Enterprise Data Loss Prevention (DLP)
La Prevención de pérdida de datos empresarial (DLP) se refiere a un conjunto de herramientas, políticas y estrategias diseñadas para prevenir accesos, compartición o filtraciones no autorizadas de datos sensibles dentro de una organización. Ayuda a las compañías a proteger la información confidencial tanto de brechas de datos accidentales como maliciosas mediante la monitorización, detección y control del movimiento de datos a través de diversos entornos terminales, rojos y nubios.
¿Qué es la prevención de pérdida de datos?
DLP es cualquier software que identifica, clasifica y permite a los equipos de seguridad establecer políticas de uso alrededor de datos sensibles. De forma similar a cómo un firewall puede filtrar las solicitudes que llegan a un servidor, las soluciones DLP modernas pueden evaluar la calidad del dispositivo o usuario que aplicar acceso a los datos.
Las políticas específicas que definen a qué usuarios pueden acceder a qué datos son flexibles. Pueden ser elegidos por la organización o alineados con las normativas de protección de datos, tales como:
- GDPR
- PCI DSS
- HIPĀA
Siempre que se detecta una violación de política, el sistema alerta a los equipos de seguridad, bloquea la actividad e incluso puede implementar salvaguardas just-in-time como el cifrado.
El descubrimiento de datos DLP permite a las compañías identificar información sensible en sus distintos estados.
Datos de uso activo
Cuando los datos están en uso activo por aplicaciones o usuarios, las herramientas DLP pueden identificarlos como tales y aplicar capacidades de monitorización en torno a su uso en tiempo real. A medida que los datos se mueven por la red corporativa, DLP analiza estas transmisiones para detectar anomalías o intentos no autorizados de transferir información sensible.
Datos en reposo
Para los datos en reposo, las herramientas DLP identifican las bases de datos y repositorios de archivos en cuestión, e implementan controles perimetrales y monitorización continua.
También evalúan los entornos de almacenamiento para detectar vulnerabilidades, mitigando riesgos antes de que los atacantes puedan explotarlos.
La importancia del DLP empresarial
Los costos medios de la brecha subieron ahora a 4,88 millones de dólares. La información personal identificable (PII), como identificaciones fiscales, emails y direcciones residenciales, es un objetivo principal para los ciberdelincuentes, ya que casi la mitad de todas las brechas involucran a la información personal personal de los clientes. Los registros de propiedad intelectual (PI) son igualmente vulnerables, representando el 43% de las brechas.
Una de las razones del éxito de los ciberdelincuentes es que proteger los datos es más difícil que nunca.
Su uso generalizado significa que se almacena en formatos, ubicaciones y partes interesadas muy diferentes. Además, diferentes tipos de datos requieren un manejo distinto según los niveles de sensibilidad y el cumplimiento de las normativas de privacidad, lo que pone de manifiesto la importancia de estrategias como DLP.
Los tipos más comunes de soluciones DLP
Dado que Prevención de pérdida de datos depende de un programa que analiza lo que se accede de forma ilícita, puede que te sorprenda saber que hay más de una forma de lograrlo.
DLP basado en red
Esta forma de protección se basa fuertemente en el perímetro: como una de las configuraciones más tradicionales, se despliega en la puerta de enlace roja. Cuando llegan solicitudes a la red, los datos enviados en respuesta se monitorizan continuamente
DLP basado en terminal
Instalado en dispositivos individuales como portátiles y escritorios, el DLP de terminales se centra en los datos en uso.
Controla acciones como copiar archivos a discos externos, imprimir documentos sensibles o subir datos a servicios en la nube no aprobados, evitando así la exfiltración de datos a nivel de dispositivo
DLP en la nube
Con la creciente adopción de aplicaciones y servicios en la nube, las soluciones DLP en la nube protegen los datos almacenados y procesados en entornos en la nube. Monitorizan los datos a través de las plataformas y aplicaciones de almacenamiento de nubes, cerciorando el cumplimiento de las políticas de seguridad y proporcionando visibilidad sobre servicios nube no autorizados.
DLP de descubrimiento
En lugar de dejar el proceso de identificación de datos para el último segundo, el DLP de descubrimiento ofrece un enfoque más suave, al revisar las diversas bases de datos y repositorios que una compañía emplea para almacenar sus datos. Luego clasifica los distintos tipos de datos que encuentra, según su sensibilidad.
Esto permite a los equipos trazar dónde se almacenan los datos y aplicar sus medidas de seguridad en torno a estos depósitos.
5 mejores prácticas para el éxito en DLP empresarial
Una vez configurado, DLP es muy eficaz para controlar dónde están los datos de tu compañía y quién accede a ellos.
Sin embargo, estos datos no permanecen estáticos: al igual que las bases de datos que protegen, tu DLP debe cumplir con algunas mejores prácticas básicas.
