Karmaşık ve hızla gelişen veri güvenliği alanında, doğru terminoloji semantikten daha fazlasıdır – kuruluşların bilgilerini nasıl anladığını, yönetmesini ve koruduğunu tanımlar. Bununla birlikte, birçok satıcı “veri sınıflandırması”, “kategorizasyon” ve “tanımlayıcılar” gibi terimler arasındaki çizgileri bulanıklaştırır ve genellikle onları birbirinin yerine kullanır. Bu karışıklık, işletmelerin kapsamlı veri güvenliği elde etmesini engelleyerek gelişmiş çözümlerin gerçek değerini gizler.
Bu makalede, geleneksel veri sınıflandırması, bağlam odaklı kategorizasyon ve alt kategorizasyon arasındaki farkları açıklığa kavuşturacağım ve bazı satıcıların “veri sınıfları” ve “tanımlayıcılar” gibi terimleri yanlış uygulama modolojilerini nasıl sürdürdüğünü ele alacağım.
Yanlış anlama sınıflandırması ve kategorizasyon
İle Geleneksel Veri Sınıflandırmasıbirçok satıcı veri çözümlerini “sınıflandırma” sağlamak olarak tanımlamaktadır, ancak sıklıkla kastettikleri temel dosya etiketlemesidir. Bu, basit kurallara veya Regex’e dayalı dosyalara “Gizli”, “Pii” veya “genel” gibi etiketlerin uygulanmasını içerir. Bu, belirli etiketleri tetikleyen e -posta adresleri veya kredi kartı numaraları gibi önceden tanımlanmış kalıpları içerir; Dosya meta verileri, burada etiketlerin dosya türü veya depolama konumu gibi özniteliklere göre atandığı; ve kullanıcıların kaynak yoğun ve hataya yatkın olan etiketleri manuel olarak uyguladığı manuel etiketleme.
Bu yaklaşımlar temel düzenleyici gereksinimleri karşılayabilse de, veri bağlamını veya ilişkilerini analiz edemedikleri için modern ortamlarda yetersiz kalırlar.
Öte yandan, söz konusu olduğunda Kategorizasyon ve alt kategorizasyongerçek kategorizasyon etiketlemenin çok ötesine geçer. AI’nın verileri otomatik olarak anlamlı kategoriler ve alt kategoriler halinde keşfedebileceği ve düzenleyebileceği semantik anlayışı içerir. Bunlar arasında “müşteri verileri” veya “fikri mülkiyet” gibi üst düzey kategoriler ve “sözleşmeler”, “planlar” veya “pazarlama planları” gibi alt kategoriler bulunmaktadır.
Kategorizasyon sadece veri türünü tanımlamakla kalmaz, aynı zamanda kuruluş içindeki rolünü, bağlamını ve önemini de anlar ve proaktif risk yönetimini sağlar.
Değişen terimlerle ilgili sorun
Bazı satıcılar, “veri sınıfları” veya “tanımlayıcılar” gibi terimleri sınıflandırma ve kategorizasyon ile değiştirerek karışıklığı birleştirir. İşte bu yüzden bu sorunlu:
“Veri sınıfları” kategoriler olarak kötüye kullanıldığında, “veri sınıfları” “kişisel veriler” veya “finansal veriler” gibi geniş gruplara atıfta bulunmalıdır. Satıcılar bazen “veri sınıflarını” hem kategoriler hem de alt kümeler için bir tutar olarak kullanırlar ve organizasyonel bağlamı yansıtan nüanslı sınıflandırma ihtiyacını maskeler.
Aşırı vurgulanmış tanımlayıcılar bir sorundur, çünkü “tanımlayıcılar” Regex veya anahtar kelime tabanlı araçlar tarafından kolayca tanınan belirli kalıplardır (örn. Sosyal güvenlik numaraları, kredi kartı numaraları). Bazı satıcılar, sadece bu kalıpları tanımlayarak, fikri mülkiyet veya stratejik belgeler gibi belirgin belirteçlerden yoksun verileri göz ardı ederek kapsamlı bir sınıflandırma talep ederler.
Sonuç olarak, bu uygulamalar, yapılandırılmamış verilerin veya karmaşık düzenleyici ortamların zorluklarını ele almayan dar, yüzey düzeyinde bir veri güvenliği görünümünü sürdürür.
