Enterprise Data Loss Prevention (DLP)
A Prevenção contra Perda de Dados (DLP) empresarial refere-se a um conjunto de ferramentas, políticas e estratégias concebidas para impedir o acesso não autorizado, a partilha ou a fuga de dados sensíveis dentro de uma organização. Ajuda as empresas a proteger informações confidenciais contra violações de dados acidentais e maliciosas, monitorando, detectando e controlando a movimentação de dados em diversos ambientes de endpoint, rede e nuvem.
O que é prevenção contra perda de dados?
DLP é qualquer software que identifica, classifica e permite que as equipes de segurança definam políticas de uso para dados sensíveis. Assim como um firewall filtra as solicitações que chegam a um servidor, as soluções modernas de DLP (Prevenção contra Perda de Dados) podem avaliar a capacidade do dispositivo ou usuário que está solicitando acesso aos dados.
As políticas específicas que definem quais usuários podem acessar quais dados são flexíveis. Podem ser escolhidas pela organização ou estar em conformidade com as normas de proteção de dados, tais como:
- GDPR
- PCI-DSS
- HIPAA
Sempre que uma violação de política é detectada, o sistema alerta as equipes de segurança, bloqueia a atividade e pode até implementar medidas de segurança imediatas, como criptografia.
A descoberta de dados DLP permite que as empresas identifiquem informações confidenciais em seus diversos estados.
Dados usados ativamente
Quando os dados estão sendo usados ativamente pelo aplicativo ou pelos usuários, as ferramentas DLP conseguem identificá-los como tal e aplicar recursos de monitoramento em tempo real ao seu uso. À medida que os dados trafegam pela rede corporativa, o DLP analisa essas transmissões para detectar anomalias ou tentativas não autorizadas de transferência de informações confidenciais.
Dados em repouso
Para dados em repouso, as ferramentas DLP identificam os bancos de dados e repositórios de arquivos em questão e implementam controles de perímetro e monitoramento contínuo.
Eles também avaliam os ambientes de armazenamento em busca de vulnerabilidades, mitigando os riscos antes que os invasores possam explorá-los.
A importância do DLP empresarial
O custo médio das violações de segurança subiu para US$ 4,88 milhões. Informações de identificação pessoal (PII, na sigla em inglês), como números de identificação fiscal, e-mails e endereços residenciais, são um alvo principal para cibercriminosos, sendo que quase metade de todas as violações envolvem PII de clientes. Os registros de propriedade intelectual (PI) são igualmente vulneráveis, representando 43% das violações.
Um dos motivos para o sucesso dos cibercriminosos é o fato de que proteger dados é mais difícil do que nunca.
Seu uso generalizado significa que ele é armazenado em formatos, locais e por partes interessadas muito diferentes. Além disso, diferentes tipos de dados exigem tratamentos distintos com base nos níveis de sensibilidade e na conformidade com as regulamentações de privacidade – o que demonstra a importância de estratégias como a DLP (Prevenção contra Perda de Dados).
Os tipos mais comuns de soluções DLP
Dado que a Prevenção contra perda de dados depende de um programa que analisa o que está sendo acessado ilicitamente, você pode se surpreender ao saber que existe mais de uma maneira de atingi-la.
DLP baseado em rede
Essa forma de proteção é fortemente baseada no perímetro: como uma das configurações mais tradicionais, ela é implantada no gateway rede. À medida que as solicitações chegam à rede, os dados enviados em resposta são monitorados continuamente.
DLP baseado em endpoint
Instalado em dispositivos individuais, como laptops e desktops, o DLP endpoint concentra-se nos dados em uso.
Ele controla ações como copiar arquivos para unidades externas, imprimir documentos confidenciais ou enviar dados para serviços Nuvem não autorizados, evitando assim a exfiltração de dados no nível do dispositivo.
DLP na nuvem
Com a crescente adoção de aplicativos e serviços em nuvem, as soluções Nuvem DLP protegem os dados armazenados e processados em ambientes Nuvem. Eles monitoram dados em todas as plataformas de armazenamento e aplicativos da Nuvem, garantindo a conformidade com as políticas de segurança e fornecendo visibilidade sobre serviços não autorizados da Nuvem.
Discovery DLP
Em vez de deixar o processo de identificação de dados para o último segundo, o DLP de descoberta oferece uma abordagem mais suave, vasculhando os diversos bancos de dados e repositórios que uma empresa utiliza para armazenar seus dados. Em seguida, classifica os vários tipos de dados encontrados de acordo com sua sensibilidade.
Isso permite que as equipes mapeiem onde os dados estão armazenados e apliquem suas medidas de segurança em torno desses depósitos.
5 Melhores Práticas para o Sucesso do DLP Empresarial
Uma vez configurado, o DLP é altamente eficiente em monitorar onde os dados da sua empresa estão localizados e quem está acessando-os.
No entanto, esses dados não permanecem estáticos – assim como os bancos de dados que protege, seu DLP precisa seguir algumas práticas recomendadas básicas.
