Guía completa sobre clasificación de datos

¿Sabes cómo clasificar los datos de tu organización para protegerlos mejor? La clasificación de datos es esencial para gestionar riesgos y garantizar que la información se maneje adecuadamente. Al inventariar los datos según su tipo, sensibilidad y valor, las empresas pueden tomar decisiones más seguras y desarrollar políticas y controles de seguridad adecuados para gestionar y proteger datos sensibles.

¿Qué es la clasificación de datos?

La clasificación de datos consiste en etiquetar la información de una organización según diversos criterios, tales como:

• Tipo: Datos de clientes, propiedad intelectual, datos financieros, etc.
• Sensibilidad: Alta, media o baja.
• Valor: El impacto que tendría para la organización si estos datos fueran robados, modificados o eliminados.

El propósito de clasificar los datos es ayudar a la organización a tomar decisiones informadas sobre cómo proteger su información y gestionar los riesgos asociados. Por ejemplo, algunos tipos de datos están sujetos a regulaciones específicas de protección, y tanto la sensibilidad como el valor de la información influyen en las medidas de seguridad y uso dentro de la empresa.

La importancia de la clasificación de datos

La clasificación de datos es un elemento esencial en la política de seguridad de una empresa. Para muchas organizaciones, los datos representan uno de sus activos más valiosos, ya que la información sobre clientes, la propiedad intelectual y otros datos sensibles les permite mantener su ventaja competitiva.

Proteger esta información es importante, pero es difícil hacerlo de manera efectiva si no se tiene claro qué datos requieren más atención. La clasificación de datos brinda esa visibilidad necesaria para implementar medidas de seguridad adecuadas, ayudando a la organización a prevenir riesgos importantes como:

• Brechas de datos.
• Pérdida de información.
• Incumplimiento de normativas.

A medida que las ciberamenazas se vuelven más complejas y las regulaciones de protección de datos más exigentes, las consecuencias de una mala gestión de la seguridad pueden ser costosas. En el 2024, el costo promedio de una brecha de datos fue de 4.88 millones de dólares, y regulaciones como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) de la UE pueden imponer sanciones por incumplimiento de hasta el 4% del volumen de negocios global o 20 millones de euros, lo que sea mayor.

Niveles de sensibilidad de datos

La sensibilidad de los datos es una de las formas más eficientes en las que una organización puede clasificar su información. Al hacerlo, es más fácil determinar el nivel de protección adecuado para cada tipo de dato.

Muchas organizaciones emplean un sistema de clasificación de sensibilidad de datos que se organiza en tres niveles:

Alta sensibilidad

Los datos de alta sensibilidad son aquellos que, si se vieran comprometidos o eliminados, tendrían un impacto severo en la organización. Este tipo de información podría causar daños graves en caso de una brecha. Entre estos datos se incluyen la propiedad intelectual, la información financiera y los datos personales identificables (PII) de los clientes.

Media sensibilidad

Los datos de sensibilidad media están destinados para uso interno, pero no son considerados confidenciales o altamente sensibles. Ejemplos de este tipo de datos pueden ser correos electrónicos internos y documentos que no contienen información sensible

Baja sensibilidad

Los datos de baja sensibilidad son aquellos que están aprobados para su difusión pública. Esto incluye contenido como sitios web, materiales de marketing, hojas de datos y otros datos disponibles para el público.

Una organización puede optar por usar etiquetas más descriptivas en este mismo esquema de tres niveles. Por ejemplo, "Confidencial", "Solo para Uso Interno" y "Divulgación Pública" podrían reemplazar a "Alta", "Media" y "Baja". Estas etiquetas ofrecen a los empleados una guía clara sobre cómo manejar cada tipo de información sin tener que interpretar las categorías tradicionales.

Tipos de clasificación de datos

Una vez que se ha definido un esquema para etiquetar la sensibilidad de los datos, el siguiente paso es elegir cómo aplicar esas etiquetas de manera efectiva.

Existen tres enfoques comunes:

Clasificación basada en contenido

Este enfoque se centra en revisar el contenido de cada conjunto de datos. Según la información específica en un documento o base de datos, se aplican etiquetas que determinan el nivel de sensibilidad y el tipo de datos que contiene.

Clasificación basada en contexto

La clasificación basada en contexto utiliza información adicional, como metadatos, para aplicar las etiquetas correspondientes. Por ejemplo, los documentos generados por un empleado o aplicación específica pueden ser automáticamente clasificados como datos financieros. Este método también puede emplear reglas predefinidas para definir el nivel de sensibilidad o el tipo de datos.

Clasificación basada por el usuario

Aquí, es el propio usuario quien decide la clasificación de un conjunto de datos. Esto puede ser realizado por el creador de los datos o por un especialista en clasificación dentro de la organización.

La estrategia ideal dependerá de las características particulares de cada organización. Por ejemplo, aquellas que generan grandes volúmenes de datos quizás no puedan depender únicamente del juicio de los usuarios debido a cuestiones de escalabilidad.

Muchas organizaciones optan por un modelo híbrido, donde una herramienta automatizada realiza una clasificación inicial basada en contexto (a través de metadatos) o en contenido (revisando los tipos de datos presentes). Posteriormente, un usuario puede revisar y ajustar la clasificación si es necesario.

