Datenklassifizierung dreht sich alles um das Verstehen und Organisieren von Daten in definierte Kategorien und Typen, die für eine bestimmte Organisation relevant sind.
Klassifizieren von Daten nach Sensibilität, Richtlinien oder andere Attribute ermöglichen es Organisationen, Daten während ihres gesamten Lebenszyklus zu identifizieren, zu organisieren, zu schützen, zu verwalten und zu berichten, um Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und andere Geschäftsanforderungen. Die Datenklassifizierung schlägt eine klare Brücke zwischen Datenschutz- und Sicherheitsinitiativen. – Jennifer Glen, IDC-Analystin
Was ist der Zweck der Datenklassifizierung?
Die Datenklassifizierung hat vielfältige Anwendungsmöglichkeiten und ist für Datenschutz, Risikominderung, Sicherheit, Governance, Offenlegung und Compliance-Initiativen von entscheidender Bedeutung.
Mit der richtigen Technologie und automatisierten Klassifizierungstechniken Unternehmen können alle ihre Daten finden und verstehen, wissen, wo sie sich befinden, identifizieren ihren Inhalt – und treffen letztendlich bessere Entscheidungen. Diese Entscheidungen können Datenschutz, Sicherheit, Governance – oder alles zusammen – betreffen. Unabhängig von der Anwendung ist eine effektive Datenklassifizierung ein notwendiger Ausgangspunkt.
Durch die Datenklassifizierung können Benutzer – ohne die Datei selbst zu öffnen oder zu ändern – feststellen, ob die Daten sensible, kritische, persönliche, vertrauliche, eingeschränkte oder anderweitig regulierte Informationen enthalten. Dies hilft Unternehmen bei der Beantwortung wichtiger Fragen wie:
- wo alle ihre Daten gespeichert sind
- wo ihre sensibelsten Daten gespeichert sind
- was ihre Daten enthalten
- wessen Daten es sind
Warum ist die Datenklassifizierung wichtig?
Unternehmen können Daten, von denen sie nichts wissen oder die sie nicht finden können, nicht überwachen und kontrollieren. Sie können Ihre sensibelsten Daten nicht vor Diebstahl schützen, wenn Sie nicht wissen, wo sie sich befinden. Sie können nicht entscheiden, welche Datentypen vor Ort bleiben und welche in die Cloud verlagert werden sollten, wenn Sie nicht wissen, was die Daten enthalten. Sie können nicht effektiv reagieren auf DSARs wenn Sie nicht feststellen können, wem Ihre Daten gehören.
Um die Sicherheit zu optimieren und die Kosten für Sicherheitsmaßnahmen zu senken, kann eine effektive Klassifizierung Ihre wertvollsten Daten ermitteln und deren Schutz priorisieren. Gleichzeitig können Sie weniger wertvolle Daten in einer weniger überwachten und kostengünstigeren Umgebung speichern.
Welche Ebenen der Datenklassifizierung gibt es?
Die Datenklassifizierung erfolgt typischerweise in mehreren Stufen mit jeweils unterschiedlicher Sensibilität. Die gängigsten Klassifizierungsstufen sind:
- Vertraulich: Dies ist die höchste Vertraulichkeitsstufe und umfasst Informationen, deren Offenlegung der Organisation oder dem Einzelnen Schaden zufügen könnte. Dazu gehören Geschäftsgeheimnisse, Finanzdaten und sensible persönliche Informationen.
- Eingeschränkt: Diese Daten sind sensibel und erfordern Schutz, jedoch nicht im gleichen Maße wie vertrauliche Daten. Dazu können auch sensible Geschäftsinformationen wie Vertriebs- und Marketingpläne gehören.
- Intern: Dabei handelt es sich um Daten, die für das Unternehmen wichtig, aber nicht so sensibel sind, dass sie denselben Schutz erfordern wie eingeschränkte oder vertrauliche Daten. Dazu können auch interne Berichte und Memos gehören.
- Öffentlich: Dies ist die niedrigste Ebene der Datenklassifizierung und umfasst Informationen, die ohne Einschränkungen frei weitergegeben werden können.
Anforderungen an die Datenklassifizierung
Die Klassifizierung und Kennzeichnung von Daten ist ein notwendiger Schritt zum Aufbau eines Governance-, Informationssicherheits- oder Datenschutzprogramms – und eine Voraussetzung für die Einhaltung der DSGVO-Vorschriften. CCPA, HIPAA, PCI oder praktisch jeder lokale, globale, bundesstaatliche oder staatliche Compliance-Standard.
