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

Los datos son el alma de las organizaciones modernas, y con la adopción generalizada de la nube y el trabajo remoto, los datos confidenciales se distribuyen por todas partes. Una sola violación puede causar graves daños financieros, legales y de reputación. Las normativas globales como RGPD, HIPAA y PCI DSS conllevan fuertes sanciones y estrictas auditorías de cumplimiento.

El panorama de amenazas se está expandiendo rápidamente:

• El 85 % de las violaciones comienzan como intrusiones en el sistema, ingeniería social o errores varios, lo que hace que la protección proactiva de la web y el correo electrónico sea 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 la IA han aumentado un 56 % interanual, liderados por las suplantaciones de identidad mediante deepfake con IA y el malware habilitado por la IA, lo que impulsa la necesidad de una defensa sólida de datos y de IA.

La protección de datos confidenciales requiere una detección automatizada, una clasificación continua y una inspección profunda del contenido en todos los canales de datos sin degradar el rendimiento del usuario.

La solución de DLP unificada moderna facilita estratégicamente las actividades empresariales que mitigan el riesgo, optimiza las operaciones y acelera la transformación a la nube. Las plataformas modernas ofrecen resultados medibles como:

• Reducción del riesgode violaciones: Inspecciona continuamente los datos en tiempo real y en reposo para prevenir la exfiltración no autorizada a través de puntos finales, entornos web, SaaS y en la nube.
• Ahorro en el esfuerzo administrativo: Sustituye los productos puntuales fragmentados por una clasificación automatizada mediante IA, lo que reduce el ajuste manual de las políticas y los falsos positivos.
• Respuesta más rápida ante incidentes de amenazas: Correlaciona el contexto del comportamiento con la inspección del contenido para identificar y neutralizar la actividad riesgosa de datos en tiempo real.
• Cumplimiento normativo continuo: Automatiza las auditorías de cumplimiento de RGPD, HIPAA y PCI DSS con plantillas de diccionario predefinidas y supervisión 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 violaciones.

Vectores de exposición de datos primarios

• 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 privada.
• GenAI y software como servicio (SaaS) no autorizado: Los modelos de IA pública como ChatGPT pueden conservar las indicaciones del usuario, exponiendo código confidencial o información de identificación personal (PII) a plataformas externas.
• Trabajo remoto y dispositivos no administrados: Los trabajadores distribuidos que acceden a datos corporativos a través de redes no administradas o dispositivos personales generan riesgos de acceso no controlado.
• Nube e infraestructura multinube: Los depósitos de almacenamiento y las API en AWS, Azure y Google Cloud Platform (GCP) se ven expuestos si las configuraciones de seguridad se desvían.

Cómo se producen las violaciones de datos

• Phishing y robo de credenciales: Más del 85 % de las violaciones 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 fugar los datos extraídos a menos que se cumplan las exigencias de rescate.
• Ataques impulsados por la IA: Los ciberdelincuentes utilizan inteligencia artificial generativa para automatizar el escaneo de vulnerabilidades y crear mensajes de spear-phishing altamente dirigidos.

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 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 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, por sus siglas en inglés) compara el contenido con valores de referencia como números de Seguridad Social, números de tarjetas de crédito o detalles de la cuenta.
• 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 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 empresariales, identificando posibles fugas o patrones de flujo sospechosos.
• La DLP en el punto final protege los datos almacenados en los dispositivos de los empleados o a los que se accede a través de ellos.
• La DLP en el correo electrónico impide que la información confidencial salga a través de los canales de correo electrónico.
• La DLP en la nube (Cloud DLP) aborda los riesgos asociados con el almacenamiento de datos confidenciales en entornos de nube pública e híbrida.
• La DLP para 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.

Consulte la tabla a continuación para conocer las categorías más destacadas de amenazas internas y cómo Zscaler le brinda la capacidad de detenerlas antes de que puedan causar daños.

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

Zscaler DLP proporciona controles integrales para plataformas GenAI:

• Inspección integrada de indicaciones de IA: Analiza el texto pegado en herramientas como ChatGPT, Claude y Gemini en busca de patrones confidenciales antes de su envío.
• Políticas de acceso granular: Aplican controles de solo lectura, bloqueo u ocultación selectiva para aplicaciones de IA autorizadas frente a las no autorizadas.
• Copiado/pegado y restricción de carga: Impide que los usuarios carguen documentos confidenciales o exportaciones de bases de datos a herramientas de IA generativa.

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

• Protección nativa de GCP: Zscaler DSPM detecta, 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 está construido desde cero sobre una arquitectura Zero Trust Exchange, lo que proporciona visibilidad completa y control de políticas en todos los puntos finales, aplicaciones web, SaaS, correo electrónico y en la nube.

Logre estas ventajas competitivas:

• Precisión de detección del 99.7 %: Impulsado por motores de IA que minimizan los falsos positivos y la fatiga administrativa por 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.
• Escala completa para tráfico cifrado: Inspecciona el 100 % del tráfico TLS/SSL cifrado en tiempo real sin afectar al rendimiento ni a la experiencia del usuario.
• Integración nativa de SSE: Unifica la DLP con Secure Web Gateway (SWG), Cloud Access Security Broker (CASB)y Zero Trust Network Access (ZTNA).

Zscaler fue nombrada líder en el informe IDC MarketScape para DLP mundial 2025. Acceda al informe completo a través de la IDC MarketScape DLP Assessment.