¿Qué es la prevención contra la pérdida de datos (DLP)?

Los datos son el motor de las organizaciones modernas y, con la adopción generalizada de la nube y el teletrabajo, los datos confidenciales se encuentran distribuidos por todas partes. Una sola brecha de seguridad puede causar graves daños financieros, legales y reputacionales. Las normativas globales como el RGPD, la HIPAA y la PCI DSS conllevan fuertes sanciones y estrictas auditorías de cumplimiento.

El panorama de amenazas se está expandiendo rápidamente:

• El 85 % de las brechas de seguridad tienen su origen en intrusiones en sistemas, ingeniería social o errores de diversa índole, por lo que la protección proactiva de la web y el correo electrónico resulta fundamental.
• Actualmente, más del 95 % del tráfico web está cifrado y más del 87 % de las amenazas se ocultan en el tráfico cifrado.
• Los ataques impulsados por IA han aumentado un 56 % interanual, especialmente las suplantaciones de identidad mediante deepfakes generados por IA y el malware que utiliza IA, lo que aumenta la necesidad de una protección sólida de la IA y los datos.

La protección de los datos confidenciales requiere un descubrimiento automatizado, una clasificación continua y una inspección profunda del contenido en todos los canales de datos, sin afectar al rendimiento que perciben los usuarios.

La DLP unificada moderna es un recurso estratégico para el negocio que mitiga los riesgos, simplifica las operaciones y acelera la transformación hacia la nube. Las plataformas modernas ofrecen resultados medibles como:

• Reducción del riesgo de filtraciones: Inspecciona continuamente los datos en línea y en reposo para impedir la exfiltración no autorizada a través de dispositivos, la web, aplicaciones SaaS y entornos en la nube.
• Reducción de la carga administrativa: Sustituye las soluciones aisladas y fragmentadas por una clasificación automatizada mediante IA, lo que reduce los ajustes manuales de las políticas y los falsos positivos.
• Respuesta más rápida a los incidentes de seguridad: Correlaciona el contexto del comportamiento con la inspección del contenido para identificar y neutralizar en tiempo real las actividades de riesgo relacionadas con los datos.
• Cumplimiento normativo continuo: Automatiza las auditorías de cumplimiento del RGPD, la HIPAA y la PCI DSS con plantillas de diccionario predefinidas y monitorización en tiempo real.

Para implementar controles eficaces, las organizaciones deben proteger los datos en los tres estados operativos:

1. Datos en uso: Supervisa los datos activos en los dispositivos de los usuarios cuando se abren, crean, modifican o imprimen archivos.
2. Datos en tránsito: Analiza la información a medida que atraviesa redes empresariales, conexiones web cifradas o sistemas de correo electrónico.
3. Datos en reposo: Protege los datos estáticos que residen en el almacenamiento en la nube, repositorios, bases de datos o unidades locales.

Analicemos más de cerca los canales específicos que ponen en riesgo los datos confidenciales y las principales causas de las infracciones.

Principales vectores de exposición de datos

• Sistemas de correo electrónico: Los ataques de phishing utilizan enlaces o archivos adjuntos maliciosos para extraer credenciales y archivos confidenciales.
• Plataformas SaaS: Los controles de acceso mal configurados en plataformas como Salesforce, Workday y Microsoft 365 exponen registros de propiedad exclusiva de la organización.
• IA generativa y SaaS no autorizado: Los modelos de IA públicos como ChatGPT pueden conservar las instrucciones de los usuarios, lo que expone código confidencial o información de identificación personal (PII) a plataformas externas.
• Teletrabajo y dispositivos no gestionados: Los empleados que trabajan desde distintas ubicaciones y acceden a datos corporativos a través de redes no gestionadas o dispositivos personales generan riesgos de acceso que no se supervisan.
• Infraestructura en la nube y multinube: Los depósitos de almacenamiento y las API de AWS, Azure y Google Cloud Platform (GCP) pueden quedar expuestos si las configuraciones de seguridad se apartan de los parámetros establecidos.

Cómo se producen las filtraciones de datos

• Phishing y robo de credenciales: Más del 85 % de las brechas de seguridad comienzan con tácticas engañosas de ingeniería social diseñadas para obtener las credenciales de los usuarios.
• Ransomware y doble extorsión: Los ciberdelincuentes cifran los sistemas críticos y amenazan con filtrar los datos exfiltrados si no se paga el rescate exigido.
• Ataques impulsados por IA: Los ciberdelincuentes utilizan IA generativa para automatizar el análisis de vulnerabilidades y crear mensajes de phishing dirigidos a objetivos muy específicos.

Ahora que entendemos qué es lo que pone en riesgo los datos confidenciales, ¿cómo proporciona realmente protección DLP?

DLP supervisa y controla cómo se utilizan, comparten y almacenan los datos. Comienza descubriendo y clasificando datos (por ejemplo, registros financieros o propiedad intelectual) en función de su grado de confidencialidad. Las políticas de seguridad garantizan entonces que sólo los usuarios autorizados puedan acceder, compartir o transferir esos datos.

Para evitar infracciones, DLP identifica riesgos como correos electrónicos no cifrados, uso compartido de archivos no autorizado o datos que salen de canales aprobados. Si detecta actividad sospechosa, actúa en tiempo real: bloquea la acción, cifra el contenido o notifica al equipo de seguridad.

