Hassas iş verilerini tanımlama ve koruma

Sıfır Güven benimseme kılavuzunun bir parçası olarak, bu makalede en kritik veri varlıklarınızı korumaya yönelik iş senaryosu açıklanmaktadır. Bu senaryo, hassas iş verilerini tanımlamaya ve korumaya odaklanır.

Dijital dönüşüm, kuruluşların artan veri hacimleriyle başa çıkmasına neden oldu. Ancak iş ortakları, satıcılar ve müşteriler gibi dış işbirlikçiler bu paylaşılan verilerin çoğuna şirket ağı dışından erişmektedir. Bu değişiklik, özellikle hibrit iş gücü ve bulut geçişlerinin yaygınlaşması, artan siber tehditler, gelişen güvenlik ve verilerin nasıl yönetildiği ve korunduğuna ilişkin değişen mevzuat gereksinimlerini göz önünde bulundurduğunuzda karmaşık bir veri ortamı oluşturmuştur.

Karma iş modelleriyle, şirket varlıkları ve veriler hareket halindedir. Kuruluşunuzun cihazlarda, uygulamalarda ve iş ortaklarında verilerin depolandığı ve aktarıldığı her yeri denetlemesi gerekir. Ancak, modern güvenlik için artık geleneksel ağ koruma denetimlerine güvenemezsiniz.

Ağ denetimleriyle geleneksel veri koruması

Sıfır Güven ile modern veri koruması

Geleneksel ağlarda ağ çevre denetimi, veri duyarlılığını değil kritik veri erişimini yönetir. Genellikle hassas verilere el ile etiketler uygularsınız ve bu da tutarsız veri sınıflandırmasına neden olabilir.

Sıfır Güven modeli, veri erişim isteklerine güçlü kimlik doğrulaması uygular, her kimliği doğrulamak için ilkeler kullanır ve kimliklerin uygulamalara ve verilere erişimi olmasını sağlar. Sıfır Güven modeli, hassas verileri tanımlamayı ve veri kaybı önleme (DLP) dahil olmak üzere sınıflandırma ve koruma uygulamayı içerir. Sıfır Güven, denetimli ortamınızdan ayrıldıktan sonra bile verilerinizi koruyan savunmalar içerir. Ayrıca, iç riski azaltmak için uyarlamalı koruma içerir. Bu korumalara ek olarak, Sıfır Güven bir veri ihlalinin kapsamını önlemek ve sınırlamak için sürekli izleme ve tehdit koruması içerir.

Aşağıdaki diyagramda, soldaki ağ denetimleriyle (sınırlı bilinen konumlardan) geleneksel korumadan, kullanıcıların ve cihazların nerede bulunduğuna bakılmaksızın korumanın uygulandığı sağda Sıfır Güven (bilinmeyen konumlara) sahip modern korumaya geçiş gösterilmektedir.

Bu makaledeki kılavuzda, hassas verileri tanımlama ve koruma stratejinizi kullanmaya başlama ve bu stratejide ilerleme adımları verilmiştir. Kuruluşunuz verileri koruyan düzenlemelere tabiyse, bu makalede öğrendiklerinizi düzenlenen verileri korumaya nasıl uygulayacağınızı öğrenmek için bu serideki Mevzuat ve uyumluluk gereksinimlerini karşılama makalesini kullanın.

İş liderleri hassas verileri koruma hakkında nasıl düşünür?

Herhangi bir teknik çalışmaya başlamadan önce, iş verilerini korumaya yatırım yapmanın farklı motivasyonlarını anlamak önemlidir çünkü bunlar stratejiyi, hedefleri ve başarıya yönelik önlemleri bilgilendirmeye yardımcı olur.

Aşağıdaki tabloda, kuruluş genelindeki iş liderlerinin Sıfır Güven tabanlı veri korumasına yatırım yapma nedenleri sağlanır.

Rol	Hassas verilerin korunması neden önemlidir?
İcra Kurulu Başkanı (CEO)	Fikri mülkiyet, birçok kuruluşun iş modellerinin omurgasını oluşturur. Yetkili taraflarla sorunsuz işbirliğine olanak sağlarken sızmasını önlemek işletme için çok önemlidir. Müşterilerin kişisel bilgileriyle (PII) ilgilenen kuruluşlarda sızıntı riski yalnızca finansal cezalarla değil, aynı zamanda şirketin itibarına da zarar verebilir. Son olarak, hassas iş konuşmaları (birleşmeler ve satın almalar, iş yeniden yapılandırma, strateji ve yasal konular gibi) sızdırılırsa bir kuruluşa ciddi zarar verebilir.
Pazarlama Müdürü (CMO)	Ürün planlaması, mesajlaşma, markalama ve yaklaşan ürün duyuruları, etkiyi en üst düzeye çıkarmak için doğru zamanda ve doğru şekilde yayınlanmalıdır. Zamansız sızıntı, yatırım getirilerini azaltabilir ve rakiplere gelecek planları sızdırabilir.
Enformasyon Müdürü (CIO)	Bilgilerin korunmasına yönelik geleneksel yaklaşımlar bu bilgilere erişimi sınırlamaya dayanırken, hassas verilerin modern teknolojileri kullanarak yeterince korunması, gerektiğinde risk artırmadan dış taraflarla daha esnek bir işbirliği sağlar. BT departmanlarınız, üretkenliği sağlamak ve riski en aza indirmek için görevlerini yerine getirebilir.
Bilgi Güvenliği Müdürü (CISO)	Bu rolün birincil işlevi olarak, hassas iş verilerinin güvenliğini sağlamak bilgi güvenliğinin ayrılmaz bir parçasıdır. Bu sonuç, kuruluşun daha büyük siber güvenlik stratejisini doğrudan etkiler. Gelişmiş güvenlik teknolojisi ve araçları, verileri izleme ve sızıntı ve kaybı önleme olanağı sağlar.
Teknoloji Müdürü (CTO)	Fikri mülkiyet, başarılı bir işletmeyi başarısız bir işletmeden ayırt edebilir. Bu verilerin aşırı paylaşıma, yetkisiz erişime ve hırsızlığa karşı korunması, kuruluşun gelecekteki büyümesini sağlamak için kilit öneme sahiptir.
Operasyon Direktörü (COO)	operasyon verileri, yordamlar ve üretim planları, bir kuruluş için önemli bir stratejik avantajdır. Bu planlar, rakipler tarafından sömürülebilecek stratejik güvenlik açıklarını da ortaya koyabilir. Bu verilerin hırsızlıktan, aşırı paylaşımdan ve kötüye kullanımdan korunması, işletmenin başarısının devam etmesi için kritik önem taşır.
Finans Müdürü (CFO)	Kamuya açık ticari şirketler, belirli finansal verileri kamuya açık hale getirilmeden önce koruma görevine sahiptir. Diğer finansal veriler planları ve stratejik güçlü yanları veya zayıflıkları ortaya koyabilir. Bu verilerin hem mevcut düzenlemelere uyumluluğu sağlamak hem de stratejik avantajları korumak için korunması gerekir.
Uyumluluk Direktörü (CCO)	Dünya genelindeki düzenlemeler, müşterilerin veya çalışanların ve diğer hassas verilerin PII'lerinin korunmasını zorunlu kılınmaktadır. CCO, kuruluşun bu tür düzenlemelere uymasını sağlamakla sorumludur. Kapsamlı bir bilgi koruma stratejisi, bu hedefe ulaşmanın anahtarıdır.
Gizlilik Sorumlusu (CPO)	CPO genellikle kişisel verilerin korunmasından sorumludur. Büyük miktarlarda müşteri kişisel verileriyle ilgilenen kuruluşlarda ve katı gizlilik düzenlemelerine sahip bölgelerde faaliyet gösteren kuruluşlarda hassas verilerin korunamaması ciddi para cezalarına neden olabilir. Bu kuruluşlar da sonuç olarak müşteri güvenini kaybetme riskiyle karşı karşıyadır. GPO'lar ayrıca kişisel verilerin kuruluş içinde ve iş ortaklarıyla yanlış paylaşılmasını da içerebilen müşteri sözleşmelerini veya yasalarını ihlal eden yollarla kötüye kullanılmasını önlemelidir.

