La prevención de filtraciones de datos ha cambiado.
Los atacantes ya no dependen de una sola vía para acceder a información confidencial. Explotan vulnerabilidades de software, credenciales comprometidas, terceros, entornos en la nube, permisos excesivos, ingeniería social, API y, cada vez más, técnicas de ataque asistidas por IA.
Al mismo tiempo, los datos confidenciales se han extendido por la infraestructura en la nube, las aplicaciones SaaS, los lagos de datos, las plataformas de colaboración, los puntos finales, los entornos de desarrollo, las aplicaciones de IA, los almacenes de vectores y los repositorios empresariales.
Esto supone un desafío fundamental para los equipos de seguridad: Impedir que un atacante acceda al sistema es solo una parte de la prevención de una filtración de datos perjudicial.
Las organizaciones también necesitan saber qué datos confidenciales existen, dónde se almacenan, quién y qué puede acceder a ellos, cómo se transmiten, si ese acceso es apropiado y qué sucede cuando se produce una actividad sospechosa.
Eficaz prevención de violaciones de datos Por lo tanto, combina los controles de ciberseguridad tradicionales con seguridad centrada en datos que reduce la cantidad de información confidencial a la que puede acceder un atacante, un empleado malintencionado, una identidad comprometida, un tercero o un sistema de IA.
Prevención de filtraciones de datos: Conclusiones clave
- Ningún control puede garantizar la prevención de infracciones. Las organizaciones pueden reducir sustancialmente la probabilidad y el impacto de las violaciones de seguridad mediante controles de seguridad, datos, identidad, monitoreo y respuesta por capas.
- Las rutas de ataque cambian constantemente. La explotación de vulnerabilidades, las credenciales, el ransomware, los terceros, la ingeniería social y los ataques asistidos por IA requieren atención.
- Proteja los datos, no solo el perímetro. Saber dónde se almacenan los datos confidenciales y quién o qué puede acceder a ellos ayuda a limitar el impacto de una intrusión exitosa.
- El acceso excesivo aumenta el radio de la explosión. Los usuarios, las aplicaciones, las cuentas de servicio, las identidades de las máquinas y los sistemas de IA solo deben recibir el acceso que requiera su finalidad comercial.
- La IA cambia ambos lados de la ecuación. Los atacantes pueden utilizar la IA para acelerar los ataques, mientras que la adopción de la IA por parte de las empresas crea nuevas vías de acceso a datos confidenciales.
- La prevención y la respuesta van de la mano. Las organizaciones deben reducir la exposición antes de que ocurra un incidente, manteniendo al mismo tiempo el contexto necesario para detectarlo, contenerlo, investigarlo y remediarlo rápidamente.
¿Qué es la prevención de filtraciones de datos?
La prevención de filtraciones de datos es la práctica continua de reducir la probabilidad de que terceros no autorizados accedan, roben, divulguen, alteren, destruyan o hagan un uso indebido de información confidencial, y de limitar el impacto en caso de que se produzca una vulneración de la seguridad.
Combina múltiples capas de seguridad, entre las que se incluyen:
- Descubrimiento y clasificación de datos
- Gestión de vulnerabilidades y parches
- Controles de identidad y acceso
- Mínimo privilegio
- autenticación multifactor
- Cifrado
- Prevención de pérdida de datos
- Gestión de la postura de seguridad de los datos
- Monitorización de la actividad de los datos
- Seguridad de los puntos finales y de la red
- Controles de riesgo de terceros
- Seguridad y gobernanza de la IA
- Detección y respuesta ante incidentes
- Minimización y corrección de datos
Ningún producto ni control de seguridad por sí solo evita todas las brechas de seguridad.
Un programa robusto crea capas de protección para que una credencial comprometida, una aplicación vulnerable, una configuración incorrecta, un empleado malintencionado o un tercero no otorguen automáticamente a un atacante acceso sin restricciones a datos críticos.
¿Por qué es importante prevenir las filtraciones de datos?
Una violación de seguridad puede tener consecuencias que van mucho más allá de la divulgación de registros individuales.
