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データ分類: データを効率的に保護する方法


データ分類は、組織がデータの機密性、価値、侵害された場合の潜在的な影響に応じてデータを特定し、分類するのに役立ちます。

データを分類することで、組織はデータを保護し、関連する規制や標準への準拠を確保するための適切なセキュリティ対策と制御を開発できます。

必要な適切な保護レベルを決定するのに役立つため、所有するさまざまな種類のデータとその使用方法を理解することが重要です。

まず、データ分類とは何か、そしてデータが分類される理由を見てみましょう。

データ分類とは何ですか?

データ分類は、特定の特性または属性に基づいてデータをカテゴリーまたはクラスに整理するプロセスです。データの分類に使用される具体的な基準は、組織のニーズと目的によって異なります。

データ分類の主な目的は、データをより整理して使いやすくするとともに、不正なアクセスや開示からデータを保護することです。

データを分類することにより、組織に関連するさまざまな種類のデータを識別し、それらに適切なラベルやタグを割り当てることができます。これは、データ管理、セキュリティ、プライバシーの目的に役立ちます。

データの分類は、データ セットのサイズと複雑さに応じて、手動で行うことも、自動ツールを使用して行うこともできます。

データを分類する必要がある理由はいくつかあります。

  • データの整理: データの分類は、データを有意義な方法で整理および構造化するのに役立ち、理解と分析が容易になります。
  • 意思決定の向上: データをさまざまなカテゴリに分類することで、洞察を得て、データの特性に基づいてより多くの情報に基づいた意思決定を行うことができます。
  • セキュリティの強化: データ分類を使用すると、機密情報を機密、公開、または制限付きに分類することで機密情報を保護できます。これは、適切なレベルのセキュリティがデータに適用されることを保証するのに役立ちます。
  • 効率の向上: データを分類することで、必要なときに特定の情報を見つけて取得することが容易になります。これにより、効率が向上し、データの検索と使用に必要な時間と労力が削減されます。
  • 精度の向上: データを分類すると、関連性のある適切なデータでモデルがトレーニングされるようになり、機械学習モデルの精度を向上させることができます。

データ分類はどのようにセキュリティを強化しますか?

データ分類は、機密データを識別して保護することにより、データ セキュリティを向上させる効果的な方法となります。データのセキュリティを向上させるためにデータ分類を使用できるいくつかの方法を次に示します。

  • 機密データの識別: 機密性に応じてデータを分類することで、組織は最高レベルの保護が必要なデータを識別できます。これは、セキュリティへの取り組みに優先順位を付け、最も重要な領域にリソースを割り当てるのに役立ちます。
  • 機密データの保護: 機密データに適切な分類ラベルを割り当てることで、組織は権限のある個人のみがこのデータにアクセスできるようにすることができます。これは、機密情報の不正アクセスや開示を防ぐのに役立ちます。
  • コントロールの実装: データの分類に基づいて、組織はデータを保護するための適切なコントロールを実装できます。たとえば、機密データには、より強力な認証手段や追加の暗号化が必要になる場合があります。
  • データ ガバナンスの強化: データ分類に関する明確なポリシーと手順を確立することで、組織はデータ ガバナンスを向上させ、データが一貫して安全に処理されることを保証できます。
  • データ アクセスの監視と監査: データ アクセスを監視および監査することで、組織は誰が機密データにアクセスしているかを追跡し、適切にアクセスされていることを確認できます。これは、不正なアクセスやデータの悪用を検出するのに役立ちます。

データ分類の種類

データを適切に整理して処理するために、さまざまな特性に基づいてデータにラベルを付けたり、分類したりできます。これらは、企業が生データを分類する方法を決定する前に整理するために使用する最も一般的な 4 つの方法です。

データの分類の種類
データの分類の種類

ユーザーベースの分類: 組織内でのユーザーの役割や責任に基づいてデータをカテゴリに割り当てることが含まれます。たとえば、従業員のデータへのアクセスは、職務や権限のレベルに基づいて制限される場合があります。

コンテンツベースの分類: データの実際のコンテンツに基づいてデータを整理します。これには、データの主題、形式、またはその他の特性が含まれる場合があります。

自動分類: 所定の基準に基づいてデータを分析および分類するのは、ソフトウェアまたはアルゴリズムに依存します。これは、キーワードやパターンなどのデータ自体の内容、またはファイル名や場所などのデータに関連付けられたメタデータに基づくことができます。

コンテキストベースの分類: コンテキストベースの分類には、データが使用されるコンテキストまたはデータが作成された目的に基づいてデータを分類することが含まれます。

データ分類の機密レベル

一般に、さまざまな種類のデータにはさまざまなレベルの分類が必要です。これらのレベルを考慮すると、データをより正確に分類できます。データ分類には主に 4 つの機密レベルがあります。

データレベル
データレベル

パブリック: パブリック データとは、一般大衆が利用でき、誰でもアクセスできるデータを指します。これには、政府機関、非営利団体、または民間企業によって収集および編集され、一般に利用できるデータが含まれる場合があります。

内部: 内部データは、組織または企業内で収集および使用されるデータを指します。このタイプのデータは通常、一般公開されることはなく、意思決定、計画、分析などのさまざまな目的に使用されます。このデータは通常、組織の内部システム内に保存および管理され、組織内の許可された個人のみがアクセスできます。