Kritik iş verilerini korumaya yönelik benimseme döngüsü

Bu makale, Azure için Bulut Benimseme Çerçevesi’nin yaşam döngüsü aşamalarını—strateji tanımlama, planlama, hazırlık, benimseme ve yönetme ve yönet—kullanarak bu iş senaryosunda yol gösterir; ancak, Sıfır Güven için uyarlanmıştır.

Bir amaç veya bir dizi hedef için benimseme işleminin diyagramı.

Aşağıdaki tablo, çizimin erişilebilir bir sürümüdür.

Strateji tanımlama	Tasarı	Hazır	Benimsemek	yönet ve yönlendir
Sonuçlar Kuruluş hizalaması Stratejik hedefler	Paydaş ekibi Teknik planlar Beceri hazırlığı	Değerlendirmek Test Pilot uygulama	Dijital varlığınız genelinde aşamalı olarak uygulayın	İzleme ve ölçme İzleme ve algılama Olgunlaşma için yineleme

Sıfır Güven benimseme çerçevesine genel bakış Sıfır Güven benimseme döngüsü hakkında daha fazla bilgi edinin.

Strateji aşamasını tanımlama

Strateji tanımlama aşaması vurgulanmış şekilde tek bir hedef veya bir dizi hedef için benimseme işleminin diyagramı.

Strateji tanımlama aşaması, çabalarımızı tanımlamak ve resmileştirmek için kritik öneme sahiptir ve "Neden?" bu senaryoya göre. Bu aşamada senaryoyu iş, BT, operasyonel ve stratejik perspektifler aracılığıyla anlayabilirsiniz. Güvenliğin artımlı ve yinelemeli bir yolculuk olduğunu anlayarak senaryoda başarının ölçülecek sonuçlarını tanımlarsınız.

Bu makalede birçok kuruluşla ilgili motivasyonlar ve sonuçlar önerilmektedir. Kuruluşunuz için benzersiz gereksinimlerinize göre stratejiyi güçlendirmek için bu önerileri kullanın.

Veri koruma motivasyonları

Hassas iş verilerini tanımlama ve koruma motivasyonları basittir, ancak kuruluşunuzun farklı bölümleri bu işi yapmak için farklı teşviklere sahiptir. Aşağıdaki tabloda bu motivasyonların bazıları özetlemektedir.

Alan	Motivasyonlar
İş gereksinimleri	Özellikle iş ortaklarıyla paylaşıldığında hassas iş verilerini korumak için.
BT gereksinimleri	Dijital varlık genelinde tutarlı bir şekilde uygulanabilen standartlaştırılmış bir veri sınıflandırma şeması.
operasyonel ihtiyaçlar	Mümkün olduğunda otomasyonu kullanarak veri korumayı tutarlı ve standart bir şekilde uygulayın.
Stratejik ihtiyaçlar	İç kişinin (kasıtlı veya kasıtsız olarak) veya ortama erişim kazanan kötü niyetli bir aktörün neden olabileceği hasarı azaltın.

Mevzuat gereksinimlerini karşılamanın bazı kuruluşlar için birincil motivasyon olabileceğini unutmayın. Bu sizin için geçerliyse, bunu kuruluş stratejinize ekleyin ve bu iş senaryoyu bu serideki Mevzuat ve uyumluluk gereksinimlerini karşılayın makalesiyle birlikte kullanın.

Veri koruma sonuçları

Verilerinize "asla güvenme, her zaman doğrulama" Sıfır Güven genel hedefini uygulamak ortamınıza önemli bir koruma katmanı ekler. Kullanıcılarınız da dahil olmak üzere ilgili tüm ekipler için doğru koruma ve kullanılabilirlik dengesini elde edebilmeniz için elde etmek istediğiniz sonuçlar konusunda net olmak önemlidir. Aşağıdaki tabloda önerilen hedefler ve sonuçlar sağlanmaktadır.

Amaç	Sonuç
Verimli -lik	Kullanıcılar iş verileri oluşturmak için kolayca işbirliği yapabilir veya iş verilerini kullanarak iş işlevlerini gerçekleştirebilir.
Güvenli erişim	Verilere ve uygulamalara erişim uygun düzeyde güvenlik altına alınır. Yüksek düzeyde hassas veriler daha katı korumalar gerektirir, ancak bu korumalar bu verilere katkıda bulunması veya verileri kullanması beklenen kullanıcılara yük oluşturmamalıdır. Hassas iş verileri, bu verileri kullanmaya ihtiyacı olanlar ile sınırlıdır ve kullanıcıların bu verileri hedeflenen kullanım grubu dışında paylaşmasını veya çoğaltmasını sınırlamak veya caydırmak için denetimler yerleştirdiniz.
Son kullanıcıları destekle	Verilerin güvenliğini sağlama denetimleri genel Sıfır Güven mimarisiyle tümleştirilmiş. Bu denetimler çoklu oturum açma, çok faktörlü kimlik doğrulaması (MFA) ve koşullu erişim Microsoft Entra içerir, böylece kullanıcılar kimlik doğrulaması ve yetkilendirme istekleriyle sürekli olarak zorlanmamıştır. Kullanıcılar verileri güvenli bir şekilde sınıflandırma ve paylaşma hakkında eğitim alır. Kullanıcılar önemli verilerinin denetimini alabilir ve gerektiğinde erişimi iptal edebilir veya bilgilerin paylaşıldıktan sonra kullanımını izleyebilir. Veri koruma ilkeleri, kullanıcıların yükünü hafifletmek için mümkün olduğunda otomatikleştirilir.
Güvenliği artırma	Dijital varlıklar genelinde veri korumasının eklenmesi, bu kritik iş varlıklarını korur ve veri ihlalinden kaynaklanan olası zararı azaltmaya yardımcı olur. Veri korumaları, mevcut veya eski çalışanlar ve iş ortaklarının kasıtlı, kasıtsız veya ihmalkar veri ihlallerine karşı koruma önlemlerini içerir.
BT'ye güç verme	BT ekibiniz, hassas iş verileri olarak nitelenen verileri net bir şekilde anlayarak güçlendirildi. Hem planları uygulamak hem de durumu ve başarıyı izlemek için teknoloji araçları ve özellikleriyle uyumlu hale getirmek için iyi gerekçeli bir şemaya sahiptirler.

