¿Qué es la prevención de pérdida de datos (DLP)?

En 2017, Equifax, una de las mayores agencias de informes crediticios de EE. UU., reportó una filtración de datos. Esta filtración pasó desapercibida durante meses y expuso la información personal de 147 millones de consumidores, casi la mitad de la población de Estados Unidos. 

¿Cuál fue la causa? Una única vulnerabilidad sin parchear en la aplicación web. Este descuido permitió a los piratas informáticos acceder a nombres, fechas de nacimiento, números de la seguridad social y, en algunos casos, números de tarjetas de crédito e información de permisos de conducir. 

Equifax sufrió graves repercusiones financieras de inmediato: sus acciones cayeron un 31% y la empresa se vio obligada a pagar una indemnización de 700 millones de dólares a las autoridades federales y estatales, así como a los consumidores. Además, la compañía se comprometió a invertir mil millones de dólares en la mejora de sus procedimientos de seguridad de datos. 

Este incidente provocó cambios en la dirección ejecutiva, audiencias en el Congreso y un duro golpe a la credibilidad y la reputación de la empresa. 

Si lo que busca es: 

1. Comprenda cómo funciona la prevención de pérdida de datos.
2. De qué te protege DLP
3. Algunas buenas prácticas del sector

Te sugiero que te quedes... 

¿Qué es la prevención de pérdida de datos? 

La prevención de la pérdida de datos es una combinación de políticas y procedimientos que trabajan en conjunto para detectar, monitorear y prevenir filtraciones, exfiltraciones y destrucción no deseada de datos. 

La DLP, o prevención de pérdida de datos, es una estrategia de ciberseguridad que protege los datos confidenciales de una organización contra el acceso, uso, modificación, divulgación o destrucción no autorizados.

En esencia, los sistemas DLP (Prevención de Pérdida de Datos) escanean en busca de información confidencial, analizan su contenido, garantizan el cumplimiento de las políticas y los procedimientos, supervisan el movimiento de datos e informan sobre el uso, las amenazas y las vulnerabilidades. 

Diferentes amenazas de datos que los DLP analizan 

Los sistemas de prevención de fugas de datos analizan los riesgos, las amenazas, las debilidades y las vulnerabilidades. Estos sistemas utilizan diversas estrategias para reconocer y reducir posibles amenazas, garantizando la seguridad de los datos en una variedad de entornos y situaciones. 

Los sistemas DLP abarcan diez áreas principales:

1. Robo de propiedad intelectual: Proteger la información confidencial, los secretos comerciales o las ideas del acceso no autorizado. 
2. Amenazas internas: Vigilar y prevenir las filtraciones de datos provocadas por trabajadores, subcontratistas u otras personas con acceso interno.
3. Acceso de usuario no autorizado: Detectar y bloquear los intentos de acceso a datos confidenciales por parte de usuarios sin los permisos o credenciales adecuados.
4. Acciones maliciosas de personas con información privilegiada: Reconocer y prevenir el robo deliberado de datos o el sabotaje por parte de trabajadores comprometidos.
5. Exposición accidental de datos: Evitar que la información sensible se comparta o se haga pública accidentalmente debido a negligencia o error humano. 
6. Ataques ciberneticos: Protección contra amenazas externas como el phishing, el malware o cualquier intento de pirateo informático. 
7. Infracciones de terceros: Garantizar la seguridad de los datos cuando se comparten con proveedores o socios externos.  
8. Robo o pérdida física: Mantener los datos en dispositivos físicos, como ordenadores, teléfonos móviles o dispositivos de almacenamiento extraíbles, a salvo de pérdidas o robos.
9. Eliminación inadecuada de datos: Garantizar que los datos privados se borren o destruyan de forma segura cuando ya no sean necesarios.
10. Configuración incorrecta de la nube: Prevención de fugas de datos debidas a configuraciones incorrectas en la nube. 
11. Cumplimiento de la normativa: Garantizar que los procedimientos de manejo de datos cumplan con las normas de cumplimiento normativo. 
12. Políticas empresariales:  Aplicar las directrices de seguridad y de gestión interna de datos para garantizar una protección uniforme en toda la empresa.

Para reducir cada uno de estos tipos de pérdida de datos, se recomienda una combinación de medidas políticas, capacitación del personal y controles técnicos (como controles de acceso estrictos y limitaciones de acceso). 

Elementos de la prevención de pérdida de datos

Al integrar estos elementos a la perfección, se puede crear un marco de seguridad integral que identifique, supervise y mitigue de forma proactiva los riesgos de pérdida de datos.

