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O que é prevenção contra perda de dados (DLP)?

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Visão geral

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A prevenção contra perda de dados (DLP) é uma abordagem estratégica de segurança que protege ativos digitais confidenciais por meio da detecção, do monitoramento e do controle da movimentação de dados em todo o ambiente de uma organização. Isso inclui plataformas no local, ambientes de nuvem e endpoints em toda a organização.

As soluções DLP combinam várias tecnologias de segurança para proteger seus ativos de informações mais valiosos. Seja para proteger a propriedade intelectual, o código-fonte, os registros de clientes ou os dados regulamentados, o DLP oferece visibilidade e controle abrangentes sobre como as informações confidenciais transitam pelos seus sistemas.

Prevenção contra perda de dados (DLP)

Como funciona a prevenção de perda de dados?

As soluções modernas de DLP operam por meio de cinco funções principais:

Descoberta e classificação de dados

Tecnologias avançadas de varredura identificam informações confidenciais em redes, endpoints e ambientes de nuvem. Os mecanismos de inspeção de conteúdo analisam arquivos, bancos de dados e comunicações para classificar automaticamente os dados com base nos níveis de sensibilidade.

Monitoramento em tempo real

A vigilância contínua rastreia a movimentação de dados em todos os pontos de contato da organização. A análise do comportamento do usuário detecta atividades anômalas que podem indicar possíveis ameaças à segurança ou violações de políticas.

Aplicação da política

Políticas de segurança personalizáveis controlam como diferentes tipos de dados podem ser acessados, compartilhados ou transferidos. Essas políticas se adaptam a vários contextos, funções de usuário e requisitos comerciais.

Resposta automatizada

Quando ocorrem violações de políticas, o sistema responde automaticamente por meio de bloqueio, criptografia, quarentena ou outras medidas de proteção. Isso evita a exposição não autorizada de dados antes que ela aumente.

Gerenciamento de incidentes

As equipes de segurança recebem alertas em tempo real sobre possíveis incidentes de exposição de dados, com contexto completo e ações recomendadas para uma resposta rápida.

Por que o DLP é importante?

O caso comercial para implementar a DLP se estende por várias dimensões:

Proteção financeira

As violações de dados acarretam consequências financeiras substanciais por meio de custos diretos, penalidades regulatórias e interrupção dos negócios. As organizações enfrentam longos períodos de desafios operacionais enquanto se recuperam de incidentes de segurança.

Gerenciamento de reputação

A confiança do cliente se desgasta rapidamente após violações de dados envolvendo informações pessoais. A manutenção de uma postura de segurança sólida ajuda a preservar os relacionamentos de longo prazo com os clientes e a posição no mercado.

Conformidade regulatória

Normas modernas como GDPR, HIPAA e outros requisitos específicos do setor exigem medidas robustas de proteção de dados. O DLP ajuda a manter a postura de conformidade em várias estruturas regulatórias.

Vantagem competitiva

Especificamente para as empresas de software, a proteção da propriedade intelectual e do código-fonte preserva as vantagens de mercado e salvaguarda os investimentos em pesquisa e desenvolvimento.

Continuidade operacional

A proteção proativa de dados evita as interrupções significativas nos negócios que normalmente ocorrem após incidentes de segurança, mantendo a produtividade e os níveis de atendimento ao cliente.

Desafios na implementação de soluções de DLP

As organizações enfrentam vários obstáculos comuns ao implantar soluções de DLP:

Complexidade da classificação de dados

A identificação e a categorização de informações confidenciais em diversos sistemas - bases de código, bancos de dados, documentos e ferramentas de colaboração - exigem recursos sofisticados de classificação. O equilíbrio entre precisão e eficiência operacional continua sendo um desafio.

Integração do fluxo de trabalho do desenvolvedor

A DLP deve se integrar perfeitamente aos ambientes de desenvolvimento ágil sem interromper o trabalho legítimo. Isso inclui repositórios de código, pipelines de CI/CD, unidades compartilhadas e várias ferramentas SaaS das quais as equipes de desenvolvimento dependem.

Cobertura em vários ambientes

As equipes de desenvolvimento modernas operam em diversos ambientes de nuvem e dispositivos pessoais. O DLP eficaz deve oferecer proteção consistente, independentemente de onde os dados residem ou de como são movimentados.

Gerenciamento de alertas

Sistemas mal configurados geram alertas excessivos, levando à fadiga de alertas e à redução da eficácia. Estratégias de DLP bem-sucedidas exigem ajuste contínuo e priorização inteligente.

