Prevención de pérdida de datos (DLP)

¿Qué es la prevención de pérdida de datos?

La Prevención de Pérdida de Datos (DLP) se refiere a los procesos, tecnologías y políticas mediante los cuales una organización detecta y previene la exfiltración, fuga y destrucción de datos sensibles. La DLP se basa en la visibilidad del uso y el flujo de datos en todo el ecosistema de una organización, incluida su cadena de suministro. 

Una nota importante es que DLP se utiliza a menudo indistintamente para referirse tanto a la Prevención de Pérdida de Datos como a la Prevención de Fuga de Datos. Aunque existen algunas diferencias notables, la mayoría de las soluciones de DLP abarcan ambos casos de uso. 

Política de prevención de pérdida de datos

Una política de DLP es precisamente lo que parece: define el alcance y la naturaleza de su estrategia de DLP, incluyendo:

  • Qué datos hay que proteger y por qué
  • Los riesgos a los que se enfrentan los datos
  • Medidas de cumplimiento de la normativa, si procede
  • Las herramientas que utilizará para proteger esos datos
  • Políticas y procesos
  • Funciones y responsabilidades
  • Planificación de la respuesta a incidentes

Mejores prácticas de la política de prevención de pérdida de datos

Desarrollar una política de DLP eficaz:

Conseguir el apoyo de la dirección: Al igual que con cualquier iniciativa, el primer paso, y posiblemente el más importante, es conseguir el apoyo de la dirección de la organización. Cada jefe de departamento debe tener voz y voto en la definición de la estrategia de DLP y en cómo se aplica a sus datos. 

Evalúe todo: esto incluye su infraestructura, recursos internos, inventario de hardware, almacenes de datos y más. Una buena higiene de los datos es crucial, así que elimine los silos de datos.

Identificar y priorizar: Determine los diferentes tipos y clasificaciones de datos presentes en su organización. Asigne un valor prioritario a cada uno de ellos en función de su criticidad y del daño que causarían en caso de pérdida o robo.

Establezca un marco de clasificación: Esto permitirá a su solución de DLP orquestar y clasificar los datos de su organización con precisión.  

Definir y documentar: Defina inmediatamente sus políticas y procesos, y asegúrese de que la documentación sea accesible y comprensible para todos los que la necesiten. Asegúrate de establecer lo siguiente:

  • Marco de evaluación de proveedores de DLP
  • Una política de uso aceptable para los empleados
  • Las normas y requisitos específicos que rigen el flujo de datos
  • Métricas de éxito
  • Controles de uso de datos
  • Material de formación para empleados

Implemente la tecnología de DLP: Una vez que haya elegido y desplegado su solución de DLP, intégrela con sus herramientas de ciberseguridad. La DLP y la ciberseguridad van de la mano, y ambas son cruciales para la continuidad de la empresa. En cuanto a su tecnología de DLP, asegúrese de tener cubiertos los siguientes casos de uso: 

  • Copias de seguridad
  • Controles de acceso y uso
  • Registros de auditoría
  • Almacenamiento seguro
  • Orquestación de datos
  • Supervisión

Mantenga un diálogo continuo. Proporcione a los empleados formación y orientación periódicas sobre sus políticas y soluciones de DLP. Asegúrese de que todo lo que implante no interrumpa ni obstaculice los flujos de trabajo.

Soluciones de prevención de pérdida de datos

Las soluciones de DLP permiten a los administradores, responsables de cumplimiento y otras partes interesadas clave supervisar y controlar el flujo de datos dentro de su organización. Se utilizan sobre todo para proteger frente a amenazas internas y garantizar el cumplimiento de la normativa.