Während einige Vorschriften vorschreiben, dass Organisationen bestimmte Kategorien für vertrauliche Daten pflegen müssen (z. B. erfordert SOC2 eine Kategorie für „vertrauliche“ Daten und die DSGVO spezifiziert Bezeichnungen wie „öffentlich“, „urheberrechtlich geschützt“, „vertraulich“ und sogar „speziell“), erfordern nicht alle Vorschriften spezifische Kategorien – und dies ist untereinander nicht einheitlich.
Bewährte Methoden zur Datenklassifizierung
Die Datenklassifizierung ist ein entscheidender Prozess, der Unternehmen hilft, vertrauliche Informationen vor unbefugtem Zugriff und Missbrauch zu schützen. Um ein effektives Datenklassifizierungssystem zu gewährleisten, befolgen Sie diese Best Practices:
- Legen Sie klare und präzise Richtlinien fest: Organisationen sollten Richtlinien erstellen, die den Datenklassifizierungsprozess und die Verantwortlichkeiten der Mitarbeiter beschreiben. Diese Richtlinien sollten regelmäßig überprüft und aktualisiert werden, um sicherzustellen, dass sie auch bei der Weiterentwicklung der Organisation relevant und wirksam bleiben.
- Mitarbeiter schulen: Alle Mitarbeiter sollten im Datenklassifizierungsprozess und der Bedeutung des Schutzes sensibler Informationen geschult werden. Diese Schulung sollte fortlaufend durchgeführt werden, um sicherzustellen, dass die Mitarbeiter über die neuesten Best Practices und gesetzlichen Anforderungen informiert sind.
- Klassifizierung automatisieren: Dies kann dazu beitragen, den Prozess zu optimieren und das Risiko menschlicher Fehler zu reduzieren. Klassifizierungstools für maschinelles Lernen können Unternehmen dabei helfen, die für sie wichtigsten Daten anhand verschiedener Kriterien wie Typ, Politik, Vorschriften oder Industriestandards.
- Überwachen und überprüfen: Dazu gehört die regelmäßige Bewertung der Daten, um deren Sensibilität zu bestimmen, und die Aktualisierung der zu ihrem Schutz vorhandenen Maßnahmen. Durch die kontinuierliche Überwachung und Überprüfung des Datenklassifizierungsprozesses können Unternehmen neuen Sicherheitsbedrohungen immer einen Schritt voraus sein und sicherstellen, dass ihre sensiblen Informationen stets geschützt sind.
Arten der Datenklassifizierung
Es gibt mehrere Möglichkeiten, wie Organisationen ihre Daten klassifizieren können, aber letztendlich lassen sich diese in zwei Hauptmodelle unterteilen: manuelle und automatisierte Klassifizierung.
Für die manuelle Klassifizierung müssen Datenverantwortliche geschult werden, um alle Unternehmensdaten nach Kategorien oder Bezeichnungen zu klassifizieren. Manuelle Prozesse sind nicht nur sehr teuer und zeitaufwändig, sondern lassen sich auch nicht an das exponentielle Wachstum von Datentypen, -quellen und -vorschriften anpassen.
Darüber hinaus ist die manuelle Klassifizierung wie jede sich wiederholende, von Menschen ausgeführte Aufgabe fehleranfällig, was zu einer unvollständigen oder falschen Klassifizierung führen kann.
Automatisierte Klassifizierung liefert effektive Ergebnisse mit weniger Kosten und weniger Aufwand. Automatisierte Prozesse nutzen trainierbare Deep-Learning-Modelle, die skalierbar sind und alle Ihre strukturierte und unstrukturierte Daten, im Ruhezustand und in Bewegung. Auf diese Weise können Sie Datenklassifizierungsregeln konsistent und dynamisch anwenden, während sich die Daten durch ihren Lebenszyklus bewegen.
Auswirkungen der DSGVO auf die Datenklassifizierung
Die Datenklassifizierung ist ein wichtiger Bestandteil des Datenmanagements und ermöglicht Unternehmen die Einhaltung von Vorschriften wie der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO). Die DSGVO ist eine Verordnung der Europäischen Union zum Schutz der Privatsphäre und personenbezogenen Daten von EU-Bürgern. Unternehmen, die personenbezogene Daten von EU-Bürgern verarbeiten, müssen die DSGVO-Vorschriften einhalten, andernfalls drohen hohe Bußgelder und Strafen. Mithilfe der Datenklassifizierung können Unternehmen Daten nach Typ, Sensibilität und Wichtigkeit kategorisieren.