Plan aşaması

Plan aşaması vurgulanmış şekilde tek bir hedef veya bir dizi hedef için benimseme işleminin diyagramı.

Benimseme planları, Sıfır Güven stratejisinin ilkelerini eyleme dönüştürülebilir bir plana dönüştürür. Kolektif ekipleriniz, teknik çalışmalarını yönlendirmek ve bunları kuruluşunuzun iş stratejisiyle uyumlu hale getirmek için benimseme planını kullanabilir.

Tanımladığınız motivasyonlar ve sonuçlar, iş liderleriniz ve ekiplerinizle birlikte "Neden?" sorusunu destekler. kuruluşunuz için ve stratejinizin Kuzey Yıldızı olmak için. Ardından, hedeflere ulaşmak için teknik planlama geliyor.

Hassas iş verilerini tanımlamak ve korumak için teknik benimseme şunları içerir:

• Dijital varlığınız genelinde hassas verileri bulma ve tanımlama.
• DLP de dahil olmak üzere bir sınıflandırma ve koruma şeması oluşturma.
• Microsoft 365'daki verilerle başlayarak şemayı dijital varlığınız genelinde dağıtın ve korumayı şirket içi depolardaki tüm SaaS uygulamalarınıza, bulut altyapınıza ve verilere genişletin. SaaS uygulamaları, Microsoft 365 aboneliğinizin dışında olan ancak Microsoft Entra kiracınızla tümleştirilmiş uygulamalardır.

Hassas iş verilerinizi korumak için aşağıdakiler dahil olmak üzere birkaç ilgili etkinlik de vardır:

• Ağ iletişimi şifreleniyor.
• Hassas verilerin paylaşıldığı Teams ve projelere dış erişimi yönetme.
• Çok hassas iş verileri içeren projeler için, genellikle nadir olması gereken, Microsoft Teams üzerinde ayrılmış ve yalıtılmış ekipleri ayarlama ve kullanma. Çoğu kuruluş bu düzeyde veri güvenliği ve yalıtımı gerektirmez.

Birçok kuruluş, aşağıdaki tabloda özetlenen bu dağıtım hedeflerine dört aşamalı bir yaklaşım benimseyebilir.

1. Aşama	2. Aşama	3. Aşama	4. Aşama
Hassas iş verilerini bulma ve tanımlama Tasdiksiz SaaS uygulamalarını keşfedin Ağ iletişimlerini şifreleme	Sınıflandırma şeması geliştirme ve test edin Microsoft 365 genelinde verilere etiket uygulama Temel DLP ilkelerini tanıtma verileri iş ortaklarıyla şirket içinde ve dışında paylaşmak için güvenli Microsoft Teams ayarlama	Belirli etiketlere koruma ekleme (şifreleme ve diğer koruma ayarları) Office uygulamaları ve hizmetlerinde otomatik ve önerilen etiketlemeyi tanıtma DLP ilkelerini Microsoft 365 hizmetleri arasında genişletme Önemli insider risk yönetimi ilkelerini uygulama	DLP de dahil olmak üzere SaaS uygulamalarındaki verilere etiketleri ve korumayı genişletme Otomatik sınıflandırmayı tüm hizmetlere genişletme Şirket içi depolarda bekleyen verilere etiketleri ve korumayı genişletme Bulut altyapınızdaki kuruluş verilerini koruma

Bu aşamalı yaklaşım kuruluşunuzda işe yararsa şunları kullanabilirsiniz:

• Bu indirilebilir PowerPoint slayt seti, iş liderleri ve diğer paydaşlar için bu aşamalarda ve hedeflerdeki ilerlemenizi sunmak ve izlemek içindir. İşte bu iş senaryosunun slaydı.

  

• Bu aşamalar, hedefler ve görevler için sahip atamak ve ilerleme durumunuzu izlemek amacıyla Excel çalışma kitabını kullanın. İşte bu iş senaryosunun çalışma sayfası.

  Hassas iş verileri dağıtımınızı tanımlamanız ve korumanız için ilerleme izleme çalışma sayfası.

Kuruluşunuzu anlama

Teknik uygulama için önerilen bu aşamalı yaklaşım, kuruluşunuzu anlama alıştırmasına bağlam sağlamaya yardımcı olabilir. Her kuruluşun hassas iş verilerini korumaya yönelik gereksinimleri ve verilerin bileşimi ve hacmi farklıdır.

Her iş senaryosu için Sıfır Güven benimseme yaşam döngüsünün temel bir adımı envanteri almayı içerir. Bu iş senaryosunda kuruluşunuzun verilerinin envanterini alırsınız.

Aşağıdaki eylemler geçerlidir:

• Verilerinizin envanterini belirleyin.

  İlk olarak, tüm verilerinizin bulunduğu yeri stoklayabilirsiniz. Bu, uygulamaları ve depoları verilerinizle listelemek kadar basit olabilir. Duyarlılık etiketleme gibi teknolojiler dağıtıldıktan sonra hassas verilerin depolandığı diğer konumları keşfedebilirsiniz. Bu konumlar bazen koyu veya gri BT olarak adlandırılır.

  Envantere almayı planladığınız verilerin (birim) ne kadar olduğunu tahmin etmek de yararlıdır. Önerilen teknik süreç boyunca, iş verilerini bulmak ve tanımlamak için araç kümesini kullanırsınız. Sahip olduğunuz veri türlerini ve bu verilerin hizmetler ve bulut uygulamaları genelinde nerede bulunduğunu öğreneceksiniz. Bu sayede verilerin duyarlılığını, bulunduğu konumların açığa çıkarma düzeyiyle ilişkilendirebilirsiniz.

  Örneğin Microsoft Defender for Cloud Apps, farkında olmadığınız SaaS uygulamalarını belirlemenize yardımcı olur. Hassas verilerinizin bulunduğu yeri bulma işi, teknik uygulamanın 1. aşamasında başlar ve dört aşamanın tamamında basamaklar oluşturur.

• Öncelikleri temel alarak hedefleri ve artımlı benimseme planını belgele.

  Önerilen dört aşama artımlı benimseme planını temsil eden bir aşamadır. Bu planı kuruluşunuzun önceliklerine ve dijital varlıklarınızın bileşimine göre ayarlayın. Bu çalışmayı tamamlamak için zaman çizelgesi kilometre taşlarını veya yükümlülüklerini dikkate almayı unutmayın.

