A Importância da Netwrix Data Classification para a Prevenção de Perda de Dados

Prevenção de perda de dados (DLP) ferramentas e processos ajudam a garantir que dados críticos não sejam acessados ou manipulados por usuários não autorizados. A tecnologia subjacente que pode determinar o sucesso ou fracasso na prevenção de perda de dados é a data classification.

Este artigo explica como a Netwrix Data Classification afeta o sucesso das suas medidas de prevenção de perda de dados.

O que é classificação de dados?

Classificação de dados é o processo de organizar dados em categorias relevantes. Essas categorias podem ser gerais, como Top Secret, Confidencial e Público, ou bastante específicas, como categorias alinhadas com mandatos de conformidade regulatória específicos como GDPR e HIPAA.

A classificação de dados ajuda a melhorar a segurança da informação e garantir a data privacy ao permitir que você atribua permissões de acesso adequadas e implemente medidas de proteção apropriadas para diferentes tipos de dados, como identificar regularmente dados sensíveis que estão excessivamente expostos.

O que é prevenção de perda de dados (DLP)?

A prevenção de perda de dados envolve proteger informações sensíveis e críticas contra acesso inadequado ou adulteração. Ferramentas e processos de prevenção de perda de dados podem reduzir vazamento de dados, perda de dados, exfiltração de dados e outros riscos aos dados críticos.

Como a classificação de dados ajuda na prevenção de perda de dados?

A classificação de dados ajuda com DLP de várias maneiras:

Ajuda a estabelecer uma base sólida de governança de dados forte

As empresas frequentemente tentam colocar todas as suas fichas em uma única cesta quando se trata de DLP, esperando que a adoção de um único produto abrangente de DLP atenda a todas as suas necessidades de proteção de dados. Mas, embora os produtos de DLP ofereçam medidas de segurança, como reduzir o risco de um arquivo na rede ser entregue nas mãos erradas, eles não são uma solução completa.

Em vez de focar apenas na proteção de dados contra perda com soluções de DLP, você precisa de uma base ampla de Data governance sólida em todo o ciclo de vida dos dados. Data governance exige que você saiba:

• Que tipos de dados você tem
• Onde seus dados estão armazenados
• Quem tem permissão para acessar seus dados
• Quem está realmente acessando seus dados

A classificação de dados ajuda identificando e rotulando informações sensíveis e críticas para o negócio, para que você possa garantir que elas sejam armazenadas apenas em locais seguros e aplicar políticas de acesso de menor privilégio e outras para reduzir o risco de uma data breach.

Reduz o número de resultados falsos positivos e falsos negativos

Uma classificação de dados precisa é fundamental para a implementação bem-sucedida de ferramentas e processos de DLP. Uma classificação imprecisa pode levar aos seguintes resultados:

• A ferramenta DLP poderia restringir o acesso a dados não sensíveis que foram incorretamente marcados como sensíveis, prejudicando a produtividade e interferindo nos processos de negócios críticos.
• O DLP poderia falhar em sinalizar operações não autorizadas em dados sensíveis que foram erroneamente classificados como não sensíveis, aumentando o risco de violação.

Automatiza o processo de classificação de dados

Algumas ferramentas de DLP dependem de classificação manual — os usuários devem especificar em qual categoria seus arquivos e outros dados se enquadram. Esse processo coloca você em risco de omissões e erros: Os usuários podem deixar de classificar os dados completamente, marcá-los de forma inconsistente ou simplesmente escolher o primeiro ou o tipo de classificação mais fácil para economizar tempo.

Uma solução automatizada de Data Classification garantirá resultados de classificação confiáveis e consistentes em toda a sua empresa e assegurará que sua ferramenta DLP esteja trabalhando com etiquetas precisas.

DLP e Netwrix Data Classification

O software de Netwrix Data Classification vem com recursos chave que ajudam a garantir precisão e consistência.

• Índice reutilizável — Elimine a necessidade de uma longa recolha de dados sempre que um novo arquivo aparece ou uma regra de classificação é alterada, garantindo assim que os resultados precisos da classificação estejam sempre disponíveis.
• Gerenciador de taxonomia flexível — Capacite os funcionários a criar e modificar facilmente taxonomias para atender às necessidades da sua organização. Elimine a necessidade de adquirir serviços profissionais sempre que taxonomias precisarem ser adicionadas ou atualizadas.
• Resultados de classificação transparentes — Veja exatamente por que os arquivos foram classificados da maneira como foram para que você possa analisar e modificar suas regras para melhorar a precisão.
• Fluxos de trabalho de remediação — Crie processos automatizados para colocar 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 adequada e uma classificação de dados precisa. Saber exatamente quais tipos de informações sensíveis você possui permitirá que suas soluções de DLP funcionem melhor, maximizando o valor do seu investimento.