0Pricing
Cyber Security Academy · Ders

Verileri Sınıflandırma

Hassas verileri etiketleyin

Verileri Sınıflandırma, CoddyKit'te ücretsiz bir Cyber Security Academy dersidir. Bu, 4 dersinin 2. dersidir. Aşağıdan dersin tamamını ücretsiz okuyabilir, sonra tarayıcıda yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu ile uygulamalı olarak pratik yapabilirsin. Bu, Cyber Security Academy öğrenme yolunun bir parçasıdır ve ilerlemeniz web ve CoddyKit uygulaması arasında senkronize olur. Cyber Security Academy kursu toplamda 4 dersten oluşur.

Veriler Neden Sınıflandırılır

Kategorilere ayırmadığınız bir şeyi koruyamazsınız. Veri sınıflandırma, doğru kontrollerin, erişim kurallarının ve DLP politikalarının uygulanabilmesi için bilgileri hassasiyetlerine göre etiketler. DLP'nin ve çoğu uyumluluk programının temelini oluşturur.

Bir Sınıflandırma Şeması

Yaygın olarak kullanılan dört seviyeli bir şema:

  • Genel: serbestçe paylaşılması güvenlidir.
  • Dahili: çalışanlara yöneliktir; sızması durumunda zarar düşüktür.
  • Gizli: hassastır, erişim kısıtlıdır.
  • Kısıtlı / Gizli: hassasiyet düzeyi en yüksektir, sıkı kontroller uygulanır.

Veri Türleriyle Eşleştirme

Çalışanların verilerin hangi kategoriye girdiğini anlayabilmesi için seviyeleri somut örneklerle ilişkilendirin:

  • Genel: pazarlama broşürleri.
  • Dahili: kuruluş şemaları, toplantı notları.
  • Gizli: müşteri PII'si, sözleşmeler.
  • Kısıtlı: kart verileri, sağlık kayıtları, sırlar.

Düzenlemeye Tabi Veri Kategorileri

Bazı verilerin hukuki önemi vardır:

  • PII: kişiyi tanımlayabilir bilgiler (GDPR).
  • PCI: kart hamili verileri.
  • PHI: korunan sağlık bilgileri (HIPAA).

Bunlar genellikle Gizli veya Kısıtlı kategorisine girer.

Verileri Etiketleme

Sınıflandırma, kategori etiketlendiğinde kullanışlı hâle gelir; böylece kategori veriye iliştirilir ve araçlar bu veriye göre işlem yapabilir.

  • Dosyayla birlikte depolanan üst veri etiketleri.
  • Üst ve alt bilgilerde bulunan görsel işaretler.
  • E-postalardaki ve belgelerdeki üst bilgiler/etiketler.

Elle ve Otomatik Sınıflandırma

Çoğu zaman birlikte kullanılan iki yaklaşım vardır:

  • Elle: yazar, oluşturma sırasında bir etiket seçer; doğrudur ancak tutarsız olabilir.
  • Otomatik: araçlar içeriği tarar ve örüntüye göre etiketler uygular; ölçeklenebilirdir ancak ayarlama gerektirir.

Keşif ve Tarama

Çoğu kuruluşta etiketlenmemiş veriler zaten her yerde bulunur. Veri keşfi araçları, mevcut hassas verileri bulup sınıflandırmak için dosya paylaşımlarını, veritabanlarını ve bulut depolama alanlarını tarar.

# example: scan a directory for card-like patterns
grep -rEl '[0-9]{4}[- ]?[0-9]{4}[- ]?[0-9]{4}[- ]?[0-9]{4}' /shared/

Sınıflandırma Denetimleri Belirler

Etiket, işleme kurallarını belirler:

  • Kısıtlı: şifreleyin, erişimi günlükleyin, dışarıyla paylaşımı engelleyin.
  • Gizli: yalnızca bilmesi gereken kişilerle sınırlayın.
  • Herkese açık: kısıtlama yoktur.