• Bölümlenmiş koruma gerektiren tüm veri kümelerinin veya özel projelerin envanterini çıkarın (örneğin, çadırla çevrili veya özel projeler).

  Her kuruluş bölmeli koruma gerektirmez.

Kurumsal planlama ve hizalama

Hassas iş verilerinin korunmasıyla ilgili teknik çalışmalar, çakışan birkaç alanı ve rolü aşıyor:

• Veri
• Uygulamalar
• Uç Noktalar
• Ağ
• Kimlik

Bu tablo, sonuçları belirlemek ve yönlendirmek için bir sponsorluk programı ve proje yönetimi hiyerarşisi oluştururken önerilen rolleri özetler.

Program liderleri ve teknik sahipler	Hesap verilebilirlik
CISO, CIO veya Veri Güvenliği Direktörü	Yönetici sponsorluğu
Veri Güvenliği'nden program lideri	Sonuçları ve ekipler arası işbirliğini yönlendirme
Güvenlik Mimarı	Özellikle şifreleme, anahtar yönetimi ve diğer temel teknolojiler hakkında yapılandırma ve standartlar hakkında öneride bulun
Uyumluluk Memurları	Uyumluluk gereksinimlerini ve risklerini belirli denetimlerle ve kullanılabilir teknolojilerle eşleme
Microsoft 365 Yöneticileri	OneDrive ve Korumalı Klasörler için Microsoft 365 kiracınızda değişiklik uygulama
Uygulama Sahipleri	Kritik iş varlıklarını tanımlama ve uygulamaların etiketli, korumalı ve şifrelenmiş verilerle uyumluluğunu sağlama
Veri Güvenliği Yöneticisi	Yapılandırma değişikliklerini uygulama
BT Yöneticisi	Standartları ve ilke belgelerini güncelleştirme
Güvenlik İdaresi ve/veya BT Yöneticisi	Uyumluluğu sağlamak için izleme
Kullanıcı Eğitimi Ekibi	Kullanıcılara yönelik yönergelerin ilke güncelleştirmelerini yansıtdığından emin olun ve etiketleme taksonomisinin kullanıcı kabulü hakkında içgörüler sağlayın

Bu benimseme içeriğinin PowerPoint kaynak destesi kendi kuruluşunuz için özelleştirebileceğiniz paydaş görünümünü içeren aşağıdaki slaydı içerir.

Teknik planlama ve beceri hazırlığı

Teknik çalışmaya başlamadan önce, Microsoft özellikleri, birlikte nasıl çalıştıklarını ve bu işe yaklaşmak için en iyi yöntemleri öğrenmenizi önerir. Aşağıdaki tabloda, ekiplerinizin beceri kazanmasına yardımcı olacak çeşitli kaynaklar yer almaktadır.

Kaynak	Açıklama
Microsoft Purview	Microsoft Müşteri Katılımı ekiplerinden en iyi yöntemleri öğrenin. Bu kılavuz, kuruluşların bu benimseme kılavuzunda önerilen aşamalarla uyumlu bir gezinme, yürüme, çalıştırma modeli aracılığıyla olgunluk elde etmelerini sağlar.
RaMP denetim listesi: Veri koruma Hızlı Modernleştirme Planı belge kümesinin küçük resmi.	Proje katılımcıları da dahil olmak üzere önerilen çalışmayı listelemek ve önceliklendirmek için başka bir kaynak.
Microsoft Purview Veri Kaybı Önlemeye giriş (başlangıç)	Bu kaynakta Microsoft Purview Information Protection'de DLP hakkında bilgi ediniyorsunuz.
Bilgi koruma ve veri yaşam döngüsü yönetimine giriş için Microsoft Purview Microsoft Learn modülündeki simgeyi öğrenin. (Orta düzey)	Microsoft 365 bilgi koruma ve veri yaşam döngüsü yönetimi çözümlerinin yaşam döngüsü boyunca (nerede yaşıyor ve nereye giderse gitsin) verilerinizi korumanıza ve yönetmenize nasıl yardımcı olduğunu öğrenin.
Microsoft Sertifikalı: Microsoft Certified: Information Protection Administrator Associate sertifikası için Simge	Sertifikalı Bilgi Koruma Yöneticisi İş Ortağı olmak için önerilen öğrenme yolları.

1. Aşama

1. Aşama dağıtım hedefleri, verilerinizin envanterini alma sürecini içerir. Bu, kuruluşunuzun verileri depolamak, işlemek ve paylaşmak için kullandığı tasdik edilmemiş SaaS uygulamalarını tanımlamayı içerir. Bu tasdik edilmemiş uygulamaları uygulama yönetimi sürecinize getirebilir ve korumalar uygulayabilir veya iş verilerinizin bu uygulamalarla kullanılmasını engelleyebilirsiniz.

Hassas iş verilerini bulma ve tanımlama

Microsoft 365 başlayarak, korunması gereken hassas bilgileri tanımlamak için kullandığınız birincil araçlardan bazıları hassas bilgi türleri (STS) ve eğitilebilir sınıflandırıcılar ve parmak izleri gibi diğer sınıflandırıcılardır. Bu tanımlayıcılar kredi kartı numaraları veya resmi kimlik numaraları gibi yaygın hassas veri türlerinin bulunmasına ve makine öğrenmesi ve diğer yöntemleri kullanarak hassas belge ve e-postaların tanımlanmasına yardımcı olur. Ayrıca ortamınıza özgü verileri tanımlamak için özel SID'ler oluşturabilirsiniz. Örneğin, özel koruma gerektiren belirli kişilerle ilgili verileri (örneğin, müşteri PII'leri) ayırt etmek için tam veri eşleştirmesini kullanabilirsiniz.

Veriler Microsoft 365 ortamınıza eklendiğinde veya değiştirildiğinde, kiracınızda şu anda tanımlanmış olan TÜM SID'ler kullanılarak hassas içerik için otomatik olarak analiz edilir.

Microsoft Purview portalında içerik gezginini kullanarak ortamda algılanan hassas verilerin oluşumlarını görebilirsiniz. Sonuçlar, ortamınız için SID'leri daha fazla doğruluk için özelleştirmeniz veya ayarlamanız gerekip gerekmediğini size bildirir. Sonuçlar, veri stokunuzun ve bilgi koruma durumunuzun ilk resmini de verir. Örneğin, SIT için çok fazla hatalı pozitif alıyorsanız veya bilinen verileri bulamıyorsanız, standart SIP'lerin özel kopyalarını oluşturabilir ve bunları ortamınız için daha iyi çalışacak şekilde değiştirebilirsiniz. Bunları tam veri eşleştirmeyi kullanarak da geliştirebilirsiniz.

