Data classification. Successful DLP programs.

Data classification. Il modo in cui memorizziamo i dati ha subito un cambiamento radicale. Dai buoni vecchi floppy disk alle odierne soluzioni di archiviazione cloud. Il progresso nell’archiviazione ha ridotto i costi e consentito alle aziende di conservare una quantità di dati esponenzialmente maggiore. Ne stiamo tutti traendo vantaggio. I dati stanno proliferando a un sorprendente 25% annuo. Ciò rappresenta un’arma a doppio taglio. Da un lato, questo vasto data lake racchiude un immenso potenziale per informazioni preziose. Dall’altro, il monitoraggio dei dati su endpoint, server e cloud può sopraffare i team di sicurezza. Gli analisti della sicurezza trovano difficile superare questa sfida.

Perché dobbiamo iniziare con la classificazione dei dati?

La classificazione dei dati è una misura proattiva per la sicurezza dei dati. Comporta la classificazione dei dati in categorie in base a vari parametri. Tipo di dati, proprietario o reparto, ma soprattutto, la loro sensibilità e vulnerabilità. Classificare i dati in base alla sensibilità può aiutarti a rispondere più rapidamente agli incident e prevenire l’uso improprio e la perdita di dati sensibili. Vedremo l’importanza della classificazione dei dati nella prevenzione della perdita di dati e come classificarli efficacemente.

L’importanza della classificazione dei dati per DLP

Forrester afferma che la classificazione dei dati è la pietra angolare della sicurezza dei dati e della prevenzione della perdita di dati. Una strategia di classificazione dei dati efficiente funge da bussola per gli amministratori IT. Aiutandoli a indirizzare i loro sforzi DLP e a concentrarsi sulla salvaguardia delle risorse di dati critiche, insieme a:

Prioritizzazione e allocazione delle risorse.

Un approccio DLP universale potrebbe essere inefficace. Classificare i file in livelli di riservatezza, come pubblico, interno, riservato e riservato, può fornire informazioni sui tipi di dati contenuti in ciascun file. Ciò consente agli amministratori IT di stabilire le priorità dei propri sforzi e allocare risorse per proteggere prima i dati più sensibili e per ultimi quelli meno sensibili.

Gestione del flusso di dati.

Con team multifunzionali che collaborano in diverse regioni, i dati sono sempre in movimento. La gestione del flusso di dati diventa difficile quando non sei sicuro dei dati che possiedi. È qui che entra in gioco la classificazione dei dati. La categorizzazione dei dati ti aiuta a rimanere informato sulla loro ubicazione. In questo modo, puoi regolarne il flusso e assicurarti che i tuoi dati non finiscano nelle mani sbagliate.

Applicazione di policy DLP.

Una classificazione efficiente dei dati può aiutare a implementare controlli di sicurezza appropriati in base alla sensibilità dei dati. Ad esempio, l’accesso a dati sensibili, come PII, PHI o informazioni finanziarie, deve essere limitato solo al personale autorizzato. Classificare i file contenenti questi dati come sensibili può aiutare a indirizzarli con le giuste policy DLP, impedendo l’accesso non autorizzato e mitigando il rischio di perdita di dati.

Aderenza ai requisiti normativi.

Regolamenti come GDPR, HIPAA o PCI DSS richiedono alle aziende di aderire a regole specifiche in materia di scoperta e classificazione dei dati. Il GDPR stabilisce che le aziende devono mantenere un registro di tutte le attività svolte con o su dati sensibili, inclusi i dettagli sui dati sensibili elaborati e le misure tecniche impiegate per proteggerli. L’identificazione e la classificazione dei dati sensibili aiuta ad aderire a tali regolamenti.

Rispondere agli incidenti.

In caso di violazione dei dati o di incidente informatico, classificare i dati come sensibili o critici consente di eseguire una risposta mirata. I team di sicurezza possono quindi dare priorità agli sforzi di ripristino, concentrandosi prima sulle informazioni più preziose. Ciò riduce al minimo l’impatto della violazione e semplifica il processo di ripristino, risparmiando tempo e risorse.

Fattori da considerare durante la classificazione dei dati per prevenire la perdita di dati.

Ora che abbiamo stabilito che la classificazione dei dati è essenziale per DLP, è importante capire come può essere realizzata. Classificare i dati può essere complicato perché vuoi che siano facilmente identificabili per gli utenti senza mettere tutte le uova nello stesso paniere. Esploriamo come i fattori di una strategia di classificazione possono avere un impatto sulla perdita di dati.

Livelli di classificazione.

Ottenere il numero corretto di livelli di classificazione è fondamentale. Averne troppo pochi può comportare una categorizzazione incoerente dei dati sensibili. Averne troppi può complicare la risposta agli incident e gli sforzi DLP. Secondo il Data Management Survey 2023 di Capterra, il 61% delle aziende con tre livelli di classificazione ha subito una violazione dei dati, il 75% con quattro livelli ha subito una violazione e il 67% con cinque livelli ha subito una violazione.

Metodo di classificazione.

Con l’aumento del volume di dati generati nelle aziende, classificare manualmente i dati può diventare noioso e inefficace, con la possibilità di errore umano che rappresenta anche una sfida. Lo stesso rapporto evidenzia come l’86% delle organizzazioni con classificazione manuale abbia dovuto affrontare una violazione dei dati, mentre il 55% delle organizzazioni con classificazione automatizzata ne sia stato colpito.

Intento di classificazione.

Classificare i dati con le giuste intenzioni fa la differenza. Lo stesso rapporto afferma che le aziende che classificano i dati per rimanere conformi alle normative, piuttosto che alla sicurezza, sono più inclini alle violazioni dei dati. L’atteggiamento migliore è quello di migliorare la sicurezza generale dei dati in modo che la conformità possa seguire in modo naturale. Questi sono solo alcuni indicatori del motivo per cui ottenere la strategia giusta per la classificazione dei dati può essere complicato e importante. È quindi fondamentale dotarsi delle giuste soluzioni per classificare i dati.

Superare l’enigma della classificazione per una migliore DLP.

Considerando il panorama delle minacce informatiche, classificare i dati sensibili è diventato un gioco da ragazzi. L’enigma di scegliere la strategia giusta potrebbe scoraggiare anche i migliori analisti della sicurezza. È qui che entra in gioco la nostra soluzione di classificazione dei dati. Con questa, puoi scegliere tra il giusto mix di classificazione basata su contenuto, contesto e utente per identificare i dati sensibili, evitare falsi positivi e concentrarti sulle risorse critiche.

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