#1: Habilitar la inspección de contenido en capas
La inspección de contenido es una de las formas principales en que las herramientas DLP pueden detectar información sensible en primer lugar. Al habilitar esto, tu herramienta DLP puede explorar tus bases de datos y etiquetar tipos de datos.
Las herramientas más antiguas dependen de la selección manual de etiquetas, pero las más nuevas ofrecen detección automática de PII e IP.
#2: Elegir análisis contextual
Solo la mitad del proceso de protección de datos debería centrar en los datos en sí. La otra mitad debería tener en cuenta quién lo aplicar. El análisis contextual analiza los factores más amplios de las transferencias de datos, como el papel del propio usuario dentro de la organización y la hora local en la que lo aplicar.
Al tener esta visibilidad, tu herramienta DLP puede permitirte establecer políticas sobre quién puede acceder a los datos y cuándo.
#3: Construye sobre el contexto con el análisis del comportamiento del usuario
El análisis contextual solo examina el entorno inmediato de una solicitud de acceso a datos; El análisis del comportamiento del usuario analiza el historial de datos accedidos por el usuario y construye un perfil de comportamiento normal.
Esto permite que una herramienta DLP identifique cambios repentinos en los comportamientos de acceso a datos, que es una de las primeras y últimas señales de compromiso de cuenta inmediatamente antes de una brecha de datos. Por ejemplo, si una cuenta de ventas de repente empieza a aplicar grandes cantidades de datos de clientes, un motor de análisis de comportamiento puede detectar que esto es muy sospechoso.
(Aunque lo realice una cuenta con las licencias de acceso correctos.)
#4: Políticas de Diseño de Contenido según el Riesgo
Las políticas de contenido son los mecanismos centrales a través de los cuales tu organización puede implementar los controles para cada tipo de datos. El diseño de estas políticas de contenido debe comenzar con una declaración de intenciones.
Por ejemplo, para una compañía con sede en Estados Unidos que quiere:
- Identificar documentos que contengan propiedad intelectual
- Evitar que se compartan con una herramienta pública de IA
Este enfoque debe aplicar en todo tipo de datos que maneje su organización.
No te preocupes si aún no lo sabes: los pasos previos de descubrimiento de datos deberían identificar todo esto por ti. Además de limitar qué aplicaciones pueden acceder o compartir datos sensibles, cerciórate de implementar políticas que restrinjan el acceso a grupos de trabajo específicos.
Por ejemplo, un becario de ventas nuevo no debería necesitar acceso a las bases de datos del departamento de ingeniería. Cuanto mayor sea el riesgo de los datos, más específicas deben ser las políticas DLP para el usuario objetivo específico.
#5: Hacer cumplir esas políticas
Por último, no sirve de nada tener políticas a menos que se apliquen. La primera línea de defensa de tu herramienta DLP debería ser un control de acceso estricto. Por eso deberían integrar con tu proveedor de identidad, ya que ofrece una mayor variedad de opciones para comprobar la integridad del usuario. Dependiendo del nivel de riesgo de los datos, por ejemplo, la integridad del usuario puede comprobar mediante autenticación de múltiples factores.
Otras opciones de aplicación de políticas deberían incluir el cifrado justo a tiempo, que puede evitar que una base de datos sea filtrada y compartida si un usuario o API de alto riesgo obtiene acceso. De este modo, permanece inutilizable incluso si se le quita a la compañía.
Implementar una estrategia DLP implica seleccionar soluciones DLP que se alineen con las necesidades específicas de la organización, teniendo en cuenta factores como:
- Requisitos regulatorios
- Patrones de flujo de datos
- Risk tolerance
Al combinar varios tipos de soluciones DLP y emplear múltiples estrategias de protección, las organizaciones pueden proteger eficazmente su información sensible frente a una amplia gama de amenazas.
Cómo funcionan las herramientas DLP avanzadas
Advanced DLP toma los componentes centrales de DLP, como el descubrimiento y la protección de datos, y busca resolver varios puntos de dolor con soluciones más antiguas.
Por ejemplo, un problema que enfrentaban algunas organizaciones era un cambio rápido no solo en los datos que se recogían, sino también en el tipo y número de puestos de empleados que necesitaban acceso a ellos. Esto explica a grandes rasgos cualquier startup u organización que se adapte rápidamente.
Advanced DLP pone un gran énfasis en la automatización. Esto se consigue ampliando el proceso de análisis del comportamiento del usuario para incluir todos los flujos de datos salientes. A su vez, esto se emplea para crear automáticamente políticas básicas y específicas para el negocio. Las organizaciones pueden entonces revisar y validar estas políticas antes de que sean aplicadas por el sistema.
Esto permite que una compañía sea mucho más ágil, especialmente al gestionar una gran cantidad de datos.
Los controles suelen ser también más profundos, permitiendo controlar las transferencias de datos a redes sociales, correo sitio web y servicios de intercambio de archivos, independientemente del navegador sitio web empleado. La inspección de contenido también puede aplicar a mensajes instantáneos e imágenes salientes en dispositivos remotos u offline.
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