Предотвращение потери данных (DLP)

Предотвращение потери данных (DLP) — это набор инструментов и процессов, предназначенных для предотвращения утечки данных, кражи данных и нежелательного уничтожения конфиденциальных данных. Это краеугольный камень стратегий безопасности данных для организаций по всему миру, позволяющий идентифицировать, отслеживать и защищать конфиденциальную информацию в цифровых средах.

Исторические корни предотвращения потери данных (DLP)

История DLP неразрывно связана с появлением технологий хранения и передачи цифровых данных. На заре компьютерной эры данные часто хранились в физических форматах, например, на ленте или перфокартах. Предотвращение потери данных было простым вопросом физической безопасности.

С развитием технологий, переходом на цифровые носители данных и развитием Интернета риск потери, кражи и утечки данных увеличился. Первые решения DLP были представлены в конце 1990-х — начале 2000-х годов как программные инструменты для мониторинга и предотвращения несанкционированной передачи данных. Термин «Предотвращение потери данных» был придуман известной исследовательской и консалтинговой фирмой Gartner примерно в 2006 году.

Расширение темы: предотвращение потери данных (DLP)

Решения DLP обычно отслеживают и управляют данными в трех состояниях: в состоянии покоя (хранимые данные), в движении (передаваемые данные) и в использовании (данные обрабатываются). Они развертываются для защиты данных в облачных сервисах, центрах обработки данных, конечных точках сети или во время передачи внутри сети.

Защита данных достигается за счет применения политик обработки и хранения данных, обнаружения потенциальных нарушений или кражи и предотвращения их путем уведомления администраторов и применения защитных мер, таких как шифрование данных, оповещение, карантин и даже блокировка действий пользователей.

Внутренняя работа системы предотвращения потери данных (DLP)

Решения DLP работают на принципах проверки контента и контекстного анализа данных. Они используют несколько технологий, таких как:

1. Снятие отпечатков данных: Используется для распознавания структурированных данных, таких как номера кредитных карт или номера социального страхования.
2. Снятие отпечатков пальцев с базы данных: Распознавать неструктурированные данные, извлеченные из баз данных.
3. Статистические методы: Для распознавания агрегированных данных.
4. Сопоставление ключевых слов и лексический анализ: Для обнаружения на основе контента и распознавания контекста.

При обнаружении потенциального нарушения система может принять меры на основе заранее определенных политик: от оповещения системных администраторов до блокировки передачи данных или шифрования данных.

Ключевые особенности предотвращения потери данных (DLP)

Ключевые особенности DLP включают в себя:

• Определение политики: Установить правила обработки и хранения конфиденциальных данных.
• Идентификация и классификация данных: Различать конфиденциальные и неконфиденциальные данные.
• Централизованное управление: Контролировать политику и усилия по исправлению ситуации.
• Управление инцидентами и рабочий процесс: Для управления и разрешения потенциальных инцидентов утечки данных.
• Судебно-медицинская экспертиза: Анализировать инциденты и сообщать о них для будущих профилактических мер.

Типы предотвращения потери данных (DLP)

Существует три основных типа DLP:

1. Сетевая защита от потери данных: Отслеживает данные в движении, проверяя сетевой трафик, чтобы предотвратить утечку конфиденциальных данных.

2. Защита от потери данных в хранилище: Отслеживает и защищает данные в состоянии покоя, например, на серверах, базах данных или других устройствах хранения.

3. Защита от потери данных на конечной точке: Отслеживает и контролирует данные на пользовательских устройствах, включая настольные компьютеры, ноутбуки и мобильные устройства.

Использование предотвращения потери данных (DLP): проблемы и решения

Хотя DLP имеет решающее значение для защиты данных, он также создает ряд проблем, таких как ложные срабатывания, сложное развертывание и необходимость постоянного обновления политик. Эти проблемы можно решить, инвестируя в интуитивно понятные решения DLP с возможностями искусственного интеллекта, комплексное обучение персонала и регулярные обновления политик.

Сравнительные характеристики DLP и аналогичных решений

Будущие перспективы и технологии DLP

Технологии искусственного интеллекта и машинного обучения все чаще включаются в решения DLP, чтобы уменьшить количество ложных срабатываний и повысить эффективность классификации данных и обеспечения соблюдения политик. Мы также наблюдаем движение к интеграции возможностей DLP в более широкие платформы кибербезопасности для предоставления более надежных и целостных решений по обеспечению безопасности данных.

Прокси-серверы и предотвращение потери данных (DLP)

Прокси-серверы могут играть важную роль в стратегиях DLP, выступая в качестве посредников для запросов от клиентов, ищущих ресурсы с других серверов. Они обеспечивают дополнительный уровень защиты, маскируя IP-адрес и другую идентифицирующую информацию, что затрудняет потенциальным злоумышленникам нацеливание на определенные устройства. Кроме того, они также могут включать фильтрацию трафика, соблюдение политик контента и доступа, поддерживающих усилия DLP.

Ссылки по теме

• Глоссарий Gartner IT – предотвращение потери данных (DLP)
• Руководство Национального института стандартов и технологий (NIST) по защите конфиденциальности информации, позволяющей установить личность (PII)
• Читальный зал Института SANS: DLP
• Понимание DLP и его роли в кибербезопасности
• Как прокси работают в защите данных