Sikkerhedsforanstaltninger › Tekniske Foranstaltninger
Hvad er pseudonymisering
Data Loss Prevention (DLP) er en central sikkerhedsforanstaltning, der beskytter organisationers data mod uautoriseret adgang og tab. Begrebet refererer ofte til softwareløsninger, der hjælper med at sikre, at data forbliver inden for organisationens kontrol.
DLP spiller en vigtig rolle i databeskyttelse ved at klassificere data automatisk ved hjælp af kunstig intelligens, maskinlæring og mønstergenkendelse. Dette gør det muligt at analysere både strukturerede data, som findes i databaser, og ustrukturerede data, som dokumenter og filer. Systemet identificerer, hvilken type data der håndteres, vurderer deres følsomhed og implementerer politikker, der sikrer korrekt behandling af data.
Når et DLP-system registrerer følsomme data, kan det samtidig identificere brud på organisationens sikkerhedspolitikker eller tegn på databrud. Dette inkluderer forsøg på at dele fortrolige filer udenfor organisationen, uautoriseret adgang til eller ændringer af følsomme data, samt skadelig aktivitet som malware eller ukendte enheder, der forsøger at få adgang.
Hvis der opdages en overtrædelse, kan DLP-systemet straks reagere ved at blokere uautoriseret adgang, forhindre deling af kritiske filer eller tage andre nødvendige forholdsregler for at begrænse skaden.
Brugen af Data Loss Prevention er for mange organisationer tæt knyttet til overholdelse af lovgivning, som f.eks. GDPR, som stiller krav til hvordan data behandles. Moderne IT-infrastruktur komplicerer i nogle tilfælde en sikker anvendelse af data, data opbevares både lokalt og i flere cloud tjenester. Data behandles ofte på tværs af forskellige lande, hvilket gør databeskyttelsen vanskeligere.
En effektiv DLP-strategi begynder med at identificere og klassificere de data, din organisation behandler. Dette inkluderer fx almindelige personoplysninger, følsomme data og forretningskritiske informationer, samt en kortlægning af, hvor og hvordan data opbevares og bruges.
På baggrund af denne analyse kan du opstille klare regler for, hvordan data skal behandles og beskyttes. Dit DLP-system skal derefter tilpasses, så det kan håndhæve disse regler. Det er også afgørende, at medarbejderne forstår reglerne og deres betydning, da det påvirker deres daglige arbejde med data.
Første skridt er at finde og klassificere data som fx personoplysninger, finansielle oplysninger eller patent data, hvilket naturligvis afhænger af din organisations behandling af data.
Dette kan ske automatisk ved hjælp af teknologi (Data Discovery) eller via en grundig manuel gennemgang. En korrekt klassifikation af data er afgørende for at kunne implementere effektive foranstaltninger til beskyttelse af organisationens data.
Når data er identificeret og klassificeret, fastsættes regler for adgang og deling, både internt og eksternt. Moderne DLP-systemer overvåger aktiviteter på netværk, enheder og cloud-tjenester, og kan blokere uautoriseret deling eller advare brugerne i realtid.
Der er typisk behov for at implementere Data Loss Prevention løsninger i følgende:
Netværksbaserede løsninger overvåger og sikrer data, der sendes via netværket.
Endpoint-løsninger beskytter computere, smartphones og andre enheder mod datatab.
Cloud-baserede løsninger overvåger og beskytter data, der behandles eller opbevares i skyen.
