セキュリティとコンプライアンスの文脈におけるデータ分類とは、関連するリスク レベルと適用される規制に従って機密データと情報資産を分類、整理し、効率的に管理するプロセスを指します。データ分類の主な目的は、機密情報の識別、評価、保護を容易にし、欧州連合の一般データ保護規則 (GDPR) や米国医療保険の相互運用性と責任に関する法律 (HIPAA) などの規制要件へのコンプライアンスを維持することです。 ）。
データ分類は、組織が処理、処理、保存されているデータの種類を理解できるようにするため、包括的なデータ セキュリティ戦略の重要な要素です。この情報は、データ暗号化、アクセス制御、監視などの適切なデータ保護対策と制御を開発するために非常に重要です。一般に、データ分類の取り組みは、データの機密性、完全性、可用性の確保という 3 つの主な目的によって導かれます。
データ資産は、その機密性、価値、および不正アクセス、開示、改ざん、または損失の潜在的な影響に基づいて、いくつかのカテゴリに分類できます。通常、データは、公開、機密、機密または制限付きなど、少なくとも 3 つのレベルに分類されます。ただし、組織によっては、より多くのカテゴリとレベルを含む、よりきめの細かい分類スキームを採用している場合があります。
公開データは最も機密性の低いカテゴリであり、特別なセキュリティ対策なしで自由にアクセスおよび共有できる情報が含まれます。公開データの例には、製品情報、プレスリリース、ユーザーマニュアルなどがあります。機密データには、社内メモや売上予測など、開示された場合に限定的な損害を引き起こす可能性のある情報が含まれます。機密データまたは制限付きデータは最も機密性の高いカテゴリであり、不正なアクセスや開示があった場合、法的、財務的、または評判に重大な影響を与える可能性があります。例には、個人を特定できる情報 (PII)、金融口座の詳細、企業秘密などが含まれます。
データ分類は 1 回限りのイベントではありません。これは継続的なプロセスであり、継続的な監視と管理が必要です。組織は、分類レベル、データをそれぞれのカテゴリに割り当てるための基準、および関連する処理と保護の要件を定義するデータ分類ポリシーを確立する必要があります。新しいデータの種類、規制環境の変化、新たな脅威を考慮して、ポリシーを定期的に見直し、更新する必要があります。さらに、組織は、機密データの適切な管理とデータ分類ガイドラインを遵守することの重要性について従業員を教育するために、適切なトレーニングと意識向上プログラムが実施されていることを確認する必要があります。
データ分類を実装すると、組織は、データの保存と管理を合理化することによるコスト削減、最も機密性の高いデータにセキュリティ リソースを集中させることによるセキュリティ体制の向上、データの処理と処理活動が法的規制に準拠していることを保証することによる規制遵守の向上など、いくつかの利点を享受できます。義務。さらに、データ分類の取り組みは、データ損失防止 (DLP)、インシデント対応、データ主体のアクセス権のプロビジョニングなど、他のセキュリティとコンプライアンスの目標の達成にも貢献できます。
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結論として、データ分類は組織のセキュリティおよびコンプライアンス戦略の重要な要素であり、機密情報が規制要件に準拠した方法で取り扱われ、処理され、保存されることを保証し、不正アクセスや開示のリスクを最小限に抑えます。 AppMaster no-codeプラットフォームのパワーと柔軟性を活用することで、組織は、開発の合理化、コスト削減、セキュリティとコンプライアンスの強化というメリットを享受しながら、データ分類ポリシーに準拠したアプリケーションを効率的に作成および保守できます。
