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

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

Los datos son el alma de las organizaciones modernas, y con la adopción generalizada de la nube y la movilidad, los datos confidenciales pueden estar casi en cualquier parte. Una infracción puede acarrear graves consecuencias financieras, jurídicas, operativas y de reputación, y normativas como RGDP, HIPAA y PCI DSS elevan aún más las apuestas, 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 esconden 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 la inspección completa del contenido en todos los canales de datos para minimizar la exposición y garantizar el cumplimiento.

Beneficios de la prevención de pérdida de datos

La DLP es una herramienta de seguridad clave, pero es más que un mero facilitador de seguridad. En la actualidad, también actúa como facilitador de la actividad empresarial, agilizando los procesos, reduciendo los riesgos y fomentando la confianza. Como parte de un programa de seguridad de datos, ayuda a las organizaciones a:

• Reducir el riesgo de violaciones identificando y protegiendo los datos confidenciales contra 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.
• Fomentar la productividad evitando las interrupciones derivadas de brechas o pérdidas de datos, manteniendo los flujos de trabajo intactos y las operaciones empresariales en funcionamiento sin problemas.

Comprender la pérdida de datos

Para aprovechar esos beneficios 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 violaciones.

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 deficientes en aplicaciones como CRM y sistemas de RR.HH. pueden generar exposición y compromiso de datos.
• GenAI y aplicaciones no autorizadas: las herramientas como ChatGPT aprenden de las solicitudes y es posible que no mantengan la privacidad de lo que aprenden, lo que puede llevar a que los usuarios fuguen datos confidenciales accidentalmente a través de las solicitudes.
• Puntos finales: las computadoras portátiles, de escritorio y los teléfonos inteligentes enfrentan riesgos de malware, uso descuidado o conexiones no cifradas, lo que los convierte en grandes objetivos para los ciberataques.
• Entornos de nube: las nubes públicas e híbridas a menudo experimentan configuraciones erróneas, API no seguras o brechas en la supervisión, lo que deja datos confidenciales expuestos al acceso no autorizado.
• Traiga su propio dispositivo (BYOD): 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 violaciones de datos pueden ser resultado de ataques dirigidos o de simples errores humanos. Algunas de las maneras más comunes en las que la información confidencial puede verse comprometida son:

• 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 que pueden revelar inadvertidamente datos confidenciales.
• Ataques de ransomware: los malintencionados cifran o exfiltran datos críticos, amenazando con borrarlos, venderlos o fugarlos a cambio del pago de un rescate. Más información sobre el ransomware.
• Exploits de IA: los atacantes avanzados pueden utilizar la IA para buscar vulnerabilidades, automatizar sus ataques y producir mensajes de phishing muy convincentes. Más información sobre los ataques impulsados por la IA.

¿Cómo funciona la DLP?

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

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

Para evitar violaciones, la 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 la DLP

Para comprender cuándo es necesario actuar, la DLP debe poder identificar datos confidenciales. Para ello, la tecnología de DLP emplea 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 seguro social, números de tarjetas de crédito o detalles de las cuentas.
• La coincidencia de documentos indexados (IDM) escanea 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 la DLP

La 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/en línea supervisa los datos que circulan por las redes de la empresa, identificando posibles fugas o patrones de flujo sospechosos.
• La DLP para puntos finales protege los datos almacenados en los dispositivos de los empleados o a los que se accede a través de los mismos.
• La DLP de correo electrónico impide que la información confidencial se escape a través de los canales de correo electrónico.
• La DLP de la nube aborda los riesgos asociados con el almacenamiento de datos confidenciales en entornos de nube pública e híbrida.
• La DLP de SaaS protege los datos empresariales utilizados en aplicaciones SaaS de terceros.

Dado que los casos de uso de la nube y el SaaS han surgido hace relativamente poco tiempo, muchas organizaciones adoptaron soluciones puntuales junto con su DLP heredada de red, punto final y correo electrónico. Lamentablemente, este enfoque tiende a complicar la gestión de políticas, crear brechas en la protección y a provocar otros problemas diversos.

Desafíos y limitaciones de la DLP tradicional

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

Estos sistemas obsoletos también crean una seguridad fragmentada, con políticas inconsistentes y brechas de protección en los puntos finales, 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: puntos finales, nube, correo electrónico y más. La implementación de la DLP como parte de una plataforma completa de Security Service Edge (SSE) ayuda a simplificar la gestión de políticas, cerrar brechas en la protección y lograr una seguridad más uniforme y escalable.

Cómo puede ayudar Zscaler

La DLP unificada de Zscaler está especialmente diseñada para los entornos distribuidos e impulsados por la nube de la actualidad. Potenciada por la IA, garantiza una detección precisa de los datos confidenciales, minimiza los falsos positivos y simplifica la gestión de políticas para una protección de datos más eficaz. Potencie a su organización con:

• Protección unificada y fluida: aplique políticas uniformes en puntos finales, correo electrónico, SaaS y aplicaciones en la nube para eliminar silos y brechas de seguridad.
• Inspección de tráfico cifrado a escala: inspeccione el tráfico TLS/SSL de manera segura y eficaz sin degradar el rendimiento para detectar amenazas ocultas.
• Precisión impulsada por la 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 la DLP dentro de una plataforma completa de Security Service Edge para ampliar la protección y mejorar la eficacia.

Zscaler fue nombrado líder en IDC MarketScape para la evaluación mundial de proveedores de DLP 2025. Obtenga el informe →