Data Classification & Retention Engineering

Катерина Дубас Legal IT Group
Катерина Дубас
Голова практик приватності та кібербезпеки, адвокатка
Звернутися
Консультуємо, як побудувати технічну систему класифікації даних (public / internal / PII / sensitive / special category / AI-generated) та автоматичні retention-політики, що видаляють дані після спливу строку. Оцінюємо, чи ваші дані класифіковані правильно, бо помилка в класифікації = помилка в захисті даних. Проєктуємо схему й правила; впроваджує їх ваша команда у свій стек
Катерина Дубас

Чому ми

Бо неправильно класифікований запис тягне порушення комплаєнсу

Сертифіковані privacy-фахівці, які визначають правильний клас кожної категорії даних за GDPR та іншим законодавством або стандартом і проєктують retention так, щоб дані не жили довше, ніж дозволено
  • Команда трьох FIP

    Сертифіковані privacy-фахівці: CISSP, CIPP/E, CIPP/US, CIPM, CIPT, FIP
    icon
  • Правильний клас = правильний захист

    Відрізняємо PII від special category: від цього залежать шифрування, доступ і retention
    about_icon2
  • Класифікація, що вмикає контролі

    Проєктуємо так, щоб мітка запускала дію (доступ, видалення), а не просто документувала ризик
    about_icon3
  • Без хибного шуму

    Калібруємо правила, щоб таблиця з службовими IP-адресами не тегалась як PII
    about_icon4
Надіслати запит
decor
Кібербезпека та privacy engineering - Legal IT Grpup

Допомагаємо командам зробити класифікацію даних робочим механізмом, а не табличкою: щоб кожен запис знав свій клас, клас визначав захист, а retention-політика сама видаляла те, що вже не можна зберігати


title_icon

Наші послуги

  • Технічна система класифікації даних

    icon-vectors
    Проєктуємо схему класифікації під ваш стек: рівні (public / internal / confidential / restricted або ваша модель) із чіткими критеріями, що куди належить. Ключове: правильно розвести PII і special category даних, бо від класу залежать вимоги до шифрування, доступу й зберігання. Окремо враховуємо AI-generated дані як новий клас (вимоги до прозорості у AI Act). Даємо архітектуру, як мітки застосовуються на вході даних у систему й пропагуються за lineage, а впроваджує ваша команда за вашим стеком.
  • Валідація наявної класифікації

    icon-vectors
    Ми оцінюємо, чи відповідає комплаєнсу поточна класифікація. Даємо звіт про невідповідності з прив'язкою до вимог і пріоритетом виправлення.
  • Retention-політики як автоматичний процес

    icon-vectors
    Проєктуємо retention-логіку, прив'язану до класу: кожен клас має визначений строк, після якого дані автоматично видаляються або переходять у архів або пайплайн видалення. Це закриває мінімізацію й «право бути забутим» на рівні процесу, без мануального процесу. Менше даних = менший «blast radius» при витоку. Даємо правила й архітектуру; вбудовує пайплайн ваша команда під нашим супроводом.
  • Deftech / dual-use: додатковий вимір класифікації (опційно)

    icon-vectors
    Для оборонних і проєктів подвійного призначення класифікація має вимір поверх privacy: чи є дані контрольованими (CUI / Controlled Unclassified Information), чи підпадають під експортний контроль (ITAR / EAR / dual-use за Regulation ЄС 2021/821), чи вимагають партнери санкційного комплаєнсу або nationality-based доступу. Допомагаємо додати цей вимір до вашої схеми класифікації й визначити, які категорії потребують окремого режиму.


Сертифіковані експерти

Маємо сертифікацію в сфері приватності та кібербезпеки

Міжнародно підтверджена експертиза.

FIP_Dubas
Катерина Дубас_кібербезпека
FIP_Tarasiuk

blog_iconАктуальні та практичні статті

  • Data protection officer
  • AI compliance officer
  • Data privacy compliance
  • Дія.City
  • Digital Millennium copyright Act
  • Торгова марка в IT
Перейти до блогу

Пишемо про те, що практикуємо

IP, GDPR, контракти та спори, а також про правові аспекти імплементації таких технологій, як штучний інтелект чи кращі практики реалізації конкретних юридичних рішень.