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¿Qué es DLP en la nube (prevención de pérdida de datos)?

La prevención de pérdida de datos en la nube (DLP) es una categoría de tecnologías y procesos de seguridad de datos que monitorean e inspeccionan datos en una red corporativa para evitar la filtración de datos derivada de ataques cibernéticos como phishing, ransomware y amenazas internas maliciosas. Estando implantada en la nube, la DLP puede proteger datos confidenciales, como información de identificación personal (PII), números de tarjetas de crédito, propiedad intelectual y más, dondequiera que viva o fluya.
DLP

¿Por qué es importante la DLP en la nube?

En la época en la que la información confidencial se imprimía en papel, la prevención de pérdidas podía tratarse de algo tan simple como un archivador cerrado con llave. Ahora, los datos corren entre centros de datos, proveedores de nube y dispositivos terminales, potencialmente sujetos a innumerables vulnerabilidades en el camino. Para protegerlos contra el acceso no autorizado, debe implementar una estrategia integral de prevención de pérdida de datos (DLP).

Su estrategia de DLP debe reunir a los líderes empresariales y de TI para identificar qué constituyen “datos confidenciales” para su organización, acordar cómo se deben utilizar estos datos y definir qué se considera una infracción. Estas pautas de seguridad de la información, incluida la clasificación de datos, la privacidad de los datos y la información de cumplimiento, y los procedimientos de remediación, pueden luego traducirse en una política de DLP.

Varios estándares de cumplimiento (por ejemplo, GDPR, HIPAA, PCI DSS) pueden requerir que su organización implemente DLP para evitar multas o restricciones a sus operaciones, pero las violaciones de datos también pueden exponer los datos personales de los usuarios finales, poniendo a su organización en riesgo de perder clientes, sufrir daños a la marca o enfrentar consecuencias legales. Con una política de DLP bien definida y reforzada por una tecnología de soporte bien administrada, puede reducir significativamente estos riesgos.

Beneficios de la prevención de pérdida de datos en la nube

La DLP basada en la nube ofrece varias ventajas a cualquier organización, proporcionando:

  • Fácil escalabilidad para satisfacer las necesidades de volúmenes de datos crecientes y ecosistemas de información cambiantes
  • Menores costes de infraestructura debido a la eliminación del hardware local y otros gastos de actualización o mantenimiento relacionados con este.
  • Protección para usuarios y sucursales en cualquier lugar sin necesidad de realizar un backhaul a su centro de datos
  • Implementación y configuración más rápidas que DLP local, sin cuadros que administrar
  • Actualizaciones automáticas desde la nube que brindan la información más reciente y nuevas funciones sin tiempo de inactividad

Técnicas de prevención de pérdida de datos en la nube

En términos más simples, la tecnología DLP, incluida la DLP basada en la nube, funciona identificando datos confidenciales que necesitan protección y luego protegiéndolos. Se puede diseñar una solución DLP para identificar datos en uso, datos en movimiento o datos en reposo (o cualquier combinación) y determinar si son confidenciales. Para ello, los agentes DLP pueden utilizar muchas técnicas diferentes, como por ejemplo:

  • Coincidencia basada en reglas o "expresiones regulares": esta técnica identifica datos confidenciales basándose en reglas escritas previamente (por ejemplo, los números de 16 dígitos suelen ser números de tarjetas de crédito). Debido a una alta tasa de falsos positivos, la comparación basada en reglas suele ser solo un primer paso antes de una inspección más profunda.
  • Coincidencia exacta de datos (huellas digitales de bases de datos): esta técnica identifica datos que coinciden exactamente con otros datos confidenciales a los que ya se ha identificado digitalmente y que proceden generalmente de una base de datos proporcionada.
  • Coincidencia exacta de archivos: esta técnica funciona esencialmente como la coincidencia exacta de datos, excepto que identifica el hash de archivos coincidentes sin analizar el contenido del archivo.
  • Coincidencia parcial de documentos: esta técnica identifica datos confidenciales comparándolos con plantillas o patrones establecidos (por ejemplo, el formato de un formulario estándar de paciente en un centro de atención de urgencias).
  • Aprendizaje automático, análisis estadístico, etc.: este grupo de técnicas se basa en proporcionar a un modelo de aprendizaje un gran volumen de datos para "entrenarlo" a reconocer cuándo es probable que una cadena de datos determinada sea confidencial. Esto es particularmente útil para identificar datos no estructurados.
  • Reglas personalizadas: muchas organizaciones tienen tipos únicos de datos que identificar y proteger y la mayoría de las soluciones modernas de DLP les permiten crear sus propias reglas para que se ejecuten junto con las demás.