Las organizaciones pueden enfrentarse a:
- Pérdida de información personal, financiera, de salud, de credenciales o de propiedad exclusiva.
- Ransomware y extorsión
- Interrupción de la actividad comercial
- Costos de respuesta y recuperación ante incidentes
- Investigaciones regulatorias y sanciones
- Consecuencias contractuales
- Pérdida de propiedad intelectual
- Requisitos de notificación a clientes y empleados
- Litigio
- Pérdida de confianza del cliente
Por lo tanto, el objetivo de seguridad debe ir más allá de mantener a los atacantes fuera de la red.
Las organizaciones también deberían reducir lo que un atacante puede alcanzar. después de que falle un control de seguridad inicial.
Proteja los datos más importantes.
Reduzca el riesgo de filtración de datos desde el exterior.
Descubra datos confidenciales, identifique vulnerabilidades, controle el acceso, supervise la actividad, priorice los riesgos e impulse la remediación en todo su entorno de datos.
¿Cómo se producen las filtraciones de datos?
Las filtraciones de datos rara vez siguen un camino predecible.
En Informe de investigaciones de filtraciones de datos de Verizon de 2026 Se constató que la explotación de vulnerabilidades se convirtió, por primera vez en la historia del informe, en el principal vector de acceso inicial, responsable del 311% de las brechas de seguridad. El abuso de credenciales, el ransomware, la ingeniería social, la intrusión de terceros y las técnicas de ataque asistidas por IA siguen siendo motivo de gran preocupación.
Las vías de acceso más comunes incluyen:
Vulnerabilidades explotadas
Los atacantes explotan las vulnerabilidades en las aplicaciones, los sistemas operativos, los dispositivos de red, la infraestructura en la nube y otras tecnologías para obtener un punto de acceso inicial.
La IA puede acelerar el descubrimiento y la explotación de vulnerabilidades, lo que aumenta la presión sobre las organizaciones para que identifiquen y corrijan rápidamente las debilidades críticas.
Credenciales comprometidas
Los atacantes pueden obtener nombres de usuario, contraseñas, tokens, claves API, cookies de sesión y otras credenciales mediante phishing, malware, relleno de credenciales, robo de información, filtraciones anteriores e ingeniería social.
Una vez autenticado, un atacante puede parecer legítimo para los sistemas posteriores.
Acceso excesivo
Una identidad comprometida se vuelve más peligrosa cuando puede acceder a información mucho más sensible de la que requiere su propósito legítimo.
Los usuarios no son la única preocupación. Las aplicaciones, las cuentas de servicio, las identidades de las máquinas, las API y los agentes de IA también pueden acumular permisos excesivos.
Identificación del acceso excesivo puede reducir la cantidad de datos confidenciales disponibles a través de una identidad comprometida.
Ransomware y extorsión
Los incidentes modernos de ransomware pueden implicar robo de datos, así como cifrado e interrupción de las operaciones.
Los atacantes pueden extraer información confidencial antes de interrumpir los sistemas, lo que les proporciona una ventaja adicional para la extorsión.
Phishing e ingeniería social
Los atacantes manipulan a empleados, contratistas, equipos de soporte y otros usuarios para que revelen credenciales, aprueben el acceso, abran contenido malicioso, transfieran información o realicen acciones en nombre del atacante.
La IA generativa puede facilitar la personalización y la ampliación de estos ataques.
Riesgo de información privilegiada
Riesgo interno puede implicar comportamiento malicioso, cuentas comprometidas, negligencia o exposición accidental.
Dado que los empleados internos suelen tener acceso legítimo, los equipos de seguridad necesitan conocer la sensibilidad de los datos, el acceso y el contexto de la actividad para distinguir el uso empresarial normal de un riesgo significativo.
Compromiso de terceros
Los proveedores, las aplicaciones SaaS, los contratistas, las integraciones, las API y los socios de la cadena de suministro pueden crear vías de acceso a los datos empresariales.
