O que é a prevenção de perda de dados (DLP)?

Por que a prevenção contra perda de dados é importante?

Os dados são a força vital das organizações modernas e, com a ampla adoção e mobilidade da nuvem, dados sigilosos podem estar em quase qualquer lugar. Uma violação pode trazer sérias consequências financeiras, legais, operacionais e de reputação, e regulamentações como GDPR, HIPAA e PCI DSS aumentam ainda mais os riscos, com auditorias e multas por não conformidade.

O cenário de ameaças também está crescendo. Ameaças internas (intencionais ou não) são cada vez mais comuns, alimentadas por falhas nos controles de acesso e uso indevido de contas privilegiadas. Ao mesmo tempo, invasores externos estão explorando vulnerabilidades com técnicas cada vez mais avançadas de phishing, ransomware e IA. Além disso, mais de 95% do tráfego web atual é criptografado e mais de 87% das ameaças se escondem nesse tráfego.

Diante desses riscos, a proteção de dados sigilosos exige uma estratégia de DLP proativa e abrangente. Isso inclui descoberta e classificação automatizadas de dados, juntamente com inspeção completa de conteúdo em todos os canais de dados para minimizar a exposição e garantir a conformidade.

Benefícios da prevenção contra perda de dados

A DLP é uma ferramenta de segurança essencial, mas é mais do que apenas um facilitador de segurança. Hoje, ela também atua como um facilitador de negócios, simplificando processos, reduzindo riscos e construindo confiança. Como parte de um programa de segurança de dados, ela ajuda as organizações a:

• Reduzir o risco de violações identificando e protegendo dados sigilosos contra ameaças, exposição acidental e acesso não autorizado.
• Fornecer visibilidade sobre como os dados são acessados, compartilhados e usados em todos os canais para melhor identificar vulnerabilidades e gerenciar riscos.
• Simplificar a conformidade garantindo que os dados sigilosos sejam monitorados e protegidos, ajudando as organizações a atender aos requisitos regulatórios e evitar multas.
• Aumentar a produtividade evitando interrupções por violações ou perda de dados, mantendo os fluxos de trabalho intactos e as operações comerciais funcionando sem problemas.

O que é perda de dados

Para obter esses benefícios de forma eficaz, é essencial entender as origens e as causas subjacentes da perda de dados. Vamos analisar mais de perto os canais específicos que colocam dados sigilosos em risco e as principais causas de violações.

Vetores da perda de dados

Os dados existem em um de três estados (dados em repouso, dados em uso e dados em trânsito) e são vulneráveis em qualquer estado se residirem ou estiverem se movendo por um canal ou ambiente inseguro. Os pontos de exposição comuns incluem:

• Sistemas de e-mail: ataques de phishing exploram usuários incorporando links prejudiciais ou anexos maliciosos, e plataformas de e-mails não criptografados podem expor comunicações sigilosas.
• Plataformas de SaaS: controles de acesso inadequados e políticas de segurança mal mantidas em aplicativos como CRMs e sistemas de RH podem levar à exposição e ao comprometimento de dados.
• IA generativa e aplicativos não autorizados: ferramentas como o ChatGPT aprendem com as entradas e podem não manter o que aprendem em privado, o que pode levar usuários a vazarem acidentalmente dados sigilosos por meio de prompts.
• Terminais: laptops, desktops e smartphones enfrentam riscos de malware, uso descuidado ou conexões não criptografadas, tornando-os alvos principais de ataques cibernéticos.
• Ambientes na nuvem: nuvens públicas e híbridas geralmente sofrem com configurações incorretas, APIs não seguras ou falhas de monitoramento, deixando dados sigilosos abertos a acessos não autorizados.
• Traga seu próprio dispositivo (BYOD): dispositivos pessoais trazem dados sigilosos da empresa para aplicativos, redes ou sistemas com segurança mais fraca, criando vulnerabilidades difíceis de rastrear.

Como ocorre a perda de dados

As violações de dados podem resultar de ataques direcionados ou simples erros humanos. Algumas das maneiras comuns pelas quais as informações sigilosas podem ser comprometidas incluem:

• Golpes de phishing: invasores enviam mensagens fraudulentas que contêm links ou anexos maliciosos, projetados para roubar credenciais ou implantar malware. Saiba mais sobre phishing.
• Exposição acidental de dados: erros como compartilhamento de arquivos com destinatários não autorizados, bancos de dados mal configurados ou dispositivos perdidos podem revelar inadvertidamente dados sigilosos.
• Ataques de ransomware: criminosos criptografam e/ou exfiltram dados críticos, ameaçando excluí-los, vendê-los ou vazá-los em troca de resgate. Saiba mais sobre ransomware.
• Exploits de IA: invasores avançados podem usar IA para procurar vulnerabilidades, automatizar seus ataques e produzir mensagens de phishing altamente convincentes. Saiba mais sobre ataques com tecnologia de IA.

Como a DLP funciona?

Agora que entendemos o que está colocando dados sigilosos em risco, como a DLP realmente fornece proteção?

