Veri Sınıflandırması: Veriler Nasıl Verimli Bir Şekilde Korunur?

Veri sınıflandırması, kuruluşların verileri hassasiyetine, değerine ve tehlikeye girmesi durumunda potansiyel etkisine göre tanımlamasına ve sınıflandırmasına yardımcı olur.

Kuruluşlar, verileri sınıflandırarak verileri korumak ve ilgili düzenlemelere ve standartlara uygunluğu sağlamak için uygun güvenlik önlemleri ve kontrolleri geliştirebilir.

Sahip olduğunuz farklı veri türlerini ve bunların nasıl kullanıldığını anlamak önemlidir, çünkü bu, gereken uygun koruma düzeyini belirlemenize yardımcı olacaktır.

Öncelikle veri sınıflandırmasının ne olduğuna ve verilerin sınıflandırılma nedenlerine bakalım.

Veri Sınıflandırması Nedir?

Veri sınıflandırması, verileri belirli özelliklere veya niteliklere göre kategorilere veya sınıflara ayırma işlemidir. Veri sınıflandırması için kullanılan belirli kriterler, kuruluşun ihtiyaçlarına ve hedeflerine bağlı olarak değişebilir.

Veri sınıflandırmasının temel amacı, verileri yetkisiz erişim veya ifşadan korurken aynı zamanda verileri daha organize ve kullanımı kolay hale getirmektir.

Verileri sınıflandırarak, bir kuruluşla ilgili farklı veri türlerini belirlemek ve bunlara uygun etiketler veya etiketler atamak mümkündür. Bu, veri yönetimi, güvenlik ve gizlilik amaçları için yararlı olabilir.

Veri sınıflandırması, veri setinin boyutuna ve karmaşıklığına bağlı olarak manuel olarak veya otomatik araçlar yardımıyla yapılabilir.

Verilerin sınıflandırılmasının gerekli olmasının birkaç nedeni vardır:

• Veri organizasyonu : Veri sınıflandırması, verilerin anlamlı bir şekilde düzenlenmesine ve yapılandırılmasına yardımcı olarak anlaşılmasını ve analiz edilmesini kolaylaştırır.
• Geliştirilmiş karar verme : Verileri farklı kategorilere ayırarak, içgörüler elde etmek ve verilerin özelliklerine göre daha bilinçli kararlar vermek mümkündür.
• Gelişmiş güvenlik : Veri sınıflandırması, hassas bilgileri gizli, genel veya kısıtlı olarak kategorize ederek korumak için kullanılabilir. Bu, verilere uygun güvenlik seviyesinin uygulanmasını sağlamaya yardımcı olur.
• Artan verimlilik : Verileri kategorize ederek, gerektiğinde belirli bilgi parçalarını bulmak ve almak daha kolaydır. Bu, verimliliği artırabilir ve verileri bulmak ve kullanmak için gereken zaman ve çabayı azaltabilir.
• Geliştirilmiş doğruluk : Verilerin sınıflandırılması, modelin ilgili ve uygun veriler üzerinde eğitilmesini sağlayarak makine öğrenimi modellerinin doğruluğunu artırmaya yardımcı olabilir.

Veri sınıflandırması Güvenliği Nasıl Artırır?

Veri sınıflandırması, hassas veya gizli verileri belirleyerek ve koruyarak veri güvenliğini artırmanın etkili bir yolu olabilir. Veri güvenliğini artırmak için veri sınıflandırmasının kullanılabileceği birkaç yol:

