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DLP – Data Loss Prevention · Recurso
Classificação automática de dados sensíveis
Não dá para proteger o que você não sabe que existe. A classificação mostra onde estão as informações sensíveis e quanto cada uma vale.
O que é
Classificação automática de dados sensíveis, sem complicação
Classificar dados é atribuir a cada informação um rótulo que diz o quanto ela é sensível: pública, interna, confidencial, restrita, ou as categorias que fizerem sentido para a sua empresa. É a base de qualquer projeto de DLP, porque as regras de proteção são aplicadas a partir dessa classificação.
A classificação automática usa o próprio conteúdo e o contexto do arquivo para decidir o rótulo. A ferramenta procura padrões como CPF, CNPJ, número de cartão e dados bancários, palavras-chave definidas pela empresa (nome de um projeto, termos de contrato), além da origem do arquivo, como uma pasta do RH ou um sistema financeiro.
Ela pode ser combinada com a classificação manual, em que o próprio usuário marca um documento como confidencial. O resultado é um mapa de onde estão os dados sensíveis, que passa a orientar o que pode ser enviado, copiado ou impresso, e por quem.
Como funciona
Passo a passo
- 01
Definição das categorias
A empresa decide quais níveis de sensibilidade vai usar e o que entra em cada um, com apoio do TI, do jurídico e das áreas de negócio.
- 02
Regras de identificação
São configurados os padrões a reconhecer: documentos pessoais, dados financeiros, palavras-chave, tipos de arquivo e locais de origem.
- 03
Varredura e rótulos
O DLP analisa arquivos em computadores e locais de armazenamento e aplica a classificação conforme as regras, também aos arquivos novos.
- 04
Revisão dos resultados
Os primeiros resultados são revisados para corrigir falsos positivos e incluir o que ficou de fora, antes de usar a classificação para bloquear.
Por que importa
O que muda para a sua empresa
Proteção proporcional
Tratar todo arquivo como secreto trava a empresa. Tratar tudo como público expõe a empresa. A classificação permite proteger mais o que vale mais.
Base para a LGPD
Saber onde estão os dados pessoais é um passo necessário para responder a titulares, atender a ANPD e mostrar quais controles a empresa aplica.
Dados esquecidos aparecem
Planilhas antigas com dados de clientes, cópias de folha de pagamento em pastas compartilhadas: a varredura costuma revelar informação sensível fora do lugar.
Menos dependência da memória do usuário
Com a classificação automática, a proteção não depende só de cada colaborador lembrar de marcar o documento.
Na prática
Situações do dia a dia
Indústria com projetos de engenharia
Desenhos técnicos e arquivos com o código interno dos projetos são classificados como restritos e só podem ser enviados para fornecedores homologados.
Rede de clínicas
Documentos com dados de pacientes são identificados pelo conteúdo e pela pasta de origem, e recebem a classificação mais alta da empresa.
Escritório contábil
Planilhas com CPF, CNPJ e dados bancários de clientes são reconhecidas automaticamente, mesmo quando salvas em pastas pessoais.
Na Strema
Como entregamos Classificação de dados
No serviço de DLP, a Strema conduz com a sua equipe a definição das categorias de dados e das regras de identificação. Depois acompanha os resultados da classificação e ajusta as regras quando surgem novos tipos de documento, sistemas ou áreas.
Se a sua empresa ainda está estruturando a governança de dados, a Strema também oferece consultoria técnica para apoiar esse trabalho.
Preciso classificar todos os arquivos antes de começar?
Não. O mais comum é começar pelos tipos de dado mais críticos, como dados pessoais e financeiros, e ampliar aos poucos.
A classificação automática erra?
Pode errar, para mais ou para menos. Por isso há uma fase de revisão e ajuste das regras antes de usar a classificação para bloquear envios.
O usuário pode mudar a classificação de um arquivo?
Depende da política. É possível permitir, pedir justificativa ou impedir a mudança, e o evento fica registrado.
A classificação funciona em arquivos na nuvem?
Depende da ferramenta e de como a nuvem é usada. Esse ponto é avaliado no diagnóstico, junto com os demais locais onde os dados ficam.
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