Enterprise Data Loss Prevention (DLP)
Entreprise Prévention des pertes de données (DLP) désigne un ensemble d'outils, de politiques et de stratégies conçus pour empêcher l'accès non autorisé, le partage ou la fuite de données sensibles au sein d'une organisation. Il aide les entreprises à protéger les informations confidentielles contre les violations de données accidentelles ou malveillantes en surveillant, en détectant et en contrôlant les mouvements de données dans les différents environnements poste, réseau et cloud.
Qu’est-ce que la prévention des pertes de données ?
Le DLP est un logiciel qui identifie, classe et permet aux équipes de sécurité de mettre en place des politiques d'utilisation des données sensibles. De la même manière qu'un pare-feu peut filtrer les demandes qui parviennent à un serveur, les solutions DLP modernes peuvent évaluer le calibre de l'appareil ou de l'utilisateur qui demande l'accès aux données.
Les politiques spécifiques qui définissent quels utilisateurs peuvent accéder à quelles données sont flexibles. Elles peuvent être choisies par l'organisation ou alignées sur les réglementations en matière de protection des données, comme par exemple :
- RGPD
- PCI DSS
- HIPAA
Dès qu'une violation de la politique est détectée, le système alerte les équipes de sécurité, bloque l'activité et peut même mettre en œuvre des mesures de protection juste à temps telles que le chiffrement.
La recherche de données DLP permet aux entreprises d'identifier les informations sensibles dans leurs différents états.
Données activement utilisées
Lorsque des données sont activement utilisées par des applications ou des utilisateurs, les outils DLP sont en mesure de les identifier comme telles et d'appliquer des capacités de surveillance autour de leur utilisation en temps réel. Au fur et à mesure que les données se déplacent sur le réseau de l'entreprise, la DLP analyse ces transmissions pour détecter les anomalies ou les tentatives non autorisées de transfert d'informations sensibles.
Données au repos
Pour les données au repos, les outils DLP identifient les bases de données et les dépôts de fichiers en question, et mettent en œuvre des contrôles de type périmétrique et une surveillance continue.
Ils évaluent également la vulnérabilité des environnements de stockage, en atténuant les risques avant que les attaquants ne puissent les exploiter.
L'importance de la DLP d'entreprise
Le coût moyen des violations s'élève désormais à 4,88 millions de dollars. Les informations personnelles identifiables (IPI), telles que les numéros d'identification fiscale, les adresses électroniques et les adresses personnelles, constituent une cible privilégiée pour les cybercriminels, puisque près de la moitié des violations concernent des IPI de clients. Les documents relatifs à la propriété intellectuelle sont tout aussi vulnérables, puisqu'ils représentent 43% des violations.
L'une des raisons du succès des cybercriminels est que la protection des données est plus difficile que jamais.
Son utilisation généralisée signifie qu'il est stocké dans des formats, des lieux et des parties prenantes très différents. En outre, les différents types de données nécessitent un traitement distinct en fonction des niveaux de sensibilité et de la conformité aux réglementations en matière de protection de la vie privée, ce qui montre l'importance de stratégies telles que la DLP.
Les types les plus courants de solutions DLP
Étant donné que la Prévention des pertes de données repose sur un programme qui analyse les accès illicites, vous serez peut-être surpris d'apprendre qu'il existe plusieurs façons d'y parvenir.
DLP en réseau
Cette forme de protection est fortement basée sur le périmètre : l'une des configurations les plus traditionnelles est déployée sur le réseau passerelle. Lorsque des demandes arrivent sur le réseau, les données qui sont envoyées en réponse sont contrôlées en permanence
DLP par poste
Installé sur des appareils individuels tels que des ordinateurs portables ou de bureau, le poste DLP se concentre sur les données en cours d'utilisation.
Il contrôle les actions telles que la copie de fichiers sur des disques externes, l'impression de documents sensibles ou le téléchargement de données vers des services en nuage non approuvés, empêchant ainsi l'exfiltration de données au niveau de l'appareil.
cloud DLP
Avec l'adoption croissante d'applications et de services en nuage, les solutions DLP en nuage protègent les données stockées et traitées dans les environnements en nuage. Ils surveillent les données sur les plateformes de stockage et les applications en nuage, garantissant la conformité avec les politiques de sécurité et offrant une visibilité sur les services en nuage non autorisés.
Discovery DLP
Plutôt que de laisser le processus d'identification des données jusqu'à la dernière seconde, la DLP de découverte offre une approche plus douce, en parcourant les différentes bases de données et référentiels qu'une entreprise utilise pour stocker ses données. Il classe ensuite les différents types de données qu'il trouve, en fonction de leur sensibilité.
Cela permet aux équipes de déterminer où les données sont stockées et d'appliquer leurs mesures de sécurité autour de ces dépôts.
5 bonnes pratiques pour la réussite de la DLP d'entreprise
Une fois configurée, la DLP permet de garder un œil sur la localisation des données de votre entreprise et sur les personnes qui y accèdent.
Cependant, ces données ne restent pas statiques - tout comme les bases de données qu'elles protègent, votre DLP doit adhérer à certaines bonnes pratiques de base.