Descubrimiento de datos 

El descubrimiento de datos es el componente básico de un programa DLP eficaz. Este proceso incluye la identificación, localización y catalogación de todos los puntos de datos e información confidencial en la infraestructura de TI de su organización, incluidos los sistemas locales, los dispositivos de punto final y los servidores en la nube.

El descubrimiento de datos tiene como objetivo crear un mapa completo de la ubicación de sus datos confidenciales. También analiza el flujo de datos para comprender cómo se mueven dentro de la organización y determina la propiedad de los distintos conjuntos de datos. 

Para eliminar los silos de datos se requieren esfuerzos coordinados, desde la integración técnica y la alineación organizativa hasta procesos colaborativos que incluyan a los empleados. 

1. Herramientas de escaneo automatizadas: Estas herramientas pueden analizar rápidamente grandes cantidades de datos de varios sistemas y encontrar patrones que correspondan a tipos de datos confidenciales predefinidos. También pueden encontrar archivos de datos perdidos o no descubiertos.
   1. Estas herramientas suelen escanear información personal identificable, información sanitaria protegida, información de tarjetas de pago y direcciones IP. 
   2. Estas herramientas analizan bases de datos estructuradas, así como almacenes de datos no estructurados, como recursos compartidos de archivos, servidores de correo electrónico, almacenamiento en la nube y copias de seguridad. 
   3. El objetivo de los escaneos es identificar información confidencial que pueda estar almacenada en ubicaciones no autorizadas o datos que no estén catalogados. 
2. Análisis de contenido: Las soluciones DLP avanzadas van más allá del simple reconocimiento de patrones para comprender el tipo y la sensibilidad de la información mediante el análisis del contexto y el contenido de los datos utilizando tecnología sensible al contenido.
3. Análisis de metadatos: El análisis de los atributos y metadatos de los archivos puede revelar información sobre cómo y cuándo se crean, modifican y utilizan los datos.
4. Entrevistas y encuestas a usuariosAl hablar con los responsables de los procesos y los datos, se pueden obtener detalles sobre cómo se utilizan y almacenan los datos que quizás no salgan a la luz automáticamente.

Pueden surgir problemas cuando los datos no están estructurados, lo que dificulta su clasificación y tratamiento. Estos datos se conocen generalmente como "datos oscuros" y son almacenados y recopilados por la organización, pero rara vez se analizan o utilizan. 

Análisis de contenido 

El análisis de contenido es el motor de inteligencia que analiza e interpreta datos para detectar información confidencial y posibles amenazas a la seguridad. Este complejo proceso utiliza algoritmos sofisticados para decodificar el contexto, el significado y la relevancia de los datos a medida que se almacenan, utilizan y comunican dentro de una organización. Va más allá de la simple coincidencia de patrones.

El análisis de contenido implica los siguientes pasos:

1. Inspección profunda: Se va más allá de los metadatos o los tipos de archivo para examinar el contenido real de correos electrónicos, archivos, entradas de bases de datos y tráfico de red. Si bien el análisis de contenido y la inspección profunda suenan similares, el alcance de una inspección profunda es mucho más exhaustivo.
   1. Consideremos el siguiente escenario: un empleado desea enviar por correo electrónico la hoja de cálculo del "Informe del segundo trimestre" a un tercero. Los análisis basados ​​en metadatos solo identificarían el nombre y el tipo de archivo. En cambio, una inspección exhaustiva abriría el archivo y analizaría su contenido para detectar información confidencial, como datos financieros, información personal identificable de clientes o propiedad intelectual.
2. Reconocimiento de patrones Es el proceso de localizar patrones específicos que apuntan a datos privados y confidenciales, como números de seguridad social, números de tarjetas de crédito o estructuras de código propietario.
3. Análisis contextual: Reconocer el entorno en el que surge la información puede ayudar a detectar material sensible con mayor eficacia y minimizar los falsos positivos. Un falso positivo se refiere a una situación en la que un sistema de escaneo marca erróneamente datos sensibles cuando no lo son. 
4. El procesamiento del lenguaje natural, o PLN, es El proceso de interpretar el significado y la finalidad de un texto mediante algoritmos lingüísticos. Resulta útil para localizar información sensible dentro de datos no estructurados.
5. Aprendizaje automático: Utilizar métodos de IA para aumentar gradualmente la precisión de la detección y adaptarse a nuevos patrones en los datos.