DLP politikaları, bir aktarımın engellenip engellenmeyeceğine karar vermek için etiketlere başvurur.

Sınıfa Göre İşleme ve Saklama

Her sınıf, verilerin nasıl depolanacağını, aktarılacağını ve paylaşılacağını, ayrıca ne kadar süreyle saklanacağını tanımlamalıdır. Kısıtlı veriler şifreleme ve kısa süreli saklama gerektirebilir; herkese açık veriler için böyle bir gereklilik yoktur. Bunları bir veri işleme standardında belgeleyin.

Yeniden Sınıflandırma

Veri hassasiyeti zaman içinde değişir. Gizli bir kazanç raporu yayımlandıktan sonra herkese açık hale gelir. Denetimlerin orantılı kalması için verilerin ne zaman ve nasıl yeniden sınıflandırılacağını veya daha düşük bir düzeye indirileceğini tanımlayın.

Yaygın Tuzaklar

Sınıflandırma programları şu durumlarda başarısız olur:

  • Çok fazla düzey kullanıcıların kafasını karıştırır (3-4 düzeyle sınırlı tutun).
  • Etiketler araçlar tarafından uygulanmaz.
  • Eski veriler hiçbir zaman keşfedilip etiketlenmez.
  • Şemayı sürdüren belirli bir sorumlu yoktur.

Hızlı Kontrol

Sınıflandırma düzeylerini uygulayın.

Özet

Sınıflandırma, veri korumanın temelidir:

  • Basit ve kademeli bir şema kullanın (Herkese Açık'tan Kısıtlı'ya).
  • Verileri üstveriler, işaretlemeler ve etiketler aracılığıyla etiketleyin.
  • Elle ve otomatik sınıflandırmayı keşifle birlikte kullanın.
  • İşleme, saklama ve DLP denetimlerini etiketin belirlemesini sağlayın.

Sıkça Sorulan Sorular

“Verileri Sınıflandırma” dersi ücretsiz mi?

Evet — “Verileri Sınıflandırma” dersin tüm metni burada web'de ücretsiz olarak okunabilir. Etkileşimli olarak pratik yapmak (yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu) ve Cyber Security Academy kursunun geri kalanını açmak için CoddyKit PRO'ya yükselt. Cyber Security Academy kursu toplamda 4 dersten oluşur.

“Verileri Sınıflandırma” dersinde ne öğreneceğim?

Hassas verileri etiketleyin Cyber Security Academy ile uygulamalı kodu tarayıcıda doğrudan çalıştırarak pratik yaparsın ve 7/24 yapay zeka koçu dersi çalışırken sorularını yanıtlar.

Cyber Security Academy öğrenmeye başlamak için deneyim gerekli mi?

Önceden deneyim gerekmez. CoddyKit'te Cyber Security Academy, başlangıçtan ileri seviyeye kadar yapılandırıldığı için buradan başlayabilir veya başından başlayıp kendi hızında ilerleme yapabilirsin. Bu, 4 dersinin 2. dersidir.

“Verileri Sınıflandırma” dersi ne kadar sürer?

Çoğu CoddyKit dersi yaklaşık 5–10 dakika sürer. Her biri kısa ve etkileşimli olduğu için sabit ilerleme yaparsın ve web ile uygulama arasında tam olarak bıraktığın yerden devam edebilirsin.

Bu Cyber Security Academy dersinde kod yazıp çalıştırabilir miyim?

Evet. Her Cyber Security Academy dersi yerleşik bir kod editörü içerir, bu sayede tarayıcıda gerçek kod yazıp çalıştırabilir ve anlık yapay zeka geri bildirimi alırsın — yerel kurulum gerekli değildir.

Bu kursun tüm dersleri

  1. DLP Nedir
  2. Verileri Sınıflandırma
  3. DLP Denetimleri
  4. İç Tehditler
← Cyber Security Academy Sayfasına Dön