Un tercero puede tener conectividad legítima manteniendo controles de seguridad que difieren de los estándares de la propia organización.
Mala configuración de la nube
El almacenamiento público, los roles excesivamente permisivos, el uso compartido inseguro, la autenticación débil, las instantáneas desprotegidas y otros problemas de configuración pueden exponer información confidencial sin necesidad de un ataque sofisticado.
IA en la sombra y aplicaciones no autorizadas
Los empleados pueden introducir datos de la empresa en aplicaciones de IA y otros servicios que los equipos de seguridad no hayan aprobado ni evaluado.
El informe DBIR de Verizon de 2026 indica que el uso habitual de IA por parte de los empleados en dispositivos corporativos aumentó de 15% a 45% en un año, mientras que la IA en la sombra se convirtió en la tercera actividad de fuga de datos no maliciosa más común.
Descubrimiento de IA en la sombra Puede ayudar a las organizaciones a identificar dónde ingresa la información empresarial en entornos de IA no administrados.
Ruta de ataque de violación de datos
Desde el punto de entrada hasta el impacto de los datos
Vea cómo un ataque puede convertirse en una violación de datos.
Vulnerabilidad, credenciales, phishing, terceros
Usuario, aplicación, cuenta de servicio, máquina
Los permisos determinan qué se vuelve accesible.
Información personal identificable, información de salud protegida, datos financieros, secretos, propiedad intelectual, código fuente
Leer, descargar, copiar, modificar, cifrar, exfiltrar
Exposición, robo, interrupción, extorsión, impacto en el cumplimiento normativo
Los controles de seguridad tradicionales se centran principalmente en detener el primer paso.
La prevención de brechas de seguridad centrada en los datos añade controles a lo largo del resto del proceso.
Si los atacantes logran acceder al sistema, ¿a cuántos datos confidenciales podrán llegar realmente?
Por qué el descubrimiento de datos sensibles es fundamental para la prevención de filtraciones de datos.
No se pueden tomar decisiones informadas sobre la protección de datos si no se sabe dónde se encuentran.
Descubrimiento y clasificación de datos Ayudamos a las organizaciones a identificar información sensible, regulada, confidencial, relacionada con credenciales, de propiedad exclusiva y de vital importancia para el negocio en todo su entorno de datos.
Esto puede incluir datos en:
- Almacenes de objetos en la nube
- Bases de datos
- Almacenes y lagos de datos
- Aplicaciones SaaS
- Compartir archivos
- Plataformas de colaboración
- Puntos finales
- Entornos de desarrollo
- Copias de seguridad e instantáneas
- Canalizaciones de IA y fuentes de datos conectadas
Discovery responde a más de “¿Dónde están nuestros datos?”
Una clasificación eficaz proporciona contexto sobre:
- Qué contienen los datos
- Qué tan sensible es
- ¿Qué reglamentos o políticas se aplican?
- ¿Quién es el dueño?
- ¿Quién puede acceder?
- ¿Cuánto de ello existe?
- Si la organización todavía lo necesita
Ese contexto ayuda a los equipos de seguridad a priorizar la protección de la información que podría tener el mayor impacto si se viera comprometida.
12 Mejores Prácticas para la Prevención de Violaciones de Datos
1. Descubrir y clasificar continuamente los datos confidenciales.
Mantenga la visibilidad de los datos confidenciales a medida que cambian los entornos.
El proceso de descubrimiento debe abarcar datos estructurados y no estructurados, la nube, SaaS, entornos híbridos, locales, de desarrollo, colaboración y entornos conectados a la IA.
2. Priorizar la corrección de vulnerabilidades
Identificar las vulnerabilidades y priorizar las medidas correctivas según su explotabilidad, exposición, importancia de los activos y posible impacto en el negocio.
Dado que los plazos para la explotación de vulnerabilidades se reducen, los procesos de aplicación de parches deben mantenerse al día con las vulnerabilidades de alto riesgo.
3. Reforzar la autenticación
Utilice la autenticación multifactor, controles de credenciales robustos, protección de sesiones, gestión de secretos y políticas de autenticación adecuadas para dificultar la explotación de credenciales robadas.