Regeks ve kural tabanlı sistemler neden yetersiz kalıyor
Birçok satıcı, verileri sınıflandırmak için hala büyük ölçüde Regex (normal ifadeler) veya manuel kural oluşturmaya güvenmektedir. Bu yöntemler yapılandırılmış verileri belirli kalıplarla tanımlayabilse de, belgeler, e -postalar ve multimedya dosyaları genellikle Regex’in güvendiği tutarlı kalıplardan yoksun olduğundan yapılandırılmamış verilerle mücadele ederler. Ayrıca, yeni veri türlerini veya düzenleyici değişiklikleri yansıtacak kuralları manuel olarak güncellemek, onları dinamik ortamlarda kaynak yoğunlaştırır. Bu yöntemler aynı zamanda yanlış pozitif ve negatiflere neden olur, çünkü bağlam olmadan bu sistemler kritik verileri sık sık yanlış sınıflandırır veya kaçırır.
Örneğin, Regex tabanlı bir araç bir dizi numarayı kredi kartı olarak tanımlayabilir, ancak finansal rapordaki gerçek rolünü göz ardı edebilir, daha geniş bağlamı ve ilişkili riskleri kaçırır.
Anlamsal Zeka: Bağlam Devrimi
Anlamsal Zeka, bağlamsal anlayışı otomasyonla birleştirerek bu sınırlamalara bir çözüm sunar. Veri yönetimini çeşitli şekillerde dönüştürür.
Örneğin, semantik zeka verilerin rolünü tanımlayıcıların ötesinde anlar. Tanımlayıcılara sabitlenen araçların aksine, semantik zeka verilerin anlamını ve kullanımını yorumlar. “Proje Scope” başlıklı bir belge, açık kalıplar olmasa bile stratejik iş verileri olarak kabul edilir.
Anlamsal Zeka ayrıca derinlikte kategorizasyon sunar. Dosyaları geniş veri sınıflarına sokmak yerine, verileri dinamik olarak kategorize eder ve alt sınıflandırır. Örneğin, bir müşteri verisi kategorisi için alt kategori sözleşmeleri, satın alma siparişlerini veya yazışmaları içerebilir.
Buna ek olarak, Semantik Zeka, AI, sınıflandırmaların kuruluşun verileri ve düzenleyici manzarasıyla gelişmesini sağlamak için sürekli öğrenir ve uyum sağlar. Son olarak, semantik sistemler, bulut ve şirket içi ortamlarda yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri analiz ederek, manuel çaba olmadan kapsamlı kapsam ve tam görünürlük sunar.
Yanlış kullanılan terminolojinin gerçek etkisi
Satıcılar “veri sınıflandırması” veya “tanımlayıcılar” gibi terimleri kötüye kullandıklarında, aşağıdakilere yol açabilecek karışıklık yaratırlar:
- İşletmelerin, gerçekte sadece yüzey düzeyinde sorunları ele aldıklarında kapsamlı bir güvenlik sağladıklarına inanabilecekleri fazla tahmin edilen yetenekler.
- Uyum riskleri yetersiz sınıflandırma yöntemleri, özellikle düzenlemeler daha katı büyüdükçe, eksik uyumluluk gereksinimlerine yol açabilir.
- Kuruluşlar, geleneksel araçların anlamlı anlayışları ortaya çıkarmak için derinlikten yoksun olduğu için kuruluşlar verilerinin tam potansiyelinin kilidini açmadıkları için kaçırılmış fırsatlar.
Hangi işletmeler aramalı
Kuruluşlar, otonom, bağlam odaklı kategorizasyon için geleneksel sınıflandırma ve keşif araçlarının sınırlamalarını ortadan kaldırmak için semantik zekadan yararlanabilir. Bir veri güvenliği platformunu değerlendirirken aramanız gereken bazı özellikler:
Regex veya kurallar yerine, hızlı ve doğru sonuçlar sunmak için önceden tanımlanmış kalıplar olmadan verileri dinamik olarak anlamak için gelişmiş AI kullanan çözümleri arayın;
- Veri yeteneklerinin yüksek seviyeli sınıflardan ayrıntılı alt kategorilere kadar birden fazla seviyede zengin bağlamsal sınıflandırılması;
- Yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri kolaylıkla analiz edebilen petabayt ölçekli ortamları işleyebilen uyarlanabilir ve ölçeklenebilir çözümler; Ve
- Proaktif risk yönetimi işlevselliği Aşırı izin veren paylaşım veya yanlış yerleştirilmiş hassas veriler gibi riskleri işaretleyerek derhal iyileştirmeyi mümkün kılar.
Sonuç: netlik güvenliğe yol açar
Veri güvenliğinde hassasiyet önemlidir. “Sınıflandırma”, “kategorizasyon”, “veri sınıfları” ve “tanımlayıcılar” gibi terimleri kötüye kullanma, örgütsel güvenliği etkileyen kritik ayrımları gizler. Semantik zekayı ve bağlam odaklı kategorizasyonu benimseyerek, işletmeler verileri hakkında bütünsel bir anlayış elde etmek için etiketlerin ve Regex’in ötesine geçebilir.
Reklam
LinkedIn Group Bilgi Güvenlik Topluluğumuza katılın!