Veri Sınıflandırma Sistemleri

E-posta, doküman ve tüm dosya tiplerinin hassasiyet seviyesine göre sınıflandırmasını sağlayarak, DLP çözümlerinin hassasiyetini ve verimliliğini arttırmaktadır. Bunlara ek olarak RMS (Rights Management Services) ve S/MIME entegrasyonu ile kalıcı e-posta ve dokümanlarda şiferleme imkanı sağlanmaktadır. Veri Sınıflandırma Sistemleri ile yapılandırılmamış verinin tanımlanması ve güvenli hale getirilmesiyle kurumların; bilgiyi sınıflandırılması, koruması, güvenli paylaşması ve COBIT, ITIL, ISO 27001, PCI DSS vb. yasal uyumlulukların karşılaması sağlanabilmektedir.

Veri Sınıflandırma Sistemleri, bir kuruluşun elindeki verilerin türüne, duyarlılığına ve önemine göre sınıflandırılması sürecini otomatikleştiren teknolojilerdir. Bu sistemler, verilerin güvenliğini artırmayı, uygun erişim kontrolleri uygulamayı ve yasal düzenlemelere uyumu sağlamayı amaçlar. Veri sınıflandırma, özellikle büyük veri miktarlarıyla uğraşan kuruluşlar için önemlidir, çünkü hassas verilerin yanlış ellere geçmesi ciddi güvenlik ihlallerine neden olabilir.

Veri Sınıflandırma Sistemlerinin Amaçları:

1. Veri Güvenliği: Hassas verilerin kimler tarafından kullanılabileceğini belirleyerek izinsiz erişimleri önler.
2. Yasal Uyum: GDPR, HIPAA gibi yasal düzenlemelere uygunluğun sağlanmasına yardımcı olur.
3. Veri Yönetimi: Verilerin nerede saklandığını ve nasıl korunduğunu daha iyi anlamayı sağlar.
4. Risk Azaltma: Sınıflandırılmış veriler üzerinden risk analizleri yapılabilir, böylece güvenlik açıklarına daha hızlı müdahale edilebilir.

Veri Sınıflandırma Süreçleri:

Veri sınıflandırma işlemi genellikle aşağıdaki aşamalardan geçer:

1. Veri Tanımlama: Sistem, verileri tarayarak bunların içeriğini anlamaya çalışır. Bu aşamada, anahtar kelimeler, veri türleri ve dosya biçimleri gibi kriterler kullanılarak veriler analiz edilir.
2. Veri Etiketleme: Veriler, duyarlılıklarına göre etiketlenir. Etiketler genellikle şu kategorilerde olur:
   • Genel Veri: Herkesin erişimine açık veri.
   • Özel Veri: Sadece belirli yetkililerin erişimine açık veri.
   • Gizli Veri: Kişisel bilgiler, finansal veriler gibi yüksek düzeyde koruma gerektiren veri.
   • Çok Gizli Veri: Fikri mülkiyet, devlet sırları gibi son derece hassas veriler.
3. Politika Uygulama: Her bir veri kategorisi için belirlenen güvenlik politikaları uygulanır. Örneğin, çok gizli veriler şifrelenirken, genel veriler daha geniş bir erişim iznine sahip olabilir.
4. Sürekli İzleme ve Güncelleme: Verilerin sınıflandırılması statik bir süreç değildir. Veri sınıflandırma sistemleri, verilerin sürekli olarak izlenmesini ve ihtiyaç duyulduğunda sınıflandırmalarının güncellenmesini sağlar.

Veri Sınıflandırma Yöntemleri:

1. Manuel Veri Sınıflandırma: Çalışanlar, verileri manuel olarak belirli kategorilere ayırır. Bu yöntem, özellikle küçük ölçekli veriler için uygundur ancak büyük veri miktarlarında etkisizdir.
2. Otomatik Veri Sınıflandırma: Veri sınıflandırma sistemleri, gelişmiş algoritmalar ve yapay zeka kullanarak verileri otomatik olarak sınıflandırır. Bu yöntem, büyük veri kümelerinde hızlı ve verimli sonuçlar sağlar.
3. Hibrit Yöntem: Manuel ve otomatik sınıflandırmanın birleşimidir. Çalışanlar kritik kararları alırken, sistemler otomatik işlemleri yürütür.

Kullanım Alanları:

• Finans: Müşteri bilgileri, kredi kartı verileri ve işlem detayları gibi hassas verileri sınıflandırma.
• Sağlık: Hastaların tıbbi kayıtlarını ve kişisel bilgilerini koruma.
• Devlet Kurumları: Devlet sırları, askeri belgeler gibi son derece gizli verilerin korunması.
• Perakende: Müşteri verileri ve satın alma geçmişi gibi bilgilerin korunması.

Veri sınıflandırma sistemleri, veri güvenliğinin önemli bir bileşeni olup, kurumların hem iç tehditlerden hem de dış tehditlerden korunmasına yardımcı olur.