Data Loss Prevention (DLP) beskytter organisationer mod deres egne databaser. Takket være stadig mere rabiate forsøg på at infiltrere følsomme kundedatabaser, der vedligeholdes af organisationer, Udgifter til databrud skyder i vejret til hidtil usete niveauer på 3 millioner dollars. DLP omfatter en bred vifte af løsninger, der forhindrer data i at bevæge sig ud over grænserne for en ansvarlig organisation. Mens traditionel beskyttelse engang var afhængig af stykvise komponenter - hver med speciale i forskellige dele af informationsbeskyttelse - flytter LayerX industrien mod en ny form for sammenhængende forsvar.
Hvordan virker forebyggelse af datatab?
For at spore, hvordan følsomme databaser bruges, har DLP brug for overblik over de indgående og udgående datastrømme, der flyder gennem din organisations netværk. For at begynde at opbygge en kontekstuel forståelse af sikker kontra risikabel brug, skal organisationer derefter definere medarbejdernes enheder, konti og applikationer. Den endelige kontur af datalandskabet kortlagt af DLP er følsomheden af hvert datastykke.
Den primære vægt i de fleste DLP er på at forhindre ondsindede handlinger; identifikation af hvert stykke følsomme data er det første skridt mod pålidelig beskyttelse. Som sådan giver DLP et lag til virksomhedsdækkende politikker, der skal implementeres på tværs af hundreder eller tusinder af datakrævende slutpunkter. For eksempel er en grundlæggende form for databeskyttelse at forhindre, at følsomme data sendes via e-mail uden for virksomhedens domæner. Efter at have opdaget, at modtageren er en outsider, identificeres denne forsøg på e-mail som en overtrædelse af en sådan politik.
Mens denne form for DLP har etableret sig solidt, har fremkomsten af hybrid- og WFH-miljøer knust den traditionelle perimeter, som traditionel DLP-arkitektur er afhængig af.
Hvad kan forårsage datalækage?
Datalæk er et uundgåeligt resultat af forglemmelser, da data flyder gennem komplekse, vidtstrakte netværk. Der er tre hovedårsager til datalæk. Insidertrusler henviser til situationer, hvor en autoriseret konto har misbrugt legitime tilladelser for at lække data. Dette kan være en medarbejder, der aktivt forsøger at skade organisationen; eller en trussel aktør, der har fået adgang til deres konto.
Ekstrudering involverer på den anden side cyberangreb, der specifikt er rettet mod følsomme data. Angribere udnytter allerede eksisterende svagheder i databasekode og implementering af legitimationsoplysninger, hvilket giver dem ubegrænset adgang til følsomme oplysninger. Den sidste – og mest almindelige – form for databrud sker ved uagtsomhed. Utilsigtet dataeksponering er forårsaget af medarbejdere, der uforvarende indtaster følsomme oplysninger i enhver ukrypteret eller offentligt tilgængelig form – fra klisterlapper til ChatGPT.
Hvorfor er forebyggelse af datatab vigtig for virksomheder?
Selv når det er helt tilfældigt, er implikationerne af et databrud enormt offentlige, hvilket ofte fører til store bøder og strafferetlige sanktioner.
I 2017 blev en af kreditbureauet Equifax' databaser kompromitteret. En overset patchinstallation gjorde det muligt for angribere at bryde ind og stjæle de personlige og økonomiske oplysninger om næsten 150 millioner personer. For at have undladt at omgående adressere sårbarheden - samt tøve med at offentliggøre bruddet i flere uger - fik Equifax en bøde på 575 millioner dollars.
Denne historie har fået genklang gennem årene; top Equifax-direktører trådte tilbage efter dette brud, ligesom højtstående ledelser hos Target gjorde i 2013. Her, på højden af ferieindkøb, havde megacorp afsløret detaljerne på over 40 millioner kreditkort. CEO Gregg Steinhafel og hans 35 års virksomhedserfaring blev hurtigt sluppet.
Ud over tab af job og bøder er det sidste kick, som datatab giver, tabet af kunder og offentlighedens tro. En rapport fra 2019 fra National Cyber Security Alliance, baseret på en undersøgelse af 1,006 små virksomheder, der beskæftiger op til 500 personer, afslørede følgerne af et databrud. 10 % af de adspurgte virksomheder måtte lukke driften helt ned; 25 % blev tvunget til at indgive konkursbegæring; og 37 % led betydelige økonomiske tab.
Disse statistikker understreger vigtigheden af robuste teknikker til forebyggelse af datatab.
