Wykrywanie danych i klasyfikacja zasobów idą ręka w rękę przy tworzeniu strategii zarządzania bezpieczeństwem. Każda z funkcji ma swoje przeznaczenie i nie da się mieć jednej bez drugiej, jeśli chce się efektywnie chronić dane wrażliwe klientów. Problem, z którym styka się wiele firm (szczególnie tych z segmentu korporacyjnego), leży w stracie czasu na ręczne wykrywanie i klasyfikowanie danych (czyli wartościowego zasobu). I im większa organizacja, tym większe prawdopodobieństwo, że ten aspekt uczyni zadanie niemożliwym do zrealizowania. Właśnie dlatego firmy powinny sięgnąć po inteligentne narzędzie SaaS, oferujące zautomatyzowane wykrywanie i klasyfikację danych.
Dlaczego organizacje potrzebują wykrywania i klasyfikacji danych
Zanim zagłębimy się w temat korzyści automatyzacji, ważne jest zrozumienie ważnych ról, które wykrywanie i klasyfikacja danych pełnią w twojej strategii bezpieczeństwa.
W pierwszej kolejności wykonujemy wykrywanie danych, które powinno zawsze stanowić pierwszy krok we właściwym zabezpieczaniu danych wrażliwych. W końcu… jak możesz chronić dane, o których istnieniu nie wiesz?
Po znalezieniu danych wrażliwych, twoja drużyna będzie w stanie odpowiednio pooznaczać je, żeby upewnić się co do autoryzacji dostępu i użycia. Dodatkowo, właściwa klasyfikacja danych pozwoli twojemu zespołowi znajdować te kawałki danych, które są potrzebne przy obsłudze wniosków podmiotów danych, np. do realizacji prawa do informacji czy prawa do zapomnienia.
Według raportu IDC State of Data Discovery and Cataloging, możliwości: lokalizowania, rozumienia, dostępu i zaufania danym to kluczowy wytrych biznesu w erze transformacji cyfrowej. Raport mówi: „Wykrywanie danych jest ważne dla biznesu. Kropka.”
Ankietowane organizacje powiedziały, że wykrywanie danych wspiera pięć czynników wzrostowych biznesu:
- 82% Operacje i wydajność
- 81% Zgodność z polityką
- 80% Minimalizacja ryzyka
- 78% Zgodność regulacyjna
- 77% Zwiększenie przychodu
W raporcie czytamy dalej, że między 30 a 50% organizacji deklaruje chęć poprawy własnej sytuacji pod kątem wykrywania danych. W efekcie sytuacji bieżącej specjaliści pracujący z danymi mówią, że tracą przeciętnie 30% swojego czasu pracy, bo nie są w stanie znajdować, chronić i sprawnie przygotowywać informacji.
Co czyni wykrywanie i klasyfikację danych tak wymagającym?
Według raportu IDC na temat rosnących zasobów danych, przewiduje się, że biznes wygeneruje 175 zetabajtów danych do 2025, z rocznym wskaźnikiem wzrostu w wysokości 61%. Zetabajt to trylion gigabajtów, więc – pomnóż to 175 razy by otrzymać poglądową skalę wyzwania.
Ten bezprecedensowy rozrost danych znaczy, że dane są przechowywane w każdym zakątku infrastruktury IT. W miarę wzrostu wolumenu i różnorodności danych, zasoby staną się coraz bardziej nieefektywne, ponieważ informacja będzie trudniejsza do wyszukania. Nikt nie będzie wiedział, które pliki zawierają tzw. PII, czyli informację pozwalającą zidentyfikować tożsamość osoby, dane o poszczególnych projektach, własność intelektualną (IP) czy inną wartościową lub poufną daną. W konsekwencji, organizacje mierzące się w sposób zaangażowany z wyzwaniem bezpieczeństwa informacji, dbające o zgodność z prawem, wymiotą zduplikowane i niepotrzebne dane, a pracownikom dostarczą środków do znalezienia treści, której potrzebują do wykonywania swojej pracy.
