As ferramentas e processos de prevenção de perda de dados (DLP) ajudam a garantir que os dados críticos não sejam acessados ou adulterados por usuários não autorizados. A tecnologia subjacente que pode definir o seu sucesso ou falha na DLP é a classificação de dados.
Este artigo explica como a classificação de dados afeta o sucesso das suas medidas de DLP.
O que é a classificação de dados?
A classificação de dados é o processo de organizar os dados em categorias relevantes. Essas categorias podem ser genéricas como confidencial, secretas ou públicas ou bem especificas como categorias alinhadas com um mandato de conformidade regulatória como a GDPR, LGPD e a HIPAA
A classificação de dados te ajuda a aprimorar a informação de segurança e garantir a privacidade de dados permitindo que você atribua as permissões de acesso apropriadas e implemente medidas de proteção apropriadas para diferentes tipos de dados como identificar regularmente os dados sensíveis que estão expostos.
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O que é a DLP?
A prevenção de perda de dados (DLP) envolve proteger informação crítica e sensível contra acesso inapropriado ou adulteração. Ferramentas e processos de DLP podem reduzir o vazamento, perda, exfiltração e outros riscos a dados cruciais.
Como a classificação de dados ajuda com a DLP?
A classificação de dados ajuda a DLP de diversas formas:
Ajuda a estabelecer uma fundação firme de governança forte de dados
As companhias tentam sempre ter tudo em único lugar quando se trata de DLP, torcendo que a adoção de um único produto de DLP cobrirá todos as necessidades da sua proteção de dados. Mas enquanto os produtos de DLP oferecem medidas de segurança como reduzir o risco de um arquivo na rede ser entregue nas mãos erradas, eles não são soluções completas.
Ao invés de focar apenas em proteger a perda de dados com as soluções de DLP, você precisa de uma base ampla de governança de dados forte em todo o ciclo de vida dos dados. A governança requer que você saiba:
- Quais tipos de dados você tem
- Onde os seus dados residem
- Quem é tem permissão de acesso aos seus dados
- Quem está acessando os seus dados
A classificação de dados te ajuda a identificar e marcar informação crítica e sensível, para que você possa garantir que ela apenas seja armazenada em locais seguros que você possa garantir o privilégio mínimo e outras políticas de acesso para reduzir o risco de vazamento de dados.
Reduzir os resultados de falso positivo e falso negativo
A classificação precisa de dados é tudo quando se trata da implementação de ferramenta e processos de DLP. Classificação imprecisa pode levar as seguintes consequências:
- A ferramenta de DLP pode restringir o acesso de dados não sensíveis que foram marcados incorretamente como sensíveis, afetando a produtividade e interferindo com os processos críticos do negócio.
- A DLP pode falhar em marcar operações não autorizadas em dados sensíveis que foram classificados de forma errônea como não sensíveis, aumentando o risco de brecha.
Automatizando o processo de classificação de dados
Algumas ferramentas de DLP dependem da classificação manual, os usuários precisam especificar uma categoria de arquivos e outros dados acabam indo para ela. Esse processo põe em risco tanto a omissão quanto os erros: Os usuários podem falhar em classificar todos os dados, marca-los inconsistentemente, ou simplesmente pegar o primeiro ou o mais fácil tipo de classificação para poupar tempo.
Uma solução de classificação de dados automatizada oferece resultados consistentes e confiáveis através da sua companhia e garante que a ferramenta de DLP está funcionando com as marcações precisas.
DLP e o Netwrix Data Classification
O software de classificação de dados da Netwrix vem com os principais recursos que te ajuda a garantir consistência e precisão:
- Índice reutilizável – Elimine a necessidade de coletas de dados longas toda vez que um novo arquivo apareça e a regra de classificação seja alterada, para que os resultados de classificação sejam sempre visíveis.
- Gerenciador flexível de taxonomia – Dê aos colaboradores a capacidade de criar e modificar taxonomias que cumpram as necessidades da sua organização. Elimine a necessidade de adquirir serviços profissionais sempre que taxonomias precisarem ser ajustadas ou adicionadas
- Resultados de classificação transparentes – Veja precisamente por que arquivos foram classificados da forma que eles foram para que você possa analisar ou modificar suas regras para aprimorar a precisão.
- Remediação de fluxo de trabalho – Crie processos automatizados para pôr em quarentena dados sensíveis, revogar permissões excessivas e redigir dados dentro de arquivos.
Conclusão
O sucesso de qualquer estratégia de DLP depende de uma governança de dados apropriada e classificação de dados precisa. Sabendo exatamente qual tipo de informação sensível você tem permitirá que as suas soluções de DLP funcionem melhor, maximizando o valor do seu investimento.