• Hassas verileri belirleyin : Verileri hassasiyetine göre sınıflandırarak, kuruluşlar en yüksek düzeyde koruma gerektiren verileri belirleyebilir. Bu, güvenlik çabalarına öncelik verilmesine ve kaynakların en kritik alanlara tahsis edilmesine yardımcı olabilir.
• Gizli verileri koruyun : Kuruluşlar, gizli verilere uygun sınıflandırma etiketleri atayarak bu verilere yalnızca yetkili kişiler tarafından erişilmesini sağlayabilir. Bu, hassas bilgilerin yetkisiz erişimini veya ifşasını önlemeye yardımcı olabilir.
• Kontrolleri uygulama : Veri sınıflandırmasına dayalı olarak, kuruluşlar verileri korumak için uygun kontrolleri uygulayabilir. Örneğin hassas veriler, daha güçlü kimlik doğrulama önlemleri veya ek şifreleme gerektirebilir.
• Veri yönetişimini geliştirin : Kuruluşlar, veri sınıflandırması için net politikalar ve prosedürler oluşturarak veri yönetişimini iyileştirebilir ve verilerin tutarlı ve güvenli bir şekilde işlenmesini sağlayabilir.
• Veri erişimini izleyin ve denetleyin : Kuruluşlar, veri erişimini izleyerek ve denetleyerek, sınıflandırılmış verilere kimin eriştiğini izleyebilir ve bunlara uygun şekilde erişildiğinden emin olabilir. Bu, verilere yetkisiz erişimi veya kötüye kullanımı tespit etmeye yardımcı olabilir.

Veri Sınıflandırma Türleri

Verileri uygun şekilde organize etmek ve işlemek için çeşitli özelliklere göre etiketlenebilir veya sınıflandırılabilir. Bunlar, işletmelerin ham verileri nasıl sınıflandıracaklarını belirlemeden önce düzenlemek için kullandıkları en yaygın dört yöntemdir.

Kullanıcı tabanlı sınıflandırma : Kullanıcının bir kuruluş içindeki rolüne veya sorumluluklarına dayalı olarak kategorilere veri atamayı içerir. Örneğin, bir çalışanın verilere erişimi, iş işlevine veya izin düzeyine göre kısıtlanabilir.

İçerik tabanlı sınıflandırma : Verileri, verilerin gerçek içeriğine göre düzenler. Bu, verilerin konusunu, biçimini veya diğer özelliklerini içerebilir.

Otomatik sınıflandırma : Verileri önceden belirlenmiş kriterlere göre analiz etmek ve kategorize etmek yazılım veya algoritmalara bağlıdır. Bu, anahtar sözcükler veya kalıplar gibi verilerin kendi içeriğine veya dosya adı veya konum gibi verilerle ilişkili meta verilere dayalı olabilir.

Bağlama dayalı sınıflandırma : Bağlama dayalı sınıflandırma, verilerin kullanıldığı bağlama veya oluşturulma amacına göre kategorize edilmesini içerir.

Veri Sınıflandırma Hassasiyet Düzeyleri

Genel olarak, çeşitli veri türleri, çeşitli sınıflandırma seviyeleri gerektirir. Bu seviyeleri göz önünde bulundurduğunuzda verilerinizi daha doğru bir şekilde kategorilere ayırabilirsiniz. Veri sınıflandırmasında temel olarak dört hassasiyet seviyesi vardır.

Herkese açık : Herkese açık veriler, genel kamuya açık olan ve herkes tarafından erişilebilen verileri ifade eder. Bu, devlet kurumları, kar amacı gütmeyen kuruluşlar veya özel şirketler tarafından toplanan ve derlenen ve kamu kullanımına sunulan verileri içerebilir.

Dahili : Dahili veriler, bir kuruluş veya şirket içinde toplanan ve kullanılan verileri ifade eder. Bu tür veriler genellikle halkla paylaşılmaz ve karar verme, planlama ve analiz gibi çeşitli amaçlar için kullanılır. Bu veriler genellikle kuruluşun iç sistemlerinde depolanır ve yönetilir ve yalnızca kuruluş içindeki yetkili kişiler tarafından erişilebilir.

Gizli : Gizli veriler, bir kuruluş içinde gizli veya özel tutulması amaçlanan bilgileri ifade eder. Bu tür veriler genellikle kuruluş dışından hiç kimseyle paylaşılmaz ve gizliliğini korumak için özel güvenlik önlemlerine tabi olabilir.

Kısıtlı : Bu tür veriler oldukça hassastır ve en üst düzeyde koruma gerektirir. Bu düzeydeki bir veri ihlali, bir kuruluş için ciddi sonuçlar doğurabilir ve hatta ulusal güvenliği tehdit edebilir. Örnekler arasında kişisel veriler, yasal belgeler ve ticari sırlar yer alabilir.