Bazując na tej prognozie, autorzy raportu zachęcają zarządy do działania z wyprzedzeniem, by mieć pewność, że ich strategie zarządzania danymi są skoncentrowane raczej na dzieleniu zasobów na kategorie według stopnia priorytetu aniżeli próbie ogólnej analizy wszystkiego i niczego. Innymi słowy, im więcej danych organizacje mają w posiadaniu, tym bardziej klasyfikacja danych staje się konieczna. Jednak, najpierw organizacje muszą wiedzieć jakie dane mają i gdzie je przechowują, zanim będą w stanie klasyfikować je i chronić.
Jak zagadnienie dark data wpływa na wykrywanie danych
Pośród gór danych – tych przechowywanych oraz tych pozyskiwanych na co dzień, jest pewien sekret, który próbuje się kryć w biały dzień – chodzi o tzw. dark data. Są to zasoby niezidentyfikowane i nieużywane, które składają się na ponad połowę danych zbieranych przez firmy, stając się poważnym tematem do rozważenia.
Według raportu Splunk State of Dark Data 55% wszystkich danych zbieranych przez firmy to dane ciemne. W tej kategorii możemy rozróżnić dwie podkategorie – dane zebrane, które nie znajdują zastosowania oraz dane, co do posiadania których organizacje nawet nie są pewne. Dalej – 85% firm twierdzi, że nie używa ciemnych danych z powodu braku narzędzi do ich odszukania, uchwycenia, analizy.
Wśród ciemnych danych mogą znajdować się informacje o klientach. Ważne, takie jak informacja o transakcji, mogą być pozbawione lokalizacji lub innej metadanej, ponieważ są rozproszone w nieskoordynowany sposób i nigdy nie uchwycone w formacie nadającym się do użytkowania.
Kiedy firmy nie wiedzą, gdzie wszystkie dane krytyczne są przechowywane, nie mogą czuć się pewnie w kontekście regulacji dotyczących danych osobowych. Jednocześnie, dane używane w niewłaściwy sposób lub niewystarczająco strzeżone czynią biznes podatny na konsekwencje prawne lub ataki hakerskie.
W związku z dużą ilością danych zbieranych i wytwarzanych przez firmy, manualne wykrywanie danych w poprzek całych zasobów jest zadaniem nie do wykonania. Zamiast tego firmy powinny patrzeć w stronę automatyzowania swoich wysiłków w kontekście data discovery.
Automatyzowane wykrywanie danych: jak działa i jak je wznieść na wyższy poziom
Dzisiejsze organizacje nie muszą być ciemne w temacie swoich danych. Inteligentne, zautomatyzowane wykrywanie danych może powiedzieć im dokładnie jakie dane mają w posiadaniu i gdzie.
Zautomatyzowane wykrywanie danych i narzędzia do inwentaryzowania wykonują swoje zadanie poprzez skanowanie „końcówek” i korporacyjnych zasobów sieciowych, żeby zidentyfikować zasoby, które mogłyby zawierać informację wrażliwą, jak hości, kolumny i rzędy w bazach danych, aplikacje webowe, sieci, pliki współdzielone. System wysokiej klasy jest w stanie znaleźć dane zlokalizowane w każdym typie pliku: .doc, .xls, .pdf, .txt, .ppt, .zip, csv, and .xml, pośród wielu innych.
Narzędzia te powinny mieć zaprojektowaną możliwość skanowania danych niestrukturalnych, repozytoriów chmurowych, endpointów, lokalnych serwerów w celu znalezienia przeszukania wszystkich miejsc, gdzie dane mogą leżeć. W przeciwnym razie, organizacja ryzykuje pozostawienie danych nieodnalezionych i niezabezpieczonych.
Zautomatyzowana klasyfikacja danych: nowy schemat wobec nowych regulacji prawa prywatności
Wiele firm mierzy się ze sporym wyzwaniem jeśli mówimy o klasyfikacji danych. W jednym z raportów Gartnera napisano: „Większość wdrożeń klasyfikacji danych jest wciąż nadspodziewanie złożonych, przez co nie osiąga praktycznego rezultatu. CISO i pozostali liderzy bezpieczeństwa informacji powinni upraszczać schematy, wykorzystywać narzędzia i dopuszczać pewną elastyczność, żeby uczynić klasyfikację wartościową dla całej organizacji.”
