Protegendo arquivos na nuvem: entendendo o Cloud DLP
À medida que as empresas dependem cada vez mais de soluções de armazenamento em nuvem para gerenciar seus dados, garantir a segurança de informações confidenciais nunca foi tão importante. Prevenção contra perda de dados na nuvem (Cloud DLP) é um conjunto de ferramentas e práticas projetadas para proteger dados armazenados em ambientes de nuvem de acesso não autorizado, vazamentos e violaçõesEste artigo explorará os fundamentos do Cloud DLP, as formas comuns pelas quais as organizações comprometem seus dados confidenciais e as medidas proativas para detectar violações precocemente. Também nos aprofundaremos nos principais provedores de nuvem e suas ofertas de Cloud DLP, fornecendo insights para CISOs, profissionais de TI e líderes de segurança.
A importância do DLP na nuvem
O DLP na nuvem é essencial para proteger dados confidenciais, como informações pessoais identificáveis (PII), registros financeiros, propriedade intelectual e outras informações confidenciais. À medida que as violações de dados se tornam mais sofisticadas, a necessidade de medidas de segurança robustas na nuvem é primordial. De acordo com um estudo da IBM, o custo médio de uma violação de dados em 2023 foi de $4,45 milhões, destacando o impacto financeiro da proteção de dados insuficiente.
Formas comuns pelas quais as organizações comprometem dados confidenciais na nuvem
Configurações de nuvem mal configuradas
Uma das formas mais comuns pelas quais as organizações comprometem seus dados é por meio de configurações de nuvem mal configuradas. Baldes de armazenamento abertos, inadequados controles de acesso, e configurações de permissão inadequadas podem levar ao acesso não autorizado.
Ameaças internas
Funcionários ou contratados com acesso legítimo a dados confidenciais podem causar violações de dados intencionalmente ou acidentalmente. Ameaças internas são difíceis de detectar e mitigar sem monitoramento abrangente.
Ataques de phishing
Cibercriminosos costumam usar ataques de phishing para roubar credenciais de login e obter acesso a contas na nuvem. Uma vez lá dentro, eles podem extrair dados confidenciais ou implantar malware.
TI Sombra
O uso de aplicativos e serviços não autorizados por funcionários pode contornar os controles de segurança de TI, levando a possíveis vazamentos de dados.
Medidas proativas para detecção precoce de violações
- Monitoramento contínuo: Implemente o monitoramento contínuo de ambientes de nuvem para detectar atividades incomuns, como múltiplas tentativas de login, exfiltração de dados e acesso não autorizado.
- Aprendizado de máquina e IA: Utilize aprendizado de máquina e inteligência artificial para identificar padrões e anomalias que possam indicar uma violação. Essas tecnologias podem fornecer alertas antecipados e reduzir o tempo de detecção e resposta a ameaças.
- Auditorias e avaliações regulares: Realize 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.
DLP tradicional vs. DLP em nuvem: semelhanças e diferenças
O que é DLP tradicional?
A Prevenção de Perda de Dados Tradicional (DLP) refere-se a medidas e tecnologias de segurança projetadas para proteger dados confidenciais em ambientes locais. Essas soluções se concentram em monitorar, detectar e prevenir violações e vazamentos de dados por meio de dispositivos endpoint, redes e sistemas de armazenamento dentro da infraestrutura física de uma organização. As soluções DLP tradicionais 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?
O Cloud DLP, por outro lado, estende essas medidas de proteção aos dados armazenados, processados e transmitidos 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 específicos associados à computação em nuvem. Ele abrange a descoberta, a classificação e a proteção de dados em multi-nuvem e ambientes híbridos, garantindo que os dados permaneçam seguros, independentemente de sua localização.
Semelhanças entre DLP tradicional e DLP em nuvem
Objetivos de Proteção de Dados
Tanto o DLP tradicional quanto o em nuvem visam proteger dados confidenciais contra acesso não autorizado, violações e vazamentos, garantindo a conformidade com as regulamentações de proteção de dados.
