Для вашей команды
Перейти на Skyone
Рекомендуемые товары
Как система предотвращения утечки данных (DLP) помогает защитить ваши данные от утечек
Когда мы говорим об утечках данных, проблема уже не в возможности, а в частоте. Согласно IBM « Стоимость утечки данных в 2023 году» , средняя стоимость одной утечки превысила 4,45 миллиона долларов США .
Но сама сумма говорит меньше, чем контекст. Более чем в половине проанализированных случаев причиной была не сложная внешняя атака, а внутренние сбои : неправильно настроенные права доступа, документы, которыми делились в неподходящее время, данные, доступные тем, кто не должен был иметь к ним доступа. Это оперативные упущения, которые в совокупности создают скрытую и очень дорогостоящую проблему.
В этом сценарии профилактика стала меньше связана с реагированием на сложные угрозы и больше с контролем очевидных угроз . Именно здесь предотвращение потери данных (DLP) — подход, ориентированный на снижение рисков, контроль конфиденциальных данных и смягчение повседневных рисков с помощью интеллекта, а не блокировки.
В этом материале мы рассмотрим, почему утечки данных стали такими частыми, как работает DLP ( для прогнозирования проблем до того, как они обострятся, и что следует учитывать при первых шагах к более стратегической защите данных.
Итак, начнём?
Теоретически, каждая компания знает, что данные ценны. На практике же мало кто рассматривает эту информацию как актив, который необходимо постоянно, точно и структурированно защищать . Правда в том, что даже в средах с определенным уровнем контроля данные циркулируют чаще, чем должны, и с меньшей бдительностью, чем это было бы безопасно.
Утечки данных происходят не только из-за изощренных хакеров или катастрофических сбоев в системе безопасности. В большинстве случаев они начинаются с банальных действий : отчет, отправленный не тому получателю, резервная копия , размещенная в общедоступном облаке, сотрудник, получивший доступ к данным, к которым он не должен был иметь доступа, и т. д. Другими словами, это мелкие сбои, которые накапливаются и остаются незамеченными, пока не перестают быть мелкими .
Помимо финансовых последствий, утечка данных влечет за собой трудноизмеримые последствия , такие как подрыв доверия, ущерб отношениям с клиентами и партнерами, а также возможность применения санкций со стороны регулирующих органов. И все это может происходить без каких-либо видимых признаков , без сирен или оповещений: данные просто выходят из-под контроля.
Поэтому дискуссия больше не сводится к тому, произойдет ли утечка, а к тому, когда и как мы можем минимизировать ее последствия . И именно этот сдвиг в мышлении открывает возможности для таких подходов, как предотвращение потери данных (DLP), о которых мы поговорим далее.
Если данные — стратегический актив, почему мы до сих пор рассматриваем их защиту как проблему инфраструктуры? Именно это противоречие помогает разрешить технология предотвращения потери данных , переосмысливая информационную безопасность не как барьер, а как интеллектуальный механизм управления .
DLP — это набор методов и технологий, предотвращающих несанкционированное распространение конфиденциальной информации, где бы она ни находилась : в процессе передачи, в состоянии покоя или при использовании. В отличие от решений, работающих только на периферии сети или на определенных устройствах, DLP отслеживает данные на протяжении всего их жизненного цикла, определяя, что необходимо защитить, и применяя четкие правила доступа, обмена и хранения этого контента.
По сути, это система активного мониторинга, которая понимает контекст обработки данных. Например, один и тот же файл может быть разрешен во внутреннем канале, но заблокирован, если он прикреплен к электронному письму . Эта ситуационная аналитика делает DLP реальным инструментом предотвращения, а не просто инструментом аудита.
не просто щит, а непрерывный фильтр , способный предвидеть риски до того, как они поставят под угрозу работу системы. И самое главное: это не требует от людей кардинального изменения методов работы, обеспечивая при этом соблюдение правил и непрерывность .
В следующих разделах мы подробно рассмотрим, как эта логика применяется на практике, и какие существуют различные типы DLP, которые можно комбинировать в зависимости от зрелости и потребностей компании.
Логика для предотвращения потери данных (DLP) на первый взгляд проста, но на практике сложна : наблюдение, понимание и принятие мер до того, как данные покинут свое законное место. DLP отличается от других технологий безопасности своей способностью воздействовать непосредственно на содержимое и контекст , а не только на устройства или сеть.
