Découvrez les meilleures pratiques en matière de classification des données, un processus qui organise les données en catégories en fonction de leur sensibilité, de leur valeur et de leur risque, pour les systèmes d’information.

Before you begin classifying your data, start by collaborating with different business units to understand their objectives and sensitive data types. For example: Privacy department: Personally Identifiable Information (PII) Engineering teams: Intellectual property and specific projects with external partners Establish a robust process for data access governance and data ownership. This can be managed by tagging the data or maintaining a detailed data catalog. At the end of this process, create a document that summarizes different classification levels, common sensitive data types in each level, and their business impact in case of a breach.

There are many ways to label data, depending on the technology it resides in. For example, Google Workspace has different metadata compared to Amazon S3 or Snowflake. When evaluating a solution that supports automatic classification and labeling, ensure it can label data across all the different platforms you use.

Last updated on 7 août 2024

Quelles sont les pratiques de classification des données les plus efficaces ?

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La classification des données est le processus d’organisation des données en catégories en fonction de leur sensibilité, de leur valeur et du risque pour l’organisation. Il permet de protéger les données contre les accès non autorisés, les abus ou les pertes, ainsi que de se conformer aux réglementations et aux normes. Les pratiques de classification des données varient en fonction du type, de la taille et du secteur d’activité de l’organisation, mais certains principes communs et meilleures pratiques peuvent aider à obtenir une classification efficace des données. Dans cet article, vous découvrirez les pratiques de classification des données les plus efficaces pour les systèmes d’information.

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1 Définir des critères de classification des données

Lors de la classification des données, il est important de définir des critères qui reflètent les objectifs commerciaux, les obligations légales et les besoins de sécurité de l’organisation. Les critères courants incluent la sensibilité des données, le cycle de vie des données et la propriété des données. La sensibilité des données peut faire référence au niveau de confidentialité, d’intégrité et de disponibilité requis pour les données. Le cycle de vie des données porte sur les étapes de création, de stockage, d’utilisation et d’élimination des données. La propriété des données tient compte des rôles et des responsabilités des propriétaires, des dépositaires et des utilisateurs des données. Par exemple, les propriétaires de données sont responsables de la classification et de la protection, tandis que les dépositaires sont responsables de la mise en œuvre des mesures de sécurité.

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Ron Reiter
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Before you begin classifying your data, start by collaborating with different business units to understand their objectives and sensitive data types. For example: Privacy department: Personally Identifiable Information (PII) Engineering teams: Intellectual property and specific projects with external partners Establish a robust process for data access governance and data ownership. This can be managed by tagging the data or maintaining a detailed data catalog. At the end of this process, create a document that summarizes different classification levels, common sensitive data types in each level, and their business impact in case of a breach.

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Dwight Turner

Data Security & Privacy Analyst | Food Nerd 🌮 🫛 🥟 | CIPM | CRISC Associate
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Start with the big picture and as much info about your system as possible. Data inventories and data flows will be helpful, but you also need to know the context of your business. For example, which data is most crucial for the bottom line? It is also never too early to consider regulatory compliance. For data privacy, you'll want to know exactly where personally identifiable information is stored, how long it is retained, and how it is protected. All of these details can have an impact on how you classify your data and they may not look the same from one organization to another.

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2 Appliquer des étiquettes de classification des données

L’application d’étiquettes aux données est l’étape suivante de la classification des données. Les étiquettes peuvent être appliquées manuellement ou automatiquement, en fonction du volume et de la complexité des données. Des étiquettes visibles ou invisibles peuvent être utilisées pour indiquer un niveau de classification et une catégorie, en fonction de l’objectif et du public des données. Les types courants d’étiquettes comprennent les métadonnées, c’est-à-dire les informations qui décrivent les caractéristiques et le contexte des données ; les balises, qui sont des mots-clés ou des codes qui identifient la classification des données ; et les en-têtes ou pieds de page, qui sont du texte ou des symboles en haut ou en bas d’un document ou d’un fichier qui affichent la classification des données. Ces étiquettes peuvent être utilisées pour filtrer, trier ou rechercher des données, ainsi que pour appliquer des politiques et des règles de sécurité. En outre, ils peuvent être utilisés pour informer ou avertir les utilisateurs de leur nature et de leur manipulation.

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Yair Cohen

Co-Founder & VP Product @ Sentra | ex-Datadog, Microsoft
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There are many ways to label data, depending on the technology it resides in. For example, Google Workspace has different metadata compared to Amazon S3 or Snowflake. When evaluating a solution that supports automatic classification and labeling, ensure it can label data across all the different platforms you use.

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3 Mettre en œuvre des stratégies de classification des données

La dernière étape de la classification des données consiste à mettre en œuvre des politiques qui régissent l’accès, l’utilisation et la gestion des données en fonction de leur classification. Ces politiques doivent être claires, cohérentes et exécutoires, ainsi qu’alignées sur la culture et les valeurs de l’organisation. Par exemple, des mesures et des contrôles de sécurité des données tels que le chiffrement, l’authentification, l’autorisation ou l’audit doivent être mis en œuvre pour protéger les données contre tout accès non autorisé ou inapproprié. En outre, des règles et des procédures doivent être établies pour la conservation des données en fonction de leur valeur, de leur pertinence ou des exigences légales. En outre, des lignes directrices et des accords devraient être créés pour réglementer la manière dont les données peuvent être transférées, échangées ou divulguées à des parties internes ou externes en fonction de leur finalité, de leur consentement ou de leur confidentialité. La classification des données est une pratique essentielle pour les systèmes d’information qui traitent des données diverses et sensibles. En suivant ces pratiques efficaces, vous pouvez améliorer la sécurité, la conformité et la qualité de vos données ainsi que l’efficacité et la performance de vos systèmes d’information.

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Quelles sont les pratiques de classification des données les plus efficaces ?

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1 Définir des critères de classification des données

2 Appliquer des étiquettes de classification des données

3 Mettre en œuvre des stratégies de classification des données

4 Voici ce qu’il faut prendre en compte d’autre

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2 Appliquer des étiquettes de classification des données

3 Mettre en œuvre des stratégies de classification des données

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