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

¿Por qué es importante la prevención de pérdida de datos?

Los datos son el elemento vital de las organizaciones modernas y, con la adopción generalizada de la nube y la movilidad, los datos confidenciales pueden estar prácticamente en cualquier lugar. Una infracción puede traer graves consecuencias financieras, legales, operativas y de reputación, y regulaciones como RGPD, HIPAA y PCI DSS aumentan aún más los riesgos, con auditorías y multas por incumplimiento.

El panorama de amenazas también está en crecimiento. Las amenazas internas (intencionadas o no) son cada vez más comunes, impulsadas por brechas en los controles de acceso y el uso indebido de cuentas privilegiadas. Al mismo tiempo, los atacantes externos explotan las vulnerabilidades con técnicas cada vez más avanzadas de phishing, ransomware y tecnología de inteligencia artificial. Además, más del 95 % del tráfico web actual está cifrado, y más del 87 % de las amenazas se ocultan en ese tráfico.

En vista de estos riesgos, la protección de datos confidenciales requiere una estrategia DLP proactiva e integral. Esto incluye el descubrimiento y la clasificación automatizados de datos, junto con una inspección completa del contenido en todos los canales de datos para minimizar la exposición y garantizar el cumplimiento.

Ventajas de la prevención de pérdida de datos

DLP es una herramienta de seguridad clave, pero es más que un mero facilitador de seguridad. Hoy en día, también actúa como facilitador de negocios, agilizando procesos, reduciendo riesgos y generando confianza. Como parte de un programa de seguridad de datos, ayuda a las organizaciones a:

• Reducir el riesgo de infracciones identificando y protegiendo datos confidenciales frente a amenazas, exposición accidental y acceso no autorizado.
• Proporcionar visibilidad sobre cómo se accede, se comparten y se utilizan los datos en los canales para identificar mejor las vulnerabilidades y gestionar los riesgos.
• Simplificar el cumplimiento al garantizar que los datos confidenciales estén supervisados y protegidos, lo que ayuda a las organizaciones a cumplir con los requisitos regulatorios y evitar multas.
• Apoyar la productividad evitando interrupciones causadas por infracciones o pérdida de datos, manteniendo los flujos de trabajo intactos y las operaciones comerciales funcionando sin problemas.

Comprender la pérdida de datos

Para aprovechar esas ventajas de manera efectiva, es vital comprender tanto los orígenes como las causas subyacentes de la pérdida de datos. Analicemos más de cerca los canales específicos que ponen en riesgo los datos confidenciales y las principales causas de las infracciones.

Vectores de pérdida de datos

Los datos existen en uno de tres estados: datos en reposo, datos en uso y datos en movimiento, y son vulnerables en cualquier estado si residen o se mueven a través de un canal o entorno inseguro. Los puntos de exposición comunes incluyen:

• Sistemas de correo electrónico: los ataques de phishing explotan a los usuarios incorporando enlaces dañinos o archivos adjuntos maliciosos, y las plataformas de correo electrónico no cifradas pueden exponer comunicaciones confidenciales.
• Plataformas SaaS: los controles de acceso inadecuados y las políticas de seguridad mal mantenidas en aplicaciones como CRM y sistemas de RR. HH. pueden generar exposición y compromiso de datos.
• IA generativa y aplicaciones no autorizadas: herramientas como ChatGPT aprenden de las entradas y es posible que no mantengan privado lo que aprenden, lo que puede provocar que los usuarios filtren accidentalmente datos confidenciales a través de indicaciones.
• Terminales: los ordenadores portátiles, de escritorio y los teléfonos inteligentes hacen frente a riesgos de malware, uso descuidado o conexiones no cifradas, lo que los convierte en objetivos principales de los ciberataques.
• Entornos de nube: las nubes públicas e híbridas a menudo sufren configuraciones incorrectas, API no seguras o brechas en la supervisión, lo que deja datos confidenciales expuestos al acceso no autorizado.
• Uso de dispositivos propios: los dispositivos personales llevan datos confidenciales de la empresa a aplicaciones, redes o sistemas con seguridad más débil, lo que crea vulnerabilidades que son difíciles de rastrear.