機密: 機密データとは、組織内で機密または非公開に保つことを意図した情報を指します。この種のデータは通常、組織外の誰とも共有されることはなく、機密性を保護するために特別なセキュリティ対策が適用される場合があります。

制限付き: このタイプのデータは機密性が高く、最高レベルの保護が必要です。このレベルのデータ侵害は組織に深刻な影響を与える可能性があり、国家安全保障を脅かす可能性さえあります。例としては、個人データ、法的文書、企業秘密などが挙げられます。

データ分類の手順

ステップ
ステップ

このデータ分類プロセスにはいくつかの手順が含まれます。

  1. データ分類の目的を特定する: データを分類する理由と、分類プロセスで達成する目的を理解することが重要です。これには、規制へのコンプライアンスの確保、機密情報の保護、データ管理プロセスの改善などが含まれる可能性があります。
  2. 分類カテゴリを定義する: データを分類するカテゴリ (公開、機密、制限付きなど) を決定します。各カテゴリーの特徴と、各カテゴリーに配置するデータの種類を明確に定義することが重要です。
  3. データの所有権を割り当てる: データの管理と保護、およびデータの分類に関する決定の責任者を決定します。これは、組織内の特定の個人または部門である可能性があります。
  4. データ分類ポリシーを作成する: 分類カテゴリ、データ所有者の責任、データの分類と処理手順の概要を示す、明確で簡潔なポリシーを作成します。
  5. データ分類ポリシーを伝達する: 組織内のすべての関係者がデータ分類ポリシーとそれに関連する責任を認識していることを確認します。これには、トレーニングの提供や従業員が参照できるリソースの提供などが含まれる場合があります。
  6. データ処理の制御を実装する: データの分類レベルに基づいてデータを処理するための手順と制御を確立します。これには、アクセス制御、暗号化、データのバックアップとリカバリなどの制御が含まれる場合があります。
  7. データ分類プロセスを監視およびレビューする: データ分類プロセスの有効性を定期的にレビューおよび評価し、プロセスが組織の目標を満たしていること、およびデータが適切に処理されていることを確認します。必要に応じて調整を行い、プロセスを改善します。

データ分類のベスト プラクティス

データ分類のベストプラクティス
データ分類のベストプラクティス

データ分類のベスト プラクティスをいくつか示します。

  • シンプルにする: 従業員が理解しやすく、従いやすい、明確でわかりやすい分類システムを用意することが重要です。複雑な分類システムは管理が難しく、機密情報の保護に効果的ではない可能性があります。
  • 作成時にデータを分類する: データは、必要になるかアクセスされるまで待つのではなく、作成後すぐに分類する必要があります。これにより、機密情報が最初から適切に保護されることが保証されます。
  • 明確なラベルを使用する: 明確で簡潔なラベルを使用して、データの分類レベルを識別します。これは、従業員が各データに必要な機密性と保護を理解するのに役立ちます。
  • 標準的な分類体系を確立する: 組織全体で一貫して使用される標準的な分類体系を開発します。これは、データが一貫して正確に分類されることを保証するのに役立ちます。
  • 分類を文書化する: 使用したカテゴリや基準を含め、分類プロセスを記録して、他の人が簡単に理解して複製できるようにします。

これらの標準的な慣行に従うことで、データが正しく効率的に分類されるようになり、データの管理と評価が容易になります。

データ分類の学習リソース

適切なレベルの献身と取り組みがあれば、誰でも効率的なデータ管理のための分類モデルを設計する方法を学ぶことができ、データ分類を自分で学習するために利用できるリソースがいくつかあります。データ分類の知識を広げるには、この必須書籍のセレクションをチェックしてください。

#1.データ分類: アルゴリズムとアプリケーション

この本では、モデル開発に重点を置きながらデータ分類の基礎を説明し、使用されるさまざまな種類のアルゴリズムと手法、さまざまな分野でのデータ分類のアプリケーション、データ分類を実装するためのベスト プラクティスなど、データ分類に関連する幅広いトピックを取り上げています。現実世界の状況では。

本書では、データ分類の重要性と、データ品質の向上やより適切な意思決定の可能化など、データ分類によってもたらされるさまざまな利点についても説明します。

#2.データ分類: 完全ガイド

この本では、著者はデータ分類方法と、セキュリティと効果的なデータ管理を強化するための分類プロセスを定義、設計、作成、実装するためのアプローチを読者に紹介します。

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さらに、データ分類およびワークフロー設計技術における最新の開発を、最適な分類基準に従って実行するための多数のガイドラインも提供します。

#3.データ分類: 明確かつ簡潔なリファレンス

この本では主に内部および外部のデータ分類関係について説明します。さまざまな分類の主要業績評価指標も導入され、データ分類に最適な設計フレームワークも提供されます。

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本書の原則とトピックを理解するには、事前の知識が必要です。

最終的な考え

データ分類は、あらゆる規模の企業や組織にとって強力なツールとなります。構造化された方法でデータを整理してラベルを付けることにより、データをより深く理解し、パターンと傾向を特定し、より多くの情報に基づいた意思決定を行うことができます。

さらに、データ分類により、関連情報の検索とアクセスが容易になり、顧客サービスの向上に役立ちます。また、機密情報へのアクセスを制御できるため、データ セキュリティにも役立ちます。

この記事が、セキュリティを向上させるためのデータ分類の学習に役立つことを願っています。また、個人データの侵害を監視するための最適なセキュリティ サービスについて学ぶことにも興味があるかもしれません。

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