Ayrıca, sözleşmeler veya navlun belgeleri gibi belirli kategorilere ait belgeleri tanımlamak için yerleşik eğitilebilir sınıflandırıcıları kullanabilirsiniz. Tanımlamanız ve korumanız gerekebileceğini bildiğiniz belirli belge sınıflarınız varsa, kendi sınıflandırıcılarınızı eğitmek için Microsoft Purview portalındaki örnekleri kullanabilirsiniz. Bu örnekler, benzer içerik desenlerine sahip diğer belgelerin varlığını keşfetmek için kullanılabilir.

kuruluşlar, içerik gezginine ek olarak, gelişmiş arama ölçütleri ve özel filtreler de dahil olmak üzere ortamdaki veriler için özel aramalar oluşturmak için İçerik arama özelliğine erişebilir.

Aşağıdaki tabloda hassas iş verilerini bulmaya yönelik kaynaklar listeleniyor.

Kaynak	Açıklama
Microsoft 365 Purview	Bilgi koruması için belirli iş hedeflerinizi gerçekleştirmek için kullanabileceğiniz bir çerçeve, süreç ve özellikler sunar.
Hassas bilgi türleri	Hassas bilgi türlerini kullanmaya başlamak için buradan başlayın. Bu kitaplık, SID'leri denemek ve iyileştirmek için birçok makale içerir.
İçerik gezgini	Microsoft 365 ortamınızı Duyarlı Bilgi Türlerinin (DBT) oluşumu için tarayın ve sonuçları İçerik Gezgini aracında görüntüleyin.
Eğitilebilir sınıflandırıcılar	Eğitilebilir sınıflandırıcılar, bulmak istediğiniz içerik türünden örnekler getirmenize (çekirdek oluşturma) ve ardından makine öğrenmesi altyapısının bu verilerin daha fazlasını nasıl keşfedeceğini öğrenmesine olanak sağlar. Doğruluğu iyileştirilene kadar sonuçları doğrulayarak sınıflandırıcı eğitimine katılırsınız.
Tam veri eşleştirme	Tam veri eşleştirme, mevcut kayıtlarla eşleşen hassas verileri (örneğin, müşterilerinizin iş kolu uygulamalarınızda kayıtlı olan PII'leri) bulmanıza olanak tanır ve bu sayede bu tür verileri bilgi koruma ilkeleriyle tam olarak hedefleyerek hatalı pozitif sonuçları neredeyse ortadan kaldırırsınız.
İçerik arama	Özel filtreler de dahil olmak üzere gelişmiş aramalar için İçerik aramasını kullanın. Anahtar sözcükleri ve Boole arama işleçlerini kullanabilirsiniz. Anahtar Sözcük Sorgu Dili (KQL) kullanarak arama sorguları da oluşturabilirsiniz.
RaMP denetim listesi: Veri koruma: Verilerinizi tanıma	Adım sahiplerine ve belgelere bağlantılara sahip uygulama adımlarının denetim listesi.

Tasdiksiz SaaS uygulamalarını keşfedin

Kuruluşunuz büyük olasılıkla Salesforce gibi birçok SaaS uygulamasına veya sektörünüze özgü uygulamalara abone olur. Bildiğiniz ve yönettiğiniz SaaS uygulamaları tasdikli olarak kabul edilir. Sonraki aşamalarda, bu tasdikli SaaS uygulamalarındaki verileri korumak için Microsoft 365 ile oluşturduğunuz veri koruma şemasını ve DLP ilkelerini genişletirsiniz.

Ancak bu aşamada, kuruluşunuzun kullandığı tasdiksiz SaaS uygulamalarını bulmak önemlidir. Bu, kuruluşunuzun iş verilerinin bu uygulamalarla paylaşılıp paylaşılmadığını belirlemek için bu uygulamalara gelen ve bu uygulamalardan gelen trafiği izlemenizi sağlar. Bu durumda, Microsoft Entra ID ile çoklu oturum açmayı etkinleştirerek bu uygulamaları yönetime getirebilir ve bu verilere koruma uygulayabilirsiniz.

Kuruluşunuzun kullandığı SaaS uygulamalarını bulma aracı Microsoft Defender for Cloud Apps.

Kaynak	Açıklama
Microsoft 365	Bu çözüm kılavuzu, SaaS uygulamalarını Sıfır Güven ilkeleriyle koruma sürecinde yol gösterir. Bu çözümün ilk adımı, SaaS uygulamalarınızı Microsoft Entra ID ve ilkelerin kapsamlarına eklemeyi içerir. Bu bir öncelik olmalıdır.
Evaluate Microsoft Defender for Cloud Apps	Bu kılavuz, Microsoft Defender for Cloud Apps'i mümkün olan en hızlı şekilde çalışmaya başlamanızı sağlar. Tasdik edilmemiş SaaS uygulamalarını deneme ve pilot aşamaları kadar erken keşfedebilirsiniz.

Ağ iletişimlerini şifreleme

Bu amaç daha çok ağ trafiğinizin şifrelendiğinden emin olmak için bir denetimdir. Bu önerilerin karşılandığından emin olmak için ağ ekibinize başvurun.

Kaynak	Açıklama
Sıfır Güven-Objective 3 ile güvenli ağlar: Kullanıcıdan uygulamaya iç trafik şifrelenir	Kullanıcıdan uygulamaya iç trafiğin şifrelendiğinden emin olun: İnternet'e yönelik web uygulamalarınız için yalnızca HTTPS iletişimini zorunlu kılın. Azure VPN Gateway kullanarak uzak çalışanları ve iş ortaklarını Microsoft Azure bağlayın. Azure Bastion aracılığıyla şifrelenmiş iletişimi kullanarak Azure sanal makinelerinize güvenli bir şekilde erişin.
Sıfır Güven-Objective 6 ile güvenli ağlar: Tüm trafik şifrelenir	Sanal ağlar arasındaki uygulama arka uç trafiğini şifreleyin. Şirket içi ile bulut arasındaki trafiği şifreleme.
Buluta Yönelik Ağ Oluşturma - Bir Mimarın Bakış Açısı	Ağ mimarları için bu makale, önerilen ağ kavramlarını perspektife yerleştirmeye yardımcı olur. Microsoft'ta Güvenlik ve Uyumluluk Mimarı Ed Fisher, en yaygın tuzaklardan kaçınarak ağınızı bulut bağlantısı için iyileştirmeyi açıklar.

2. Aşama

Envanteri alıp hassas verilerinizin nerede olduğunu keşfettikten sonra, bir sınıflandırma şeması geliştirdiğiniz 2. aşamaya geçin ve bunu kuruluş verilerinizle test etmeye başlayın. Bu aşama, verilerin veya projelerin nerede daha fazla koruma gerektirdiğini belirlemeyi de içerir.

Sınıflandırma şeması geliştirirken birçok kategori ve düzey oluşturmak caziptir. Ancak, en başarılı kuruluşlar sınıflandırma katmanı sayısını 3-5 gibi küçük bir sayıyla sınırlar. Daha azı daha iyidir.

