La prevención de la pérdida de datos (DLP) es una estrategia para mitigar las amenazas a los datos críticos. Un sistema DLP suele aplicarse como parte del plan de una organización para la seguridad y evitar que los datos confidenciales sean robados o perdidos
Utilizando una serie de herramientas de software y prácticas de privacidad, la DLP pretende evitar el acceso no autorizado a la información sensible, para ello clasifica los diferentes tipos de contenido dentro de un objeto de datos y aplica políticas de protección automatizadas.
¿Cómo funcionan los DLP?
Los DPL monitorean la red de la organización para evitar la fuga de los datos. Una vez que detectan una anomalía en la información, alertan al usuario para que identifique la acción, la cual está atentando contra la política de confidencialidad de la empresa, esto con el fin de concientizar al personal.
Las soluciones de DLP funcionan de dos maneras: analizando los datos en busca de contenido contextual, y su vez el contenido basado en coincidencias de cadenas. Al igual que el análisis de idiomas, las palabras tienen un significado basado en el contexto. Su solución de DLP puede filtrar los ataques basándose en las palabras, pero también necesita entender este lenguaje, en la forma en que las palabras están formateadas y construidas en la comunicación. Esta técnica es importante especialmente en la ciberseguridad del correo electrónico y la DLP.
Las medidas que sigue un DPL para la protección de datos son; de alerta, correctivas, cuarentena, bloqueo y encriptación, también verifica datos en movimiento, uso y reposo.
¿Por qué es importante la DLP?
Proteger los datos para una empresa es un asunto primordial, las empresas son víctimas de ciberataques cada 11 segundos y por esta razón las soluciones de DLP son más importantes que nunca.
La pérdida de información sensible, puede ser robada de forma malintencionada por un empleado de la organización ya sea para dañar o perjudicar a la empresa, como también se ha demostrado que la mayoría de la pérdida de datos es debido a un descuido por parte del personal de la compañía. Para reducir este riesgo, existen las denominadas soluciones DLP que detectan ataques y otras anomalías.
La implementación de un sistema DLP debe establecerse de acuerdo a la necesidades de un negocio para poder cubrir eficazmente los puntos vulnerables.
Beneficios
- Prevenir fugas de información interna o externa.
- Identificar a quien se le comparte la información y porque medio
- Identificar actividades que ponen en riesgo la privacidad de datos
- Seguimiento del uso de la información valiosa
¿Qué solución te puede ayudar adquirir DLP?
Advanced data loss prevention (DLP) – Netskope
Los datos corren cada vez más riesgo a medida que se mueven fuera del perímetro de la empresa y más allá del alcance de los controles de seguridad tradicionales. Este movimiento de datos comenzó en los primeros días de la web, pero se está acelerando con la rápida adopción de los servicios en la nube y la naturaleza interactiva de los sitios web actuales. Ahora se requieren políticas de protección de datos consistentes en todos los servicios en la nube administrados por TI, como Salesforce, Microsoft Office 365 y Amazon Web Services, además de miles de servicios en la nube dirigidos por usuarios y negocios, y sitios web que permiten la carga o publicación de datos. Con su facilidad de uso y capacidades integradas para colaborar y compartir, estos servicios hacen que sea demasiado fácil para los usuarios colocar información confidencial en lugares de alto riesgo o compartirla con demasiadas personas.
Necesita una solución que pueda proteger sus datos a medida que se crean y se mueven fuera del perímetro de la empresa, y en la nube y la web. Netskope DLP ayuda a proteger los datos confidenciales dondequiera que vayan: aplicaciones en la nube (SaaS), entornos de nube pública (IaaS) o cualquier destino en la web. Netskope tiene el DLP nativo de la nube más avanzado de la industria, diseñado para facilitar la implementación, alta precisión de detección, bajas tasas de falsos positivos e investigación detallada de incidentes. Las capacidades clave incluyen más de 3000 identificadores de datos incorporados, compatibilidad con más de 1000 tipos de archivos, expresiones regulares personalizadas (regex), análisis de proximidad, huellas dactilares, coincidencia exacta de datos (EDM) y OCR.
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