Descoberta e classificação de dados
Ambas as soluções envolvem descobrindo e classificando dados sensíveis para entender o que precisa de proteção e aplicar medidas de segurança apropriadas.
Aplicação de políticas
Tanto o DLP tradicional quanto o DLP em nuvem aplicam políticas de segurança para impedir compartilhamento, acesso e transmissão não autorizados de dados.
Monitoramento e alertas
Ambas as soluções fornecem recursos de monitoramento e alerta para detectar e responder a possíveis incidentes de segurança em tempo real.
Diferenças entre DLP tradicional e DLP em nuvem
Ambiente de implantação
- DLP tradicional: Implantado em infraestrutura local, com foco na proteção de endpoints, redes e sistemas de armazenamento local.
- DLP na nuvem: Implantado em ambientes de nuvem, com foco na proteção de dados em armazenamento, aplicativos e serviços em nuvem.
Escalabilidade
- DLP tradicional: A escalabilidade pode ser limitada por restrições de hardware e infraestrutura locais.
- DLP na nuvem: 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 aplicativos locais existentes pode exigir esforço e personalização significativos.
- DLP na nuvem: Geralmente se integra melhor com aplicativos baseados em nuvem, serviços e ferramentas de terceiros por meio de APIs e conectores integrados.
Visibilidade e Controle
- DLP tradicional: Fornece visibilidade e controle sobre 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 os dados na nuvem. À medida que as organizações continuam a adotar tecnologias de nuvem, compreender essas diferenças é crucial para implementar estratégias eficazes de proteção de dados que abordem ameaças locais e baseadas na nuvem.
Vulnerabilidades abordadas pelo Cloud DLP
- Configurações de nuvem mal configuradas: O Cloud DLP pode detectar e corrigir automaticamente configurações incorretas em serviços e armazenamento em nuvem, reduzindo o risco de acesso não autorizado devido a erro humano.
- TI Sombra: O Cloud DLP fornece visibilidade sobre aplicativos e serviços não autorizados usados por funcionários, permitindo que as organizações apliquem políticas de segurança e evitem vazamentos de dados.
- Mobilidade de dados: O Cloud DLP aborda o desafio da mobilidade de dados protegendo os dados enquanto eles se movem entre ambientes de nuvem, garantindo medidas de segurança consistentes em diferentes plataformas.
- Detecção avançada de ameaças: O Cloud DLP utiliza análises avançadas, aprendizado de máquina e IA para detectar ameaças e anomalias sofisticadas que as soluções DLP tradicionais podem não detectar, fornecendo detecção e resposta mais rápidas a possíveis violações.
Principais provedores de nuvem e suas soluções DLP em nuvem
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 DLP do GCP permite 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 correspondência de padrões para descobrir e proteger dados confidenciais. Ajuda a identificar PII e fornece painéis e alertas para monitorar a segurança dos dados.
Microsoft Azure
Proteção de Informações do Azure (AIP) classifica e protege os dados com base na sensibilidade. As políticas de DLP do Azure ajudam a prevenir 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 de segurança e fluxos de trabalho existentes para proteção abrangente.
Escalabilidade
Escolha soluções que possam acompanhar o crescimento da sua organização e as necessidades de proteção de dados em evolução.
Conformidade
Garantir que as soluções Cloud DLP estejam em conformidade com as regulamentações e padrões do setor relevantes, como GDPR, HIPAAe PCI DSS.
Visibilidade e Controle
Mantenha a visibilidade e o controle sobre os dados em ambientes multinuvem para evitar acesso não autorizado e vazamentos de dados.
Exemplos de DLP na nuvem
Indústria da Saúde
Um provedor de saúde usa o Cloud DLP para proteger registros de pacientes armazenados na nuvem. Ao implementar controles de acesso rigorosos e monitoramento contínuo, o provedor reduz o risco de violações de dados e garante a conformidade com os regulamentos HIPAA.
