Guía para entender la prevención de pérdida de datos (DLP): qué es, cómo funciona y consejos

Los datos de una empresa son uno de sus activos más valiosos. Ya sea para obtener información sobre las opiniones de los clientes, supervisar las tendencias del mercado o mantener su ventaja competitiva, los datos son cruciales en una buena estrategia empresarial.

Sin embargo, el inmenso volumen de datos que generan actualmente las empresas hace que el panorama de amenaza también crezca y la protección de los datos se hace más complicada. Por ello, enfoques como el que ofrece DLP es fundamental para proteger los datos confidenciales y a las personas que los manejan. Repasamos en qué consiste, cómo funciona y las razones por las que lo deberías implementar en tu compañía cuanto antes.

¿Qué es el DLP?

La Data Loss Prevention (DLP) o prevención de pérdidas de datos se refiere a una solución de ciberseguridad que detecta y previene las violaciones de datos. Al bloquear la extracción de datos confidenciales, las organizaciones la utilizan para la seguridad interna y el cumplimiento normativo.

La DLP permite a las empresas detectar la pérdida de datos, así como prevenir la transferencia ilícita de datos fuera de la organización y la destrucción no deseada de datos confidenciales o de identificación personal (PII). También ayuda a las organizaciones con el cumplimiento de las distintas regulaciones locales y nacionales.

Sus principales ventajas son:

• Identificar información confidencial en múltiples sistemas locales y basados en la nube.
• Evitar el intercambio accidental de datos.
• Monitorizar y proteger los datos.
• Educar a los usuarios sobre cómo cumplir con las normas.
• Automatizar la clasificación de los datos.
• Supervisar el acceso y el uso de los datos.
• Mantener el cumplimiento normativo.
• Mejorar la visibilidad y el control.

Seguridad DLP: Tipo de amenazas

Las amenazas a los datos son acciones que pueden afectar a la integridad, confidencialidad o disponibilidad de los datos de la organización, mientras que las filtraciones de datos exponen los datos confidenciales a entornos poco fiables.

Las amenazas más comunes son:

• Ciberataques: son intentos deliberados y malintencionados de obtener acceso no autorizado a sistemas informáticos (empresariales y personales) para robar, modificar o destruir datos. La seguridad en la nube, la administración de identidad y acceso o la administración de riesgos son algunas maneras de proteger la red.
• Riesgo interno: el uso indebido de acceso autorizado de empleados, proveedores, contratistas o asociados puede afectar negativamente a la organización.
• Phishing: se trata del acto de enviar emails fraudulentos suplantando el nombre de otras empresas o fuentes de confianza. Su intención es engañar a los usuarios para que revelen información personal para robar o dañar datos confidenciales.
• Malware: estos pueden ser los virus o spyware, que se suelen camuflar como datos adjuntos de un correo electrónico o un programa de confianza. Una vez abierto, permite la entrada al entorno de usuario no autorizados que pueden atacar a toda la red de IT.
• Exposición accidental: se produce cuando los empleados permiten el acceso a virus o usuarios no autorizados sin saberlo. Para evitarlo, existen las herramientas de identidad y acceso, que ayudan a controlar a qué pueden o no acceder los usuarios, y ayuda a mantener los recursos importantes de la organización, como aplicaciones, archivos y datos, seguros.
• Ransomware: es un tipo de malware que amenaza a una víctima con destruir o bloquear el acceso a sistemas o datos críticos hasta que se pague un rescate. El que es operado por humanos puede ser difícil de prevenir y revertir, pues los atacantes pueden hacer uso de su inteligencia colectiva para obtener acceso a la red una organización.

Cómo funciona la prevención de pérdida de datos

La DLP es un proceso de varios pasos que depende de un esfuerzo coordinado entre varios componentes. Cada paso desempeña un papel importante en el éxito de la solución a la hora de proteger los datos valiosos de una organización.

Descubrimiento en tiempo real y clasificación de datos

Una solución DLP para las organizaciones distribuidas de hoy requiere de una clasificación basada en IA y ML que ayuden con el descubrimiento y clasificación previa.

Los datos de una organización se pueden clasificar en 3 categorías generales:

• Datos de bajo riesgo: incluyen información disponible públicamente y datos que pueden recuperarse o recrearse fácilmente.
• Datos de riesgo moderado: consta de datos internos que son importantes para una empresa, pero que no cumplen los criterios de datos de alto riesgo.
• Datos de alto riesgo: son datos confidenciales y sensibles que no deben divulgarse, o que no se pueden recrear ni recuperar fácilmente.

