Qu’est-ce que la Classification des données ?

La classification des données est un processus de gestion des données par lequel les organisations classent divers actifs informationnels en fonction de la sensibilité du contenu du document et des publics qui doivent avoir accès à ces documents [1]. Ces organisations peuvent appliquer des politiques de sécurité pour faciliter ce processus. 

Partie importante du cycle de vie de la gestion de l’information, la classification des données permet aux organisations d’accéder aux informations et de les partager rapidement et en toute sécurité. Une catégorisation appropriée améliore également la mise en conformité et aide les organisations à respecter le RGPD, l’HIPAA, la FERPA et d’autres réglementations relatives à la protection des données.

La classification des données est importante car elle permet aux organisations de gérer leurs données de manière plus efficace et plus précise. Ces organisations peuvent avoir des actifs informationnels répartis sur différents canaux (réseau ou applications cloud) ou emplacements (serveurs de réseau, dossiers et disques durs), ce qui rend difficile la visibilité et l’accès aux informations. Les solutions de classification des données aident les organisations à identifier rapidement où résident les données sensibles, facilitent l’étiquetage approprié de ces données et protègent la manière d’accès et/ou de partage de ces informations.

Les organisations qui classifient les données améliorent également leur niveau de sécurité car elles peuvent mieux gérer les informations sensibles et précieuses [2]. Ainsi, la classification des données peut réduire la probabilité d’une compromission des données ou d’un autre type de cyberattaque.

Why classify data? In addition to making information easier to locate, it comprises an essential element in cybersecurity best practices. One of the greatest benefits of data classification is that you can tag progressively more sensitive types of data and use the categories to determine automated security responses to attempts to access, transmit or copy data. 

Depending upon the level of risk, this may involve restricting access or simply auditing an interaction so it is available for future review. By ensuring that security teams know where to find sensitive information and by putting rules in place about who is allowed to access it, you can prevent or contain data breaches and keep unauthorized users away from resources they shouldn’t have. Proper data classification practices are necessary for maintaining a strong security posture.
 

Généralement, un Directeur des systèmes d’information (DSI) ou un Responsable de la sécurité de l’information (RSI) est la personne en charge de la classification des données au sein d’une organisation. Un DSI ou un RSI assurera la liaison avec les différents services – gestion, RH, ventes, finances, etc. – et veillera à ce que les actifs informationnels soient en sécurité, accessibles et conformes aux législations et aux réglementations locales et fédérales.Bien qu’il puisse y avoir un responsable de la classification des données, les organisations doivent impliquer les principales parties prenantes pour l’ensemble de l’organisation [4]. Cela permettra aux organisations d’adopter plus efficacement les processus de classification des données.

La classification des données peut nécessiter un investissement initial, mais elle peut aussi fournir aux organisations un retour sur leur investissement. Les responsables d’information peuvent avoir besoin de migrer des données des disques durs vers le Cloud, par exemple, afin d’améliorer la sécurité, l’accessibilité et la conformité. Toutefois, de bons outils de classification des données pourraient éviter aux organisations des pénalités coûteuses en cas de non-respect de la conformité.

Dans le secteur de la santé, le gouvernement fédéral peut imposer des pénalités de 100 à 50 000 dollars aux organisations pour des infractions sur la protection des données, avec une pénalité maximale de 1,5 million de dollars par an pour des infractions répétées [3].

Gardez à l’esprit que la classification des données est un processus continu qui nécessitera des ajustements et des modifications de processus, au fur et à mesure de l’évolution de l’engagement des utilisateurs avec les données et les changements de sensibilité des données.

Pour une classification plus efficace des données, les organisations devraient prendre les mesures suivantes :

• Identifier où résident les données de propriétés intellectuelles ou réglementées critiques – Cela peut inclure les disques durs, les bases de données, les fichiers réseau, les dossiers, les applications cloud, etc.
• Définir les catégories de données - Restez simple en évitant les schémas de classification compliqués ou exhaustifs [4].
• Détecter les données les plus précieuses et tirer parti des technologies, telles que les outils d’automatisation de la classification et de l’étiquetage des données, pour sauvegarder ces informations sensibles.
• Former les employés, vétérans comme nouvellement embauchés, à la manipulation de données sensibles, notamment en leur fournissant des outils et des ressources de sensibilisation permanente à la sécurité.
• Respecter les législations et réglementations locales, étatiques et fédérales en matière de protection des données et comprendre les sanctions en cas de non-respect.
• Élaborer une stratégie de classification des données qui donne aux utilisateurs la capacité de participer et d’assumer la responsabilité de traiter correctement les données critiques de propriété intellectuelle ou les données réglementées au sein de l’entreprise.

Sources : 

[1] https://doit.missouri.edu/services/it-pro-services/register-it/data-classification/

[2] www.cbronline.com/what-is/data-classification-explained/

[3] www.truevault.com/resources/compliance/how-much-do-hipaa-violations-cost

[4] www.forrester.com/report/Rethinking+Data+Discovery+And+Classification+Strategies/-/E-RES85842

Getting the most out of data classification requires taking proactive measures in several areas. These include:

• Identification – Find where your sensitive data resides, including cloud repositories and physical hard drives, and take any necessary immediate steps to secure them with encryption, physical access controls, etc.
• Organization – Come up with the scheme that you will use to organize data into categories. Don’t get overly elaborate; the fewer categories you use, the more effective your classification activities will be.
• Training – Empower employees to take a role in tagging data and placing it in the proper place based on its category. The more people who have a role in the process, the more stringent your training needs to be to make sure that human error doesn’t compromise your efforts.
• Compliance – Go to the effort of understanding the applicable data security and data privacy regulations for your operations, along with the penalties for noncompliance. See below for more about regulatory compliance.
• Solutions – Locate the data classification solution that best suits your organization. In many cases it can be best to utilize a comprehensive data security platform that can assist with data discovery, classification and prioritization instead of patching together different solutions from various vendors.

If your organization has a global footprint, there are likely multiple regulations dictating how you are expected to care for your data. Take time to understand the requirements of applicable regulations, which may include GDPR, HIPAA or PCI DSS. Especially when it comes to PII and Personal Health Information (PHI), your data classification practices should be drawn up in line with pertinent regulations. These will often impact where sensitive data is stored and how quickly it can be retrieved on demand. A good data classification solution can help you to anticipate your regulatory needs and respond quickly to audits and information requests.

You can increase the accuracy and efficiency of your data classification practices with Forcepoint Data Classification powered by Getvisibility. This solution leverages Machine Learning (ML) and Artificial Intelligence (AI) to more accurately classify unstructured data, all while covering the broadest range of data types in the industry. You can increase the increase the speed and efficiency of data classification to reduce false positives and spend more time on legitimate data security incidents.

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