dataklassifisering

BY admin
|

dataklassifisering er prosessen med å organisere data i kategorier som gjør det enkelt å hente, sortere og lagre for fremtidig bruk.

et godt planlagt dataklassifiseringssystem gjør det enkelt å finne og hente viktige data. Dette kan være av særlig betydning for risikostyring, juridisk oppdagelse og etterlevelse. Skriftlige prosedyrer og retningslinjer for dataklassifiseringspolicyer bør definere hvilke kategorier og kriterier organisasjonen skal bruke til å klassifisere data og angi roller og ansvar for ansatte i organisasjonen når det gjelder dataforvaltning. Når en dataklassifiseringsordning er opprettet, må sikkerhetsstandarder som angir passende håndteringspraksis for hver kategori, og lagringsstandarder som definerer dataens livssykluskrav, tas opp.

Formål med dataklassifisering

i tillegg til å gjøre data enklere å finne og hente, gjør et nøye planlagt dataklassifiseringssystem også viktige data enkle å manipulere og spore. Mens en kombinasjon av alle følgende attributter kan oppnås, fokuserer de fleste bedrifter og datapersonell på et bestemt mål når de nærmer seg et dataklassifiseringsprosjekt. De vanligste målene inkluderer, men er ikke begrenset til følgende:

  • Konfidensialitet. Et klassifiseringssystem som verdsetter konfidensialitet over andre attributter, vil for det meste fokusere på sikkerhetstiltak, inkludert brukertillatelser og kryptering.
  • Integritet av data. Et system som fokuserer på dataintegritet vil kreve mer lagring, brukertillatelser og riktige kanaler for tilgang.
  • Tilgjengelighet av data. Når sikkerhet og integritet ikke trenger å bli perfeksjonert, er det enklest å gjøre data lettere tilgjengelig for brukerne.

Viktigheten av dataklassifisering

dataklassifisering er en måte å sikre at et selskap eller en organisasjon er i samsvar med selskapets, lokale eller føderale retningslinjer for datahåndtering og en måte å forbedre og maksimere datasikkerhet.

Vanlige trinn i dataklassifisering

vanligvis trenger ikke alle data å bli klassifisert, og noen er enda bedre ødelagt. Det er viktig å begynne med å prioritere hvilke typer data som må gå gjennom klassifiserings-og omklassifiseringsprosessene.

deretter lager datavitenskapere og andre fagfolk et rammeverk for å organisere dataene. De tilordner metadata eller andre koder til informasjonen, noe som gjør at maskiner og programvare umiddelbart kan sortere den i forskjellige grupper og kategorier. Det er viktig å opprettholde ved hvert trinn at alle dataklassifiseringsordninger overholder selskapets retningslinjer, samt lokale og føderale forskrifter rundt håndtering av dataene.

i tillegg må selskapene alltid vurdere de etiske og personvernpraksisene som best reflekterer deres standarder og forventningene til kunder og kunder:

  • Skann. Dette trinnet innebærer å ta lager av en hel database og lage en digital spillplan for å takle organisasjonsprosessen.
  • Identifisere. Alt fra filtype til tegn enheter til størrelsen på pakker med data kan brukes til å sortere informasjonen i søkbare, sorterbare kategorier.
  • Separat. Når dataene er kategorisert med et system som datavitenskapens profesjonelle implementerer, kan det skilles av disse kategoriene når systemet kalles for å hente dem opp.

Uautorisert avsløring av informasjon som faller inn under en av de beskyttede kategoriene i et selskaps dataklassifiseringssystemer, er sannsynligvis et brudd på protokollen, og i noen land kan det til og med betraktes som en alvorlig forbrytelse. For å håndheve riktige protokoller må de beskyttede dataene først sorteres inn i sin sensitivitetskategori.

dataklassifisering kan brukes til å videre kategorisere strukturerte data, men det er en spesielt viktig prosess for å få mest mulig ut av ustrukturerte data ved å maksimere nytten for en organisasjon.

typer dataklassifisering

i dataprogrammering er filparsing en metode for å dele informasjonspakker i mindre underpakker, noe som gjør dem lettere å flytte, manipulere og kategorisere eller sortere. Ulike parsing stiler hjelpe et system for å finne ut hva slags informasjon er input. For eksempel, datoer er delt opp etter dag, måned eller år, og ord kan være atskilt med mellomrom.

innen dataklassifisering er det mange typer intervaller som kan brukes, inkludert, men ikke begrenset til følgende:

  • Manuelle intervaller. Bruk av manuelle intervaller innebærer at et menneske går gjennom hele datasettet og går inn i klassepauser ved å observere hvor de gir mest mening. Dette er et helt fint system for mindre datasett, men kan vise seg problematisk for større samlinger av informasjon.
  • Definerte intervaller. Definerte intervaller angir et antall tegn som skal inkluderes i en pakke. For eksempel kan informasjon deles inn i mindre pakker hver tredje enhet.
  • Like intervaller. Like intervaller deler et helt datasett inn i et bestemt antall grupper, og fordeler mengden informasjon over disse gruppene jevnt.
  • Antall. Bruke quantiles innebærer å sette inn et antall dataverdier tillatt per klassetype.
  • Naturlige pauser. Programmer kan bestemme hvor store endringer i dataene skjer alene og bruke disse indikatorene som en måte å bestemme hvor de skal bryte opp dataene.
  • Geometriske intervaller. For geometriske intervaller er det samme antall enheter tillatt per klassekategori.
  • standardavviksintervaller. Disse bestemmes av hvor mye attributtene til en oppføring er forskjellig fra normen. Det er satt tallverdier for å vise hver oppføring avvik.
  • Egendefinerte områder. Tilpassede områder kan opprettes og settes av en bruker og endres når som helst.