Veri Sınıflandırmasındaki Adımlar

Bu veri sınıflandırma sürecinde yer alan birkaç adım vardır:

1. Veri sınıflandırmasının amacını belirleyin: Verileri sınıflandırmanın nedenlerini ve sınıflandırma sürecinin ulaşmayı amaçladığı hedefleri anlamak önemlidir. Bu, düzenlemelere uygunluğun sağlanmasını, hassas bilgilerin korunmasını veya veri yönetimi süreçlerinin iyileştirilmesini içerebilir.
2. Sınıflandırma kategorilerini tanımlayın : Verilerin sınıflandırılması gereken genel, gizli veya kısıtlı gibi kategorileri belirleyin. Her kategorinin özelliklerini ve her kategoriye yerleştirilmesi gereken veri türlerini açıkça tanımlamak önemlidir.
3. Verilerin sahipliğini atayın : Verileri yönetmekten ve korumaktan ve ayrıca sınıflandırılması hakkında kararlar vermekten kimin sorumlu olduğunu belirleyin. Bu, kuruluş içindeki belirli bir kişi veya departman olabilir.
4. Bir veri sınıflandırma politikası geliştirin : Sınıflandırma kategorilerini, veri sahiplerinin sorumluluklarını ve verileri sınıflandırma ve işleme prosedürlerini özetleyen açık ve öz bir politika oluşturun.
5. Veri sınıflandırma politikasını iletin : Kuruluş içindeki tüm ilgili tarafların veri sınıflandırma politikasından ve bununla ilgili sorumluluklarından haberdar olmasını sağlayın. Bu, eğitim sağlamayı veya çalışanların başvurabileceği kaynakları sağlamayı içerebilir.
6. Verileri işlemek için kontrolleri uygulayın : Sınıflandırma düzeyine dayalı olarak verileri işlemek için prosedürler ve kontroller oluşturun. Bu, erişim kontrolleri, şifreleme ve veri yedekleme ve kurtarma gibi kontrolleri içerebilir.
7. Veri sınıflandırma sürecini izleyin ve gözden geçirin : Kuruluşun hedeflerini karşıladığından ve verilerin uygun şekilde ele alındığından emin olmak için veri sınıflandırma sürecinin etkinliğini düzenli olarak gözden geçirin ve değerlendirin. Süreci iyileştirmek için gereken ayarlamaları yapın.

Veri Sınıflandırması İçin En İyi Uygulamalar

Veri sınıflandırması için bazı en iyi uygulamalar şunlardır:

• Basit tutun : Çalışanların anlaması ve takip etmesi kolay, açık ve anlaşılır bir sınıflandırma sistemine sahip olmak önemlidir. Karmaşık sınıflandırma sistemlerinin yönetilmesi zor olabilir ve hassas bilgilerin korunmasında etkili olmayabilir.
• Verileri oluşturma noktasında sınıflandırın: Veriler, ihtiyaç duyulana veya erişilene kadar beklemek yerine oluşturulur oluşturulmaz sınıflandırılmalıdır. Bu, hassas bilgilerin en başından itibaren uygun şekilde korunmasını sağlar.
• Net etiketler kullanın : Verilerin sınıflandırma düzeyini belirlemek için net ve özlü etiketler kullanın. Bu, çalışanların her bir veri parçası için gereken hassasiyeti ve korumayı anlamalarına yardımcı olur.
• Standart bir sınıflandırma şeması oluşturun : Kuruluş genelinde tutarlı bir şekilde kullanılan standart bir sınıflandırma şeması geliştirin. Bu, verilerin tutarlı ve doğru bir şekilde sınıflandırılmasını sağlamaya yardımcı olur.
• Sınıflandırmanızı belgeleyin : Başkaları tarafından kolayca anlaşılabilmesi ve tekrarlanabilmesi için, kullanılan kategoriler ve kriterler dahil olmak üzere sınıflandırma sürecinizin bir kaydını tutun.