Funciones de la solución de prevención de pérdida de datos

Entre las características de una solución DLP se incluyen las siguientes: 

  • Exploración y análisis del tráfico en toda la red para proteger los datos en movimiento
  • Exploración y análisis del tráfico en la nube
  • Control de la transferencia de datos entre usuarios, grupos y sistemas
  • Informar a los usuarios cuando se bloquea una transferencia de datos. 
  • Aplicación de políticas de control de acceso, conservación de datos y cifrado
  • Identificación y orquestación automática de datos
  • Identificación y señalización o prevención de transferencias de datos potencialmente sospechosas
  • Detección y análisis de correos electrónicos entrantes y salientes
  • Búsqueda y descubrimiento de nuevos datos en la red 
  • Establecimiento de normas automatizadas para el uso de datos

Ventajas de la prevención de la pérdida de datos

La ventaja más importante de la DLP es que obliga a su organización a adoptar una buena higiene de los datos. Le obliga a hacer inventario de los datos que posee su organización y en qué parte de la red están almacenados. Una vez hecho el inventario, la DLP también garantiza que se sigan las mejores prácticas de higiene de datos.

Más ventajas de DLP

  • Protección adicional para sus datos más sensibles
  • Visibilidad completa de cómo utilizan y comparten los datos sus empleados.
  • Prevención más eficaz de las amenazas internas
  • Protección más eficaz de la propiedad intelectual

Cómo funciona la prevención de pérdida de datos

Normalmente, la DLP combina la coincidencia contextual de contenidos y la coincidencia exacta de cadenas para identificar y filtrar amenazas potenciales. Por lo general, una solución de DLP requiere que una organización establezca y programe su conjunto de reglas con bastante antelación. Las soluciones de DLP más avanzadas aumentan este funcionalismo con inteligencia artificial y aprendizaje automático. 

Una solución de DLP puede detectar infracciones de las políticas mediante alguna o todas las técnicas siguientes: 

  • Coincidencia de expresiones basada en reglas: la herramienta DLP busca cualquier contenido que se ajuste a reglas o criterios específicos predefinidos.
  • Coincidencia exacta de datos: aprovecha una base de datos para buscar coincidencias exactas con archivos o datos estructurados.
  • Análisis de sumas de comprobación: Examina los hashes de los archivos para determinar la presencia de contenido duplicado o modificado. 
  • Coincidencia parcial: analiza los archivos para buscar coincidencias con cadenas de datos o secciones específicas.
  • Correspondencia léxica: combina diccionarios y reglas predefinidas para analizar datos no estructurados en busca de información sensible.
  • Análisis avanzado: Utiliza el aprendizaje automático o técnicas analíticas como el análisis bayesiano para detectar infracciones de las políticas en escenarios en los que otros métodos han fallado. 
  • Categorías de datos: Clasifica y controla los datos en función de reglas o categorías predefinidas, como la información sanitaria protegida (PHI) o los números de tarjetas de crédito. 

La prevención de la pérdida de datos y la prevención de la fuga de datos suelen considerarse intercambiables. En muchos casos, lo son: cualquier solución diseñada para evitar la fuga de datos también suele detener la pérdida de datos. Dicho esto, existen algunas pequeñas diferencias entre ambas. 

En situaciones de pérdida de datos, los datos en cuestión han quedado completamente inaccesibles. Esto puede deberse a un fallo del hardware, malware/ransomware, un desastre natural o un acto intencionado de sabotaje. La protección contra la pérdida de datos suele requerir una combinación de planificación de la continuidad del negocio y ciberseguridad.  

Por otro lado, la fuga de datos se refiere a la transmisión no autorizada de datos fuera de una organización. Esto puede ser intencionado (un actor de amenazas que exfiltra la propiedad intelectual de una empresa) o no intencionado (un empleado que reenvía un archivo adjunto sensible al correo electrónico equivocado). La prevención de la fuga de datos suele ser más compleja que la prevención de la pérdida de datos, ya que requiere una comprensión profunda de los flujos de datos y controles sobre el intercambio de datos. 

CylanceAVERT™ protege a las organizaciones de pérdidas monetarias y de reputación al evitar la exfiltración no autorizada y la recopilación de información confidencial mediante el descubrimiento, el inventario y la categorización. Esta solución de protección de datos también ayuda a remediar los incidentes de seguridad y a garantizar el cumplimiento normativo.