La importancia de Netwrix Data Classification para la prevención de pérdida de datos

La prevención de pérdida de datos (DLP) herramientas y procesos ayudan a asegurar que los datos críticos no sean accedidos o alterados por usuarios no autorizados. La tecnología subyacente que puede determinar el éxito o fracaso en la prevención de pérdida de datos es la data classification.

Este artículo explica cómo la clasificación de datos afecta el éxito de sus medidas de prevención de pérdida de datos.

¿Qué es la clasificación de datos?

Netwrix Data Classification es el proceso de organizar los datos en categorías relevantes. Estas categorías pueden ser generales, como Top Secret, Confidential y Public, o bastante específicas, como categorías alineadas con mandatos de cumplimiento regulatorio específicos como GDPR y HIPAA.

La clasificación de datos te ayuda a mejorar la seguridad de la información y garantizar la privacidad de los datos al permitirte asignar permisos de acceso apropiados e implementar medidas de protección adecuadas para diferentes tipos de datos, como identificar regularmente datos sensibles que están sobreexpuestos.

¿Qué es la prevención de pérdida de datos (DLP)?

La prevención de pérdida de datos implica proteger información sensible y crítica contra accesos inapropiados o manipulación. Las herramientas y procesos de prevención de pérdida de datos pueden reducir fugas de datos, pérdida de datos, exfiltración de datos y otros riesgos para datos críticos.

¿Cómo ayuda la clasificación de datos con la prevención de pérdida de datos?

La clasificación de datos ayuda con DLP de varias maneras:

Ayuda a establecer una base sólida de gobernanza de datos fuerte

Las empresas a menudo intentan poner todos sus huevos en una sola canasta cuando se trata de DLP, con la esperanza de que adoptar un único producto integral de DLP cubrirá todas sus necesidades de protección de datos. Pero aunque los productos de DLP proporcionan medidas de seguridad, como reducir el riesgo de que un archivo en la red sea entregado a las manos equivocadas, no son una solución completa.

En lugar de centrarse únicamente en proteger los datos de la pérdida con soluciones de DLP, necesita una base amplia de data governance sólida durante todo el ciclo de vida de los datos. Data governance requiere que usted sepa:

• Qué tipos de datos tienes
• Dónde residen tus datos
• ¿Quién tiene permiso para acceder a tus datos
• ¿Quién está accediendo realmente a tus datos

La clasificación de datos ayuda identificando y etiquetando la información sensible y crítica para el negocio, para que pueda asegurarse de que se almacene solo en ubicaciones seguras y aplicar políticas de acceso de mínimo privilegio y otras para reducir el riesgo de una data breach.

Reduce el número de resultados falsos positivos y falsos negativos

Una clasificación de datos precisa es fundamental para la implementación exitosa de herramientas y procesos de DLP. Una clasificación inexacta puede llevar a los siguientes resultados:

• La herramienta DLP podría restringir el acceso a datos no sensibles que fueron etiquetados incorrectamente como sensibles, perjudicando la productividad e interfiriendo con procesos críticos de negocio.
• La DLP podría no marcar operaciones no autorizadas en datos sensibles que fueron mal clasificados como no sensibles, aumentando el riesgo de una violación.

Automatiza el proceso de clasificación de datos

Algunas herramientas de DLP dependen de la clasificación manual — los usuarios deben especificar en qué categoría caen sus archivos y otros datos. Este proceso te pone en riesgo de omisiones y errores: Los usuarios pueden fallar al clasificar los datos, etiquetarlos de manera inconsistente o simplemente elegir el primer tipo de clasificación más fácil para ahorrar tiempo.

Una solución automatizada de data classification proporcionará resultados de clasificación confiables y consistentes en toda su empresa y garantizará que su herramienta DLP trabaje con etiquetas precisas.

DLP y Netwrix Data Classification

El software de Netwrix Data Classification viene con características clave que ayudan a garantizar la precisión y consistencia.

• Índice reutilizable — Elimine la necesidad de recopilar datos extensos cada vez que aparece un nuevo archivo o se cambia una regla de clasificación, de modo que los resultados precisos de clasificación estén siempre disponibles.
• Gestor de taxonomía flexible — Permita que los empleados creen y modifiquen fácilmente las taxonomías para satisfacer las necesidades de su organización. Elimine la necesidad de adquirir servicios profesionales cada vez que se necesite agregar o actualizar taxonomías.
• Resultados de clasificación transparentes — Vea con precisión por qué los archivos fueron clasificados de la manera en que lo fueron para que pueda analizar y modificar sus reglas para mejorar la precisión.
• Flujos de trabajo de remediación — Cree procesos automatizados para poner en cuarentena datos sensibles, revocar permisos excesivos y redactar datos dentro de archivos.

Conclusión

El éxito de cualquier estrategia de DLP depende de una adecuada gobernanza de datos y una precisa clasificación de datos. Saber exactamente qué tipos de información sensible posees permitirá que tus soluciones de DLP funcionen mejor, maximizando el valor de tu inversión.