Protección de archivos en la nube: comprensión de la prevención de pérdida de datos (DLP) en la nube
A medida que las empresas dependen cada vez más de soluciones de almacenamiento en la nube para administrar sus datos, garantizar la seguridad de la información confidencial nunca ha sido más crítico. Prevención de pérdida de datos en la nube (Cloud DLP) es un conjunto de herramientas y prácticas diseñadas para salvaguardar los datos almacenados en entornos de nube. acceso no autorizado, fugas y violacionesEste artículo explorará los fundamentos de la DLP en la nube, las formas comunes en que las organizaciones comprometen sus datos confidenciales y las medidas proactivas para detectar brechas de seguridad de forma temprana. También analizaremos en profundidad los principales proveedores de servicios en la nube y sus ofertas de DLP en la nube, brindando información para... CISOs, profesionales de TI y líderes de seguridad.
La importancia de la DLP en la nube
La prevención de la pérdida de datos en la nube es esencial para proteger datos confidenciales como: información de identificación personal (PII), registros financieros, propiedad intelectual y otra información confidencial. A medida que las filtraciones de datos se vuelven más sofisticadas, la necesidad de contar con medidas de seguridad robustas en la nube es primordial. Según un estudio de IBMEl coste medio de una filtración de datos en 2023 fue de $4,45 millones, lo que pone de relieve el impacto financiero de una protección de datos insuficiente.
Formas comunes en que las organizaciones comprometen datos confidenciales en la nube
Configuración de la nube mal configurada
Una de las formas más comunes en que las organizaciones comprometen sus datos es a través de configuración de la nube mal configurada. Cubos de almacenamiento abiertos, inadecuados controles de acceso, y la configuración de permisos incorrecta puede generar acceso no autorizado.
Amenazas internas
Los empleados o contratistas con acceso legítimo a datos confidenciales pueden causar violaciones de datos intencional o accidentalmente. Amenazas internas Son difíciles de detectar y mitigar sin un seguimiento exhaustivo.
Ataques de phishing
Los ciberdelincuentes suelen usar ataques de phishing para robar credenciales de inicio de sesión y obtener acceso a cuentas en la nube. Una vez dentro, pueden extraer datos confidenciales o instalar malware.
TI en la sombra
El uso de aplicaciones y servicios no autorizados por parte de los empleados puede eludir los controles de seguridad informática, lo que genera posibles fugas de datos.
Medidas proactivas para la detección temprana de infracciones
- Supervisión continua: Implementar el monitoreo continuo de los entornos de nube para detectar actividades inusuales, como múltiples intentos de inicio de sesión, exfiltración de datos y acceso no autorizado.
- Aprendizaje automático e IA: Utilice el aprendizaje automático y la inteligencia artificial para identificar patrones y anomalías que puedan indicar una vulneración. Estas tecnologías pueden proporcionar alertas tempranas y reducir el tiempo de detección y respuesta ante amenazas.
- Auditorías y evaluaciones periódicas: Realizar auditorías y evaluaciones de seguridad periódicas para garantizar el cumplimiento de las políticas de seguridad e identificar posibles vulnerabilidades.
- Capacitación de empleados: Capacite periódicamente a los empleados sobre las últimas prácticas de seguridad, prevención de phishing y la importancia de seguir los protocolos de seguridad.
DLP tradicional vs. DLP en la nube: similitudes y diferencias
¿Qué es el DLP tradicional?
La prevención de pérdida de datos (DLP) tradicional se refiere a medidas y tecnologías de seguridad diseñadas para proteger datos sensibles En entornos locales. Estas soluciones se centran en la monitorización, detección y prevención de filtraciones y vulneraciones de datos a través de dispositivos endpoint, redes y sistemas de almacenamiento dentro de la infraestructura física de una organización. Las soluciones DLP tradicionales incluyen protección de endpoints, monitorización de red y cifrado de datos para garantizar la seguridad de los datos y el cumplimiento normativo.
¿Qué es Cloud DLP?