En muchos casos, se utiliza una combinación de los métodos básicos para garantizar una clasificación adecuada de los datos:

• Clasificación basada en contenido: usa la automatización para buscar información confidencial en archivos.
• Clasificación basada en contexto: utiliza indicadores indirectos para clasificar los datos, los cuales pueden incluir la ubicación de la información, su creador o la aplicación que los usó.
• Clasificación basada en el usuario: se basa en el conocimiento del usuario para establecer la confidencialidad de los datos. Es un proceso manual que se puede utilizar para complementar la clasificación basada en el contenido y el contexto.

Aplicación de políticas de manejo de datos

Las soluciones de protección de datos deben incluir paquetes de políticas que permitan simplificar la creación de políticas para diferentes requisitos de cumplimiento y reglas sobre cómo se deben manejar las distintas clases de datos.

Gracias a las soluciones DLP, se automatiza el proceso de aplicación de estas políticas de manejo de datos y la solución a cualquier problema que surja. Esto puede pasar por cifrar los datos antes de permitir su transferencia o aplicar una política diferente para cuentas profesionales o personales.

Informe y análisis

Este tipo de soluciones debe generar informes e información analítica que se puedan utilizar para optimizar las políticas de manejo de datos y abordar las deficiencias y vulnerabilidades operativas de una empresa.

Estos análisis pueden identificar las aplicaciones que hacen un mayor uso de los datos de alto riesgo y pueden influir en la forma en que se implementa la ciberseguridad en toda la organización. Por ello, las empresas deben apostar por técnicas para evitar la pérdida de datos.

Educación de los empleados

Todos los miembros de la organización, sean del departamento que sean, deben recibir información sobre los riesgos que conlleva el manejo inseguro de los datos.

Los usuarios finales deben comprender cómo pueden utilizar los datos sin introducir riesgos para la empresa. Por ello, es muy importante la participación regular en cursos de formación en materia de concienciación sobre ciberseguridad. Así se tendrán menos probabilidades de exponer accidentalmente datos confidenciales o sensibles que puedan dañar a la empresa y su reputación.

Razones por las que considerar una solución de DLP

Las organizaciones manejan más datos sensibles que nunca, por lo que la seguridad y la privacidad se ha vuelto un tema principal de las preocupaciones de las empresas. De hecho, según el informe Costo f Data Breach Report de IBM, los fallos de cumplimiento fueron uno de los tres factores asociados con el mayor incremento neto en el coste medio de una violación de datos.

Por ello, con una presión cada vez mayor para cumplir estas normativas y reglas, las organizaciones se encuentran con una gran necesidad de implantar una solución DLP moderna que proporcione valor inmediato y flexibilidad para adaptarse a las normativas cambiantes.

Además, las soluciones de DLP son especialmente útiles cuando se trata de multinacionales, donde se debe facilitar el manejo de los datos por parte de los empleados en un panorama normativo desigual.

Si una organización está tratando de madurar en el ámbito de la protección de datos, implantar una solución de DLP será la mejor opción, pues, al ser consciente del contexto, permite recopilar automáticamente información sobre el uso y el movimiento de los datos dentro y fuera de la empresa, lo que proporciona a la organización una valiosa perspectiva y visibilidad de sus datos y evita costosas infracciones.

Servicios DLP

Con las amenazas de datos constantes, es importante tener en cuenta cuándo se producirán, no si llegarán a producirse. La elección de una solución de DLP para tu organización requiere de investigación y planificación. Esta inversión de dinero y tiempo hará que tus datos confidenciales, la información personal y la reputación de la compañía estén protegidos.

Conocer las distintas opciones y cómo funcionan gracias al DLP, puede ayudarte a iniciar el camino hacia un entorno de datos más seguro y protegido:

• Análisis del comportamiento de los usuarios: comprende los datos que recopiles de los sistemas y las personas que los usas. Así se detectará un comportamiento sospechoso antes de que provoque una filtración de datos o una vulneración de seguridad.
• Educación y concienciación: adopta un enfoque de formación para todos tus empelados para que aprendan a reconocer e informar sobre incidentes de seguridad y sepan cómo actuar si se produce la pérdida o robo de un dispositivo.
• Cifrado: mantén la confidencialidad y la integridad de los datos garantizando que solo usuarios autorizados puedan acceder a los datos mientras estén en reposo o en tránsito.
• Clasificación de datos: identifica qué información es confidencial y crítica para la empresa para poder administrarla y protegerla en todo el entorno.
• Software de agente de seguridad de acceso a la nube (CASB): aplica la directiva de seguridad entre usuarios de la empresa y proveedores de servicios en la nube para mitigar el riesgo y mantener el cumplimiento normativo.
• Software de administración de riesgos internos: identifica qué empleados pueden estar filtrando datos accidentalmente y descubre a los infiltrados malintencionados que están robando información confidencial deliberadamente.

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