Überblick#
Data Classification beschreibt zentrale Prinzipien und Aufgaben der Informationssicherheit. Diese Zusammenfassung unterstützt Teams dabei, Data Classification aufzubauen, zu betreiben und fortlaufend zu verbessern.
Kernziele#
- Gemeinsames Verständnis von Data Classification zwischen Security, Engineering und Führung schaffen.
- Messbare Ziele für Data Classification definieren, die Risiko- und Resilienzkennzahlen unterstützen.
- Onboarding-Hinweise dokumentieren, damit neue Teammitglieder Data Classification schnell anwenden können.
Umsetzungshinweise#
- Verantwortlichkeiten, Datenquellen und abhängige Systeme für Data Classification benennen.
- Minimale Prozesse, Tooling und Runbooks dokumentieren, die Data Classification wirksam halten.
- Data Classification auf relevante Standards wie ISO/IEC 27001, NIST CSF oder CIS Controls abbilden.
Operative Signale#
- Frühindikatoren: Signale, dass Data Classification leidet (z. B. Rückstau, laute Alerts, verfehlte SLAs).
- Spätindikatoren: Auswirkungen, die zeigen, dass Data Classification versagt hat (z. B. Vorfälle, Audit-Feststellungen).
- Feedback-Schleifen: Retrospektiven und Metrik-Reviews, die Data Classification kontinuierlich justieren.
Verwandte Praktiken#
- Data Classification mit Verteidigungsstrategie, Bedrohungsmodellierung und Notfalltests verzahnen.
- Updates zu Data Classification über kurze Briefings, Dashboards und interne FAQs teilen.
- Verbesserungen in Data Classification mit Tabletop-Übungen koppeln, um Erwartungen zu validieren.