Запобігання втраті даних (DLP) відноситься до набору інструментів і процесів, призначених для запобігання витоку даних, викраденню даних і небажаному знищенню конфіденційних даних. Це наріжний камінь стратегій безпеки даних для організацій у всьому світі, що дозволяє ідентифікувати, контролювати та захищати конфіденційну інформацію в цифрових середовищах.
Історичне коріння запобігання втраті даних (DLP)
Історія DLP нерозривно пов’язана з появою зберігання та передачі цифрових даних. На початку розвитку комп’ютерної техніки дані часто зберігалися у фізичних форматах, таких як стрічка або перфокарти. Запобігання втраті даних було простим питанням фізичної безпеки.
З розвитком технологій, переходом до цифрових носіїв інформації та розвитком Інтернету зріс ризик втрати, крадіжки та витоку даних. Перші рішення DLP були представлені наприкінці 1990-х і на початку 2000-х років як програмні інструменти для моніторингу та запобігання несанкціонованим передачам даних. Термін «запобігання втраті даних» був введений Gartner, відомою дослідницькою та консультаційною компанією, приблизно в 2006 році.
Розширення теми: запобігання втраті даних (DLP)
Рішення DLP зазвичай відстежують дані та керують ними в трьох станах: у стані спокою (збережені дані), у русі (передані дані) та у використанні (дані обробляються). Вони розгортаються для захисту даних у хмарних службах, центрах обробки даних, кінцевих точках мережі або під час передачі в мережі.
Захист даних досягається шляхом застосування політик щодо обробки та зберігання даних, виявлення можливих порушень або крадіжок і запобігання їм шляхом сповіщення адміністраторів і застосування захисних дій, таких як шифрування даних, попередження, карантин і навіть блокування дій користувачів.
Внутрішня робота захисту від втрати даних (DLP)
Рішення DLP працюють на принципах перевірки вмісту та контекстного аналізу даних. Вони використовують кілька технологій, таких як:
- Відбитки даних: Використовується для розпізнавання структурованих даних, наприклад номерів кредитних карток або номерів соціального страхування.
- Відбитки бази даних: Для розпізнавання неструктурованих даних, отриманих із баз даних.
- Статистичні методи: Для розпізнавання агрегованих даних.
- Зіставлення ключових слів і лексичний аналіз: Для виявлення на основі вмісту та розпізнавання контексту.
Виявивши потенційне порушення, система може вжити заходів на основі попередньо визначених політик, починаючи від сповіщення системних адміністраторів і закінчуючи блокуванням передачі даних або шифруванням даних.
Основні функції захисту від втрати даних (DLP)
Основні функції DLP включають:
- Визначення політики: Встановити правила обробки та зберігання конфіденційних даних.
- Ідентифікація та класифікація даних: Розрізняти конфіденційні та неконфіденційні дані.
- Централізоване управління: Щоб контролювати політику та зусилля з відновлення.
- Управління інцидентами та робочий процес: Щоб керувати потенційними інцидентами витоку даних і вирішувати їх.
- Судово-медичний аналіз: Аналізувати інциденти та повідомляти про них для запобігання в майбутньому.
Типи захисту від втрати даних (DLP)
Існує три основних типи DLP:
-
Мережа DLP: Відстежує рух даних, перевіряючи мережевий трафік, щоб запобігти витоку конфіденційних даних.
-
Зберігання DLP: Відстежує та захищає дані в стані спокою, наприклад на серверах, базах даних або інших пристроях зберігання.
-
Кінцева точка DLP: Відстежує та контролює дані на пристроях користувачів, включаючи настільні ПК, ноутбуки та мобільні пристрої.
Використання захисту від втрати даних (DLP): проблеми та рішення
Хоча DLP має вирішальне значення для захисту даних, воно також створює кілька проблем, таких як помилкові спрацьовування, складне розгортання та необхідність постійного оновлення політик. Ці проблеми можна пом’якшити, інвестуючи в інтуїтивно зрозумілі рішення DLP із можливостями штучного інтелекту, комплексне навчання персоналу та регулярне оновлення політики.
Порівняльні характеристики DLP і подібних рішень
| Особливість | DLP | Брандмауери | IDS/IPS |
|---|---|---|---|
| Захист даних | Так | Немає | Немає |
| Класифікація даних | Так | Немає | Немає |
| Контент-обізнаний | Так | Немає | Немає |
| Перевірка мережевого трафіку | Так | Так | Так |
Майбутні перспективи та технології для DLP
Технології штучного інтелекту та машинного навчання все частіше впроваджуються в рішення DLP, щоб зменшити кількість помилкових спрацьовувань і підвищити ефективність класифікації даних і застосування політики. Ми також бачимо рух до інтеграції можливостей DLP у ширші платформи кібербезпеки, щоб забезпечити більш надійні та цілісні рішення безпеки даних.
Проксі-сервери та захист від втрати даних (DLP)
Проксі-сервери можуть відігравати важливу роль у стратегіях DLP, слугуючи посередниками для запитів від клієнтів, які шукають ресурси з інших серверів. Вони забезпечують додатковий рівень захисту, маскуючи IP-адресу та іншу ідентифікаційну інформацію, що ускладнює потенційним зловмисникам націлювання на певні пристрої. Крім того, вони також можуть увімкнути фільтрацію трафіку, застосувати політику вмісту та доступу, які підтримують зусилля DLP.
Пов'язані посилання
- ІТ-глосарій Gartner – Запобігання втраті даних (DLP)
- Посібник Національного інституту стандартів і технологій (NIST) із захисту конфіденційності інформації, що дозволяє ідентифікувати особу (PII)
- Читальний зал інституту SANS: DLP
- Розуміння DLP та його ролі в кібербезпеці
- Як проксі працюють у захисті даних
