Effektiv dokumentklassifisering har mange fordeler, inkludert forbedret søkbarhet, bedre organisering av informasjon, økt effektivitet i arbeidsprosesser, og ikke minst forbedret sikkerhet.

I dagens digitale verden, hvor mengden av informasjon øker eksponentielt, blir beskyttelse av sensitive data stadig viktigere. Dataangrep og sikkerhetsbrudd utgjør store trusler mot både bedrifter og privatpersoner, og det er derfor avgjørende å se på effektive tiltak for å beskytte konfidensiell informasjon.

Kunstig intelligens har potensialet til å revolusjonere måten vi beskytter data på ved å tilby avanserte løsninger som kontinuerlig overvåker, oppdager og reagerer på sikkerhetstrusler i sanntid. Gjennom maskinlæring og andre AI-teknologier kan systemer lære av tidligere angrep og forbedre sin respons på nye trusler, noe som gjør dem mer effektive over tid. Dette gir en dynamisk beskyttelse som tilpasser seg de stadig skiftende landskapene av cybersikkerhet.

Automatisk dataklassifisering, på den andre siden, spiller en viktig rolle i datahåndtering ved å identifisere og merke sensitive data på en nøyaktig og konsekvent måte. Dette muliggjør håndheving av retningslinjer for tilgangskontroll og sikrer at kun autoriserte brukere har tilgang til konfidensiell informasjon. Ved å kombinere AI og automatisk klassifisering kan organisasjoner oppnå en robust sikkerhetsmodell som minimerer risikoen for menneskelige feil og sikrer at sensitive data alltid er beskyttet.

Spennende nyheter fra Microsoft Purview 

Microsoft har lansert en ny funksjon for automatisk merking, som gjør det mulig for de som håndterer datasikkerhet å merke filer og e-poster basert på «Fingerprint based Sensitive Info Type» (SIT).

Dette betyr at spesifikke mønstre eller unike datastrukturer i dokumenter som tilpassede formater eller organisasjonsspesifikke maler kan identifiseres og beskyttes automatisk, noe som tar datasikkerhet til neste nivå. 

Hvorfor er denne oppdateringen viktig? Med tradisjonell databeskyttelse kan det å holde oversikt over sensitiv informasjon føles som en gjettelek, spesielt hvis sensitive data ikke passer inn i forhåndsdefinerte kategorier. «Fingerprint based Sensitive Info Type» SIT lar oss definere tilpassede identifikatorer som passer våre unike dokumentmønstre, maler eller formater. Så i stedet for å bruke tid på manuell søking eller merking, vil Purview håndtere det automatisk når den oppdager en match, noe som gjør sikkerheten nesten sømløs.

Forberedelser for å ta funksjonen i bruk 

Start med å identifisere de vanligste dokumenttypene i organisasjonen som inneholder sensitiv informasjon, som økonomiske rapporter, kontrakter eller HR-dokumenter. Kartlegg hvilke unike maler eller spesifikke strukturer disse dokumentene følger, slik at du enkelt kan konfigurere regler basert på «fingeravtrykksbasert» når funksjonen blir tilgjengelig. En grundig gjennomgang av disse områdene vil gjøre det enklere å sette opp effektive beskyttelsestiltak for sensitiv informasjon fra dag én. 

La oss si at din organisasjon har en spesifikk mal for økonomiske rapporter som inneholder sensitiv informasjon som budsjetter, inntektsprognoser og kostnadsanalyser. Disse rapportene følger et bestemt format og inneholder visse nøkkelord og strukturer som er unike for din organisasjon. 

Med auto-merking basert på «Fingerprint based Sensitive Info Type» (SIT), kan du konfigurere en regel som automatisk gjenkjenner og merker alle dokumenter som følger dette spesifikke mønsteret. Når en ny økonomisk rapport opprettes eller mottas via e-post, vil systemet automatisk identifisere den som sensitiv og anvende riktig sikkerhetsmerking uten at brukeren trenger å gjøre noe manuelt. 

Dette sikrer at alle økonomiske rapporter beskyttet i henhold til organisasjonens sikkerhetsregler, reduserer risikoen for menneskelige feil og sparer tid for de ansatte som ellers måtte merke dokumentene manuelt. Det gjør datasikkerheten mer sømløs og effektiv. 

Andre eksempler hvor auto-merking kan være svært nyttig, er for å beskytte juridiske dokumenter som kontrakter, avtaler og rettsdokumenter. Disse dokumentene inneholder ofte sensitiv informasjon som klientdata, konfidensielle klausuler og juridiske strategier. Ved å bruke «Fingerprint based Sensitive Info Type» (SIT), kan organisasjoner automatisk identifisere og merke disse dokumentene, noe som sikrer at de alltid er beskyttet i henhold til organisasjonens sikkerhetsregler. Dette reduserer risikoen for menneskelige feil og sikrer at konfidensiell informasjon ikke blir utilsiktet eksponert. 

På samme måte kan personalavdelingen dra nytte av auto-merking for å beskytte ansattes personopplysninger, lønnsinformasjon og ytelsesvurderinger. HR-dokumenter inneholder ofte sensitiv informasjon som må beskyttes i tråd med personvernlover og interne retningslinjer. Ved å automatisk merke disse dokumentene, kan organisasjoner sikre at ansattes data alltid er beskyttet, samtidig som de reduserer arbeidsbelastningen for HR-personalet. Dette bidrar til å opprettholde høy datasikkerhet og ivareta personvern uten ekstra manuelt arbeid. 

Vi går en spennende tid i møte, og den raske teknologiutviklingen vil skape store endringer i hvordan vi jobber med informasjon. Hvilke utfordringer og muligheter vil dette medføre? Hvordan kan vi best dra nytte av dette for å få bedre kontroll og kvalitet på dataene, og en mer effektiv arbeidsdag? Hvordan kan vi integrere AI og automatiserte systemer i eksisterende infrastruktur? Hvilke juridiske og etiske hensyn må tas i betraktning?

Dette er sånne ting vi informasjonspiloter går og tenker på.