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Netskope é nomeada Líder no Relatório do Quadrante Mágico™ do Gartner de 2022 para SSE

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Prevenção contra a perda de dados (Data Loss Prevention - DLP)

7 min read

What is Data Loss Prevention (DLP)?

A definição de Prevenção contra a Perda de Dados engloba um conjunto de práticas e ferramentas destinadas a prevenir vazamento de dados (também conhecido como exfiltração de dados) por uso indevido intencional e não intencional. Essas práticas e ferramentas incluem criptografia, detecção, medidas preventivas, pop-ups educacionais (para movimentos não intencionais), e até mesmo aprendizado de máquina para avaliar a pontuação de risco do usuário. Com o passar do tempo, a DLP evoluiu para o reino da proteção de dados e se tornou uma característica principal da implementação da proteção de dados.

Por uma questão de simplicidade, usaremos a sigla “DLP” ao longo deste guia para nos referirmos a todas essas medidas, exceto se for indicado de outra forma.

significado de dlp

 

A Necessidade da Prevenção contra Perda de Dados

Perder dados é ruim para os negócios. Isso corrói a confiança na sua marca e pode resultar em prejuízos financeiros advindos de processos judiciais, multas regulatórias de não conformidade e exposição de propriedade intelectual. Vamos nos aprofundar um pouco mais nos requisitos que promovem a necessidade de DLP.

 

1. Conformidade com os regulamentos da indústria e governamentais

Vários setores, incluindo saúde, prestadores de serviços governamentais e instituições financeiras, são obrigados por lei a proteger dados pessoais sigilosos. Essas regulamentações são:

  • HIPAA (Lei de Portabilidade e Responsabilidade de Seguros de Saúde)
  • LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados) e GDPR (General Data Protection Regulation)
  • PCI DSS (Payment Card Information Data Security Standard)
  • CCPA (Lei de privacidade do consumidor da Califórnia)
  • PIPEDA (Personal Information Protection and Electronic Documents Act)

Comum a todos os regulamentos é a disposição de que dados sigilosos precisam ser mantidos em local seguro e isolado de usuários não autorizados. As empresas precisam ter estratégias e ferramentas DLP em vigor, que evitem o acesso não intencional ou malicioso e a exfiltração, do armazenamento de dados isolado.

 

2. Proteção de informações proprietárias

Informações proprietárias referem-se a qualquer dado ou informação confidencial sobre a organização e sua estrutura e suas operações comerciais, ou sobre seus clientes, parceiros ou afiliados. São exemplos de informações proprietárias:

  • Planos de projetos internos
  • Código proprietário
  • Informações sobre patentes
  • Comunicações por email
  • Documentos comerciais
  • Processos internos

Embora alguns hackers roubem informações de organizações e agências governamentais apenas como um desafio, a maioria o faz para obter vantagens financeiras de vendê-las ou para expor essas informações. Hoje, muitas invasões de ransomware não somente criptografam os dados das vítimas e exigem dinheiro para desbloqueá-los, mas também exfiltram parte dos dados e exigem pagamento para não divulgá-los ao público.

O software e as estratégias de prevenção de perda de dados ajudam a manter a propriedade intelectual protegida, não apenas contra ataques externos e exfiltração, mas também contra vazamentos de dados não intencionais causados por seus próprios funcionários. O compartilhamento descuidado de dados e informações confidenciais em mídias não protegidas e contas de nuvens públicas pode causar danos tão significativos quanto atos maliciosos de espionagem de informações.


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Como Funciona a Prevenção contra Perda de Dados?

Há vários métodos de segurança da DLP, que são implementados através de melhores práticas e ferramentas de software. As melhores estratégias de prevenção contra a perda de dados incluem diversas abordagens para incluir todos os possíveis vetores de violações.

 

Os cinco tipos de prevenção contra perda de dados

 

1. Identificação de Dados: É o processo pelo qual as organizações identificam informações sensíveis dentro do seu ambiente digital, seja residindo em emails, aplicações de armazenamento em nuvem, aplicativos de colaboração ou em outros lugares.

