Fünf Gründe, manuelle Data Classification-Methoden aufzugeben

Was ist Data Classification und wie schwierig ist es? Auf den ersten Blick scheint Data Classification nicht schwierig zu sein. Es gibt vier Schlüsselschritte im Prozess:

1. Erfassung von Vermögenswerten, wie E-Mails und elektronischen Dokumenten, im Anlagenregister
2. Jedes Asset gemäß seiner Sensibilität klassifizieren
3. Kennzeichnung des Vermögenswerts basierend darauf, wie er klassifiziert wird
4. Umgang mit dem Vermögenswert basierend auf seiner Klassifizierung (zum Beispiel das Verschlüsseln von E-Mails, die als „vertraulich“ eingestuft sind)

Die manuelle Durchführung dieser Schritte erfordert, dass Datenbesitzer oder andere Benutzer geschult werden, um Dokumente gemäß Ihrer Data Classification Policy zu klassifizieren. Während Menschen Maschinen im Verständnis des Kontexts von Dokumenten weit überlegen sind, wird die Datenklassifizierung mit zunehmender Anzahl von Vermögenswerten, Klassifizierungsebenen und Regeln schnell kompliziert und manuelle Prozesse versagen. Hier sind fünf Gründe für die Automatisierung der Datenklassifizierung.

Grund #1. Manuelle Datenklassifizierung ist subjektiv und inkonsistent.

Wie das Sprichwort sagt, liegt Schönheit im Auge des Betrachters. Ähnlich kann die Entscheidung darüber, welche Informationen sensibel sind, subjektiv sein. Selbst wenn zwei Personen beide darauf trainiert sind, Daten zu klassifizieren, werden sie manchmal ähnliche Daten unterschiedlich kennzeichnen. Tatsächlich könnte sogar eine einzelne Person ähnliche Inhalte inkonsistent kennzeichnen, besonders wenn es viele Tags zur Auswahl gibt. Letztendlich hängt die Qualität der Datenklassifizierung auch vom Engagement des Besitzers ab, was zu Inkonsistenzen in der gesamten Organisation führen kann.

Grund #2. Benutzer vernachlässigen die Netwrix Data Classification, weil sie keinen Wert darin sehen.

Die Datenklassifizierung ist selten in Geschäftsprozesse integriert; stattdessen ist sie eine unangenehme Zusatzaufgabe, der die Nutzer wenig Wert beimessen und sie deshalb umgehen, wenn sie können. Wenn das Management verlangt, dass sie es tun, machen sie oft nur halbherzig mit, zum Beispiel indem sie einfach das erste Etikett in der Liste auswählen, um die Aufgabe zu beschleunigen. Dies führt zu unvollständigen oder falschen Klassifizierungen — und falsche Informationen über Ihre Daten zu haben, kann noch schlimmer sein als gar keine Informationen zu haben, da Sie sich möglicherweise auf die falschen Daten konzentrieren und Ihre wirklich wertvollen Vermögenswerte mit unzureichendem Schutz lassen.

Grund #3. Daten sind nicht statisch.

Dateien werden normalerweise zum Zeitpunkt der Erstellung klassifiziert, aber Daten – insbesondere unstrukturierte Daten – ändern sich ständig. Es gibt keine Garantie dafür, dass die ursprüngliche Klassifizierung einer Datei während ihres gesamten Lebenszyklus genau bleibt. Und wie wir gerade gesehen haben, wenn die Klassifizierung nicht korrekt ist, könnten die darauf angewendeten Informationshandhabungsregeln unzureichend sein, um die Daten zu schützen.

Grund #4. Manuelle Klassifizierung ist komplex und teuer.

Die meisten Organisationen verfügen sowohl über eine große Vielfalt an Daten als auch über ein hohes Datenvolumen. Daher ist die manuelle Klassifizierung eine komplexe, zeitaufwändige und kostspielige Aufgabe.

Grund #5. Es ist leicht, sensible Informationen zu übersehen.

Wenn Sie beginnen, Daten zu klassifizieren, können Sie sicherlich Benutzer dazu bringen, neue Dateien bei ihrer Erstellung zu klassifizieren. Aber was ist mit all den Daten, die bereits auf Ihren Dateiservern gespeichert sind? Wenn Sie diese als außerhalb des Geltungsbereichs liegend weglassen, riskieren Sie, sensible Daten verwundbar zu lassen. Aber zu versuchen, manuell durch Massen unstrukturierter Daten zu sortieren, wäre zeitlich prohibitiv und extrem fehleranfällig. Es wäre, als würde man versuchen, manuell die Arbeit einer Suchmaschine zu erledigen, die das Internet durchsucht, um Daten zu indizieren.

Es gibt einige Strategien, die dabei helfen können, die Herausforderungen der manuellen Datenklassifizierung zu mildern. Sie können versuchen:

• Mitarbeitern zusätzliche Schulungen geben, um die Konsistenz ihrer Klassifizierungsarbeit zu verbessern
• Vereinfachung Ihres Netwrix Data Classification-Schemas
• Klassifizieren von Ordnern anstelle einzelner Dokumente, um Zeit zu sparen, wenn Sie über viele Daten verfügen
• Ganze Abteilungen von der Klassifizierung ausschließen, wenn deren Daten wahrscheinlich nicht die wichtigsten Vermögenswerte enthalten, auf die Sie sich zuerst konzentrieren müssen

Allerdings wird eine Netwrix Data Classification Software weitaus bessere Ergebnisse mit viel weniger Aufwand liefern, indem sie sicherstellt, dass Klassifizierungsregeln konsistent angewendet werden und dass die Datensensibilität neu bewertet wird, wenn sich Daten ändern. Als Ergebnis müssen Sie sich keine Sorgen machen, dass Sie Ihre wichtigsten Vermögenswerte aufgrund von falschen Informationen verwundbar lassen.