Una vez que se identifican los datos confidenciales, depende de su política de DLP determinar cómo se protegen los datos. A su vez, cómo se protegen tiene mucho que ver con por qué se quiere protegerlos.

Principales casos de uso de DLP basada en la nube

Como ya hemos comentado, mantener los datos confidenciales seguros ayuda a proteger a su organización contra otras formas de pérdida (de clientes, de ingresos, de reputación) y le ayuda a cumplir con las regulaciones legales y de la industria. Proteger estos datos requiere poder identificarlos y saber dónde se ecuentran, lo que constituye otro caso de uso clave: la visibilidad de los datos.

En resumen, los principales casos de uso de una solución DLP son:

  • Proteger los datos confidenciales en movimiento y en reposo: la DLP protege los datos a medida que se mueven o se almacenan en múltiples puntos finales, redes y nubes al proporcionar cifrado, aplicar controles de acceso y supervisar actividades sospechosas.
  • Cumplir con las regulaciones: las políticas y tecnologías de DLP le ayudan a aplicar controles de acceso, supervisar el uso y realizar auditorías para garantizar que gestiona datos confidenciales de acuerdo con regulaciones como RGPD, HIPAA y PCI DSS.
  • Obtenga visibilidad de sus datos: DLP proporciona visibilidad de los datos (información sobre dónde permanece y se mueve la información confidencial, quién tiene acceso y cómo se utiliza) para ayudarle a identificar vulnerabilidades, detectar actividades de riesgo y, en última instancia, remediar y detener las filtraciones de datos.

5 tipos de soluciones DLP en la nube

Debido a que ninguna tecnología puede cubrir todos los casos de uso o explicar todas las formas en que se pueden perder datos, las ofertas efectivas de protección de datos actuales integran múltiples funciones. Veamos algunas de las tecnologías DLP en la nube más comunes y cruciales.

  1. Los agentes de seguridad de acceso a la nube (CASB) supervisan y controlan la actividad de los usuarios y las transferencias de datos entre puntos finales y aplicaciones en la nube aplicando políticas de seguridad para evitar el acceso no autorizado, las fugas de datos y las infracciones del cumplimiento. CASB ofrece visibilidad del comportamiento del usuario, el uso de aplicaciones y el almacenamiento de datos en entornos de nube.
  2. El software DLP protege los datos confidenciales de la fuga de datos a través de puntos finales, correo electrónico, servicios en la nube y otros canales. Al supervisar los datos y hacer cumplir políticas en tiempo real, el software DLP identifica y previene posibles infracciones.
  3. Los análisis de comportamiento de usuarios y entidades (UEBA) supervisan, analizan y correlacionan el comportamiento de los usuarios, los patrones de acceso, los eventos del sistema, etc. para detectar anomalías y amenazas potenciales, como amenazas internas maliciosas, cuentas comprometidas y movimientos laterales.
  4. La gestión de la postura de seguridad (SSPM) de SaaS ayuda a las organizaciones a evaluar y gestionar configuraciones de seguridad, permisos y vulnerabilidades en diferentes aplicaciones SaaS para abordar las violaciones de seguridad y mitigar los riesgos asociados con la exposición de datos y el acceso no autorizado.
  5. El aislamiento del navegador ejecuta el contenido web en un entorno seguro, evitando que el contenido web potencialmente malicioso (por ejemplo, descargas no autorizadas, malware, phishing) acceda directamente o afecte el terminal, la red o los datos confidenciales del usuario.

DLP en la nube y la necesidad de la visibilidad de datos

DLP no puede evitar la pérdida de datos si no ve el tráfico. Esto es crucial a medida que las organizaciones continúan moviendo cada vez más datos en la nube, donde tres desafíos clave no permiten al DLP tradicional basado en red ver el tráfico que se supone que debe inspeccionar:

  • Usuarios remotos: con DLP de red, los niveles de visibilidad y protección dependen de dónde se encuentren los usuarios. Pueden eludir fácilmente la inspección cuando están fuera de la red y conectarse directamente a aplicaciones en la nube. Las políticas de seguridad y DLP eficaces deben seguir a los usuarios dondequiera que se conecten y en cualquier dispositivo que utilicen.
  • Cifrado: el increíble aumento del tráfico cifrado TLS/SSL ha creado un punto ciego significativo para la DLP basada en la red, que no puede desencriptarlo para su inspección.
  • Limitaciones de rendimiento: las soluciones DLP basadas en dispositivos tienen recursos finitos que les impiden ajustarse de manera efectiva para inspeccionar el tráfico de Internet en línea que crece constantemente.

