Dataklassifisering er en viktig strategi for å sikre at bedriftens data håndteres på en trygg og effektiv måte. Ved å organisere og kategorisere data basert på spesifikke kriterier som sensitivitet, type og verdi, legger man grunnlaget for en solid datasikkerhetskultur. Denne prosessen bidrar til å skape klarhet rundt hvilke data som er mest verdifulle og sensitive, slik at passende sikkerhetstiltak kan implementeres for å beskytte informasjonen mot potensielle trusler.
Ved å klassifisere data i kategorier som offentlig, intern, begrenset og konfidensiell, oppnår bedriften en helhetlig tilnærming til datasikkerhet. Dette gjør det enklere å sikre at informasjonen håndteres i samsvar med relevante lover og regler, samtidig som det styrker virksomhetens forsvar mot potensielle sikkerhetstrusler. Dataklassifisering er dermed en essensiell del av en helhetlig datasikkerhetsstrategi som bidrar til å beskytte både virksomhetens omdømme og verdier.
De vanligste klassifiseringene i en virksomhet er:
Offentlig: Data som kan deles fritt med alle internt og eksternt.
Intern: Data som kun er ment for bruk internt i bedriften.
Begrenset: Data som krever begrenset tilgang og beskyttelse.
Konfidensiell: Data som er svært sensitive og krever ekstra sikkerhetstiltak.
Ved å klassifisere data blir det enklere å sikre at man følger kravene i personopplysningsloven, GDPR og andre lover om databeskyttelse. Dette innebærer å identifisere og kategorisere ulike typer data basert på sensitivitetsnivå, slik at man kan implementere passende sikkerhetstiltak for å beskytte informasjonen mot uautorisert tilgang, lekkasjer eller tap. Gjennom en grundig dataklassifisering kan man sikre at virksomheten oppfyller alle relevante regelverk og standarder, og dermed styrke datasikkerheten og personvernet for både kunder og ansatte.
Identifisering av sensitiv eller konfidensiell informasjon er avgjørende for økt datasikkerhet - og integritet. Når man har identifisert hvilke typer data som er mest kritisk, kan man implementere nødvendige sikkerhetstiltak for å beskytte dataene mot potensiell uautorisert tilgang, lekkasjer eller tap. Dette innebærer å etablere robuste sikkerhetsprotokoller og retningslinjer som sikrer at sensitiv informasjon håndteres på en trygg og ansvarlig måte. Ved å være proaktiv i å identifisere og beskytte sensitive data, kan virksomheten styrke sitt forsvar mot potensielle trusler og sikre at konfidensiell informasjon ikke havner på avveie.
For å kunne effektivt identifisere og evaluere risiko knyttet til ulike typer data, er det viktig å ha klare retningslinjer og verktøy på plass. Ved å analysere potensielle trusler og sårbarheter knyttet til virksomhetens data, kan man prioritere innsats og ressurser på en målrettet måte. Dette innebærer å vurdere konsekvensene av datalekkasjer, uautorisert tilgang og andre sikkerhetstrusler for å utvikle effektive beskyttelsesstrategier.
Ved å klassifisere data unngår en å bruke ressurser på data som ikke er kritisk, og man kan enklere identifisere hvilke data som kan arkiveres eller slettes for å redusere kostnader knyttet til vedlikehold og datalagring. Dette bidrar til en mer effektiv ressursallokering og gir bedriften muligheten til å fokusere på beskyttelse og sikkerhet for de mest verdifulle og sensitive dataene. Ved å ha en tydelig dataklassifisering på plass, kan man også lettere identifisere unødvendig eller utdatert informasjon som kan fjernes, noe som igjen reduserer lagringskostnader og forenkler datastyringen. Slik bidrar dataklassifisering ikke bare til bedre sikkerhet, men også til økonomisk effektivitet og optimal ressursbruk i virksomheten.
Dataklassifisering gjør det mulig å identifisere og skille mellom ulike typer data basert på deres sensitivitetsnivå og verdi for virksomheten. Ved å klassifisere data, kan man enklere sikre at riktig person har tilgang til riktig informasjon til rett tid. Dette bidrar til å øke effektiviteten i håndteringen av virksomhetskritisk data og gir bedriften bedre kontroll over informasjonsflyten internt. Med en tydelig dataklassifisering på plass, blir det lettere å organisere og sikre dataene på en måte som oppfyller kravene til datasikkerhet og personvern. Slik legger dataklassifisering grunnlaget for en trygg og effektiv håndtering av viktig informasjon i virksomheten.