Métodos de detección de DLP

Para comprender cuándo es necesario actuar, DLP debe poder identificar datos confidenciales. Para ello, la tecnología DLP se basa en diversas técnicas de detección:

• La clasificación tradicional compara patrones en diccionarios predefinidos y personalizados para identificar y controlar datos confidenciales como números de tarjetas de crédito, información de identificación personal (PII) e información de salud protegida (PHI).
• La clasificación mediante inteligencia artificial acelera el descubrimiento de datos, especialmente cuando estos pueden ser difíciles de reconocer. Por ejemplo, un modelo de IA podría detectar rápidamente información sensible en una conversación transcrita.
• La coincidencia exacta de datos (EDM, por sus siglas en inglés) compara el contenido con valores de referencia, como números de la Seguridad Social, números de tarjetas de crédito o datos de cuentas.
• La función de comparación de documentos indexados (IDM, por sus siglas en inglés) analiza el contenido en busca de similitudes con documentos indexados, como contratos o informes confidenciales.
• El reconocimiento óptico de caracteres (OCR) detecta información confidencial en imágenes escaneadas o archivos PDF.

Tipos de soluciones e implementaciones de DLP

DLP puede aplicar estas capacidades independientemente del canal de datos, ya que cada "tipo" de DLP es esencialmente la misma tecnología. Puede ser más útil pensar en los diferentes tipos de DLP como un conjunto de casos de uso específicos:

• La DLP de red o en línea supervisa los datos que circulan por las redes empresariales e identifica posibles fugas o patrones de flujo sospechosos.
• La DLP para dispositivos protege los datos almacenados en los dispositivos de los empleados o a los que se accede a través de ellos.
• La DLP para correo electrónico impide que la información confidencial salga a través de los canales de correo electrónico.
• La DLP en la nube aborda los riesgos asociados al almacenamiento de datos confidenciales en entornos de nube pública e híbrida.
• La prevención de pérdida de datos (DLP) para SaaS protege los datos empresariales utilizados en aplicaciones SaaS de terceros.

Dado que los casos de uso de la nube y SaaS surgieron hace relativamente poco tiempo, muchas organizaciones adoptaron soluciones puntuales junto con su DLP de red, terminal y correo electrónico heredados. Lamentablemente, este enfoque tiende a complicar la gestión de políticas, crear brechas en la protección y dar lugar a varios otros desafíos.

Consulte la siguiente tabla para conocer las principales categorías de amenazas internas y cómo Zscaler le permite detenerlas antes de que causen daños.

El auge en el uso de la IA generativa presenta nuevos canales de fuga de datos. Los empleados suelen copiar código de propiedad exclusiva de la empresa, previsiones financieras o historiales médicos en herramientas de IA públicas.

Zscaler DLP proporciona controles integrales para las plataformas de IA generativa:

• Inspección en línea de las instrucciones enviadas a la IA: Analiza el texto pegado en herramientas como ChatGPT, Claude y Gemini en busca de patrones de datos confidenciales antes de enviarlo.
• Políticas de acceso granulares: Aplican controles de solo lectura, bloqueo u ocultación selectiva de datos según se trate de aplicaciones de IA autorizadas o no autorizadas.
• Restricciones de copia, pegado y carga de archivos: Impiden que los usuarios carguen documentos confidenciales o exportaciones de bases de datos en herramientas de IA generativa.

Proteger los entornos multinube requiere una visibilidad uniforme en todos los proveedores principales. Zscaler amplía de forma nativa su DLP unificada y su gestión de la postura de seguridad de los datos (DSPM) a Google Cloud Platform (GCP), además de AWS y Azure.

• Protección nativa de GCP: Zscaler DSPM descubre, clasifica y protege automáticamente los datos confidenciales, tanto estructurados como no estructurados, almacenados en Google Cloud Storage y en las bases de datos de GCP.
• Inspección en tiempo real: Aprovecha la infraestructura en la nube de alta velocidad para aplicar políticas DLP en línea sin latencia de proxy.

Zscaler Unified DLP se ha desarrollado desde cero sobre la arquitectura Zero Trust Exchange y proporciona visibilidad completa y control de políticas en dispositivos, la web, aplicaciones SaaS, correo electrónico y aplicaciones en la nube.

Logre estas ventajas competitivas:

• Precisión de detección del 99,7 %: Utiliza motores de IA que minimizan los falsos positivos y la fatiga del personal administrador por el exceso de alertas.
• Respuesta a incidentes un 44 % más rápida: integra el análisis del comportamiento con la aplicación de políticas en tiempo real en todo el tráfico empresarial.
• Escalabilidad plena para el tráfico cifrado: Inspecciona el 100 % del tráfico cifrado mediante TLS/SSL en tiempo real sin afectar al rendimiento ni a la experiencia del usuario.
• Integración nativa con SSE: Unifica la DLP con Secure Web Gateway (SWG), Cloud Access Security Broker (CASB) y Zero Trust Network Access (ZTNA).

Zscaler fue reconocida como líder en el informe IDC MarketScape de 2025 sobre DLP a escala mundial. Acceda al informe completo a través de la evaluación DLP de IDC MarketScape.