Boldon James İle Veri Yönetimi : Verilerinizi Sınıflandırın ve Koruma Altına Alın

Boldon James İle Veri Yönetimi : Verilerinizi Sınıflandırın ve Koruma Altına Alın

Boldon James, dünya genelinde inovasyon, üstün hizmet kalitesi ve etkili teknoloji çözümleri sunma konusunda tanınmış bir veri sınıflandırma ve güvenli iletişim uzmanıdır.

Boldon James File Classifier, Classifier Found Suite'in önemli bir parçasıdır ve kullanıcıların veya sistemlerin Windows Explorer'da bulunan her türlü dosyayı sınıflandırmasına olanak tanır. Bu sayede, tüm verilerin güvenlik politikalarını uygulamak için hem manuel hem de otomatik yöntemlerle verileri uygun şekilde kategorize etme ve etiketleme işlemi kolaylaşır.

Email Classifier, yerel belgeler ve dosyalarla sınırlı kalmaksızın, Outlook kullanıcılarına e-postaları hassasiyetlerine göre sınıflandırma yeteneği sunar. Bu sınıflandırma işlemi, e-postaların hem görsel hem de meta veri etiketlerin oluşturarak gerçekleştirilir. E-postalar etiketlendikten sonra, verilerin kontrol edilmesi sayesinde bu e-postalar ve dosyalar sadece belirlediğiniz kişilere ulaşacak şekilde yönlendirilebilir. Bu da hassas bilgilerinizin kazara kaybolmasını engeller.

Notes Classifier, e-postalar birçok kuruluş için temel iş birliği aracıdır ve bu nedenle kullanıcı hatalarından kaynaklanan veri kayıplarının yaygın bir sızıntı kaynağı olduğu konusunda şaşırtıcı değildir. Boldon James Notes Classifier, HCL Notes® e-posta iletilerine ilgili görsel etiketlerin uygulanabilmesi için kullanıcıların bilgileri sınıflandırmasına yardımcı olarak Etiketleme ve Veri Kaybını Önleme (DLP) süreçlerini bir araya getirir. Bu sayede, hassas verilerinizi koruma konusunda daha etkili bir strateji geliştirilir.

Office Classifier, kuruluşların çalışanları tarafından oluşturulan ve paylaşılan yapılandırılmamış veri miktarında dramatik bir artış yaşamaktadır. Microsoft Office©, bu verilerin oluşturulmasında en yaygın kullanılan birincil üretkenlik aracı olduğundan, artan veri kaybı riskiyle başa çıkmak ve kullanıcıların hassas belgeleri koruma ihtiyacını ele almak için uygun güvenlik kontrollerinin bulunması hayati önem taşımaktadır.

Boldon James Mac Classifier, Mac cihazlarını kullanan kuruluşlara kullanıcı merkezli veri sınıflandırmanın faydalarını sunmaktadır. Bu ürün, Mac kullanıcılarına, Outlook, Word, Excel ve PowerPoint gibi temel uygulamaları kullanırken veri sınıflandırma işlemini entegre etme konusunda eşsiz bir deneyim sunar, böylece Mac için Microsoft Office paketindeki veri sınıflandırma yeteneklerini genişletir.

Veri sınıflandırması, bilgilerin tanımlanması, korunması ve etkili bir şekilde yönetilmesi amacıyla kullanılan bir yaklaşımdır ve en iyi uygulama olarak kabul edilmektedir. Bir işletme, katmanlı bir güvenlik stratejisinin bir parçası olarak uygulandığında, dışarıdan gelen saldırılardan içerideki bilinçsiz veya iyi niyetli çalışanlara kadar çeşitli tehditlere karşı savunma sağlarken, aynı zamanda verilerinin tam potansiyelini açığa çıkararak yenilik ve üretkenliği artırabilir.

Veri sınıflandırması, en basit tanımıyla verilerin en etkin ve verimli bir şekilde kullanılabilmesi için kategorilere ayrılma sürecidir. Güvenlik açısından bakıldığında, sınıflandırma, bir organizasyon için verilerin hassasiyet veya değer seviyelerine göre sınıflandırılmasını ve etiketlenmesini içerir. Örneğin, ticari sır niteliğindeki verilerin yalnızca dahili kullanım için mi yoksa kamuya açık olarak mı kullanılabilir olduğunu belirlemek gibi. Bu yaklaşım, veri güvenliğini geleneksel yöntemlerle, yani ağlar, veri tabanları, uygulamalar veya cihazlar etrafında duvarlar inşa etmekle sınırlamaktansa, çoğu zaman kullanıcıların verilerle etkileşimde bulunduğu ve ihlallerin büyük bir kısmının insan hatalarından kaynaklandığı bir gerçeği göz önüne alarak daha etkili bir hale getirir.

İlk adım, hangi dosyalara veya e-postalara hangi etiketlerin veya sınıflandırmaların atanması gerektiğine dair bir politika oluşturmaktır. Şirket daha sonra bu politikanın çalışanlara nasıl iletilmesi gerektiğine ve politikanın nasıl uygulanacağına karar verebilir. Bazı organizasyonlar sadece manuel etiketleme politikasını benimsemeyi tercih ederken, daha gelişmiş veri sınıflandırma tekniklerini kullanarak e-posta mesajlarına, belgelere ve dosyalara otomatik olarak etiketler ekleyen yazılım araçlarıyla çalışırlar.

Görsel işaretleme, insanların verilerin nasıl ele alınması gerektiğini anlamalarına yardımcı olurken, aynı zamanda etiket dosya özelliklerine meta veri olarak gömülmesini sağlar. Bu sayede, verilere yalnızca ilgili sınıflandırma kurallarına uygun olarak erişilmesine veya kullanılmasına izin verilir. Bu yaklaşım, verinin, nereye gönderildiğine veya nerede saklandığına bakılmaksızın veriyle birlikte hareket ettiği anlamına gelir. Kâğıt tabanlı sınıflandırma, otomatik sınıflandırma ve kullanıcı tarafından uygulanan sınıflandırma gibi üç farklı teknik, kendi özel faydaları ve potansiyel zorlukları olan benzersiz yaklaşımlardır.

Boldon James tarafından dosyaların meta data'sına yazılan etiket değerlerinin veri sızıntısı engelleme yazılımları ile şirket dışına çıkması engellenebilir. Örnek olarak şirket içi veya kurum içi şeklinde sınıflandırılmış bir dosya şirket dışarısına çıkarılmaya çalışıldığında veri sızıntısı engelleme ürünü entegrasyonu sayesinde bu verinin şirket içinde ve güvenle kalması sağlanabilir.

Ayrıca Boldon James gibi sınıflandırma uygulamaları tarafından firma verilerinin etiketlenme çalışmalarının gerçekleştirilmesi veri sızıntısı engelleme yazılımlarının daha etkin şekilde kullanılmasına yardımcı olacaktır.