预防如何齐头并进 数据分类和数据丢失防护 (DLP)解决方案是有效数据管理策略和数据泄露防护的必备工具。它们已成为遵守GDPR、HIPAA和PCI DSS等法律和国际标准的关键。让我们仔细看看数据分类、它是什么以及 DLP 解决方案如何提供帮助。
什么是数据分类？
数据分类是将数据组织成适当类别的过程，以便更有效地使用和保护公司网络中的数据。
在信息安全方面，数据根据其敏感 whatsapp 号码数据 度进行标记，使其更易于查找、跟踪和保护。组织可以自动或手动进行数据分类，并使用机器学习的高级数据分类解决方案来提高准确性。
敏感数据的主要类别
虽然数据分类类别因公司而异，但敏感数据主要分为四类：
高度敏感的数据– 这些信息一旦公开，将使公司面临法律诉讼、监管不合规或财务损失的风险。这包括对组织至关重要的关键数据，尤其是个人身份信息(PII)、知识产权(IP) 和其他行业特定类别的敏感数据。
内部敏感数据– 这些信息一旦泄露，可能会对公司运营构成风险。这些包括销售数据、客户信息、员工工资等。
内部数据– 虽然不敏感，但不公开的信息，例如组织结构图、营销策略等。
公开数据——组织内部和外部每个人都可以访问的信息，例如产品描述、公司地址等。
虽然将所有数据分类是理想做法，但鉴 如何创建有效的网络形象 于组织现在处理的数据量巨大，很少有 预防如何齐头并进 公司能够负担得起。标记每个数据项是一项繁琐、耗时且最终成本高昂的工作。
公司必须建立自己的数据分
类类别，其中既包括敏感数据（由他们需要遵守的各种法规定义），也包括被视为行业特定的敏感信息。
根据《GDPR》等法规，让敏感数据易于识别至关重要，这些法规要求公司不仅能够找到并保护此类数据，而且还要证明他们有能力这样做。组织还必须在给定的时间范围内遵守用户访问或删除其个人数据的请求。不这样做可能会导致巨额罚款和失去客户信任。
数据分类的好处
数据分类是强大数据安全策略的基石。数据分类工具对风险管理、法规遵从性和数据安全有重大贡献。DLP 中数据分类的一些主要优势包括：
提高数据安全性——数据分类
使组织能够识别并确定其最关键的数据资产的 克罗地亚商业指南 优先级。通过根据分类实施适当的安全控制和措施，组织可以显著降低数据泄露和未经授权访问的风险。
法规遵从性——许多行业都有特定的数据保护要求和法规。数据分类可帮助组织识别符合这些法规的数据并确保遵守法律义务。
高效的事件响应——一旦发生数据泄露或安全事件，数据分类可让组织快速识别受影响的数据并采取适当的补救措施。这有助于最大限度地减少此类事件造成的影响和潜在损害。
通过利用 DLP 中数据分类的优势，组织可以增强其整体网络安全态势，并保护其敏感信息免遭未经授权的访问、丢失或泄露。
数据分类最佳实践
组织可以遵循各种最佳实践来有效地对数据进行分类。其中包括明确定义的 预防如何齐头并进 分类标准、定期的培训和宣传计划以及持续的监控和审查。
通过建立清晰一致的数据分类标准，组织可以确保所有利益相关者对分类过程有共同的理解。应定期对员工进行数据分类政策、程序和最佳实践的培训。这有助于创建数据保护文化，并确保每个人都了解自己的角色和职责。数据分类应该是一个持续的过程，组织应定期监控其分类框架的有效性，并根据数据安全要求的变化做出必要的调整。
通过采用这些最佳实践，组织可以提高数据分类工作的准确性和有效性。
数据分类如何与 Endpoint Protector 配合使用
CoSoSys 的 Endpoint Protector 的内容感知保护(CAP) 与数据分类解决方案配合使用，为公司提供针对内部威胁和数据泄露的最佳保护。
在制定 CAP 策略时，公司可以使用其数据分类标签构建自定义字典。这样，Endpoint Protector 的内容扫描器就可以轻松获取通过自动分类流程添加的标签的元数据。然后可以根据数据标签的类型应用不同的补救措施。例如，可以创建DLP 策略来阻止标记为高度敏感的数据的传输或仅报告内部数据的传输。
Endpoint Protector 当前从
多种文件类型中提取分类元数据，并且一直在添加新的元数据。
数据分类与DLP 安全解决方案结合使用时，可增加一层数据安全性。它使高度敏感的信息能够被扫描数据分类标签的 DLP 工具立即识别，从而确保应用正确的策略来限制或阻止其传输。