Como a OpenText potencializa a inteligência de prevenção contra perda de dados (DLP)

Os parceiros e clientes da OpenText™ podem integrar perfeitamente recursos abrangentes de DLP em seus aplicativos existentes por meio de nossas soluções OEM. Seja você um fornecedor independente de software (ISV) ou uma empresa que deseja oferecer soluções de DLP como um produto autônomo ou componente integrado para revenda aos clientes, é possível incorporar com eficiência todas as funcionalidades de DLP em sua plataforma.

O OpenText™ Knowledge Discovery fornece uma plataforma avançada de pesquisa, descoberta de conhecimento e análise que serve como base para nossa inteligência DLP. A plataforma usa IA e aprendizado de máquina para extrair insights de dados não estruturados em análise de texto, análise de áudio, análise de vídeo e análise de imagem.

Principais benefícios das soluções DLP do OpenText™

Cobertura abrangente de dados: Acesse e pesquise em mais de 160 fontes de repositório e mais de 1.900 tipos de arquivos para garantir a visibilidade completa dos dados em todo o seu ecossistema de informações, desde bancos de dados e sistemas de arquivos tradicionais até repositórios modernos na nuvem e plataformas de colaboração.

Recursos avançados de análise: Aproveite a inteligência artificial e o aprendizado de máquina para fazer análises sofisticadas de dados em vários tipos de conteúdo. Os recursos de análise de texto incluem processamento de linguagem natural e reconhecimento óptico de caracteres para entender o conteúdo, o tom e o sentimento dos documentos. Para conteúdo visual, o processamento automatizado de imagens oferece recursos de detecção, classificação e reconhecimento de objetos.

Opções flexíveis de integração: Incorpore os recursos de DLP diretamente nos aplicativos existentes por meio das soluções OEM da OpenText. Essa abordagem de marca branca permite que os fornecedores de software independentes e as empresas integrem uma proteção de dados abrangente sem criar soluções do zero, tornando a funcionalidade DLP uma parte nativa dos fluxos de trabalho existentes.

Processamento inteligente de conteúdo: Faça uma varredura profunda e classifique as informações de identificação pessoal (PII) em todos os formatos de dados suportados com mecanismos de inteligência de conteúdo que categorizam e marcam automaticamente os dados confidenciais.

Processamento de linguagem natural (NLP): Use modelos avançados com tecnologia de IA, incluindo reconhecimento óptico de caracteres, para entender o tom, o sentimento e a opinião pública ao analisar dados de texto.

Análise inteligente de imagens: Automatize o processamento e a análise de arquivos de imagem com detecção de objetos, classificação de imagens, reconhecimento de objetos e outros recursos de dados não estruturados.

Aprimoramento contínuo da segurança: Fortaleça seus protocolos de segurança e conformidade implementando soluções que permitem identificar, proteger, prevenir e tomar medidas em relação a dados confidenciais e, ao mesmo tempo, contribuir para alcançar a conformidade com normas como HIPAA, GDPR e estruturas semelhantes.

Identificação proativa de riscos: Identifique quem acessou informações confidenciais e se as ações estão alinhadas com as políticas estabelecidas. Escolha isolar usuários, restringir o acesso ou acionar protocolos de segurança para evitar vazamentos de dados antes que eles aumentem.

Perguntas frequentes sobre prevenção de perda de dados

Quais setores se beneficiam mais das soluções de DLP?

Os setores de serviços financeiros, saúde, governo, jurídico e tecnologia obtêm os benefícios mais significativos da implementação da DLP devido ao manuseio de dados confidenciais de clientes, propriedade intelectual e requisitos rigorosos de conformidade normativa.

Como nossas soluções de DLP se diferenciam dos concorrentes?

As soluções de DLP da OpenText, especificamente o OpenText™ Knowledge Discovery, se destacam por meio de análises abrangentes baseadas em IA que processam mais de 1.900 tipos de arquivos, recursos de integração com mais de 160 repositórios e opções flexíveis de incorporação para ISVs e empresas, tudo com o suporte de décadas de experiência em gerenciamento de informações.

Qual é o cronograma típico de implementação de uma solução de DLP do OpenText™?

Os cronogramas de implementação variam de acordo com o tamanho e a complexidade da organização, geralmente de 4 a 12 semanas. As abordagens de implementação em fases permitem que as organizações priorizem a proteção de seus dados mais confidenciais primeiro, enquanto expandem gradualmente a cobertura.

