Classification des données Il s’agit de comprendre et d’organiser les données en catégories et types définis qui sont pertinents pour une organisation spécifique.
Classification des données par sensibilité, une politique ou un autre attribut permet aux organisations d'identifier, d'organiser, de protéger, de gérer et de signaler les données tout au long de leur cycle de vie. respecter la conformité réglementaire et d’autres besoins commerciaux. La classification des données établit un lien clair entre les initiatives de confidentialité et de sécurité. – Jennifer Glen, analyste chez IDC
Quel est le but de la classification des données ?
La classification des données a de multiples applications et est essentielle aux initiatives de confidentialité, d’atténuation des risques, de sécurité, de gouvernance, de découverte et de conformité.
Avec la bonne technologie et des techniques de classification automatisées, les entreprises peuvent trouver et comprendre toutes leurs données, savoir où elles se trouvent, identifier leur contenu et, in fine, prendre de meilleures décisions à leur sujet. Ces décisions peuvent avoir une incidence sur la confidentialité, la sécurité, la gouvernance, ou sur tous ces aspects. Quelle que soit son application, une classification efficace des données est un point de départ indispensable.
La classification des données permet aux utilisateurs, sans ouvrir ni modifier un fichier, de déterminer si les données contiennent des informations sensibles, critiques, personnelles, confidentielles, restreintes ou réglementées. Cela aide les organisations à répondre à des questions importantes telles que :
- où toutes leurs données sont stockées
- où résident leurs données les plus sensibles
- ce que contiennent leurs données
- à qui appartiennent les données
Pourquoi la classification des données est-elle importante ?
Les organisations ne peuvent ni surveiller ni contrôler les données dont elles ignorent l'existence, ni trouver l'accès. Impossible de protéger ses données les plus sensibles contre le vol si l'on ignore leur emplacement. Impossible de déterminer quels types de données doivent rester sur site et lesquels doivent être transférés vers le cloud si l'on ignore leur contenu. Impossible de réagir efficacement face à ces menaces. DSARs si vous ne parvenez pas à déterminer à qui appartiennent vos données.
Pour optimiser la sécurité et réduire les coûts liés aux mesures de sécurité, une classification efficace permet d'identifier les données les plus précieuses et de prioriser leur protection. Parallèlement, vous pouvez conserver les données moins précieuses dans un environnement moins surveillé et plus abordable.
Quels sont les niveaux de classification des données ?
La classification des données est généralement divisée en plusieurs niveaux, chacun ayant son propre degré de sensibilité. Les niveaux de classification les plus courants sont :
- Confidentiel: Il s'agit du niveau de sensibilité le plus élevé. Il inclut les informations dont la divulgation pourrait porter préjudice à l'organisation ou à l'individu. Cela inclut les secrets commerciaux, les données financières et les informations personnelles sensibles.
- Limité: Ce niveau de données est sensible et nécessite une protection, mais pas autant que les données confidentielles. Il peut s'agir d'informations commerciales sensibles, telles que les plans de vente et de marketing.
- Interne: Il s'agit de données importantes pour l'organisation, mais pas suffisamment sensibles pour nécessiter le même niveau de protection que les données restreintes ou confidentielles. Il peut s'agir de rapports et de notes internes.
- Publique: Il s’agit du niveau le plus bas de classification des données et comprend des informations qui peuvent être librement partagées sans aucune restriction.
Exigences en matière de classification des données
La classification et l'étiquetage des données sont une étape nécessaire à la mise en place de tout programme de gouvernance, de sécurité de l'information ou de confidentialité - et constituent une condition préalable à la conformité réglementaire du RGPD. CCPA, HIPAA, PCI ou à peu près n’importe quelle norme de conformité locale, mondiale, fédérale ou étatique.
Bien que certaines réglementations exigent que les organisations conservent certaines catégories pour les données classifiées (par exemple, SOC2 exige une catégorie pour les données « confidentielles » et le RGPD spécifie des étiquettes telles que « public », « propriétaire », « confidentiel » et même « spécial »), toutes les réglementations n'exigent pas de catégories spécifiques — et cela n'est pas cohérent d'une réglementation à l'autre.
Meilleures pratiques de classification des données
La classification des données est un processus crucial qui aide les organisations à protéger les informations sensibles contre les accès non autorisés et les utilisations abusives. Pour garantir l'efficacité de votre système de classification des données, suivez les bonnes pratiques suivantes :
- Établir des politiques claires et concises : Les organisations doivent créer des politiques décrivant le processus de classification des données et les responsabilités des employés. Ces politiques doivent être revues et mises à jour régulièrement afin de garantir leur pertinence et leur efficacité au fil de l'évolution de l'organisation.
- Former les employés : Tous les employés doivent être formés au processus de classification des données et à l'importance de la protection des informations sensibles. Cette formation doit être continue afin de garantir que les employés soient informés des dernières bonnes pratiques et exigences réglementaires.
- Automatiser la classification : Cela peut contribuer à rationaliser le processus et à réduire le risque d'erreur humaine. Les outils de classification basés sur l'apprentissage automatique peuvent aider les organisations à identifier avec précision les données les plus importantes pour elles, en fonction de divers critères tels que le type, politique, réglementation ou norme industrielle.
- Surveiller et réviser : Cela implique d'évaluer régulièrement les données afin de déterminer leur niveau de sensibilité et de mettre à jour les contrôles mis en place pour les protéger. En surveillant et en révisant en permanence le processus de classification des données, les organisations peuvent anticiper l'évolution des menaces de sécurité et garantir la protection permanente de leurs informations sensibles.
