데이터 분류는 조직이 데이터의 민감도, 가치 및 손상될 경우 잠재적 영향에 따라 데이터를 식별하고 분류하는 데 도움이 됩니다.
데이터를 분류함으로써 조직은 데이터를 보호하고 관련 규정 및 표준을 준수할 수 있는 적절한 보안 조치 및 제어를 개발할 수 있습니다.
필요한 보호 수준을 결정하는 데 도움이 되므로 보유하고 있는 다양한 유형의 데이터와 사용 방법을 이해하는 것이 중요합니다.
먼저 데이터 분류가 무엇인지, 데이터를 분류하는 이유는 무엇인지 알아보겠습니다.
목차
데이터 분류란 무엇입니까?
데이터 분류는 데이터를 특정 특성이나 특성에 따라 범주나 클래스로 구성하는 프로세스입니다. 데이터 분류에 사용되는 특정 기준은 조직의 필요와 목표에 따라 달라질 수 있습니다.
데이터 분류의 주요 목표는 데이터를 보다 체계적이고 사용하기 쉽게 만드는 동시에 무단 액세스 또는 공개로부터 데이터를 보호하는 것입니다.
데이터를 분류하면 조직과 관련된 다양한 유형의 데이터를 식별하고 적절한 레이블 또는 태그를 할당할 수 있습니다. 이는 데이터 관리, 보안 및 개인 정보 보호 목적에 유용할 수 있습니다.
데이터 분류는 데이터 세트의 크기와 복잡성에 따라 수동으로 또는 자동화된 도구를 사용하여 수행할 수 있습니다.
데이터를 분류해야 하는 몇 가지 이유가 있습니다.
- 데이터 구성: 데이터 분류는 의미 있는 방식으로 데이터를 구성하고 구조화하여 데이터를 더 쉽게 이해하고 분석할 수 있도록 도와줍니다.
- 향상된 의사 결정: 데이터를 여러 범주로 분류하여 통찰력을 얻고 데이터의 특성에 따라 더 많은 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
- 향상된 보안: 데이터 분류를 사용하여 민감한 정보를 기밀, 공개 또는 제한으로 분류하여 보호할 수 있습니다. 이는 적절한 수준의 보안이 데이터에 적용되도록 하는 데 도움이 됩니다.
- 효율성 향상: 데이터를 분류하면 필요할 때 특정 정보를 쉽게 찾고 검색할 수 있습니다. 이를 통해 효율성을 높이고 데이터를 찾고 사용하는 데 필요한 시간과 노력을 줄일 수 있습니다.
- 정확도 향상: 데이터를 분류하면 관련성 있고 적절한 데이터에 대해 모델이 훈련되도록 하여 기계 학습 모델의 정확도를 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.
데이터 분류는 어떻게 보안을 강화합니까?
데이터 분류는 민감한 데이터나 기밀 데이터를 식별하고 보호하여 데이터 보안을 개선하는 효과적인 방법이 될 수 있습니다. 다음은 데이터 분류를 사용하여 데이터 보안을 개선할 수 있는 몇 가지 방법입니다.
- 민감한 데이터 식별: 조직은 민감도에 따라 데이터를 분류하여 최고 수준의 보호가 필요한 데이터를 식별할 수 있습니다. 이렇게 하면 보안 노력의 우선 순위를 정하고 리소스를 가장 중요한 영역에 할당하는 데 도움이 될 수 있습니다.
- 기밀 데이터 보호: 조직은 기밀 데이터에 적절한 분류 레이블을 지정하여 승인된 개인만 이 데이터에 액세스하도록 할 수 있습니다. 이는 중요한 정보에 대한 무단 액세스 또는 공개를 방지하는 데 도움이 될 수 있습니다.
- 컨트롤 구현: 조직은 데이터 분류를 기반으로 적절한 컨트롤을 구현하여 데이터를 보호할 수 있습니다. 예를 들어 중요한 데이터에는 더 강력한 인증 수단이나 추가 암호화가 필요할 수 있습니다.