Kuruluşunuzun sınıflandırma şemasını etiketlere çevirmeden ve etiketlere koruma eklemeden önce, büyük resmi düşünmek yararlı olur. Bir kuruluşta ve özellikle büyük bir dijital emlakta herhangi bir koruma türünü uygularken mümkün olduğunca tekdüzen olmak en iyisidir. Bu durum veriler için de geçerlidir.

Bu nedenle, örneğin birçok kuruluş, veriler, cihazlar ve kimlikler arasında üç katmanlı bir koruma modeliyle iyi hizmet vermektedir. Bu modelde çoğu veri taban çizgisi düzeyinde korunabilir. Daha az miktarda veri daha fazla koruma gerektirebilir. Bazı kuruluşlar, çok daha yüksek düzeylerde koruma gerektiren çok az miktarda veriye sahiptir. Örnekler arasında ticari sır verileri veya verilerin ya da projelerin son derece hassas niteliği nedeniyle sıkı düzenlemelere tabi veriler gösterilebilir.

Üç veri koruma katmanının diyagramı.

Kuruluşunuz için üç koruma katmanı işe yararsa bu, bunu etiketlere ve etiketlere uyguladığınız korumaya çevirme yönteminizi basitleştirmeye yardımcı olur.

Bu aşamada duyarlılık etiketlerinizi geliştirin ve bunları Microsoft 365 verilerde kullanmaya başlayın. Henüz etiketlere koruma ekleme konusunda endişelenmeyin; bu, kullanıcılar etiketlere aşina olduktan ve bir süredir kısıtlamalarıyla ilgili endişe duymadan bunları uyguladıktan sonra tercihen daha sonraki bir aşamada yapılır. Etiketlere koruma ekleme işlemi sonraki aşamaya eklenir. Ancak, temel DLP ilkelerini kullanmaya da başlamanızı öneririz. Son olarak, bu aşamada yüksek oranda hassas koruma gerektiren projelere veya veri kümelerine belirli bir koruma uygularsınız.

Sınıflandırma şeması geliştirme ve test edin

Kaynak

Açıklama

Hassasiyet etiketleri

Duyarlılık etiketleri hakkında bilgi edinin ve kullanmaya başlayın. Bu aşamada dikkat edilmesi gereken en önemli nokta, etiketlerin hem işletmenin gereksinimlerini hem de kullanıcılar tarafından kullanılan dili yansıtmasını sağlamaktır. Etiketlerin adları kullanıcılarla sezgisel olarak uyuşmazsa veya anlamları amaçlanan kullanımlarıyla tutarlı bir şekilde eşleşmiyorsa, etiketlemenin benimsenmesi engellenebilir ve etiket uygulamasının doğruluğu büyük olasılıkla zarar görebilir.

Microsoft 365 genelinde verilere etiket uygulama

Kaynak	Açıklama
SharePoint ve OneDrive	Kullanıcıların web için Office'te duyarlılık etiketlerinizi uygulayabilmesi için SharePoint ve OneDrive desteklenen Office dosyaları için yerleşik etiketlemeyi etkinleştirin.
Office uygulamalarında duyarlılık etiketlerini yönetme	Ardından, kullanıcılara etiketleri görebilecekleri ve uygulayabilecekleri etiketleri tanıtmaya başlayın. duyarlılık etiketlerini Microsoft Purview portalından yayımladığınızda, kullanıcılar verileri oluşturuldukça veya düzenlendikçe sınıflandırmak ve korumak için Office uygulamalarında görünmeye başlar.
Microsoft Teams ve Microsoft 365 gruplarına etiket uygulayın	Hazır olduğunuzda, etiketleme dağıtımınızın kapsamına Microsoft Teams ve Microsoft 365 grupları ekleyin.

Temel DLP ilkelerini tanıtma

Kaynak

Açıklama

Veri kaybını önleme

DLP ilkelerini kullanmaya başlayın. Olası davranışları engellemeyen ancak yalnızca uyarılar sunan veya en fazla kullanıcıların politikayı geçersiz kılmasına izin verirken eylemleri engelleyen "uyumlu" DLP ilkeleriyle başlamanız önerilir. Bu, bu ilkelerin etkisini üretkenlikte zarar vermeden ölçmenizi sağlar. Doğruluğu ve iş gereksinimleriyle uyumluluğu konusunda güven kazandıkça ilkeleri daha katı hale getirmek için ince ayarlar yapabilirsiniz.

İş ortaklarıyla şirket içinde ve dışında veri paylaşmak için güvenli ekipler ayarlama

Son derece hassas koruma gerektiren projeler veya veriler belirlediyseniz, bu kaynaklar bunun Microsoft Teams'da nasıl ayarlandığını açıklar. Veriler ilişkili bir ekip olmadan SharePoint depolanıyorsa, SharePoint ayarları için bu kaynaklardaki yönergeleri kullanın.

Kaynak	Açıklama
Son derece hassas veriler için koruma ile ekipleri yapılandırma	Konuk erişiminin güvenliğini sağlama ve yönetme (bu projelerde sizinle işbirliği yapan iş ortaklarınız) dahil olmak üzere, son derece hassas verilerle projelerin güvenliğini sağlamaya yönelik açıklayıcı öneriler sağlar.

3. Aşama

Bu aşamada, rafine ettiğiniz veri sınıflandırma şemasını kullanıma almaya devam edebilirsiniz. Ayrıca planladığınız korumaları da uygularsınız.

Bir etikete koruma ekledikten sonra (şifreleme ve hak yönetimi gibi):

• Etiketi yeni alan tüm belgeler korumayı içerir.
• SharePoint Online'da depolanan veya koruma eklenmeden önce etiketi alan OneDrive belge açıldığında veya indirildiğinde koruma uygulanır.

Hizmette bekleyen veya kullanıcının bilgisayarında bulunan dosyalar, bu dosyalar etiketi aldıktan sonra etikete eklenen korumayı almaz. Başka bir deyişle, dosya daha önce etiketlenmişse ve daha sonra etikete koruma eklerseniz, koruma bu dosyalara uygulanmaz.

Etiketlere koruma ekleme

Kaynak	Açıklama
Duyarlılık etiketleri hakkında bilgi edinin	Koruma uygulamak için belirli etiketleri yapılandırmanın birçok yolu için bu makaleye bakın. E-postalar için "yalnızca şifrele" ve belgeler için "tüm çalışanlar – tam denetim" gibi temel ilkelerle başlamanız önerilir. Bu ilkeler güçlü koruma düzeyleri sağlarken, şifrelemenin kullanıma sunulmasının uyumluluk sorunlarına veya iş gereksinimleriyle çakışmalara neden olduğu durumları bulduklarında kullanıcılar için kolay yollar sağlar. Kullanıcıların hassas verileri kullanma ihtiyaçları konusunda güven ve anlayış elde ettikçe kısıtlamaları daha sonra artımlı olarak daraltabilirsiniz.
Duyarlılık etiketleri için yaygın senaryolar	Duyarlılık etiketleri tarafından desteklenen senaryoların listesine bakın.