#1: Ativar a inspeção de conteúdo em camadas
A inspeção de conteúdo é uma das principais maneiras pelas quais as ferramentas DLP conseguem detectar informações confidenciais. Ao ativar essa opção, sua ferramenta DLP poderá vasculhar seus bancos de dados e rotular os tipos de dados.
As ferramentas mais antigas dependem da seleção manual de tags, mas as mais recentes oferecem detecção automatizada de informações pessoais identificáveis (PII) e propriedade intelectual (IP).
#2: Escolha a Análise Contextual
Apenas metade do processo de proteção de dados deve se concentrar nos próprios dados. A outra metade deve levar em consideração quem está solicitando. A análise contextual examina os fatores mais amplos das transferências de dados – como a função do usuário dentro da organização e o horário local em que ele está fazendo a solicitação.
Ao ter essa visibilidade, sua ferramenta DLP permite que você defina políticas sobre quem pode acessar os dados e quando.
#3: Construir com base no contexto por meio da análise do comportamento do usuário
A análise contextual examina apenas o entorno imediato de uma solicitação de acesso a dados; a análise do comportamento do usuário examina o histórico de dados acessados pelo usuário e constrói um perfil de comportamento normal.
Isso permite que uma ferramenta DLP identifique mudanças repentinas nos comportamentos de acesso a dados, que é um dos primeiros e últimos sinais de comprometimento de conta imediatamente antes de uma violação de dados. Por exemplo, se uma conta de vendas repentinamente começar a solicitar grandes quantidades de dados de clientes, um mecanismo de análise comportamental pode detectar que isso é altamente suspeito.
(Mesmo que seja executada por uma conta com as permissões de acesso corretas.)
#4: Elabore políticas de conteúdo de acordo com o risco.
As políticas de conteúdo são os principais mecanismos pelos quais sua organização pode implementar controles para cada tipo de dado. A elaboração dessas políticas de conteúdo deve começar com uma declaração de intenções.
Por exemplo, para uma empresa sediada nos EUA que deseja:
- Identificar documentos que contenham propriedade intelectual.
- Impeça que sejam compartilhadas com uma ferramenta de IA pública.
Essa abordagem precisa ser aplicada a todos os tipos de dados que sua organização manipula.
Não se preocupe se ainda não souber – as etapas anteriores de descoberta de dados devem identificar tudo isso para você. Além de limitar quais aplicativos podem acessar ou compartilhar dados confidenciais, certifique-se de implementar políticas que restrinjam o acesso a grupos de trabalho específicos.
Por exemplo, um novo estagiário de vendas não deveria precisar de acesso aos bancos de dados do departamento de engenharia. Quanto maior o risco dos dados, mais específicas devem ser as políticas de DLP para o usuário pretendido.
#5: Faça cumprir essas políticas
Por fim, não adianta ter políticas se elas não forem cumpridas. A primeira linha de defesa da sua ferramenta DLP deve ser o controle rigoroso de acesso. É por isso que eles devem se integrar ao seu provedor de identidade, pois isso oferece uma variedade maior de opções para verificar a integridade do usuário. Dependendo do nível de risco dos dados, por exemplo, a integridade do usuário pode ser verificada via Autenticação multifatorial.
Outras opções para aplicação de políticas devem incluir a criptografia just-in-time, que pode impedir que um banco de dados seja vazado e compartilhado caso um usuário ou API de alto risco obtenha acesso. Dessa forma, ele permanece inutilizável mesmo se retirado da empresa.
Implementar uma estratégia de DLP envolve selecionar soluções de DLP que estejam alinhadas às necessidades específicas de uma organização, considerando fatores como:
- Requisitos regulamentares
- Padrões de fluxo de dados
- Risk tolerance
Ao combinar vários tipos de soluções DLP e empregar múltiplas estratégias de proteção, as organizações podem proteger eficazmente suas informações confidenciais contra uma ampla gama de ameaças.
Como funcionam as ferramentas avançadas de DLP
O DLP avançado pega os componentes principais do DLP, como descoberta e proteção de dados, e busca resolver diversos problemas das soluções mais antigas.
Por exemplo, um problema que algumas organizações enfrentavam era a rápida mudança não apenas nos dados coletados, mas também no tipo e número de funções dos funcionários que precisavam ter acesso a eles. Isso explica, em linhas gerais, qualquer startup de crescimento rápido ou organização que passa por uma mudança radical de rumo.
O DLP avançado dá grande ênfase à automação. Isso é conseguido estendendo o processo de análise do comportamento do usuário para incluir todos os fluxos de dados de saída. Por sua vez, isso é usado para criar automaticamente políticas básicas específicas para cada negócio. As organizações podem então rever e validar essas políticas antes que elas sejam aplicadas pelo sistema.
Isso permite que uma empresa se mantenha muito mais ágil, especialmente ao gerenciar uma grande quantidade de dados.
Os controles também costumam ser mais profundos, permitindo o controle sobre as transferências de dados para mídias sociais, webmail e serviços de compartilhamento de arquivos, independentemente do navegador utilizado. A inspeção de conteúdo também pode ser aplicada a mensagens instantâneas e imagens enviadas para dispositivos remotos ou offline.
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