4. Aplicar el principio de mínimo privilegio.
Otorgue a los usuarios, aplicaciones, cuentas de servicio, identidades de máquinas y sistemas de IA únicamente el acceso necesario para su propósito legítimo.
Mínimo privilegio puede limitar el radio de la explosión cuando una identidad se ve comprometida.
5. Identificar y remediar el acceso excesivo
Los permisos se acumulan a medida que las personas cambian de rol, los sistemas evolucionan, los grupos se expanden, las aplicaciones se conectan y los proyectos finalizan.
Identificar continuamente los accesos obsoletos, heredados, generalizados, innecesarios y de alto riesgo a información confidencial.
6. Reducir la exposición de datos confidenciales
Un conjunto de datos confidenciales con acceso público, externo, interno amplio o innecesario para las aplicaciones genera más riesgos que uno limitado a las identidades que lo necesitan.
Relacione la sensibilidad de los datos con el acceso, la configuración, la identidad, la propiedad y el contexto empresarial para determinar qué exposiciones de datos sensibles merecen atención inmediata.
7. Monitorear la actividad de datos confidenciales
Los permisos muestran qué identidades poder La actividad muestra lo que hacen. de hecho hacer.
Monitoreo de la actividad de datos Ayuda a los equipos de seguridad a comprender el acceso, el movimiento, el intercambio, las descargas, las modificaciones y las eliminaciones que involucran información confidencial.
8. Proteger los datos en la nube y en SaaS.
Identifique la información confidencial en entornos de nube y SaaS y relaciónela con la configuración, el acceso, el uso compartido, la propiedad y el riesgo de postura.
Gestión de la seguridad de los datos Ayuda a los equipos a priorizar los problemas de seguridad en la nube según los datos que ponen en riesgo.
9. Acceso seguro de la IA a los datos empresariales
La IA añade nuevas identidades, aplicaciones, rutas de recuperación, API, agentes y flujos de datos al entorno empresarial.
Los equipos de seguridad necesitan tener visibilidad sobre:
- ¿Qué sistemas de IA existen?
- A qué datos empresariales pueden acceder
- ¿Qué identidades y permisos permiten ese acceso?
- Si la información confidencial ingresa a herramientas de IA no autorizadas
- ¿Qué agentes de IA pueden tomar medidas contra los sistemas empresariales?
Gobernanza del acceso a la IA Ayuda a las organizaciones a conectar las identidades y los permisos de la IA con datos confidenciales para identificar accesos que exceden las necesidades comerciales legítimas.
10. Minimizar los datos sensibles innecesarios
Cada copia innecesaria de información confidencial crea un activo más que proteger.
Minimización de datos Puede reducir la información obsoleta, redundante e innecesaria, de modo que los atacantes tengan menos datos valiosos a los que atacar.
11. Detectar y responder a actividades de datos riesgosas
Los equipos de seguridad deben detectar actividades que puedan indicar credenciales comprometidas, empleados malintencionados, ransomware, robo de datos u otras amenazas.
Detección y respuesta de datos Conecta la confidencialidad de los datos con el contexto de identidad, acceso y actividad para ayudar a los equipos a priorizar las amenazas que involucran información crítica.
12. Elaborar y probar un plan de respuesta ante incidentes.
La prevención no puede eliminar todos los incidentes.
Las organizaciones necesitan un proceso de respuesta probado que establezca:
- ¿Quién es el responsable de cada etapa de la respuesta?
- Cómo los equipos contienen identidades y sistemas comprometidos
- Cómo los investigadores determinan a qué datos accedió un atacante.
- Cómo se identifican las personas y los registros afectados.
- Cómo se coordinan los equipos legales, de privacidad, de seguridad y ejecutivos
- Cómo se realiza el seguimiento de la remediación
- Cómo las lecciones aprendidas de los incidentes mejoran los controles futuros
Reduzca el radio de explosión
Descubre qué accesos ponen en riesgo los datos confidenciales.