Cómo se produce la pérdida de datos

Las infracciones de datos pueden ser resultado de ataques dirigidos o de simples errores humanos. Algunas de las formas más comunes en que se puede comprometer la información confidencial incluyen:

• Estafas de phishing: los atacantes envían mensajes fraudulentos que contienen enlaces o archivos adjuntos maliciosos diseñados para robar credenciales o instalar malware. Más información sobre phishing.
• Exposición accidental de datos: errores como compartir archivos con destinatarios no autorizados, bases de datos mal configuradas o dispositivos perdidos pueden revelar inadvertidamente datos confidenciales.
• Ataques de ransomware: los actores de amenazas cifran y/o exfiltran datos críticos y amenazan con eliminarlos, venderlos o filtrarlos a cambio de un rescate. Más información sobre ransomware.
• Exploits de IA: los atacantes avanzados pueden usar IA para buscar vulnerabilidades, automatizar sus ataques y generar mensajes de phishing muy convincentes. Obtenga más información sobre los ataques basados en IA.

¿Cómo funciona DLP?

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 combina patrones en diccionarios predefinidos y personalizados para identificar y controlar datos confidenciales como números de tarjetas de crédito, PII y PHI.
• La clasificación basada en IA acelera la detección de datos, especialmente cuando estos pueden ser difíciles de reconocer. Por ejemplo, un modelo de IA podría detectar rápidamente información confidencial en una conversación transcrita.
• La coincidencia exacta de datos (EDM) compara el contenido con valores de referencia como números de seguridad social, números de tarjetas de crédito o detalles de cuenta.
• La coincidencia de documentos indexados (IDM) analiza el contenido en busca de similitudes con documentos indexados, como contratos o informes confidenciales.
• El reconocimiento óptico de caracteres (OCR) detecta información confidencial dentro de 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:

• Network/DLP en línea supervisa los datos que se mueven a través de las redes empresariales, identificando posibles filtraciones o patrones de flujo sospechosos.
• Endpoint DLP protege los datos almacenados o a los que se accede a través de los dispositivos de los empleados.
• La prevención y el control de la pérdida de información confidencial (DLP) en el correo electrónico impiden que información confidencial salga a través de canales de correo electrónico.
• Cloud DLP aborda los riesgos asociados con el almacenamiento de datos confidenciales en entornos de nube pública e híbrida.
• SaaS DLP 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.

Desafíos y limitaciones del DLP tradicional

Los sistemas DLP heredados enfrentan desafíos importantes en los entornos de trabajo distribuidos actuales. A medida que aumentan los volúmenes de datos, los sistemas tradicionales tienen dificultades para seguir el ritmo, lo que genera más falsas alarmas, cargas administrativas y una capacidad limitada para adaptarse a flujos de datos modernos y complejos.

Estos sistemas obsoletos también crean una seguridad fragmentada, con políticas inconsistentes y brechas de protección en los terminales, el tráfico de red y las aplicaciones en la nube. La gestión de políticas en soluciones puntuales aisladas complica aún más los esfuerzos para proteger los datos confidenciales.

Para resolver estos problemas, las organizaciones están adoptando cada vez más soluciones DLP unificadas que protegen los datos en todos los canales: terminales, nube, correo electrónico, etc. La implementación de DLP como parte de una plataforma completa de servicio de seguridad perimetral (SSE) ayuda a simplificar la gestión de políticas, cerrar brechas de protección y lograr una seguridad más consistente y escalable.

Cómo puede ayudarle Zscaler

El DLP unificado de Zscaler está diseñado específicamente para los entornos distribuidos e impulsados por la nube actuales. Impulsado por IA, garantiza la detección precisa de datos confidenciales, minimiza los falsos positivos y simplifica la gestión de políticas para una protección de datos más eficaz. Empodere a su organización con:

• Protección unificada y perfecta: aplique políticas consistentes en todos los terminales, correo electrónico, SaaS y aplicaciones en la nube para eliminar los silos y las brechas de seguridad.
• Inspección de tráfico cifrado a escala: inspeccione el tráfico TLS/SSL de forma segura y eficaz sin degradar el rendimiento para descubrir amenazas ocultas.
• Precisión impulsada por IA: detecte datos confidenciales con precisión, reduzca las cargas de trabajo manuales y optimice los flujos de trabajo para una gestión de políticas más rápida e inteligente.
• Integración nativa de SSE: aproveche DLP dentro de una plataforma de servicio de seguridad completa para escalar la protección y mejorar la eficiencia.

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