2. Identificação de Vazamento de Dados: Este é um processo automatizado para detectar e identificar dados apropriados indevidamente, sejam eles exfiltrados ou desviados dentro da infraestrutura de uma organização.

3. DLP de Dados em Movimento: quando há dados em trânsito entre locais, a segurança da rede DLP utiliza uma variedade de medidas de segurança para garantir que os dados cheguem intactos ao seu destino.

4. DLP de Dados em Repouso: Este tipo de proteção abrange dados que atualmente não estão em trânsito e que normalmente são armazenados em algum tipo de banco de dados ou sistema de compartilhamento de arquivos. Utiliza vários métodos para assegurar o armazenamento seguro de dados localmente e na nuvem, da proteção de endpoint à criptografia, para evitar o uso não autorizado de dados.

5. DLP de Dados em Uso: Os dados em uso atualmente por quem faz parte de uma organização precisam ser protegidos contra qualquer tipo de possível interação prejudicial com os dados, como alteração, captura de tela, cortar/copiar/colar, impressão ou movimentação de informações. Nesse contexto, o objetivo do DLP é evitar quaisquer interações ou movimentações de dados não autorizadas, além ficar atento a quaisquer padrões suspeitos.


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Melhores práticas de prevenção de perda de dados

1. Eduque seus funcionários

Uma das melhores práticas mais eficazes para evitar a perda de dados começa com o treinamento dos funcionários sobre tudo o que devem e não devem fazer no gerenciamento dos dados preciosos da sua organização. A formação sobre DLP precisa incluir práticas seguras para transferir, visualizar e armazenar dados. Para maximizar os resultados, o treinamento precisa ser patrocinado pelo nível executivo e deve ser repetido em intervalos regulares para reforçar e atualizar o comportamento das melhores práticas.

 

2. Estabeleça políticas de gerenciamento de dados

Componente-chave das melhores práticas de DLP, as políticas de gerenciamento de dados incluem:

  • Onde os dados podem ser armazenados
  • Como os dados devem ser transferidos
  • Quem pode ver determinados tipos de dados
  • Quais tipos de dados você tem permissão para armazenar
  • E muitos outros

Como essas políticas definem todos os comportamentos e todas as avaliações de gerenciamento de dados, elas precisam ser estabelecidas o quanto antes. Elas precisam também ser atualizadas regularmente para refletir as alterações na organização, na indústria e nos regulamentos. Assim que as políticas de gerenciamento estiverem em vigor, você poderá passar para uma ou mais remediações técnicas e melhores práticas para assegurar que seus dados permaneçam onde devem estar.

 

3. Crie um sistema de classificação de dados

O segredo para criar políticas de prevenção contra perda de dados é começar com um sistema de classificação de dados. Esta taxonomia fornecerá uma referência para tratar do rigor e dos métodos de proteção necessários para os diversos tipos de dados. As classificações comuns incluem informações de identificação pessoal (PII), informações financeiras, dados públicos e propriedade intelectual. Há muitas outras. Pode ser definido um conjunto único de protocolos de proteção para cada classificação.

 

4. Monitore dados sigilosos

Uma proteção de dados bem-sucedida exige a capacidade de monitorar seus dados sigilosos. O software de prevenção contra perda de dados normalmente inclui recursos para monitorar todos os aspectos do uso de dados e do armazenamento, incluindo:

  • Acesso de usuários
  • Acesso de dispositivos
  • Acesso de aplicações
  • Tipos de ameaças
  • Localizações geográficas
  • Tempos de acesso
  • Contexto de dados

Como parte do processo de monitoramento, o software DLP envia alertas aos funcionários envolvidos quando os dados são usados, movidos, excluídos ou alterados sem autorização.

