ما نظام منع فقدان البيانات مسبقًا DLP؟

اختراقات البيانات وتأثيرها على الشركات:بلغ متوسط تكلفة اختراق البيانات في عام 2023 حوالي 4.45 مليون دولار. تؤكد الأضرار المالية والضرر الذي يلحق بالسمعة الناجمة عن اختراق البيانات على أهمية اتخاذ تدابير قوية لحماية البيانات. 

الأسباب القانونية وأسباب الامتثال لتنفيذ البرمجة اللغوية المحمية DLP: تفرض اللوائح التنظيمية مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) وقانون HIPAA و PCI-DSS معايير صارمة لحماية البيانات. ويساعد تطبيق البرمجة اللغوية الموزعة (DLP) المؤسسات على الامتثال لهذه اللوائح، وتجنب العقوبات والغرامات القانونية. 

تطبيق حلول DLP لتوفير التكاليف: على الرغم من أن الاستثمار المقدم في حلول DLP للحماية من فقدان البيانات قد يبدو وكأنه تضحية مالية، إلا أنه يتضاءل مقارنة بالتكاليف المحتملة المرتبطة باختراق البيانات، بما في ذلك الخسائر المالية والرسوم القانونية والضرر الذي يلحق بالسمعة. 

يستخدم مجرمو الإنترنت تقنيات مختلفة، بما في ذلك الهندسة الاجتماعية والتصيّد الاحتيالي والملفات المخترقة ونقاط الضعف في الشبكة للوصول غير المصرح به إلى البيانات الحساسة. يمكن تضمين البرمجيات الضارة في ملفات الإنتاجية، أو مرفقات البريد الإلكتروني، أو الوسائط القابلة للإزالة، أو من خلال استغلال أخطاء النظام والثغرات غير المصححة. 

بفضل التعقيد المتزايد لشبكات الشركات، بالإضافة إلى الطبيعة المتطورة لتهديدات الأمن السيبراني المتقدمة، من المهم تنفيذ استراتيجيات DLP الفعالة لمكافحة تسرب البيانات. يجب أن يتضمن جزء من هذه الاستراتيجية الدفاعية مجموعة قوية من سياسات DLP، خاصةً بالنسبة للمؤسسات التي تتطلع إلى الحفاظ على الامتثال للوائح مثل HIPAA و PCI DSS واللائحة العامة لحماية البيانات. 

تُحدد سياسات منع فقدان البيانات (DLP) الفعّالة كيفية التعامل مع البيانات الحساسة وحمايتها داخل المؤسسة . يجب أن تتوافق هذه السياسات مع ملف مخاطر المؤسسة والمتطلبات التنظيمية. تُصنّف قواعد تصنيف البيانات البيانات بناءً على حساسيتها وأهميتها، مما يُرشد تطبيق تدابير الأمن المناسبة. 

تتضمن بعض الأمثلة على سياسات DLP الشائعة للحماية من فقدان البيانات ما يلي: 

• منع نقل تفاصيل بطاقة الائتمان خارج الشبكة الآمنة. وهذا يضمن حصول المستخدمين المصرح لهم فقط من ذوي الامتيازات على هذه البيانات دون تعريضها عن غير قصد لأطراف ثالثة.  
• حظر إرسال رسائل البريد الإلكتروني التي تحتوي على أرقام الضمان الاجتماعي وغيرها من المعلومات الحساسة إلى مستلمين غير مصرح لهم. يمكن لبرامج DLP اكتشاف المعلومات الحساسة مثل هذه المعلومات تلقائياً وتنقيحها قبل إرسالها إلى المستلم، أو حظر مشاركة الملف. 

يجب أن تكون سياسات DLP مصممة خصيصاً لتلبية الاحتياجات المحددة للمؤسسة، بما يضمن الحماية الفعالة والامتثال للوائح التنظيمية ذات الصلة. من المهم أيضًا مراعاة التدابير الأمنية الحالية، والتي قد تتكامل مع استراتيجية DLP الخاصة بالمؤسسة. يمكن أن يشمل ذلك جدران الحماية أو أنظمة المراقبة الأخرى التي قد تؤدي دوراً رئيسياً في إنفاذ سياسات DLP. 

يتضمن التحقيق الفعال في الحوادث تحليل السجلات، وتحديد مصدر الاختراق، وتنفيذ تدابير للتخفيف من المخاطر. يمكن لأدوات الأتمتة أن تعزز الاستجابة للحوادث من خلال توفير تنبيهات في الوقت الحقيقي، وإجراءات علاجية آلية، وتحليلات جنائية مفصلة. ينطوي تقليل تأثير حوادث فقدان البيانات إلى الحد الأدنى على الاكتشاف الفوري والاحتواء الفعال والتحقيق الشامل والتحسين المستمر للتدابير الأمنية. 

عند تنفيذ حل DLP، يجب على المؤسسات التأكد من مراعاة الاحتياجات التالية عند تنفيذ حل DLP: 

• تأمين البيانات أثناء الحركة: يمكن لتطبيق التكنولوجيا في محيط الشبكة أن يراقب حركة البيانات لتحديد المعلومات الحساسة التي يتم نقلها بما يخالف السياسات الأمنية. 
• تأمين نقاط النهاية: يقوم الوكلاء Endpoint بإدارة نقل المعلومات بين المستخدمين ومجموعات المستخدمين والكيانات الخارجية. يمكن لبعض هذه الأنظمة اعتراض الاتصالات وحظرها في الوقت الفعلي، وتقديم ملاحظات للمستخدمين. 
• تأمين البيانات المخزنة: يتم استخدام سياسات التحكم في الوصول والتشفير والاحتفاظ بالبيانات لحماية البيانات المؤسسية المخزنة. 
• تأمين البيانات قيد الاستخدام: يمكن لبعض أنظمة DLP تتبع الإجراءات غير المصرح بها من قبل المستخدمين والإبلاغ عنها، سواء كانت مقصودة أو غير مقصودة، أثناء تفاعلهم مع البيانات. 
• تحديد البيانات: من الضروري تحديد ما إذا كانت البيانات تتطلب الحماية أم لا. ويمكن القيام بذلك يدوياً بتطبيق القواعد والبيانات الوصفية أو آلياً باستخدام تقنيات التعلم الآلي. 
• كشف تسرب البيانات: حلول DLP، إلى جانب الأنظمة الأمنية الأخرى مثل IDS, نظام منع التطفلو SIEM، يمكنها الكشف عن عمليات نقل البيانات غير الطبيعية أو المشبوهة وتنبيه موظفي الأمن إلى عمليات تسريب البيانات المحتملة. 

تعمل تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي على تحسين البرمجة اللغوية المحمية من خلال تمكين الكشف المتقدم عن التهديدات واكتشاف الحالات الشاذة والتحليلات التنبؤية. يمكن للذكاء الاصطناعي الزحف عبر مئات المستندات بسرعة والعثور على حالات البيانات الحساسة التي قد تكون معرضة لخطر الانكشاف. ومع التعلم الآلي (ML)، يمكن لهذه الأدوات التكيف وتحسين فعاليتها بمرور الوقت.  

يمكن أن يكون الذكاء الاصطناعي بارعًا بشكل خاص في التحليل السلوكي، وتحديد الأنماط غير المعتادة والحالات الشاذة في نشاط البيانات، مما يوفر علامات إنذار مبكر للاختراقات المحتملة. يمكن أن يكون الكشف عن السلوك غير المعتاد إجراءً وقائيًا حاسمًا للمؤسسات لتقليل التعرض لخرق البيانات والأضرار الناجمة عنه.