Prevenção de perda de dados: como evitar que seus dados e sua empresa sejam expostos
Entenda o que é prevenção de perda de dados, também conhecida como data loss prevention (DLP), e saiba como evitar a exposição da sua empresa.
Entenda o que é prevenção de perda de dados, também conhecida como data loss prevention (DLP), e saiba como evitar a exposição da sua empresa.
O tema deste artigo é a prevenção de perda de dados, onde iremos apresentar como a organização, com a solução ideal, pode proteger suas informações de vazamento ou acesso indevido, monitorar por onde suas informações trafegam, descobrir onde elas se encontram armazenadas e ainda quem acessou e o que fez.
Com o crescimento explosivo de aplicativos e serviços em nuvem, combinado com um número crescente de funcionários remotos, as vulnerabilidades de perda de dados são mais prevalentes do que nunca.
As equipes de segurança devem ser capazes de descobrir, monitorar e proteger dados confidenciais, independentemente da localização, aplicativo e tipo de dispositivo. E esse tema se tornou ainda mais relevante após a entrada em vigor da Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), em agosto de 2020.
A proteção de dados continua sendo uma prioridade para organizações em todo o mundo. À medida que novas normas de comunicação e colaboração evoluem, é fundamental garantir que a postura de segurança de sua organização esteja atualizada e seja capaz de reduzir o risco de perda, exposição e exfiltração.
A exfiltração de dados consiste na transferência não autorizada de informações confidenciais de um dispositivo para outro, onde serão acessadas por terceiros, resultando no vazamento desses dados em seu ambiente de cloud (ou multicloud), web e e-mail.
Com toda essa revolução na forma de coletar, armazenar, tratar e utilizar informações, a solução de prevenção de perda de dados, também conhecida como data loss prevention (DLP), se tornou crucial para toda e qualquer organização que visa uma real proteção de seus dados.
O DLP é uma solução com foco em prevenir a perda de dados, sendo utilizada na descoberta de dados em repouso, monitoramento dos dados em trânsito e no bloqueio desses dados para mitigar acessos indevidos a eles.
Toda análise é baseada em uma política composta por regras que vão definir as ações tomadas após uma correspondência ser identificada, como realização de bloqueio, quarentena, notificação ao ponto focal da política ou até mesmo um e-mail personalizado solicitando treinamento de Segurança da Informação para o usuário ofensor.
O destaque é para a prevenção, pois esta é a melhor maneira de proteger o ambiente da sua organização, seus dados e sua equipe.
Estar prevenido contra as potenciais ameaças existentes é, por vezes, mais eficaz do que buscar a proteção ideal ou tornar-se impenetrável. Isso é mítico e impossível de ser alcançado, além de ser extremamente custoso, tanto do ponto de vista financeiro como operacional.
Importante destacar aqui que existem diversas soluções de DLP direcionadas para diferentes vertentes, como o Network DLP, Storage DLP, Endpoint DLP Cloud, entre outras, mas todas com o mesmo objetivo: prevenir a perda de dados.
Entre as principais vantagens de implementar este tipo de solução estão a visibilidade das informações monitoradas e dos recursos a serem utilizados na identificação dos dados por meio de regras de DLP.
A fim de garantir que os dados da sua organização não serão extraídos de forma inadvertida ou mal intencionada, a IB Tecnologia apresenta o OREV, uma ferramenta israelense que utiliza recursos de inteligência artificial (IA) e machine learning para detectar o vazamento de informações, correlacionando os usuários envolvidos e mídias utilizadas, inclusive impressões em tempo real através de um único ponto de controle (dashboard).
O OREV ainda analisa as informações da rede e monitora as atividades, oferecendo proteção completa contra ameaças internas e externas.
Como foi possível perceber através desse artigo, os desafios para se manter protegido não são poucos, mas existem soluções para minimizar e prevenir os riscos e ameaças.
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