¿Qué es DLP (prevención de pérdida de datos)?

La prevención de pérdida de datos (DLP) garantiza que los datos confidenciales o que sean críticos para el negocio no salgan de la red de una organización, y no sean dañados o borrados.

Objetivos de aprendizaje

Después de leer este artículo podrás:

  • Más información acerca de lo que significa la prevención de pérdida de datos (DLP)
  • Explorar los tipos de amenazas que la DLP ayuda a prevenir
  • Entender cómo detecta la información confidencial el software DLP

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¿Qué es DLP (prevención de pérdida de datos)?

La prevención de pérdida de datos (DLP) es una estrategia para detectar y evitar la exfiltración o destrucción de los datos. Muchas soluciones de seguridad de DLP analizan el tráfico de la red y los dispositivos internos de "punto final" para identificar la fuga o pérdida de la información confidencial. Las organizaciones utilizan la DLP para proteger su información empresarial confidencial y la información de identificación personal (PII), lo que les ayuda a cumplir con las normativas del sector y de privacidad de los datos.

¿Qué es la exfiltración de datos?

La exfiltración de datos se produce cuando los datos se mueven sin la autorización de la empresa. También se conoce como extrusión de datos. El objetivo primario de la DLP es evitar la exfiltración de datos.

La exfiltración de datos puede producirse de diferentes maneras:

  • Los datos confidenciales pueden salir de la red a través del correo electrónico o mensajería instantánea
  • Un usuario puede copiar datos en un disco duro externo sin tener autorización para hacerlo
  • Un empleado podría subir datos a una nube pública que está fuera del control de la empresa
  • Un atacante externo puede obtener acceso no autorizado y robar datos
  • Un empleado puede cargar datos confidenciales en una herramienta de IA, como un gran modelo lingüístico (LLM)

Para evitar la exfiltración de datos, la DLP rastrea los datos que transitan dentro de la red, en los dispositivos de los empleados y cuando se almacenan en la infraestructura corporativa. Luego, puede enviar una alerta, cambiar los permisos de los datos o, en algunos casos, bloquearlos cuando corran peligro de salir de la red corporativa. Algunas soluciones de seguridad de DLP pueden incluso bloquear el copiado y pegado dentro de las aplicaciones web, para impedir que los datos confidenciales se copien en una aplicación no segura o se muevan de otro modo sin permiso.

¿Qué tipo de amenazas ayuda a detener la prevención de pérdida de datos?

Amenazas internas: cualquier persona con acceso a los sistemas de la empresa se considera un usuario interno. Esto puede incluir a empleados, ex-empleados, contratistas y proveedores. Los usuario internos con acceso a datos confidenciales pueden filtrar, destruir o robar esos datos. La DLP puede ayudar a detener el reenvío, la copia o la destrucción no autorizada de datos confidenciales al realizar un seguimiento de la información confidencial dentro de la red.

Ataques externos: La exfiltración de datos suele ser el objetivo final de un ataque basado en phishing o malware. Los ataques externos también pueden provocar la pérdida o destrucción permanente de datos, como en un ataque de ransomware cuando los datos internos quedan encriptados e inaccesibles. La DLP puede ayudar a evitar que los atacantes maliciosos obtengan o encripten los datos internos.

Exposición accidental de datos: los usuarios internos a menudo exponen datos de forma involuntaria — por ejemplo, un empleado puede reenviar sin darse cuenta un correo electrónico que contiene información confidencial a una persona ajena a la empresa.De forma similar a cómo la seguridad de DLP puede detener los ataques internos, puede detectar y prevenir esta exposición accidental de datos mediante el seguimiento de la información confidencial dentro de la red.

Exposición de datos de IA: las aplicaciones de IA disponibles públicamente utilizan las entradas que reciben para añadirlas a sus conjuntos de datos y seguir entrenando sus modelos. Esto puede dar lugar a que la aplicación filtre o revele los datos posteriormente a personas externas. Las herramientas de IA también pueden incumplir con la normativa sobre datos que debe seguir una organización, dando lugar al incumplimiento si la organización carga sus datos.

Infracciones reglamentarias: si una organización está sujeta a marcos reglamentarios de datos como el Reglamento general de protección de datos (RGPD), la exposición de datos es una infracción que puede dar lugar a multas y otras sanciones. La DLP ayuda a reducir el riesgo de tales infracciones.

¿Cómo funciona la DLP para detectar los datos confidenciales?

Las soluciones de DLP pueden utilizar varias técnicas para detectar datos confidenciales. Algunas de estas técnicas son:

  • Huella digital de datos: este proceso crea una "huella" digital única que puede identificar un archivo específico, al igual que las huellas dactilares individuales identifican a las personas. Cualquier copia del archivo tendrá la misma huella digital. El software de DLP escaneará los datos salientes en busca de huellas digitales para ver si alguna de ellas coincide con las de los archivos confidenciales.
  • Coincidencia de palabras clave: el software de DLP busca ciertas palabras o frases en los mensajes de los usuarios, y bloquea los mensajes que contienen esas palabras y frases. Si una empresa quiere mantener la confidencialidad de su informe financiero trimestral antes de su convocatoria de beneficios, un sistema de DLP puede configurarse para bloquear los correos electrónicos salientes que contengan la frase "informe financiero trimestral" o frases específicas que se sabe que aparecen en el informe.
  • Coincidencia de patrones: esta técnica clasifica el texto según la probabilidad de que encaje en una categoría de datos protegida. Supongamos que una respuesta HTTP que sale de la base de datos de una empresa contiene un número de 16 dígitos. El sistema de DLP clasifica esta cadena de texto como extremadamente probable que sea un número de tarjeta de crédito, que es información personal protegida.
  • Coincidencia de archivos: el hash de un archivo que se mueve dentro de la red o que sale de ella se compara con los hashes de los archivos protegidos. (Un hash es una cadena única de caracteres que puede identificar un archivo; los hashes se crean mediante algoritmos de hashing, que tienen el mismo resultado cada vez cuando se les da la misma entrada).
  • Coincidencia exacta de datos: comprueba los datos con conjuntos de datos exactos que contienen información específica que debe permanecer dentro del control de la organización.

¿Cuáles son algunas de las mejores prácticas importantes para la prevención de pérdida de datos?

La prevención de pérdida de datos es más que una solución tecnológica: toda la estrategia de seguridad de una organización debe girar en torno a evitar la pérdida de datos. Además de activar una solución de DLP, algunas de las mejores prácticas para la prevención de pérdida incluyen:

  • Educar a los usuarios internos acerca de las medidas de seguridad
  • Mantener la visibilidad de todos los datos almacenados
  • Utilizar control de acceso para restringir quién puede ver o alterar los datos
  • Encriptar los archivos en tránsito y en reposo
  • Utilizar un enfoque Zero Trust para garantizar que no se confíe en ningún dispositivo o usuario por defecto

¿Cómo evita Cloudflare One la pérdida de datos?

La plataforma Cloudflare One cuenta con funciones de seguridad unificadas, incluida la DLP, para proteger los datos en tránsito, en uso y en reposo a través de la web, Saas y aplicaciones privadas. Cloudflare One inspecciona archivos y tráfico HTTPS para detectar la presencia de datos confidenciales y permite a los clientes configurar políticas para permitir o bloquear. Cloudflare One también integra el Aislamiento remoto del navegador para implementar más funciones de DLP, como restringir las descargas y cargas, la entrada del teclado y la impresión. Más información sobre Cloudflare One.