Все начинается с идентификации конфиденциальных данных. На основе предопределенных правил или моделей автоматического распознавания инструмент классифицирует информацию, такую как контракты, персональные данные, финансовые отчеты или проприетарный код. Затем он отслеживает поведение этих данных в режиме реального времени , наблюдая, как к ним осуществляется доступ, как они передаются или как ими манипулируют, и кем.
Этот мониторинг является центральным моментом: он позволяет решению распознавать действия, отклоняющиеся от нормы или представляющие риск . Например, сотрудник пытается скопировать конфиденциальные файлы на флешку или отправить важные данные по электронной почте . В этом случае DLP может запустить автоматическое действие : блокировку, шифрование, оповещение или просто регистрацию события, в зависимости от заданной политики.
И всё это происходит в фоновом режиме , не прерывая работу и не завися от постоянного мониторинга со стороны команды. DLP функционирует как механизм непрерывного контроля, обеспечивая предсказуемость в среде, которая по своей природе динамична и полна исключений.
Далее мы разберемся, где работают эти решения и почему различные типы DLP используются вместе для охвата всех критически важных областей компании. Продолжайте читать!
Не вся конфиденциальная информация находится в одном месте, поэтому и защита не может быть единообразной. Хорошая предотвращения потери данных (DLP) сочетает в себе различные уровни действий , каждый из которых отвечает за мониторинг и контроль данных в определенной точке цифровой экосистемы компании.
Эти точки выходят далеко за рамки традиционной корпоративной сети. С развитием удаленной работы, облачных технологий и децентрализованных приложений данные циркулируют через электронную почту , личные устройства, среды для совместной работы и даже резервное копирование , что требует дополнительных подходов для поддержания видимости и контроля .
Ниже вы узнаете об основных типах DLP и о том, как каждый из них способствует созданию комплексной и интегрированной защиты:
- Сетевая DLP : Этот тип DLP, ориентированный на трафик, циркулирующий внутри инфраструктуры компании, действует как интеллектуальный фильтр, анализируя контент, входящий и выходящий из сети. Он особенно полезен для блокировки некорректной передачи данных по таким протоколам, как HTTP, FTP или корпоративная
электронная почта - конечных (Endpoint DLP ): устанавливается непосредственно на устройства пользователей (такие как ноутбуки , настольные компьютеры и даже смартфоны передачи . Она обнаруживает попытки копирования, передачи или редактирования важных файлов, даже когда устройство находится в автономном режиме или за пределами корпоративной сети.
- DLP для хранилищ : Этот тип защиты воздействует на хранилища данных (серверы, общие папки, устаревшие системы), гарантируя, что архивированная информация не будет раскрыта из-за небрежности или неправильной конфигурации. Он также полезен для применения политик хранения и удаления;
- Облачная защита от утечки данных (DLP) : С распространением инструментов SaaS облачная защита от утечки данных отслеживает данные, хранящиеся и передаваемые на таких платформах, как Google Workspace, Microsoft 365 или в онлайн-сервисах хранения данных. Она помогает сбалансировать совместную работу и безопасность, не жертвуя при этом гибкостью облачной среды .
- DLP для электронной почты : отвечает за анализ сообщений и вложений, отправляемых по электронной почте. Этот тип DLP необходим для предотвращения случайных утечек, таких как отправка персональных данных не тому получателю или передача конфиденциальных договоров без шифрования.
Эти решения, при условии грамотной координации, формируют экосистему непрерывной защиты. Но ни один инструмент сам по себе не эффективен. Истинный эффект от DLP достигается за счет сочетания технологий, ясности политики и вовлеченности людей.
Именно об этом первом шаге, первоначальном структурировании стратегии, мы поговорим далее.
стратегий предотвращения потери данных заключается не в самой технологии, а в спешке. Попытки защитить всё, от всех и всегда обычно приводят к большему разочарованию, чем к результатам. Наиболее эффективный путь начинается с фокусировки : понимания того, что нуждается в защите, какие риски наиболее критичны и как компания ежедневно обрабатывает данные.
Расставив приоритеты и создав чётко определённую основу , можно двигаться вперёд с большей ясностью и меньшим внутренним сопротивлением. Ниже мы выделим три фундаментальных столпа для структурированного выполнения первых шагов.
Идентификация конфиденциальных данных
Отправной точкой является ответ на простой, но не всегда очевидный вопрос: какие данные ни при каких обстоятельствах не могут быть разглашены?
Это может включать информацию о клиентах, финансовые отчеты, персональные данные сотрудников или интеллектуальную собственность. Точно сопоставив эти активы, компания может направить усилия и инструменты туда, где они действительно принесут пользу.
