4 Razões Pelas Quais a Descoberta e Classificação de Dados em DLP Está Quebrada (E Como Corrigir)

A base de dados integrada reivindicada pela tecnologia de Prevenção contra Perda de Dados (DLP) está quebrada. Embora existam muitos tipos de ferramentas DLP corporativas — como e-mail, endpoint, nuvem e rede — elas não são projetadas para entender de forma inteligente o panorama de seus dados confidenciais. O problema é que as ferramentas DLP geram muitos alertas de falsos positivos devido às políticas estarem vinculadas a uma compreensão incompleta ou imprecisa dos dados.

Sem uma base de dados sólida para gerenciar e saber o que seus dados representam, é impossível escrever políticas de DLP eficazes que realmente impeçam que dados confidenciais saiam de ambientes seguros. Isso está causando restrições nas atividades de negócios e nos recursos de TI.

Neste post, discutiremos como a Cyera pode ajudá-lo a obter a transparência de dados necessária para operacionalizar políticas de DLP e proteger dados confidenciais de forma mais eficaz.

Por Que a Descoberta e Classificação em Ferramentas DLP Não Funciona

1. Descoberta de Dados Faça Você Mesmo

A funcionalidade integrada de descoberta de dados das ferramentas DLP, na melhor das hipóteses, identifica os armazenamentos de dados que você já conhece. Ela não descobre armazenamentos de dados desconhecidos, pois a funcionalidade exige que os administradores apontem e mantenham uma conexão com uma fonte conhecida, às vezes por meio de agentes. A partir daí, você pode iniciar a varredura. A maioria das funcionalidades de descoberta de dados não detecta automaticamente quando novos dados ou alterações foram feitas em um armazenamento de dados. Portanto, para capturar essas atualizações, os administradores devem acionar manualmente a próxima varredura ou simplesmente agendar uma varredura em algum momento no futuro.

2. Classificação de Dados Baseada em Regras

As ferramentas DLP têm uma compreensão limitada de onde os dados estão e seu nível de sensibilidade. Isso ocorre porque a funcionalidade de classificação de dados integrada é baseada em regras ou expressões regulares. Não é incomum que os usuários criem um punhado de regras para tentar identificar um único classificador, como "ID de funcionário", mas ainda assim identifiquem corretamente "ID de funcionário" em apenas metade ou mais das tabelas analisadas. Essa classificação de dados incompleta ou imprecisa leva a proteção ineficaz, falsos positivos e outros desafios de segurança de dados.

As formas mais comuns pelas quais os DLPs implementam a classificação de dados são:

• Classes de dados ou descrições curtas dos dados, como e-mails, nomes, endereços e outros tipos de dados. Esses rótulos geralmente carecem de contexto adicional sobre os dados em si.
• Rótulos de confidencialidade, como restrito, interno, público e outras descrições. Esses rótulos podem rapidamente se tornar confusos ou inconsistentes se não houver uma governança adequada em vigor.
• Análise estática, que se refere ao fato de que os dados são escaneados e analisados em um determinado momento, mas rapidamente se tornam obsoletos. Os armazenamentos de dados ativos estão sendo constantemente atualizados e os dados em si são fluidos. Quando a descoberta ou classificação de dados não detecta automaticamente as mudanças, você acaba com uma visão desatualizada dos seus dados.
• Tags do Microsoft Information Protection (MIP), que são rótulos de sensibilidade específicos para plataformas Microsoft. Tags MIP são eficazes apenas se forem aplicadas de forma consistente aos dados, mas o processo é tipicamente muito manual e requer supervisão humana constante e ajustes.

O problema é que frequentemente há classes de dados incompletas ou imprecisas e uma falta de rotulagem abrangente de sensibilidade. Ao depender de métodos legados de classificação de dados, o DLP exige que humanos revisem e validem manualmente os rótulos de dados regularmente. Isso significa que os sistemas de classificação de dados que a maioria dos DLPs utiliza fornecem uma visão desatualizada e incompleta dos dados devido ao processo lento de classificação de dados e ao ritmo acelerado de geração e mudanças de dados.

3. Falta de Contexto

Os DLPs também carecem do contexto que envolve os dados, o que significa que suas políticas acabam tratando os dados da mesma forma sem considerar informações adicionais sobre eles. Isso leva a muitos falsos positivos, em que as equipes de segurança recebem alertas de violações de vazamento de dados que na verdade não são um problema. Em alguns casos, um DLP sem o contexto adequado também pode bloquear ações como o compartilhamento de dados que na verdade deveriam ser permitidas. Isso também resulta em falsos negativos, em que combinações tóxicas de dados (quando duas ou mais informações revelam a identidade de um indivíduo, enquanto uma única informação não revela) não são reconhecidas, deixando a empresa exposta a ameaças de resiliência cibernética e conformidade.

