安全是有分量的

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2021-05-05 05:22栏目:资讯

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数据分类是将结构化和非结构化数据组织成类别的过程,这样可以更有效地使用和保护数据。它使数据更易于查找和检索,同时有助于更好的风险管理、法律查询和法规遵从性数据分类包括标记敏感数据和个人信息,使其可搜索和可跟踪。这样做的另一个好处是消除重复数据,降低存储和备份成本,并有助于将网络安全风险降至最低书面的数据分类政策通常会概述有关组织使用何种分类级别对数据进行分组的程序和指南,以及作为数据管理员的员工的具体角色和职责一旦创建了数据分类方案并对数据进行了分组,就必须为每个类别在其生命周期中确定适当的安全标准。 虽然创建数据分类策略在技术上可能听起来很困难,但组织的所有级别都需要了解其角色目录有效数据分类的要点是什么?数据分类的目的是什么?数据分类类别的典型类型是什么?数据分类过程是什么?为什么数据分类很重要?UpGuard如何防止数据泄露和数据泄露有效数据分类的要点是什么?有效的数据分类需要了解以下概念:数据状态:数据有三种状态(静止、进行中和传输中)。无论哪个州,敏感信息都应保持加密和保密数据格式:数据可以是结构化的,也可以是非结构化的。与非结构化数据相比,对结构化数据进行分类通常不那么复杂、耗时且成本更低可以对数据表和数据表等结构化对象进行索引非结构化数据:不可读也不可索引,例如源代码、文档和二进制文件数据发现:在对数据进行分类之前,您需要知道它的位置、卷和上下文。无论托管在何处(本地、云端、遗留数据库或服务提供商),都是如此数据敏感度:为了帮助划分优先级,数据通常分为敏感度级别。高敏感度数据:如果数据暴露或破坏会对您的组织或客户造成灾难性的影响,则称其为高敏感度数据。高敏感度数据的常见示例包括信用卡号码、社会保险号码、驾驶执照号码、受保护的健康信息(PHI)、个人识别信息(PII)、持卡人信息、知识产权、业务流程、生物识别和银行账号。中等敏感度数据:为内部使用而设计的数据,未经授权的披露不会对您的组织或客户造成灾难性影响。示例包括不包含机密数据的电子邮件和文档。低敏感度数据:设计为公共信息的数据。示例包括新闻稿、营销材料、网站内容和其他公共数据。 法规要求:随着全球数据保护法律的不断增加,数据分类越来越成为一种监管要求。例如,欧盟的通用数据保护条例(GDPR)要求保护所有个人数据,PIPEDA、FIPA、SHIELD Act和LGPD也是如此。行业特定指令:除了监管之外,许多行业特定指令现在需要对不同的数据属性进行分类。例如,云安全联盟(CSA)要求数据和数据对象包括数据类型、来源和住所的管辖权、上下文、法律约束和敏感性。请在此处阅读有关云安全联盟和CAIQ的更多信息数据分类的目的是什么?除了使数据更易于定位、检索、操作和跟踪之外,一个计划良好的数据分类信息系统还提高了数据安全性和法规遵从性数据分类的真正目的是保护敏感的公司和客户数据。为此,您必须能够回答以下问题:我应该存储哪些敏感数据? 这些敏感数据存放在哪里?谁可以访问、修改和删除它?如果这些数据被泄露、销毁或更改,在mininet防御ddos,我的业务会受到什么影响?在回答这些问题的同时,您还需要了解法规要求以及必须保护哪些特定数据。示例包括持卡人数据(PCI DSS)、健康记录(HIPAA)、财务数据(SOX)或个人数据(GDPR、LGPD、PIPEDA、SHIELD Act和FIPA)。除了这些问题,许多数据分类工具还帮助您保护敏感或重要数据集的机密性、完整性和可用性(CIA triad):机密性:数据分类可以帮助您了解需要保护的数据类型以及每个类别的适当安全级别完整性:通过使跟踪单个数据元素更容易,数据分类可以确保完整性得到维护,并检测到任何未经授权的更改可用性:对于重要但未分类的数据,防御ddos,数据分类可以帮助您集中精力确保最终用户、客户和服务提供商可以轻松访问这些数据。 数据分类类别的典型类型是什么?数据分类通常涉及许多标记和标签,这些标记和标签定义了数据的类型、敏感度以及组织特有的机密性、完整性和可用性要求这意味着您的数据分类类别在很大程度上取决于您的信息安全策略、法规要求和风险偏好。 首先,考虑使用简单的三层方法:公共数据:免费向公众披露的数据,如客户服务电子邮件地址和电话号码。内部数据:具有最低安全要求但不打算公开披露的数据。示例包括市场调研、目录信息和销售电话脚本受限数据:高度敏感的内部数据,其披露可能会对运营产生负面影响,或使您或您的客户面临财务或法律风险。这需要最高级别的安全保护数据分类过程是什么?数据分类没有一刀切的方法。也不需要对所有数据进行分类,有些甚至可以更好地销毁。也就是说,我们可以分解一个通用流程,您可以根据自己的独特需求、愿望和监管要求进行定制。第一步是定义数据分类策略。该政策应传达给所有有权访问敏感数据的员工,并包括以下内容:目标:实施数据分类的原因以及您期望从中实现的目标。流程:概述如何组织数据分类过程,以及它将如何影响使用不同类型敏感数据的员工。数据分类方案:将数据放入的类别。数据所有者:描述谁直接负责哪些类型的数据,多服务器防御ddos,包括如何对数据进行分类以及谁被授予访问权限。处理说明:安全标准,规定了每类数据的敏感数据的安全性,谁可以访问它,如何共享,以及保留多长时间。完成策略后,您需要运行数据发现过程,以确定托管在本地、云中、遗留数据库和第三方供应商的数据的位置、卷和上下文。 您可以选择跳过此步骤,只对新数据进行分类。然而,这将使当前的关键业务或机密数据得不到充分保护数据发现过程可以是手动搜索数据库、文件共享和可能包含敏感信息的其他系统的过程,日本高防cdn,也可以是通过数据发现应用程序搜索敏感信息,该应用程序通过元数据和其他标记将信息快速分组到不同的组中不管您是手动还是使用软件发现数据,下一步都是对其进行分类。分类方法通常可分为三类:基于内容的分类:检查和解释文件以确定它是否包含敏感信息。基于上下文的分类:将应用程序、位置或创建者等变量作为敏感信息的间接指标。基于用户的分类:它取决于每个文档的最终用户手动选择过程。这依赖于用户在创建、编辑、审查和传播阶段的知识和判断力。在数据发现过程之后,应该按照数据分类架构对敏感数据进行标记一旦所有数据都被标记,就应该根据数据分类策略的概述实施适当的安全控制来保护敏感数据。这可能包括加密、访问控制、最小特权原则、数据泄漏检测工具、用户监控、职责分离和许多其他安全控制记住这是一个持续的过程。文件不断地被创建、移动和删除为什么数据分类很重要?数据分类很重要,因为您可以投资保护敏感数据的资源有限。了解哪些类型的数据需要保护意味着您可以设置优先级,并将预算和其他资源分配到影响最大的领域,从而最大限度地降低数据安全和法规遵从性成本此外,数据分类可以帮助您遵守美国国内外的不同法规,包括《家庭教育权利和隐私法》(FERPA)、PCI-DSS、HIPAA、CPS 234、ITAR等。多勇敢啊

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