一方向ハッシュは、可変長の文字列をメッセージとして受け取り、それを圧縮してハッシュ値と呼ばれる固定長の値に変換する関数です。整合性は確保されますが、機密性、可用性、認証は確保されません。出典: WALLHOFF, John、CBK#5 暗号化 (CISSP 学習ガイド)、2002 年 4 月 (5 ページ)。

暗号ブロック連鎖 (CBC) では、フィードバックを使用して暗号化の結果を次のブロックの暗号化にフィードバックします。プレーンテキストは、暗号化される前に、前の暗号テキスト ブロックと XOR されます。各ブロックの暗号化は、前のすべてのブロックに依存します。これにより、復号側ですべての暗号化ブロックを順番に処理する必要があります。このモードでは、暗号化される前に最初のデータ ブロックと XOR されるランダムな初期化ベクトルが必要です。初期化ベクトルを秘密にする必要はありません。各メッセージが一意に暗号化されるように、初期化ベクトルは乱数 (またはシリアル番号) にする必要があります。暗号フィードバック モード (CFB) では、データはブロック サイズよりも小さい単位で暗号化されます。このモードを使用すると、安全でないデータ リンクを介して送信する前に、任意の数のビット (たとえば、1 ビットまたは 1 文字 (バイト)) を暗号化できます。これらの方法は両方とも、ユーザー認証機能を提供するのに最適です。

データ分類プログラムを実装する場合、細分化が多すぎるとプロセスに多くのリソースが必要になるため、細分化が多すぎることは避けることが重要です。データ分類とは、データの価値、影響、法的要件に基づいて、データに機密性または重要度を割り当てるプロセスです。データ分類は、データに対する適切なセキュリティ制御と処理手順を決定するのに役立ちます。ただし、データ分類は、データの性質、コンテキスト、範囲、利害関係者、規制、標準など、多くの要素が関係するため、単純で簡単なプロセスではありません。データ分類プログラムに含まれるデータのレベルまたはカテゴリが多すぎると、プロセスの複雑さ、コスト、時間が増加し、データ保護の効率と有効性が低下します。したがって、データ分類は、細分化と単純さのバランスを取りながら行う必要があり、比例の原則、つまり保護レベルがリスクのレベルに比例する必要があるという原則に従う必要があります。
その他のオプションは、データ分類の細分化を避ける主な理由ではなく、データ分類の潜在的な課題または利点です。ハードウェアとソフトウェアの両方に適用するのが難しいことがデータ分類の課題です。さまざまな種類のメディアとデバイスにわたってデータをラベル付けして保護するための一貫性のある互換性のある方法とツールが必要になるためです。データの所有権を割り当てるのが難しいこともデータ分類の課題です。データの作成、収集、処理、および廃棄に対する明確で説明責任のある役割と責任が必要になるためです。プロセスが価値があると認識されることは、データ分類の利点です。これは、データ資産を保護し、義務を遵守するという組織のコミットメントと認識を示すためです。