Los motores de análisis de contenido se configuran de acuerdo con las políticas de seguridad de la empresa. Una política de seguridad define la información confidencial, cómo debe manejarse y qué medidas correctivas deben tomarse cuando se producen posibles infracciones.

Motor de políticas 

El motor de políticas es un componente de una estrategia DLP que constituye el núcleo de la toma de decisiones y rige la forma en que se protege una organización. El motor de políticas se encarga esencialmente de:

1. Establecer criterios claros y específicos para el acceso, la utilización y la transmisión de datos.
2. Aplicación coherente de las políticas definidas en todos los puntos finales de datos de la organización.
3. Activar las acciones o alertas apropiadas al detectar posibles infracciones de las políticas.
4. Tomar decisiones matizadas en función de los roles de los usuarios, la sensibilidad de los datos y las circunstancias contextuales.

Una de las principales ventajas de un motor de políticas bien desarrollado es su capacidad para ofrecer un control preciso. Según la ubicación del usuario, la hora del día o el dispositivo utilizado, puede aplicar múltiples criterios a un mismo dato. Sin comprometer la seguridad general, permite desarrollar reglas de excepción para usuarios o procesos de negocio específicos.

También garantiza que los procedimientos de manejo de datos cumplan con todas las leyes aplicables (por ejemplo, RGPD , HIPAA ) y proporciona un registro auditable de las acciones de cumplimiento de las políticas para la elaboración de informes de cumplimiento.

Monitores y alertas

Los sistemas de monitorización y alarmas son componentes clave de la estrategia de prevención de pérdida de datos (DLP). Actúan como vigilantes que protegen constantemente el entorno de datos de una organización. 

Los sistemas de monitorización y alertas proporcionan visibilidad en tiempo real del movimiento de datos y de las posibles infracciones de las políticas, aprovechando los controles de seguridad avanzados y la integración con diversas soluciones de seguridad.

El componente de monitorización de DLP es un proceso continuo de vigilancia de datos que abarca los numerosos puntos de contacto de la infraestructura de TI de una organización. Las tecnologías de monitorización avanzadas permiten rastrear quién tiene acceso a qué datos confidenciales, reconocer patrones inusuales de transferencia de datos e identificar intentos de eludir los controles de acceso. 

Se pueden configurar sistemas de monitoreo, por ejemplo, para alertar a los usuarios sobre cualquier intento de duplicar, mover o modificar material protegido fuera de los flujos de trabajo de propiedad intelectual aprobados. Con este nivel de monitoreo detallado, las empresas pueden mantener un registro exhaustivo de cómo se accede a sus activos de datos más valiosos y cómo se utilizan.

Por otro lado, las alertas permiten una actuación inmediata cuando se detecta una posible pérdida de datos. Los sistemas de monitorización pueden configurar mecanismos de reacción automatizados o notificar a las personas pertinentes cuando detectan acciones que contravienen las normas de seguridad establecidas o muestran tendencias sospechosas.

Informes

La generación de informes es un elemento vital de la prevención de pérdida de datos (DLP, por sus siglas en inglés), ya que proporciona información crucial sobre la eficacia de los controles de seguridad, las restricciones de acceso y las medidas generales adoptadas para reforzar la seguridad. Los informes pueden poner de manifiesto los intentos maliciosos de obtener acceso no autorizado a la propiedad intelectual. 

La presentación de informes también es fundamental para demostrar el cumplimiento normativo ante auditores y partes interesadas. Los informes completos pueden demostrar cómo la empresa cumple con las leyes de protección de datos, incluyendo:

1. Estándar de seguridad de datos de la industria de tarjetas de pago o PCI DSS 
2. Ley de Portabilidad y Responsabilidad del Seguro Médico o HIPAA
3. Reglamento General de Protección de Datos o RGPD 

Estos informes también incluyen estadísticas sobre las medidas de cumplimiento de las políticas, las tendencias de acceso a los datos y la eficacia de los controles de acceso. Además, pueden demostrar el compromiso proactivo de la empresa con la protección de datos, un requisito fundamental en muchos marcos regulatorios. 

¿Cómo funciona un sistema de prevención de pérdida de datos?

Un sistema DLP proporciona una defensa por capas contra filtraciones de datos, divulgaciones no deseadas o no autorizadas, o amenazas internas. Así es como funciona. 