Podobnie jak przy wykrywaniu danych, firmy napotykają przeszkody przy klasyfikowaniu sensytywnych danych, które są w stanie znaleźć. Dane są ze sobą nierozwiązalnie związane, np. imię osoby z adresem i złożonym zamówieniem, a firmy potrzebują przetwarzać je na różne potrzeby (np. marketingu i dostawy) w różnej objętości. Firmy muszą też realizować wnioski o klientów o wypisanie się z procesów prowadzonych przez nie, a jednocześnie zachować te same dane w związku z prawną obligacją. Przy dużym wolumenie danych, ręczne klasyfikowanie w dowolnej z powyższych sytuacji graniczyłoby z niemożliwością.
Rozwiązaniem jest inteligentna platforma do zautomatyzowanej klasyfikacji danych, która zastępuje manualny proces lub też nieefektywny, przestarzały proces automatyczny. Właściwy system automatyzujący usprawnia klasyfikację danych, automatycznie analizując i kategoryzując dane w czasie rzeczywistym w oparciu o wcześniej ustalone parametry.
Organizacje zmagają się z programami klasyfikacji danych, ponieważ podchodzą do nich najczęściej jak do manualnych procesów. Lecz taka klasyfikacje jest po prostu zbyt pracochłonna, czasochłonna i podatna na błąd, żeby być praktycznym rozwiązaniem dla firm (za wyjątkiem najmniejszych). A dokładniej, ręczna klasyfikacja danych jest wątła z następujących przyczyn:
✅ Niedokładność: Pracownicy w pośpiechu często nie dokonują przyporządkowania pliku do kategorii w ogóle lub wybierają pierwszy dostępny na liście tag, żeby przejść przez ten krok szybko. Ścieżki na skróty prowadzą do nieścisłości i tworzą podatności w systemie bezpieczeństwa.
✅ Niespójność: Poszczególne osoby z zespołu mogą różnie rozumieć przynależność plików do kategorii, a w efekcie, klasyfikacja staje się niespójna.
✅ Nieelastyczność: W miarę jak wymogi prawne i polityki ulegają zmianie, pracownicy nie mają czasu ani ochoty aktualizować tagów na terabajtach istniejących danych.
✅ Porażka: kiedy użytkownicy zdadzą sobie sprawę, że pliki nie są skategoryzowane właściwie, stracą zaufanie do procesu, porzucą własne starania, i projekt upadnie.
Zautomatyzowana klasyfikacja danych pokonuje te ograniczenia, czyniąc proces godnym zaufania, dokładnym i ciągłym. Zaawansowana platforma może na przykład rozpoznać PII, czyli informację pozwalającą zidentyfikować osobę, przez wyszukiwanie wzorców, takich jak imiona, daty urodzin, adresy, numery telefonów, informacja finansowa, zdrowotna lub podatkowa. Zautomatyzowane systemy są w stanie również re-klasyfikować dane w razie potrzeby – gdyby zmieniły się regulacje compliance lub działalność biznesowa.
Czego oczekiwać od narzędzia automatyzującego klasyfikację danych
Są trzy główne sposoby, na jakie firma może podejść do klasyfikacji danych: całkowicie manualna, w pełni automatyczna lub hybrydowa. Jakkolwiek nawet małe organizacje, które nie rozważały pełnej automatyzacji doceniają jej potencjał w akcji. Widzą, że inteligentna automatyzacja może wyeliminować długie godziny pracy, a także ludzki błąd wpisany w ręczny proces.
