Como IA e Orquestração Desbloqueiam o Verdadeiro Potencial do DLP

Quando o DLP chegou ao mercado em meados dos anos 2000, foi saudado como a "próxima grande novidade" da segurança - a ferramenta que prometia proteger dados sensíveis, conter riscos internos e aliviar dores de cabeça relacionadas à conformidade. No entanto, para muitas organizações, ele não cumpriu essa promessa.

As ferramentas antigas dependiam de inspeção com uso intensivo de recursos e políticas manuais baseadas em regras (regex, dicionários, rótulos de classificação). Elas foram criadas para endpoints e defesas de perímetro, com varredura local e foco restrito em tipos de dados conhecidos e serviços autorizados. O modelo era reativo e produzia volumes de alertas de baixa fidelidade porque não tinha contexto de intenção do usuário e fluxo de dados em nuvem e SaaS.²

O resultado foi custoso: alertas avassaladores, ajustes intermináveis de políticas e recursos desperdiçados que levaram muitas organizações a reduzir ou abandonar completamente o DLP. Essa desconexão é impressionante quando você considera que 76% das empresas ainda dependem do DLP como uma capacidade essencial¹. Como Heidi Shey, da Forrester, coloca de forma memorável: "O DLP é o glitter artesanal da cibersegurança: brilhante e cheio de promessas sobre o que você pode alcançar com ele - e uma potencial bagunça que fica presa em cada fresta.^*1 O DLP está de fato em todos os lugares, mas com muita frequência criou mais carga operacional do que redução de risco. A Gartner observa que projetos não vinculados a iniciativas de negócios mais amplas frequentemente refletem "um programa de governança de segurança de dados ausente ou imaturo" - uma razão pela qual tantos programas estagnam.

A Mudança da IA na Prevenção de Perda de Dados

DLP hoje está evoluindo. Com IA e contexto de dados, as soluções modernas podem detectar riscos reais com mais precisão, reduzir o volume de alertas e aplicar políticas com muito menos esforço manual. Mas nem toda IA é criada igual. Com muita frequência, o que é comercializado como IA é na verdade apenas uma interface de linguagem natural - útil para consultas, mas que não melhora significativamente a detecção ou automação.

O verdadeiro avanço ocorre quando a IA é incorporada diretamente na camada de inteligência DLP. Em vez de depender apenas da inspeção de conteúdo, os sistemas modernos analisam o contexto empresarial, o comportamento do usuário e os padrões de movimentação de dados para tomar melhores decisões. Por exemplo, a IA pode distinguir quando um funcionário do setor financeiro que envia documentos de desinvestimento para um consultor aprovado está agindo de forma legítima, em comparação a quando o envio desses mesmos dados para um e-mail pessoal ou domínio de um concorrente constitui uma violação.

Ao aplicar lógica baseada em risco em escala, a IA permite que a triagem seja simplificada, que políticas sejam criadas automaticamente e que a aplicação melhore continuamente. Essas são capacidades que não são viáveis com ajustes manuais. Analistas do setor ecoam essa mudança. A Gartner observa que "IA e ML estão remodelando o DLP ao reduzir a dependência de classificação estática e permitir controles adaptativos e sensíveis ao contexto."^*2 A Forrester aponta de forma semelhante que "o DLP moderno considera tanto o conteúdo quanto o contexto, permitindo respostas baseadas em risco mais confiantes."^*1‍

O que é Orquestração DLP?

Os controles de DLP não estão confinados a um único produto. Eles estão incorporados em muitos produtos de segurança diferentes: gateways de e-mail, agentes de endpoint, firewalls corporativos, CASBs, ferramentas nativas de SaaS, gateways web e até categorias mais recentes como segurança de navegador ou IA.

As organizações podem habilitar o DLP dentro dessas ferramentas para bloquear a movimentação não autorizada de dados através dos canais de exfiltração iniciados pelo usuário: email, endpoints, redes, nuvem e web.

O problema é que cada uma dessas ferramentas funciona isoladamente. Elas geram seus próprios alertas, aplicam suas próprias políticas e raramente compartilham contexto. Essa fragmentação tornou o DLP ruidoso, inconsistente e difícil de gerenciar em escala - agravando o desafio de analisar alertas, ajustar políticas e manter qualquer nível de consistência.

A orquestração de DLP é uma camada de inteligência que fica sobre as ferramentas de DLP existentes. Ela as conecta por meio de APIs, centraliza alertas e políticas e aplica IA para automatizar a triagem e a resposta. Como Francis Odum da SACR coloca, "O futuro não é sobre substituir ferramentas existentes, mas aprimorá-las com um 'cérebro de políticas' alimentado por IA."

Omni DLP da Cyera é a primeira implementação deste modelo. Veja como ele oferece orquestração de DLP na prática:

• a detecção entre ferramentas DLP centralizando alertas e gerenciamento de políticas
• Automatiza a triagem agregando e resumindo cada alerta, filtrando atividades benignas e elevando incidentes críticos - tudo alimentado por IA
• Melhora o desempenho das políticas identificando falsos positivos, rastreando a precisão ao longo do tempo e recomendando alterações nas regras para fortalecer a cobertura e a aplicação

O Papel do DSPM

A orquestração de DLP fortalece a forma como as organizações protegem dados em movimento e dados em uso, mas nem todos os dados confidenciais passam pela rede. Grandes volumes permanecem em repouso, muitas vezes invisíveis ou não classificados pelo DLP tradicional.