Conectar datos confidenciales con usuarios, aplicaciones, cuentas de servicio, identidades de máquinas, sistemas de IA, permisos y actividad para identificar y reducir el acceso excesivo.
Prevención de filtraciones de datos frente a prevención de pérdidas de datos.
La prevención de filtraciones de datos y la prevención de pérdida de datos (DLP) se solapan, pero no son intercambiables.
| Área | Prevención de filtraciones de datos | Prevención de pérdida de datos |
|---|---|---|
| Objetivo principal | Reducir el acceso no autorizado y su impacto potencial | Impedir el movimiento o la divulgación prohibidos de datos sensibles |
| Alcance | Datos, identidad, infraestructura, puntos finales, aplicaciones, personas, terceros, IA, detección, respuesta | Movimiento y uso de datos de acuerdo con las políticas definidas. |
| Relación | Objetivo de seguridad más amplio | Un control importante dentro de una estrategia más amplia de prevención de infracciones. |
La prevención de pérdida de datos (DLP) puede desempeñar un papel importante en la prevención de brechas de seguridad, pero las organizaciones también necesitan descubrimiento, identidad, acceso, postura, actividad, gestión de vulnerabilidades, protección de endpoints, detección, respuesta y remediación.
Prevención de filtraciones de datos frente a detección de filtraciones de datos
Prevención Reduce la probabilidad y el impacto potencial de un compromiso.
Detección Identifica indicadores de que podría estar produciéndose una vulneración de la ley o una actividad de riesgo.
Las organizaciones necesitan ambas cosas.
Un programa de seguridad maduro debería:
- Reduzca los datos sensibles innecesarios
- Reducir el acceso innecesario
- Corregir configuraciones riesgosas
- Proteja las credenciales y las identidades.
- Supervisar la actividad de datos confidenciales
- Detectar comportamientos anómalos o de alto riesgo.
- Contener los incidentes rápidamente
- Determinar qué datos se vieron afectados
- Corregir las condiciones que propiciaron el incidente.
Cómo la IA cambia la prevención de filtraciones de datos
La IA transforma la prevención de brechas de seguridad en dos direcciones.
Los atacantes pueden usar la IA para moverse más rápido.
La IA generativa puede ayudar a los atacantes a acelerar el reconocimiento, la investigación de vulnerabilidades, la ingeniería social, el desarrollo de malware, la generación de contenido y otras etapas de un ataque.
El informe DBIR de Verizon de 2026 indica que la IA generativa ahora admite 151 TP3T de técnicas de ataque, lo que ayuda a los ciberdelincuentes a trabajar más rápido en actividades que van desde el descubrimiento de vulnerabilidades hasta el desarrollo de malware.
La IA empresarial crea nuevas vías de exposición de datos.
Las aplicaciones de IA también conectan la información empresarial con nuevos flujos de trabajo.
Los copilotos, las aplicaciones RAG, los agentes, las API, los almacenes de vectores, las extensiones de navegador, las indicaciones y los servicios de IA de terceros pueden crear vías de acceso a datos confidenciales.
La pregunta relevante para la prevención de brechas de seguridad es la siguiente:
¿A qué datos confidenciales puede acceder este sistema de IA, cómo obtuvo acceso y qué puede hacer con ese acceso?
Esto exige que las organizaciones extiendan las políticas de descubrimiento, clasificación, gobernanza de acceso, monitoreo y seguridad de datos a los entornos de IA.
Cómo reducir el alcance de una violación de datos
Las organizaciones suelen medir la seguridad en función de la probabilidad de un ataque.
También deberían considerar el potencial radio de explosión.
Imagina dos cuentas comprometidas.
El primero solo puede acceder a la información necesaria para desempeñar su función.
El segundo puede acceder a millones de registros de clientes, archivos financieros confidenciales, código fuente, credenciales y sistemas de producción.
El acuerdo inicial puede parecer similar. El impacto potencial en el negocio no lo es.
