Panoramica
Data Loss Prevention (DLP) (prevenzione della fuga di dati) è il processo o metodologia che permette di individuare e prevenire la trasmissione non autorizzata o la divulgazione di informazioni sensibili. La DLP si basa su una combinazione di persone, processi e tecnologia. Insieme questi elementi contribuiscono a garantire che i dati vengano utilizzati nel modo desiderato.
L'implementazione di un programma DLP completo è cruciale per ridurre il rischio di esposizione delle informazioni sensibili. Le aziende devono evitare a ogni costo le gravi ripercussioni legate alla fuga di dati o le sanzioni legate alle violazioni delle normative sulla sicurezza. L'ambiente aziendale moderno, caratterizzato da un volume di dati sempre maggiore, rende davvero difficile la gestione di dati nuovi o esistenti. Questo è comunque un problema che tutte le aziende devono affrontare.
Vantaggi principali
- Prevenzione della fuga di dati
Previeni la fuga di dati accidentale o dolosa da parte del personale interno all’azienda o degli hacker, anche con dati camuffati. - Riduzione dei costi
Abbassa i costi legati all'indagine sulle violazioni dei dati e riduci le spese associate al recupero dei danni alla reputazione dell'azienda. - Agevolazione dell'individuazione e della mitigazione dei rischi preventiva
Identifica la fuga di dati e assicurati che le informazioni siano nel luogo adatto. - Maggiore fiducia nella sicurezza
Assicura i responsabili amministrativi sulla presenza di misure di difesa adeguate consentendo loro di concentrarsi su altri aspetti strategici per l'azienda.
Metodologia
Sebbene alcuni processi e procedure di prevenzione della fuga dei dati (Data Loss Prevention - DLP) possano apparire ridondanti rispetto alle difese già esistenti, la creazione di un programma separato potrebbe effettivamente potenziare i controlli della sicurezza esistenti e avviare nuovi metodi di individuazione della fuga di dati. Nell'ambito della soluzione di Foundstone, i consulenti condurranno una valutazione dei seguenti otto elementi:
- Gestione dei dati
- Valutazione dei rischi
- Requisiti normativi e sulla privacy
- Classificazione dei dati
- Policy, standard e procedure
- Ritrovamento dei dati
- Processi di soluzione
- Formazione e consapevolezza