Política de clasificación de datos

El cumplimiento normativo suele ser uno de los principales impulsores para que las organizaciones implementen políticas de clasificación de datos. Muchas empresas están sujetas a diversas regulaciones que buscan proteger tipos específicos de información y requieren ciertas medidas de seguridad para los datos bajo su control.

Algunas de estas regulaciones están diseñadas para salvaguardar datos de sectores específicos o tipos particulares de información. Por ejemplo:

Ley de portabilidad y responsabilidad del seguro de salud (HIPAA)

Esta ley estadounidense protege la información de salud personal (PHI) y es de cumplimiento obligatorio para los proveedores de atención médica y sus asociados comerciales.

Estándar de Seguridad de Datos de la Industria de Tarjetas de Pago (PCI DSS)

El PCI DSS fue desarrollado por las compañías de tarjetas de crédito para garantizar la seguridad de los datos relacionados con las tarjetas de pago. Todas las empresas que procesan pagos con tarjetas de crédito o débito deben cumplir con este estándar.

Ley Sarbanes-Oxley (SOX)

Esta normativa en EE. UU. busca proteger a los inversores de posibles fraudes financieros, exigiendo que las organizaciones informen sobre riesgos que puedan afectar el valor de las inversiones, como los riesgos cibernéticos.

Otras regulaciones tienen como objetivo proteger a los residentes de áreas geográficas específicas, como:

Reglamento General de Protección de Datos (GDPR)

El GDPR protege la información personal de los ciudadanos de la Unión Europea y se aplica a cualquier empresa que procese, transmita o almacene estos datos, sin importar su ubicación geográfica.

Ley de Privacidad del Consumidor de California (CCPA)

La CCPA y la Ley de Derechos de Privacidad de California (CPRA) protegen la información personal de los residentes y hogares de California, estableciendo medidas de seguridad y derechos sobre los datos similares a los del GDPR.

Tener una política de clasificación de datos bien estructurada no solo es primordial para garantizar la seguridad de la información, sino también para cumplir con los requisitos normativos. Por ejemplo, tanto el GDPR como la CCPA otorgan a las personas el derecho de solicitar una copia de sus datos. Sin una clasificación adecuada, encontrar toda esa información en el tiempo estipulado por la ley puede convertirse en un desafío considerable.

Proceso de clasificación de datos

Si estás buscando establecer un proceso efectivo para clasificar datos, estos diez pasos te servirán como guía:

1. Definir los objetivos

Lo primero es tener claro el propósito de la política de clasificación de datos. Ya sea que se enfoque en cumplir con regulaciones, fortalecer la seguridad interna o una combinación de ambos, estos objetivos serán el punto de partida para estructurar la política.

2. Hacer un Inventario de los datos

Es necesario saber qué tipo de información maneja la organización. Realizar un inventario de los datos es clave para entender qué información se posee antes de desarrollar una política adecuada de clasificación.

3. Identificar los requisitos regulatorios

Con el inventario en mano, el siguiente paso es determinar las normativas que aplican a esos datos. Esto incluye considerar el tipo de información que maneja la empresa (como datos financieros o información personal) y los requisitos legales correspondientes según las ubicaciones donde opera.

4. Crear una política de clasificación de datos

Con la información recopilada sobre los datos y los requisitos normativos, es hora de desarrollar una política que defina cómo clasificar la información. Esta política puede ser más simple, con categorías amplias como alta sensibilidad, o más detallada según el valor y tipo de cada conjunto de datos.

5. Establecer controles de seguridad

Una vez categorizados los datos, se deben implementar controles de seguridad para protegerlos. Más allá de cumplir con las normativas, es recomendable adoptar un enfoque que asegure la protección de la información en todos los niveles, utilizando herramientas como la encriptación para minimizar riesgos.

Por ejemplo, soluciones como el cifrado de datos por Bitlocker de Prey ofrecen una capa adicional de seguridad al proteger los datos sensibles y ayudar a cumplir con normativas como el Requisito 3 de PCI DSS, que se enfoca en el uso de encriptación para resguardar información confidencial.

6. Definir el proceso de clasificación

Es importante también detallar los procedimientos para aplicar las políticas de clasificación. Este proceso debe abarcar tanto la clasificación inicial de los datos como revisiones periódicas para mantener la política al día.

7. Implementar las herramientas necesarias

Dada la cantidad de datos que una organización puede manejar, automatizar el proceso es clave para hacerlo más eficiente. Una vez establecida la política, selecciona e integra las herramientas que ayudarán a implementarla de forma consistente.

8. Realizar la clasificación inicial

Con todo en su lugar, el siguiente paso es clasificar todos los datos que la organización ya posee. A partir de ahí, será más fácil asegurarse de que los nuevos datos también se clasifiquen de acuerdo a las políticas.

9. Capacitar a los empleados

Para que todo el proceso funcione, es esencial que los empleados entiendan cómo funciona el sistema de clasificación. Capacítalos en los nuevos procesos y herramientas para asegurar una correcta aplicación.

10. Monitorear y mantener

Este proceso no es algo que se haga una sola vez. Las políticas y clasificaciones deben revisarse y probarse regularmente para garantizar que sigan siendo adecuadas y efectivas.

Aunque puede parecer una tarea compleja, implementar un buen sistema de clasificación de datos es una inversión valiosa. No solo reduce riesgos, sino que también protege a la organización de posibles sanciones por incumplimiento normativo y de costosas violaciones de seguridad.

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