Para reducir el radio de explosión se requiere:
- Mínimo privilegio
- Eliminación del acceso obsoleto
- Control sobre la divulgación pública y externa
- Minimización de datos
- Segmentación
- Controles de identidad de máquina robustos
- gobernanza del acceso a la IA
- Monitoreo de la actividad de datos sensibles
- Contención y remediación rápidas
La prevención de filtraciones debería reducir tanto la probabilidad de una vulneración como la magnitud del daño que puede causar una identidad comprometida.
¿Qué deben hacer las organizaciones después de una violación de datos?
La prevención y la respuesta ante incidentes de seguridad coinciden en el momento en que se produce un incidente.
Los equipos de seguridad deben actuar con rapidez para:
- Contener el incidente. Deshabilitar o restringir identidades, aplicaciones, puntos finales, tokens y otras vías de ataque comprometidas.
- Determina qué sucedió. Definir el cronograma, los sistemas afectados, las identidades, las acciones y la probable ruta de ataque.
- Identificar los datos afectados. Determinar a qué información sensible, personal, regulada, confidencial o de propiedad exclusiva pudo haber accedido o accedido realmente el atacante.
- Identificar a las personas y entidades afectadas. Vincula los datos afectados con personas, clientes, empleados, cuentas u otras entidades relevantes.
- Coordinar la respuesta legal y regulatoria. Evaluar los requisitos aplicables en materia de notificación, presentación de informes, contratos, privacidad y normativas.
- Corregir las causas fundamentales. Corregir las vulnerabilidades, credenciales, permisos, configuraciones, políticas y demás condiciones que contribuyeron al incidente.
- Validar la remediación. Confirmar que los equipos redujeron la exposición inicial y aplicar las lecciones aprendidas del incidente a riesgos similares en otros lugares.
Cómo medir la prevención de filtraciones de datos
Un programa de prevención debería medir algo más que el número de alertas de seguridad generadas.
Entre las métricas útiles se incluyen:
- Volumen de datos sensibles descubiertos
- Número de conjuntos de datos sensibles con acceso excesivo
- Datos sensibles públicos o expuestos externamente
- Se redujeron los datos confidenciales obsoletos e innecesarios.
- Permisos de alto riesgo eliminados
- Vulnerabilidades críticas corregidas
- Tiempo medio para detectar actividad de datos sospechosa
- Tiempo medio para contener un incidente
- Tiempo medio para remediar la exposición de alto riesgo
- Porcentaje de datos críticos con un propietario responsable.
- Acceso de terceros a datos confidenciales
- Sistemas de IA con acceso a información sensible
- Uso no autorizado de IA que involucra datos empresariales
Estas métricas ayudan a los responsables de seguridad a medir si sus controles realmente reducen la exposición y el impacto potencial.
Lista de verificación de preparación para la prevención de filtraciones de datos
Preparación para la prevención de brechas de seguridad
¿Puede su equipo de seguridad responder a estas preguntas?
✓ ¿Dónde se almacenan nuestros datos más sensibles y críticos?
✓ ¿Qué datos sensibles tienen una exposición pública, externa o interna excesiva?
✓ ¿Qué usuarios, aplicaciones, cuentas de servicio, máquinas y sistemas de IA pueden acceder a él?
✓ ¿Qué acceso excede la necesidad comercial legítima?
✓ ¿Qué datos confidenciales están desactualizados, son redundantes, obsoletos o innecesarios?
✓ ¿Cómo se accede y se utiliza realmente la información confidencial?
✓ ¿Qué terceros pueden acceder a información crítica?
✓ ¿Qué sistemas de IA pueden recuperar o actuar sobre datos confidenciales?
✓ ¿Podemos detectar actividad inusual que involucre datos críticos?
✓ ¿Podemos determinar qué registros y personas se vieron afectados por un incidente?
✓ ¿Quién es responsable de la remediación en caso de exposición de alto riesgo?
✓ ¿Podemos demostrar que redujimos el riesgo después de la remediación?
Cómo BigID ayuda a reducir el riesgo de filtración de datos
BigID aborda la prevención de filtraciones desde los datos hacia el exterior.