Contexto profundo inclui características que definem os dados, informações sobre o ambiente onde estão armazenados, os controles implementados para garantir a segurança e integridade dos dados e a estrutura que regulamenta os dados. Esse contexto profundo sobre os dados é necessário para implementar políticas de DLP que estejam mais alinhadas com os riscos do mundo real em diferentes circunstâncias.

Por exemplo, pode não haver necessidade de bloquear o compartilhamento de dados sintéticos, mas o compartilhamento de dados reais de clientes pode violar uma política interna. Dados sensíveis também podem ter um perfil de risco diferente dependendo se estão armazenados como texto simples ou mascarados. Nessas situações, os mesmos dados podem ter diferentes políticas de DLP com base em contexto adicional.

4. Insights Limitados do Usuário

Os DLPs geralmente não sabem quem tem acesso a determinados dados e por que precisam deles. Se as equipes de segurança têm insights limitados sobre os usuários, é difícil definir todas as diferentes maneiras pelas quais os dados podem ser acessados e, em seguida, escrever políticas de DLP para protegê-los. Isso significa que os DLPs podem ser excessivamente restritivos e impedir que os usuários façam seu trabalho, ou não serem restritivos o suficiente e permitirem que informações confidenciais saiam da organização.

Sem contexto sobre por que os usuários estão acessando dados, muitas políticas de DLP são bloqueadores para os negócios ou ineficazes na prevenção de perda de dados. Quando os funcionários não conseguem transferir ou acessar os dados de que precisam, eles recorrerão constantemente às equipes de segurança para obter permissão ou encontrarão maneiras de contornar completamente as restrições de DLP.

Como Operacionalizar Efetivamente Seu DLP

Como você pode ver, as ferramentas DLP têm limitações que as impedem de fazer o que deveriam fazer: evitar que dados confidenciais saiam de ambientes seguros. Veja como você pode operacionalizar efetivamente sua ferramenta DLP com a Plataforma de Segurança de Dados da Cyera.

1. Gerar automaticamente uma visualização de dados confidenciais:
   A Cyera pode descobrir automaticamente suas fontes de dados em diferentes armazenamentos de dados, incluindo buckets de armazenamento em nuvem, bancos de dados, contêineres, máquinas virtuais e aplicativos SaaS. Isso garante que você tenha uma visão completa de seus dados, mesmo em ambientes de nuvem fragmentados e extensos.
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   Em seguida, a Cyera irá classificar seus dados com base em classes, sensibilidade e MIP com uma compreensão contextual profunda. Isso cria uma visão holística dos seus dados, estabelecendo a base para políticas de DLP mais otimizadas.

2. Escreva políticas de DLP que abordem os dados pretendidos:
   Depois de ter uma compreensão profunda dos seus dados, você pode escrever políticas que se adequem aos seus requisitos específicos de dados de uma forma que reduza falsos positivos. Você poderá criar políticas de DLP que considerem onde os dados estão armazenados, a sensibilidade dos dados, o contexto no qual estão sendo acessados e outros fatores.

3. Otimize as políticas de DLP monitorando alterações nos dados:
   Seus dados estão em constante mudança, mas a Cyera continuará a escanear seus armazenamentos de dados e se adaptar para refletir seu estado atual. Isso ajuda a superar DLPs com processos de descoberta e classificação de dados que exigem esforço manual e são lentos para se adaptar às mudanças.
   
   Quando suas políticas de DLP são ajustadas aos dados atuais, isso minimiza falsos positivos e fadiga de alertas a longo prazo. Se os dados se tornarem mais sensíveis ao longo do tempo, você poderá implementar políticas de DLP mais restritivas. Você também poderá proteger novos armazenamentos de dados assim que forem criados para se antecipar aos riscos potenciais de segurança.

Melhorando a Segurança de Dados com a Cyera

A "peça de dados" essencial dentro da tecnologia DLP pode estar quebrada, mas a Cyera pode ajudá-lo a consertá-la. Ao construir automaticamente uma base de dados atualizada com a Cyera, você poderá escrever políticas DLP mais eficazes que reduzem falsos positivos e aumentam a segurança dos dados.

Além de permitir que os DLPs protejam melhor os dados, a Cyera possui recursos adicionais de segurança de dados que melhoram a resiliência cibernética e a conformidade. A plataforma adota uma abordagem centrada em dados para a segurança, avaliando a exposição dos seus dados em repouso e em uso e aplicando múltiplas camadas de defesa. Os recursos de gerenciamento de postura de segurança de dados (DSPM) da Cyera destacam problemas de proteção de dados e priorizam ações apropriadas para mitigá-los.

Como a Cyera aplica contexto profundo de dados de forma holística em toda a sua paisagem de dados, somos a única solução que pode capacitar equipes de segurança a saber onde seus dados estão, o que os expõe a riscos e tomar ações imediatas para remediar exposições e garantir conformidade sem interromper os negócios.

Quer saber mais sobre como usar a Cyera para construir uma base de dados melhor para DLP? Entre em contato conosco ou agende uma demonstração hoje.