Como as soluções OpenText DLP lidam com ambientes de nuvem e cenários de trabalho remoto?

A plataforma oferece proteção consistente em ambientes locais, na nuvem e híbridos, com recursos especializados para cenários de trabalho remoto, incluindo o monitoramento de redes domésticas, dispositivos pessoais e ferramentas de colaboração na nuvem.

Como as soluções OpenText DLP se integram à infraestrutura de segurança existente?

Nossas soluções de DLP (OpenText Knowledge Discovery) oferecem integrações pré-construídas com as principais plataformas de SIEM, soluções de gerenciamento de identidade, ferramentas de proteção de endpoints e corretores de segurança de acesso à nuvem para aprimorar os ecossistemas de segurança existentes sem exigir a substituição da infraestrutura.

Que suporte contínuo e atualizações são fornecidos?

A OpenText fornece suporte técnico abrangente, atualizações regulares dos mecanismos de detecção, novos modelos de políticas alinhados com as regulamentações emergentes e revisões periódicas para otimizar o desempenho do DLP.

As soluções DLP da OpenText podem ser personalizadas para atender a requisitos regulatórios específicos?

Sim, a plataforma inclui modelos pré-configurados para as principais normas, como GDPR, HIPAA, PCI DSS e CCPA, com opções de personalização para necessidades de conformidade específicas do setor ou regionais.

Como as soluções DLP da OpenText lidam com falsos positivos?

Os algoritmos de aprendizado de máquina melhoram continuamente por meio de loops de feedback, reduzindo os falsos positivos ao longo do tempo. As equipes de segurança podem ajustar as regras de detecção, definir limites de confiança e implementar o tratamento de exceções para minimizar a interrupção das atividades comerciais legítimas.

Qual é o nível de visibilidade que suas soluções de DLP oferecem sobre a movimentação de dados?

Nossas soluções de DLP fornecem painéis e recursos de geração de relatórios abrangentes, oferecendo visibilidade em tempo real da movimentação de dados em toda a sua organização. Isso inclui trilhas de auditoria detalhadas, monitoramento da atividade do usuário, históricos de acesso a arquivos e alertas personalizáveis que podem ser adaptados a funções organizacionais específicas.

Como suas soluções de DLP protegem os dados em trânsito em relação aos dados em repouso?

As soluções empregam estratégias complementares para proteger os dados em trânsito (monitoramento de e-mail, gateways seguros da Web, monitoramento de rede) e os dados em repouso (varredura de conteúdo, controles de acesso, aplicação de criptografia), garantindo uma proteção abrangente em todo o ciclo de vida dos dados.

Quais recursos de treinamento a OpenText oferece para garantir a adoção do usuário?

A OpenText oferece programas de treinamento, modelos de comunicação com o usuário final, orientação de implementação em fases e práticas recomendadas de gerenciamento de mudanças para garantir a adoção tranquila das políticas de DLP e minimizar a interrupção dos negócios.

Como as soluções OpenText DLP lidam com dados e comunicações criptografados?

A plataforma inclui recursos para inspecionar comunicações criptografadas por meio da integração com ferramentas de inspeção TLS, agentes no lado do cliente que analisam o conteúdo antes da criptografia e a aplicação de políticas em torno do gerenciamento de chaves de criptografia.

Suas soluções de DLP podem proteger contra ameaças internas?

Sim, eles incluem recursos especializados para detectar e atenuar ameaças internas por meio de análise comportamental, detecção de anomalias e monitoramento da atividade do usuário que identificam padrões suspeitos até mesmo de usuários autorizados com acesso legítimo.

Com que frequência os mecanismos de detecção e as regras de classificação são atualizados?

A OpenText atualiza regularmente os mecanismos de detecção e as regras de classificação para lidar com ameaças e tipos de dados emergentes. As atualizações críticas de segurança são lançadas conforme necessário, enquanto os aprimoramentos de recursos e as melhorias no reconhecimento de padrões seguem um cronograma de lançamento regular.

Quais são as opções existentes para a implantação de soluções DLP da OpenText em ambientes com conectividade limitada?

A OpenText oferece opções de implementação especializadas para ambientes com conectividade limitada, incluindo atualizações de políticas off-line, varredura baseada em agentes que não exige conexão constante e arquiteturas projetadas especificamente para redes com air-gap ou de alta segurança.

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