Cos'è la prevenzione della perdita di dati (DLP)?

Perché la prevenzione della perdita dei dati è importante?

I dati sono la linfa vitale delle organizzazioni moderne e, con la diffusione del cloud e della mobilità, i dati sensibili possono trovarsi praticamente ovunque. Una violazione può comportare gravi conseguenze finanziarie, legali, operative e reputazionali; inoltre, normative come RGPD, HIPAA e PCI DSS alzano ulteriormente la posta in gioco, con audit e sanzioni in caso di mancata conformità.

Anche le minacce sono in continua espansione. Le minacce interne (intenzionali o meno) sono sempre più diffuse, favorite dalla presenza di lacune nei controlli dell'accesso e dall'uso improprio degli account con privilegi. Allo stesso tempo, gli aggressori esterni sfruttano le vulnerabilità con tecniche sempre più avanzate basate sul phishing, i ransomware e l'AI. Inoltre, oltre il 95% del traffico web oggi è cifrato e ospita oltre l'87% delle minacce.

Alla luce di questi rischi, la protezione dei dati sensibili richiede una strategia di DLP proattiva e completa, che includa l'identificazione e la classificazione automatizzate dei dati e l'ispezione completa dei contenuti su tutti i canali, per ridurre al minimo l'esposizione e garantire la conformità.

I vantaggi della prevenzione della perdita dei dati

La DLP è fondamentale, ed è molto più di un semplice strumento di sicurezza. Oggi, infatti, svolge anche un ruolo a supporto del business, semplificando i processi, riducendo i rischi e consolidando la fiducia. Parte integrante di un programma di sicurezza dei dati, aiuta le organizzazioni a:

• Ridurre il rischio di subire violazioni, identificando e proteggendo i dati sensibili da minacce, esposizioni accidentali e accessi non autorizzati.
• Aumentare la visibilità sulle modalità di accesso, condivisione e utilizzo dei dati nei vari canali, per identificare al meglio le vulnerabilità e gestire i rischi.
• Semplificare la gestione della conformità, per garantire il monitoraggio e la protezione dei dati sensibili, aiutando le organizzazioni a soddisfare i requisiti normativi e a evitare sanzioni.
• Supportare la produttività, con la prevenzione delle interruzioni dovute a violazioni o perdite di dati e mantenendo intatti i flussi di lavoro e le operazioni aziendali.

Comprendere la perdita di dati

Per approfittare efficacemente di questi vantaggi, è fondamentale comprendere sia le origini che le cause che portano alla perdita dei dati. Esaminiamo nel dettaglio i canali specifici che mettono a rischio i dati sensibili e le principali cause delle violazioni.

I vettori della perdita di dati

I dati possono assumere tre stati (inattivi, in uso e in movimento) e sono tutti vulnerabili se risiedono o si spostano attraverso un canale o un ambiente non sicuro. I punti di esposizione più comuni includono:

• Sistemi di posta elettronica: gli attacchi di phishing si approfittano degli utenti con link o allegati dannosi, mentre le piattaforme di posta elettronica non cifrate possono esporre le comunicazioni sensibili.
• Piattaforme SaaS: i controlli di accesso inadeguati e le policy di sicurezza gestite in modo non appropriato in applicazioni come CRM e sistemi HR possono portare all'esposizione e alla compromissione dei dati.
• GenAI e app non autorizzate: gli strumenti come ChatGPT apprendono dagli input e potrebbero non mantenere la riservatezza di queste informazioni; per questo motivo, gli utenti rischiano di divulgare accidentalmente i dati sensibili attraverso i prompt.
• Endpoint: laptop, desktop e smartphone sono esposti ai rischi derivanti da malware, utilizzo negligente o connessioni non cifrate, e per questo sono obiettivi privilegiati per gli attacchi informatici.
• Ambienti cloud: i cloud pubblici e ibridi spesso sono soggetti a errori nella configurazione delle impostazioni, API non protette o lacune nel monitoraggio, lasciando i dati sensibili esposti all'accesso non autorizzato.
• Dispositivi BYOD (Bring Your Own Device): i dispositivi personali, o BYOD, inseriscono i dati aziendali sensibili in app, reti o sistemi con un livello di sicurezza più debole, generando vulnerabilità difficili da individuare.

Come avviene la perdita di dati

Le violazioni dei dati possono essere causate da attacchi mirati o da semplici errori umani. Ecco alcuni dei modi più comuni che possono portare alla compromissione delle informazioni sensibili:

• Truffe di phishing: gli aggressori inviano messaggi fraudolenti contenenti link o allegati dannosi progettati per rubare credenziali o distribuire malware. Scopri di più sul phishing.
• Esposizione accidentale dei dati: errori come la condivisione di file con destinatari non autorizzati, database non configurati correttamente o dispositivi smarriti possono rivelare inavvertitamente i dati sensibili.
• Attacchi ransomware: gli aggressori cifrano e/o esfiltrano dati critici, minacciando di cancellarli, venderli o divulgarli se non viene corrisposto un riscatto. Scopri di più sul ransomware.
• Exploit dell'AI: gli aggressori più esperti possono utilizzare l'AI per individuare vulnerabilità, automatizzare i propri attacchi e produrre messaggi di phishing altamente convincenti. Scopri di più sugli attacchi basati sull'AI.

Come funziona la DLP?

Ora che abbiamo capito cosa mette a rischio i dati sensibili, vediamo come la DLP riesce nel concreto a proteggerli.