Definer kriterier for dataklassifisering basert på sensitivitetsnivå, bruksområder og relevante juridiske krav som gjelder for virksomheten. Dette innebærer å identifisere hvilke typer data som er sensitive, hvordan de skal håndteres og beskyttes, samt å sørge for at klassifiseringen er i samsvar med lover og regler som gjelder for bedriften.
Ved å etablere klare retningslinjer for dataklassifisering, kan virksomheten sikre at informasjonen håndteres på en trygg og effektiv måte, samtidig som den oppfyller alle relevante krav og standarder.
For å kunne starte prosessen med dataklassifisering, er det viktig å først identifisere hvilke typer data bedriften har og hvor disse dataene befinner seg. Dette innebærer å kartlegge alle datakilder og lagringssteder, enten det er i systemer, mapper, e-poster eller andre digitale plattformer.
Ved å skape en grundig oversikt over bedriftens data, kan man bedre forstå omfanget av informasjonen som må klassifiseres, hvilke typer data som er mest sensitive, og hvor det kan være potensielle risikoer knyttet til datasikkerhet. Denne første fasen av dataidentifisering er avgjørende for å kunne implementere en effektiv dataklassifiseringsstrategi som sikrer at informasjonen håndteres på en trygg og effektiv måte.
Klassifiser data basert på sensitivitet og verdi ved å vurdere nøye hvilke data som er mest sensitive og verdifulle for virksomheten. Dette innebærer å identifisere informasjon som kan skade selskapet hvis den blir kompromittert, samt å vurdere verdien av ulike typer data for å kunne prioritere beskyttelsestiltak.
Ved å klassifisere data på denne måten, kan bedriften sikre at ressursene rettes mot å beskytte de mest kritiske dataene, samtidig som mindre sensitive data får tilstrekkelig beskyttelse i henhold til deres verdi. Denne tilnærmingen bidrar til å styrke datasikkerheten og effektiviteten i håndteringen av informasjon i virksomheten.
Det er avgjørende å gi de ansatte grundig opplæring om dataklassifisering for å øke bevisstheten om viktigheten av å beskytte bedriftens informasjon. Opplæringen bør omfatte forståelse av ulike klassifiseringsnivåer, hvordan man identifiserer sensitiv informasjon, og hvilke konsekvenser det kan ha hvis data ikke håndteres på riktig måte.
Ved å engasjere de ansatte og gjøre dem bevisste på deres rolle i datasikkerhet, kan bedriften styrke sitt forsvar mot potensielle trusler og sikre at informasjon håndteres på en trygg og ansvarlig måte.
Gjennom opplæring og kontinuerlig bevisstgjøring kan alle ansatte bidra til å opprettholde en kultur for datasikkerhet i hele organisasjonen.
Det er viktig å kontinuerlig gjennomgå og oppdatere dataklassifiseringene i virksomheten for å sikre at de fortsatt er relevante og effektive i å beskytte sensitiv informasjon. Ved regelmessig gjennomgang kan en identifisere endringer i virksomhetens behov og risikoprofiler, samt oppdatere klassifiseringer i tråd med nye lover og reguleringer.
Ved å opprettholde en proaktiv tilnærming til dataklassifisering, kan bedriften sikre at informasjonen håndteres på en trygg og effektiv måte, samtidig som den oppfyller alle krav og standarder. Dette bidrar til å styrke datasikkerheten og beskytte virksomhetens omdømme og verdier mot potensielle trusler og brudd på personvern. Så, sett av tid og ressurser til jevnlig gjennomgang og oppdatering av dataklassifiseringene for å opprettholde en robust og pålitelig beskyttelse av informasjonen.
Videre skal vi se på hvordan dataklassifisering fungerer i to av "våre" mest brukte dokumenthåndteringsløsninger, nemlig henholdsvis eDOCS InfoCenter og Microsoft 365.
I sin enkleste form løses dette ved å lage et nytt felt for klassifisering hvor en har valgene:
Data kan da enkelt klassifiseres per dokument av en sluttbruker. Dette synliggjør for andre som har tilgang hvordan dokument skal behandles.
For å sikre korrekt tilgang til informasjonen kan en i Sikkerhetsmodulen definere regler for dokumentsikkerhet basert på valgt klassifisering.
For eksempel kan sikkerhet settes på dokumenter basert på feltene Classification og Department.
