Protegendo arquivos na nuvem: entendendo o DLP na nuvem
A essa altura, provavelmente todos já estão familiarizados com a nuvem, e a maioria das empresas utiliza suas soluções de armazenamento para gerenciamento de dados. Mas a grande questão é: como garantir que informações confidenciais permaneçam seguras na nuvem? É aqui que entra a questão. Segurança de Prevenção de Perda de Dados (DLP) entra.
Cloud DLP é um conjunto de ferramentas e práticas projetadas para proteger os dados armazenados em ambientes de nuvem contra ataques cibernéticos. acesso não autorizado, vazamentos e violações. Este artigo explorará os fundamentos do DLP na nuvem, as maneiras comuns pelas quais as organizações comprometem seus dados confidenciais e as medidas proativas para detectar violações precocemente. Também analisaremos os principais provedores de nuvem e suas ofertas de DLP na nuvem, fornecendo insights para CISOs, profissionais de TI e líderes de segurança.
Por que o DLP na nuvem é importante?
O DLP na nuvem é essencial para proteger dados sensíveis, como... Informações de identificação pessoal (PII)registros financeiros, propriedade intelectual e outros dados confidenciais. À medida que as violações de dados se tornam mais sofisticadas, a necessidade de medidas de segurança robustas na nuvem é fundamental. De acordo com um estudo da IBMO custo médio de uma violação de dados em 2023 foi de 1.044,5 milhões de libras esterlinas, o que evidencia o impacto financeiro da proteção insuficiente de dados.
Tipos de ameaças aos dados e maneiras comuns pelas quais as organizações comprometem dados confidenciais na nuvem.
Compreender os diferentes tipos de ameaças aos dados é essencial para proteger eficazmente os seus dados na nuvem. Embora as plataformas de nuvem ofereçam infraestrutura escalável e segura, muitas organizações comprometem, sem saber, informações sensíveis devido a erros evitáveis. Abaixo, apresentamos algumas das formas mais comuns pelas quais as empresas se expõem a riscos e o que devem observar:
Configurações de nuvem incorretas
Uma das formas mais comuns pelas quais as organizações comprometem seus dados é através de configurações de nuvem mal configuradasBaldes de armazenamento abertos, inadequados. controles de acesso a dadosConfigurações de permissão inadequadas podem levar a transferências de dados não autorizadas e vazamento de dados.
Ameaças internas
Funcionários ou contratados com acesso legítimo a dados sensíveis podem, intencionalmente ou acidentalmente, causar violações e vazamentos desses dados. Ameaças internas São difíceis de detectar e mitigar sem um monitoramento abrangente.
Ataques de phishing
Os cibercriminosos frequentemente usam ataques de phishing para roubar credenciais de login e obter acesso a contas na nuvem. Uma vez dentro do sistema, eles podem extrair dados confidenciais ou implantar malware.
Sombra
A utilização de aplicativos e serviços não autorizados por funcionários pode burlar os controles de segurança de TI, levando a potenciais vazamentos de dados e transferência de dados sem monitoramento.
Medidas proativas para detecção precoce de violações
- Monitoramento contínuo: Implemente o monitoramento contínuo de ambientes em nuvem para detectar atividades incomuns, como múltiplas tentativas de login, exfiltração de dados e acesso não autorizado. Isso geralmente envolve o uso de ferramentas de Gerenciamento de Informações e Eventos de Segurança (SIEM) que agregam e analisam dados de log em tempo real.
- Aprendizado de máquina e IA: Utilize aprendizado de máquina e inteligência artificial para identificar padrões e anomalias que possam indicar uma violação de segurança. Essas tecnologias podem fornecer alertas precoces e reduzir o tempo de detecção e resposta a ameaças.
- Auditorias e avaliações regulares: Realizar auditorias e avaliações de segurança regulares para garantir a conformidade com as políticas de segurança e identificar possíveis vulnerabilidades.
- Treinamento de funcionários: Treine regularmente os funcionários sobre as práticas de segurança mais recentes, prevenção de phishing e a importância de seguir os protocolos de segurança.
Segurança DLP tradicional vs. DLP na nuvem: semelhanças e diferenças
O que é DLP tradicional?
