Causas comuns de perda de dados
As possíveis causas da perda de dados são inúmeras, mas tendem a se enquadrar nessas quatro categorias:
- Erro humano: Exclusão acidental de arquivos, extravio ou roubo de dispositivos, comunicações a destinatários não intencionais e transferência inadvertida de dados em violação à política da empresa.
- Ataques cibernéticos: Spyware, malware e ransomware representam uma ameaça constante à integridade dos dados e sistemas. Ataques de engenharia social, como o golpe phishing, podem levar a uma perda significativa de dados.
- Ameaças internas: funcionários e prestadores de serviços mal-intencionados ou negligentes com acesso privilegiado a sistemas confidenciais podem, involuntariamente ou intencionalmente, vazar dados confidenciais.
- Falha no sistema: falhas de hardware, software com erros, interrupções e outros eventos prejudiciais podem interromper os sistemas e resultar na exposição inadvertida dos dados.
Compreensão das soluções de Prevenção de perda de dados (Data Loss Prevention, DLP)
Para tirar o máximo proveito do DLP, é vital conhecer os diferentes tipos de soluções DLP disponíveis, como elas funcionam para proteger os dados e as vantagens que elas conferem.
Tipos de soluções DLP
Aqui estão os tipos mais comuns de soluções DLP:
- Rede DLP: esses sistemas monitoram o tráfego da rede corporativa, inspecionando os pacotes enviados e recebidos em busca de dados confidenciais.
- DLP de endpoint: sistemas e aplicativos que protegem dispositivos individuais, incluindo telefones celulares, laptops e desktops, contra a perda de dados.
- nuvem DLP: aplica políticas de acesso a dados, detecta anomalias e garante a conformidade regulatória dos dados armazenados em ambientes nuvem.
- DLP de e-mail: sistemas de monitoramento e filtragem de conteúdo para evitar o vazamento acidental ou intencional de dados confidenciais enviados por e-mail.
Principais características das soluções DLP
Aqui estão os principais recursos das soluções DLP:
- Descoberta e classificação de dados: as soluções DLP apresentam opções de configuração para identificar tipos específicos de dados, como PII, informações financeiras ou propriedade intelectual.
- Aplicação de políticas: os administradores do DLP definem regras que determinam as restrições de acesso aos dados que podem ser acessados e quais ações devem ser tomadas se dados restritos forem identificados.
- Monitoramento e alertas em tempo real: o monitoramento contínuo dos sistemas e da atividade de dados gera alertas para que a equipe investigue melhor o comportamento suspeito.
- Criptografia de dados: as soluções DLP são capazes de aplicar regras de criptografia de dados para dados em repouso ou em trânsito, criptografando ou removendo proativamente os dados que violam a política.
- Resposta a incidentes: o DLP normalmente fornece ferramentas e procedimentos para auxiliar nas investigações e respostas a incidentes de segurança, permitindo que as equipes de segurança respondam rapidamente às violações e minimizem os danos.
Benefícios da implementação de soluções DLP
Aqui estão os benefícios da implementação de soluções DLP:
- Risco reduzido de violações de dados: as soluções DLP reduzem a probabilidade de violações de dados caras e prejudiciais ao identificar e impedir o vazamento de dados antes que ele aconteça.
- Melhoria da conformidade com as normas: As organizações que precisam atender aos requisitos regulamentares, como SOX, GDPR ou HIPAA, podem usar as soluções DLP para manter a conformidade, reduzindo o risco de violações.
- Segurança de dados aprimorada: o DLP é um componente essencial de uma forte estratégia de segurança de dados, permitindo que as organizações detectem e evitem o acesso não autorizado, a exfiltração ou o uso indevido de dados.
- Visibilidade aprimorada do acesso e do uso dos dados: Os recursos de geração de relatórios do DLP permitem que as organizações tenham maior visibilidade dos dados acessados e do uso, melhorando a identificação da vulnerabilidade.
- Economia de custos com a prevenção de incidentes: as soluções DLP são usadas para reduzir o potencial de violações de dados, multas regulatórias e danos à reputação, todos os quais representam um risco enorme para as operações comerciais.
