¿Qué es la prevención de la pérdida de datos? Una guía sobre DLP

La prevención de la pérdida de datos es importante para cualquier organización que almacene información sensible y crítica para el negocio en formato digital. En otras palabras, casi todas las organizaciones.

Ya se trate de datos de clientes, propiedad intelectual, planes de negocio futuros o información financiera, es demasiado fácil que se produzca una pérdida de datos intencionada o accidental. Dicha pérdida puede tener graves ramificaciones financieras y legales y causar importantes pérdidas en la confianza de los clientes y en la reputación de la empresa.

La pérdida de datos es simplemente eso: pérdida. Algunos ejemplos son no realizar una copia de seguridad o extraviar un ordenador portátil. Los datos también pueden ser robados a través de ciberataques.

La fuga de datos es la divulgación no autorizada de propiedad intelectual, datos de empresas o clientes, datos personales y otros datos sensibles que no están destinados a la difusión pública. La fuga de datos suele producirse a través de comunicaciones por Internet o correo electrónico, pero también puede ocurrir por la pérdida de ordenadores portátiles, soportes ópticos, dispositivos móviles y llaves USB.

Al seleccionar el software de DLP, las consideraciones clave incluyen las capacidades de descubrimiento de datos, la integración con la infraestructura de TI existente y las aplicaciones en la nube, y la escalabilidad para adaptarse al crecimiento de la organización.

Además, una interfaz fácil de usar, sólidas opciones de cifrado y flexibilidad a la hora de definir y personalizar las políticas de seguridad son factores esenciales que hay que buscar en una solución de DLP.

Para mejorar la funcionalidad de la DLP, los equipos de seguridad deben considerar soluciones con capacidades granulares de clasificación de datos que puedan identificar y proteger diferentes tipos de información sensible, emparejadas con capacidades automatizadas de aplicación y corrección, como bloquear transferencias de datos no autorizadas, cifrar archivos sensibles o alertar a los administradores. Muchas de estas funciones están hoy disponibles mediante la asociación con un proveedor de software de prevención de pérdida de datos impulsado por IA que utilice tecnología de aprendizaje automático para automatizar gran parte del trabajo de identificación de comportamientos de riesgo de los usuarios, clasificación de las infracciones de las políticas y corrección de los riesgos en tiempo real.

Entre los tipos de información sensible que las herramientas de DLP deben ser capaces de identificar figuran la información personal identificable (PII), los números de tarjetas de crédito y otros datos de la PCI DSS, y la información sanitaria protegida (PHI).

Además, considere una solución de prevención de pérdida de datos con la funcionalidad de identificar los datos críticos y la propiedad intelectual (PI).

Las herramientas de DLP también deben ser capaces de supervisar varios canales de datos (correo electrónico, puntos finales, almacenamiento en la nube, aplicaciones SaaS) y detectar actividades sospechosas casi en tiempo real para minimizar el riesgo de los actores maliciosos. Por último, su solución de DLP debe producir informes completos y registros de auditoría para su cumplimiento y revisión.