La prevención de pérdida de datos (DLP) se refiere a un conjunto de herramientas y procesos diseñados para evitar filtraciones de datos, exfiltración de datos y destrucción no deseada de datos confidenciales. Es la piedra angular de las estrategias de seguridad de datos para organizaciones de todo el mundo, ya que permite la identificación, el monitoreo y la protección de información confidencial en entornos digitales.
Las raíces históricas de la prevención de pérdida de datos (DLP)
La historia de DLP está intrínsecamente ligada a la llegada del almacenamiento y transmisión de datos digitales. En los primeros días de la informática, los datos solían almacenarse en formatos físicos, como cintas o tarjetas perforadas. La prevención de la pérdida de datos era una simple cuestión de seguridad física.
Con la evolución de la tecnología, el paso a medios de almacenamiento digitales y el auge de Internet, aumentó el riesgo de pérdida, robo y fuga de datos. Las primeras soluciones DLP se introdujeron a finales de los años 1990 y principios de los 2000 como herramientas de software para monitorear y prevenir transferencias de datos no autorizadas. El término “Prevención de pérdida de datos” fue acuñado por Gartner, una reconocida firma de investigación y asesoría, alrededor de 2006.
Ampliando el tema: Prevención de pérdida de datos (DLP)
Las soluciones DLP normalmente monitorean y administran datos en tres estados: en reposo (datos almacenados), en movimiento (datos transmitidos) y en uso (datos en procesamiento). Se implementan para proteger datos en servicios en la nube, centros de datos, puntos finales de red o mientras están en tránsito dentro de una red.
La protección de datos se logra aplicando políticas para el manejo y almacenamiento de datos, detectando posibles infracciones o exfiltraciones y previniéndolas notificando a los administradores y aplicando acciones protectoras como cifrado de datos, alertas, cuarentena e incluso bloqueo de acciones de los usuarios.
El funcionamiento interno de la prevención de pérdida de datos (DLP)
Las soluciones DLP funcionan según los principios de inspección de contenido y análisis contextual de datos. Utilizan varias tecnologías como:
- Huella digital de datos: Se utiliza para reconocer datos estructurados, como números de tarjetas de crédito o números de seguro social.
- Huellas digitales de la base de datos: Reconocer datos no estructurados extraídos de bases de datos.
- Métodos de estadística: Para reconocer datos agregados.
- Concordancia de palabras clave y análisis léxico: Para detección basada en contenido y reconocimiento de contexto.
Al detectar una posible infracción, el sistema puede tomar medidas basadas en políticas predefinidas, que van desde alertar a los administradores del sistema hasta bloquear la transmisión de datos o cifrarlos.
Características clave de la prevención de pérdida de datos (DLP)
Las características clave de DLP incluyen:
- Definición de política: Establecer reglas para el manejo y almacenamiento de datos sensibles.
- Identificación y clasificación de datos: Distinguir entre datos sensibles y no sensibles.
- Gestión centralizada: Controlar las políticas y los esfuerzos de remediación.
- Gestión de incidentes y flujo de trabajo: Gestionar y resolver posibles incidentes de fuga de datos.
- Análisis forense: Analizar y reportar incidentes para futuros esfuerzos de prevención.
Tipos de prevención de pérdida de datos (DLP)
Hay tres tipos principales de DLP:
-
DLP de red: Supervisa los datos en movimiento, inspeccionando el tráfico de la red para evitar la fuga de datos confidenciales.
-
DLP de almacenamiento: Supervisa y protege los datos en reposo, como en servidores, bases de datos u otros dispositivos de almacenamiento.
-
DLP de punto final: Supervisa y controla los datos en los dispositivos de los usuarios, incluidos equipos de escritorio, portátiles y dispositivos móviles.
Uso de la prevención de pérdida de datos (DLP): desafíos y soluciones
Si bien DLP es fundamental para la protección de datos, también presenta varios desafíos, como falsos positivos, una implementación complicada y la necesidad de una actualización continua de las políticas. Estos problemas se pueden mitigar invirtiendo en soluciones DLP intuitivas con capacidades de inteligencia artificial, capacitación integral del personal y actualizaciones periódicas de políticas.
Características comparativas de DLP y soluciones similares
| Característica | DLP | Cortafuegos | ID/IPS |
|---|---|---|---|
| Protección de Datos | Sí | No | No |
| Clasificación de datos | Sí | No | No |
| Consciente del contenido | Sí | No | No |
| Inspección de tráfico de red | Sí | Sí | Sí |
Perspectivas y tecnologías futuras para DLP
Las tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático se incorporan cada vez más a las soluciones DLP para reducir los falsos positivos y mejorar la eficacia de la clasificación de datos y la aplicación de políticas. También vemos un movimiento hacia la integración de capacidades DLP en plataformas de ciberseguridad más amplias para proporcionar soluciones de seguridad de datos más sólidas y holísticas.
Servidores proxy y prevención de pérdida de datos (DLP)
Los servidores proxy pueden desempeñar un papel esencial en las estrategias de DLP al actuar como intermediarios para las solicitudes de los clientes que buscan recursos de otros servidores. Proporcionan una capa adicional de protección al enmascarar la dirección IP y otra información de identificación, lo que dificulta que los posibles atacantes apunten a dispositivos específicos. Además, también pueden permitir el filtrado de tráfico, aplicando políticas de acceso y contenido que respalden los esfuerzos de DLP.
enlaces relacionados
- Glosario de TI de Gartner: Prevención de pérdida de datos (DLP)
- Guía del Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST) para proteger la confidencialidad de la información de identificación personal (PII)
- Sala de lectura del Instituto SANS: DLP
- Comprender DLP y su papel en la ciberseguridad
- Cómo funcionan los proxy en protección de datos