Identificación de datos

La prevención de pérdida de datos (DLP) comienza identificando y clasificando los datos confidenciales en toda la organización. Utiliza ingeniería de contenido y análisis para escanear la base de datos, que incluye repositorios, servidores de archivos, almacenamiento en la nube y todos los puntos finales. Existen diversas técnicas para la identificación de datos:

1. Coincidencia de patrones: Reconocimiento de patrones específicos, por ejemplo, formatos de datos como números de tarjetas de crédito, números de seguridad social, etc. 
2. Toma de huellas dactilares: Creación de una huella digital única, es decir, identificadores únicos para documentos confidenciales. 
3. Aprendizaje automático: Identificación precisa del contenido y clasificación de datos. 

Aplicación de políticas 

Los sistemas DLP aplican políticas predefinidas una vez que sus datos se han categorizado correctamente. Básicamente, estas políticas establecen lo que se debe y no se debe hacer con respecto a cómo se deben almacenar, manejar y transmitir los datos. Esto se hace de la siguiente manera:

1. Restringir el uso y la transferencia de archivos confidenciales a direcciones de correo electrónico externas.
2. Cifrar los archivos que contienen información personal identificable de los clientes antes de permitir que se almacenen en la nube. 
3. Bloquear la copia del código fuente a la unidad USB.

Monitoreo y análisis 

Un sistema DLP monitorea de forma continua y consistente los movimientos de datos a través de los canales y fuentes conectados a su red.

1. Supervisa los datos en tránsito, los correos electrónicos, el tráfico web y las transferencias de archivos. 
2. Registra el uso en todos los dispositivos, incluidas todas las acciones de copiar y pegar realizadas en un archivo. 
3. Supervisa las interacciones de datos dentro de las aplicaciones SaaS. 

Prevención en tiempo real

Cuando un sistema DLP detecta una infracción de política, toma medidas inmediatas mediante:

1. Bloquear las transferencias de datos no autorizadas o los intentos de acceso no autorizados. 
2. Encriptación automática de la información confidencial antes de su almacenamiento o transmisión. 
3. Alertar a los usuarios sobre las infracciones de las políticas que se hayan producido y, posteriormente, capacitarlos sobre cómo gestionar los datos de forma eficaz. 

Poner en marcha un plan de respuesta ante incidentes. 

En caso de accidentes que requieran intervención humana, un sistema de prevención de pérdida de datos permitirá:

1. Generar automáticamente una alerta para el equipo de seguridad. 
2. Proporcione a los equipos registros y pruebas, incluidos los miembros involucrados, a qué se accedió y cuándo. 
3. Ofrece herramientas y planes de remediación para mitigar daños adicionales, como el borrado de datos de dispositivos robados o perdidos. 

Los sistemas de prevención de pérdida de datos no funcionan de forma aislada. Para ofrecerle una visión integral de su seguridad, se integran con sus sistemas existentes, como los sistemas de gestión de identidades y accesos, SIEM y agentes de seguridad de acceso a la nube, para una protección ampliada. 

Cabe destacar también que los sistemas DLP no son una solución universal. Los diferentes sectores, entornos o escenarios requieren enfoques personalizados. 

Tipos de soluciones para la prevención de pérdida de datos

Los tres tipos diferentes de prevención de pérdida de datos son: 

1. Network
2. Cloud
3. Punto final. 

Estos tres elementos conforman una tríada de protección de datos, cada uno centrado en un aspecto específico de la misma. Lo que los distingue son sus áreas de cobertura y métodos de implementación. 

Aquí se detallan los tres tipos de prevención de pérdida de datos.

1. DLP de red 

La prevención de pérdida de datos en red (DLP, por sus siglas en inglés) supervisa principalmente los datos en tránsito, inspeccionando el tráfico de red para identificar y controlar el flujo de datos confidenciales. Se trata de un conjunto de tecnologías y procedimientos diseñados para prevenir la transmisión no autorizada de datos a través de la red de una organización. 

Esto es lo que cubre la protección contra pérdida de datos en red (DLP):

1. Comunicaciones por correo electrónico entrantes y salientes.
2. Inspeccionar el tráfico HTTP y HTTPS para detectar transferencias de datos no autorizadas.
3. Supervisión de FTP y otros protocolos de transferencia de archivos. 
4. Monitorización de los datos compartidos a través de aplicaciones de chat.
5. Analizando diversos protocolos de red. 