É aqui que o gerenciamento de postura de segurança de dados (DSPM) agrega um valor tremendo. O DSPM descobre dados sensíveis e de risco onde quer que estejam, identifica quem tem acesso e mapeia como eles fluem. Ele fornece uma maneira escalável e automatizada de descobrir exposições que, de outra forma, exigiriam um engajamento manual e doloroso com as partes interessadas do negócio.

Quando combinado com orquestração, o DSPM estende o alcance do DLP. Os mesmos dados que o DSPM identifica em repouso podem informar e fortalecer as políticas de detecção e aplicação do DLP em toda a sua pilha DLP existente. Juntos, DSPM e DLP criam um ciclo de autorreforço que melhora continuamente a precisão, a cobertura e a postura geral de segurança de dados.

O DLP tradicional não era sustentável antes - e agora, com cargas de trabalho impulsionadas por IA se acelerando e dados se espalhando por sistemas, o desafio só aumentou. A Gartner prevê que até 2027, 70% dos CISOs adotarão uma abordagem consolidada para lidar com casos de uso de risco interno e exfiltração de dados². Sem orquestração, as organizações ficam com pontos cegos e uma enxurrada de alertas não correlacionados. Elas também não têm uma maneira clara de ver como a empresa está usando os dados, identificar o que é realmente crítico e aplicar proteções com precisão.

Transformando Orquestração em Resultados

Cyera Omni DLP foi projetado para atender as organizações onde quer que estejam.

Para organizações com programa DLP abandonado, imaturo ou inexistente, o Omni DLP estabelece proteções rapidamente. Políticas sugeridas e análise automatizada de alertas entregam resultados em semanas, em vez de meses.

Para organizações com programas de DLP estabelecidos, o Omni DLP se conecta a ferramentas distintas e enriquece alertas com contexto. Isso reduz a fadiga de alertas, aprimora a precisão de detecção e ajuda as equipes a se concentrarem em incidentes críticos. Ele também avalia as políticas de DLP existentes para identificar onde os controles estão bloqueando excessivamente ou aplicando de forma insuficiente, permitindo que as equipes ajustem as políticas para obter precisão e cobertura.

Omni DLP não substitui o que você já tem. Ele aproveita os investimentos existentes em DLP orquestrando entre ferramentas, garantindo que as políticas sejam aplicadas de forma consistente e que os alertas sejam priorizados com o contexto adequado.

Prova em Ação

Uma empresa enfrentou dificuldades com uma ferramenta DLP legada que sinalizava quase todos os e-mails enviados como arriscados. A equipe estava sobrecarregada com falsos positivos. Comunicações legítimas com clientes eram bloqueadas junto com violações reais, tornando quase impossível identificar riscos verdadeiros.

Com a orquestração implementada, a diferença foi imediata. O sistema identificou incidentes repetidos de um funcionário compartilhando informações confidenciais com terceiros não autorizados - problemas que haviam sido enterrados no ruído antes - ao mesmo tempo em que permitia que mensagens legítimas fluíssem sem interrupção.

Em poucos dias, a equipe de segurança tinha políticas precisas que substituíram meses de ajustes manuais fracassados.

Em todas as implementações, as organizações relatam consistentemente:

• 95% menos alertas imprecisos
• 90% menos esforço manual para gerenciamento e triagem de políticas
• Visibilidade em painel único em e-mail, endpoints, nuvem e web

A integração sem agente possibilita esses resultados em minutos, não meses, conectando-se diretamente por meio de APIs.

A Urgência do Agora

Com 72% das empresas planejando aumentar o investimento em recursos de DLP no próximo ano¹, os líderes de segurança estão determinados a não repetir falhas do passado. Muitos estão combinando visibilidade com aplicação - unindo DSPM para mapear dados sensíveis em repouso com DLP para protegê-los em movimento.

Juntos, eles reduzem o esforço desperdiçado, melhoram a precisão e unificam a postura com a proteção.

O Cyera Omni DLP fornece o elo que faltava: tornando a proteção de dados eficaz, escalável e sustentável no ambiente atual. Seja você começando do zero, recomeçando após tentativas fracassadas ou modernizando um programa existente, a Cyera entrega com automação orientada por IA, orquestração e inteligência contextual. Ele reduz o ruído, acelera o tempo de retorno e cumpre a promessa de longa data da prevenção de perda de dados.

Pronto para ver como funciona? Faça um Tour Guiado do Omni DLP

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1. Forrester, O Guia para Prevenção Moderna de Perda de Dados, Heidi Shey, junho de 2025
2. Gartner, Guia de Mercado para Prevenção de Perda de Dados, Andrew Bales et al., abril de 2025
3. SACR, Construindo a Camada de Inteligência para a Próxima Onda de Prevenção de Perda de Dados, Francis Odum, junho de 2025

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