Blog Data & AI Azure Security & Compliance

GDPR Compliance: een introductie voor het classificeren en labelen van jouw data in Azure (met AI)

Als softwareorganisatie verzamel je een enorme hoeveelheid aan data. Het is zo belangrijk om deze data goed te beheren, zowel voor jezelf als voor je klanten. En je wilt natuurlijk aan de regels van de GDPR voldoen. In je SQL-database, in Cosmos DB en je Azure storage.

Om dat alles goed in te richten is het noodzakelijk dat je data goed organiseert en beheert. Als je dat goed georganiseerd hebt, kan je je data simpel ophalen wanneer het nodig is. Hoe je dit op een slimme manier organiseert, lees je in dit artikel!

Leestijd 4 minuten Gepubliceerd: 08 mei 2024

Zo begin je

Voor de GDPR moet je weten welk type data je als organisatie beheert en opslaat. Daarom begin je met het classificeren van je data. Door de data te categoriseren op basis van gevoeligheid, relevantie of wettelijke vereisten krijg je een goed beeld van welke data vertrouwelijk is.

De volgende stap: data tagging

In Azure-omgevingen kunnen data worden opgeslagen in meerdere regio's, databases en containers. Een consistente en nauwkeurige classificatie en tagging van deze verschillende bronnen is essentieel voor effectieve data governance en compliance. Daarom voeg je metadata labels (tags) toe aan je data assets. Dit geeft jou extra context wat het makkelijker maakt om de data te organiseren.

Het belang van classificatie en taggen

Er zijn drie belangrijke redenen waarom dataclassificatie en -tagging zo belangrijk zijn voor je GDPR-compliance.

1.    Snel reageren op verzoeken van betrokkenen

In het geval van een GDPR-verzoek moet je in staat zijn om persoonlijke informatie ter plekke tevoorschijn te toveren en te verwijderen. Als je je data goed hebt geclassificeerd en getagd, kun je snel reageren en de relevante data identificeren.

2.    De kans op een datalekken zoveel mogelijk minimaliseren

Effectieve dataclassificatie en -tagging stelt je in staat om de risico's van dataverwerking en -opslag te beoordelen en te minimaliseren. Door gevoelige data te identificeren en de juiste beveiligingscontroles toe te passen, minimaliseer je de kans op datalekken en het niet naleven van de regelgeving.

3.    Beheer en organiseer je data

Door je data te classificeren en te taggen kun je jouw data beter organiseren en beheren, de governance verbeteren en de operationele complexiteit verminderen.

Classificatielabels voor identificatie van gevoelige data

Om je te helpen bij het prioritiseren van data die extra bescherming en compliance vergt, sommen we hier de meestvoorkomende classificatielabels voor je op: 

●    Persoonlijk Identificeerbare Informatie (PII) 
●    Financiële data (bijv. creditcardnummers, bankgegevens) 
●    Gezondheidsdata (bijv. medische dossiers) 
●    Intellectueel eigendom (bijv. patenten, handelsgeheimen) 
●    Vertrouwelijke of beperkte data (bijv. personeelsdossiers, juridische documenten)

Laat je het classificeren en labelen liever over aan AI?

Dat snappen we! Door gebruik te maken van de flexibele infrastructuur en ontwikkeltools van Azure kun je AI-modellen en algoritmen aanpassen aan specifieke bedrijfsvereisten en compliancebehoeften. Azure biedt de flexibiliteit en schaalbaarheid om tegemoet te komen aan uiteenlopende use cases: of het nu gaat om het verfijnen van classificatieregels, het integreren met eigen databronnen of het implementeren van branchespecifieke compliancestandaarden.

Vraag je je af waar je het beste kunt beginnen? Wellicht werkt een van deze mogelijkheden voor jou:


1.    Herken patronen met AI

Azure biedt geavanceerde AI-mogelijkheden waarmee je oplossingen kunt ontwikkelen die automatisch gevoelige informatie herkennen binnen datasets. Aan de hand van natuurlijke taalverwerking (NLP) en machine learning algoritmes kun je patronen en trefwoorden identificeren die duiden op gevoelige data zoals persoonlijke informatie, financiële details of andere gevoelige bedrijfsgegevens.

2.    Universele dataverwerking

In Azure kun je AI-gestuurde systemen bouwen die elk type data kunnen verwerken in verschillende Azure resources. Bijvoorbeeld SQL databases, Cosmos DB en Azure storage. Deze systemen zijn ontworpen om zich aan te passen aan verschillende data-indelingen, -structuren en -locaties en zorgen voor een uitgebreide dekking en consistentie bij het classificeren en taggen van data.

3.    Integratie met Azure Purfew en Information Protection

Hoewel Azure Purview en Azure Information Protection waardevolle functies bieden voor data governance, kunnen ze beperkingen hebben bij het verwerken van diverse datatypes en complexe vereisten voor het classificeren. Door deze services te integreren met AI-gestuurde oplossingen, kun je hun mogelijkheden vergroten en deze beperkingen overwinnen. Azure Purview kan bijvoorbeeld worden gebruikt voor geautomatiseerde datadetectie, terwijl AI-algoritmen de classificatiemogelijkheden aanvullen.

Samenvattend:

Het mag wel duidelijk zijn: Dataclassificatie en tagging zijn wat ons betreft onmisbare onderdelen van jouw GDPR-compliance op Azure. Door gebruik te maken van de robuuste bronnen en diensten van Azure kun je jouw data effectief classificeren en labelen, compliance risico's beperken én aantonen dat je de privacy en rechten van je bedrijf, je medewerkers en je klanten optimaal beschermt. Een win-win dus!

Marc Bosgoed

Heb je behoefte aan een frisse blik op jouw data compliance?

Neem contact met ons op en een van onze data experts kijkt graag met jou mee!

Neem contact op