Dzisiejsze oprogramowanie do automatycznej klasyfikacji danych może różnic się pod względem użycia, dostępu, możliwości wdrożeniowych. Do właściwości niezmiennych należą:
✅ Rozwijane menu wyboru typu pliku lub użytkownika
✅ Funkcjonalność sczytująca zawartość pliku i na tej podstawie proponująca typ pliku, do ewentualnej zmiany przez użytkownika
✅ Automatyczna selekcja stosownego poziomu klasyfikacji na podstawie analizy treści
✅ Monitoring kontrolujący obowiązywanie postanowień polityki klasyfikacji, np. powstrzymującej akcję użytkownika dopóki plik nie został sklasyfikowany, zapobiegającej nieuprawnionej zmianie klasyfikacji
Również – wpleciony element funkcjonalności DLP (prewencja wycieku danych), na ogół zorientowany wokół konkretnych przypadków, np. poczty e-mail
Każda organizacja powinna ocenić dostępne na rynku opcje z zakresu klasyfikacji danych i określić które rozwiązanie może dostarczyć im funkcjonalności, które pozwolą podnieść poziom ochrony prywatności danych. Wzorowo – organizacje powinny wybrać platformę dedykowaną do dostarczenia głównych funkcji wdrażających silne programy prywatności danych.
Jak zautomatyzowane wykrywanie danych i klasyfikacja wspiera cyfrową odporność
Badanie Ponemon Institute dostarczyło mocnego dowodu na siłę automatyzacji w programach bezpieczeństwa organizacji. Jednak, wiele z nich wciąż nie wykonało kroku naprzód. Badanie podaje: 23% zapytanych organizacji korzysta w dużym zakresie z automatyzacji, podczas gdy 77% umiarkowanie.
Raport cytuje sześć korzyści płynących z użycia automatycznych narzędzi security, w tym dwie związane z prywatnością danych i cyberbezpieczeństwem:
- Wysoko zautomatyzowane organizacje rozpoznają wagę utrzymania prywatności w dążeniu do cyfrowej odporności. Co więcej, wysoko zautomatyzowane organizacje częściej uważają, że stanowiska związane z ochroną prywatności i cyberbezpieczeństwem powinny iść w parze (71% kontra 62%). Większość zauważa, że prywatność staje się coraz bardziej istotna, szczególnie w odniesieniu do aktów prawnych takich jak Ogólne rozporządzenie o ochronie danych (RODO) Komisji Europejskiej czy California Consumer Privacy Act (CCPA).
- Wysoko zautomatyzowane organizacje częściej stwierdzają posiadanie odpowiedniej liczby rozwiązań i technologii z zakresu bezpieczeństwa. Taki stan może być osiągnięty poprzez wyrównanie środków przeznaczanych na specjalistów i technologiczne narzędzia – tak by inwestycja była optymalnie wykorzystana.
Zautomatyzowane wykrywanie danych i klasyfikacja dla gotowości do ochrony prywatności
Wykrycie i klasyfikacja danych stanowią kamień węgielny każdego programu data privacy, ponieważ musisz najpierw wiedzieć gdzie dane sensytywne są ulokowane i jakich poziomów ochrony potrzebują. Bez tych dwóch podstawowych kroków twoja firma nie będzie w stanie zobaczyć pełnego obrazka dla proaktywnego zarządzania zgodnością.
Wykrycie danych i klasyfikacja są na tyle krytyczne, że zostały umieszczone jako pierwsze w programie ramowym Spirion’s data privacy. Ten program sprowadza efektywne zarządzanie prywatnością danych do pięciu kroków. Dzięki posłużeniu się tym schematem działania twój biznes może podejść strategicznie do zarządzania informacją, tak że nie tylko chroni prywatność konsumenta, lecz jednocześnie zwraca daje korzyść firmie:
✅ Wykryj
✅ Sklasyfikuj
✅ Zrozum
✅ Kontroluj
✅ Bądź zgodny
Gdy twoje organizacja boryka się z górami danych, próba ręcznego wykrycia i sklasyfikowania informacji jest niemożliwa. Zamiast tego, zespół powinien spojrzeć w stronę zautomatyzowanego data discovery i data classification dla zwiększonej dokładności i usprawnionego workflow’u, który minimalizuje nieporozumienia między departamentami, a więc stracone godziny. W celu zobaczenia jak platforma danych sensytywnych prowadzi do dokładnej, zautomatyzowanej analizy, obejrzyj demo.