Data Classification What Is It?

Veri sınıflandırması, verilerin daha verimli bir şekilde kullanılabilmesi ve korunabilmesi için ilgili kategorilere gre düzenlenmesi süreci olarak geniş bir şekilde tanımlanır. Temel düzeyde, sınıflandırma süreci verilerin bulunmasını ve alınmasını kolaylaştırır. Veri sınıflandırması, risk ynetimi, uyumluluk ve veri güvenliği sz konusu olduğunda zellikle nemlidir.

Veri sınıflandırması, verilerin kolayca aranabilir ve izlenebilir hale getirilmesi için etiketlenmesini içerir. Ayrıca, verilerin birden fazla kez tekrarlanmasını ortadan kaldırarak depolama ve yedekleme maliyetlerini azaltırken arama sürecini hızlandırabilir. Sınıflandırma süreci oldukça teknik grünse de, kuruluşunuzun liderleri tarafından anlaşılması gereken bir konudur.

Data Classificationnın Nedenleri

Veri sınıflandırması zamanla nemli lçüde iyileşmiştir. Günümüzde teknoloji, genellikle veri güvenliği girişimlerini desteklemek için çeşitli amaçlarla kullanılmaktadır. Ancak veriler, erişim kolaylığı (yetkisiz erişimden kaçınırken), düzenleyici uyumluluğun sürdürülmesi ve çeşitli diğer iş veya kişisel hedeflerin karşılanması gibi çeşitli nedenlerle sınıflandırılabilir. Bazı durumlarda, verilerin belirtilen zaman dilimleri içinde aranabilir ve alınabilir olması gerektiğinden, veri sınıflandırması düzenleyici bir gerekliliktir. Veri güvenliği amaçları için, veri sınıflandırması, alınan, iletilen veya kopyalanan veri türüne gre uygun security yanıtlarını kolaylaştıran yararlı bir taktiktir.

Veri Sınıflandırma Türleri

Veri sınıflandırması genellikle veri türünü, gizliliğini ve bütünlüğünü tanımlayan çok sayıda etiket ve etiket içerir. Veri sınıflandırma süreçlerinde kullanılabilirlik de dikkate alınabilir. Verinin hassasiyet düzeyi (veya duyarlılık düzeyi) genellikle değişen nem veya gizlilik düzeylerine gre sınıflandırılır ve bu da her sınıflandırma düzeyini korumak için uygulanan security kontrol ve koruma stratejisi nlemleriyle ilişkilendirilir.

Endüstri standartları olarak kabul edilen üç ana veri sınıflandırma türü vardır:

• İçerik tabanlı sınıflandırma yazılımı, hassas bilgileri arayan dosyaları inceler ve yorumlar
• Bağlam tabanlı sınıflandırma, hassas bilgilerin dolaylı gstergeleri olarak uygulama, konum veya oluşturucu gibi diğer değişkenlere bakar
• Kullanıcı tabanlı sınıflandırma, her belgenin manuel, son kullanıcı seçimine bağlıdır. Kullanıcı tabanlı sınıflandırma, hassas belgeleri işaretlemek için oluşturma, düzenleme, inceleme veya yayma sırasında kullanıcı bilgisine ve takdirine dayanır. İçerik, bağlam ve kullanıcı tabanlı yaklaşımlar, iş ihtiyacına ve veri türüne bağlı olarak hem doğru hem de yanlış olabilir.

Kuruluşların Ele Aldığı En Yaygın Veri Biçimleri Nelerdir?

Verilerin nasıl etiketlendiğini ve düzenlendiğini anlamadan nce, tüm verilerin aynı olmadığını anlamak nemlidir. Aşağıdakilerin hepsi, kuruluşların ve employeelarının düzenli olarak ele aldığı en yaygın veri biçimleri arasındadır:

Genel: Bu, kamuya açık alandaki bilgidir. Genel bilgiler, erişimi veya kullanımı üzerinde yasal kısıtlamalar olmaksızın serbestçe kullanılabilir ve dağıtılabilir. Bunun başlıca bir rneği, kuruluşların pazar araştırması için kullanabileceği kamuya açıklanmış bilgilerdir.

Dahili: Dahili veriler, bir kuruluşun employeeları, yüklenicileri, iletişimleri ve operasyonları ile ilgili olan, notlar, e-posta mesajları ve kurumsal ynergeler gibi bilgilerdir. Yetkilendirme olmadan ifşa edilirse, şirkete en azından orta düzeyde zarar verebilir. Sonuç olarak, düşük security gereksinimleri vardır.

