Інструменти та процеси запобігання втраті даних (DLP) допомагають гарантувати, що неавторизовані користувачі не отримають доступ до критично важливих даних і не зможуть їх підробити. Основною технологією, яка може допомогти або зруйнувати всі досягнення у запобіганні втраті даних, є класифікація даних.
Що таке класифікація даних?
Класифікація даних – це процес організації даних за відповідними категоріями. Ці категорії можуть бути загальними, наприклад, «Top Secret», «Confidential» та «Public», або досить специфічними, наприклад, категорії, що відповідають певним нормативним вимогам, таким як GDPR та HIPAA.
Класифікація даних допомагає підвищити інформаційну безпеку та забезпечити конфіденційність даних, дозволяючи призначати відповідні дозволи доступу та впроваджувати відповідні заходи захисту для різних типів даних, наприклад, регулярно виявляти конфіденційні дані, які піддаються надмірному впливу.
Що таке запобігання втраті даних (DLP)?
Запобігання втраті даних передбачає захист конфіденційної та критично важливої інформації від неавторизованого доступу або втручання. Інструменти та процеси запобігання втраті даних можуть зменшити випадковий витік даних, втрату даних, викрадення даних та інші ризики для критично важливих даних.
Як класифікація даних допомагає запобігти втраті даних?
Класифікація даних допомагає DLP кількома способами:
Допомагає створити міцний фундамент для ефективного управління даними
Компанії часто сподіваються, що прийняття одного комплексного продукту DLP задовольнить всі їхні потреби в захисті даних. Але хоча продукти DLP забезпечують заходи безпеки, такі як зниження ризику потрапляння файлу в мережі в чужі руки, вони не є повноцінним рішенням.
Замість того, щоб зосереджуватися лише на захисті даних від втрати за допомогою DLP-рішень, необхідна широка основа надійного управління даними протягом усього життєвого циклу даних. Для управління даними потрібно знати:
- Які типи даних є у компанії
- Де зберігаються ці дані
- Хто має до них доступ
- Хто насправді має доступ до даних компанії
Класифікація даних допомагає ідентифікувати та позначати конфіденційну та критично важливу для бізнесу інформацію, щоб мати змогу забезпечити її зберігання лише в захищених місцях та забезпечити дотримання політики найменших привілеїв та інших політик доступу, щоб зменшити ризик витоку даних.
Зменшує кількість хибнопозитивних і хибнонегативних результатів
Точна класифікація даних є дуже важливою для успішного впровадження інструментів і процесів DLP. Неточна класифікація може призвести до наступних наслідків:
- Інструмент DLP може обмежити доступ до неконфіденційних даних, які були неправильно позначені як конфіденційні, що негативно позначиться на продуктивності та завадить критично важливим бізнес-процесам.
- DLP може не помічати неавторизовані операції з конфіденційними даними, які були помилково класифіковані як неконфіденційні, що збільшує ризик витоку інформації.
Автоматизує процес класифікації даних
Деякі інструменти DLP покладаються на мануальну класифікацію – користувачі повинні вказати, до якої категорії належать їхні файли та інші дані. Цей процес наражає на ризик пропущення певних файлів та помилок у класифікації: користувачі можуть взагалі не класифікувати дані, позначити їх непослідовно або просто вибрати перший або найпростіший тип класифікації, щоб заощадити час.
Автоматизоване рішення для класифікації даних забезпечить надійні та узгоджені результати класифікації у компанії та гарантує, що DLP-інструмент працюватиме з точними позначками.
DLP та Netwrix Data Classification
Програмне забезпечення для класифікації даних від Netwrix має ключові функції, які допомагають забезпечити точність і узгодженість.
- Багаторазовий індекс (Reusable index) – усуває необхідність тривалого збору даних щоразу, коли з’являється новий файл або змінюється правило класифікації, тому завжди доступні точні результати класифікації.
- Гнучкий менеджер таксономій (Flexible taxonomy manager) – дає співробітникам можливість легко створювати та змінювати таксономії відповідно до потреб організації.
- Прозорі результати класифікації (Transparent classification results) – з’являється можливість точно визначити, чому файли були класифіковані певним чином, щоб мати змогу аналізувати та змінювати правила для підвищення точності.
- Робочі процеси для виправлення помилок (Remediation workflows) – створює автоматизовані процеси для карантинування конфіденційних даних, відкликання надмірних дозволів і редагування даних у файлах.
Висновок
Успіх будь-якої DLP-стратегії залежить від належного управління даними та точної класифікації даних. Точне знання того, які типи конфіденційної інформації існують у компанії, дозволить поліпшити роботу DLP-рішень, максимізуючи віддачу від інвестицій.