A DLP monitora e controla como os dados são usados, compartilhados e armazenados. Ela começa descobrindo e classificando dados (por exemplo, registros financeiros ou propriedade intelectual) com base no nível de sigilo. As políticas de segurança garantem que somente usuários autorizados possam acessar, compartilhar ou transferir esses dados.

Para evitar violações, a DLP identifica riscos como e-mails não criptografados, compartilhamento de arquivos não autorizado ou dados que saem de canais aprovados. Se detectar atividade suspeita, ela age em tempo real, bloqueando a ação, criptografando o conteúdo ou notificando a equipe de segurança.

Métodos de detecção da DLP

Para entender quando é preciso agir, a DLP precisa ser capaz de identificar dados sigilosos. Para fazer isso, a tecnologia de DLP conta com diversas técnicas de detecção:

• A classificação tradicional compara padrões em dicionários predefinidos e personalizados para identificar e controlar dados sigilosos, como números de cartão de crédito, PII e PHI.
• A classificação com tecnologia de IA acelera a descoberta de dados, especialmente quando os dados podem ser difíceis de reconhecer. Por exemplo, um modelo de IA pode detectar rapidamente informações sigilosas em uma conversa transcrita.
• A correspondência exata de dados (EDM) compara o conteúdo a valores de referência, como números de previdência social, números de cartão de crédito ou detalhes de conta.
• A correspondência de documentos indexados (IDM) verifica o conteúdo em busca de semelhanças com documentos indexados, como contratos ou relatórios confidenciais.
• O reconhecimento óptico de caracteres (OCR) detecta informações sigilosas em imagens digitalizadas ou PDFs.

Tipos de soluções e implantações de DLP

A DLP pode aplicar esses recursos independentemente do canal de dados, já que cada "tipo" de DLP é essencialmente a mesma tecnologia. Pode ser mais útil pensar nos diferentes tipos de DLP como um conjunto de casos de uso direcionados:

• A DLP de rede/em linha monitora dados que circulam por redes corporativas, identificando possíveis vazamentos ou padrões de fluxo suspeitos.
• A DLP de terminais protege dados armazenados ou acessados por meio de dispositivos de funcionários.
• A DLP de e-mail impede que informações sigilosas vazem por meio de canais de e-mail.
• A DLP de nuvem aborda os riscos associados ao armazenamento de dados sigilosos em ambientes de nuvem pública e híbrida.
• A DLP de SaaS protege dados corporativos usados em aplicativos SaaS de terceiros.

Com o surgimento relativamente recente dos casos de uso de nuvem e SaaS, muitas organizações adotaram soluções pontuais em paralelo às suas soluções legadas de DLP para rede, terminais e e-mail. Infelizmente, essa abordagem tende a complicar a gestão de políticas, criar brechas na proteção e levar a vários outros desafios.

Desafios e limitações da DLP tradicional

Os sistemas de DLP legados enfrentam desafios significativos nos ambientes de trabalho distribuídos de hoje. À medida que os volumes de dados aumentam, os sistemas tradicionais têm dificuldade para acompanhar o ritmo, resultando em mais alarmes falsos, encargos administrativos e capacidade limitada de adaptação a fluxos de dados complexos e modernos.

Esses sistemas desatualizados também fragmentam a segurança, com políticas inconsistentes e brechas de proteção em terminais, tráfego de rede e aplicativos na nuvem. Gerenciar políticas em soluções pontuais isoladas complica ainda mais os esforços para proteger dados sigilosos.

Para resolver esses problemas, as organizações estão adotando cada vez mais soluções de DLP unificadas que protegem dados em todos os canais: terminais, nuvem, e-mail e outros. A implementação da DLP como parte de uma plataforma completa de Security Service Edge (SSE) ajuda a simplificar o gerenciamento de políticas, eliminar falhas de proteção e obter uma segurança mais consistente e dimensionável.

Como a Zscaler pode ajudar

A DLP unificada da Zscaler foi desenvolvida especificamente para os ambientes distribuídos e baseados na nuvem de hoje. Com tecnologia de IA, ela garante a detecção precisa de dados sigilosos, minimiza falsos positivos e simplifica o gerenciamento de políticas para uma proteção de dados mais eficaz. Capacite sua organização com:

• Proteção unificada e contínua: aplique políticas consistentes em terminais, e-mails, SaaS e aplicativos na nuvem para eliminar silos e brechas de segurança.
• Inspeção de tráfego criptografado em escala: inspecione o tráfego em TLS/SSL com segurança e eficácia, sem prejudicar o desempenho, para descobrir ameaças ocultas.
• Precisão com tecnologia de IA: detecte dados sigilosos com precisão, reduza cargas de trabalho manuais e simplifique os fluxos de trabalho para um gerenciamento de políticas mais rápido e inteligente.
• Integração nativa de SSE: aproveite a DLP em uma plataforma de Security Service Edge completa para dimensionar a proteção e melhorar a eficiência.

A Zscaler foi nomeada uma das líderes no IDC MarketScape para a avaliação de fornecedores de DLP mundial em 2025. Acesse o relatório →