Information är en kritisk tillgång för de flesta företag, där risken för att känslig data hamnar på villovägar ett ständigt hot. Data Loss Prevention (DLP) är en central strategi och teknologi för att möta denna utmaning och skydda organisationens mest värdefulla information.
Vad är Data Loss Prevention (DLP)?
Data Loss Prevention (DLP), eller dataförlustskydd, är en uppsättning strategier, processer och verktyg utformade för att förhindra att känslig eller konfidentiell information oavsiktligt eller avsiktligt lämnar en organisations kontrollerade miljö. DLP-lösningar fokuserar på att identifiera, övervaka och skydda data oavsett var den befinner sig: lagrad (Data at rest), under överföring via nätverket (Data in motion), eller när den aktivt används (Data in use) på en dator eller mobil enhet.
Varför är DLP viktigt?
Att implementera DLP är avgörande för modern informationssäkerhet och regelefterlevnad:
- Skyddar känslig information: Hjälper till att förhindra läckage av personuppgifter (GDPR), finansiell data, kundinformation och affärshemligheter.
- Säkerställer regelefterlevnad: Många lagar och branschstandarder kräver kontroll över hur känslig data hanteras och skyddas, vilket DLP underlättar.
- Värnar om immateriella rättigheter: Skyddar företagets innovationer, forskning och annan intellektuell egendom från stöld eller otillåten spridning.
- Minskar risken för interna hot: Upptäcker och förhindrar både oavsiktliga misstag av anställda och avsiktliga försök att föra ut data.
- Bevarar företagets anseende: Undviker den negativa publicitet och förlust av kundförtroende som ofta följer ett dataintrång.
- Ekonomisk trygghet: Minimerar risken för kostsamma böter, skadestånd och incidenthanteringskostnader.
Hur fungerar DLP-lösningar?
DLP-system använder en kombination av tekniker för att identifiera och hantera känslig data enligt organisationens policyer:
Identifiering
Systemet skannar dataflöden och lagringsplatser för att identifiera känsligt innehåll. Detta kan ske genom:
- Nyckelord och reguljära uttryck: Letar efter specifika ord, fraser eller mönster (t.ex. format för personnummer eller kreditkortsnummer).
- Exakt datamatchning/fingerprinting: Identifierar exakta eller partiella kopior av specifik, fördefinierad känslig data.
- Maskininlärning och statistisk analys: Identifierar känslig data baserat på inlärda mönster och avvikelser.
- Kontextanalys: Tar hänsyn till vem som hanterar datan, vilken applikation som används, vart datan är på väg etc.
Policybaserade åtgärder
När en policyöverträdelse upptäcks kan systemet automatiskt:
- Logga händelsen: För spårbarhet och revision.
- Notifiera: Informera administratör och/eller användare.
- Blockera: Stoppa dataöverföringen (t.ex. hindra e-post från att skickas eller fil från att kopieras till USB).
- Kryptera: Applicera kryptering innan data tillåts lämna.
- Sätta i karantän: Isolera data för manuell granskning.
En genomtänkt DLP-strategi, som kombinerar teknik med tydliga policyer och användarutbildning, är fundamental för att skydda informationstillgångar i dagens komplexa IT-miljöer.
Kontakta oss för rådgivning!