پیشگیری از از دست دادن داده ها (DLP) یک استراتژی و مجموعه ای از فناوری ها برای اطمینان از گم شدن، سوء استفاده یا دسترسی کاربران غیرمجاز به داده های حساس است. سیستم های DLP اطلاعات حساس و حیاتی مانند داده های شخصی، مالکیت معنوی و اسرار تجاری را طبقه بندی، برچسب گذاری و محافظت می کنند. آنها همچنین فعالیت‌های نقطه پایانی را نظارت و کنترل می‌کنند، جریان داده‌ها را در شبکه‌های شرکتی فیلتر می‌کنند و از انتقال داده‌های غیرمجاز جلوگیری می‌کنند.
تاریخچه و تکامل پیشگیری از از دست دادن داده ها
مفهوم پیشگیری از از دست دادن داده در اواسط دهه 2000 سرچشمه گرفت، که عمدتاً به دلیل ظهور مقرراتی مانند قانون قابل حمل و پاسخگویی بیمه سلامت (HIPAA) و قانون Sarbanes-Oxley (SOX)، که کسب و کارها را ملزم به محافظت بهتر از داده های حساس می کرد، ایجاد شد. راه‌حل‌های اولیه DLP عمدتاً محصولات مستقلی بودند که بر کانال‌های خاصی مانند ایمیل یا ترافیک وب تمرکز داشتند.
با گسترش سریع داده های دیجیتال، محاسبات ابری و کار از راه دور، DLP به طور قابل توجهی تکامل یافته است. راه‌حل‌های مدرن DLP یکپارچه و جامع هستند و از طیف گسترده‌ای از انواع داده‌ها و کانال‌ها محافظت می‌کنند.
آشنایی با پیشگیری از از دست دادن داده ها
استراتژی های پیشگیری از از دست دادن داده ها برای محافظت از داده های حساس بر اساس سیاست های تعریف شده توسط سازمان طراحی شده اند. این خط‌مشی‌ها دیکته می‌کنند که چگونه داده‌ها باید مدیریت شوند، چه کسی به آن دسترسی دارد و چه تدابیر امنیتی برای محافظت از آنها لازم است.
سیستم های DLP را می توان به سه دسته اصلی تقسیم کرد:
-
راه حل های DLP شبکه: این داده ها در حال حرکت را کنترل می کنند و از خروج داده های حساس از شبکه جلوگیری می کنند.
-
راه حل های ذخیره سازی DLP: اینها از داده ها در حالت استراحت در ذخیره سازی داده ها، پایگاه های داده و سرورهای فایل، چه در محل یا در فضای ابری محافظت می کنند.
-
راه حل های Endpoint DLP: اینها از داده های مورد استفاده در نقاط پایانی شرکت مانند رایانه ها، دستگاه های تلفن همراه و دستگاه های ذخیره سازی قابل حمل محافظت می کنند.
عملکرد و عملکرد پیشگیری از از دست دادن داده ها
عملکرد اصلی راه‌حل‌های DLP در توانایی آنها برای شناسایی، نظارت و محافظت از داده‌های در حال استفاده (اقدامات نقطه پایانی)، داده‌های در حال حرکت (ترافیک شبکه) و داده‌ها در حالت استراحت (ذخیره‌سازی داده) از طریق تحلیل محتوای عمیق است. آنها این کار را توسط:
-
شناسایی داده ها: سیستم های DLP ابتدا باید بدانند از چه چیزی محافظت کنند. آنها داده های حساس را بر اساس عوامل مختلفی مانند محتوا (شماره کارت اعتباری، سوابق سلامت)، زمینه (داده های مربوط به پروژه های خاص) و کاربر (داده های متعلق به کارمندان یا بخش های خاص) شناسایی می کنند.
-
طبقه بندی داده ها: سپس داده های شناسایی شده بر اساس سطح حساسیت آن طبقه بندی می شوند. کلاس های مختلف داده سطوح مختلف حفاظتی خواهند داشت.
-
ایجاد و اجرای سیاست: بر اساس کلاس های داده، سیستم DLP سیاست هایی را برای دسترسی، ذخیره سازی و انتقال داده ها ایجاد و اجرا می کند.
-
پاسخ حادثه: هنگامی که نقض خط‌مشی رخ می‌دهد، سیستم DLP می‌تواند به مدیران هشدار دهد، رویداد را ثبت کند، شواهدی ارائه کند و حتی فعالیت‌ها یا داده‌های قرنطینه را مسدود کند.
