Data Loss Prevention

Data Loss Prevention

Data Loss Prevention (DLP) è una combinazione di strumenti e processi che monitorano e valutano i dati su una rete aziendale al fine di prevenire l’esfiltrazione di dati cruciali a seguito di attacchi informatici come phishing o minacce da parte di operatori interni.

La nostra era digitale genera quantità di dati senza precedenti, inclusi dati personali di consumatori e dipendenti, informazioni sanitarie sensibili e dati finanziari come numeri di carte di credito. Questi dati sono fondamentali per le aziende, che devono disporre di processi di sicurezza adeguati per salvaguardarli.

Sebbene molte aziende abbiano un incentivo ad attuare una strategia DLP al fine di adeguarsi a normative, come il GDPR, e non correre a sanzioni o addirittura la limitazione alla loro attività, va notato che una potenziale violazione dei dati può anche comportare l’esposizione di dati degli utenti, esponendo l’azienda al rischio di perdere clienti, danneggiare il marchio o al punto di subire conseguenze legali.

Tuttavia, è possibile ridurre considerevolmente questi rischi implementando una strategia DLP ben definita supportata da una tecnologia gestita a dovere. Ne parliamo in quest’articolo.

Sommario degli argomenti

Una definizione introduttiva della DLP

L’abbreviazione DLP deriva dall’inglese Data Loss Prevention, un termine comune nel gergo informatico.
Questi termini, in particolare, attengono all’ambito della sicurezza informatica e rappresentano la finalità di diversi sistemi e procedure volti a validare e conservare dati e documenti archiviati digitalmente nei computer o nel cloud.

La DLP dovrebbe essere vista come una difesa più ampia contro furti e tentativi di accesso non autorizzati, piuttosto come una semplice sicurezza dei dati.

I controlli di sicurezza devono essere effettuati in tutte le fasi del trasferimento d’informazioni private.
Infatti, la vulnerabilità spesso si verifica non in archivio, ma durante il trasferimento, magari tramite e-mail o altri sistemi che consentono di comunicare dati e documenti tra vari dispositivi e contatti.

Le aziende subiscono perdite economiche quando dati sensibili vengono persi poiché è necessario rifare un progetto o implementare meccanismi di recupero e compensazione dei consumatori. A seconda di ciò che viene rubato dall’archivio del computer, la perdita o il furto di documenti e informazioni potrebbe avere una serie d’implicazioni.

L’implementazione dei metodi di prevenzione della perdita di dati, indipendentemente dall’istanza univoca, consente di ridurre al minimo i rischi.

Tuttavia, il DLP deve essere compreso e perfezionato perché esistono diverse tecniche che possono essere utilizzate per ottenere un grado di sicurezza adatto alle proprie esigenze. I requisiti di protezione devono essere valutati con attenzione perché giustamente differiscono da azienda ad azienda, compresi i tipi di documenti e dati che vengono gestiti e conservati.

Basti considerare le strutture mediche, le agenzie governative impegnate nelle forze dell’ordine e nella sicurezza pubblica, le aziende farmaceutiche, le aziende con laboratori di chimica e le aziende impegnate nella produzione di macchinari specializzati, solo per fare alcuni esempi. Ognuna di queste realtà aziendali deve adottare determinate misure per proteggere i dati sui propri sistemi.

Pensare al tipo di materiale è importante, ma lo è anche considerare come verranno utilizzati i dispositivi e come verranno gestiti i dati.

Perché investire nella Data Loss Prevention

Il rischio di minacce esterne, comprese quelle perpetrate da hacker, è la più grande preoccupazione delle aziende.
Nonostante il rischio esista e sia reale, non è l’unica minaccia.

L’errata conservazione delle informazioni è, infatti, spesso il primo problema riscontrato ma quasi mai preso in considerazione.
Non si riesce a testare le cartelle, fare copie o strutturare correttamente il backup. Ciò potrebbe comportare la perdita di dati senza possibilità di ripristino. Indubbiamente, questa circostanza ha un impatto sul lavoro svolto e i risultati poiché mesi o addirittura anni di lavoro potrebbero andare persi, con conseguenti danni finanziari.

È importante affidarsi a soluzioni di prevenzione della perdita di dati, selezionando il sistema che meglio soddisfa le proprie esigenze tra una varietà di opzioni. Gli strumenti a disposizione consentono d’identificare i dati sensibili e di monitorarli costantemente, soprattutto durante la trasmissione in rete, garantendo la massima sicurezza. Tuttavia, gli strumenti DLP consentono il controllo del traffico sui singoli terminali, sul database digitale dell’azienda e sul traffico di rete, con l’uso di HTTP, HTTPS e altri protocolli.

Chiaramente, l’implementazione di sistemi di protezione delle informazioni dipende dalle esigenze dell’organizzazione e dalla sua struttura IT;
tuttavia, le soluzioni DLP consentono la gestione del traffico sui singoli terminali, il database digitale dell’azienda e il traffico di rete, utilizzando HTTP, HTTPS e altri protocolli.

Il grado di protezione deve essere piuttosto elevato, in particolare, se l’azienda conserva dati e informazioni appartenenti a terzi o ad altre imprese, poiché la perdita di documenti e dati può causare danni diretti ad altri, nonché la perdita d’immagine dell’azienda.