La DLP en la nube en un mundo móvil y basado en la nube

Para abordar los desafíos de protección de datos que acompañan a la transformación digital y superar las debilidades de la DLP empresarial tradicional, se necesita una nueva mentalidad y una nueva tecnología. No basta con reconfigurar una pila de hardware tradicional para la nube: es ineficiente y carece de la protección y los servicios de una solución DLP construida en la nube, que incluye:

  • Protección idéntica para todos los usuarios dentro y fuera de la red, lo que garantiza una protección integral de los datos para todos los usuarios, dondequiera que estén: en la sede, una sucursal, un aeropuerto o una oficina central.
  • Inspección nativa deTLS/SSL-encrypted tráfico , brindando a la organización una visibilidad crucial del tráfico donde se esconde más del 85 % de los ataques actuales.
  • Escalabilidad elástica para la inspección en línea, que previene la pérdida de datos inspeccionando todo el tráfico a medida que llega y poniendo en cuarentena los archivos sospechosos o desconocidos, en lugar de depender del control de daños después de verse comprometidos.

Coincidencia exacta de datos para la DLP en la nube

Las soluciones de prevención de pérdida de datos han utilizado durante mucho tiempo la coincidencia de patrones para identificar números de tarjetas de crédito, números de seguridad social y más. Sin embargo, esta técnica es imprecisa. El tráfico seguro aún se puede bloquear simplemente porque incluye un patrón seleccionado para la protección, bombardeando a los equipos de seguridad con falsos positivos.

Exact Data Match (EDM) es una potente innovación en la tecnología DLP que aumenta la precisión de la detección y prácticamente elimina los falsos positivos. En lugar de cotejar patrones, EDM toma "huellas digitales" de los datos confidenciales para individualizarlos y, a continuación, vigila los intentos de trasladar dichos datos individualizados para evitar que se compartan o transfieran de manera inapropiada.

Mejores prácticas de DLP en la nube

La estrategia DLP perfecta depende de los datos de su organización y sus necesidades, por lo que las mejores prácticas variarán, pero este tema merece un artículo completo. A continuación, veremos algunas de las mejores prácticas de DLP más amplias que se aplican en cualquier situación:

  • Comience en modo de solo monitor cuando realice la implementación por primera vez para tener una idea del flujo de datos en su organización y así informarle sobre las mejores políticas.
  • Mantenga a los empleados informados con notificaciones de usuario para que las políticas no se ejecuten sin su conocimiento, ya que esto puede interrumpir los flujos de trabajo y provocar frustración.
  • Asegúrese de que sus usuarios puedan enviar comentarios sobre las notificaciones (para justificar sus acciones o señalar políticas incumplidas), que puede aprovechar para perfeccionar sus políticas.
  • Aproveche medidas de clasificación avanzadas como EDM para reducir los falsos positivos.
  • Utilice una solución que pueda descifrartráfico encriptado TLS/SSL, ya que la gran mayoría del tráfico web ahora está cifrado.

Las violaciones de datos tienen un costo promedio $9.44 millones en Estados Unidos y $4.35 millones en todo el mundo, más del 32 % de ellos en pérdida de actividad empresarial.

—Informe sobre el costo de una violación de datos de 2022, Instituto Ponemon

Comience con la prevención de pérdida de datos en la nube de Zscaler

Con riesgos cada vez mayores y regulaciones en expansión para la protección de datos, su organización necesita cerrar las brechas de seguridad creadas por la nube y la movilidad, ya sea que se deriven de vulnerabilidades o configuraciones erróneas.

En el pasado, eso habría significado agregar más electrodomésticos a pilas que ya eran complejas. Ahora contamos con Zscaler Data Loss Prevention100 % implantado en la nube y parte de la suite Zscaler Data Protection. Zscaler DLP le permite cerrar las brechas de protección de datos sin importar dónde se encuentren sus usuarios o aplicaciones, al mismo tiempo que reduce el costo y la complejidad de TI.

Zscaler DLP proporciona:

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