Proteger la información es una tarea desafiante debido a que las organizaciones crean información todos los días, muchos de ellos valiosos para los criminales cibernéticos. Las políticas de administración se implementan para proteger y prevenir la fuga de información. Sin embargo, cuando una empresa tiene millones de documentos, la fuga es inevitable, principalmente si las políticas son poco firmes y/o existen empleados con mala intención.
Clasificar los datos ayuda a blindar la empresa y básicamente consiste en las siguientes acciones:
-Clasificar los datos sensibles y confidenciales.
-Definir permisos de acceso.
-Aplicar etiquetas a diferentes conjuntos de datos e intercambiarlas según sus niveles de sensibilidad.
-Cumplir con los requisitos de acatamiento.
-Lograr una gestión de vida de la información adecuada.
Gestión de Riesgo
Encargarse frecuentemente de los riesgos es un factor importante que subyace al éxito del plan o estrategia de seguridad informática. Hacerlo de manera seria significa identificar riesgos en la seguridad, analizarlos y eliminarlos. En efecto, la administración del riesgo de la información está en el corazón de las políticas de seguridad empleadas para mejorar la gestión y administración de la información.
Las buenas prácticas de gestión de riesgos de datos solo son posibles si una organización utiliza métodos efectivos de clasificación. Una vez que los datos han sido clasificados según su nivel de sensibilidad (confidencial, restrictivo, uso general o público) los riesgos cibernéticos atados a cada categoría se pueden analizar y mitigar.
Además, el ejercicio global de gestión de riesgos de datos puede simplificarse. Entender el nivel de sensibilidad de un documento permite determinar su ciclo de vida acorde a su categoría. El tipo de almacenamiento, tratamiento y política de eliminación del documento dependerá del nivel de confidencialidad al que pertenece dicho documento.
Mejora tus herramientas de ciberseguridad (DLP)
Existen herramientas de seguridad llamadas Data Loss Prevention (DLP), traducido al español “Prevención de Perdida/Fuga de Datos” y son muy prácticos en la prevención de fugas de información. Estas tecnologías son capaces de inspeccionar el contenido y el contexto de la información comunicados a través del correo electrónico o la red corporativa. De igual manera son capaces de analizar los datos en uso en un dispositivo o los datos almacenados en la nube o servidores locales. Las herramientas ejecutan distintas respuestas de seguridad basadas en las reglas creadas para mitigar la fuga accidental o intencional de datos.
Algunos DLPs son más efectivos cuando la información es clasificada previamente.
El proceso de clasificación de datos categoriza la información de la organización según su nivel de sensibilidad. Cuando etiquetas conjuntos de datos según su nivel de confidencialidad, es posible identificar aquella información que requiere los mayores niveles de control. Este conocimiento es clave para poder optimizar de manera estratégica las herramientas disponibles de DLP.
Actualmente hay varias soluciones DLP que identifican el tipo de documento según palabras claves o lo que se conoce como 'expresiones regulares'. En otras palabras el DLP protege documentos cuyo contenido incluye frases o palabras predeterminadas. El problema de este proceso es que una palabra o frase predeterminada puede variar según su contexto. Ej. Balance puede referirse a balances financieros o a balance en el sentido de equilibrarse. Por este motivo este tipo de protección basado sencillamente en palabras o frases resulta en una baja precisión.
El factor crítico de éxito para una correcto funcionamiento de DLP es la calidad de la clasificación de información.
Políticas de administración de datos
Las políticas de administración de datos rigen la forma en que se maneja de manera general la información para así determinar su seguridad, integridad, facilidad de uso y disponibilidad. La clasificación de datos juega un rol integral en la formulación y aplicación adecuada de políticas para gestionar dicha información. Por ejemplo, uno de los propósitos principales de clasificar, es justamente para cerciorar que su uso esté alineado con las regulaciones como la ISO27001, PCI, GDPR y HIPAA.
Asimismo, clasificando se pueden identificar datos cuyo uso debe estar alineado con las prácticas estándar de la industria. Las mejores prácticas deben tomar en consideración los niveles de seguridad de la información disponible, de modo que cualquier actividad de manejo de datos se realice de acuerdo con las políticas de administración.
Además, la clasificación de datos genera una cultura de ciberseguridad efectiva. Una vez que los empleados están acostumbrados a manejar datos clasificados, es decir, manejar información confidencial o altamente sensible, tienden a observar las políticas implementadas para administrar dichos datos.
Clasificar la información ayudará a identificar las áreas operacionales donde la información está expuesta a más riesgos. Los empleados que trabajan en dichas áreas pueden recibir capacitación adicional sobre las mejores prácticas de seguridad para el manejo de datos y también permiten que la organización canalice más recursos de ciberseguridad.
Copias de seguridad y obsolescencia de la información.
Realizar 'back ups' frecuentes de seguridad debe ser una prioridad en un programa o plan de seguridad cibernético adecuado. Se sabe que los ciberataques se ejecutan en cualquier momento, y una copia de seguridad garantiza la disponibilidad de datos empresariales críticos ante una vulnerabilidad. La clasificación de datos fomenta a que se realicen 'back ups' de aquella información más sensible para la organización.
Sería devastador no contar con 'back ups' de documentos confidenciales si la organización sufriera un ataque. Por este motivo, las guías de clasificación de datos priorizan las políticas para proteger las copias de seguridad importantes. Estos incluyen el uso de cifrado para proteger datos confidenciales o la autenticación multifactor para permitir que solo las personas autorizadas accedan a las copias de seguridad.
Clasificar los datos puede ayudar a identificar las copias de seguridad desactualizadas. El hecho de que esta data sea obsoleta quiere decir que se puede eliminar, brindando así más espacio para datos más importantes y actuales. Esto último también quiere decir una reducción del costo de la infraestructura. No obstante, una copia de seguridad de los datos se debe hacer de una manera que permita al usuario acceder a un conjunto de datos específicos. En lugar de almacenar datos no estructurados que conducirían a una tediosa búsqueda de información específica, la clasificación de los datos categoriza y etiqueta los datos. De esta manera, una organización puede localizar y recuperar rápidamente los datos comprometidos. Más aún, la clasificación de datos puede ayudar a determinar si las copias de seguridad de datos específicos deben almacenarse en un servidor altamente seguro o en un entorno de nube sin controles de seguridad estrictos.
¿Cómo puede ayudar Kriptos?
La clasificación de datos manual puede durar mucho tiempo, especialmente para grandes organizaciones. Según nuestra experiencia, una organización de entre 5.000 a 10.000 empleados podría tener más de 10 millones de archivos. Llevaría más de 20 años clasificar aquella información manualmente.
Kriptos es un software de clasificación automática de datos que utiliza Inteligencia Artificial para garantizar una clasificación precisa en su empresa. Basado en el ejemplo anterior, Kriptos entiende el contenido y el contexto de cada archivo y puede clasificar 10 millones de archivos en menos de 1 semana.
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