Typer af teknikker til forebyggelse af datatab
I betragtning af det store udvalg af følsomme data, din organisation forventes at beskytte – og de forskellige apps, brugere og browsere, der konstant forhandler dine netværk – skal forebyggelse af datatab spænde over en bred vifte af aktiviteter.
Data identifikation
Du kan ikke beskytte det, du ikke kan se. Automatiseret dataopdagelse fokuserer på at fastslå, hvilke data du har – og hvor de er gemt. Med dette grundlag etableret kan din organisation begynde at droppe mere kontekstuel beskyttelse på plads.
Beskyt data i bevægelse
Innovation og iteration kræver, at data flyder gennem en organisation næsten kontinuerligt. Ondsindede brud vil ofte forsøge at udnytte den meget flydende karakter af organisatoriske data. Dette kunne tage form af routing af data under transport til hacker-controller-servere. DLP forhindrer dette ved at sammenligne dens tilsigtede destination med, hvor den er blevet anmodet om.
Beskyt data i hvile
De databaser, der rummer sådanne skattekister af information, er lige så værdsat af ondsindede aktører. Det er lige så vigtigt at sætte stærke beskyttelsesforanstaltninger mod tvangsindtrængen. Uanset om det er on-prem-databaser, applikationer, i cloud-lagre eller mobile enheder, skal hvilende data have et lag af beskyttelse. Traditionelt er dette forsvar blevet tilbudt af en firewall, som blokerer enhver uautoriseret part fra at få adgang til disse følsomme data.
Endpoint DLP
Endpoint DLP ser ud over simpel databasebeskyttelse og begynder at beskytte data på brugerniveau. Ved at se og kontrollere overførslen af information mellem interne parter og eksterne trusler, kan disse løsninger forhindre data i at blive kopieret, samt kryptere information, selvom den bevæger sig mellem endepunkter.
Opdag datalækager
Ved at arbejde ud fra det grundlag, du hidtil har etableret, giver etablering af en baseline for normal dataaktivitet mulighed for påvisning af anomalier. Når denne unormale adfærd opfanges i realtid, bliver det muligt for sikkerhedspersonalet at være opmærksomme og opmærksomme på mulig ondsindet indtrængen.
Inkluder Cloud
On-prem databeskyttelse ser meget anderledes ud end cloud-arkitekturens krav; hyper-samarbejdende mikrotjenester kræver en cloud-native tilgang. Mange organisationer lider under dette vigtige tilsyn, idet de undlader at drage fordel af datasikkerhedsforanstaltninger til SaaS- og IaaS-applikationer.
Use Cases til forebyggelse af datatab
DLP-procedurer kan indføres på tværs af store dele af organisationen. Hver kræver opsyn for deres unikke fokus.
Beskyttelse/overholdelse af personlige oplysninger
Hvis din organisation håndterer personligt identificerbare oplysninger (PII), Protected Health Information (PHI) eller betalingskortoplysninger (PCI), er det sandsynligvis underlagt overholdelsesbestemmelser som HIPAA (for PHI) og GDPR (for personlige data om EU-beboere). Disse regler kræver beskyttelse af følsomme kundedata. DLP kan spille en afgørende rolle ved at identificere, klassificere og mærke følsomme data, samt overvåge aktiviteter og hændelser forbundet med disse data. Ydermere giver DLP-rapporteringskapaciteter de nødvendige detaljer til overholdelsesrevisioner.
IP-beskyttelse
Forretningshemmeligheder gør forskellen mellem konstant vækst og konkurrentunderbud. Alene værdien af intellektuel ejendom kræver endnu større kontekstuel forståelse fra moderne DLP-løsninger. Klassificering skal identificere og dække IP-hemmeligheder i ethvert format, struktureret eller på anden måde.
Datasynlighed
Kræver din organisation øget synlighed i databevægelser? En omfattende virksomheds-DLP-løsning giver dig mulighed for at observere og spore data på tværs af slutpunkter, netværk og skyen. Denne øgede synlighed giver dig mulighed for at forstå, hvordan individuelle brugere i din organisation interagerer med data og træffer informerede beslutninger i overensstemmelse hermed.
Bedste praksis for at forhindre tab af data
At forhindre tab af data behøver ikke at være kompliceret. Før du begynder at købe og implementere komplekse DLP-løsninger, er der fem trin, du skal tage først.
#1. Udfør en dataopgørelse
Det er vigtigt for en datafokuseret virksomhed at have en klar forståelse af de data, de besidder. At organisere en omfattende dataopgørelse er afgørende. Denne proces kan strømlines med hjælp fra en løsning, der udfører grundige scanninger af en organisations datalagre.
