Data Loss Prevention (DLP) si riferisce a un insieme di strumenti e processi progettati per prevenire violazioni dei dati, esfiltrazione di dati e distruzione indesiderata di dati sensibili. È la pietra angolare delle strategie di sicurezza dei dati per le organizzazioni di tutto il mondo, consentendo l'identificazione, il monitoraggio e la protezione delle informazioni sensibili negli ambienti digitali.
Le radici storiche della prevenzione della perdita di dati (DLP)
La storia della DLP è intrinsecamente legata all’avvento dell’archiviazione e della trasmissione dei dati digitali. Agli albori dell’informatica, i dati venivano spesso archiviati in formati fisici, come nastri o schede perforate. La prevenzione della perdita di dati era una semplice questione di sicurezza fisica.
Con l’evoluzione della tecnologia, il passaggio ai mezzi di archiviazione digitali e l’avvento di Internet, è aumentato il rischio di perdita, furto e fuga di dati. Le prime soluzioni DLP furono introdotte alla fine degli anni ’90 e all’inizio degli anni 2000 come strumenti software per monitorare e prevenire trasferimenti di dati non autorizzati. Il termine “Prevenzione della perdita di dati” è stato coniato da Gartner, una rinomata società di ricerca e consulenza, intorno al 2006.
Espansione dell'argomento: Prevenzione della perdita di dati (DLP)
Le soluzioni DLP in genere monitorano e gestiscono i dati in tre stati: inattivi (dati archiviati), in movimento (dati trasmessi) e in uso (dati in fase di elaborazione). Vengono distribuiti per proteggere i dati nei servizi cloud, nei data center, negli endpoint di rete o durante il transito all'interno di una rete.
La protezione dei dati si ottiene applicando policy per la gestione e l'archiviazione dei dati, rilevando potenziali violazioni o estrazioni e prevenendole avvisando gli amministratori e applicando azioni protettive come la crittografia dei dati, avvisi, messa in quarantena e persino il blocco delle azioni degli utenti.
Il funzionamento interno della prevenzione della perdita di dati (DLP)
Le soluzioni DLP funzionano secondo i principi dell'ispezione dei contenuti e dell'analisi contestuale dei dati. Utilizzano diverse tecnologie come:
- Impronta digitale dei dati: Utilizzato per riconoscere dati strutturati, come numeri di carte di credito o numeri di previdenza sociale.
- Impronta digitale del database: Riconoscere i dati non strutturati estratti dai database.
- Metodi statistici: Per riconoscere i dati aggregati.
- Corrispondenza delle parole chiave e analisi lessicale: Per il rilevamento basato sul contenuto e il riconoscimento del contesto.
Una volta rilevata una potenziale violazione, il sistema può agire in base a policy predefinite, che vanno dall'avvisare gli amministratori di sistema al blocco della trasmissione dei dati o alla crittografia dei dati.
Funzionalità principali di Prevenzione della perdita di dati (DLP)
Le caratteristiche principali di DLP includono:
- Definizione della politica: Stabilire regole per la gestione e l’archiviazione dei dati sensibili.
- Identificazione e classificazione dei dati: Distinguere tra dati sensibili e non sensibili.
- Gestione centralizzata: Per controllare le politiche e gli sforzi di riparazione.
- Gestione degli incidenti e flusso di lavoro: Per gestire e risolvere potenziali incidenti di perdita di dati.
- Analisi forense: Analizzare e segnalare gli incidenti per futuri sforzi di prevenzione.
Tipi di prevenzione della perdita di dati (DLP)
Esistono tre tipi principali di DLP:
-
DLP di rete: Monitora i dati in movimento, ispezionando il traffico di rete per prevenire perdite di dati sensibili.
-
DLP di archiviazione: Monitora e protegge i dati inattivi, ad esempio su server, database o altri dispositivi di archiviazione.
-
DLP per endpoint: Monitora e controlla i dati sui dispositivi degli utenti, inclusi desktop, laptop e dispositivi mobili.
Utilizzo della prevenzione della perdita di dati (DLP): sfide e soluzioni
Sebbene la DLP sia fondamentale per la protezione dei dati, presenta anche diverse sfide come falsi positivi, implementazione complicata e la necessità di un aggiornamento continuo delle policy. Questi problemi possono essere mitigati investendo in soluzioni DLP intuitive con funzionalità di intelligenza artificiale, formazione completa del personale e aggiornamenti regolari delle policy.
Caratteristiche comparative di DLP e soluzioni simili
| Caratteristica | DLP | Firewall | IDS/IPS |
|---|---|---|---|
| Protezione dati | SÌ | NO | NO |
| Classificazione dei dati | SÌ | NO | NO |
| Consapevole del contenuto | SÌ | NO | NO |
| Ispezione del traffico di rete | SÌ | SÌ | SÌ |
Prospettive e tecnologie future per la DLP
Le tecnologie di intelligenza artificiale e apprendimento automatico vengono sempre più integrate nelle soluzioni DLP per ridurre i falsi positivi e migliorare l’efficacia della classificazione dei dati e dell’applicazione delle policy. Vediamo anche uno spostamento verso l’integrazione delle funzionalità DLP in piattaforme di sicurezza informatica più ampie per fornire soluzioni di sicurezza dei dati più robuste e olistiche.
Server proxy e prevenzione della perdita di dati (DLP)
I server proxy possono svolgere un ruolo essenziale nelle strategie DLP fungendo da intermediari per le richieste dei client che cercano risorse da altri server. Forniscono un ulteriore livello di protezione mascherando l'indirizzo IP e altre informazioni identificative, rendendo più difficile per i potenziali aggressori prendere di mira dispositivi specifici. Inoltre, possono anche abilitare il filtraggio del traffico, applicando contenuti e policy di accesso che supportino le attività DLP.
Link correlati
- Glossario IT Gartner – Prevenzione della perdita di dati (DLP)
- Guida alla protezione della riservatezza delle informazioni di identificazione personale (PII) del National Institute of Standards and Technology (NIST)
- Sala di lettura del SANS Institute: DLP
- Comprendere la DLP e il suo ruolo nella sicurezza informatica
- Come funzionano i proxy nella protezione dei dati
