dataklassificering

BY admin
|

dataklassificering är processen att organisera data i kategorier som gör det enkelt att hämta, sortera och lagra för framtida bruk.

ett välplanerat dataklassificeringssystem gör det enkelt att hitta och hämta viktiga data. Detta kan vara av särskild betydelse för riskhantering, juridisk upptäckt och efterlevnad. Skriftliga rutiner och riktlinjer för dataklassificeringspolicyer bör definiera vilka kategorier och kriterier organisationen ska använda för att klassificera data och specificera roller och ansvar för anställda inom organisationen när det gäller dataförvaltning. När ett dataklassificeringsschema har skapats måste säkerhetsstandarder som anger lämpliga hanteringsmetoder för varje kategori och lagringsstandarder som definierar datas livscykelkrav hanteras.

syftet med dataklassificering

förutom att göra data lättare att hitta och hämta, gör ett noggrant planerat dataklassificeringssystem också viktiga data lätt att manipulera och spåra. Medan en kombination av alla följande attribut kan uppnås, fokuserar de flesta företag och dataproffs på ett visst mål när de närmar sig ett dataklassificeringsprojekt. De vanligaste målen inkluderar men är inte begränsade till följande:

  • Sekretess. Ett klassificeringssystem som värderar Sekretess över andra attribut kommer främst att fokusera på säkerhetsåtgärder, inklusive användarbehörigheter och kryptering.
  • dataintegritet. Ett system som fokuserar på dataintegritet kommer att kräva mer lagring, användarbehörigheter och korrekta åtkomstkanaler.
  • tillgång till data. När säkerhet och integritet inte behöver fulländas är det lättast att göra data mer lättillgängliga för användarna.

betydelsen av dataklassificering

dataklassificering är ett sätt att vara säker på att ett företag eller en organisation överensstämmer med företagets, lokala eller federala riktlinjer för datahantering och ett sätt att förbättra och maximera datasäkerheten.

vanliga steg för dataklassificering

oftast behöver inte alla data klassificeras, och vissa förstörs ännu bättre. Det är viktigt att börja med att prioritera vilka typer av data som behöver gå igenom klassificerings-och omklassificeringsprocesserna.

därefter skapar datavetenskapare och andra yrkesverksamma ett ramverk för att organisera data. De tilldelar metadata eller andra taggar till informationen, vilket gör det möjligt för maskiner och programvara att omedelbart Sortera den i olika grupper och kategorier. Det är viktigt att vid varje steg upprätthålla att alla dataklassificeringssystem följer företagets policy samt lokala och federala bestämmelser kring hanteringen av data.

dessutom måste företag alltid överväga de etiska och sekretesspraxis som bäst återspeglar deras standarder och kundernas och kundernas förväntningar:

  • skanna. Detta steg innebär att ta reda på en hel databas och göra en digital spelplan för att ta itu med organisationsprocessen.
  • identifiera. Allt från filtyp till teckenenheter till storleken på datapaket kan användas för att sortera informationen i sökbara, sorterbara kategorier.
  • separat. När data kategoriseras med ett system som Data science professional implementerar, kan den separeras av dessa kategorier när systemet kallas för att ta upp dem.

obehörigt utlämnande av information som faller inom en av de skyddade kategorierna i ett företags dataklassificeringssystem är sannolikt ett brott mot protokollet och kan i vissa länder till och med betraktas som ett allvarligt brott. För att upprätthålla korrekta protokoll måste de skyddade uppgifterna först sorteras i sin känslighetskategori.

dataklassificering kan användas för att ytterligare kategorisera strukturerad data, men det är en särskilt viktig process för att få ut mesta möjliga av ostrukturerad data genom att maximera dess användbarhet för en organisation.

typer av dataklassificering

i datorprogrammering är filparsning en metod för att dela informationspaket i mindre delpaket, vilket gör dem lättare att flytta, manipulera och kategorisera eller sortera. Olika analysstilar hjälper ett system att avgöra vilken typ av information som matas in. Till exempel, datum delas upp efter dag, månad eller år, och ord kan separeras med mellanslag.

inom dataklassificering finns det många typer av intervall som kan tillämpas, inklusive men inte begränsat till följande:

  • manuella intervaller. Att använda manuella intervaller innebär att en människa går igenom hela datamängden och går in i klassavbrott genom att observera var de är mest vettiga. Detta är ett helt fint system för mindre datamängder, men kan vara problematiskt för större Informationssamlingar.
  • definierade intervaller. Definierade intervall anger ett antal tecken som ska ingå i ett paket. Till exempel kan information delas upp i mindre paket var tredje enhet.
  • lika intervall. Lika intervall dela en hel datamängd i ett visst antal grupper, fördela mängden information över dessa grupper jämnt.
  • kvantiler. Att använda kvantiler innebär att man ställer in ett antal datavärden som tillåts per klasstyp.
  • naturliga raster. Program kan avgöra var stora förändringar i data sker på egen hand och använda dessa indikatorer som ett sätt att bestämma var att bryta upp data.
  • Geometriska intervaller. För geometriska intervaller är samma antal enheter tillåtna per klasskategori.
  • Standardavvikelseintervall. Dessa bestäms av hur mycket attributen för en post skiljer sig från normen. Det finns inställda talvärden för att visa varje posts avvikelser.
  • anpassade intervall. Anpassade intervall kan skapas och ställas in av en användare och ändras när som helst.

klassificering är en viktig del av datahantering som varierar något från datakarakterisering. Klassificering handlar om att sortera information och data, medan kategorisering innebär de faktiska system som håller den informationen och data.

det finns vissa dataklassificeringsstandardkategorier. Var och en av dessa standarder kan ha federala och lokala lagar om hur de behöver hanteras. De inlcude följande:

  • offentlig information. Denna standard upprätthålls av statliga institutioner och är föremål för offentliggörande som en del av vissa lagar.
  • konfidentiell information. Detta kan ha lagliga begränsningar för hur det hanteras, eller det kan finnas andra konsekvenser kring hur det hanteras.
  • känslig information. Detta är all information som lagras eller hanteras av statliga institutioner som inkluderar tillståndskrav och andra styva regler kring dess användning.
  • personlig information. I allmänhet anses människors personliga information vara skyddad enligt lag, och den måste hanteras enligt vissa protokoll och regler för korrekt användning. Ibland finns det luckor mellan de moraliska kraven och samtida lagstiftningsskydd för deras användning.

ett reguljärt uttryck är en ekvation som används för att snabbt dra Alla data som passar en viss kategori, vilket gör det lättare att kategorisera all information som faller inom dessa särskilda parametrar.

olika verktyg kan användas i dataklassificering, inklusive databaser, business intelligence-programvara och standarddatahanteringssystem. Några exempel på business intelligence-programvara som används av företag för dataklassificering inkluderar Google Data Studio, Databox, Visme och SAP Lumira.

fördelar med dataklassificering

att använda dataklassificering hjälper organisationer att upprätthålla konfidentialiteten, enkel åtkomst och integritet för sina data. Det bidrar också till att minska risken för att ostrukturerad känslig information blir sårbar för hackare, och det sparar företag från branta datalagringskostnader. Att lagra stora mängder oorganiserad data är dyrt och kan också vara en skuld.

GDPR (EU: s allmänna dataskyddsförordning)

EU: s allmänna dataskyddsförordning (GDPR) är en uppsättning internationella riktlinjer som skapats för att hjälpa företag och institutioner att hantera konfidentiella eller känsliga uppgifter noggrant och respektfullt. Den består av sju vägledande principer: rättvisa, begränsad omfattning, minimerad data, noggrannhet, lagringsbegränsningar, rättigheter och integritet. Det finns mycket branta påföljder för att inte följa dessa standarder i vissa länder.

exempel på dataklassificering

ett antal olika kategorilistor kan tillämpas på informationen i ett system. Dessa förteckningar över kvalifikationer kallas också dataklassificeringssystem. Ett sätt att klassificera känslighetskategorier kan inkludera klasser som hemlig, konfidentiell, endast affärsanvändning och offentlig. En organisation kan också använda ett system som klassificerar information som baserat på vilken typ av egenskaper det borrar ner i. Till exempel kan typer av information vara innehållsinformation som går in i filerna och letar efter vissa egenskaper. Kontextbaserad klassificering undersöker applikationer, användare, geografisk plats eller skaparinformation om applikationen. Användarklassificering baseras på vad en slutanvändare väljer att skapa, redigera och granska.

Data omklassificering

som en del av att upprätthålla en process för att hålla dataklassificeringssystem så effektiva som möjligt är det viktigt för en organisation att kontinuerligt uppdatera klassificeringssystemet genom att omfördela värden, intervall och resultat för att mer effektivt uppfylla organisationens klassificeringsmål.

Regressionsalgoritm vs. klassificeringsalgoritm

både regressions-och klassificeringsalgoritmer är standarddatahanteringsstilar. När det gäller att organisera data faller de största skillnaderna mellan regressions-och klassificeringsalgoritmer inom typen av förväntad produktion. För alla system som kommer att producera en enda uppsättning potentiella resultat inom ett begränsat område är klassificeringsalgoritmer idealiska. När resultaten av en algoritm är kontinuerliga, såsom en utgång av tid eller längd, är det mer effektivt att använda en regressionsalgoritm eller linjär regressionsalgoritm.