Penyimpanan data sudah berkembang pesat. Dari disket (floppy disk) hingga solusi penyimpanan cloud modern seperti sekarang, kemajuan dalam teknologi penyimpanan data telah memangkas biaya dan memungkinkan perusahaan untuk menyimpan jauh lebih banyak data. Kini, saatnya memanfaatkan perkembangan ini.
Faktanya, jumlah data terus bertambah hingga 25% per tahun. Perkembangan data ini bagaikan pedang bermata dua. Di satu sisi, data yang berlimpah menyimpan potensi besar untuk menghasilkan insight yang bermanfaat. Di sisi lainnya, monitoring data di berbagai endpoint, server, dan cloud bisa membuat tim keamanan kewalahan. Sering kali, security analyst kesulitan mengatasi tantangan ini.
Laporan TechStrong PulseMeter 2023 mengiyakan hal tersebut dengan mengungkapkan bahwa 47% perusahaan tidak benar-benar paham di mana data sensitif mereka disimpan. Padahal, informasi tentang bagaimana data Anda disimpan dan diklasifikasikan berdasarkan tingkat kerahasiaannya merupakan dasar dari prinsip pencegahan kehilangan data (data loss prevention atau DLP). Jika informasi ini tidak diketahui, risiko pelanggaran data bisa meningkat.
Laporan lain dari The Identity Theft Resource Program (ITRP) menambahkan hal ini, dengan menunjukkan bahwa jumlah pelanggaran data meningkat sebesar 78% dari tahun 2022 ke 2023—dan ITRP memperkirakan tren ini akan terus meningkat dan berkembang pada tahun 2024.
Oleh karena itu, memahami data yang Anda simpan, di mana Anda menyimpannya, serta seberapa penting data tersebut sangat vital untuk menjalankan DLP yang efisien. Anda tidak dapat menerapkan kebijakan DLP tanpa mengetahui seberapa ketat kebijakan tersebut harus diterapkan atau pada data apa kebijakan tersebut perlu diterapkan.
Itulah mengapa, Anda perlu memahami pentingnya data classification untuk DLP. Pada artikel ini, Anda akan menemukan caranya.
Mengapa kita perlu data classification?
Data classification atau klasifikasi data adalah pendekatan proaktif terhadap keamanan data. Aktivitas ini meliputi klasifikasi data menjadi kategori-kategori tertentu berdasarkan berbagai parameter, misalnya tipe data, owner, atau departemen. Namun, pada umumnya, data diklasifikasikan berdasarkan sensitivitas dan kerentanan.
Mengklasifikasikan data berdasarkan sensitivitas membantu Anda merespons insiden lebih cepat serta mencegah penyalahgunaan dan kehilangan data penting. Pada artikel ini, Anda akan mempelajari pentingnya klasifikasi data dalam DLP dan bagaimana cara efektif mengklasifikasikan data.
Pentingnya data classification untuk DLP
Forrester menyatakan bahwa data classification adalah fondasi utama dalam keamanan data dan pencegahan kehilangan data. Strategi klasifikasi data yang efektif merupakan panduan bagi admin IT, yang dapat membantu mereka melakukan upaya DLP yang tepat sasaran dan fokus menjaga aset data yang penting, termasuk:
-
Memprioritaskan dan mengalokasikan resource: Pendekatan DLP yang seragam untuk semua jenis data tidak selalu efektif. Dengan mengklasifikasikan data berdasarkan tingkat sensitivitas, seperti publik, internal, terbatas, dan rahasia, admin IT dapat memahami jenis data dalam setiap file. Hal ini memungkinkan admin IT untuk memprioritaskan upaya perlindungan dengan mengamankan data paling sensitif terlebih dahulu sebelum melindungi data yang kurang sensitif.
-
Mengelola aliran data: Dengan tim lintas fungsi yang berkolaborasi di berbagai wilayah, data Anda akan selalu berpindah. Mengelola aliran data pun menjadi tantangan tersendiri, terutama ketika Anda tidak mengetahui jenis data yang dimiliki. Di sinilah data classification berperan, karena Anda dapat mengetahui lokasi data. Dengan melakukan klasifikasi data, Anda dapat mengontrol aliran data dan memastikan data Anda tidak jatuh ke pihak yang salah.
