Veri Sınıflandırma nedir?

Veri sınıflandırma, kurumların çeşitli bilgi varlıklarını belgelerin içeriklerine ve bu belgelere erişmesi gereken kitlelere göre kategorize ettiği bir veri yönetimi sürecidir [1]. Bu kurumlar, bu süreci kolaylaştırmak için güvenlik politikaları uygulayabilir.

Bilgi yönetimi yaşam çevriminin önemli bir parçası olan veri sınıflandırma, kurumların bilgi erişimi ve paylaşımını hızla ve güvenle yapmasını sağlar. Doğru kategorizasyon, ayrıca uyumu artırır ve kurumların GDPR, HIPAA, FERPA ve diğer veri koruma düzenlemelerine uymasına yardımcı olur.

Veri sınıflandırma önemlidir çünkü kurumların verilerini daha etkin ve doğru şekilde yönetmesini sağlar. Bu tür kurumlar, farklı kanallara (ağ veya bulut uygulamaları) veya konumlara (ağ sunucuları, klasörler ve sabit sürücüler) dağılmış bilgi varlıklarına sahip olabilir ve bu da bilgi görünürlüğünü ve erişimi zorlaştırabilir. Veri sınıflandırma, kurumların hassas verilerin nerede bulunduğunu kolaylıkla belirlemesine yardımcı olur, bu kritik verilerin doğru etiketlenmesini kolaylaştırır ve bilgi erişimi ve/veya paylaşımı için koruma sağlar.

Verilerini sınıflandıran kurumlar, aynı zamanda hassas ve değerli bilgileri daha iyi yönetebildikleri için güvenliği de iyileştirmiş olur [2]. Dolayısıyla; veri sınıflandırma, veri ihlali veya diğer siber saldırıların gerçekleşme ihtimalini azaltabilir.

Why classify data? In addition to making information easier to locate, it comprises an essential element in cybersecurity best practices. One of the greatest benefits of data classification is that you can tag progressively more sensitive types of data and use the categories to determine automated security responses to attempts to access, transmit or copy data. 

Depending upon the level of risk, this may involve restricting access or simply auditing an interaction so it is available for future review. By ensuring that security teams know where to find sensitive information and by putting rules in place about who is allowed to access it, you can prevent or contain data breaches and keep unauthorized users away from resources they shouldn’t have. Proper data classification practices are necessary for maintaining a strong security posture.
 

Genelde, kurumlarda veri sınıflandırmadan sorumlu kişi Bilgi Teknolojilerinden Sorumlu Başkan (CIO) veya Bilgi Teknolojilerinden ve Güvenlikten Sorumlu Başkandır (CISO). CIO veya CISO, yönetim, İK, satış veya finans gibi farklı departmanlarla birlikte hareket ederek, bilgi varlıklarının güvenli, erişilebilir ve yerel ve federal kanun ve düzenlemelere uygun olmasını sağlayacaktır. Bir veri sınıflandırma lideri olabilse de kurumlar tüm organizasyondaki kilit paydaşları bu sürece dahil etmelidir [4]. Böylece, veri sınıflandırma süreçlerini daha efektif bir şekilde benimseyebilirler.

Veri sınıflandırma, başlangıçta bir maliyet getirebilse de kurumlara yatırım getirisi de sağlayabilir. Örneğin, bilgi sorumluları, güvenliği, erişilebilirliği ve uyumu artırmak için verileri sabit sürücülerden buluta taşımak zorunda kalabilir. Ancak, iyi veri sınıflandırma araçları, kurumları maliyetli uyumsuzluk cezalarından koruyabilir.

Sağlık sektöründe, federal hükumet tekrarlı ihlallerde bir yıl içerisinde 1,5 milyon $’ı geçmemek kaydıyla kurumlara veri koruma ihlalleri için 100 ila 50.000 $ para cezası uygulayabilir.

Kullanıcıların verileri kullanımının ve verinin hassasiyetinin zaman içinde değişmesinden dolayı, veri sınıflandırmanın ince ayar ve süreç değişiklikleri gerektiren sürekli bir süreç olduğunu unutmayın.

Kurumlar, daha efektif veri sınıflandırma için aşağıdaki adımları atmalıdır:

• Kritik IP’lerin veya düzenlemeye tabi verilerin nerede bulunduğunu belirlemek; ör. sabit sunucular, veri tabanları, ağ dosyaları, klasörler, bulut uygulamaları, vb.
• Veri kategorilerini tanımlamak - Karmaşık veya aşırı kapsamlı sınıflandırma şemalarından kaçınarak süreci basit tutun [4]
• En değerli verileri tespit edin ve bu hassas bilgileri korumak için veri sınıflandırma ve etiketleme otomasyon araçları gibi teknolojilerden faydalanın.
• Mevcut ve yeni çalışanları hassas verilerin nasıl işlenmesi gerektiği konusunda eğitin ve sürekli güvenlik farkındalığı için gereken araç ve kaynakları sağlayın.
• Yerel, eyalet ve federal veri koruma yasa ve düzenlemelerine uyun ve uymamanın getirdiği cezaları anlayın.
• Kullanıcıların kurum içerisindeki kritik IP veya düzenlemeye tabi veriler için katkı sağlayabilecek ve sorumluluk alabilecek şekilde güçlendirildiği bir veri sınıflandırma stratejisi oluşturun.

Kaynaklar:

[1] https://doit.missouri.edu/services/it-pro-services/register-it/data-classification/

[2] www.cbronline.com/what-is/data-classification-explained/

[3] www.truevault.com/resources/compliance/how-much-do-hipaa-violations-cost

[4] www.forrester.com/report/Rethinking+Data+Discovery+And+Classification+Strategies/-/E-RES85842

Getting the most out of data classification requires taking proactive measures in several areas. These include:

• Identification – Find where your sensitive data resides, including cloud repositories and physical hard drives, and take any necessary immediate steps to secure them with encryption, physical access controls, etc.
• Organization – Come up with the scheme that you will use to organize data into categories. Don’t get overly elaborate; the fewer categories you use, the more effective your classification activities will be.
• Training – Empower employees to take a role in tagging data and placing it in the proper place based on its category. The more people who have a role in the process, the more stringent your training needs to be to make sure that human error doesn’t compromise your efforts.
• Compliance – Go to the effort of understanding the applicable data security and data privacy regulations for your operations, along with the penalties for noncompliance. See below for more about regulatory compliance.
• Solutions – Locate the data classification solution that best suits your organization. In many cases it can be best to utilize a comprehensive data security platform that can assist with data discovery, classification and prioritization instead of patching together different solutions from various vendors.

If your organization has a global footprint, there are likely multiple regulations dictating how you are expected to care for your data. Take time to understand the requirements of applicable regulations, which may include GDPR, HIPAA or PCI DSS. Especially when it comes to PII and Personal Health Information (PHI), your data classification practices should be drawn up in line with pertinent regulations. These will often impact where sensitive data is stored and how quickly it can be retrieved on demand. A good data classification solution can help you to anticipate your regulatory needs and respond quickly to audits and information requests.

You can increase the accuracy and efficiency of your data classification practices with Forcepoint Data Classification. This solution leverages Machine Learning (ML) and Artificial Intelligence (AI) to more accurately classify unstructured data, all while covering the broadest range of data types in the industry. You can increase the increase the speed and efficiency of data classification to reduce false positives and spend more time on legitimate data security incidents.

And when you integrate Forcepoint Data Classification with Forcepoint Data Loss Prevention (DLP), you can select the requirements and criteria for data classification to easily deploy Forcepoint Data Classification into Forcepoint DLP and Forcepoint ONE integrated DLP policies