보안 및 규정 준수의 맥락에서 데이터 분류는 관련 위험 수준 및 해당 규정에 따라 중요한 데이터 및 정보 자산을 분류, 구성 및 효율적으로 관리하는 프로세스를 의미합니다. 데이터 분류의 주요 목적은 민감한 정보의 식별, 평가 및 보호를 용이하게 하고 유럽 연합의 일반 데이터 보호 규정(GDPR) 또는 미국 건강 보험 이동성 및 책임법(HIPAA)과 같은 규제 요구 사항을 준수하는 것입니다. ).
데이터 분류는 조직이 처리, 처리 및 저장되는 데이터 유형을 이해할 수 있도록 지원하므로 포괄적인 데이터 보안 전략의 중요한 요소입니다. 이 정보는 데이터 암호화, 액세스 제어, 모니터링과 같은 적절한 데이터 보호 조치 및 제어를 개발하는 데 중요합니다. 일반적으로 데이터 분류 이니셔티브는 데이터의 기밀성, 무결성 및 가용성 보장이라는 세 가지 주요 목표에 따라 진행됩니다.
데이터 자산은 민감도, 가치, 무단 액세스, 공개, 변경 또는 손실의 잠재적 영향을 기준으로 여러 범주로 분류될 수 있습니다. 일반적으로 데이터는 공개, 중요, 기밀 또는 제한과 같은 세 가지 수준 이상으로 분류됩니다. 그러나 일부 조직에서는 더 많은 범주와 수준을 포함하는 보다 세분화된 분류 체계를 채택할 수 있습니다.
공공 데이터는 가장 덜 민감한 범주이며 특별한 보안 조치 없이 자유롭게 접근하고 공유할 수 있는 정보를 포함합니다. 공개 데이터의 예로는 제품 정보, 보도 자료, 사용자 매뉴얼 등이 있습니다. 민감한 데이터에는 회사 내부 메모나 매출 예측 등 공개 시 제한된 피해를 입힐 수 있는 정보가 포함됩니다. 기밀 또는 제한된 데이터는 가장 민감한 범주이며 무단 액세스 또는 공개의 경우 법적, 재정적 또는 평판에 심각한 영향을 미칠 수 있습니다. 예로는 개인 식별 정보(PII), 금융 계좌 세부정보, 영업 비밀 등이 있습니다.
데이터 분류는 일회성 이벤트가 아닙니다. 지속적인 모니터링과 관리가 필요한 지속적인 프로세스입니다. 조직은 분류 수준, 데이터를 각 범주에 할당하는 기준, 관련 처리 및 보호 요구 사항을 정의하는 데이터 분류 정책을 수립해야 합니다. 새로운 데이터 유형, 규제 환경의 변화, 새로운 위협을 고려하기 위해 정책을 정기적으로 검토하고 업데이트해야 합니다. 또한 조직은 민감한 데이터의 적절한 관리와 데이터 분류 지침 준수의 중요성에 대해 직원을 교육하기 위한 적절한 교육 및 인식 프로그램이 마련되어 있는지 확인해야 합니다.
데이터 분류를 구현하면 조직은 데이터 저장 및 관리를 간소화하여 비용 절감, 가장 민감한 데이터에 보안 리소스를 집중시켜 보안 태세 개선, 데이터 처리 및 처리 활동이 법적 준수를 보장함으로써 규정 준수 향상 등 여러 가지 이점을 누릴 수 있습니다. 은혜. 또한 데이터 분류 노력은 데이터 손실 방지(DLP), 사고 대응, 데이터 주체 액세스 권한 프로비저닝과 같은 기타 보안 및 규정 준수 목표를 달성하는 데 기여할 수 있습니다.
AppMaster 의 포괄적인 no-code 플랫폼을 통해 고객은 고유한 보안 및 규정 준수 요구 사항의 맥락에서 데이터 모델, 비즈니스 프로세스 및 애플리케이션 인프라를 생성하고 관리할 수 있습니다. 당사의 다목적 엔드투엔드 솔루션은 Go, Vue3, Jetpack Compose 및 SwiftUI 와 같은 최첨단 기술을 사용하여 애플리케이션을 생성하므로 조직은 데이터 분류 정책을 준수하는 강력하고 확장 가능한 애플리케이션을 만들 수 있습니다. 또한 AppMaster 가 제공하는 개방형 API 문서 및 클라우드 네이티브 배포 기능을 통해 고객은 민감한 데이터에 대한 제어를 유지하고 규정 준수 의무를 충족할 수 있습니다.
결론적으로, 데이터 분류는 조직의 보안 및 규정 준수 전략의 핵심 구성 요소로, 규제 요구 사항을 준수하고 무단 액세스 또는 공개 위험을 최소화하는 방식으로 중요한 정보를 처리, 처리 및 저장하도록 보장합니다. AppMaster no-code 플랫폼의 성능과 유연성을 활용함으로써 조직은 간소화된 개발, 비용 절감, 강화된 보안 및 규정 준수의 이점을 누리면서 데이터 분류 정책을 준수하는 애플리케이션을 효율적으로 생성 및 유지 관리할 수 있습니다.