Por otro lado, Cloud DLP extiende estas medidas de protección a los datos almacenados, procesados y transmitidos en entornos de nube. A medida que las organizaciones migran sus cargas de trabajo a plataformas en la nube, Cloud DLP aborda los desafíos y vulnerabilidades únicos asociados con la computación en la nube. Abarca el descubrimiento, la clasificación y la protección de datos en todos los entornos. multi-nube y entornos híbridos, garantizando que los datos permanezcan seguros independientemente de su ubicación.
Similitudes entre la DLP tradicional y la DLP en la nube
Objetivos de protección de datos
Tanto la prevención y el control de pérdidas (DLP) tradicionales como la nube tienen como objetivo proteger los datos confidenciales contra accesos no autorizados, infracciones y filtraciones, garantizando el cumplimiento de las normas de protección de datos.
Descubrimiento y clasificación de datos
Ambas soluciones implican Descubrir y clasificar datos confidenciales Comprender qué necesita protección y aplicar medidas de seguridad adecuadas.
Aplicación de la política
Tanto la prevención y el control de pérdidas (DLP) tradicionales como las basadas en la nube implementan políticas de seguridad para evitar el acceso, el uso compartido y la transmisión no autorizados de datos.
Monitoreo y alerta
Ambas soluciones brindan capacidades de monitoreo y alerta para detectar y responder a posibles incidentes de seguridad en tiempo real.
Diferencias entre DLP tradicional y DLP en la nube
Entorno de implementación
- DLP tradicional: Implementado dentro de la infraestructura local, centrándose en proteger los puntos finales, las redes y los sistemas de almacenamiento local.
- DLP en la nube: Implementado en entornos de nube, centrado en proteger datos en aplicaciones, servicios y almacenamiento en la nube.
Escalabilidad
- DLP tradicional: La escalabilidad puede verse limitada por restricciones de infraestructura y hardware locales.
- DLP en la nube: Las soluciones nativas de la nube ofrecen una mayor escalabilidad, aprovechando la naturaleza elástica de los recursos de la nube para manejar grandes volúmenes de datos y actividades de los usuarios.
Integración
- DLP tradicional: La integración con sistemas y aplicaciones locales existentes puede requerir un esfuerzo y una personalización importantes.
- DLP en la nube: A menudo se integra de forma más fluida con aplicaciones, servicios y herramientas de terceros basados en la nube a través de API y conectores integrados.
Visibilidad y control
- DLP tradicional: Proporciona visibilidad y control sobre los datos dentro de los límites físicos de la organización.
- DLP en la nube: Amplía la visibilidad y el control de los datos almacenados y procesados en entornos de nube remotos, ofreciendo información sobre el uso de datos en múltiples servicios de nube.
Si bien la DLP tradicional y la DLP en la nube comparten objetivos y principios fundamentales, sus enfoques difieren significativamente debido a los entornos en los que operan. La DLP en la nube aborda vulnerabilidades y desafíos específicos inherentes a la computación en la nube, ofreciendo una protección escalable, integrada y completa para los datos en la nube. A medida que las organizaciones continúan adoptando tecnologías en la nube, comprender estas diferencias es crucial para implementar estrategias eficaces de protección de datos que aborden las amenazas tanto locales como en la nube.
Vulnerabilidades abordadas por Cloud DLP
- Configuración de la nube mal configurada: Cloud DLP puede detectar y remediar automáticamente configuraciones incorrectas en el almacenamiento y los servicios en la nube, lo que reduce el riesgo de acceso no autorizado debido a errores humanos.
- TI en la sombra: Cloud DLP proporciona visibilidad de las aplicaciones y servicios no autorizados utilizados por los empleados, lo que permite a las organizaciones aplicar políticas de seguridad y evitar fugas de datos.
- Movilidad de datos: Cloud DLP aborda el desafío de la movilidad de datos al protegerlos a medida que se mueven entre entornos de nube, lo que garantiza medidas de seguridad consistentes en diferentes plataformas.