Cuando un usuario quiere enviar un correo electrónico o un mensaje con archivos adjuntos confidenciales, los dispositivos nDLP inspeccionan el tráfico y toman las medidas adecuadas en función de políticas predefinidas, como por ejemplo:

1. Bloquear
2. Cuarentena 
3. Auditoría
4. adelante 
5. Cifrado 

Si bien nDLP ofrece una implementación más rápida en comparación con otros tipos de DLP, su visibilidad se limita a los datos dentro de la red corporativa. No puede monitorear datos en dispositivos sin conexión o conectados a través de VPN.

2. DLP en la nube 

CDLP es una combinación de herramientas y procesos para proteger los datos confidenciales almacenados, procesados ​​o transmitidos a través de entornos en la nube. Extiende los servicios DLP tradicionales a servicios y aplicaciones basados ​​en la nube. 

La protección contra pérdida de datos en la nube (Cloud DLP) abarca:

1. Los datos son aplicaciones en la nube, por ejemplo: Salesforce, Office365, G Suite
2. Protege los datos en servicios de almacenamiento en la nube, por ejemplo: Dropbox, Google Drive.
3. Protege los datos en entornos IaaS y PaaS, por ejemplo: Azure, AWS.

Si bien cDLP se escala fácilmente y ofrece una gran flexibilidad, gestionar diferentes proveedores de nube puede resultar complicado. Para ello, puede utilizar soluciones CASB compatibles con múltiples proveedores de nube, desarrollar un conjunto básico de prácticas estandarizadas para distintos entornos de nube o implementar una consola de gestión de DLP unificada que se integre con varios proveedores de nube. 

3. DLP de punto final

eDLP se encarga de proteger los datos a nivel de dispositivo, incluyendo portátiles, dispositivos móviles, ordenadores de sobremesa y servidores. Controla el uso, el acceso, el almacenamiento y la transmisión de datos en estos dispositivos. 

Por lo tanto, eDLP cubre:

1. Almacenamiento de datos en reposo en dispositivos de punto final 
2. Supervisa los datos utilizados por las aplicaciones.
3. Controla las transferencias de datos a dispositivos externos o a través de redes. 

EDLP puede funcionar sin conexión, ya que el software se instala en cada dispositivo, lo que le permite brindar protección incluso cuando los dispositivos no están conectados a la red corporativa. Esto es especialmente necesario cuando un gran número de empleados trabaja desde casa. 

¿Cuál de los tres eliges?

Sugiero adoptar un enfoque integral, ya que es fundamental garantizar la protección de la información confidencial frente a cualquier posible riesgo de pérdida o exposición. Al combinarlos, se puede crear una infraestructura de seguridad sólida que abarque los datos en reposo, en tránsito y en uso, abordando así las complejidades actuales de las TI, especialmente con el auge del teletrabajo, el uso de dispositivos personales en el trabajo (BYOD) y los entornos multinube. 

Combine estos tipos con las mejores prácticas del sector para maximizar la eficacia de su programa DLP. 

Mejores prácticas de DLP para un programa de prevención eficaz

Mediante la integración de la tecnología adecuada y las mejores prácticas probadas, las empresas pueden establecer una defensa flexible contra la pérdida de datos que se adapte a las amenazas y demandas cambiantes. 

1. DLP basado en riesgos 

Implementar una estrategia de prevención de pérdida de datos (DLP) basada en riesgos es una excelente opción. Esta técnica reconoce que no todos los usuarios ni todas las interacciones con los datos representan el mismo riesgo para una organización. Este método implica adaptar las políticas de protección contra la pérdida de datos según un conocimiento profundo de los perfiles de riesgo de los usuarios, lo que permite una protección de datos más eficaz y eficiente. 

Así es como puedes hacerlo:

1. Cree un perfil de riesgo detallado del usuario basado en diversos factores, como el cargo del empleado, su acceso a datos confidenciales, su historial de cumplimiento de las políticas de la empresa y la finalización de cualquier programa de concientización realizado. Además, puede considerar factores como incidentes de seguridad previos, la antigüedad del empleado y su nivel de acceso a datos confidenciales. 
2.  Una vez que hayas definido el perfil de tus empleados, sepáralos en perfiles de riesgo alto, bajo y medio, y adapta las políticas en consecuencia. Esto podría incluir el cifrado obligatorio para todos los correos electrónicos salientes, la necesidad de autenticación adicional para ciertas transferencias de datos, etc. Para las personas con un perfil de riesgo bajo, puedes ofrecer mayor flexibilidad o reducir la frecuencia de los análisis de sus datos. 
3. Asegúrese de integrar el sistema DLP con las herramientas IAM para aprovechar la información y las medidas de seguridad de los usuarios. Incluso puede utilizar herramientas de análisis de entidades y comportamiento de usuarios para evaluar y actualizar continuamente los perfiles de riesgo.

