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Security Defined Cybersecurity Encyclopedia What is DLP? Data Loss Prevention

Prévention des pertes de données (DLP)

7 min read

Qu'est-ce que la prévention des pertes de données (DLP) ?

The definition of Data Loss Prevention encompasses a set of practices and tools meant to prevent data leakage (also known as data exfiltration) by intentional and unintentional misuse. These practices and tools include encryption, detection, preventative measures, educational pop ups (for unintentional movements), and even machine learning to assess user risk scores. Over time, DLP has evolved into the realm of data protection and has become a premier feature of data protection deployment.

Par souci de simplicité, nous utiliserons l'acronyme « DLP » tout au long de ce guide pour désigner l'ensemble de ces mesures, sauf indication contraire.

signification de dlp

 

La nécessité de la prévention des pertes de données

La perte de données est mauvaise pour les affaires. Elle érode la confiance dans votre marque et peut entraîner des pertes financières dues à des poursuites judiciaires, des amendes pour non-conformité réglementaire et l'exposition de la propriété intellectuelle. Examinons un peu plus en détail les exigences qui motivent la mise en place d'une stratégie de prévention des pertes de données (DLP).

 

1. Conformité aux réglementations industrielles et gouvernementales

De nombreux secteurs, notamment la santé, les entreprises publiques et les institutions financières, sont tenus par la loi de protéger les données personnelles sensibles. Elles doivent notamment respecter les réglementations suivantes :

  • HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability Act)
  • RGPD (Règlement général sur la protection des données)
  • PCI DSS (Payment Card Information Data Security Standard)
  • CCPA (California Consumer Privacy Act)
  • PIPEDA (Personal Information Protection and Electronic Documents Act)

La plupart des réglementations stipulent que les données sensibles doivent être conservées dans un emplacement sécurisé et isolées des utilisateurs non autorisés. Les entreprises doivent mettre en place des stratégies et des outils DLP qui empêchent l'accès involontaire ou malveillant au magasin de données isolé, ainsi que l'exfiltration des données.

 

2. Protection des informations exclusives

Les informations confidentielles comprennent l'ensemble des données ou connaissances confidentielles concernant l'entreprise, sa structure et ses opérations commerciales, ou ses clients, partenaires ou filiales. Voici quelques exemples d'informations propriétaires :

  • Plans de projet internes
  • Code propriétaire
  • Informations sur les brevets
  • Communications par e-mail
  • Documents professionnels
  • Processus internes

Si certains hackers volent des informations à des organisations et à des organismes gouvernementaux juste pour voir s'ils y arrivent, la plupart le font dans le but d'en tirer un avantage financier en vendant ou en exposant ces informations. Aujourd'hui, de nombreux hackers utilisant des ransomwares ne se contentent pas de chiffrer les données de leur victime et d'exiger de l'argent pour les débloquer, mais exfiltrent également certaines de ces données et exigent un paiement pour ne pas les rendre publiques.

Les logiciels et les stratégies de prévention des pertes de données permettent de protéger votre propriété intellectuelle, non seulement contre les attaques et les exfiltrations extérieures, mais aussi contre les fuites de données involontaires causées par vos propres employés. Le partage négligent de données et d'informations confidentielles sur des supports non sécurisés et des comptes de cloud public peut causer autant de dommages que les actes malveillants d'espionnage informatique.


White Paper: Évaluation de l'impact de la perte de données


 

Comment fonctionne la prévention des pertes de données ?

There are several methods of DLP security, which are implemented through best practices and software tools. The best data loss prevention strategies include a variety of approaches to cover all of the potential breach vectors.

 

Les 5 types de prévention des pertes de données

 

1. Identification des données : ce processus permet aux entreprises d'identifier les informations sensibles dans leur environnement digital, qu'elles se trouvent dans des e-mails, des applications de stockage dans le cloud, des applications de collaboration ou ailleurs.

2. Identification des fuites de données : Il s'agit d'un processus automatisé de détection et d'identification des données détournées, qu'elles aient été exfiltrées ou égarées dans l'infrastructure d'une entreprise.

3. Data-in-Motion DLP: When data is in transit between locations, DLP network security employs a variety of security measures to ensure that the data arrives untouched at its destination.

4. DLP (Prévention des pertes de données) pour les données au repos : ce type de protection couvre les données qui ne sont pas actuellement en transit et qui sont généralement stockées dans une sorte de base de données ou de système de partage de fichiers. Il utilise plusieurs méthodes pour assurer un stockage sûr des données localement et dans le cloud, de la protection des points de terminaison au chiffrement pour empêcher toute utilisation non autorisée des données.

5. DLP (Prévention des pertes de données) pour les données en utilisation : les données qui sont actuellement utilisées par les utilisateurs d'une entreprise doivent être protégées contre tout type d'interaction potentiellement nuisible avec les données, comme l'altération, la capture d'écran, le couper/copier/coller, l'impression ou le déplacement des informations. Dans ce contexte, la DLP vise à empêcher toute interaction ou tout mouvement non autorisé de données, ainsi qu'à prendre note de toute tendance suspecte.