- Detección avanzada de amenazas: Cloud DLP aprovecha análisis avanzados, aprendizaje automático e inteligencia artificial para detectar amenazas y anomalías sofisticadas que las soluciones DLP tradicionales podrían pasar por alto, brindando una detección y respuesta más tempranas a posibles infracciones.
Principales proveedores de nube y sus soluciones DLP en la nube
Plataforma de Google Cloud (GCP)
Nube de Google DLP ofrece capacidades integrales de descubrimiento, clasificación y redacción de datos. Utiliza aprendizaje automático para detectar datos confidenciales y proporciona herramientas para enmascarar y tokenizar información. La API de DLP de GCP permite la integración con otras aplicaciones y flujos de trabajo.
Servicios web de Amazon (AWS)
AWS Macie Es un servicio de seguridad y privacidad de datos totalmente gestionado que utiliza aprendizaje automático y coincidencia de patrones para descubrir y proteger datos confidenciales. Ayuda a identificar información de identificación personal (PII) y proporciona paneles y alertas para supervisar la seguridad de los datos.
Microsoft Azure
Protección de la información de Azure (AIP) Clasifica y protege los datos según su confidencialidad. Las políticas de Azure DLP ayudan a prevenir la pérdida de datos mediante la supervisión y el control de su movimiento. La integración con Microsoft 365 garantiza una protección de datos uniforme en todas las aplicaciones.
Consideraciones esenciales sobre DLP en la nube para líderes de seguridad
Integración con herramientas existentes
Asegúrese de que las soluciones Cloud DLP se integren perfectamente con las herramientas de seguridad y los flujos de trabajo existentes para lograr una protección integral.
Escalabilidad
Elija soluciones que puedan escalar con el crecimiento de su organización y sus cambiantes necesidades de protección de datos.
Conformidad
Asegúrese de que las soluciones DLP en la nube cumplan con las regulaciones y estándares de la industria pertinentes, como GDPR, HIPAAy PCI DSS.
Visibilidad y control
Mantenga la visibilidad y el control de los datos en entornos multicloud para evitar accesos no autorizados y fugas de datos.
Ejemplos de DLP en la nube
Industria de la salud
Un proveedor de atención médica utiliza Cloud DLP para proteger los registros de pacientes almacenados en la nubeAl implementar estrictos controles de acceso y monitoreo continuo, el proveedor reduce el riesgo de filtraciones de datos y garantiza el cumplimiento de la normativa HIPAA.
Servicios financieros
Una institución financiera implementa DLP en la nube para proteger la información confidencial de sus clientes, como números de tarjetas de crédito y estados financieros. Los algoritmos de aprendizaje automático detectan patrones inusuales que podrían indicar actividades fraudulentas, lo que permite a la institución responder con rapidez.
Comercio electrónico
Una empresa de comercio electrónico utiliza Cloud DLP para proteger los datos de sus clientes, incluyendo la información de pago y las direcciones. Mediante auditorías periódicas y la formación de sus empleados sobre las mejores prácticas de seguridad, la empresa mitiga el riesgo de filtraciones de datos causadas por amenazas internas y ataques de phishing.
El impacto de la IA generativa en la DLP en la nube: ¿complejidad o utilidad mejorada?
En Integración de IA generativa en Cloud DLP Introduce complejidad y una mayor utilidad. Por un lado, las amenazas sofisticadas y los patrones de datos dinámicos generados por la IA exigen medidas de seguridad más avanzadas y complejas. Por otro lado, las mejoras impulsadas por la IA en la detección de amenazas, la clasificación de datos, el análisis predictivo y la gestión del cumplimiento normativo refuerzan significativamente la eficacia de las soluciones DLP en la nube.
Complejidad introducida por la IA generativa
Mayor volumen y variedad de datos
IA Generativa Produce grandes cantidades de datos sintéticos, lo que puede complicar la clasificación y la protección de datos. Los sistemas de DLP en la nube deben adaptarse para gestionar esta afluencia de diversos tipos de datos, garantizando así la protección adecuada de la información confidencial generada por las herramientas de IA.