ویژگی های کلیدی پیشگیری از از دست دادن داده ها
راه حل های پیشگیری از از دست دادن داده ها معمولاً دارای ویژگی های کلیدی زیر هستند:
-
کشف داده ها: امکان اسکن و شناسایی داده های حساس در مکان های مختلف.
-
طبقه بندی داده ها: طبقه بندی خودکار داده ها بر اساس معیارهای از پیش تعریف شده.
-
مدیریت خط مشی: رابط های کاربر پسند برای ایجاد و مدیریت سیاست های حفاظت از داده ها.
-
مدیریت حوادث: مکانیسم های قوی برای شناسایی، گزارش، و کاهش تخلفات خط مشی.
-
نظارت بر فعالیت کاربر: قابلیت های ردیابی رفتار کاربر برای شناسایی فعالیت های مخاطره آمیز یا ناسازگار.
-
ادغام: قابلیت ادغام با سایر سیستم های امنیتی و IT برای دید و کنترل بیشتر.
انواع راه حل های پیشگیری از از دست دادن داده ها
| تایپ کنید | شرح |
|---|---|
| شبکه DLP | داده ها را در حال انتقال از طریق شبکه نظارت و محافظت می کند |
| ذخیره سازی DLP | از داده ها در حالت استراحت در ذخیره سازی، پایگاه های داده و سرورهای فایل محافظت می کند |
| نقطه پایانی DLP | از داده های مورد استفاده در نقاط پایانی مانند رایانه ها و دستگاه های تلفن همراه محافظت می کند |
استفاده از پیشگیری از از دست دادن داده ها: چالش ها و راه حل ها
اجرای DLP به دلیل عواملی مانند پیچیدگی محیط های داده، نیاز به تعادل بین امنیت و بهره وری کاربر و مدیریت مداوم سیاست های DLP می تواند چالش برانگیز باشد.
با این حال، این چالش ها را می توان با یک رویکرد برنامه ریزی شده، مشارکت مناسب ذینفعان، بررسی منظم خط مشی ها و آموزش کاربران برطرف کرد. همچنین، راه‌حل‌های پیشرفته DLP اکنون ویژگی‌هایی مانند یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل رفتار کاربر را برای بهبود دقت، کاهش مثبت‌های کاذب و تسهیل مدیریت DLP ارائه می‌کنند.
مقایسه پیشگیری از دست دادن داده با اصطلاحات مشابه
| مدت، اصطلاح | شرح |
|---|---|
| پیشگیری از از دست دادن داده (DLP) | با طبقه بندی داده ها و جلوگیری از دسترسی و انتقال غیرمجاز از داده ها محافظت می کند |
| حفاظت از داده ها | یک اصطلاح گسترده‌تر که تمام استراتژی‌ها و اقدامات برای حفاظت از داده‌ها، از جمله DLP، رمزگذاری، پشتیبان‌گیری و موارد دیگر را پوشش می‌دهد. |
| مدیریت حقوق اطلاعات (IRM) | از اطلاعات با مدیریت حقوق و مجوزهای دسترسی و استفاده از داده ها محافظت می کند |
آینده پیشگیری از از دست دادن داده ها
آینده DLP احتمالاً با پیشرفت‌هایی در یادگیری ماشین و هوش مصنوعی هدایت می‌شود که امکان شناسایی و طبقه‌بندی دقیق‌تر داده‌های حساس، اجرای سیاست‌های پیشگیرانه‌تر و تشخیص بهتر ناهنجاری‌ها را فراهم می‌کند.
علاوه بر این، با پذیرش بیشتر کسب‌وکارها از محیط‌های ابری و ترکیبی، راه‌حل‌های DLP باید برای ارائه حفاظت یکپارچه در مخازن داده‌های داخلی و ابری تکامل یابند.
جلوگیری از از دست دادن داده ها و سرورهای پروکسی
سرورهای پروکسی می توانند بخش مهمی از استراتژی DLP باشند. آنها می توانند ترافیک وب را نظارت و کنترل کنند، به جلوگیری از انتقال داده های غیرمجاز کمک می کنند و یک لایه امنیتی اضافی را فراهم می کنند.
علاوه بر این، برخی از سرورهای پروکسی می‌توانند ترافیک SSL را رمزگشایی کنند و به راه‌حل‌های DLP اجازه می‌دهند داده‌های رمزگذاری‌شده را بازرسی کنند و حفاظت از داده‌ها را بیشتر افزایش دهند.