- 데이터 거버넌스 강화: 조직은 데이터 분류를 위한 명확한 정책과 절차를 수립함으로써 데이터 거버넌스를 개선하고 데이터가 일관되고 안전하게 처리되도록 할 수 있습니다.
- 데이터 액세스 모니터링 및 감사: 조직은 데이터 액세스를 모니터링 및 감사하여 분류된 데이터에 액세스하는 사람을 추적하고 적절하게 액세스되고 있는지 확인할 수 있습니다. 이는 무단 액세스 또는 데이터 오용을 감지하는 데 도움이 될 수 있습니다.
데이터 분류 유형
데이터를 적절하게 구성하고 처리하기 위해 다양한 특성에 따라 레이블을 지정하거나 분류할 수 있습니다. 다음은 기업에서 원시 데이터를 분류하는 방법을 결정하기 전에 정렬하는 데 사용하는 가장 일반적인 네 가지 방법입니다.
사용자 기반 분류: 조직 내에서 사용자의 역할 또는 책임에 따라 범주에 데이터를 할당하는 것과 관련됩니다. 예를 들어, 데이터에 대한 직원의 액세스는 직무 또는 허가 수준에 따라 제한될 수 있습니다.
콘텐츠 기반 분류: 데이터의 실제 콘텐츠를 기반으로 데이터를 구성합니다. 여기에는 데이터의 주제, 형식 또는 기타 특성이 포함될 수 있습니다.
자동화된 분류: 사전 결정된 기준에 따라 데이터를 분석하고 분류하는 소프트웨어 또는 알고리즘에 따라 다릅니다. 이는 키워드나 패턴과 같은 데이터 자체의 내용 또는 파일 이름이나 위치와 같은 데이터와 관련된 메타데이터를 기반으로 할 수 있습니다.
컨텍스트 기반 분류: 컨텍스트 기반 분류는 데이터가 사용되는 컨텍스트 또는 생성된 목적을 기반으로 데이터를 분류하는 것과 관련됩니다.
데이터 분류 민감도 수준
일반적으로 다양한 유형의 데이터에는 다양한 수준의 분류가 필요합니다. 이러한 수준을 고려할 때 데이터를 보다 정확하게 분류할 수 있습니다. 데이터 분류에는 주로 네 가지 민감도 수준이 있습니다.
퍼블릭(Public): 퍼블릭 데이터는 일반 대중이 사용할 수 있고 누구나 액세스할 수 있는 데이터를 의미합니다. 여기에는 정부 기관, 비영리 조직 또는 민간 기업에서 수집 및 편집하여 공개적으로 사용할 수 있는 데이터가 포함될 수 있습니다.
내부: 내부 데이터는 조직 또는 회사 내에서 수집되어 사용되는 데이터를 의미합니다. 이러한 유형의 데이터는 일반적으로 대중과 공유되지 않으며 의사 결정, 계획 및 분석과 같은 다양한 목적으로 사용됩니다. 이 데이터는 일반적으로 조직의 내부 시스템 내에서 저장 및 관리되며 조직 내에서 승인된 개인만 액세스할 수 있습니다.
기밀: 기밀 데이터는 조직 내에서 비밀 또는 비공개로 유지되어야 하는 정보를 의미합니다. 이러한 유형의 데이터는 일반적으로 조직 외부의 누구와도 공유되지 않으며 기밀성을 보호하기 위해 특별한 보안 조치가 적용될 수 있습니다.
제한됨: 이 유형의 데이터는 매우 민감하며 최고 수준의 보호가 필요합니다. 이 수준의 데이터 유출은 조직에 심각한 결과를 초래할 수 있으며 심지어 국가 안보를 위협할 수도 있습니다. 예를 들면 개인 데이터, 법률 문서 및 영업 비밀이 포함될 수 있습니다.
데이터 분류 단계
이 데이터 분류 프로세스에는 여러 단계가 포함됩니다.
데이터 분류 모범 사례
다음은 데이터 분류에 대한 몇 가지 모범 사례입니다.