Data Loss Prevention beskytter organisationer mod både interne og eksterne trusler. Disse trusler kan spænde fra utilsigtede fejl, hvor medarbejdere uforvarende deler fortrolige oplysninger, til målrettede angreb, der forsøger at stjæle eller kompromittere data. Tabellen nedenfor viser eksempler på trusselsscenarier og, hvordan et Data Loss Prevention system kan håndtere dem.
|
Trusselsscenarie |
Foranstaltning |
|
Medarbejder sender fortrolig e-mail ved en fejl |
DLP blokerer e-mailen, advarer medarbejderen og registrerer hændelsen. |
|
Intern medarbejder forsøger at kopiere data til USB-drev |
DLP forhindrer kopiering til USB-drevet. |
|
Malware sender data til eksterne servere |
DLP overvåger netværkstrafik, registrerer usædvanlige overførsler og stopper dem. |
|
En ondsindet angriber downloader store mængder kundedata fra en cloud tjeneste. |
DLP genkender unormal aktivitet og afbryder den igangværende download. |
|
Dokumenter uploades til cloud ved en fejl, |
DLP scanner filen, tjekker efter regler og advarer medarbejderen. |
Denne sikkerhedsforanstaltning kan reducere risikoen for datatab, hvis man har ressourcerne til at implementere løsningen. Med konstant overvågning af organisationens databehandling, samt øjeblikkelig håndhævelse af databeskyttelsesregler, så er en organisation bedre rustet til at beskytte fortrolige data og minimere negative konsekvenser for organisationen; økonomiske tab, skader på omdømmet, mv..
Data Loss Prevention kan beskytte organisationens informationsaktiver og kan understøtte databehandlingen i centrale forretningsprocesser, fx:
Databaser: Overvågning for uautoriserede forespørgsler eller overførsler.
Filer: Identifikation og beskyttelse af fortrolige dokumenter, uanset om de er gemt lokalt eller i en cloud-tjeneste..
Applikationer: Integration med applikationer for at overvåge, hvordan data håndteres og anvendes.
E-mails: Scanning af både indgående og udgående e-mails for at forhindre uautoriseret deling af følsomme data.
Cloud-tjenester: Overvågning og kontrol af dataoverførsler til og fra cloud-tjenester.
Forretningsprocesser beskyttes ved at sikre, at oplysninger behandles jf. deres klassifikation:
Kundedata: Beskytter personlige oplysninger som navne og adresser mod uautoriseret adgang eller lækager.
Finansielle transaktioner: Sikrer fortrolighed omkring regnskabsdata og bankoplysninger.
Produktudvikling: Forhindrer uautoriseret deling af designspecifikationer, forskningsresultater eller andre fortrolige oplysninger.
HR: Beskytter medarbejdernes løndata og andre personfølsomme oplysninger mod misbrug.
Implementeringen af et system kan variere i omkostninger, alt efter kompleksiteten i virksomhedens setup, antallet af ansatte og mængden af data der skal beskyttes. Generelt indebærer det en investering i software, licenser og eventuelt konsulentydelser til at konfigurere systemet.
Der er også løbende omkostninger forbundet med vedligeholdelse, opdatering og oplæring af medarbejdere. Der er dog mange prisniveauer alt efter behov, så du formentlig kan finde en løsning tilpasset din organisation og dennes økonomi.
For at implementere DLP effektivt kræver det en kombination af ressourcer, der involverer:
IT-eksperter: Der kræves personale med erfaring i opsætning og administration af DLP-systemer, og dette kan være både internt personale eller eksterne konsulenter.
Software og værktøjer: Der skal investeres i den rigtige software og tilhørende værktøjer.
Træning: Der er behov for at træne medarbejderne i virksomheden om at bruge de nye systemer, for at få det optimale ud af investeringen.
Dokumentation: De indførte processer og regler skal dokumenteres.
For at opretholde effektiviteten kræver DLP-systemet regelmæssige opdateringer, audits og løbende uddannelse af medarbejdere. Det er vigtigt at udpege et team eller en ansvarlig person til den daglige drift og vedligeholdelse.