Videre kan en benytte funksjon som metadata-sikkerhet i eDOCS for å legge et ekstra lag med sikkerhet på informasjon.
Metadatasikkerhet er nyttig der hvor selve metadata er sensitiv, og der hvor det ønskelig redusere risiko for å redusere omfang av eventuelle feil i tilgangskontrollen.
Det finnes muligheter for dataklassifisering også i M365 - her kalles det følsomhetsetiketter (sensitivity labels).
Følsomhetsetiketter defineres i M365 Samsvarssenter og benyttes til klassifisering og beskyttelse av sensitiv og konfidensiell informasjon.
En følsomhetseetikett i M365 har flere viktige funksjoner:
Derfor er det essensielt å kontinuerlig oppmuntre og styrke de ansattes bevissthet rundt informasjonssikkerhet, da deres kunnskap og oppmerksomhet utgjør den første linjen i forsvaret mot potensielle trusler og datainnbrudd. Ved å tydeliggjøre og markere graden av sensitivitet i et dokument, kan man bidra til å skape en kultur hvor alle ansatte forstår viktigheten av å beskytte konfidensiell informasjon. Dette bidrar ikke bare til å forebygge uønskede hendelser, men også til å skape et trygt og pålitelig miljø for datasikkerhet i hele organisasjonen.
En måte å synliggjøre sensitivt innhold er å benytte merking av dokument. Dette kan gjøres i topp/bunntekst eller med vannmerking som vist i bildet. Merk at topp - og bunntekst kan komme i konflikt med maler, dermed er vannmerking et godt alternativ.
Sikre og kryptere innhold av filen slik at bare utvalgte brukere og grupper kan aksessere innhold på en trygg og pålitelig måte. Dette bidrar til å beskytte sensitiv og konfidensiell informasjon mot uautorisert tilgang, samtidig som det sikrer at kun de som har rettigheter til å se innholdet kan få tilgang. Ved å kryptere innholdet, blir det vanskelig for uvedkommende å lese eller manipulere dataene, og på den måten opprettholder man datasikkerheten på et høyt nivå. Slik kan bedriften være trygg på at deres mest sensitive informasjon er godt beskyttet mot potensielle trusler og brudd på personvern.
En annen viktig funksjon er å begrense tilgangen til å redigere, kopiere eller skrive ut innhold fra dokumentet. Dette bidrar til å sikre at kun autoriserte personer har tillatelse til å utføre disse handlingene, og dermed beskytte sensitiv og konfidensiell informasjon mot uautorisert tilgang eller utilsiktet spredning.
Ved å implementere slike begrensninger, kan bedriften opprettholde kontroll over hvem som kan manipulere eller distribuere dokumentene, og på den måten opprettholde en høy grad av datasikkerhet og personvernbeskyttelse.
Følsomhetsetiketter kan påføres manuelt av bruker, arves fra dokumentbibliotek eller automatisk påføres basert på innhold i dokument som personnummer, kredittkort, adresser osv.
Følsomhetsetiketter benyttes sammen med Data Loss Prevention (DLP) for å forhindre utilsiktet deling eller lekkasjer av sensitiv eller konfidensiell informasjon.
Når en policy utløses vil den kunne informere og lære opp og/eller aktivt forhindre deling av informasjon via e-post, SharePoint, OneDrive eller via andre kanaler.
DLP kan også sende varsling om deling til bruker, IT-avdeling eller Samsvarsansvarlig.
Dataklassifisering er en vesentlig og nyttig funksjon innen informasjonsforvaltning. Ved å implementere effektive dataklassifiseringsstrategier, enten i M365, eDOCS eller andre dokumenthåndteringsløsninger, kan bedrifter beskytte sensitiv informasjon, oppfylle krav og standarder, og styrke sin datasikkerhet. Det er også enklere å ta i bruk AI ved at informasjonen er merket og klassifisert. Et eksempel er Copilot i Microsoft 365, som respekterer følsomhetsetikettene. Det vil si at informasjon med en gitt sensitivitet eller følsomhet kan utelates fra å bli brukt av den kunstige intelligensen
Vi oppfordrer deg til å ta skrittet for å implementere dataklassifisering i din virksomhet for å sikre trygg og effektiv håndtering av informasjonen. For mer informasjon og veiledning, ikke nøl med å kontakte oss.
Denne artikkelen er skrevet med bruk av både menneskelig og kunstig intelligens - dvs. nevnte artikkelforfatter, ChatGPT og Hubspot sin AI-funksjonalitet.