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

Os dados são a força vital das organizações modernas e, com a ampla adoção da nuvem e do trabalho remoto, dados sensíveis estão distribuídos por toda parte. Uma única violação pode causar graves danos financeiros, legais e à reputação. Regulamentações globais como GDPR, HIPAA e PCI DSS acarretam penalidades severas e auditorias de conformidade rigorosas.

O cenário de ameaças está se expandindo rapidamente:

• 85% das violações de segurança começam como invasões de sistema, engenharia social ou algum erro diverso, tornando a proteção proativa da web e do e-mail fundamental.
• Mais de 95% do tráfego web agora é criptografado, e mais de 87% das ameaças se escondem no tráfego criptografado.
• Os ataques impulsionados por IA aumentaram 56% em relação ao ano anterior, liderados por deepfakes e malware com IA, o que reforça a necessidade de uma defesa robusta de dados e IA.

A proteção de dados sensíveis exige descoberta automatizada, classificação contínua e inspeção profunda de conteúdo em todos os canais de dados, sem comprometer o desempenho dos usuários.

Uma solução de DLP unificada e moderna é um facilitador estratégico de negócios que mitiga riscos, simplifica operações e acelera a transformação para a nuvem. As plataformas modernas proporcionam resultados mensuráveis, tais como:

• Redução do risco de violação: inspeciona continuamente os dados inline e em repouso para evitar a exfiltração não autorizada em terminais, web, SaaS e ambientes de nuvem.
• Economia de esforço administrativo: substitui produtos pontuais fragmentados por classificação automatizada por IA, reduzindo o ajuste manual de políticas e os falsos positivos.
• Resposta mais rápida a incidentes de ameaça: correlaciona o contexto comportamental com a inspeção de conteúdo para identificar e neutralizar atividades de dados de risco em tempo real.
• Conformidade regulatória contínua: automatiza auditorias de conformidade para GDPR, HIPAA e PCI DSS com modelos de dicionário predefinidos e monitoramento em tempo real.

Para implementar controles eficazes, as organizações devem proteger os dados em todos os três estados operacionais:

1. Dados em uso: monitora os dados ativos nos dispositivos do usuário quando arquivos são abertos, criados, modificados ou impressos.
2. Dados em trânsito: analisa informações à medida que elas trafegam em redes corporativas, conexões web criptografadas ou sistemas de e-mail.
3. Dados em repouso: protege dados estáticos armazenados em nuvem, repositórios, bancos de dados ou unidades locais.

Vamos analisar mais de perto os canais específicos que colocam dados sigilosos em risco e as principais causas de violações.

Vetores de exposição de dados primários

• Sistemas de e-mail: ataques de phishing utilizam links ou anexos maliciosos para extrair credenciais e arquivos sensíveis.
• Plataformas SaaS: controles de acesso mal configurados em plataformas como Salesforce, Workday e Microsoft 365 expõem registros proprietários.
• GenAI e SaaS não autorizados: modelos de IA públicos como o ChatGPT podem reter prompts dos usuários, expondo código confidencial ou informações pessoais identificáveis a plataformas externas.
• Trabalho remoto e dispositivos não gerenciados: funcionários remotos que acessam dados corporativos em redes não gerenciadas ou dispositivos pessoais criam riscos de acesso não rastreados.
• Nuvem e infraestrutura multinuvem: buckets de armazenamento e APIs na AWS, Azure e Google Cloud Platform (GCP) ficam vulneráveis se as configurações de segurança forem alteradas.

Como ocorrem as violações de dados

• Phishing e roubo de credenciais: mais de 85% das violações de segurança começam com táticas enganosas de engenharia social, projetadas para coletar credenciais de usuários.
• Ransomware e dupla extorsão: os agentes maliciosos criptografam sistemas críticos e ameaçam vazar os dados extraídos, a menos que as exigências de resgate sejam atendidas.
• Exploits baseados em IA: os cibercriminosos utilizam IA generativa para automatizar a verificação de vulnerabilidades e criar mensagens de spear-phishing altamente direcionadas.

