Prevención de pérdida de datos (DLP) y está funcionando

Descripción general:
las soluciones de protección contra pérdida de datos son cada vez más populares en el mundo actual. La empresa está buscando medidas para disminuir el peligro de que se filtren datos confidenciales fuera de la organización. Es posible que ahora se pregunte de qué se trata la protección contra la pérdida de datos. Es una práctica que garantiza que los datos sensibles de la organización sean compartidos con sus usuarios autorizados. También asegura que no caiga en manos de personas no autorizadas.

Propósito de DLP:
DLP es muy importante para que una empresa mantenga sus datos protegidos; Estas son las razones por qué. Estos se enumeran a continuación de la siguiente manera.

• Ayuda en la protección de datos personales confidenciales, así como en el cumplimiento legal. La gran mayoría de las organizaciones tienen bases de datos muy sensibles y todo puede salir mal si cae en las manos equivocadas. Hacer lo correcto es esencial para mantenerse a salvo.
• También debe proteger su propiedad intelectual y mantener sus secretos corporativos. No debe caer en manos de un competidor, y el objetivo de DLP es proteger los datos para que no se expongan accidentalmente en línea.
• Al bloquear sus datos, puede obtener visibilidad de todos sus datos. Debe elegir dónde se almacenan sus datos y cómo transferirlos. Podrá examinar su infraestructura de datos con la ayuda de DLP .

Función DLP:
cuando procesa material, obtiene una variedad de enfoques de análisis de contenido, que veremos a continuación a continuación.

1. Expresiones regulares o expresiones basadas en reglas: 
   esta es una de las técnicas DLP más efectivas e implica dos reglas particulares: un número de tarjeta de crédito de 16 dígitos y un número de seguro social de EE. UU. de 9 dígitos. Este método es rápido ya que las reglas se establecieron rápidamente. Todos los trámites comenzaron con buenos índices que no habían sido validados.
    
2. Análisis 
   estadístico: se puede utilizar otro enfoque estadístico, como el análisis bayesiano, para realizar la infracción desenstringnte y proteger el material. Necesitará la mayor cantidad de datos que pueda manejar para escanearlo.
    
3. Coincidencia parcial de documentos: 
   parece que la coincidencia parcial con los archivos particulares es el caso. Indica que contiene varias versiones, cada una de las cuales fue completada por una persona distinta.
    
4. Categorías 
   prediseñadas: una categoría prediseñada es una regla y un vocabulario de datos confidenciales que actúa como protección para su empresa.
    
5. Toma de huellas dactilares de la base de datos: 
   la coincidencia exacta de datos es un término que se refiere al proceso de encontrar una coincidencia exacta en una base de datos. La conexión se realiza a la base de datos en vivo, lo que tiene un impacto en el rendimiento. Esta es la opción a utilizar si necesita datos estructurados de la base de datos.
    
6. Coincidencia exacta de archivos: 
   el contenido de cada archivo no se puede examinar, por lo tanto, las huellas dactilares de cada archivo diferirán un poco. También tiene una baja tasa de falsos positivos en los casos en que la técnica no es igual o comparable a otras.
    
7. Conceptual o Lexicon: 
   en esto, puede aplicar una combinación de diccionarios, y estas políticas pueden alertarlo sobre la idea no estructurada que define la clasificación simple. Cuando se trata de concepto, el propietario necesita personalizar todo.

Servicios de prevención de pérdida de datos: aplicaciones de DLP:
en la mayoría de los casos, la prevención de pérdida de datos aborda los tres objetivos principales que son similares en todas las empresas. Aquí están de la siguiente manera.

• Protección de datos personales: 
  todas las empresas recopilan y retienen información de identificación personal, información de salud protegida, información de tarjetas de crédito, etc. Para proteger los datos de sus clientes importantes, puede emplear HIPAA y GDPR. La tarea principal de DLP es clasificar, identificar y etiquetar datos confidenciales para monitorear todo adecuadamente. Las capacidades de generación de informes siempre pueden ofrecer el nivel de detalle requerido.
   
• Visibilidad de los datos: 
  su empresa desea aumentar su visibilidad en la migración de datos. Un sistema DLP sólido ayudará en el seguimiento de datos en toda la red, los puntos finales y la nube. También podrá ver cómo los usuarios individuales interactúan con los datos en toda la empresa.
   
• Protección IP:
  tendrá el secreto perfecto para colocar para la salud de su organización si su empresa tiene propiedad intelectual. DLP actúa como un guardián digital, clasificando la propiedad intelectual mediante la categorización basada en el contexto para formas estructuradas y no estructuradas. Debe poder regular las políticas que protegen sus datos contra filtraciones externas no deseadas.

Evite la pérdida de datos mediante la adopción:

1. Crecimiento del rol de CISO: 
   muchas organizaciones emplean a directores de seguridad de la información que deben informar al director ejecutivo, quien debe conocer el plan de juego para evitar filtraciones de datos. DLP siempre brinda beneficios comerciales tangibles, como las capacidades de generación de informes necesarias para brindar actualizaciones periódicas al director ejecutivo.
    
2. Más lugares para mantener sus datos seguros: 
   si usa la nube con más frecuencia, complicará la red de la string de suministro y perderá el control sobre otros servicios. Podrá ver todas las ocasiones en las que se mantendrán seguros los datos confidenciales.
    
3. Identificación de datos:
   es difícil identificar si los datos deben protegerse y es más vulnerable cuando todo se hace manualmente y de acuerdo con las regulaciones. Tienen enfoques automatizados para el aprendizaje automático.
    
4. Detección de fugas de datos: DLP: 
   funciona de la misma manera que otros sistemas de seguridad, como IDS, IPS, SIEM y otras transferencias de datos que son sospechosas o inusuales. Estos sistemas pueden enviar una notificación al personal de seguridad, evitando la fuga de datos.
    
5. Cambios en los requisitos de cumplimiento: 
   las leyes y reglamentos de GDP cambian continuamente y la organización debe adaptarse. DPL también ajusta los datos para cumplir con los requisitos de protección de datos. Esta solución también permite que la empresa sea adaptable y altere las regulaciones mundiales.
    
6. La organización ha robado datos: 
   por lo general, cuando las empresas roban datos, los obtienen de la Dark Web, donde las personas los adquieren para su propio beneficio. Solo un pequeño porcentaje de los datos se vende por miles de dólares.
    
7. Datos utilizados para la seguridad: 
   pocos sistemas DLP realizan un seguimiento del comportamiento marcado y no autorizado para que los usuarios puedan interactuar con los datos a propósito.
    
8. Puntos finales de seguridad: 
   los agentes basados ​​en puntos finales básicamente pueden transportar datos entre usuarios, partes externas y grupos. Este sistema puede evitar intentos de comunicación para que el proveedor pueda hacer uso de la entrada del usuario.
    
9. Datos de seguridad en movimiento: 
   deberá configurar una red que pueda analizar el tráfico y descubrir información crítica.
    
10. Datos de seguridad en reposo: 
    este usuario tendrá controles de acceso, incluida la capacidad de cumplir con las políticas de encriptación y retención de datos. También puede mantener seguros los datos organizativos almacenados.