Gizli/Kısıtlı: Bu, hükümet tarafından sınıflandırılmış veriler veya hasta sağlık bilgileri gibi yasal kısıtlama gerektiren ve azami dikkatle ele alınması gereken hassas bilgilerdir. Bunun nedeni, yanlış ellere düşerse itibar, hatta ulusal security açısından etkileri olmasıdır.

Hassas: Bunlar bir kuruluş için son derece endişe vericidir ve korunan sağlık bilgileri (PHI) ve fikri mülkiyeti içerir.

Gizli: Buradaki veri kategorisi hassastan bir kademe aşağıdadır, ancak yine de gizlidir çünkü employee değerlendirmeleri ve tedarikçi szleşmeleri gibi tedarik zinciri bilgileri gibi şirket içi çalışmaları içerir.

Özel: Bunlar esas olarak hassas veya hassas olmayan kişisel olarak tanımlanabilir bilgiler (PII) gibi yasalarca korunabilen veya korunmayabilen kişisel bilgilerdir.

Veri Riskini Belirleme

Sınıflandırma türlerine ek olarak, bir kuruluşun veri türleriyle ilişkili greceli riski, bu verilerin nasıl işlendiğini ve nerede depolandığını/gnderildiğini (uç noktalar) belirlemesi akıllıca olacaktır. Yaygın bir uygulama, verileri ve sistemleri üç risk düzeyine ayırmaktır

Düşük risk: Veriler herkese açıksa ve kalıcı olarak kaybedilmesi kolay değilse (rneğin, kurtarılması kolaysa), bu veri toplama ve onu çevreleyen sistemler muhtemelen diğerlerinden daha düşük risklidir.

Orta risk: Esasen, bu herkese açık olmayan veya dahili olarak kullanılan (kuruluşunuz ve/veya ortaklarınız tarafından) verilerdir. Ancak, operasyonlar için çok kritik veya hassas olması nedeniyle “yüksek riskli” olması da olası değildir. Tescilli işletme prosedürleri, mal maliyeti ve bazı şirket belgeleri orta kategoriye girebilir.

Yüksek risk: Operasyonel security için uzaktan bile hassas veya hayati nem taşıyan her şey yüksek risk kategorisine girer. Ayrıca, kurtarılması son derece zor olan (kaybolursa) veri parçaları. Tüm gizli, hassas ve gerekli veriler yüksek risk kategorisine girer. Not: Bazıları ayrıca daha ayrıntılı bir lçek kullanır ve verileri daha da farklılaştırmaya yardımcı olmak için “ciddi” risk veya diğer kategoriler ekler.

Veri Sınıflandırma Matrisi Kullanma

Bazı kuruluşlar için veri oluşturmak ve etiketlemek kolay olabilir. Çok sayıda veri türü yoksa veya belki de işletmenizde daha az işlem varsa, verilerin ve sistemlerinizin riskini belirlemek muhtemelen daha az zordur. Bununla birlikte, yüksek hacimli veya birden fazla veri türüyle uğraşan birçok kuruluşun risklerini belirlemenin kapsamlı bir yoluna ihtiyaç duyması muhtemeldir. Bunun için çoğu bir “veri sınıflandırma matrisi” kullanır.

Verileri ve/veya sistemleri tehlikeye atılma olasılıklarına ve bu verilerin ne kadar hassas olduğuna gre derecelendiren bir matris oluşturmak, tüm hassas şeyleri nasıl daha iyi sınıflandıracağınızı ve koruyacağınızı hızla belirlemenize yardımcı olacaktır.

Data Classificationna Bir Örnek

Bir kuruluş verileri Kısıtlı, Özel veya Genel olarak sınıflandırabilir. Bu durumda, genel veriler en düşük security gereksinimlerine sahip en az hassas verileri temsil ederken, kısıtlanmış veriler en yüksek security sınıflandırmasındadır ve en hassas verileri temsil eder. Bu tür veri sınıflandırması, çoğu işletme için genellikle başlangıç ​​noktasıdır ve bunu, verileri işletmeyle, kaliteyle ve diğer sınıflandırmalarla olan ilgisine gre etiketleyen ek tanımlama ve etiketleme prosedürleri izler. En başarılı veri sınıflandırma süreçleri, hassas verileri ait oldukları yerde tutmak için takip süreçleri ve çerçeveleri kullanır.

