Pencegahan Kehilangan Data (DLP) merujuk kepada satu set alat dan proses yang direka untuk mencegah pelanggaran data, penyusupan data dan pemusnahan data sensitif yang tidak diingini. Ia merupakan asas strategi keselamatan data untuk organisasi di seluruh dunia, yang membolehkan pengenalpastian, pemantauan dan perlindungan maklumat sensitif merentas persekitaran digital.
Punca Sejarah Pencegahan Kehilangan Data (DLP)
Sejarah DLP terikat secara intrinsik dengan kemunculan penyimpanan dan penghantaran data digital. Pada hari-hari awal pengkomputeran, data sering disimpan dalam format fizikal, seperti pita atau kad tebuk. Pencegahan kehilangan data adalah perkara mudah keselamatan fizikal.
Dengan evolusi teknologi, peralihan kepada medium storan digital dan kebangkitan internet, risiko kehilangan data, kecurian dan kebocoran meningkat. Penyelesaian DLP pertama telah diperkenalkan pada akhir 1990-an dan awal 2000-an sebagai alat perisian untuk memantau dan menghalang pemindahan data tanpa kebenaran. Istilah "Pencegahan Kehilangan Data" dicipta oleh Gartner, firma penyelidikan dan penasihat yang terkenal, sekitar tahun 2006.
Memperluas Topik: Pencegahan Kehilangan Data (DLP)
Penyelesaian DLP biasanya memantau dan mengurus data dalam tiga keadaan: dalam keadaan rehat (data yang disimpan), dalam gerakan (data yang dihantar) dan sedang digunakan (data sedang diproses). Ia digunakan untuk melindungi data dalam perkhidmatan awan, pusat data, titik akhir rangkaian atau semasa dalam transit dalam rangkaian.
Perlindungan data dicapai dengan menggunakan dasar untuk pengendalian dan penyimpanan data, mengesan kemungkinan pelanggaran atau exfiltration, dan mencegahnya dengan memberitahu pentadbir dan menguatkuasakan tindakan perlindungan seperti penyulitan data, amaran, kuarantin dan juga menyekat tindakan pengguna.
Kerja Dalaman Pencegahan Kehilangan Data (DLP)
Penyelesaian DLP berfungsi berdasarkan prinsip pemeriksaan kandungan dan analisis kontekstual data. Mereka menggunakan beberapa teknologi seperti:
- Cap jari data: Digunakan untuk mengenali data berstruktur, seperti nombor kad kredit atau nombor keselamatan sosial.
- Cap jari pangkalan data: Untuk mengenali data tidak berstruktur yang ditarik dari pangkalan data.
- Kaedah statistik: Untuk mengenali data agregat.
- Padanan kata kunci dan analisis leksikal: Untuk pengesanan berasaskan kandungan dan pengecaman konteks.
Setelah mengesan kemungkinan pelanggaran, sistem boleh mengambil tindakan berdasarkan dasar yang dipratentukan, bermula daripada memberi amaran kepada pentadbir sistem kepada menyekat penghantaran data atau menyulitkan data.
Ciri Utama Pencegahan Kehilangan Data (DLP)
Ciri utama DLP termasuk:
- Definisi dasar: Untuk mewujudkan peraturan untuk mengendalikan dan menyimpan data sensitif.
- Pengenalpastian dan pengelasan data: Untuk membezakan antara data sensitif dan tidak sensitif.
- Pengurusan berpusat: Untuk mengawal dasar dan usaha pemulihan.
- Pengurusan insiden dan aliran kerja: Untuk mengurus dan menyelesaikan kemungkinan insiden kebocoran data.
- Analisis forensik: Untuk menganalisis dan melaporkan insiden untuk usaha pencegahan masa depan.
Jenis Pencegahan Kehilangan Data (DLP)
Terdapat tiga jenis utama DLP:
-
DLP rangkaian: Memantau data dalam pergerakan, memeriksa trafik rangkaian untuk mengelakkan kebocoran data sensitif.
-
DLP storan: Memantau dan melindungi data dalam keadaan rehat, seperti pada pelayan, pangkalan data atau peranti storan lain.
-
DLP titik akhir: Memantau dan mengawal data pada peranti pengguna, termasuk desktop, komputer riba dan peranti mudah alih.
Menggunakan Pencegahan Kehilangan Data (DLP): Cabaran dan Penyelesaian
Walaupun DLP adalah penting untuk perlindungan data, ia juga memberikan beberapa cabaran seperti positif palsu, penggunaan yang rumit dan keperluan untuk mengemas kini dasar yang berterusan. Isu ini boleh dikurangkan dengan melabur dalam penyelesaian DLP intuitif dengan keupayaan AI, latihan kakitangan yang komprehensif dan kemas kini dasar yang kerap.
Ciri Perbandingan DLP dan Penyelesaian Serupa
| Ciri | DLP | Tembok api | IDS/IPS |
|---|---|---|---|
| Perlindungan Data | ya | Tidak | Tidak |
| Pengelasan data | ya | Tidak | Tidak |
| Sedar kandungan | ya | Tidak | Tidak |
| Pemeriksaan trafik rangkaian | ya | ya | ya |
Perspektif dan Teknologi Masa Depan untuk DLP
Kecerdasan buatan dan teknologi pembelajaran mesin semakin digabungkan ke dalam penyelesaian DLP untuk mengurangkan positif palsu dan meningkatkan keberkesanan klasifikasi data dan penguatkuasaan dasar. Kami juga melihat langkah ke arah menyepadukan keupayaan DLP ke dalam platform keselamatan siber yang lebih luas untuk menyediakan penyelesaian keselamatan data yang lebih mantap dan holistik.
Pelayan Proksi dan Pencegahan Kehilangan Data (DLP)
Pelayan proksi boleh memainkan peranan penting dalam strategi DLP dengan berfungsi sebagai perantara untuk permintaan daripada pelanggan yang mencari sumber daripada pelayan lain. Mereka menyediakan lapisan perlindungan tambahan dengan menutup alamat IP dan maklumat pengenalpastian lain, menjadikannya lebih sukar bagi bakal penyerang untuk menyasarkan peranti tertentu. Selain itu, mereka juga boleh mendayakan penapisan trafik, menguatkuasakan kandungan dan dasar akses yang menyokong usaha DLP.
Pautan Berkaitan
- Glosari IT Gartner – Pencegahan Kehilangan Data (DLP)
- Panduan Institut Piawaian dan Teknologi Kebangsaan (NIST) untuk Melindungi Kerahsiaan Maklumat Pengenalan Peribadi (PII)
- Bilik Bacaan Institut SANS: DLP
- Memahami DLP dan Peranannya dalam Keselamatan Siber
- Cara Proksi Berfungsi dalam Perlindungan Data
