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

I dati sono la linfa vitale delle organizzazioni moderne e, con la diffusione del cloud e del lavoro da remoto, i dati sensibili sono distribuiti ovunque. Una singola violazione può causare gravi danni finanziari, legali e reputazionali. Le normative globali come RGPD, HIPAA e PCI DSS prevedono sanzioni severe e rigorosi controlli di conformità.

Il panorama delle minacce si sta espandendo rapidamente:

• L'85% delle violazioni dei dati inizia con intrusioni nel sistema, tecniche di ingegneria sociale o errori di vario genere; per questo motivo, la protezione proattiva del web e della posta elettronica è di fondamentale importanza.
• Oltre il 95% del traffico web è ormai cifrato, e più dell'87% delle minacce si nasconde in questo tipo di traffico.
• Gli attacchi basati sull'intelligenza artificiale sono aumentati del 56% rispetto all'anno precedente, trainati dalle impersonificazioni deepfake e dai malware basati sull'AI, rendendo necessarie solide misure di difesa contro le minacce AI e la protezione dei dati.

La protezione dei dati sensibili richiede l'individuazione automatizzata, la classificazione continua e un'analisi approfondita dei contenuti su tutti i canali di dati, senza compromettere le prestazioni dell'utente.

Una moderna soluzione DLP unificata è un fattore strategico fondamentale per il business, in grado di mitigare i rischi, ottimizzare le operazioni e accelerare la trasformazione cloud. Le piattaforme moderne offrono risultati misurabili, come:

• Riduzione del rischio di violazione: ispeziona continuamente i dati in tempo reale e a riposo per prevenire l'esfiltrazione non autorizzata da endpoint, web, SaaS e ambienti cloud.
• Riduzione del lavoro amministrativo: sostituisce i prodotti singoli non integrati tra loro con una classificazione automatizzata tramite AI, riducendo l'adeguamento manuale delle policy e i falsi positivi.
• Risposta più rapida agli incidenti causati da minacce: correla il contesto comportamentale con l'ispezione dei contenuti per identificare e neutralizzare in tempo reale le attività rischiose relative ai dati.
• Conformità continua alle normative: automatizza gli audit di conformità per RGPD, HIPAA e PCI DSS grazie a modelli di dizionari predefiniti e al monitoraggio in tempo reale.

Per implementare controlli efficaci, le organizzazioni devono proteggere i dati in tutte e tre le loro fasi operative:

1. Dati in uso: monitora i dati attivi sui dispositivi degli utenti quando i file vengono aperti, creati, modificati o stampati.
2. Dati in transito: analizza le informazioni mentre attraversano reti aziendali, connessioni web cifrate o sistemi di posta elettronica.
3. Dati a riposo: protegge i dati statici che si trovano in archivi cloud, repository, database o unità locali.

Esaminiamo nel dettaglio i canali specifici che mettono a rischio i dati sensibili e le principali cause delle violazioni.

Vettori primari di esposizione dei dati

• Sistemi di posta elettronica: gli attacchi di phishing utilizzano link o allegati dannosi per sottrarre credenziali e file sensibili.
• Piattaforme SaaS: gli errori di configurazione dei controlli di accesso in piattaforme come Salesforce, Workday e Microsoft 365 espongono dati riservati.
• GenAI e applicazioni SaaS non autorizzate: i modelli di intelligenza artificiale pubblici come ChatGPT possono conservare le richieste degli utenti, esponendo codice riservato o dati personali a piattaforme esterne.
• Lavoro da remoto e dispositivi non gestiti: i lavoratori che accedono ai dati aziendali su reti non gestite o su dispositivi personali generano rischi legati ad accessi non monitorati.
• Infrastruttura cloud e multicloud: bucket di archiviazione e API su AWS, Azure e Google Cloud Platform (GCP) sono esposti a rischi se le configurazioni di sicurezza non vengono aggiornate.

Come si verificano le violazioni dei dati

• Phishing e furto di credenziali: oltre l'85% delle violazioni della sicurezza parte da tattiche di ingegneria sociale progettate per ingannare gli utenti e rubare le credenziali.
• Ransomware e doppia estorsione: gli autori delle minacce cifrano i sistemi critici e minacciano di divulgare i dati sottratti se non viene pagato il riscatto richiesto.
• Sfruttamento delle vulnerabilità tramite intelligenza artificiale: i criminali informatici utilizzano l'AI generativa per automatizzare la scansione delle vulnerabilità e creare messaggi di spear-phishing altamente mirati.