Em resumo, o DLP é uma tecnologia de segurança útil em vários contextos e oferece às organizações a capacidade de proteger ativos de dados essenciais contra ameaças internas e externas.
DLP convencional: por que não é mais suficiente?
As ferramentas tradicionais de Prevenção de perda de dados (Data Loss Prevention, DLP) foram originalmente projetadas tendo em mente os recursos de detecção de dados baseados em assinaturas, contando com o uso de padrões predefinidos para identificar dados confidenciais.
Infelizmente, os invasores não estão parados — eles estão constantemente desenvolvendo novas estratégias e técnicas para evitar soluções de detecção baseadas em assinaturas. Aproveitando a IA generativa, os agentes mal-intencionados agora têm uma gama muito mais ampla de opções disponíveis para desenvolver novos ataques malware e novos ataques phishing para se infiltrar e interromper as operações comerciais. Portanto, o DLP tradicional se torna menos eficaz contra ameaças em evolução a cada dia.
Além disso, os funcionários agora estão fazendo uso comum de aplicativos de IA generativa disponíveis publicamente (como o ChatGPT e suas variantes) em seu trabalho diário. Se não for gerenciado, isso pode representar outra fonte de perda ou vazamento inadvertido de dados ou violações das políticas da empresa.
Ferramentas DLP modernas
As ferramentas modernas de DLP podem ajudar a conter esse risco e, ao mesmo tempo, permitir o uso seguro de aplicativos de IA generativa.
Confiar exclusivamente nas soluções DLP convencionais deixa as organizações expostas a ataques sofisticados que evitam a detecção. A adoção de uma abordagem mais avançada de Prevenção de perda de dados (Data Loss Prevention, DLP) ajuda as organizações a se manterem à frente de um cenário de ameaças que piora progressivamente.
Técnicas avançadas de prevenção de perda de dados (Data Loss Prevention, DLP)
Para combater as mudanças rápidas e dinâmicas na segurança de dados, os sistemas DLP que oferecem técnicas e ferramentas avançadas de detecção são cada vez mais essenciais.
- aprendizado de máquina (machine learning, ML) para detecção de anomalias: Os algoritmos de aprendizado de máquina (ML) são capazes de analisar grandes quantidades de dados para identificar possíveis ameaças à segurança dos dados. À medida que aprendem e se adaptam aos novos métodos de ataque, os sistemas DLP aprimorados por ML se tornam mais eficazes com o tempo na detecção das ameaças sofisticadas que as ferramentas tradicionais ignoram.
- Análise profunda de conteúdo: os sistemas DLP avançados têm recursos profundos de análise de dados, investigando o conteúdo de arquivos e e-mails para analisar textos, imagens e até mesmo códigos para detectar ameaças ofuscadas. Esses sistemas são capazes de escanear dados disfarçados ou até criptografados para identificar possíveis riscos de segurança.
- Detecção de ataques de malware e phishing: O DLP moderno oferece recursos de varredura e notificação em tempo real e é capaz de localizar malware infecções e phishing tentativas de à medida que se desenvolvem. Assim, as soluções avançadas de DLP permitem que a equipe de segurança responda rapidamente aos ataques antes que eles se transformem em uma violação.
As ameaças modernas à integridade dos dados exigem soluções DLP modernas para monitorar e controlar dados confidenciais em tempo real, em vários ambientes e plataformas.
Esses sistemas foram criados especificamente para proteger as organizações contra perdas de dados potencialmente catastróficas.
Proteja sua empresa com DLP
Os dados talvez sejam o ativo mais valioso das empresas modernas, o que torna sua proteção a prioridade número um.
A prevenção de perda de dados (Data Loss Prevention, DLP) protege efetivamente contra a perda acidental e mal-intencionada de dados, protege a transferência de dados de entrada e saída e pode até mesmo imprimir e proteger os dados armazenados em repouso. O DLP oferece às organizações os recursos vitais de proteção necessários para proteger os dados em um cenário digital cada vez mais hostil.
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