什么是数据分类？

数据分类--或根据数据的敏感性、重要性和预定义标准对数据进行组织和分类--是 数据安全的基础。它通过分配分类级别，使组织能够高效地管理、保护和处理数据资产。这样，组织就可以根据每个数据类别的要求，确定资源的优先级，并采用相应的安全措施。

数据分类说明

数据分类有助于识别和保护敏感信息，如个人身份信息 (PII)、受保护健康信息 (PHI) 和财务数据。通过根据数据的敏感程度、重要性或其他标准对数据进行分类，组织可以有效地保护和处理数据资产，并采取适合每种数据类型的安全措施。合规性监管标准，如 GDPR、HIPAA 或 CCPA.

数据分类的工作原理

进行数据分类时，首先要定义分类模式，概述每种数据类型的类别和标准。常见的分类级别包括公开、内部使用、限制和保密。然后，组织会识别其结构化和非结构化数据资产，并为每种资产确定适当的分类级别。

自动化工具和解决方案可以协助分类过程，使用先进的算法扫描和分析数据，根据内容、元数据或其他属性将数据与定义的类别进行匹配。此外，在要求具备主题专业知识以评估数据敏感性或重要性时，涉及人工干预的手动分类可能会发挥作用。

一旦对数据进行了分类，组织就可以通过针对每个分类级别实施适当的安全控制和政策来对这些信息采取行动。这些措施可包括对敏感数据的加密、基于用户角色的访问控制，以及根据各类要求量身定制的数据保留政策。

将数据分类纳入其安全实践，使组织能够优化资源分配，确定保护措施的优先级，并就数据存储、访问控制、数据共享和保留期做出明智的决策。与所有云安全问题一样，积极主动、有的放矢的方法可以降低风险，强化安全态势。

数据分类为何重要

了解数据分类的意义对于保护敏感信息和降低风险至关重要。安全专家可以通过对数据进行分类，确定组织数据生态系统中最关键和最敏感的资产。这些知识使他们能够为最高风险的数据类别分配适当的安全措施，如加密、访问控制和监控。

‍‍ 利用数据分类，组织可以最有效的方式确定安全协议的目标，从而最大限度地保护其宝贵的敏感信息。除了安全性，不同类型的数据分类还能让组织的安全工作与特定行业的法规和法律要求保持一致。

什么是 PCI？

各行各业的组织都在努力应对艰巨的支付卡行业（PCI）标准。这些标准由主要信用卡公司制定，是在支付交易过程中保护持卡人数据的屏障。支付卡行业数据安全标准（PCI DSS）是一个对处理、处理或存储支付卡信息的企业提出指导和要求的框架。

对于参与接受、传输或保存持卡人数据的实体（如商户、金融机构和服务提供商）来说，合规性是不容置疑的。PCI DSS 规定了一系列安全措施：加强网络安全、采用加密技术、加强访问控制以及定期进行漏洞评估。

什么是 PII？

说到敏感信息，另一个值得关注的领域是能识别个人身份的数据，也就是所谓的个人身份信息 (PII)。该术语广泛涵盖各种数据，包括但不限于

• 名称
• 社会保障号（SSN）
• 地址
• 电话号码
• 电子邮件地址
• 财务账户详情
• 生物识别数据

PII 对个人和组织具有重大价值，因为它很容易被利用来进行身份盗窃、欺诈或其他恶意活动。识别和保护 PII 对于隐私保护和监管合规性至关重要。组织必须实施强有力的安全措施，如加密、访问控制和数据匿名化，以确保 PII 的保密性和完整性。

什么是 PHI？

在医疗领域，受保护健康信息 (PHI) 涵盖与个人健康、医疗状况或治疗有关的所有敏感数据，通常包括 PII。这些宝贵的信息涵盖一系列数据，包括

• 病历
• 诊断结果
• 处方
• 医疗保险详情
• 任何其他可识别个人身份的健康相关数据

在美国，管理 PHI 具有挑战性，因为它受到《 健康保险便携性和责任法案》（HIPAA）的严格监管，该法案确保了医疗服务提供者必须遵守的隐私和安全标准。医护人员和组织必须保护 PHI 的机密性，以保护患者的隐私，防止未经授权的访问，并遵守法律要求。要满足这些要求，就必须采取极端的安全措施，包括访问控制、加密和审计跟踪的最高协议。

GDPR 的挑战

对于任何存储欧盟（EU）公民或居民数据的组织来说，他们面临着比识别特定数据类型更重大的数据隐私挑战。它们必须遵守《 通用数据保护条例》（GDPR），该条例对处理个人数据的组织提出了严格要求，并确保透明度、问责制以及对个人信息收集、处理和存储方式的控制。为鼓励企业合规性，GDPR 还对不合规行为处以巨额罚款，罚款额最高可达公司全球年收入的 4% 或 2,000 万欧元（以较高者为准），这使得企业忽视该规定的成本极其高昂。