Når systemet er opsat, så bør det fungere nogenlunde automatisk, da det automatisk opdager og blokerer mistænkelig aktivitet, men der er behov for løbende justering, og der kan også være behov for manuelle gennemgange i konkrete situationer for at træffe den rette beslutning om datahåndteringen.
|
Udfordring |
Løsning |
|
Kompliceret implementering |
Involver erfarne konsulenter, der kan guide implementeringsprocessen. |
|
Falske alarmer, som ignoreres af medarbejdere |
Finjustér politikker og træn medarbejdere i at reagere korrekt på advarsler. |
|
Overvågning forstyrrer arbejdsprocesser |
Implementér DLP gradvist og forklar formålet for medarbejderne. |
|
Hurtige teknologiske ændringer |
Prioritér løbende opdateringer af hardware og software. |
|
Manglende forståelse for DLP blandt medarbejdere |
Sørg for løbende træning og tydelig kommunikation om vigtigheden af DLP. |
Der er mange udbydere af DLP software, men to anerkendte løsninger er Microsoft Purview og Forcepoint DLP.
Microsoft Purview kan let integreres med Microsofts øvrige produkter, herunder Microsoft 365. Denne integration gør løsningen særligt attraktiv for virksomheder, der allerede anvender Microsofts økosystem, da det sikrer, at DLP fungerer effektivt sammen med eksisterende applikationer.
Forcepoint DLP kan tilpasses til virksomhedens specifikke behov og kan bruges til netværk, cloud og endpoint sikkerhed.
Herunder kan du finde eksempler på relaterede sikkerhedsforanstaltninger:
Adgangskontrol
Kryptering
Logning
Incident Response Planning
Data Classification and Handling
Endpoint Security
Data Loss Prevention er et sæt værktøjer, processer og politikker designet til at opdage og forhindre uautoriseret overførsel, adgang eller ødelæggelse af følsomme data. DLP-løsninger overvåger data i bevægelse, i hvile og i brug.
DLP fungerer ved at overvåge data på tværs af netværk, endpoints og cloudtjenester. Det bruger indholdsinspektion, kontekstuel analyse og politikregler til at identificere følsomme data og automatisk håndhæve beskyttelsesforanstaltninger.
De tre typer er: Netværks-DLP (overvåger data i bevægelse), Endpoint-DLP (beskytter data på enheder) og Cloud-DLP (sikrer data i cloudtjenester og -applikationer).
DLP er vigtig, fordi det hjælper organisationer med at beskytte følsomme data mod brud, overholde reguleringer som GDPR, forhindre tyveri af intellektuel ejendom og undgå betydelige finansielle og omdømmemæssige omkostninger.
DLP bør beskytte personoplysninger, finansielle optegnelser, intellektuel ejendom, forretningshemmeligheder, sundhedsoplysninger, autentificeringsoplysninger og andre følsomme data.
GDPR kræver passende tekniske foranstaltninger til beskyttelse af personoplysninger. DLP understøtter dette direkte ved at forhindre uautoriserede dataoverførsler og give revisionsspor til regulatorisk rapportering.
Almindelige årsager omfatter utilsigtet deling, phishing-angreb, malware, insidertrusler, fejlkonfigureret cloudlagring, mistede enheder og utilstrækkelige adgangskontroller.
Implementering involverer identifikation og klassificering af data, definition af politikker, valg af DLP-værktøjer, konfiguration af regler, medarbejdertræning og løbende overvågning og forbedring.
DLP forhindrer uautoriserede dataoverførsler gennem overvågning og politikhåndhævelse, mens kryptering beskytter data ved at konvertere det til et ulæseligt format. De er komplementære.
Ja, DLP kan opdage og forhindre insidertrusler ved at overvåge brugeradfærd, spore databevægelse, identificere usædvanlige mønstre og håndhæve politikker for adgang til følsomme data.
Spørg Johannes direkte, han giver de fleste af vores demoer personligt
Book ham herUdforsk vores guides om DLP-strategier, databeskyttelsesteknologier og hvordan du beskytter din organisation mod databrud.
Info
.legal A/S
hello@dotlegal.com
+45 7027 0127
CVR: 40888888
Support
support@dotlegal.com
+45 7027 0127
Brug for hjælp?
Lad mig hjælpe jer i gang
.legal er ikke en advokatvirksomhed og er derfor ikke under tilsyn af Advokatrådet.