什么是云数据丢失防护（DLP）？
图 1：传统的 DLP 方法是针对旧的边界开发的，当时组织将数据存储在物理服务器基础设施上，数据移动仅限于内部网络。
当员工过渡到混合 WFH 模式时，云 DLP 解决方案的一个主要用例就加速了。似乎一夜之间，数据使用就从传统的本地部署转向了云。毫不奇怪，这种快速转变增加了数据泄露的风险，特别是由于对基于云的协作平台的严重依赖，为新的数据风险敞开了大门。
云中的敏感数据
Unit 42® 最近的研究显示，在 66% 的存储桶和 63% 公开暴露的存储桶中发现了敏感数据，如个人身份信息 (PII)、财务记录或知识产权。内部和外部威胁都会使这些敏感信息处于危险之中。由于无法深入了解每个数据对象中存储的信息类型（如 PII 或信用卡号），因此很难保护敏感信息不被意外泄漏。2023 年数据泄露调查报告》的研究显示，在 16,312 起受调查事件中 ，有 5,199 起数据泄露事件得到证实。
云 DLP 的工作原理
云 DLP 利用最佳实践和先进的 云数据安全 技术，将云环境中的数据风险降至最低。
图 2：在公共云中平衡可扩展性和灵活性与数据丢失防护
数据发现
云 DLP 首先要扫描组织的云基础设施，包括云存储服务、数据库和应用程序。它可以查找敏感数据，如个人信息、财务记录、知识产权或任何其他由预定义政策定义的数据，这些数据都可能导致漏洞。
数据分类
一旦发现敏感数据，就会根据预定义的规则和策略将其分为不同类别。数据分类进一步细分了数据类型，包括公开数据、内部数据、机密数据和限制数据，其中限制数据最为敏感，通常涉及商业机密或金融交易历史记录。
政策执行
如果发现潜在的政策违规行为，云 DLP 解决方案就会根据预定义的政策采取行动。这些政策可能包括阻止数据传输、加密数据或应用数据屏蔽，以防止未经授权的访问。
持续监测和检测
最后，云 DLP 可持续监控云环境中传输和静止的数据。它还能扫描显示潜在安全风险的异常和可疑行为，如数据外泄企图或异常移动。
传统 DLP 与云 DLP
以下是传统 DLP 工具与云计算工具的并排比较。
| 传统 DLP（老办法） | 云 DLP（新方法） |
| 努力提供云环境中数据流的全面可见性 | 旨在与各种云平台、应用程序和服务无缝集成，可视性更强 |
| 要求实施和维护复杂、耗时的人工配置工作 | 部署简单，内置为流行云服务量身定制的预配置策略和模板 |
| 无法检查加密文件中的内容 | 支持静态和传输中的数据加密 |
| 无法有效检测内部威胁或意外数据暴露 | 通过可疑用户行为和异常检测功能，可轻松提前识别潜在的内部威胁 |
| 处理大量数据时无法大规模扩展 | 设计用于大规模扩展和处理增加的数据流量 |
| 在适应不断变化的数据政策法规方面存在不足 | 轻松更新，以符合不断变化的数据保护法律和政策法规 |
云 DLP 的优势
采用更严格的访问安全控制和云 DLP 解决方案已成为大规模企业安全措施的基石。
发现影子 IT
云 DLP 可帮助识别未经授权或未受管理的云应用程序，这对于不了解组织 IT 政策或没有适当安全控制的员工尤为重要。
增强数据可见性
云 DLP 增强了数据发现和分类能力，使 IT 团队能够深入了解其数据状况。为此，它可以快速识别任何敏感数据，了解数据流，并根据严重性风险因素确定数据保护工作的优先顺序。
简化监管合规性
监管合规性罚款代价高昂。例如，违反 GDPR 可使公司损失高达 2000 万欧元或全球营业额的 4%。云 DLP 可对静态和传输中的敏感数据执行加密策略，为满足合规性要求增加额外的保护层。它还有助于对敏感数据进行识别和分类，实施数据处理策略，并生成审计跟踪。
提供安全防护，防止云配置错误
云 DLP 解决方案几乎可以即时评估云服务和应用程序的安全配置。它可查找常见的配置错误，如权限过大、禁用日志和监控设置，以及在 S3 buckets 等公共云容器中暴露的存储访问。
云数据丢失防护常见问题
防止数据泄露包括为保护敏感信息免遭未经授权的访问、披露或窃取而采用的策略、流程和技术。要有效防止数据泄露，就必须采取分层安全方法，包括网络、应用程序和数据级保护措施。
防止数据泄露的主要方面包括访问控制、数据加密、入侵检测和防御系统、持续监控和及时安全更新。
数据访问治理是指对组织内敏感数据的访问控制、权限和政策进行系统管理。通过实施集中和细粒度的方法，组织可以监控和规范用户访问，确保只有授权用户才能访问、修改或共享关键信息。
数据访问监管在减少内部威胁、加强数据安全和遵守合规性监管要求方面发挥着举足轻重的作用。数据访问治理的关键组成部分包括身份和访问管理、基于角色的访问控制以及对用户活动的持续审计和监控。
数据隐私合规性是指一个组织遵守有关收集、存储、处理和共享个人及敏感数据的法律、法规和行业标准。
合规性要求因所涉及的司法管辖区、部门和数据类型而异，例如《通用数据保护条例》（GDPR）、《健康保险便携性和责任法案》（HIPAA）和《 加州消费者隐私法案》（CCPA）。
要实现数据隐私的合规性，组织必须实施严格的数据保护措施，尊重个人隐私权，并保持数据处理做法的透明度。定期审计、员工培训和事件响应计划有助于防止和减轻数据隐私合规性违规行为。
数据安全风险评估是对组织敏感数据的潜在风险进行识别、评估和优先排序的系统过程。评估旨在发现数据保护基础设施中的漏洞和薄弱环节，使组织能够实施适当的保障措施并减轻威胁。
数据安全风险评估的步骤包括界定范围、识别资产、确定威胁和漏洞、评估潜在风险的影响以及确定补救工作的优先次序。