Prevenção tradicional contra perda de dados (DLP) refere-se a medidas e tecnologias de segurança projetadas para proteger dados sensíveis em ambientes locais. Essas soluções se concentram no monitoramento, detecção e prevenção de violações de dados e ocorre por meio de dispositivos DLP de endpoint, DLP de rede e sistemas de armazenamento dentro da infraestrutura física de uma organização. As ferramentas tradicionais de DLP incluem proteção de endpoint, monitoramento de rede e criptografia de dados para garantir a segurança dos dados e a conformidade com os requisitos regulatórios.
O que é Cloud DLP?
Por outro lado, o Cloud DLP estende essas medidas de proteção a dados em repouso, em uso e em trânsito em ambientes de nuvem. À medida que as organizações migram suas cargas de trabalho para plataformas de nuvem, o Cloud DLP aborda os desafios e vulnerabilidades exclusivos associados à computação em nuvem. Ele abrange descoberta, classificação e proteção de dados em toda a nuvem. multi-nuvem e ambientes híbridos, garantindo que todos os tipos de dados permaneçam seguros, independentemente de sua localização.
Semelhanças entre DLP tradicional e DLP na nuvem
Objetivos de proteção de dados
Tanto as soluções tradicionais quanto as soluções em nuvem para prevenção de perda de dados visam proteger dados sensíveis contra acesso não autorizado, violações e vazamentos, garantindo a conformidade com as normas de proteção de dados.
Descoberta e classificação de dados
Ambas as soluções identificar dados sensíveis e classificá-lo para entender o que precisa de proteção e aplicar as medidas de segurança adequadas.
Aplicação de políticas
Tanto o DLP tradicional quanto o DLP em nuvem aplicam políticas de segurança para impedir o compartilhamento, o acesso e a transmissão de dados não autorizados.
Monitoramento e alertas
Ambas as soluções oferecem recursos de monitoramento e alerta para detectar e responder a possíveis incidentes de segurança em tempo real.
Diferenças entre DLP tradicional e DLP na nuvem
Ambiente de Implantação
- DLP tradicional: Implementada em infraestrutura local, com foco na segurança de endpoints, redes e sistemas de armazenamento local.
- DLP na nuvem: Implementada em ambientes de nuvem, com foco na segurança de dados em armazenamento, aplicativos e serviços na nuvem.
Escalabilidade
- DLP tradicional: A escalabilidade pode ser limitada por restrições de hardware e infraestrutura locais.
- DLP na nuvem: As soluções nativas da nuvem oferecem maior escalabilidade, aproveitando a natureza elástica dos recursos da nuvem para lidar com grandes volumes de dados e atividades do usuário.
Integração
- DLP tradicional: A integração com sistemas e aplicações locais existentes pode exigir um esforço e personalização consideráveis.
- DLP na nuvem: Geralmente integra-se de forma mais perfeita com aplicativos, serviços e ferramentas de terceiros baseados em nuvem por meio de APIs e conectores integrados.
Visibilidade e Controle
- DLP tradicional: Proporciona visibilidade e controle sobre os dados dentro dos limites físicos da organização.
- DLP na nuvem: Amplia a visibilidade e o controle dos dados armazenados e processados em ambientes de nuvem remotos, oferecendo insights sobre o uso de dados em vários serviços de nuvem.
Embora o DLP tradicional e o DLP em nuvem compartilhem objetivos e princípios fundamentais comuns, suas abordagens diferem significativamente devido aos ambientes em que operam. O DLP em nuvem aborda vulnerabilidades e desafios específicos inerentes à computação em nuvem, oferecendo proteção escalável, integrada e abrangente para dados na nuvem. À medida que as organizações continuam a adotar tecnologias em nuvem, compreender essas diferenças torna-se crucial para a implementação de estratégias eficazes de proteção de dados que abordem ameaças tanto locais quanto em nuvem.
Como o DLP na nuvem funciona para lidar com vulnerabilidades
- Configurações de nuvem incorretas: O Cloud DLP pode detectar e corrigir automaticamente configurações incorretas no armazenamento e nos serviços em nuvem, reduzindo o risco de acesso não autorizado devido a erro humano.
- Shadow IT: A DLP na nuvem oferece visibilidade sobre aplicativos e serviços não autorizados usados pelos funcionários, permitindo que as organizações apliquem políticas de segurança e evitem vazamentos de dados.