Este método permite una estrategia de prevención de pérdida de datos (DLP) dinámica y adaptable. Facilita el uso eficiente de los recursos y garantiza que las políticas de DLP se mantengan actualizadas ante un panorama de riesgos en constante evolución. 

Debes asegurarte de encontrar el equilibrio perfecto entre ser demasiado permisivo y demasiado complejo. 

2. Perfeccionamiento continuo de las soluciones DLP

Este enfoque reconoce que las soluciones de prevención de pérdida de datos no son sistemas que se configuran una vez y se olvidan, sino sistemas dinámicos que requieren atención y ajustes periódicos para seguir siendo relevantes. Las soluciones DLP iniciales siempre necesitarán ajustes una vez implementadas. 

Esto es especialmente importante, ya que los sistemas DLP pueden saturar su sistema con falsos positivos debido a que no se han actualizado. 

Aquí tienes tres puntos clave para asegurarte de que vas por el buen camino:

1. Es necesario actualizar periódicamente el software y los motores DLP para garantizar que puedan detectar y proteger contra las últimas amenazas y técnicas de exfiltración de datos. 
2. Pruebas periódicas de los controles de protección contra fugas de datos mediante escenarios simulados de pérdida de datos. 
3. Implementar políticas de gestión de cambios para garantizar que las actualizaciones se revisen, documenten y comuniquen adecuadamente a las partes interesadas pertinentes. 

3. Descubrimiento y clasificación de datos. 

Las políticas eficaces de protección de datos se basan en este método, que garantiza que las organizaciones comprendan a fondo su panorama de datos y puedan implementar medidas de seguridad adecuadas según el valor y la sensibilidad de los distintos tipos de datos.

El descubrimiento exhaustivo de datos en todos los entornos es el primer paso del proceso. Esto abarca dispositivos finales, servicios en la nube y sistemas locales. El objetivo es recopilar un inventario completo de todos los tipos de datos, ubicaciones y usuarios. En los complejos ecosistemas de TI actuales, donde los datos pueden estar dispersos en múltiples plataformas y ubicaciones de almacenamiento, esta estrategia integral es fundamental.

El futuro de la protección contra la pérdida de datos 

La prevención de pérdida de datos (DLP) ya no es solo una herramienta de seguridad. Es un componente clave de la estrategia de continuidad del negocio que se integra con la protección de datos y las soluciones generales de su organización. 

Estas tres cosas caracterizarán el futuro de DLP:

1. Inteligencia artificial
2. Adaptabilidad 
3. Un enfoque integral para una visibilidad completa

En los próximos años, podemos esperar que las técnicas de prevención de fugas de datos sean proactivas y predictivas, utilizando IA y aprendizaje automático para anticipar posibles pérdidas de datos. Para garantizar que se mantenga al día, debe fomentar una cultura de mejora continua y concienciación entre los empleados y la dirección. 

Las empresas con visión de futuro considerarán la prevención de pérdida de datos (DLP, por sus siglas en inglés) como un componente esencial de su plan de negocio integral, y no solo como una herramienta de seguridad independiente que les permite actuar con rapidez para protegerse cuando sea necesario sin sacrificar la productividad. 

Dado que los datos siguen siendo un activo valioso, contar con capacidades integrales de prevención de pérdida de datos (DLP) es crucial para la resiliencia, el cumplimiento de los requisitos normativos en constante evolución, la anticipación a las amenazas cibernéticas sofisticadas y el éxito a largo plazo en el sector empresarial. La capacidad de proteger los datos de manera efectiva se convertirá en un factor diferenciador clave. 

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Sprinto es crucial para establecer y ayudarle a mantener los elementos fundamentales necesarios para una protección de datos eficaz. Como herramienta GRC, Sprinto Permite desarrollar políticas sólidas, implementar y mapear controles de acceso internos esenciales y capacitar a los empleados sobre las mejores prácticas para prevenir la pérdida de datos y la interrupción del negocio. Este enfoque es fundamental para cualquier estrategia de DLP, ya que aborda el aspecto de políticas y procedimientos de la protección de datos. 

Sprinto Optimiza y gestiona el proceso de establecimiento de programas sólidos de cumplimiento de seguridad de datos. La plataforma ayuda a crear, implementar y supervisar políticas que se ajustan a diversos marcos normativos y a las mejores prácticas del sector. 

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