Pencegahan Kehilangan Data (DLP) mengacu pada serangkaian alat dan proses yang dirancang untuk mencegah pelanggaran data, eksfiltrasi data, dan penghancuran data sensitif yang tidak diinginkan. Ini adalah landasan strategi keamanan data bagi organisasi di seluruh dunia, yang memungkinkan identifikasi, pemantauan, dan perlindungan informasi sensitif di seluruh lingkungan digital.
Akar Sejarah Pencegahan Kehilangan Data (DLP)
Sejarah DLP secara intrinsik terkait dengan munculnya penyimpanan dan transmisi data digital. Pada masa-masa awal komputasi, data sering kali disimpan dalam format fisik, seperti tape atau punch card. Pencegahan kehilangan data hanyalah masalah keamanan fisik yang sederhana.
Seiring dengan evolusi teknologi, perpindahan ke media penyimpanan digital dan munculnya internet, risiko kehilangan, pencurian, dan kebocoran data meningkat. Solusi DLP pertama diperkenalkan pada akhir tahun 1990an dan awal tahun 2000an sebagai alat perangkat lunak untuk memantau dan mencegah transfer data yang tidak sah. Istilah “Pencegahan Kehilangan Data” diciptakan oleh Gartner, sebuah firma riset dan penasihat terkenal, sekitar tahun 2006.
Memperluas Topik: Pencegahan Kehilangan Data (DLP)
Solusi DLP biasanya memantau dan mengelola data dalam tiga keadaan: saat diam (data yang disimpan), bergerak (data yang dikirimkan), dan sedang digunakan (data sedang diproses). Mereka diterapkan untuk melindungi data di layanan cloud, pusat data, titik akhir jaringan, atau saat transit dalam jaringan.
Perlindungan data dicapai dengan menerapkan kebijakan untuk penanganan dan penyimpanan data, mendeteksi potensi pelanggaran atau eksfiltrasi, dan mencegahnya dengan memberi tahu administrator dan menerapkan tindakan perlindungan seperti enkripsi data, peringatan, karantina, dan bahkan memblokir tindakan pengguna.
Cara Kerja Internal Pencegahan Kehilangan Data (DLP)
Solusi DLP bekerja berdasarkan prinsip pemeriksaan konten dan analisis data kontekstual. Mereka menggunakan beberapa teknologi seperti:
- Sidik jari data: Digunakan untuk mengenali data terstruktur, seperti nomor kartu kredit atau nomor jaminan sosial.
- Sidik jari basis data: Untuk mengenali data tidak terstruktur yang diambil dari database.
- Metode statistik: Untuk mengenali data agregat.
- Pencocokan kata kunci dan analisis leksikal: Untuk deteksi berbasis konten dan pengenalan konteks.
Setelah mendeteksi potensi pelanggaran, sistem dapat mengambil tindakan berdasarkan kebijakan yang telah ditentukan, mulai dari memperingatkan administrator sistem hingga memblokir transmisi data atau mengenkripsi data.
Fitur Utama Pencegahan Kehilangan Data (DLP)
Fitur utama DLP meliputi:
- Definisi kebijakan: Untuk menetapkan aturan untuk menangani dan menyimpan data sensitif.
- Identifikasi dan klasifikasi data: Untuk membedakan antara data sensitif dan non-sensitif.
- Manajemen terpusat: Untuk mengendalikan kebijakan dan upaya remediasi.
- Manajemen insiden dan alur kerja: Untuk mengelola dan menyelesaikan potensi insiden kebocoran data.
- Analisis forensik: Untuk menganalisis dan melaporkan insiden untuk upaya pencegahan di masa depan.
Jenis Pencegahan Kehilangan Data (DLP)
Ada tiga jenis utama DLP:
-
DLP Jaringan: Memantau data yang bergerak, memeriksa lalu lintas jaringan untuk mencegah kebocoran data sensitif.
-
DLP Penyimpanan: Memantau dan melindungi data yang disimpan, seperti di server, database, atau perangkat penyimpanan lainnya.
-
DLP Titik Akhir: Memantau dan mengontrol data di perangkat pengguna, termasuk desktop, laptop, dan perangkat seluler.
Menggunakan Pencegahan Kehilangan Data (DLP): Tantangan dan Solusi
Meskipun DLP sangat penting untuk perlindungan data, DLP juga menghadirkan beberapa tantangan seperti kesalahan positif, penerapan yang rumit, dan perlunya pembaruan kebijakan secara terus-menerus. Masalah ini dapat diatasi dengan berinvestasi pada solusi DLP intuitif dengan kemampuan AI, pelatihan staf komprehensif, dan pembaruan kebijakan rutin.
Fitur Komparatif DLP dan Solusi Serupa
| Fitur | DLP | Firewall | ID/IPS |
|---|---|---|---|
| Perlindungan data | Ya | TIDAK | TIDAK |
| Klasifikasi data | Ya | TIDAK | TIDAK |
| Sadar akan konten | Ya | TIDAK | TIDAK |
| Inspeksi lalu lintas jaringan | Ya | Ya | Ya |
Perspektif dan Teknologi Masa Depan untuk DLP
Teknologi kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin semakin banyak dimasukkan ke dalam solusi DLP untuk mengurangi kesalahan positif dan meningkatkan efektivitas klasifikasi data dan penegakan kebijakan. Kami juga melihat adanya pergerakan ke arah pengintegrasian kemampuan DLP ke dalam platform keamanan siber yang lebih luas untuk memberikan solusi keamanan data yang lebih kuat dan holistik.
Server Proxy dan Pencegahan Kehilangan Data (DLP)
Server proxy dapat memainkan peran penting dalam strategi DLP dengan bertindak sebagai perantara permintaan dari klien yang mencari sumber daya dari server lain. Mereka memberikan lapisan perlindungan tambahan dengan menutupi alamat IP dan informasi pengenal lainnya, sehingga mempersulit calon penyerang untuk menargetkan perangkat tertentu. Selain itu, mereka juga dapat mengaktifkan pemfilteran lalu lintas, menerapkan kebijakan konten dan akses yang mendukung upaya DLP.
tautan yang berhubungan
- Glosarium TI Gartner – Pencegahan Kehilangan Data (DLP)
- Panduan Institut Standar dan Teknologi Nasional (NIST) untuk Melindungi Kerahasiaan Informasi Identifikasi Pribadi (PII)
- Ruang Baca Institut SANS : DLP
- Memahami DLP dan Perannya dalam Keamanan Siber
- Bagaimana Proxy Bekerja dalam Perlindungan Data