Автоматизированные инструменты могут ускорить этот процесс сопоставления, но участие бизнес-подразделений незаменимо . В конце концов, именно они знают контекст использования данных и последствия их разглашения.
Создание базовых политик безопасности
После выявления критически важных данных следующим шагом является определение четких правил их обработки . Речь идет не о создании длинного и общего руководства, а скорее о переводе ожиданий компании в отношении безопасного поведения в простые, применимые и поддающиеся аудиту рекомендации.
Это может включать ограничения на отправку файлов по электронной почте , контроль доступа по профилям или использование шифрования в определенных рабочих процессах. Правило здесь — защищать, не создавая бюрократии .
Вовлеченность команды и культура защиты
Одних только технологий недостаточно для защиты. Стратегия предотвращения утечки данных (DLP) работает только тогда, когда люди понимают свою роль и видят в ней ценность. Поэтому создание культуры защиты данных так же важно, как и внедрение правильного решения.
Это включает в себя постоянную коммуникацию, целенаправленное обучение и согласованность действий между техническими и операционными командами. Это связано с тем, что безопасность должна перестать быть «отделом» и стать межфункциональной практикой, интегрированной в повседневную жизнь.
И на самом деле эти первые шаги не требуют больших инвестиций, а скорее целенаправленности . А при правильной структуре они создают идеальные условия для того, чтобы более надежные решения, такие как те, которые мы рассмотрим ниже, оказали реальное воздействие.
Не все утечки данных происходят извне компании. Во многих случаях утечка данных происходит внутри самой компании , например, из-за неконтролируемого доступа к файлам, электронных писем или предоставления прав доступа, выходящих за рамки необходимого. Когда эта информация циркулирует между системами, устройствами и облачными средами, сложность защиты становится первостепенной .
В Skyone мы решаем эту проблему с помощью интегрированного подхода технологии предотвращения потери данных на разных уровнях в архитектуре, разработанной для защиты не только данных, но и алгоритмов и моделей искусственного интеллекта (ИИ), построенных на их основе.
В то время как общедоступные решения ИИ обрабатывают данные в общих и открытых средах, мы сохраняем все потоки под контролем клиента , в выделенных, проверяемых экземплярах и, что наиболее важно, интегрированными в его среду — то есть, установленными и работающими в его собственной среде. Это гарантирует, что никакая информация не покинет разрешенную область, даже выводы, сгенерированные собственными моделями.
проекты области аналитики , автоматизации и генеративного ИИ без ущерба для конфиденциальности, соответствия требованиям или интеллектуальной собственности . Мы не просто защищаем, мы обеспечиваем прозрачность : кто получает доступ, когда, откуда и с какой целью.
В этом разница между применением DLP как разового инструмента и как части непрерывной стратегии защиты и роста. Если вы стремитесь к такому уровню зрелости, свяжитесь с одним из наших специалистов сегодня . И вместе мы разработаем следующий этап защиты данных для вашего бизнеса, обеспечив интеллектуальный контроль и управление на уровне источника!
Утечки данных не происходят сами по себе. За каждым инцидентом всегда стоит контекст, например, избыточные разрешения, плохо определенный процесс, политика, которая так и не была разработана и утверждена, и т. д. Предотвращение утечки данных (DLP) предлагает не контролировать всё и всегда, а создать среду, в которой данные могут циркулировать целенаправленно и ответственно.
В этом материале мы показали, как предотвращение утечек данных зависит не столько от отдельных инструментов, сколько от сочетания технологий, управления и культуры . Мы рассмотрели типы DLP, их механизмы и то, как четко сделать первые шаги, избегая соблазна быстрых решений сложных проблем .
Мы также показали, как в Skyone мы применяем эту логику на практике: комплексная защита данных и алгоритмов , от базовых до самых сложных потоков искусственного интеллекта (ИИ).
Как насчет того, чтобы продолжить расширять это видение? Для этого мы предлагаем прочитать еще одну статью в нашем блоге , которая связана с тем, что мы здесь обсуждали: « Конфиденциальность и безопасность в ИИ: стратегии и преимущества» . В этой статье мы углубимся в обсуждение того, как обрабатывать конфиденциальные данные в средах искусственного интеллекта — важный шаг для всех, кто хочет защитить не только системы, но и решения, на которые они влияют.
До новых встреч!
Начните трансформацию своей компании
Протестируйте платформу или запланируйте беседу с нашими экспертами, чтобы узнать, как Skyone может ускорить реализацию вашей цифровой стратегии.