¿Por qué debemos contar con Prevención de Pérdida de Datos de 4ª Generación?
Por Carlos Andrés Rodríguez, director de Consultoría e Innovación, de ETEK International Corporation
Han pasado 28 años luego del surgimiento de las soluciones de Prevención de Pérdida de Datos (DLP, su sigla en inglés), un conjunto de procesos y herramientas comúnmente utilizados en las organizaciones para garantizar que los datos confidenciales no se pierdan, se utilicen de forma indebida o sean accedidos por usuarios no autorizados.
Hoy, luego de tres generaciones, las empresas están más maduras con respecto a las características, capacidades y limitaciones de esta tecnología. Son casi tres décadas de aprendizaje en las cuales los departamentos de ciberseguridad se han enfrentado a tres desafíos comunes:
-Cumplimiento regulatorio
-Protección de la propiedad intelectual
-Visibilidad de los datos
Las primeras generaciones de DLP lograron resolver estos tres casos de uso puntuales, lo cierto, es que las soluciones actuales tienen numerosos cuellos de botella especialmente a la hora de remediar una variedad de puntos débiles, incluyendo las amenazas internas, la seguridad de los datos en sistemas back-office, el análisis del comportamiento de usuarios y entidades, así como las amenazas avanzadas y persistentes.
En 2017, Gartner estimó que el mercado total de DLP alcanzaría los US$1.3 mil millones en 2020. Sin embargo, se quedaron cortos en la estimación debido a que ese año el tamaño del mercado ascendió a US$2.64 mil millones.
Las soluciones de DLP han evolucionado hasta incluir servicios administrados, funcionalidad en la nube y protección avanzada contra amenazas, entre otras cosas. En paralelo, la tendencia creciente de grandes filtraciones de datos ha resultado en un aumento masivo en la adopción de DLP como medio para proteger los datos confidenciales.
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
¿Qué tiene de nuevo esta Cuarta Generación de DLP?
A diferencia de las anteriores generaciones, el enfoque utilizado en esta Cuarta Generación aprovecha el poder de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático para proveer una barrera de protección integral contra la fuga de datos.
Esta nueva generación se basa en cuatro elementos que se gestionan de una manera integral, funciona en línea con los flujos de datos de las organizaciones y se implementa en combinación con aplicaciones, repositorios de datos y dispositivos finales:
* Clasificación automática de datos
* Generación automatizada de políticas de protección
* Control avanzado de niveles de acceso
* Flujos automatizados de autorización
Gracias a estos cuatro elementos se aborda un desafío común: evitar la fuga maliciosa de datos al aplicar políticas automáticas y criterios de control de acceso basados en roles e identidades. El objetivo principal, es hacer cumplir las políticas de seguridad de datos relevantes contra cualquier posible exfiltración y/o violación de cumplimiento de la información sensible.
En todo el mundo, la protección de los datos sigue siendo una de las principales prioridades de las organizaciones. A medida que evolucionan las formas de colaboración y comunicación, así mismo es imperativo garantizar que la postura de seguridad de su organización esté actualizada y sea capaz de reducir el riesgo de pérdida, exposición y exfiltración de datos.
Esta es una circunstancia crucial en los actuales entornos de múltiples nubes, servicios web, dispositivos móviles y correo electrónico en donde se requiere proteger los datos a medida que se crean y se mueven fuera del perímetro empresarial.
Es aquí donde la Cuarta Generación de DLP despliega todo su potencial no solo al comprender el contexto moderno de la nube y el acceso vía web, sino también, al abarcar a los usuarios, dispositivos, aplicaciones y actividades en un nivel contextual para detectar y proteger de forma precisa y eficiente el contenido sensible sin importar dónde se encuentre. Adicionalmente, esta solución le permite a las empresas optimizar sus costos logrando eficiencias operativas a través del mejoramiento de controles y procesos.