Klassifisering Er en viktig del av datastyring som varierer litt fra datakarakterisering. Klassifisering handler om sortering av informasjon og data, mens kategorisering innebærer de faktiske systemene som holder denne informasjonen og dataene.

det er visse dataklassifiseringsstandardkategorier. Hver av disse standardene kan ha føderale og lokale lover om hvordan de må håndteres. De inkluderer følgende:

  • Offentlig informasjon. Denne standarden opprettholdes av statlige institusjoner og gjenstand for avsløring som en del av visse lover.
  • Konfidensiell informasjon. Dette kan ha juridiske begrensninger om måten det håndteres på, eller det kan være andre konsekvenser rundt måten det håndteres på.
  • Sensitiv informasjon. Dette er all informasjon som er lagret eller håndtert av statlige institusjoner som inkluderer autorisasjonskrav og andre stive regler rundt bruken.
  • Personlig informasjon. Generelt anses folks personlige opplysninger som beskyttet av loven, og det må håndteres i henhold til visse protokoller og regler for riktig bruk. Noen ganger er det hull mellom de moralske kravene og moderne lovgivende beskyttelse for deres bruk.

et regulært uttrykk er en ligning som brukes til raskt å trekke data som passer til en bestemt kategori, noe som gjør det enklere å kategorisere all informasjon som faller innenfor de bestemte parametrene.

Ulike verktøy kan brukes i dataklassifisering, inkludert databaser, business intelligence-programvare og standard datahåndteringssystemer. Noen eksempler på business intelligence-programvare som brukes av selskaper for dataklassifisering inkluderer Google Data Studio, Databox, Visme og SAP Lumira.

Fordeler med dataklassifisering

bruk av dataklassifisering hjelper organisasjoner med å opprettholde konfidensialiteten, enkel tilgang og integriteten til dataene sine. Det bidrar også til å redusere faren for at ustrukturert sensitiv informasjon blir sårbar for hackere, og det sparer bedrifter fra bratte datalagringskostnader. Lagring av store mengder uorganiserte data er dyrt og kan også være en forpliktelse.

GDPR (EUS Generelle Databeskyttelsesforordning)

EUS Generelle Databeskyttelsesforordning (GDPR) er et sett med internasjonale retningslinjer som er opprettet for å hjelpe bedrifter og institusjoner med å håndtere konfidensielle eller sensitive data nøye og respektfullt. Den består av syv veiledende prinsipper: rettferdighet, begrenset omfang, minimerte data, nøyaktighet, lagringsbegrensninger, rettigheter og integritet. Det er svært bratte straffer for ikke å overholde disse standardene i enkelte land.

Eksempler på dataklassifisering

En rekke forskjellige kategorilister kan brukes på informasjonen i et system. Disse kvalifikasjonslistene er også kjent som dataklassifiseringsordninger. En måte å klassifisere følsomhetskategorier på kan omfatte klasser som hemmelig, konfidensielt, kun forretningsbruk og offentlig. En organisasjon kan også bruke et system som klassifiserer informasjon som basert på typen kvaliteter den driller ned i. Typer informasjon kan for eksempel være innholdsinformasjon som går inn i filene på jakt etter bestemte egenskaper. Kontekstbasert klassifisering undersøker applikasjoner, brukere, geografisk plassering eller skaperinformasjon om applikasjonen. Bruker klassifisering er basert på hva en sluttbruker velger å opprette, redigere og gjennomgå.

Dataklassifisering

som en del av å opprettholde en prosess for å holde dataklassifiseringssystemer så effektive som mulig, er det viktig for en organisasjon å kontinuerlig oppdatere klassifiseringssystemet ved å omfordele verdiene, områdene og utgangene for å oppfylle organisasjonens klassifiseringsmål mer effektivt.

Regresjonsalgoritme vs. klassifiseringsalgoritme

både regresjons-og klassifiseringsalgoritmer er standard datastyringsstiler. Når det gjelder å organisere data, faller de største forskjellene mellom regresjons-og klassifiseringsalgoritmer innenfor typen forventet utgang. For alle systemer som vil produsere et enkelt sett med potensielle resultater innenfor et begrenset område, er klassifiseringsalgoritmer ideelle. Når resultatene av en algoritme er kontinuerlige, for eksempel en utgang av tid eller lengde, er det mer effektivt å bruke en regresjonsalgoritme eller lineær regresjonsalgoritme.