La seguridad del perímetro, los puntos finales, la identidad, las vulnerabilidades y la red siguen siendo esenciales. BigID añade el contexto de datos que las organizaciones necesitan comprender. ¿Qué información sensible podría estar en riesgo, quién o qué puede acceder a ella, qué está sucediendo con ella y dónde deberían actuar los equipos?.
BigID ayuda a las organizaciones a:
- Descubra y clasifique datos confidenciales: Identificar información personal, regulada, confidencial, de credenciales, de propiedad exclusiva, financiera, de salud y de importancia crítica para el negocio en todos los entornos de datos compatibles.
- Identificar el riesgo en la postura de seguridad de los datos: Relaciona los datos confidenciales con la exposición, la configuración, el acceso, la propiedad y otras condiciones de riesgo para priorizar lo que importa.
- Comprender el acceso a datos confidenciales: Conecta a usuarios, grupos, aplicaciones, cuentas de servicio, identidades de máquinas, API y sistemas de IA con la información a la que pueden acceder.
- Reducir el acceso excesivo: Identifique los permisos innecesarios, heredados, obsoletos y de alto riesgo que pueden aumentar el alcance de una brecha de seguridad.
- Supervise la actividad de datos confidenciales: Comprenda cómo se accede a los datos confidenciales, cómo se mueven, se comparten, se descargan, se modifican o se eliminan, y cómo se relaciona esa actividad con los usuarios, las cuentas de servicio, los flujos de trabajo automatizados y los agentes de IA para una investigación más rápida.
- Detectar y priorizar actividades de riesgo: Vincula los datos confidenciales con el contexto de identidad, acceso y actividad para identificar amenazas que podrían tener un impacto significativo en el negocio.
- Descubre la IA en la sombra: Identificar el uso no autorizado de la IA que pueda dejar la información empresarial fuera de los controles de seguridad y gobernanza establecidos.
- Gobernar el acceso a la IA: Comprenda qué sistemas y agentes de IA pueden acceder a datos empresariales confidenciales e identifique cuándo el acceso excede las necesidades comerciales legítimas.
- Reduzca la superficie de ataque a los datos confidenciales: Identificar los datos obsoletos, redundantes e innecesarios que las organizaciones pueden abordar de acuerdo con sus políticas.
- Solución de problemas de la unidad: Coordinar acciones para reducir el acceso, abordar los datos riesgosos, hacer cumplir las políticas, asignar la propiedad y resolver los hallazgos de seguridad.
La prevención de filtraciones de datos no se trata simplemente de impedir el acceso de los atacantes. Se trata de garantizar que, cuando falla un control de seguridad, los atacantes no puedan acceder libremente a los datos más importantes.
Conectar los datos y la IA
Reduzca el riesgo de filtración de datos antes de que se produzca un incidente.
Descubra cómo BigID ayuda a los equipos de seguridad a descubrir datos confidenciales, reducir la exposición, controlar el acceso, supervisar la actividad, priorizar el riesgo e impulsar la remediación en entornos de nube, SaaS, híbridos, locales y de IA.
Preguntas frecuentes sobre la prevención de filtraciones de datos
¿Qué es la prevención de filtraciones de datos?
La prevención de filtraciones de datos es la práctica continua de reducir la probabilidad de que terceros no autorizados accedan, roben, divulguen, alteren, destruyan o hagan un uso indebido de información confidencial, y de limitar el impacto potencial cuando se produce una brecha de seguridad.
¿Pueden las organizaciones prevenir por completo las filtraciones de datos?
Ninguna estrategia de seguridad puede garantizar que una organización prevenga todas las brechas de seguridad. Las organizaciones pueden reducir significativamente la probabilidad y el impacto de las brechas mediante controles por capas que abarquen vulnerabilidades, identidad, acceso, datos, dispositivos, nube, aplicaciones, terceros, IA, monitoreo, respuesta y remediación.
¿Cuáles son las causas más comunes de las filtraciones de datos?