Serviços financeiros
Uma instituição financeira implementa o Cloud DLP para proteger informações confidenciais de clientes, como números de cartão de crédito e extratos financeiros. 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 reduz o risco de violações de dados causadas por ameaças internas e ataques de phishing.
O impacto da IA generativa no DLP na nuvem: complexidade ou utilidade aprimorada?
O integração de IA generativa no Cloud DLP introduz complexidade e utilidade aprimorada. Por um lado, as ameaças sofisticadas e os padrões dinâmicos de dados gerados pela IA exigem medidas de segurança mais avançadas e complexas. Por outro lado, os aprimoramentos impulsionados pela IA em detecção de ameaças, classificação de dados, análise preditiva e gerenciamento de conformidade aumentam significativamente a eficácia das soluções de DLP na Nuvem.
Complexidade introduzida pela IA generativa
Aumento do volume e da variedade de dados
IA generativa 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 fluxo de diversos tipos de dados, garantindo que as informações confidenciais geradas por ferramentas de IA sejam adequadamente protegidas.
Ameaças sofisticadas
Os cibercriminosos estão utilizando a IA Generativa para desenvolver ameaças mais avançadas e difíceis de detectar, como ataques de phishing deepfake e malware baseado em IA. As soluções de DLP em nuvem devem evoluir para detectar e mitigar essas ameaças sofisticadas, exigindo 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 do Cloud DLP, melhorando detecção de ameaças precisão. A análise orientada por IA pode identificar anomalias e padrões sutis que os métodos tradicionais podem não detectar, permitindo 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 confidenciais com maior precisão. Isso reduz a sobrecarga 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 preditiva, que pode antecipar potenciais incidentes de segurança antes que eles ocorram. Ao analisar dados históricos e identificar tendências, a IA pode ajudar as organizações a abordar vulnerabilidades proativamente e reduzir o risco de violações de dados.
Gestão de conformidade aprimorada
A IA pode ajudar a manter a conformidade com as normas 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 onerosas.
Abordagem da BigID para DLP na Nuvem
O DLP na nuvem é um componente essencial das estratégias modernas de segurança de dados. À medida que os ambientes de nuvem evoluem, as organizações atuais precisam de soluções flexíveis e escaláveis para fornecer visibilidade a todos os seus dados corporativos, onde quer que estejam. O BigID é a plataforma líder em privacidade de dados, segurança, conformidade e gerenciamento de dados por IA, que utiliza IA avançada para descoberta e classificação profundas de dados.
Com o BigID, as empresas podem:
- Inventário de todos os dados, em qualquer lugar: Descubra, inventariie e classifique automaticamentee catalogar dados pessoais e confidenciais durante o ciclo de vida da migração para a nuvem.
- Classifique e marque dados confidenciais: Classifique e marque dados pessoais e confidenciais para identificar dados com base em políticas e regulamentações para determinar o que deve ser migrado para a nuvem.
- Minimize dados duplicados: Identifique dados não utilizados, duplicados, desnecessários ou redundantes a serem excluídos antes e depois da migração para reduzir riscos.
- Aplicar retenção de dados: Aplique políticas de retenção com aplicação automatizada por tipo de dados, política e regulamentação, identificando, sinalizando e excluindo dados duplicados, redundantes e expirados.
- Dados seguros durante a migração: Detecte, investigue e corrija o acesso de alto risco a dados confidenciais, pessoais, regulamentados e em risco durante migrações para a nuvem.
- Simplifique a resposta a violações: Detecte e investigue violações de dados, facilite a resposta rápida a incidentes e notifique as autoridades relevantes e os consumidores afetados.
- Gerenciar riscos de privacidade e segurança: Aproveite a inteligência de acesso para identificar dados confidenciais, pessoais e regulamentados superexpostos, aplicar políticas e sinalizar violações.
Para saber como o BigID pode ajudar sua organização a proteger proativamente seus dados tanto no local quanto na nuvem híbrida ou múltipla — agende uma demonstração individual com nossos especialistas hoje.
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