 

5. Implemente um software DLP que acomode shadow IT

Pode ser complicado o suficiente proteger os dados usados pelo seu inventário conhecido de aplicações. Contudo, você precisa também considerar os dados acessados pela shadow IT. É o crescente número de aplicações de software como serviço (SaaS) que os funcionários assinam de forma independente, sem aprovação da área de TI e, frequentemente, sem seu conhecimento.

Mesmo que os funcionários sejam criteriosamente treinados nas melhores práticas de DLP, é difícil para eles avaliar com precisão a segurança dessas aplicações baseadas em nuvem. Na maioria dos modelos de SaaS, o provedor de SaaS é responsável pelas próprias aplicações, contudo os usuários são responsáveis pelos dados utilizados pelas aplicações. Os usuários concentrados nos objetivos comerciais não estão em posição para proteger dados contra ataques que possam surgir por meio de uma aplicação SaaS comprometida. Cabe a você exercer o papel de resistência ao vazamento de dados e ao uso indevido. É por isso que você precisa de uma solução de software DLP que seja capaz de reconhecer shadow IT e evitar que os usuários acessem dados ou movam dados para essas aplicações, até que possa tirá-las das sombras e trazê-las para os braços das operações seguras de TI.

 

6. Configure níveis diferentes de autorização e acesso

Esta prática recomendada caminha lado a lado com a classificação de dados, pois a combinação delas permitirá que você conceda acesso aos dados somente àqueles que tiverem autorização para essas informações. Seu software DLP precisa também incorporar determinadas políticas de proteção de dados zero trust que não concedam confiança de forma inerente aos usuários, verificando constantemente identidades e autorizações.

 

7. Adote ferramentas complementares de DLP

O DLP não vive no vácuo. Todo o conceito de DLP depende de um ecossistema de ferramentas que funcionem em conjunto para oferecer insights, planos de ação e proteções ativas de seus dados. Essas ferramentas incluem infraestruturas de secure web gateways, cloud access security brokers, segurança de email e zero trust.


Datasheet: Prevenção contra Perda de Dados da Netskope


 

O que é DLP endpoint?

A DLP de terminais é uma forma de segurança de terminal que toma todas as principais características da prevenção de perda de dados e as aplica a todos os terminais que têm acesso a redes, infraestrutura da nuvem e dados confidenciais. Mas antes de mergulharmos profundamente nesse conceito, o que é um terminal?

Um terminal é qualquer dispositivo físico que pode enviar, receber e interpretar dados de uma rede, incluindo:

  • Laptops
  • Smartphones
  • Servidores
  • Tablets
  • Dispositivos da Internet das Coisas (IoT)

A prevenção da perda de dados é feita para proteger os dados que são acessados por todos esses dispositivos de terminais.

Como funciona a DLP de terminais?

As soluções da DLP de terminais protegem os dados, proporcionando visibilidade e capacidade de proteção sobre os dispositivos. Ao monitorar dados em repouso, dados em movimento e dados em uso, o DLP é capaz de intervir quando determinados comportamentos violam as políticas estabelecidas pelos administradores de segurança como:

  • Movimento não autorizado de dados protegidos
  • Exfiltração de dados protegidos
  • Eliminação de dados protegidos

Como o agente da DLP detecta e responde à violação, os administradores são notificados e o incidente é analisado para fins de futuros esforços de mitigação. Este monitoramento contínuo e a análise comportamental permitem também uma intervenção contextualizada, de modo a não impedir funções legítimas de trabalho.

Recursos

Prevenção contra Perda de Dados (Data Loss Prevention - DLP) da Netskope

Prevenção contra Perda de Dados (Data Loss Prevention - DLP) da Netskope

Demonstração-Email DLP

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Avaliação do Impacto da Perda de Dados

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Principais perguntas para seu provedor de DLP na nuvem

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Guia de Adoção de SASE

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Demonstração — Acabe com a exposição de dados confidenciais na nuvem

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Proteção de dados com aprendizado de máquina

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As seis principais perguntas a fazer ao seu fornecedor de DLP na nuvem — Microsoft 365 Edition

Seis principais perguntas para fazer ao seu provedor de DLP na nuvem

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