Dadurch können Unternehmen das erforderliche Schutzniveau für die einzelnen Datentypen ermitteln und sicherstellen, dass diese sicher gespeichert, verarbeitet und übertragen werden. Auf diese Weise können Unternehmen ihre Daten besser verwalten, die Datensicherheit verbessern und die Anforderungen der DSGVO erfüllen, um den Schutz personenbezogener Daten zu gewährleisten.
Beispiele für die Datenklassifizierung
BigID geht bei der Datenklassifizierung anders vor. Es verfolgt einen umfassenden und umfassenden Entdeckungsansatz: Es findet Daten, wo immer sie sich befinden, und fügt sie für die Klassifizierung in Kontext und Korrelation ein.
Der Klassifizierungsansatz von BigID erweitert und verbessert herkömmliche Klassifizierungsmethoden und erweitert gleichzeitig die Abdeckung mehrerer Arten sensibler Informationen – von personenbezogenen Daten über Profilinformationen bis hin zu umfassenderen sensiblen Informationen.
Beispielsweise verwendet ein bestimmter großer Einzelhändler BigID, um zu klassifizieren und zu identifizieren, wo sich in seinem Unternehmen vertrauliche und kritische Daten befinden – und wie diese geschützt werden können.
Das Unternehmen nutzt BigID für eine globale Initiative zur Erkennung und Klassifizierung sensibler, kritischer und personenbezogener Daten aus über 1.200 Datenquellen – und für mehr als 73.000 Mitarbeiter. Dank eines einheitlichen Datenbestands konnte der Kunde umfassendere Governance-Initiativen starten.
Verbessern Sie die Datenklassifizierungsfunktionen mit BigID
Die Datenklassifizierung bildet einen großen Teil der Grundlage jeder Initiative zu Datenschutz, Sicherheit und Governance und muss daher für Unternehmen, die ihre sensiblen Daten schützen und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften gewährleisten möchten, eine hohe Priorität haben.
Um wertvolle Daten richtig zu verwalten und zu sichern, müssen Unternehmen ihre Daten kennen, sie verstehen und in der Lage sein, problemlos zu beantworten: Was sie sind, wo sie sind und wem sie gehören.
BigID bietet eine leistungsstarke, intuitive Plattform und eine hocheffektive, benutzerfreundliche Datenklassifizierung auf Basis von maschinellem Lernen. Unternehmen können sensible und kritische Daten aus Hunderten von Datenquellen schnell und automatisch identifizieren und maßgeschneiderte Data-Governance-Strategien entwickeln, um alle ihre Daten zu verwalten, zu überwachen und zu schützen.
Die Datenklassifizierung mit BigID sieht folgendermaßen aus:
Reguläre Ausdrücke und Mustervergleich
Die traditionelle, musterbasierte Klassifizierung basiert auf regulären Ausdrücken und Mustern, um exakte Übereinstimmungen in Datenstrings zu finden. BigID hat diesen Ansatz modernisiert und Sicherheitskennungen hinzugefügt. So können Unternehmen beispielsweise sicherheitsrelevante Datenpunkte wie API-Schlüssel, Anmeldeinformationen, Token und sogar gängige Passwörter identifizieren.
Kontextuelle Klassifizierung
BigID nutzt Maschinelles Lernen (ML) und Named Entity Recognition (NER) um vertrauliche Informationen automatisch zu identifizieren und diese spezifische Instanz vertraulicher Informationen mit einer individuellen Identität oder einem Profil zu verknüpfen.
Dateiklassifizierer nach Typ
Modelle des maschinellen Lernens klassifizieren Dokumente automatisch anhand ihres Inhalts und ihrer Struktur – ohne auf einen bestimmten Datenklassifizierer beschränkt zu sein. Diese Modelle können sensible Dateitypen wie Finanzberichte oder Bordkarten erkennen.
Richtlinienbasierte Klassifizierung
BigID verfügt über integrierte Richtlinienbibliotheken, die die Klassifizierung, Verwaltung und den Schutz bestimmter Datentypen anhand von Richtlinien unterstützen. Dies ermöglicht Unternehmen, Erstellen Sie Workflows für bestimmte Datentypen. Zugriff verwalten, Nutzung überwachen, und schützen Sie vertrauliche Daten, die angegriffen werden könnten.
Termin für eine Demo um mehr darüber zu erfahren, wie BigID Ihnen helfen kann, Ihre Daten zu kennen mit ML-basierte Klassifizierung.
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