- Mobilidade de dados: O Cloud DLP (Prevenção contra Perda de Dados na Nuvem) aborda o desafio da mobilidade de dados, protegendo-os à medida que se movem entre ambientes de nuvem, garantindo medidas de segurança consistentes em diferentes plataformas.
- Detecção avançada de ameaças: A tecnologia Cloud DLP utiliza informações avançadas de segurança, análises de eventos e aprendizado de máquina, inteligência artificial para detectar ameaças e anomalias sofisticadas que as soluções tradicionais de DLP podem não identificar, proporcionando detecção e resposta mais rápidas a possíveis violações.
Principais provedores de nuvem e tipos de soluções DLP que eles oferecem
Plataforma de nuvem do Google (GCP)
Google Cloud O DLP oferece recursos abrangentes de descoberta, classificação e redação de dados. Ele utiliza aprendizado de máquina para detectar dados sensíveis e fornece ferramentas para mascarar e tokenizar informações. A API de DLP do GCP permite a integração com outros aplicativos e fluxos de trabalho.
Serviços Web da Amazon (AWS)
AWS Macie É um serviço totalmente gerenciado de segurança e privacidade de dados que utiliza aprendizado de máquina e reconhecimento de padrões para descobrir e proteger dados sensíveis. Ele ajuda a identificar informações pessoais identificáveis (PII) e fornece painéis e alertas para monitoramento da segurança dos dados.
Microsoft Azure
Proteção de Informações do Azure (AIP) Classifica e protege dados com base na sensibilidade. As políticas do Azure DLP ajudam a evitar a perda de dados, monitorando e controlando a movimentação de dados. A integração com o Microsoft 365 garante proteção de dados consistente em todos os aplicativos.
Considerações essenciais sobre DLP na nuvem para líderes de segurança
Integração com ferramentas existentes
Garanta que as soluções Cloud DLP se integrem perfeitamente às ferramentas e fluxos de trabalho de segurança existentes para uma proteção abrangente.
Escalabilidade
Escolha soluções que possam ser dimensionadas de acordo com o crescimento da sua organização e as necessidades em constante evolução de proteção de dados.
Conformidade
Garanta que as soluções Cloud DLP estejam em conformidade com as regulamentações e padrões do setor relevantes, como: RGPD, HIPAA, e PCI DSS.
Visibilidade e Controle
Mantenha a visibilidade e o controle dos dados em ambientes multicloud para evitar acessos não autorizados e vazamentos de dados.
Exemplos de prevenção contra perda de dados na nuvem
Indústria de saúde
Um provedor de serviços de saúde utiliza DLP na nuvem para proteger registros de pacientes armazenados na nuvemAo implementar controles de acesso rigorosos e monitoramento contínuo, o provedor reduz o risco de violações de dados e garante a conformidade com as normas da HIPAA.
Serviços Financeiros
Uma instituição financeira implementa o Cloud DLP para proteger informações confidenciais de clientes, como números de cartão de crédito e extratos bancários. Algoritmos de aprendizado de máquina detectam padrões incomuns que podem indicar atividades fraudulentas, permitindo que a instituição responda rapidamente.
Comércio eletrônico
Uma empresa de comércio eletrônico utiliza o Cloud DLP para proteger os dados dos clientes, incluindo informações de pagamento e endereços. Ao realizar auditorias regulares e treinar os funcionários sobre as melhores práticas de segurança, a empresa mitiga o risco de violações de dados causadas por ameaças internas e ataques de phishing.
O impacto da IA generativa no DLP em nuvem: complexidade ou utilidade aprimorada?
O Integração de IA generativa em DLP na nuvem introduz complexidade e, ao mesmo tempo, maior utilidade. Por um lado, as ameaças sofisticadas e os padrões de dados dinâmicos gerados pela IA exigem medidas de segurança mais avançadas e complexas. Por outro lado, os aprimoramentos impulsionados pela IA na detecção de ameaças, classificação de dados, análise preditiva e gestão de conformidade Aumentar significativamente a eficácia das soluções Cloud DLP.
Complexidade introduzida pela IA generativa
Aumento do volume e da variedade de dados
IA Generativa A IA produz grandes quantidades de dados sintéticos, o que pode complicar os esforços de classificação e proteção de dados. Os sistemas DLP em nuvem precisam se adaptar para lidar com esse influxo de diversos tipos de dados, garantindo que as informações confidenciais geradas por ferramentas de IA sejam adequadamente protegidas.