Office uygulamalarında otomatik etiketlemeyi tanıtma

Kaynak	Açıklama
İçeriğe otomatik olarak duyarlılık etiketi uygulama	Belirttiğiniz koşullarla eşleştiğinde dosyalara ve e-postalara otomatik olarak etiket atayın. Başlangıçta etiketleri kullanıcılara etkileşimli bir etiketleme önerisi sağlayacak şekilde yapılandırmanız önerilir. Bunların genel olarak kabul edildiğini onayladıktan sonra etiketi otomatik olarak uygulayacak şekilde değiştirin.

Microsoft 365'te DLP politikalarını genişletme

Kaynak	Açıklama
Veri kaybını önleme	Microsoft 365 ortamınızda DLP uygulamak, ilkeleri daha fazla konuma ve hizmete genişletmek ve gereksiz özel durumları kaldırarak kural eylemlerini sıkılaştırmak için bu adımları kullanmaya devam edin.

Temel insider risk yönetimi ilkelerini uygulama

Kaynak	Açıklama
İçeriden risk yönetimi	Önerilen eylemleri kullanmaya başlayın. İlke şablonlarını kullanarak hızlı bir şekilde başlayabilirsiniz; bu, ayrılan kullanıcıların veri hırsızlığını da önlemeyi içerir.

4. Aşama

Bu aşamada, Microsoft 365'de geliştirdiğiniz korumaları SaaS uygulamalarınızdaki verilere genişletirsiniz. Ayrıca, mümkün olduğunca çok veri sınıflandırması ve idaresi otomasyonuna da geçiş yapın.

DLP de dahil olmak üzere SaaS uygulamalarındaki verilere etiketleri ve korumayı genişletme

Kaynak	Açıklama
SaaS uygulamaları için bilgi koruması dağıtma	Microsoft Defender for Cloud Apps kullanarak, SaaS uygulamalarınızdaki verileri korumak için geliştirdiğiniz sınıflandırma şemasını Microsoft 365 özellikleriyle genişletirsiniz.

Otomatik sınıflandırmayı genişletme

Kaynak	Açıklama
İçeriğe otomatik olarak duyarlılık etiketi uygulama	Verilerinize etiket uygulamak için otomatik yöntemleri dağıtmaya devam edin. Bunları SharePoint, OneDrive ve Teams'deki bekleyen belgelere ve kullanıcılar tarafından gönderilen veya alınan e-postalara genişletin.

Şirket içi depolardaki verilere etiketleri ve korumayı genişletme

Kaynak

Açıklama

Microsoft 365 Purview Bilgi Koruma Tarayıcı

Microsoft Windows dosya paylaşımları ve SharePoint Server dahil olmak üzere şirket içi depolardaki verileri tarayın. Bilgi koruma tarayıcısı, Windows dizine ekleyebilecek tüm dosyaları inceleyebilir. Otomatik sınıflandırma uygulamak için duyarlılık etiketlerini yapılandırdıysanız, tarayıcı bulunan dosyaları bu sınıflandırmayı uygulamak için etiketleyebilir ve isteğe bağlı olarak koruma uygulayabilir veya kaldırabilir.

Bulut altyapınızdaki kuruluş verilerini koruma

Kaynak	Açıklama
Microsoft Purview veri idaresi belgeleri	Kuruluşunuzun veri kaynaklarını bulabilmesi, anlaması, idare edebilmesi ve kullanabilmesi için Microsoft Purview idare portalını kullanmayı öğrenin. Öğreticiler, REST API başvurusu ve diğer belgeler, kullanılabilir veri kaynaklarını keşfedebileceğiniz ve hak kullanımını yönetebileceğiniz veri deponuzu planlamayı ve yapılandırmayı gösterir.

Bulut benimseme planı

Benimseme planı, başarılı bir bulut benimsemesi için temel bir gereksinimdir. Verileri korumaya yönelik başarılı bir benimseme planının temel öznitelikleri şunlardır:

• Strateji ve planlama hizalanır: Dijital varlığınızda veri sınıflandırma ve koruma özelliklerini test etme, pilot uygulama ve dağıtma planlarınızı hazırlarken planlarınızın uyumlu olduğundan emin olmak için stratejinizi ve hedeflerinizi yeniden ziyaret ettiğinizden emin olun. Buna veri kümelerinin önceliği, veri koruma hedefleri ve hedef kilometre taşları dahildir.
• Plan yinelemeli: Planınızı kullanıma vermeye başladığınızda ortamınız ve kullandığınız yetenek kümesi hakkında birçok şey öğreneceksiniz. Dağıtımınızın her aşamasında, sonuçlarınızı hedeflerle karşılaştırarak değerlendirin ve planlarda düzenleme yapın. Bu, örneğin ilkelerde ince ayar yapmak için önceki çalışmaları yeniden gözden geçirmeyi içerebilir.
• Personelinizi ve kullanıcılarınızı eğitme iyi planlanmış: Yönetim personelinizden yardım masasına ve kullanıcılarınıza kadar herkes veri tanımlama ve koruma sorumluluklarıyla başarılı olmak için eğitilir.

Azure Bulut Benimseme Çerçevesi hakkında daha fazla bilgi için bkz. Plan for cloud adoption.

Hazır aşama

Tek bir hedef veya Hazır aşaması vurgulanmış bir hedef kümesi için benimseme işleminin diyagramı.

Hassas verileri tanımlama ve koruma planınızın önceliğini belirlemek için daha önce listelenen kaynakları kullanın. Hassas iş verilerini koruma çalışmaları, çok katmanlı Sıfır Güven dağıtım stratejinizdeki katmanlardan birini temsil eder.

Bu makalede önerilen aşamalı yaklaşım, çalışmayı dijital ortamınızda yöntemsel bir şekilde gerçekleştirmeyi içerir. Bu Hazır aşamasında, her şeyin hazır olduğundan emin olmak için planın bu öğelerini yeniden ziyaret edin:

• Kuruluşunuz için hassas veriler iyi tanımlanmıştır. Büyük olasılıkla verileri ararken ve sonuçları analiz ettikçe bu tanımları ayarlarsınız.
• Hangi veri kümelerinin ve uygulamaların başlayacağına ilişkin net bir haritanız ve tüm dijital varlıklarınızı kapsayana kadar çalışmanızın kapsamını artırmaya yönelik öncelikli bir planınız vardır.
• Kuruluşunuza ve ortamınıza uygun, önceden belirlenmiş teknik rehberde yapılan ayarlamalar belirlendi ve belgelendi.