Bu standart uygulamaları takip ederek, verilerinizin doğru ve verimli bir şekilde sınıflandırıldığından emin olabilir, bu da veri yönetimini ve değerlendirilmesini kolaylaştırabilir.

Veri Sınıflandırma Öğrenme Kaynakları

Herkes, doğru düzeyde özveri ve kararlılıkla verimli veri kontrolü için sınıflandırma modellerinin nasıl tasarlanacağını öğrenebilir ve kendi başınıza veri sınıflandırmasını öğrenmek için çeşitli kaynaklar mevcuttur. Veri sınıflandırma bilginizi genişletmek için bu temel kitap seçkisine göz atın.

1 numara. Veri Sınıflandırma: Algoritmalar ve Uygulamalar

Bu kitap, model geliştirmeyi vurgularken veri sınıflandırmasının temellerini öğretir ve kullanılan farklı algoritmalar ve teknikler, çeşitli alanlarda veri sınıflandırma uygulamaları ve veri sınıflandırmasını uygulamaya yönelik en iyi uygulamalar gibi veri sınıflandırmasıyla ilgili bir dizi konuyu kapsar. gerçek dünya durumlarında.

Ön izleme	Ürün	Değerlendirme	Fiyat
	Veri Sınıflandırma: Algoritmalar ve Uygulamalar (Chapman & Hall/CRC Veri Madenciliği ve Bilgi…	Henüz derecelendirme yok	150,00 $	Amazon'da satın al

Bu kitap aynı zamanda veri sınıflandırmasının önemini ve veri kalitesini iyileştirmek ve daha iyi karar vermeyi mümkün kılmak gibi sağlayabileceği çeşitli faydaları tartışmaktadır.

2 numara. Veri Sınıflandırması: Eksiksiz Bir Kılavuz

Bu kitapta yazar, güvenlik ve etkili veri yönetimini geliştirmek için bir sınıflandırma sürecini tanımlama, tasarlama, oluşturma ve uygulamaya yönelik veri sınıflandırma yöntemlerini ve yaklaşımlarını okuyuculara tanıtmaktadır.

Ön izleme	Ürün	Değerlendirme	Fiyat
	Veri Sınıflandırma Eksiksiz Bir Kılavuz – 2021 Sürümü	Henüz derecelendirme yok	89,20 dolar	Amazon'da satın al

Ek olarak, veri sınıflandırma ve iş akışı tasarım tekniklerindeki en son gelişmeleri en iyi sınıflandırma standartlarına göre eyleme geçirmek için bir dizi kılavuz sunar.

#3. Veri Sınıflandırması: Açık ve Özlü Bir Referans

Bu kitap öncelikle dahili ve harici Veri Sınıflandırma ilişkilerini tartışmaktadır. Hatta çeşitli sınıflandırma temel performans göstergelerini sunar ve ayrıca Veri Sınıflandırma için en iyi tasarım çerçevesini sağlar.

Ön izleme	Ürün	Değerlendirme	Fiyat
	Veri Sınıflandırması: Açık ve Özlü Bir Referans	Henüz derecelendirme yok	79,00 $	Amazon'da satın al

Bu kitaptaki ilkeleri ve konuları anlamak için ön bilgi gereklidir.

Son düşünceler

Veri sınıflandırması, her büyüklükteki işletme ve kuruluş için güçlü bir araç olabilir. Verileri yapılandırılmış bir şekilde düzenleyerek ve etiketleyerek, verilerinizi daha iyi anlayabilir, kalıpları ve eğilimleri belirleyebilir ve daha bilinçli kararlar alabilirsiniz.

Ek olarak, veri sınıflandırması, ilgili bilgileri bulmayı ve bunlara erişmeyi kolaylaştırarak müşteri hizmetlerinin iyileştirilmesine yardımcı olabilir. Hassas bilgilere erişimi kontrol etmenize izin vererek veri güvenliğine de yardımcı olabilir.

Umarım güvenliği artırmak için veri sınıflandırmasını öğrenmede bu makaleyi faydalı bulmuşsunuzdur. Kişisel veri ihlallerini izlemek için en iyi güvenlik hizmetleri hakkında bilgi edinmek de ilginizi çekebilir.