Las vías de acceso más comunes incluyen la explotación de vulnerabilidades, el compromiso de credenciales, el phishing y la ingeniería social, el malware y el ransomware, el acceso excesivo, la intrusión de terceros, la mala configuración de la nube, el riesgo interno, las aplicaciones y API inseguras y el uso inapropiado de datos empresariales en sistemas de IA.
¿Cómo pueden las organizaciones prevenir las filtraciones de datos?
Las organizaciones pueden reducir el riesgo de filtraciones de datos mediante el descubrimiento y la clasificación de datos confidenciales, la corrección de vulnerabilidades, el fortalecimiento de la autenticación, la aplicación del principio de mínimo privilegio, la reducción del acceso excesivo, la supervisión de la actividad de datos confidenciales, la protección de los entornos de nube e IA, la minimización de datos innecesarios y el mantenimiento de procesos probados de detección y respuesta a incidentes.
¿Por qué es importante el descubrimiento de datos para la prevención de filtraciones?
El descubrimiento de datos ayuda a las organizaciones a identificar dónde se encuentra la información sensible y crítica, de modo que los equipos de seguridad puedan aplicar los controles adecuados de protección, acceso, monitoreo, minimización y corrección. Sin visibilidad de los datos, los equipos pueden pasar por alto información de alto impacto al evaluar el riesgo de seguridad.
¿Cómo ayuda el principio de mínimo privilegio a prevenir las filtraciones de datos?
El principio de mínimo privilegio limita el acceso de usuarios, aplicaciones, cuentas de servicio, identidades de máquinas y sistemas de IA al mínimo necesario para su finalidad legítima. Si una identidad se ve comprometida, restringir sus permisos puede reducir la cantidad de datos confidenciales a los que un atacante puede acceder.
¿Cuál es la diferencia entre la prevención de filtraciones de datos y la DLP?
La prevención de filtraciones de datos es un objetivo de seguridad integral que abarca datos, identidad, vulnerabilidades, aplicaciones, infraestructura, personal, monitorización, respuesta y corrección. La prevención de pérdida de datos (DLP) se centra específicamente en controlar el movimiento y el uso de datos confidenciales según las políticas establecidas. La DLP puede funcionar como un control dentro de una estrategia más amplia de prevención de filtraciones.
¿Cómo afecta la IA a la prevención de filtraciones de datos?
La IA puede ayudar a los atacantes a acelerar el reconocimiento, la investigación de vulnerabilidades, la ingeniería social y otras actividades de ataque. La IA empresarial también puede crear nuevas vías de acceso a información confidencial mediante copilotos, aplicaciones RAG, agentes, API, avisos, almacenes de vectores, extensiones de navegador y servicios de IA de terceros.
¿Qué es el radio de explosión de una brecha?
El radio de impacto de una brecha describe el alcance y el impacto potenciales de una vulneración de seguridad. Los permisos excesivos, el acceso amplio, los datos confidenciales innecesarios, las identidades de máquinas potentes y los sistemas de IA con permisos excesivos pueden aumentar la cantidad de información y funcionalidades disponibles a través de una identidad comprometida.
¿Cómo ayuda la monitorización de la actividad de los datos a prevenir las filtraciones?
La monitorización de la actividad de los datos permite visualizar cómo se accede a la información confidencial, cómo se mueve, se comparte, se descarga, se modifica o se elimina. La combinación de la actividad con la confidencialidad de los datos y el contexto de identidad ayuda a los equipos de seguridad a identificar comportamientos que puedan indicar un uso indebido o una vulneración de la seguridad.
¿Cómo ayuda BigID a reducir el riesgo de filtración de datos?
BigID ayuda a las organizaciones a descubrir y clasificar datos confidenciales, identificar riesgos en la postura de seguridad, comprender el acceso, encontrar permisos excesivos, monitorear la actividad de los datos, detectar comportamientos riesgosos, identificar IA en la sombra, gobernar el acceso a la IA, minimizar los datos innecesarios y coordinar la remediación en todos los entornos de datos empresariales compatibles.
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