Veri Sınıflandırma Süreci

Veri sınıflandırması karmaşık ve zahmetli bir süreç olabilir. Otomatik sistemler süreci kolaylaştırmaya yardımcı olabilir, ancak bir işletme, verileri sınıflandırmak için kullanılacak kategorileri ve lçütleri belirlemeli, hedeflerini anlamalı ve tanımlamalı, employeeların uygun veri sınıflandırma protokollerini sürdürmedeki rollerini ve sorumluluklarını ana hatlarıyla belirtmeli ve veri kategorileri ve etiketleriyle eşleşen security standartlarını uygulamalıdır. Doğru şekilde yapıldığında, bu süreç, verilerin depolanması, iletilmesi veya alınmasıyla ilgili employeelara ve üçüncü taraflara operasyonel bir çerçeve sağlayacaktır.

GDPR ve KVKK Açısından Data Classification

Genel Veri Koruma Ynetmeliği’nin (GDPR) yürürlüğe girmesiyle, AB vatandaşlarına ait verileri depolayan, aktaran veya işleyen şirketler için veri sınıflandırması her zamankinden daha da nemlidir. Bu şirketlerin, GDPR kapsamındaki her şeyin kolayca tanımlanabilmesi ve uygun security nlemlerinin alınabilmesi için verileri sınıflandırması hayati nem taşır.

Ek olarak, GDPR belirli kişisel veri kategorileri için yüksek koruma sağlar. Örneğin, GDPR ırksal veya etnik kken, siyasi grüşler ve dini veya felsefi inançlarla ilgili verilerin işlenmesini açıkça yasaklar. Bu tür verileri buna gre sınıflandırmak, uyumluluk sorunları riskini nemli lçüde azaltabilir.

Bununla beraber KVKK (Kişisel Verilerin Korunması Kurumu) açısından da verilerin tasnif edilmesi ve gerekli security tedbirlerinin alınması oldukça nemlidir.

Etkili Data Classification İçin Adımlar

Mevcut Kurulumu Anlayın: Mevcut verilerin konumuna ve kuruluşunuzla ilgili tüm düzenlemelere ayrıntılı bir şekilde bakmak, verileri etkili bir şekilde sınıflandırmak için belki de en iyi başlangıç ​​noktasıdır. Sınıflandırabilmeniz için nce hangi verilere sahip olduğunuzu bilmelisiniz.

Veri Sınıflandırma Politikası Oluşturma: Uygun bir politika olmadan bir kuruluşta veri koruma ilkelerine uyumlu kalmak neredeyse imkansızdır. Bir politika oluşturmak en büyük nceliğiniz olmalıdır. Verileri Öncelik Sırasına Koyma ve Düzenleme: Artık bir politikanız ve mevcut verilerinizin bir resmi olduğuna gre, verileri düzgün bir şekilde sınıflandırmanın zamanı geldi. Verilerinizi hassasiyetine ve gizliliğine gre etiketlemenin en iyi yoluna karar verin.

Veri sınıflandırmasının, verileri bulmayı kolaylaştırmaktan daha fazla faydası vardır. Veri sınıflandırması, modern işletmelerin herhangi bir anda mevcut olan muazzam miktardaki verileri anlamlandırmasını sağlamak için gereklidir.

Veri sınıflandırması, bir kuruluşun kontrolündeki tüm verilerin net bir resmini ve verilerin nerede saklandığı, bunlara nasıl kolayca erişileceği ve olası security risklerinden nasıl korunacağı konusunda bir anlayış sağlar. Uygulandığında, veri sınıflandırması daha yeterli veri koruma nlemlerini kolaylaştıran ve employeeların security politikalarına uymasını teşvik eden organize bir çerçeve sağlar. Bu, her türlü security alanına dokunur: uyumluluk düzenlemelerinden, kredi kartları, sosyal security, fikri mülkiyet, tıbbi kayıtlar ve daha fazlası gibi hassas verilerin daha etkili bir şekilde güvence altına alınmasına kadar.