-
Menerapkan kebijakan DLP: Klasifikasi data yang efektif memungkinkan penerapan kontrol keamanan yang sesuai dengan tingkat sensitivitas data. Misalnya, akses ke data sensitif seperti Informasi Identitas Pribadi (PII), Informasi Kesehatan Pribadi (PHI), atau informasi keuangan harus dibatasi hanya untuk karyawan yang berwenang. Dengan mengklasifikasikan file yang mengandung data ini sebagai sensitif, perusahaan dapat menerapkan kebijakan DLP yang tepat untuk mencegah akses tidak sah dan mengurangi risiko kehilangan data.
-
Mematuhi persyaratan regulasi: Regulasi seperti GDPR, HIPAA, atau PCI DSS mewajibkan perusahaan untuk mematuhi aturan tertentu terkait data discovery dan data classification. Misalnya, GDPR mewajibkan perusahaan untuk mencatat semua aktivitas yang melibatkan data sensitif, termasuk bagaimana data tersebut diproses dan tindakan perlindungan teknis yang diterapkan. Mengidentifikasi dan mengklasifikasikan data sensitif membantu perusahaan dalam memenuhi persyaratan regulasi tersebut.
-
Merespons insiden: Jika terjadi kebocoran data atau masalah keamanan lainnya, mengklasifikasikan data sebagai data sensitif atau penting memungkinkan Anda untuk melakukan respons yang lebih terarah. Sehingga, tim keamanan IT dapat memprioritaskan upaya pemulihan dengan fokus pada informasi paling berharga. Hal ini dapat meminimalkan kebocoran data dan menyederhanakan proses pemulihan, sambil menghemat waktu dan sumber daya.
Faktor yang perlu dipertimbangkan saat klasifikasi data
Sekarang, Anda sudah memahami pentingnya data classification untuk DLP. Selanjutnya adalah memahami bagaimana cara melakukan data classification yang tepat.
Klasifikasi data bisa sedikit rumit, karena harus mudah dikenali oleh pengguna tanpa menimbulkan risiko yang tidak perlu. Berikut adalah beberapa faktor yang perlu diperhatikan dalam strategi klasifikasi data:
-
Tingkatan klasifikasi: Mendapatkan jumlah tingkatan klasifikasi sangat penting. Jika jumlahnya terlalu sedikit, bisa saja terdapat kategorisasi data sensitif yang tidak konsisten. Sementara itu, jika jumlahnya terlalu banyak, aktivitas DLP dan respons insiden bisa menjadi rumit.
Menurut Survei Data Management Capterra 2023, 61% organisasi dengan tiga tingkatan klasifikasi mengalami kebocoran data, 75% organisasi dengan empat tingkatan klasifikasi menghadapi kebocoran, dan 67% organisasi dengan lima tingkat klasifikasi menghadapi kebocoran.
-
Metode klasifikasi: Dengan volume data yang terus meningkat, klasifikasi data secara manual menjadi kurang efektif dan rentan terhadap kesalahan manusia. Laporan yang sama dari Capterra menunjukkan bahwa 86% organisasi yang menggunakan klasifikasi manual mengalami pelanggaran data, sementara hanya 55% organisasi yang menggunakan klasifikasi otomatis terkena dampaknya.
-
Tujuan klasifikasi: Klasifikasi data perlu dilakukan dengan tujuan yang tepat. Pada laporan yang sama dari Capterra, dinyatakan bahwa perusahaan yang mengklasifikasikan data untuk mematuhi regulasi alih-alih untuk menjaga keamanan, lebih rentan terhadap kebocoran data. Itulah mengapa, pendekatan terbaik adalah meningkatkan keamanan data secara menyeluruh sehingga kepatuhan terhadap regulasi akan mengikuti secara alami.
Faktor-faktor ini menunjukkan bahwa memilih strategi klasifikasi yang tepat sangatlah penting. Oleh karena itu, penting bagi organisasi untuk memiliki solusi yang tepat dalam mengklasifikasikan data.
Mengatasi tantangan data classification untuk DLP yang lebih baik
Mengingat risiko ancaman siber yang semakin berkembang, mengklasifikasikan data sensitif Anda menjadi sangat penting. Namun, memilih strategi yang tepat dapat menjadi tantangan, bahkan bagi analis keamanan yang paling berpengalaman sekalipun.
Solusi data classification dari ManageEngine dapat mengatasi tantangan tersebut. Dengan solusi ini, Anda dapat memilih kombinasi yang tepat antara klasifikasi berdasarkan konten, klasifikasi berdasarkan konteks, dan klasifikasi berdasarkan pengguna untuk mengidentifikasi data sensitif, menghindari false positive, dan fokus pada aset-aset yang penting.
Pelajari lebih lanjut mengenai pentingnya data classification untuk DLP pada webinar on-demand kami: Data classification: The cornerstone of DLP.