White Paper: Protéger les données à l'aide du machine learning
Fiche technique : Principales questions à poser à votre fournisseur de solutions DLP cloud


 

Data Loss Prevention Best Practices

1. Formez vos employés

L'une des bonnes pratiques les plus efficaces pour prévenir la perte de données consiste à former vos employés sur ce qu'ils doivent et ne doivent pas faire lorsqu'ils manipulent vos précieuses données. La formation à la DLP des employés doit inclure des pratiques sûres pour le transfert, la consultation et le stockage des données. Pour un effet maximal, la formation doit être encouragée par la direction et doit être répétée à intervalles réguliers pour renforcer et mettre à jour les bonnes pratiques.

 

2. Établissez des stratégies de traitement des données

Composantes clés des bonnes pratiques de DLP, les stratégies de traitement des données incluent :

  • L'endroit où les données peuvent être stockées
  • La méthode de transfert des données
  • Les utilisateurs autorisés à afficher certains types de données
  • Les types de données pouvant être stockés
  • Et bien d'autres

Since these policies drive all other data handling behaviors and assessments, they should be established at your earliest opportunity. They should also be updated regularly to reflect changes in the organization, the industry, and in regulations. Once data handling policies are in place, you can move onto more technical remedies and best practices to ensure your data remains where it ought to be.

 

3. Créez un système de classification des données

The key to creating data loss prevention policies is to start with a data classification system. This taxonomy will provide a reference for talking about the stringency and methods of protection needed for different types of data. Common classifications include personally identifiable information (PII), financial information, public data, and intellectual property. There are many others. A unique set of protection protocols can be established for each classification.

 

4. Surveillez les données sensibles

Successful data protection requires the ability to monitor your sensitive data. Data loss prevention software typically includes capabilities for monitoring all aspects of data use and storage, including:

  • User access
  • Device access
  • Application access
  • Threat types
  • Geographical locations
  • Access times
  • Data context

As part of the monitoring process, DLP software sends alerts to relevant personnel when data is used, moved, deleted, or altered in an unauthorized manner.

 

5. Implémentez un logiciel de DLP prenant en compte le Shadow IT

It can be complicated enough to protect the data used by your known inventory of applications. But you also need to account for data accessed by shadow IT. This is the growing trove of software-as-a-service (SaaS) applications that employees subscribe to independently, without approval from the IT department—and often without its knowledge.

Even if employees are thoroughly trained in DLP best practices, it is hard for them to accurately assess the safety of these cloud-based applications. Under most SaaS models, the SaaS provider is responsible for the applications themselves, but users are responsible for the data that the application uses. Users, who are focused on achieving business objectives, are not in a position to protect data from attacks that may come through a compromised SaaS application. It is up to you to hold the line on data leakage and misuse. That’s why you need a DLP software solution that is able to recognize shadow IT and prevent users from accessing data or moving data to these applications, until you can bring them out of the shadows and into the fold of secure IT operations.

 

6. Mettez en place différents niveaux d'autorisation et d'accès

Cette bonne pratique va de pair avec la classification des données, car la combinaison de ces deux éléments vous permettra de n'accorder l'accès aux données qu'aux personnes autorisées à y accéder. Votre logiciel DLP doit également intégrer certaines politiques de protection des données Zero Trust qui ne font pas intrinsèquement confiance aux utilisateurs et qui vérifient systématiquement les identités et les autorisations.

 

7. Adoptez des outils complémentaires de DLP

La DLP ne se fait pas en vase clos. L'ensemble du concept de DLP repose sur un écosystème d'outils qui collaborent pour fournir des informations, des plans d'action et des mesures de protection actives de vos données. Ces outils comprennent des passerelles Web sécurisées, des CASB, la sécurité des emails et des infrastructures Zero Trust.


Demo Video: Advanced Cloud DLP in Action
Fiche technique : Netskope Data Loss Prevention


 

What is endpoint DLP?

Endpoint DLP is a form of endpoint security that takes all of the principal features of data loss prevention and applies them to all endpoints that have access to networks, cloud infrastructure, and sensitive data. But before we take a deep dive into this concept, what is an endpoint?

An endpoint is any physical device that is able to send, receive, and interpret data from a network, including:

  • Laptops
  • Smartphones
  • Servers
  • Tablets
  • Internet of Things (IoT) devices

Endpoint data loss prevention is made to protect data that is accessed by any and all of these endpoint devices.

How does endpoint DLP work?

Endpoint DLP solutions protect data by providing visibility and protection capabilities on devices. By monitoring data-at-rest, data-in-motion, and data-in-use, endpoint DLP is able to intervene when certain behaviors violate policies set by security administrators, such as:

  • Unauthorized movement of protected data
  • Exfiltration of protected data
  • Deletion of protected data

Once the endpoint DLP agent detects and responds to the violation, administrators are notified and the incident is analyzed for the sake of future mitigation efforts. This continuous monitoring and behavior analysis also allows for contextualized intervention so as not to impede legitimate work functions.

Ressources

Prévention des pertes de données (DLP) de Netskope

Prévention des pertes de données (DLP) de Netskope

Demo-Email DLP

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Évaluation de l'impact de la perte de données

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Principales questions à poser à votre fournisseur de solutions DLP cloud

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Guide d'adoption SASE

Guide d'adoption SASE

Demo - Stop sensitive data exposure in the cloud

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Protéger les données à l'aide du machine learning

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Top 6 des questions à poser à votre fournisseur de solutions DLP cloud – Microsoft 365

Top 6 Questions to Ask Your Cloud DLP Vendor

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