一个有效的数据丢失防护(DLP)策略对于保护企业的数据至关重要，但如果没有适当的数据分类，即使是最好的DLP工具也可能无法发挥作用。数据分类应被视为保护敏感信息的基本步骤，因为它能够帮助企业根据数据的敏感性进行识别、分类和保护。
传统的DLP解决方案通常依赖于负担过重的IT安全团队来手动分类数据，然而，现在的企业可以采用更加现代化的方式。以下是我为那些希望通过整合强大的数据分类实践来增强其DLP策略的企业提供的五个建议：
1. 理解并优先考虑数据分类
IDC在2018年预测，到2025年全球数据量将达到175泽字节，这突显了有效数据分类作为成功DLP计划基础的重要性。
通过根据数据的敏感性、重要性和访问需求进行分类，你可以采取适当的保护措施，这一步不仅提高了数据安全性，还确保了合规性并增强了数据管理，首先，明确数据分类工作的目标，无论是为了满足GDPR、HIPAA或PCI DSS等合规标准，还是为了更好地保护客户信息。
2. 让企业内的关键利益相关者参与其中
数据分类不仅仅是一个IT安全问题，它是每个企业战略中至关重要的组成部分，这就是为什么让来自不同部门的关键利益相关者参与其中，以确保分类过程全面且与组织的整体目标保持一致非常重要。IT和安全团队在实施分类时至关重要，而合规官、法律团队和部门负责人则提供见解，确保分类符合所有必要的法规和业务要求。
3. 进行全面的数据盘点
如果你不知道存在什么数据，就无法保护它，全面的数据盘点对于识别数据的类型、来源、位置和访问点至关重要，此盘点为有效分类提供了基础，并使你能够全面了解数据环境。
它还能帮助你发现企业中的“暗数据”——那些未分类且可能未使用的数据，这些数据可能会扩大威胁面并增加存储成本，掌握这些信息后，你可以更好地调整DLP策略，以应对特定的漏洞和风险。
4. 制定并实施分类框架
一个清晰、一致的分类框架对于应用适当的安全措施至关重要。通常，数据被分类为公共、内部、机密和限制等类别。你的框架应为每个分类级别提供详细的标准，确保数据在整个企业中被统一分类。通过数据标签、访问控制和数据处理协议等政策和程序来实施此框架，确保已分类的数据得到适当的保护。
5. 利用自动化并进行持续监控
手动数据分类耗时且容易出错，寻找那些提供自动化功能的现代DLP工具，能够根据预定义的规则、模式和实时监控来分类数据，这些工具可以提高DLP策略的准确性和效率，同时允许对已分类的数据进行持续监控。
通过将这些数据分类实践整合到你的DLP策略中，你可以显著提高组织检测和保护敏感信息的能力。一个强大的分类框架不仅能增强数据安全性，还能简化合规性和运营效率。
根据Gartner公司的预测，到2025年，80%的寻求扩展数字业务的企业将会失败，原因在于它们没有采用现代的数据治理方法。最终，一个由强大的数据分类支持的DLP计划将是应对不断演变的数据泄露和网络威胁的最佳防御措施。
