Clasificación de datos Se trata de comprender y organizar los datos en categorías y tipos definidos que sean relevantes para una organización específica.
Clasificación de datos por sensibilidad, política u otro atributo permite a las organizaciones identificar, organizar, proteger, administrar e informar sobre los datos a lo largo de su ciclo de vida. cumplir con el cumplimiento normativo y otras necesidades comerciales. La clasificación de datos proporciona un puente claro entre las iniciativas de privacidad y seguridad. – Jennifer Glen, analista de IDC
¿Cuál es la finalidad de la clasificación de datos?
La clasificación de datos tiene múltiples aplicaciones y es fundamental para las iniciativas de privacidad, mitigación de riesgos, seguridad, gobernanza, descubrimiento y cumplimiento.
Con la tecnología adecuada y técnicas de clasificación automatizadas, Las empresas pueden encontrar y comprender todos sus datosConocer su ubicación, identificar su contenido y, en última instancia, tomar mejores decisiones al respecto. Estas decisiones pueden afectar la privacidad, la seguridad, la gobernanza o incluso todas ellas. Independientemente de su aplicación, una clasificación eficaz de datos es un punto de partida necesario.
La clasificación de datos permite a los usuarios, sin necesidad de abrir ni modificar ningún archivo, determinar si los datos contienen información sensible, crítica, personal, confidencial, restringida o regulada. Esto ayuda a las organizaciones a responder preguntas importantes como:
- donde se almacenan todos sus datos
- dónde residen sus datos más sensibles
- Qué contienen sus datos
- De quién son los datos
¿Por qué es importante la clasificación de datos?
Las organizaciones no pueden supervisar ni controlar datos que desconocen o que no pueden encontrar. No se pueden proteger los datos más sensibles del robo si se desconoce su ubicación. No se puede determinar qué tipos de datos deben permanecer en las instalaciones y cuáles deben migrarse a la nube si se desconoce su contenido. No se puede responder eficazmente a... DSARs Si no puede determinar a quién pertenecen sus datos.
Para optimizar la seguridad y reducir los costos asociados a las medidas de seguridad, una clasificación eficaz puede determinar cuáles son sus datos más valiosos para priorizar su protección. Mientras tanto, puede permitir que los datos menos valiosos residan en un entorno menos monitoreado y más asequible.
¿Cuáles son los niveles de clasificación de datos?
La clasificación de datos suele dividirse en varios niveles, cada uno con su propio nivel de sensibilidad. Los niveles de clasificación más comunes son:
- Confidencial: Este es el nivel más alto de sensibilidad e incluye información que, de divulgarse, podría perjudicar a la organización o al individuo. Esto incluye secretos comerciales, datos financieros e información personal sensible.
- Restringido: Este nivel de datos es sensible y requiere protección, pero no con el mismo grado que los datos confidenciales. Esto puede incluir información empresarial sensible, como planes de ventas y marketing.
- Interno: Se trata de datos importantes para la organización, pero que no son lo suficientemente sensibles como para requerir el mismo nivel de protección que los datos restringidos o confidenciales. Esto puede incluir informes y memorandos internos.
- Público: Este es el nivel más bajo de clasificación de datos e incluye información que se puede compartir libremente sin restricciones.
Requisitos de clasificación de datos
La clasificación y el etiquetado de datos es un paso necesario para construir cualquier programa de gobernanza, seguridad de la información o privacidad, y es un requisito previo para cumplir con la normativa del RGPD. CCPA, HIPAA, PCI o prácticamente cualquier estándar de cumplimiento local, global, federal o estatal.
Si bien algunas regulaciones requieren que las organizaciones mantengan ciertas categorías para datos clasificados (por ejemplo, SOC2 requiere una categoría para datos “confidenciales” y GDPR especifica etiquetas como “público”, “propietario”, “confidencial” e incluso “especial”), no todas las regulaciones requieren categorías específicas, y esto no es uniforme entre sí.
Mejores prácticas de clasificación de datos
La clasificación de datos es un proceso crucial que ayuda a las organizaciones a proteger la información confidencial del acceso no autorizado y el uso indebido. Para garantizar un sistema de clasificación de datos eficaz, siga estas prácticas recomendadas:
- Establecer políticas claras y concisas: Las organizaciones deben crear políticas que describan el proceso de clasificación de datos y las responsabilidades de los empleados. Estas políticas deben revisarse y actualizarse periódicamente para garantizar su pertinencia y eficacia a medida que la organización evoluciona.
- Capacitar a los empleados: Todos los empleados deben recibir capacitación sobre el proceso de clasificación de datos y la importancia de proteger la información confidencial. Esta capacitación debe ser continua para garantizar que los empleados estén al tanto de las mejores prácticas y los requisitos regulatorios más recientes.
- Automatizar la clasificación: Esto puede ayudar a agilizar el proceso y reducir el riesgo de error humano. Las herramientas de clasificación de aprendizaje automático pueden ayudar a las organizaciones a identificar con precisión los datos más importantes para ellas, basándose en diversos criterios como el tipo, política, regulación o estándar de la industria.
- Monitorear y revisar: Esto incluye la evaluación periódica de los datos para determinar su nivel de sensibilidad y la actualización de los controles implementados para protegerlos. Mediante la supervisión y revisión continuas del proceso de clasificación de datos, las organizaciones pueden anticiparse a las amenazas de seguridad en constante evolución y garantizar la protección constante de su información confidencial.