Types de classification des données
Les organisations disposent de plusieurs façons de classer leurs données, mais elles relèvent toutes de deux modèles principaux : la classification manuelle et la classification automatisée.
La classification manuelle nécessite de former les propriétaires de données à classer toutes les données d'une entreprise par catégorie ou par étiquette. Les processus manuels sont non seulement très coûteux et chronophages, mais ils sont également impossibles à adapter à la croissance exponentielle des types de données, des sources et des réglementations.
De plus, comme toute tâche répétitive effectuée par des humains, la classification manuelle est sujette à des erreurs, conduisant à une classification incomplète ou incorrecte.
Classification automatisée Fournit des résultats efficaces à moindre coût et avec moins d'efforts. Les processus automatisés utilisent des modèles d'apprentissage profond, adaptables et capables d'analyser l'ensemble de vos données. données structurées et non structurées, au repos et en mouvement. Cela vous permet d'appliquer des règles de classification des données de manière cohérente et dynamique à mesure que les données se déplacent tout au long de leur cycle de vie.
Impacts du RGPD sur la classification des données
La classification des données est un élément essentiel de la gestion des données, permettant aux organisations de se conformer à des réglementations telles que le Règlement général sur la protection des données (RGPD). Le RGPD est un règlement instauré par l'Union européenne visant à protéger la vie privée et les données personnelles des citoyens de l'UE. Les organisations qui traitent des données personnelles de citoyens de l'UE doivent se conformer au RGPD, sous peine d'amendes et de sanctions importantes. Grâce à la classification des données, les organisations peuvent catégoriser les données selon leur type, leur sensibilité et leur importance.
Cela permet aux organisations de comprendre le niveau de protection requis pour chaque type de données et de garantir leur stockage, leur traitement et leur transmission en toute sécurité. Ce faisant, elles peuvent mieux gérer leurs données, améliorer leur sécurité et se conformer aux exigences du RGPD, protégeant ainsi la confidentialité des données personnelles.
Exemples de classification des données
BigID aborde la classification des données différemment. Il adopte une approche de découverte approfondie et globale : il recherche les données où qu'elles se trouvent et les superpose en contexte et en corrélation pour la classification.
L'approche de classification de BigID étend et améliore les méthodes de classification traditionnelles tout en élargissant la couverture à plusieurs types d'informations sensibles, des informations personnellement identifiables aux informations de profil en passant par des informations sensibles plus larges.
Par exemple, un grand détaillant utilise BigID pour classer et identifier où se trouvent les données sensibles et critiques dans son organisation, et comment les protéger.
L'entreprise utilise BigID dans le cadre d'une initiative mondiale visant à identifier et classer les données sensibles, critiques et personnelles de ses plus de 1 200 sources de données, et de plus de 73 000 employés. Grâce à un inventaire unifié de ses données, le client a lancé des initiatives de gouvernance plus vastes.
Améliorez les capacités de classification des données avec BigID
La classification des données constitue une part importante du fondement de toute initiative de confidentialité, de sécurité et de gouvernance des données. Elle doit donc être une priorité absolue pour les organisations qui souhaitent protéger leurs données sensibles et maintenir la conformité réglementaire.
Pour gérer et sécuriser correctement les données précieuses, les entreprises doivent connaître leurs données, les comprendre et être en mesure de répondre facilement aux questions suivantes : de quoi s'agit-il, où se trouvent-elles et à qui appartiennent-elles ?
BigID offre une plateforme puissante et intuitive, ainsi qu'une classification des données très efficace et facile à utiliser, qui s'appuie sur l'apprentissage automatique. Les organisations peuvent identifier rapidement et automatiquement les données sensibles et critiques parmi des centaines de sources et élaborer des stratégies de gouvernance des données sur mesure pour gérer, surveiller et protéger l'ensemble de leurs données.
La classification des données avec BigID ressemble à ceci :
Expression régulière et correspondance de motifs
La classification traditionnelle, basée sur des modèles, s'appuie sur des expressions régulières et des modèles pour trouver des correspondances exactes dans des chaînes de données. BigID a modernisé cette approche et ajouté des identifiants de sécurité. Par exemple, les organisations peuvent identifier des points de données axés sur la sécurité, tels que les clés API, les identifiants, les jetons et même les mots de passe courants.
Classification contextuelle
BigID s'appuie sur Apprentissage automatique (ML) et reconnaissance d'entités nommées (NER) pour identifier automatiquement les informations sensibles et lier cette instance spécifique d'informations sensibles à une identité ou à un profil individuel.
Classificateur de fichiers par type
Les modèles d'apprentissage automatique classent automatiquement les documents en fonction de leur contenu et de leur structure, sans se limiter à un classificateur de données spécifique. Ces modèles peuvent reconnaître des types de fichiers sensibles comme les relevés financiers ou les cartes d'embarquement.
Classification basée sur les politiques
BigID intègre des bibliothèques de politiques pour faciliter la classification, la gestion et la protection de types de données spécifiques selon des politiques. Cela permet aux organisations de créer des flux de travail sur des types de données spécifiques, gérer l'accès, surveiller l'utilisation, et protéger les données sensibles qui pourraient être attaquées.
Planifier une démonstration pour en savoir plus sur la façon dont BigID peut vous aider à connaître vos données avec Classification basée sur le ML.
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