Veri Sınıflandırma Yazılımları

Veri Sınıflandırma Yazılımları: Şirketler, büyük miktarda veriyi etkili ve güvenli bir şekilde ynetmek için çeşitli veri sınıflandırma yazılımlarını kullanırlar. Bu yazılımlar, verilerin doğru bir şekilde sınıflandırılmasını ve korunmasını sağlar. Aşağıda bazı popüler veri sınıflandırma yazılımları ve şirketlerin verilerini nasıl sınıflandırdığı hakkında bilgi bulabilirsiniz.

Popüler Veri Sınıflandırma Yazılımları

1. Microsoft Azure Information Protection (AIP):
   • Özellikler: Kullanıcıların verilerini sınıflandırmasına ve etiketlemesine olanak tanır. Azure bulut hizmetleri ile entegre çalışır.
   • Kullanım Alanı: E-posta, belge ve diğer verilerin güvenliğini sağlamak için kullanılır.
2. Symantec Data Loss Prevention (DLP):
   • Özellikler: Hassas verilerin saptanması, izlenmesi ve korunması için kapsamlı bir çzüm sunar.
   • Kullanım Alanı: Özellikle finans ve sağlık sektrlerinde yaygın olarak kullanılır.
3. IBM Guardium:
   • Özellikler: Veritabanı güvenliği ve etkin veri sınıflandırma zellikleri sunar.
   • Kullanım Alanı: Büyük kuruluşlar için veri güvenliği ve uyumluluk gereksinimlerini karşılamak için idealdir.
4. Varonis Data Security Platform:
   • Özellikler: Verileri otomatik olarak sınıflandırır ve anormallikleri tespit eder.
   • Kullanım Alanı: Dosya paylaşım sistemleri ve e-posta sunucularında hassas veri ynetimi sağlar.
5. Digital Guardian:
   • Özellikler: Kullanıcı davranışlarını izler ve verilerin yanlış kullanılmasını nler.
   • Kullanım Alanı: Endüstriyel casusluğa karşı koruma sağlamak için kullanılır.

Şirketlerin Verilerini Sınıflandırma Yntemleri

1. Veri Envanteri Oluşturma:
   • Açıklama: İlk adım olarak, şirketler sahip oldukları verilerin inventoryni çıkarırlar. Bu inventory, verilerin nerede depolandığını, nasıl kullanıldığını ve kimlerin erişebileceğini belirlemeye yardımcı olur.
   • Önem: Bu adım, verilerin doğru bir şekilde sınıflandırılması ve korunması için temel oluşturur.
2. Veri Etiketleme ve Kategorize Etme:
   • Açıklama: Veriler, nem derecelerine ve hassasiyet seviyelerine gre etiketlenir. Örneğin, “Gizli”, “Hassas”, “Genel” gibi kategorilere ayrılır.
   • Önem: Veri etiketleme, verilerin hızlı ve etkili bir şekilde bulunmasını ve korunmasını sağlar.
3. Otomatik Sınıflandırma Araçları Kullanma:
   • Açıklama: Şirketler, büyük miktarda veriyi otomatik olarak sınıflandıran yazılımlar kullanır. Bu yazılımlar, belirli kurallara ve algoritmalara gre verileri kategorize eder.
   • Önem: Otomatik sınıflandırma, insan hatalarını azaltır ve verimliliği artırır.
4. Kullanıcı Eğitimi:
   • Açıklama: Çalışanlara veri sınıflandırma politikaları ve prosedürleri hakkında eğitim verilir. Bylece, verilerin doğru bir şekilde sınıflandırılması ve korunması sağlanır.
   • Önem: Eğitim, veri güvenliğinin sürdürülebilirliği açısından kritiktir.
5. Sürekli İzleme ve Güncelleme:
   • Açıklama: Verilerin sınıflandırılması ve güvenliği sürekli olarak izlenir ve gerekli durumlarda güncellenir.
   • Önem: Yeni tehditler ve değişen iş ihtiyaçlarına gre veri güvenliğinin sürekli olarak optimize edilmesini sağlar.

Veri sınıflandırmasının rnekleri nelerdir?

Aşağıda bazı veri sınıflandırması rnekleri verilmiştir.

• Dosyaları arayan ve hassas verileri belirlemek için içerik tabanlı bir sınıflandırma şeması kullanan otomatik bir sürecin uygulanması.
• E-ticaret platformlarından oluşturulan hassas finansal kayıtları belirlemek için otomatik bir bağlam tabanlı sınıflandırmanın kullanılması.
• Kullanıcı tabanlı sınıflandırma ile verilerin nasıl sınıflandırılacağını belirlemek için konunun uzmanlarıyla etkileşime girilmesi.