Tipos de clasificación de datos
Hay muchas formas en las que las organizaciones pueden clasificar sus datos, pero todas ellas, en última instancia, se pueden clasificar en dos modelos principales: clasificación manual y automatizada.
La clasificación manual requiere capacitar a los propietarios de datos para clasificar todos los datos de una empresa por categoría o etiqueta. Los procesos manuales no solo son muy costosos y lentos, sino que son imposibles de escalar ante el crecimiento exponencial de los tipos de datos, las fuentes y las regulaciones.
Además, como cualquier tarea repetitiva realizada por humanos, la clasificación manual es propensa a errores, lo que lleva a una clasificación incompleta o incorrecta.
Clasificación automatizada Ofrece resultados efectivos con menor costo y esfuerzo. Los procesos automatizados utilizan modelos de aprendizaje profundo entrenables que pueden escalar y analizar todos sus procesos. datos estructurados y no estructurados, en reposo y en movimiento. Esto le permite aplicar reglas de clasificación de datos de forma consistente y dinámica a medida que los datos avanzan a lo largo de su ciclo de vida.
El impacto del RGPD en la clasificación de datos
La clasificación de datos es un componente vital de la gestión de datos que permite a las organizaciones cumplir con normativas como el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD). El RGPD es un reglamento establecido por la Unión Europea que busca proteger la privacidad y los datos personales de los ciudadanos de la UE. Las organizaciones que gestionan datos personales de ciudadanos de la UE deben cumplir con el RGPD o se enfrentan a multas y sanciones considerables. Mediante la clasificación de datos, las organizaciones pueden categorizar los datos según su tipo, sensibilidad e importancia.
Esto permite a las organizaciones comprender el nivel de protección requerido para cada tipo de datos y garantiza su almacenamiento, procesamiento y transmisión seguros. De esta manera, pueden gestionar mejor sus datos, mejorar su seguridad y cumplir con los requisitos del RGPD, protegiendo así la privacidad de los datos personales.
Ejemplos de clasificación de datos
BigID aborda la clasificación de datos de forma diferente. Adopta un enfoque de descubrimiento profundo que abarca todos los aspectos: encuentra datos dondequiera que estén y los superpone según el contexto y la correlación para su clasificación.
El enfoque de clasificación de BigID extiende y mejora los métodos de clasificación tradicionales y al mismo tiempo amplía la cobertura sobre múltiples tipos de información confidencial, desde información de identificación personal hasta información de perfil e información confidencial más amplia.
Por ejemplo, un gran minorista en particular utiliza BigID para clasificar e identificar dónde residen datos confidenciales y críticos en su organización y cómo protegerlos.
La empresa ha estado utilizando BigID en una iniciativa global para descubrir y clasificar datos confidenciales, críticos y personales en sus más de 1200 fuentes de datos, y para más de 73 000 empleados. Con un inventario unificado de sus datos, el cliente ha puesto en marcha iniciativas de gobernanza más amplias.
Mejore las capacidades de clasificación de datos con BigID
La clasificación de datos constituye una gran parte de la base de cualquier iniciativa de privacidad, seguridad y gobernanza de datos, y por eso debe ser una alta prioridad para las organizaciones que desean proteger sus datos confidenciales y mantener el cumplimiento normativo.
Para gestionar y proteger adecuadamente datos valiosos, las empresas necesitan conocer sus datos, comprenderlos y poder responder fácilmente: qué son, dónde están y a quién pertenecen.
BigID ofrece una plataforma potente e intuitiva, así como una clasificación de datos altamente efectiva y fácil de usar que aprovecha el aprendizaje automático. Las organizaciones pueden identificar de forma rápida y automática datos sensibles y críticos en cientos de fuentes y crear estrategias de gobernanza de datos personalizadas para gestionar, supervisar y proteger todos sus datos.
La clasificación de datos con BigID se ve así:
Expresiones regulares y coincidencia de patrones
La clasificación tradicional basada en patrones se basa en expresiones regulares y patrones para encontrar coincidencias exactas en cadenas de datos. BigID ha modernizado este enfoque e incorporado identificadores de seguridad. Por ejemplo, las organizaciones pueden identificar puntos de datos de seguridad, como claves API, credenciales, tokens e incluso contraseñas comunes.
Clasificación contextual
BigID aprovecha Aprendizaje automático (ML) y reconocimiento de entidades nombradas (NER) para identificar automáticamente información confidencial y vincular esa instancia específica de información confidencial a una identidad o perfil individual.
Clasificador de archivos por tipo
Los modelos de aprendizaje automático clasifican automáticamente los documentos según el contenido y la estructura de un archivo, sin limitarse a ningún clasificador de datos específico. Estos modelos pueden reconocer tipos de archivos sensibles, como estados financieros o tarjetas de embarque.
Clasificación basada en políticas
BigID cuenta con bibliotecas de políticas integradas para ayudar a clasificar, administrar y proteger tipos específicos de datos mediante políticas. Esto permite a las organizaciones... crear flujos de trabajo en tipos específicos de datos, gestionar el acceso, supervisar el uso, y proteger datos confidenciales que puedan estar bajo ataque.
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