Ameaças sofisticadas
Os cibercriminosos estão a utilizar a IA generativa para desenvolver ameaças mais avançadas e difíceis de detetar, como ataques de phishing com deepfakes e malware baseado em IA. As soluções de DLP na nuvem têm de evoluir para se adaptarem. detectar e mitigar Essas ameaças sofisticadas exigem capacidades mais avançadas de detecção e resposta a ameaças.
Padrões de dados dinâmicos
A natureza dinâmica do conteúdo e das interações geradas por IA cria padrões de dados mais complexos. Os sistemas DLP em nuvem precisam empregar algoritmos mais sofisticados para distinguir entre atividades legítimas e maliciosas, aumentando a complexidade dos esforços de proteção de dados.
Utilidade aprimorada por meio da integração de IA
Detecção Avançada de Ameaças
A IA generativa pode ser aproveitada para aprimorar os recursos de DLP na nuvem, melhorando detecção de ameaças precisão. A análise orientada por IA pode Identificar anomalias e padrões sutis que os métodos tradicionais podem não detectar, permitindo a detecção e resposta mais precoces a potenciais violações.
Classificação automatizada de dados
A IA pode otimizar os processos de classificação de dados, identificando e categorizando automaticamente informações sensíveis com maior precisão. Isso reduz a carga de trabalho das equipes de TI e garante que as políticas de proteção de dados sejam aplicadas de forma consistente em todos os ambientes de nuvem.
Análise preditiva
A integração da IA com o Cloud DLP permite: análise preditivaque pode antecipar potenciais incidentes de segurança antes que eles ocorram. Ao analisar dados históricos e identificar tendências, a IA pode ajudar as organizações a lidar proativamente com vulnerabilidades e reduzir o risco de violações de dados.
Gestão de Conformidade Aprimorada
A IA pode auxiliar na manutenção da conformidade com as regulamentações de proteção de dados, monitorando continuamente o uso de dados e sinalizando atividades não conformes. Isso garante que as organizações cumpram os requisitos regulatórios e evitem penalidades dispendiosas.
A abordagem da BigID para DLP na nuvem
A prevenção contra perda de dados na nuvem (DLP na nuvem) é um componente crítico das estratégias modernas de segurança de dados. À medida que os ambientes de nuvem continuam a evoluir, as organizações de hoje precisam de soluções flexíveis e escaláveis para fornecer visibilidade de todos os seus dados corporativos, independentemente de onde estejam armazenados. A BigID é a plataforma líder em privacidade de dados, segurança, conformidade e gerenciamento de dados com IA, que utiliza inteligência artificial avançada para descoberta e classificação de dados em profundidade.
Com o BigID, as empresas podem:
- Inventarie todos os dados, em todos os lugares: Descobrir, inventariar e classificar automaticamente.e catalogar dados pessoais e sensíveis durante o migração para a nuvem vida útil.
- Classificar e etiquetar dados sensíveis: Classificar e etiquetar dados sensíveis e pessoais para identificar dados com base em políticas e regulamentos, a fim de determinar o que deve ser migrado para a nuvem.
- Minimizar dados duplicados: Identificar dados não utilizados, duplicados, desnecessários ou redundantes para serem eliminados antes e depois da migração, a fim de reduzir o risco.
- Impor a retenção de dados: Aplique políticas de retenção com execução automatizada por tipo de dados, política e regulamentação, identificando, sinalizando e excluindo dados duplicados, redundantes e expirados.
- Proteja os dados durante a migração: Detectar, investigar e remediar acessos de alto risco a dados sensíveis, pessoais, regulamentados e vulneráveis durante migrações para a nuvem.
- Resposta simplificada a violações de segurança: Detectar e investigar violações de dados, facilitar uma resposta rápida a incidentes e notificar as autoridades competentes e os consumidores afetados.
- Gerenciar riscos de privacidade e segurança: Utilize informações de acesso para identificar dados sensíveis, pessoais e regulamentados superexpostos, aplicar políticas e sinalizar violações.
Para saber como a BigID pode ajudar sua organização a implementar estratégias de DLP e proteger proativamente seus dados, tanto em infraestruturas locais quanto em nuvens híbridas ou multicloud — Agende uma demonstração individual. Fale com nossos especialistas hoje mesmo.
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