Veri sınıflandırması neden nemlidir?

Veri sınıflandırması, veri güvenliğinin temel n koşullarından biridir. Bunun nedeni, yalnızca verileri gizliliğine ve bir işletmenin rekabet avantajına gre greceli nemine gre tanımlayıp düzenleyebildiğinizde veri güvenliğini etkili bir şekilde nceliklendirebilmenizdir. Veri sınıflandırması nemlidir çünkü kuruluşların işledikleri ve depoladıkları bilgi türlerini anlamalarını sağlar. Veri sınıflandırması yoluyla elde edilen bilgi, bir şirketin verileri nemine veya hassasiyetine gre korumak için gerekli nlemleri almasını sağlar.

Sınıflandırma, düzenleyici uyumluluğu kolaylaştırır ve tüm bilgiler için uygun security düzeyini uygulayarak maliyet tasarrufu sağlayabilir. Bir şirket, verilerini sınıflandırarak kaynaklarını şifreleme ve artırılmış securityle değerli bilgilerini korumaya yoğunlaştırabilir. Daha düşük riskli veriler daha az maliyetli yntemler kullanılarak işlenebilir.

Veri sınıflandırması olmadan, kuruluşlar GDPR, HIPAA ve SOC 2 gibi düzenleyici kurumların ortak uyumluluk standartlarına da ulaşamaz. Örneğin, veri sınıflandırması, kuruluşların bireylere kişisel verilerine erişme, bunları değiştirme veya hatta silme hakkı sağlama GDPR gereksinimini yerine getirmesini mümkün kılar.

Veri sınıflandırmasının düzeyleri ve türleri nelerdir?

Üç veri sınıflandırma düzeyi şunlardır:

• Düşük risk – Bu sınıflandırma düzeyi, kamuya açık verileri ve kolayca yeniden oluşturulabilen veya kurtarılabilen verileri içerir.
• Orta risk – Bu düzeydeki veriler, bir kuruluş için nemli olsa da yüksek riskli veri olarak nitelendirilmeyen işletme prosedürleri gibi dahili verileri kapsar.
• Yüksek risk – Yüksek riskli veriler, kamuya açıklanmaması gereken hassas ve gizli verilerdir. Ayrıca, iş operasyonları için gerekli olan bilgileri ve kurtarılması zor olan verileri de içerir.

Verileri sınıflandırmak için üç yntem kullanılır.İçerik tabanlı sınıflandırma, hassas bilgileri bulmak için dosyaları arar.Bağlam tabanlı sınıflandırma, hassas bilgileri belirlemek için verilerin yaratıcısı, konumu veya uygulaması gibi dolaylı gstergeleri kullanır.Kullanıcı tabanlı sınıflandırma, veri ğelerinin hassasiyetini belirlemek için kullanıcı bilgisine dayanan manuel bir işlemdir.

İçerik ve bağlam tabanlı sınıflandırma, otomatik araçlarla gerçekleştirilebilir ve manuel, kullanıcı tabanlı bir işlemle desteklenebilir.

Veri sınıflandırma standardı nedir?

Veri sınıflandırma standardı, bir kuruluşun verilerini sınıflandırmak için kullandığı politikalar ve standartlar kümesidir. Standart, veri hassasiyetini değerlendirmek ve etkili bir şekilde işlenebilmesi için uygun sınıflandırmaya atamak için kullanılan bir çerçeve sağlar. Bir standart, bir kuruluşun verilerinin tutarlı bir şekilde sınıflandırılmasını sağlayarak daha verimli bilgi güvenliği, ynetimi ve uyumluluğu sağlar.

Secure Fors olarak, veri sınıflandırma süreçlerinde uzmanlaşmış consulting hizmetleri sunuyoruz. İster küçük bir işletme olun, ister büyük bir kuruluş, verilerinizin doğru ve güvenli bir şekilde sınıflandırılması için size zel çzümler geliştiriyoruz. Gelişmiş veri sınıflandırma yazılımlarını ve en iyi uygulamaları kullanarak, verilerinizin güvenliğini en üst düzeye çıkarıyor ve düzenleyici uyumluluğu sağlıyoruz. Güvenli veri ynetimi için Secure Fors’a güvenin ve verilerinizin güvende olduğundan emin olun.