Bu liste, bu işi yapmak için üst düzey yöntemsel süreci özetler:

• Hassas bilgi türleri, eğitilebilir sınıflandırıcılar, duyarlılık etiketleri ve DLP ilkeleri gibi veri sınıflandırma özelliklerini tanıyın.
• Bu özellikleri Microsoft 365 hizmetlerindeki verilerle kullanmaya başlayın. Bu deneyim şemanızı geliştirmenize yardımcı olur.
• Office uygulamalarına sınıflandırmayı tanıtın.
• Uç nokta DLP'sini deneyip dağıtarak cihazlardaki verilerin korunmasına geçin.
• Cloud Apps için Defender'ı kullanarak Microsoft 365 varlığınızda geliştirdiğiniz özellikleri bulut uygulamalarındaki verilere genişletin.
• Microsoft Purview Information Protection tarayıcı yazılımını kullanarak yerinde verileri keşfetme ve verilere koruma uygulamak
• Azure Blobları, Cosmos DB, SQL veritabanları ve Amazon Web Services S3 depoları gibi bulut veri depolama hizmetlerindeki verileri bulmak ve korumak için Microsoft Purview veri idaresini kullanın.

Bu diyagramda işlem gösterilir.

Hassas verilerinizi tanımlama ve koruma işleminin diyagramı.

Veri bulma ve koruma öncelikleriniz farklı olabilir.

Diğer iş senaryolarına yönelik aşağıdaki bağımlılıklara dikkat edin:

• Bilgi korumasını uç nokta cihazlarına genişletmek için Intune ile koordinasyon gerekir ( Uzaktan ve karma çalışma güvenliğini sağlama makalesinde yer alır).
• SaaS uygulamalarında bilgi korumasını verilere genişletmek için Microsoft Defender for Cloud Apps gerekir. Cloud Apps için Defender'ın pilot uygulaması ve dağıtımı, bir ihlal iş senaryosunda iş zararını önleme veya azaltma bölümüne dahildir.

Kabul planlarınızı tamamlarken, Microsoft Purview ile bir bilgi koruma çözümü dağıtma kılavuzunu tekrar ziyaret ederek önerileri gözden geçirin ve stratejinizi ince ayarlayın.

Benimseme aşaması

Benimseme aşamasının vurgulandığı tek bir hedef veya bir dizi hedef için benimseme işleminin diyagramı.

Microsoft, hassas verileri bulmak ve korumak için basamaklı, yinelemeli bir yaklaşım önerir. Bu, sonuçların doğruluğunu artırmaya devam ettikçe stratejinizi ve ilkelerinizi geliştirmenizi sağlar. Örneğin, hassas verileri keşfedip tanımlarken bir sınıflandırma ve koruma şeması üzerinde çalışmaya başlayın. Bulduğunuz veriler şemayı bilgilendirir ve şema, hassas verileri bulmak için kullandığınız araçları ve yöntemleri geliştirmenize yardımcı olur. Benzer şekilde, şemayı test edip pilot olarak, sonuçlar daha önce oluşturduğunuz koruma ilkelerini geliştirmenize yardımcı olur. Sonraki aşamaya başlamadan önce bir aşamanın tamamlanmasını beklemeniz gerekmez. Yol boyunca yineleme yaparsanız sonuçlarınız daha etkili olur.

Bilgi koruma teknik benimseme süreci diyagramı.

Aşamaları yönlendirme ve yönetme

İdare ve yönetme aşaması vurgulanmış şekilde tek bir hedef veya bir dizi hedef için benimseme işleminin diyagramı.

Kuruluşunuzun verilerinin idaresi yinelemeli bir süreçtir. Sınıflandırma şemanızı düşünceli bir şekilde oluşturup dijital varlığınızda dağıtarak bir temel oluşturmuş olursunuz. Bu temel için ilk idare planınızı oluşturmaya başlamanıza yardımcı olması için aşağıdaki alıştırmaları kullanın:

• Metodolojinizi oluşturun: Şemanızı gözden geçirmek için temel bir metodoloji oluşturun, dijital varlığınıza nasıl uygulandığını ve sonuçların başarısını sağlayın. Geçerli durumunuz ve gelecekteki durumunuz da dahil olmak üzere bilgi koruma protokolünüzün başarısını nasıl izleyeceğinize ve değerlendireceğine karar verin.
• İlk idare temelini oluşturun: İdare yolculuğunuza küçük, kolay uygulanan bir dizi idare aracıyla başlayın. Bu ilk idare temeli, en düşük uygulanabilir ürün (MVP) olarak adlandırılır.
• İlk idare temelinizi geliştirin: Son duruma doğru ilerlediğinizde somut riskleri ele almak için idare denetimlerini yinelemeli olarak ekleyin.

Microsoft Purview, verilerinizi yönetmenize yardımcı olacak çeşitli özellikler sağlar:

• Saklama ilkeleri
• Posta kutusu saklama ve arşiv özellikleri
• Daha gelişmiş saklama ve silme ilkeleri ve zamanlamaları için kayıt yönetimi

Bkz. Govern your data with Microsoft Purview. Ayrıca etkinlik gezgini hangi içeriğin keşfedildiğini, etiketlendiğini ve içeriğin nerede olduğunu size gösterir. SaaS uygulamaları için Microsoft Defender for Cloud Apps, SaaS uygulamalarına giren ve çıkan hassas veriler için zengin raporlama sağlar. Microsoft Defender for Cloud Apps içerik kitaplığında birçok öğreticiye bakın.

Sonraki Adımlar

• Sıfır Güven benimseme çerçevesine genel bakış
• Güvenlik duruşunuzu hızla modernleştirin
• Güvenli uzak ve karma çalışma
• İşletme zararını bir ihlalle önleme veya azaltma
• Mevzuat ve uyumluluk gereksinimlerini karşılama

İlerleme izleme kaynakları

Sıfır Güven iş senaryolarından herhangi biri için aşağıdaki ilerleme izleme kaynaklarını kullanabilirsiniz.

İlerleme izleme kaynağı	Bu size yardımcı olur...	İçin tasarlandı…
Benimseme Senaryosu Planı Aşama Kılavuzu indirilebilir Visio dosyası veya PDF Aşamaları ve hedefleri gösteren örnek plan ve aşama kılavuzu.	Her iş senaryosu için güvenlik geliştirmelerini ve Plan aşamasının aşamaları ve hedefleri için çaba düzeyini kolayca anlayın.	İş senaryosu proje liderleri, iş liderleri ve diğer paydaşlar.
Sıfır Güven benimseme izleyicisi İndirilebilir PowerPoint slayt destesi	Plan aşamasının aşamaları ve hedefleri aracılığıyla ilerlemenizi izleyin.	İş senaryosu proje liderleri, iş liderleri ve diğer paydaşlar.
İndirilebilir Excel çalışma kitabı iş senaryosu hedefleri ve görevleri Aşamaları, hedefleri ve görevleri gösteren bir Excel çalışma sayfası örneği.	Sahipliği atayın ve Plan aşamasındaki adımlar, hedefler ve görevler aracılığıyla ilerleme durumunuzu izleyin.	İş senaryosu proje liderleri, BT liderleri ve BT uygulayıcıları.

Ek kaynaklar için bkz. Sıfır Güven değerlendirme ve ilerleme izleme kaynakları.