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データ分類は、ファイルの種類、コンテンツ、メタデータなどの属性に基づいてデータをカテゴリに整理するプロセスです。次に、対応するデータ セットの一連の属性を表すクラス ラベルがデータに割り当てられます。目的は、以前のあまり構造化されていない情報に意味のあるクラス属性を提供することです。
データ分類は、特に機密性と整合性の問題に関して、データの種類を定義するために使用される多数のラベルとして見ることができます。[1]データ分類は通常、手動で行われますが、データに関する情報を収集するのに役立つツールがあります。[2]データの機密性レベルを考慮することが提案されることがよくあります。[2]
アプローチ
企業のデータ分類ポリシーは、従業員が取り扱うさまざまな種類のデータをどのように扱うべきかを規定しています。コンテンツ内のキーワードやフレーズに基づいてソフトウェア アルゴリズムによって自動分類技術が適用され、コンテンツが分析および分類されることがあります。ERPシステムによって生成されたレポートや、データに特定の個人情報が含まれている場合に使用されます。場合によっては、従業員が適切なラベルを決定する責任を負うこともあります。[3]
参照
参考文献
- ^ Bar-Sinai, Michael; Sweeney, Latanya; Crosas, Merce (2016 年5 月)。「DataTags、データ処理ポリシー空間、および Tags 言語」。2016 IEEE セキュリティおよびプライバシー ワークショップ (SPW)。IEEE。pp. 1–8。doi :10.1109/ spw.2016.11。ISBN 978-1-5090-3690-5。
- ^ ab 「データ分類とは? | ベストプラクティスとデータタイプ | Imperva」。ラーニングセンター。 2024年2月3日閲覧。
- ^ 「データ分類とは何か、そしてそれが私のビジネスに何をもたらすのか？」www.boldonjames.com 。 2019 年 3 月 5 日閲覧。