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 confronta i modelli presenti in dizionari predefiniti e personalizzati per identificare e controllare dati sensibili come numeri di carte di credito, dati personali e informazioni sanitarie protette.
• La classificazione basata sull'intelligenza artificiale accelera l'individuazione dei dati, soprattutto nei casi in cui possono essere difficili da riconoscere. Ad esempio, un modello di intelligenza artificiale potrebbe rilevare rapidamente informazioni in una conversazione trascritta.
• La corrispondenza esatta dei dati (EDM) confronta il contenuto con valori di riferimento come numeri di previdenza sociale, numeri di carta di credito o dati dell'account.
• La corrispondenza tra documenti indicizzati (IDM) analizza il contenuto alla ricerca di somiglianze con documenti indicizzati, come contratti o report riservati.
• Il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) rileva le informazioni sensibili all'interno di immagini scansionate o file 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:

• La DLP inline/di rete monitora il transito dei dati attraverso le reti aziendali, identificando potenziali fughe di dati o flussi sospetti.
• Endpoint DLP protegge i dati archiviati sui dispositivi dei dipendenti o quelli a cui si accede tramite tali dispositivi.
• Email DLP impedisce che le informazioni sensibili vengano divulgate tramite i canali di posta elettronica.
• Cloud DLP affronta i rischi associati all'archiviazione di dati sensibili in ambienti cloud pubblici e ibridi.
• SaaS DLP protegge i dati aziendali utilizzati all'interno delle applicazioni 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.

Consulta la tabella sottostante per scoprire le principali categorie di minacce interne e gli strumenti che Zscaler ti offre per fermarle prima che possano causare danni.

Il forte aumento dell'utilizzo dell'AI generativa apre nuovi canali di fuga dei dati. I dipendenti copiano frequentemente codice proprietario, previsioni finanziarie o dati sanitari in strumenti AI pubblici.

Zscaler DLP offre controlli completi per le piattaforme GenAI:

• Ispezione automatica del prompt AI: analizza il testo incollato in strumenti come ChatGPT, Claude e Gemini alla ricerca di schemi sensibili prima dell'invio.
• Policy di accesso granulari: applicano controlli di sola lettura, blocco o oscuramento selettivo per applicazioni AI autorizzate e non autorizzate.
• Limitazione delle azioni di copia/incolla e upload: impedisce agli utenti di caricare documenti sensibili o esportazioni di database su strumenti di intelligenza artificiale generativa.

La protezione degli ambienti multicloud richiede una visibilità uniforme su tutti i principali provider. Zscaler estende in modo nativo la DLP unificata e il DSPM, ovvero la gestione del profilo di sicurezza dei dati a Google Cloud Platform (GCP), oltre che ad AWS e Azure.

• Protezione nativa per GCP: Zscaler DSPM rileva, classifica e protegge automaticamente i dati sensibili, sia strutturati che non strutturati, archiviati in Google Cloud Storage e nei database GCP.
• Ispezione in tempo reale: sfrutta un'infrastruttura cloud ad alta velocità per applicare le policy DLP inline senza introdurre la latenza dei proxy.

Zscaler Unified DLP è progettato da zero sull'architettura Zero Trust Exchange, offrendo visibilità completa e controllo delle policy su endpoint, web, SaaS, email e applicazioni cloud.

Ottieni questi vantaggi competitivi:

• Precisione di rilevamento del 99,7%: grazie a motori AI che riducono al minimo i falsi positivi e la proliferazione di avvisi.
• Risposta agli incidenti più rapida del 44%: integra l'analisi comportamentale con l'applicazione delle policy in tempo reale su tutto il traffico aziendale.
• Scalabilità completa per il traffico cifrato: ispeziona in tempo reale il 100% del traffico cifrato TLS/SSL, senza influire sulle prestazioni né sull'esperienza utente.
• Integrazionenativa con SSE: unifica la DLP con Secure Web Gateway (SWG), Cloud Access Security Broker (CASB)e Zero Trust Network Access (ZTNA).

Zscaler è stata nominata una leader nel report IDC MarketScape per le soluzioni DLP a livello mondiale nel 2025. È possibile accedere al report completo tramite l'IDC MarketScape DLP Assessment.