Amenazas sofisticadas
Los ciberdelincuentes están aprovechando la IA generativa para desarrollar amenazas más avanzadas y difíciles de detectar, como ataques de phishing deepfake y malware basado en IA. Las soluciones de DLP en la nube deben evolucionar para... detectar y mitigar Estas amenazas sofisticadas requieren capacidades de detección y respuesta ante amenazas más avanzadas.
Patrones de datos dinámicos
La naturaleza dinámica del contenido y las interacciones generadas por IA crea patrones de datos más complejos. Los sistemas de DLP en la nube necesitan emplear algoritmos más sofisticados para distinguir entre actividades legítimas y maliciosas, lo que aumenta la complejidad de las medidas de protección de datos.
Utilidad mejorada mediante la integración de IA
Detección avanzada de amenazas
La IA generativa se puede aprovechar para mejorar las capacidades de DLP en la nube al mejorar detección de amenazas precisión. El análisis impulsado por IA puede identificar anomalías y patrones sutiles que los métodos tradicionales podrían pasar por alto, lo que permite una detección y respuesta más tempranas ante posibles infracciones.
Clasificación automatizada de datos
La IA puede optimizar los procesos de clasificación de datos al identificar y categorizar automáticamente la información confidencial con mayor precisión. Esto reduce la carga de trabajo de los equipos de TI y garantiza que las políticas de protección de datos se apliquen de forma coherente en todos los entornos de nube.
Análisis predictivo
La integración de IA con Cloud DLP permite análisis predictivo, que puede anticipar posibles incidentes de seguridad antes de que ocurran. Al analizar datos históricos e identificar tendencias, la IA puede ayudar a las organizaciones a abordar vulnerabilidades de forma proactiva y reducir el riesgo de filtraciones de datos.
Gestión mejorada del cumplimiento
La IA puede ayudar a mantener el cumplimiento de las normativas de protección de datos mediante la monitorización continua del uso de datos y la identificación de actividades no conformes. Esto garantiza que las organizaciones cumplan con los requisitos normativos y eviten costosas sanciones.
El enfoque de BigID para la DLP en la nube
La prevención de pérdidas (DLP) en la nube es un componente fundamental de las estrategias modernas de seguridad de datos. A medida que los entornos en la nube evolucionan, las organizaciones actuales necesitan soluciones flexibles y escalables que les permitan acceder a todos sus datos empresariales, dondequiera que se encuentren. BigID es la plataforma líder en privacidad, seguridad, cumplimiento normativo y gestión de datos con IA, que aprovecha la IA avanzada para el descubrimiento y la clasificación exhaustivos de datos.
Con BigID las empresas pueden:
- Inventario de todos los datos, en todas partes: Descubrir, inventariar y clasificar automáticamente, y catalogar datos personales y confidenciales durante el ciclo de vida de la migración a la nube.
- Clasificar y etiquetar datos confidenciales: Clasifique y etiquete datos confidenciales y personales para identificar datos según políticas y regulaciones para determinar qué se debe migrar a la nube.
- Minimizar datos duplicados: Identifique los datos no utilizados, duplicados, innecesarios o redundantes que deben eliminarse antes y después de la migración para reducir el riesgo.
- Hacer cumplir la retención de datos: Aplique políticas de retención con cumplimiento automático por tipo de datos, política y regulación identificando, marcando y eliminando datos duplicados, redundantes y vencidos.
- Datos seguros durante la migración: Detectar, investigar y remediar el acceso de alto riesgo a datos confidenciales, personales, regulados y en riesgo durante las migraciones a la nube.
- Agilizar la respuesta ante infracciones: Detectar e investigar violaciones de datos, facilitar una respuesta rápida a incidentes y notificar a las autoridades pertinentes y a los consumidores afectados.
- Gestionar riesgos de privacidad y seguridad: Aproveche la inteligencia de acceso para identificar datos confidenciales, personales y regulados sobreexpuestos, aplicar políticas y señalar infracciones.
Para saber cómo BigID puede ayudar a su organización a proteger de forma proactiva sus datos tanto en las instalaciones como en la nube híbrida o múltiple: Programe una demostración 1:1 con nuestros expertos hoy mismo.
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