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 utiliza padrões em dicionários predefinidos e personalizados para identificar e controlar dados sensíveis, como números de cartão de crédito, informações pessoais identificáveis (PII) e informações de saúde protegidas (PHI).
• A classificação baseada em IA acelera a descoberta de dados, especialmente em situações onde os dados podem ser difíceis de reconhecer. Por exemplo, um modelo de IA poderia detectar rapidamente informações sensíveis em uma conversa transcrita.
• A correspondência exata de dados (EDM) compara o conteúdo com valores de referência, como números de segurança social, números de cartão de crédito ou detalhes da conta.
• A correspondência de documentos indexados (IDM) examina o conteúdo em busca de semelhanças com documentos indexados, como contratos ou relatórios confidenciais.
• O reconhecimento óptico de caracteres (OCR) detecta informações sensíveis 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/inline monitora os dados que trafegam pelas redes corporativas, identificando possíveis vazamentos ou padrões de fluxo suspeitos.
• A DLP de terminais protege os dados armazenados ou acessados por meio de dispositivos de funcionários.
• A DLP de e-mail impede que informações sensíveis sejam divulgadas via canais de e-mail.
• A DLP de nuvem aborda os riscos associados ao armazenamento de dados sensíveis em ambientes de nuvem pública e híbrida.
• A DLP de SaaS protege os 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.

Consulte a tabela abaixo para conhecer as categorias mais comuns de ameaças internas e saber como a Zscaler lhe dá o poder de impedi-las antes que causem danos.

O aumento no uso de IA generativa expõe novos canais de vazamento de dados. Os funcionários frequentemente copiam código proprietário, previsões financeiras ou registros de saúde para ferramentas públicas de IA.

A DLP da Zscaler oferece controles abrangentes para plataformas de GenAI:

• Inspeção de prompts de IA inline: analisa o texto colado em ferramentas como ChatGPT, Claude e Gemini em busca de padrões sensíveis antes do envio.
• Políticas de acesso granulares: aplicam controles de somente leitura, bloqueio ou redação seletiva para aplicativos de IA autorizados versus não autorizados.
• Restrição de copiar/colar e upload: impede que os usuários façam upload de documentos sensíveis ou exportações de banco de dados para ferramentas de IA generativa.

A proteção de ambientes multinuvem exige visibilidade uniforme de todos os principais provedores. A Zscaler estende a Unified DLP e o gerenciamento da postura de segurança de dados (DSPM) nativamente para o Google Cloud Platform (GCP), além da AWS e do Azure.

• Proteção nativa do GCP: a Zscaler DSPM descobre, classifica e protege automaticamente dados estruturados e não estruturados sensíveis armazenados no Google Cloud Storage e em bancos de dados do GCP.
• Inspeção em tempo real: utiliza infraestrutura de nuvem de alta velocidade para aplicar políticas de DLP inline sem latência de proxy.

A Zscaler Unified DLP foi desenvolvida desde o princípio sobre a arquitetura da Zero Trust Exchange, proporcionando visibilidade completa e controle de políticas em terminais, web, SaaS, e-mail e aplicativos em nuvem.

Obtenha estas vantagens competitivas:

• Precisão de detecção de 99,7%: impulsionada por mecanismos de IA que minimizam falsos positivos e a fadiga de alertas administrativos.
• Resposta a incidentes 44% mais rápida: integra análises comportamentais com a aplicação de políticas em tempo real em todo o tráfego corporativo.
• Escala completa para tráfego criptografado: inspeciona 100% do tráfego criptografado em TLS/SSL em tempo real sem afetar o desempenho ou a experiência dos usuários.
• Integração nativa com SSE: unifica a DLP com Secure Web Gateway (SWG), agente de segurança de acesso à nuvem (CASB) e acesso à rede zero trust (ZTNA).

A Zscaler foi nomeada uma das líderes no IDC MarketScape para DLP global em 2025. Acesse o relatório completo através da avaliação de DLP do IDC MarketScape.