数据泄露防护是什么？

数据泄露防护或数据丢失防护 (DLP) 是一系列网络安全实践和技术的集合，旨在防止敏感数据和有价值的业务信息遭到恶意或无意泄露、丢失、损坏、删除或被盗。数据泄露防护是利用 Zero Trust 框架的安全计划中不可或缺的组成部分。它能保护企业免于恶意攻击和意外泄露，并确保遵守数据保护和隐私法规。

数字化转型使保护数据的任务变得极其复杂。IT 网络更加分散、员工日益远程化，并且经常使用笔记本电脑和移动设备等个人设备处理公务。HIPAA 和 GDPR 等监管框架对敏感信息的恢复、保护和处理提出了复杂的要求。此外，尽管对数据泄露防护的需求日益增长，但各行各业的 IT 团队都面临人才短缺的问题，这常常导致企业缺乏足够的技能和保护能力。

在这种环境中，数据安全和数据泄露防护解决方案在自动识别潜在泄露、阻止敏感数据离开企业方面发挥着宝贵的作用。

数据泄露通常通过三种方式之一发生。

• 意外数据泄露。许多数据泄露都是在无意、意外中发生的。意外泄露可能简单到只是将包含机密信息的邮件发送给了错误的通讯组列表。此外，如果安全设置配置不当导致数据暴露或为黑客敞开大门，也可能发生无意泄露。
• 内部威胁。现任或前任员工、承包商或能接触到组织内部敏感数据的关联方可能会泄露敏感数据。这些恶意内部人员可能出于多种原因泄露信息，包括个人利益、报复或希望在离职转投另一份工作时带走信息。
• 恶意攻击。数据泄露是许多网络攻击的终极目标。网络犯罪分子经常通过恶意软件、漏洞利用、钓鱼攻击、社会工程活动或勒索软件攻击非法侵入 IT 环境自后，窃取并外协数据。

• 电子邮件 DLP 解决方案可监控电子邮件，以识别敏感信息、阻止潜在泄露、标记网络钓鱼诈骗，并提醒安全团队注意其他潜在攻击。
• 网络 DLP 技术可监控连接到网络的每台设备的进出流量，从而阻止或提醒安全团队注意潜在的泄露和威胁。
• 端点 DLP 安全监控笔记本电脑、服务器和手机上的潜在泄露，即使这些设备未连接到网络也是如此。
• 云端 DLP可跟踪从云存储和在线存储库上传和下载的数据和 IT 资产，以监控潜在的泄露和滥用情况。

数据泄露防护解决方案旨在保护多种类型的数据。

• 安装在网络边缘的过滤器可以跟踪传输中数据，这些筛选器可监控流量，并识别可能违反安全策略离开企业的数据。
• 端点上的数据可以通过监控用户与外部各方之间传输信息的技术得到保护，从而实时阻止共享受保护数据的尝试。
• 静态数据在存储解决方案中可通过访问控制、加密和数据保留策略进行保护。
• 使用中的数据可通过监控并标记未经授权的用户交互的系统实施保护。

自动数据分类是数据泄露防护解决方案的核心功能。DLP 技术可能使用规则、元数据和机器学习技术来分析数据，并确定其是否需要特殊保护。DLP 解决方案通常还包括入侵检测系统或入侵防御系统等安全功能，以及用于验证访问或接收数据的用户身份的技术。

数据泄露防护解决方案可分析流入和流出企业的数据内容和上下文，包括通过电子邮件和即时消息发送的数据。内容分析着眼于消息和网络流量的具体内容，而上下文分析则关注消息大小和格式等外部因素。

DLP 工具使用各种技术来分析内容，以确保其符合数据泄露防护策略。在数据似乎违反 DLP 策略时，DLP 解决方案可能会阻止信息离开企业，同时向安全团队发出告警。大多数 DLP 解决方案使用各种技术。

• 正则表达式匹配可搜索特定类型的信息，例如 16 位信用卡号码、9 位社会保险号码以及其他适合特定格式的数据类型。
• 文件校验和分析有助于发现数据库中存储的数据是否得到了充分保护。
• 结构化数据指纹识别也称为精确数据匹配，可用于从实时数据库或数据库转储中搜索精确匹配。
• 部分数据匹配搜索特定文件的完整或部分匹配，包括由不同用户填写的多个版本的表单。
• 统计分析使用机器学习和统计方法来触发潜在安全内容泄露告警报。
• 词典匹配使用规则和词典术语分析非结构化数据，以检测敏感信息。
• 分类通过分析数据类别，来识别敏感数据和违规行为。
• 精确文件匹配将文件哈希值与精确数据指纹进行比对。

采用 DLP 策略和技术的企业可以获得显著收益。

• 阻止潜在恶意活动。DLP 软件会自动扫描进出网络的流量，以识别和阻止潜在的数据泄露、数据窃取和勒索软件等威胁。
• 确保法规合规性。HIPAA、GDPR、PCI DSS 等监管框架和其他常见标准已就必须用于保护客户和患者数据的方式制定了明确的合规要求。DLP 解决方案可帮助企业确保这些数据得到有效保护，从而避免罚款、法律诉讼和客户信心丧失。
• 提升监测能力。DLP 解决方案可帮助企业识别和跟踪静态数据和传输中数据，从而更好地监测整个企业中存储的数据类型。

• 数据分类。通过根据数据泄露风险及对企业的影响程度进行分类，安全团队能更有效地规划 DLP 工作优先级，并合理配置有限资源，以实现最大防护成效。
• 清点数据。IT 团队无法保护他们不了解的数据。对数据进行全面扫描和清点有助于识别所有类别和类型的数据，以及必须保护的特定数据资产。
• 部署集中式计划。当多个部门和单位采用自己的解决方案时，由于安全策略存在漏洞，数据泄露防护工作可能不一致且成效不佳。集中式 DLP 计划可采用更具凝聚力的方法来保护敏感信息。
• 开展安全意识培训。教育可以帮助员工了解数据泄露的风险，他们可能会如何造成数据泄露，以及他们可以采取哪些措施来保证数据安全。

Akamai 可在您创建的一切内容和体验中融入安全性——无论您在何处进行构建，将其分发到何处，从而保护您的客户体验、员工、系统和数据。我们的平台具备监测全球威胁的能力，这让我们得以帮您调整并增强安全状况，从而实现 Zero Trust、阻止勒索软件、保护应用程序和 API 或抵御 DDoS 攻击，让您信心十足地不断创新、发展和转型。