此外，它还赋予欧盟公民和居民各种权利，包括访问其数据的权利、被遗忘的权利以及数据可移植性的权利。存储数据的组织必须为上述每项权利提供便利，要求他们随时了解相应数据的存储位置，以及谁可以访问这些数据，以保持合规性。它们还必须包括应要求为个人删除这些数据的程序，这有赖于了解相关数据的存放位置。

数据分类级别

数据分类可通过人工或自动方式进行，结合使用人工判断和先进算法。数据分类级别各不相同，从 "公开"、"机密 "和 "敏感 "等简单标签到基于特定法规和行业标准的更详细类别。

数据分类级别示例：

1. 机密数据：这是最敏感的类别，包括必须不惜一切代价保护的数据，如商业秘密、财务信息、个人身份信息 (PII) 和机密业务信息。
2. 仅供内部使用：这类数据包括敏感数据，但不如机密数据（如员工薪资信息、内部备忘录和项目计划）关键。
3. 受限数据：这类数据包括敏感数据，但不如客户信息、营销计划和定价信息等机密数据关键。
4. 公共数据：这类数据包括非敏感数据和可与公众自由共享的数据，如公司新闻稿和营销材料。
5. 存档数据：这类数据包括不再被积极使用但出于法律、监管或历史原因仍需保留的数据，如旧的财务报告和人事记录。

数据分类使用案例

无论组织必须遵守多少合规性规定，都必须接受数据分类。将数据发现作为一种最佳实践来实施，可以有针对性地、高效地大大增强安全性。通过了解其生态系统中的敏感数据并对其进行相应分类，组织可以更有效地分配资源，并相应地确定安全措施的优先级。

数据分类不仅有助于合规性工作，还在防止安全漏洞方面发挥着至关重要的作用。通过识别和保护敏感数据，组织可以降低未经授权访问和潜在漏洞的风险，避免安全受损带来的负面影响。采用数据分类和发现技术是保护宝贵信息、确保组织数据资产完整性和可信性的积极步骤。

‍‍有哪些数据分类示例？

为了有效保障数据安全，必须对几种类型的数据进行分类，因为这些类型的数据被视为敏感数据，要求防止未经授权的访问、盗窃或丢失。

1. 个人身份信息 (PII) 包括可用于识别个人身份 的数据，如全名、社会保险号、驾照号或护照号。
2. 金融信息 是指与金融交易和账户有关的数据，如信用卡号、银行账号和投资信息。
3. 商业机密信息 涉及能为公司带来竞争优势的专有数据，如商业秘密、商业计划和市场调研。
4. 健康信息 是与个人健康状况和病史有关的数据，如诊断、治疗计划和处方信息。
5. 知识产权 包括与专利、商标、版权和商业秘密相关的数据。
6. 政府信息 由政府机构分类或限制，如国家安全信息、执法记录和机密军事信息。
7. 员工信息: 这包括与员工有关的数据，如工资单信息、工作绩效评估和纪律记录。

这些只是对提高数据安全性至关重要的分类数据的几个例子。必须分类的具体数据类型会根据组织的安全要求而有所不同。不过，数据分类的目标仍以了解数据的敏感程度和确定保护数据所需的适当安全措施为中心。

数据分类如何提高数据安全性？

数据分类决定了保护数据免遭未经授权的访问、盗窃或丢失所需的适当安全措施。因此，它为数据安全方面的许多做法提供了参考。

风险评估

数据分类用于识别最关键的资产，并优先保护敏感数据。这有助于组织将网络安全工作重点放在最需要关注的领域。

门禁控制

数据分类有助于组织确定谁应该有权访问敏感数据，以及他们应该拥有什么级别的访问权限。例如，高度敏感的数据可能只有一小部分授权人员才能访问，而敏感度较低的数据可能有更多的员工可以访问。

数据加密

数据分类有助于组织确定哪些数据需要加密以及必要的加密级别。例如，一些高度敏感的数据可能要求在静态和传输过程中都进行加密，而不太敏感的数据可能只需要在静态时加密。

数据备份和恢复

数据分类有助于组织确定哪些数据需要备份以及备份的频率。例如，高度敏感的数据可能需要每天备份并存储在安全的异地位置，而不太敏感的数据可能只需要每周备份一次。

合规性

数据分类还用于确保合规性，以符合《通用数据保护条例》（GDPR）、《健康保险可携性和责任法案》（HIPAA）或《支付卡行业数据安全标准》（PCI DSS）等数据保护法规。这些法规通常要求组织实施特定的安全措施来保护敏感数据，而数据分类是确定哪些数据属于此类数据的第一步。

数据分类常见问题