#1 : Activez l'inspection du contenu par couches
L'inspection du contenu est l'un des principaux moyens utilisés par les outils DLP pour détecter les informations sensibles. En activant cette fonction, votre outil DLP est en mesure de parcourir vos bases de données et d'étiqueter les types de données.
Les outils les plus anciens reposent sur une sélection manuelle des balises, mais les plus récents offrent une détection automatisée des IP et des IIP.
#2 : Choisissez l'analyse contextuelle
Seule la moitié du processus de protection des données doit se concentrer sur les données elles-mêmes. L'autre moitié devrait tenir compte de la personne qui le demande. L'analyse contextuelle porte sur les facteurs plus larges des transferts de données, tels que le rôle de l'utilisateur au sein de l'organisation et l'heure locale à laquelle il demande le transfert.
Grâce à cette visibilité, votre outil DLP peut vous permettre de mettre en place des politiques concernant les personnes autorisées à accéder aux données et le moment où elles peuvent le faire.
#3 : S'appuyer sur le contexte grâce à l'analyse du comportement de l'utilisateur
L'analyse contextuelle ne porte que sur l'environnement immédiat d'une demande d'accès aux données ; l'analyse du comportement de l'utilisateur porte sur l'historique des accès aux données de l'utilisateur et établit un profil de comportement normal.
Cela permet à un outil DLP d'identifier les changements soudains dans les comportements d'accès aux données, ce qui est l'un des premiers et derniers signes de compromission d'un compte juste avant une atteinte à la protection des données. Par exemple, si un compte de vente commence soudainement à demander des quantités massives de données sur les clients, un moteur d'analyse comportementale peut détecter qu'il s'agit d'une situation très suspecte.
(Même si elle est effectuée par un compte disposant des autorisations d'accès correctes).
#4 : Concevoir des politiques de contenu en fonction des risques
Les politiques de contenu sont les mécanismes de base par lesquels votre organisation peut mettre en œuvre les contrôles pour chaque type de données. La conception de ces politiques de contenu doit commencer par une déclaration d'intention.
Par exemple, pour une entreprise basée aux États-Unis qui souhaite :
- Identifier les documents contenant de la propriété intellectuelle
- Empêcher qu'ils soient partagés avec un outil d'IA public
Cette approche doit être appliquée à tous les types de données manipulées par votre organisation.
Ne vous inquiétez pas si vous ne le savez pas encore - les étapes précédentes de découverte des données devraient vous permettre d'identifier tous ces éléments. En plus de limiter les applications qui peuvent accéder aux données sensibles ou les partager, veillez à mettre en œuvre des politiques qui restreignent l'accès à des groupes de travail spécifiques.
Par exemple, un nouveau stagiaire en vente ne devrait pas avoir besoin d'accéder aux bases de données du département d'ingénierie. Plus les données présentent un risque élevé, plus les politiques de DLP doivent être spécifiques à l'utilisateur visé.
#5 : Appliquer ces politiques
Enfin, il ne sert à rien d'avoir des politiques si elles ne sont pas appliquées. La première ligne de défense de votre outil DLP doit être un contrôle d'accès strict. C'est pourquoi ils devraient s'intégrer à votre fournisseur d'identité, car cela offre une plus grande variété d'options pour vérifier l'intégrité de l'utilisateur. En fonction du niveau de risque des données, par exemple, l'intégrité de l'utilisateur peut être vérifiée au moyen d'une authentification multifacteurs.
D'autres options d'application de la politique devraient inclure le chiffrement juste à temps, qui peut empêcher une base de données d'être divulguée et partagée si un utilisateur ou une API à haut risque y accède. Ainsi, il reste inutilisable même s'il est retiré de l'entreprise.
La mise en œuvre d'une stratégie DLP implique la sélection de solutions DLP adaptées aux besoins spécifiques d'une organisation, en tenant compte de facteurs tels que
- Exigences réglementaires
- Modèles de flux de données
- Risk tolerance
En combinant différents types de solutions DLP et en employant plusieurs stratégies de protection, les entreprises peuvent protéger efficacement leurs informations sensibles contre un large éventail de menaces.
Fonctionnement de l'outillage DLP avancé
La DLP avancée reprend les composants de base de la DLP, tels que la découverte et la protection des données, et cherche à résoudre un certain nombre de problèmes liés aux anciennes solutions.
Par exemple, certaines organisations étaient confrontées à une évolution rapide non seulement des données collectées, mais aussi du type et du nombre d'employés qui devaient y avoir accès. Cela s'applique en gros à toute startup à croissance rapide ou à toute organisation qui pivote.
Le DLP avancé met l'accent sur l'automatisation. Pour ce faire, le processus d'analyse du comportement de l'utilisateur est étendu à tous les flux de données sortants. Ces données sont ensuite utilisées pour créer automatiquement des politiques de base spécifiques à l'entreprise. Les organisations peuvent alors examiner et valider ces politiques avant qu'elles ne soient appliquées par le système.
Cela permet à une entreprise de rester beaucoup plus souple, en particulier lorsqu'elle gère un grand nombre de données.
Les contrôles sont généralement plus poussés, permettant de contrôler les transferts de données vers les médias sociaux, le webmail et les services de partage de fichiers, quel que soit le navigateur web utilisé. L'inspection du contenu peut également s'appliquer aux messages instantanés sortants et aux images sur des appareils distants ou hors ligne.
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