La DLP monitora e controlla il modo in cui i dati vengono utilizzati, condivisi e archiviati. Parte dall'individuazione e la classificazione dei dati (come i registri contabili o la proprietà intellettuale) in base al grado di riservatezza. Le policy di sicurezza garantiscono quindi che solo gli utenti autorizzati possano accedere a questi dati, condividerli o trasferirli.

Per prevenire le violazioni, la DLP identifica rischi come e-mail non cifrate, condivisione di file non autorizzata o dati al di fuori dei canali approvati. Quando rileva un'attività sospetta, la DLP agisce in tempo reale bloccando l'azione, cifrando i contenuti o allertando il team di sicurezza.

I metodi di rilevamento della DLP

Per capire quando è necessario intervenire, la DLP deve essere in grado di identificare i dati sensibili. A questo fine, la tecnologia di DLP impiega diverse tecniche di rilevamento:

• La classificazione tradizionale, che si basa su pattern presenti in dizionari predefiniti e personalizzati per identificare e controllare dati sensibili come numeri di carte di credito, informazioni personali e dati sanitari protetti.
• La classificazione basata sull'intelligenza artificiale, che accelera l'individuazione dei dati, soprattutto quando questi possono essere difficili da riconoscere. Ad esempio, un modello AI potrebbe riuscire a rilevare rapidamente le informazioni sensibili in una conversazione trascritta.
• La corrispondenza esatta dei dati (Exact Data Match, EDM), che confronta i contenuti con valori di riferimento, come numeri di previdenza sociale, numeri di carte di credito o dettagli dell'account.
• La corrispondenza dei documenti indicizzati (Indexed Document Matching, IDM), che analizza i contenuti alla ricerca di somiglianze con i documenti indicizzati, come contratti o report riservati.
• Il riconoscimento ottico dei caratteri (Optical Character Recognition, OCR), che rileva le informazioni sensibili presenti nelle immagini scansionate o nei PDF.

Tipi di soluzioni e modalità di implementazione della DLP

La DLP è in grado di applicare queste funzionalità indipendentemente dal canale di dati, in quanto tutte le sue "tipologie" condividono essenzialmente la stessa tecnologia. Può essere più facile pensare ai diversi tipi di DLP come a un insieme di casi d'uso specifici:

• DLP di rete/inline: monitora i dati che transitano nelle reti aziendali, individuando le potenziali perdite o i pattern sospetti nella movimentazione.
• DLP per gli endpoint: protegge i dati archiviati o a cui si accede tramite i dispositivi dei dipendenti.
• DLP per le e-mail: impedisce che le informazioni sensibili vengano trasmesse tramite i canali di posta elettronica.
• DLP sul cloud: affronta i rischi associati all'archiviazione dei dati sensibili negli ambienti cloud pubblici e ibridi.
• DLP per le soluzioni SaaS: protegge i dati aziendali utilizzati nelle applicazioni SaaS di terze parti.

Poiché l'uso delle soluzioni cloud e SaaS si è diffuso relativamente di recente, molte organizzazioni hanno adottato più prodotti singoli da affiancare ai loro strumenti di DLP legacy per reti, endpoint e posta elettronica. Purtroppo però, questo modello tende a complicare la gestione delle policy, comporta lacune nella protezione e genera diverse altre criticità.

Criticità e limiti della DLP tradizionale

I sistemi DLP legacy mostrano forti limiti nel contesto degli attuali ambienti di lavoro distribuiti. Con l'aumento del volume di dati, i sistemi tradizionali faticano a stare al passo: producono allarmi non attendibili, intensificano il carico di lavoro amministrativo e hanno una scarsa capacità di adattarsi ai complessi flussi di dati moderni.

Questi sistemi obsoleti portano inoltre a una sicurezza frammentata, con policy incoerenti e lacune nella protezione di endpoint, traffico di rete e applicazioni cloud. La gestione delle policy con soluzioni eterogenee e isolate complica ulteriormente le attività di protezione dei dati sensibili.

Per risolvere questi problemi, le organizzazioni implementano sempre più spesso soluzioni di DLP unificate e in grado di proteggere i dati su tutti i canali: endpoint, cloud, e-mail e altro. L'implementazione della DLP nell'ambito di una piattaforma SSE (Security Service Edge) completa aiuta a semplificare la gestione delle policy, colmare le lacune nella protezione e ottenere una sicurezza più coerente e scalabile.

Cosa può fare Zscaler

La soluzione di DLP unificata di Zscaler è progettata appositamente per gli attuali ambienti distribuiti con base cloud. Basata sull'AI, garantisce il rilevamento accurato dei dati sensibili, riduce al minimo i falsi positivi e semplifica la gestione delle policy per offrire una protezione dei dati più efficace. Potenzia la tua organizzazione con:

• Protezione unificata e ottimale: applica policy coerenti su endpoint, e-mail, SaaS e applicazioni cloud per eliminare la frammentazione e le lacune nella sicurezza.
• Ispezione del traffico cifrato su larga scala: ispeziona il traffico TLS/SSL in modo sicuro ed efficace senza compromettere le prestazioni, e rileva così le potenziali minacce nascoste.
• Precisione offerta dall'AI: rileva i dati sensibili con la massima accuratezza, riduci le operazioni manuali e semplifica i flussi di lavoro per una gestione delle policy più rapida e intelligente.
• Integrazione SSE nativa: usa la DLP all'interno di una piattaforma completa di servizi di sicurezza per garantire la scalabilità della protezione e migliorare l'efficienza.

Zscaler è stata nominata una Leader da IDC MarketScape nella Worldwide DLP 2025 Vendor Assessment, la valutazione dei fornitori di DLP di tutto il mondo. Scarica il report →