Wie Data & More falsch-positive und falsch-negative Ergebnisse nutzt, um die Klassifizierung zu verbessern
Datenklassifizierung
Das Datenklassifizierungsteam von Data & More arbeitet kontinuierlich daran, die Datenschutzklassifizierung zu verbessern. Es ist von entscheidender Bedeutung, alle Arten von Datenschutz- oder Sicherheitsdaten präzise zu identifizieren und zu klassifizieren und dabei die Anzahl der falsch klassifizierten Elemente so gering wie möglich zu halten. Um dieses Ziel zu unterstützen, hat Data & More die folgenden Methoden zur Verwaltung von zwei Arten falsch klassifizierter Daten etabliert:Falsch-Positive und Falsch-Negative
Verwaltung von: Falsch-Positiven
Definition:Dateien, die Data & More als Datenschutz- oder Sicherheitsdaten klassifiziert hat, die jedoch keine tatsächlichen Datenschutz- oder Sicherheitsdaten sind – d. h. „falsch klassifiziert".
Vorgehensweise:
Im D&M-Bereinigungsprozess können Benutzer eine klassifizierte Datei als „falsch klassifiziert" markieren.Das Markieren einer klassifizierten Datei als falsch klassifiziert bedeutet, dass es sich um ein Falsch-Positiv handelt.
Diese „falsch klassifizierten" Dateien werden aus dem Bereinigungsbericht ausgeschlossen. Während der Wartung wird das Data & More-Team diese Dateien überprüfen.
Hinweis: Die Daten werden nicht verschoben oder kopiert aus der Installation. Das D&M-Team überprüft die Daten lediglich, um die allgemeine Klassifizierungslogik zu verbessern.
Verwaltung von: Falsch-Negativen
Definition:Dateien, die Data & More nicht als Datenschutz- oder Sicherheitsdaten klassifiziert hat, die jedoch hätten klassifiziert werden sollen – d. h. „falsch klassifiziert."
Vorgehensweise:
Falsch-Negative sind schwieriger zu erkennen, da sie ursprünglich nicht markiert wurden. Dabei handelt es sich um Dateien, die hätten identifiziert/klassifiziert werden sollen, es jedoch nicht wurden – diese werden als Falsch-Negative bezeichnet.Erstellen Sie einen Ordner im Repository.Kopieren Sie Beispiele solcher Daten in diesen Ordner.Benennen Sie den Ordner: DM false negatives.
Um Falsch-Negative zu identifizieren, ohne Daten aus dem System zu kopieren, sollten Benutzer folgende Schritte durchführen:
Das Data & More-Team wird diese Daten während der Wartung überprüfen und sie nutzen, um den gesamten Klassifizierungsprozess zu verbessern.