 这是企业在确定如何分类之前用来整理原始数据的四种最典型的方法。

基于用户的分类:它涉及根据用户在组织内的角色或职责将数据分配给类别。 例如,员工对数据的访问可能会根据他们的工作职能或权限级别受到限制。

基于内容的分类:根据数据的实际内容组织数据。 这可以包括数据的主题、格式或其他特征。

自动分类:依靠软件或算法根据预先确定的标准对数据进行分析和分类。 这可以基于数据本身的内容,例如关键字或模式,或与数据关联的元数据,例如文件名或位置。

基于上下文的分类:基于上下文的分类涉及根据使用数据的上下文或创建数据的目的对数据进行分类。

数据分类敏感度级别

通常,不同类型的数据需要不同级别的分类。 考虑这些级别时,您可以更准确地对数据进行分类。 数据分类主要有四个敏感度级别。

公共:公共数据是指对公众开放的数据,任何人都可以访问。 这可能包括由政府机构、非营利组织或私营公司收集和编制并供公众使用的数据。

内部:内部数据是指在组织或公司内部收集和使用的数据。 此类数据通常不与公众共享,而是用于各种目的,例如决策制定、规划和分析。 此数据通常在组织的内部系统中存储和管理,并且仅供组织内授权的个人访问。

机密:机密数据是指在组织内需要保密或保密的信息。 此类数据通常不会与组织外部的任何人共享,并且可能需要采取特殊的安全措施来保护其机密性。

受限:此类数据高度敏感,需要最高级别的保护。 此级别的数据泄露可能会对组织造成严重后果,甚至可能威胁国家安全。 示例可能包括个人数据、法律文件和商业秘密。

数据分类的步骤

此数据分类过程涉及几个步骤:

  • 确定数据分类的目的:了解对数据进行分类的原因以及分类过程旨在实现的目标非常重要。 这可能包括确保遵守法规、保护敏感信息或改进数据管理流程。
  • 定义分类类别:确定数据应分类的类别,例如公开、机密或受限。 重要的是要清楚地定义每个类别的特征以及应该放在每个类别中的数据类型。
  • 分配数据的所有权:确定谁负责管理和保护数据,以及制定有关数据分类的决策。 这可以是组织内的特定个人或部门。
  • 制定数据分类政策:制定清晰、简明的政策,概述分类类别、数据所有者的责任以及分类和处理数据的程序。
  • 传达数据分类政策:确保组织内的所有相关方都了解数据分类政策及其相关责任。 这可能包括提供培训或提供资源供员工参考。
  • 实施数据处理控制:根据数据的分类级别建立处理数据的程序和控制。 这可能包括访问控制、加密以及数据备份和恢复等控制。
  • 监控和审查数据分类过程:定期审查和评估数据分类过程的有效性,以确保它符合组织的目标并且数据得到适当处理。 根据需要进行调整以改进流程。
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    数据分类的最佳实践

    以下是数据分类的一些最佳实践:

    • 保持简单:重要的是要有一个清晰明了的分类系统,让员工易于理解和遵循。 复杂的分类系统可能难以管理,并且可能无法有效保护敏感信息。
    • 在创建时对数据进行分类:数据应在创建后立即进行分类,而不是等到需要或访问时才进行分类。 这可确保敏感信息从一开始就得到妥善保护。
    • 使用清晰的标签:使用清晰简洁的标签来标识数据的分类级别。 这有助于员工了解每条数据所需的敏感性和保护。
    • 建立标准分类方案:制定在整个组织内一致使用的标准分类方案。 这有助于确保数据得到一致且准确的分类。
    • 记录您的分类:记录您的分类过程,包括类别和使用的标准,以确保其他人可以轻松理解和复制。

    通过遵循这些标准做法,您可以确保您的数据得到正确有效的分类,从而使数据管理和评估更加容易。

    数据分类学习资源

    任何人都可以学习如何设计分类模型以实现有效的数据控制,只要付出适当的努力和承诺,并且有多种资源可用于您自己学习数据分类。 要扩展您的数据分类知识,请查看这些精选书籍。

    #1。 数据分类:算法与应用

    本书在强调模型开发的同时教授数据分类的基础知识,涵盖与数据分类相关的一系列主题,例如所使用的不同类型的算法和技术、数据分类在各个领域的应用以及实现数据分类的最佳实践在现实世界的情况下。

    本书还讨论了数据分类的重要性及其可以提供的各种好处,例如提高数据质量和做出更好的决策。

    #2。 数据分类:完整指南

    在本书中,作者向读者介绍了数据分类方法以及用于定义、设计、创建和实施分类过程的方法,以增强安全性和有效的数据管理,

    此外,它还提供了一些指南,用于根据最佳分类标准将数据分类和工作流设计技术的最新发展付诸实践。

    #3。 数据分类:清晰简洁的参考

    本书主要讨论内部和外部数据分类关系。 它甚至引入了各种分类关键性能指标,还为数据分类提供了最佳设计框架。

    理解本书中的原理和主题需要先验知识。

    最后的想法

    数据分类可以成为各种规模的企业和组织的强大工具。 通过以结构化方式组织和标记数据,您可以更好地了解数据、识别模式和趋势并做出更明智的决策。

    此外,数据分类可以更轻松地查找和访问相关信息,从而帮助改善客户服务。 它还可以通过允许您控制对敏感信息的访问来帮助提高数据安全性。

    我希望您发现本文对学习数据分类以提高安全性有所帮助。 您可能还有兴趣了解监控个人数据泄露的最佳安全服务。