Come agisce la Data Loss Prevention?

La tecnologia DLP, in sostanza, identifica i dati sensibili che richiedono specifici livelli di protezione e ne garantisce la sicurezza.

I sistemi di agenti DLP possono utilizzare una varietà di modi per classificare i dati come sensibili, tra cui:

  • La corrispondenza delle espressioni regolari, spesso nota come corrispondenza basata su regole, è un approccio popolare per l’individuazione di dati sensibili, ad esempio, i numeri a 16 cifre sono spesso numeri di carte di credito.
    La corrispondenza basata su regole spesso serve come primo passo prima di un’ispezione più approfondita a causa dell’elevata probabilità di falsi positivi.
  • Corrispondenza esatta dei dati: questo approccio individua le informazioni sensibili che corrispondono esattamente ad altre informazioni sensibili per le quali l’agente ha sviluppato le impronte digitali, spesso da un database fornito.
  • Corrispondenza esatta dei file: simile alla corrispondenza esatta, questo approccio individua le corrispondenze hash tra i file senza leggerne il contenuto.

E ancora

  • La Corrispondenza parziale dei documenti: questo approccio confronta il materiale sensibile con modelli o modelli predeterminati per identificarlo, ad esempio, il formato di un modulo compilato dal paziente in un pronto soccorso.
  • L’apprendimento automatico, l’analisi statistica e altri approcci correlati vengono utilizzati per “istruire” un modello di apprendimento con una grande quantità di dati in modo che possa determinare se una particolare stringa contiene probabilmente dati sensibili o meno. Questi metodi sono molto utili per individuare i dati non strutturati.
  • Regole personalizzate: molte aziende devono identificare e salvaguardare determinate categorie di dati e la maggior parte delle soluzioni DLP moderne consente di progettare regole personalizzate da eseguire insieme ad altre.

Una volta identificati i dati sensibili, spetta alla politica DLP dell’organizzazione proteggerli.

Il motivo per cui i dati sono protetti è indissolubilmente legato al modo in cui vengono tutelati.

Tipologie di Data Loss Prevention

I tradizionali sistemi Data Loss Prevention aziendali fornivano una varietà di prodotti e funzionalità attraverso i canali di trasmissione e archiviazione dati (come endpoint, strumenti di archiviazione e punti di scambio) dove potevano verificarsi violazioni.

Per prevenire adeguatamente tali perdite, ciascuno di questi fattori richiede un particolare insieme di strumenti e procedure.
Tuttavia, la trasformazione digitale ha modificato i modelli di traffico, rendendo sempre più fondamentale la protezione dei dati che viaggiano tra endpoint, app cloud e siti di archiviazione con una soluzione Data Loss Prevention per i dati in movimento e la rete.

Questa protezione è definita DLP integrata ed è fornita in modo nativo da tecnologie come Secure Web Gateway, gestione dei contenuti o CASB (Cloud Access Security Broker).

I DPL aziendali sono notoriamente difficili e costosi. Le organizzazioni che acquistano una soluzione DLP aziendale utilizzano spesso solo una parte delle sue funzionalità e risolvono solo casi d’uso di base che una soluzione DLP integrata potrebbe coprire in modo più rapido ed economico.

Per gestire i problemi che sorgono con la trasformazione digitale e superare le carenze della DLP aziendale tradizionale non è sufficiente riconfigurare uno stack hardware e adattarlo al cloud per gestire i problemi che sorgono con la trasformazione digitale e superare le carenze del DLP aziendale tradizionale. Ciò sarebbe inefficiente e impedirebbe di ottenere le capacità e le caratteristiche di una soluzione specifica per il cloud. Qualsiasi sistema DLP che integra una soluzione cloud dovrebbe avere tre componenti:

  • Stessa protezione all’interno e all’esterno della rete per assicurare la sicurezza totale a tutti gli utenti, indipendentemente dall’ubicazione.
  • Ispezione nativa delle comunicazioni crittografate mediante TLS/SSL per fornire all’azienda informazioni dettagliate sul traffico Internet odierno, che potrebbe nascondere i pericoli.
  • Scalabilità elastica per l’ispezione in linea, che aiuta nella prevenzione della perdita di dati valutando ogni traffico in arrivo.

Conclusione sul Data Loss Prevention

Concludendo, sebbene le esigenze dell’organizzazione determineranno come ottimizzare al meglio la Data Loss Prevention, esistono diverse tecniche che possono essere utilizzate in qualsiasi circostanza:

  • Quando si esegue la distribuzione per la prima volta, iniziare in modalità di solo monitoraggio per ottenere un’idea del flusso di dati e quindi sviluppare le regole necessarie.

  • Tenere informati i membri del personale tramite le notifiche e assicurarsi che siano a conoscenze delle politiche messe in atto per evitare  l’interruzione dei processi aziendali.

  • Implementare un sistema che consenta agli utenti di rispondere alle notifiche e fornire input, ad esempio, per difendere la propria condotta o segnalare politiche errate, che possono essere utilizzate per migliorare le politiche.

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