- 간단하게 유지: 직원이 이해하고 따르기 쉬운 명확하고 간단한 분류 시스템을 갖추는 것이 중요합니다. 복잡한 분류 시스템은 관리하기 어려울 수 있으며 민감한 정보를 보호하는 데 효과적이지 않을 수 있습니다.
- 생성 시점에 데이터 분류: 데이터는 필요하거나 액세스될 때까지 기다리지 않고 생성되는 즉시 분류되어야 합니다. 이렇게 하면 민감한 정보가 처음부터 적절하게 보호됩니다.
- 명확한 레이블 사용: 명확하고 간결한 레이블을 사용하여 데이터의 분류 수준을 식별합니다. 이것은 직원들이 각 데이터 조각에 필요한 민감도와 보호를 이해하는 데 도움이 됩니다.
- 표준 분류 체계 수립: 조직 전체에서 일관되게 사용되는 표준 분류 체계를 개발합니다. 이렇게 하면 데이터를 일관되고 정확하게 분류하는 데 도움이 됩니다.
- 분류 문서화: 사용된 범주 및 기준을 포함하여 분류 프로세스를 기록하여 다른 사람이 쉽게 이해하고 복제할 수 있도록 합니다.
이러한 표준 사례를 따르면 데이터가 정확하고 효율적으로 분류되어 데이터 관리 및 평가가 더 쉬워질 수 있습니다.
데이터 분류 학습 리소스
누구나 적절한 수준의 헌신과 헌신으로 효율적인 데이터 제어를 위한 분류 모델을 설계하는 방법을 배울 수 있으며, 데이터 분류를 스스로 학습할 수 있는 여러 리소스가 있습니다. 데이터 분류에 대한 지식을 넓히려면 이 필수 도서를 확인하십시오.
#1. 데이터 분류: 알고리즘 및 애플리케이션
이 책은 모델 개발을 강조하면서 데이터 분류의 기본 사항을 가르치고 사용된 다양한 유형의 알고리즘 및 기술, 다양한 분야에서 데이터 분류의 적용, 데이터 분류 구현을 위한 모범 사례 등 데이터 분류와 관련된 다양한 주제를 다룹니다. 실제 상황에서.
또한 이 책에서는 데이터 분류의 중요성과 데이터 품질 향상 및 더 나은 의사 결정 지원과 같이 데이터 분류가 제공할 수 있는 다양한 이점에 대해 설명합니다.
#2. 데이터 분류: 완벽한 가이드
이 책에서 저자는 독자들에게 보안과 효과적인 데이터 관리를 강화하기 위한 분류 프로세스를 정의, 설계, 생성 및 구현하기 위한 데이터 분류 방법과 접근 방식을 소개합니다.
또한 최상의 분류 표준에 따라 데이터 분류 및 작업 흐름 설계 기술의 최신 개발을 실행하기 위한 여러 가지 지침을 제공합니다.
#삼. 데이터 분류: 명확하고 간결한 참조
이 책은 주로 내부 및 외부 데이터 분류 관계에 대해 설명합니다. 다양한 분류 핵심 성과 지표를 소개하고 데이터 분류를 위한 최상의 설계 프레임워크도 제공합니다.
이 책의 원리와 주제를 이해하려면 사전 지식이 필요합니다.
마지막 생각들
데이터 분류는 모든 규모의 기업과 조직에 강력한 도구가 될 수 있습니다. 구조화된 방식으로 데이터를 구성하고 레이블을 지정하면 데이터를 더 잘 이해하고 패턴과 추세를 식별하며 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
또한 데이터 분류를 통해 관련 정보를 쉽게 찾고 액세스할 수 있으므로 고객 서비스를 개선할 수 있습니다. 또한 중요한 정보에 대한 액세스를 제어할 수 있으므로 데이터 보안에 도움이 될 수 있습니다.
이 기사가 보안 향상을 위한 데이터 분류 학습에 도움이 되었기를 바랍니다. 개인 데이터 침해를 모니터링하는 최고의 보안 서비스에 대해 알아보는 데 관심이 있을 수도 있습니다.