Visão geral
Prevenção de Perda de Dados (Data Loss Prevention, DLP) é o processo e a metodologia para detectar e evitar a transmissão ou divulgação não-autorizada de informações confidenciais. O coração da DLP é uma combinação de pessoas, processos e tecnologia. Juntos, esses elementos operam para ajudar a garantir que os dados sejam utilizados da forma prevista.
Implementar um programa abrangente de DLP é essencial para reduzir o risco de expor informações confidenciais. As organizações não podem arriscar-se às consequências prejudiciais causadas pela perda de dados ou às sanções impostas pelo descumprimento de uma lei ou norma. No ambiente de negócios de hoje, o aumento do volume de dados dificulta a gestão eficaz de dados novos ou existentes. No entanto, é um problema que todas as organizações precisam resolver.
Principais Benefícios
- Evite a perda de dados
Evite a perda de dados acidental ou mal-intencionada por pessoas da própria empresa ou hackers, mesmo quando os dados estão disfarçados. - Reduza os custos
Reduza os custos de investigação de uma violação de dados e reduza as despesas com a recuperação dos danos causados à reputação da sua empresa. - Facilite a detecção e a atenuação precoces dos riscos
Identifique a perda de dados e garanta que as informações estejam em seu devido lugar. - Aumente a confiança na segurança
Garanta à alta administração que existem medidas de segurança adequadas implementadas, permitindo que eles se dediquem a questões essenciais de negócios.
Metodologia
Embora alguns dos processos e procedimentos de Prevenção de Perda de Dados (DLP) possam parecer redundantes em relação às garantias de segurança já existentes, a criação de um programa separado pode realmente fortalecer os controles de segurança já implementados e iniciar novos métodos de detecção de perda de dados. Como parte da solução da Foundstone, os consultores realizarão uma avaliação que contempla os oito elementos a seguir:
- Governança de dados
- Avaliação de riscos
- Exigências legais e de privacidade
- Classificação de dados
- Políticas, normas e procedimentos
- Descoberta de dados
- Processos de correção
- Treinamento e sensibilização