#2. Klassificer alle data
Når dette første lag af dataopgørelse er på plads, er det tid til at fastslå, hvordan det skal klassificeres. På tværs af både strukturerede og ustrukturerede datatyper skal denne ramme inkludere kategorier såsom personligt identificerbare oplysninger (PII), finansielle data, regulatoriske data og intellektuel ejendom. Klassificering af data muliggør en langt dybere forståelse af ikke kun din organisations risiko, men hjælper med at skræddersy beskyttelsen derefter.
#3. Etabler datahåndteringspolitikker
Nu hvor alle organisatoriske data er blevet klassificeret, er det vigtigt at opretholde denne struktur via håndteringspolitikker. Dette er især vigtigt for regulerede data eller i områder med strenge regler, såsom Europas GDPR og Californiens CCPA.
#4. Implementer et centraliseret DLP-program
I stedet for at implementere flere DLP-planer på tværs af forskellige afdelinger og forretningsenheder, drager DLP-programmer fordel af en enkelt, centraliseret tilgang. Denne konsolidering fremmer konsistens på tværs af de forskellige former for beskyttelse og giver et omfattende overblik over netværket, der forhindrer fragmenteret implementering.
#5. Uddanne medarbejdere
Ulykker er langt mere almindelige end ondsindede hensigter. Selvom en chokerende mængde databrud stammer fra uvidende medarbejdere, der sender data til steder, de ikke burde hen, er dette problem den nemmeste form for tab af data at forhindre. Medarbejdere skal holdes ajour med de farer, de møder fra phishing-angribere, kodeindsprøjtning og meget mere. De repræsenterer den stærkeste og mest formbare form for forsvar, der tilbydes.
DLP værktøjer og teknologier
At forhindre brugere i ved et uheld eller ondsindet at dele data, der bringer dem selv eller organisationen i fare, kan virke kompliceret. Relativt etablerede DLP-tilgange opererer uden for individuelle fokusområder – hvor hvert værktøj spiller én rolle i en større stak. En af hjørnestenene i mange DLP-strategier er Cloud Access Security Brokers (CASB'er), som leverer synlighed i cloud-applikationer. Med et omfattende overblik over konti og apps i din teknologistack tilbyder CASB'er organisationsdækkende politikker, der hjælper med at bevare økonomiske, proprietære og sundhedsdata.
Selvom det er et fantastisk tidligt springbræt mod skysynlighed, er CASB-beskyttelse begrænset. Fuldt sanktionerede apps - dem, der leveres færdigpakkede med API'et for at understøtte CASB-styring - er tilstrækkeligt beskyttet mod datalæk. Disse apps er dog ikke de eneste SaaS-typer, der er i brug inden for en teknologisk stak. Semi-sanktionerede apps er virksomhedsapplikationer uden den understøttende API, mens ikke-sanktionerede apps forbliver helt uden for omfanget af CASB-beskyttelse. Den typiske måde at undgå dette på har været at blokere alle opkald foretaget af ikke-godkendte apps og enheder. Eksplosionen i WFH og BYOD arbejde styles har udvidet dagens angrebsflade ud over omfanget af simple, sanktionerede applikationer.
Netværksbaserede værktøjer såsom fremadrettede proxyer arbejder for at anvende politikker for hele organisationen på tværs af både ikke-sanktionerede og semi-sanktionerede applikationer, men kommer med en alvorlig afvejning. Nemlig manglende synlighed i brugeraktiviteter. Som et resultat bestemmes adgangen på en binær do-or-die måde, i stand til kun at bestemme adgang til en given app eller et fuldstændigt forbud. Med overholdelseskrav, der skærpes med hvert nyt år, kræves en mere omfattende, kontekstuel tilgang.
SaaS Datatab Forebyggelse med LayerX
Indsat på få minutter, LayerX browserudvidelsen placerer al synlighed, overvågning og styring i selve browseren i stedet for at stole på API'er. På den måde eliminerer LayerX forskellen mellem sanktionerede, semi-sanktionerede og ikke-sanktionerede SaaS-apps, og giver det samme sæt omfattende funktioner til enhver app, som din arbejdsstyrke får adgang til via browseren.
LayerX SaaS DLP-funktion
- En intuitiv konfigurationsgrænseflade med indbyggede politikker for bedste praksis, som du nemt kan ændre til dine behov.
- Databeskyttelsespolitikker, der beskytter følsomme data på tværs af både sanktionerede og ikke-sanktionerede apps.
- Omfattende dækning af alle handlinger, der sætter dine data i fare, herunder upload, download, kopiering, indsættelse og eksponering af følsomme data.