Важность классификации данных для предотвращения их потери

Инструменты и процессы для предотвращения потери данных помогают обеспечить защиту критически важных данных от несанкционированного доступа или вмешательства.

Основополагающей технологией, которая имеет критическое значение для предотвращения потери данных, является их классификация.
В этой статье мы расскажем о том, как классификация влияет на эффективность мер по предотвращению потери данных.

Компании часто надеются, что использование DLP-продукта закроет все задачи по защите данных. Несмотря на то, что DLP обеспечивают определённые меры безопасности, например, снижают риск попадания файла за пределы информационного периметра, они не являются исчерпывающим решением.

Вместо того чтобы концентрироваться только на защите данных от потери с помощью DLP-решений, необходимо обеспечить надежную основу для эффективного управления данными на протяжении всего их жизненного цикла. Для этого требуется выстроить грамотную классификацию данных, в чем помогают современные DCAP-решения.

Классификация данных — это процесс организации данных в соответствующие категории. Эти категории могут быть общими, такими как «Общедоступно», "Конфиденциально" или "Совершенно секретно", или конкретными, например, категориями, соответствующими нормативным требованиям ФЗ-152 или GDPR.

Классификация данных помогает повысить уровень информационной безопасности и обеспечить конфиденциальность данных. Так можно назначать надлежаще разрешения на доступ и применять меры защиты для различных типов данных. Например, регулярно выявлять чувствительные данные, которые подвергаются чрезмерному обращению.

Классификация данных помогает выявить чувствительную и критически важную информацию, что позволяет обеспечить ее хранение только в защищенных местах и применять различные правила доступа для снижения риска утечки данных, например, политику наименьших привилегий.

Точная классификация данных помогает свести к минимуму два противоположных, но одинаково опасных явления:

• DLP-решение может ограничить доступ к нечувствительным данным, которые были ошибочно отнесены к чувствительным. Это может снизить производительность работы и даже остановить бизнес-процессы.
• DLP может не заметить несанкционированных операций с чувствительными данными, которые были ошибочно классифицированы как нечувствительные, что увеличит риск взлома или утечки данных.

Некоторые DLP-решения основаны на ручной классификации — пользователь сам определяет, к какой категории относятся его файлы и другие данные. В этом случае возникает риск как упущений, так и ошибок: пользователи могут вообще не классифицировать данные, забывать проставлять метки или просто выбрать первый или самый простой тип классификации, чтобы сэкономить время.

Автоматизированное решение для классификации данных обеспечит надежные и стабильные результаты в масштабах всей компании и гарантирует, что DLP-решение работает с корректными метками.

Как говорилось выше, именно DCAP решения помогают выстроить профессиональную классификацию данных в компании. Система Makves DCAP обладает следующими ключевыми особенностями, обеспечивающими точность и согласованность классификации данных.

• Makves DCAP проводит классификацию данных в соответствии с международными и российскими стандартами и регуляторами.
• Редактор стандартов — для каждого стандарта задаются гибкие параметры поиска и классификации критически важных данных в соответствии со спецификой организации.
• Создание собственных стандартов — предоставляет сотрудникам возможность создавать и изменять стандарты в соответствии с потребностями организации.
• Алгоритмы верификации банковских и регистрационных данных – Makves DCAP поддерживает более 10 алгоритмов проверки: Luhn, IBAN, СНИЛС, ИНН и другие. Применение новых алгоритмов помогает уменьшить количество ложных срабатываний в десятки раз.

Успех любой стратегии по предотвращению потери данных зависит от правильного управления данными и их точной классификации. Точное знание типов конфиденциальной информации позволит DLP-решениям работать более эффективно, максимизируя ценность инвестиций.