No sorprende que, con todas las filtraciones de datos que ocurren con demasiada frecuencia, las sigan de cerca nuevas herramientas de seguridad de datos y regulaciones de privacidad.
Pero, ¿qué tan familiarizado está con las herramientas y soluciones de seguridad de datos que abordan estos desafíos? Por ejemplo, muchas personas han oído hablar de la gestión de la postura de seguridad de los datos (DSPM, por sus siglas en inglés), prevención de pérdida de datos (DLP)y privacidad de datos.
Director senior de marketing de productos para IA concéntrica.
Sin embargo, es importante comprender sus similitudes, diferencias y cómo se cruzan a medida que las organizaciones evalúan sus necesidades específicas de seguridad de datos.
Al trabajar con estas tecnologías, las organizaciones requieren un enfoque integrado y consciente de la IA para proteger datos confidenciales, hacer cumplir políticas y garantizar el cumplimiento de las normas de privacidad.
Una descripción general rápida
Es esencial tener al menos una comprensión básica de estos pilares de seguridad de datos:
Gestión de la postura de seguridad de los datos (DSPM) – DSPM es responsable de evaluar y gestionar la postura de seguridad de los datos de una organización. Su principal beneficio es saber dónde se almacenan los datos confidenciales, quién puede acceder a ellos y asegurarse de que se utilicen de forma adecuada.
La integración de la IA y el aprendizaje automático en DSPM ha mejorado sus capacidades, proporcionando análisis predictivos y estrategias avanzadas de seguridad de datos.
Prevención de pérdida de datos (DLP) – DLP es crucial para proteger los datos confidenciales contra fugas y accesos no autorizados. DLP ayuda a prevenir filtraciones de datos y mantiene el cumplimiento de los estándares regulatorios.
Las herramientas DLP pueden identificar, clasificar y salvaguardar información confidencial en entornos cada vez más complejos. almacenamiento en la nube ambientes.
Privacidad de datos – Aunque la idea de la privacidad de los datos parece sencilla, mantenerse actualizado al respecto se vuelve cada vez más difícil. Con regulaciones como GDPR y CCPA, las organizaciones deben garantizar la transparencia y salvaguardar los datos personales.
Los costos del incumplimiento son altos; por lo tanto, el descubrimiento y la protección eficaces de los datos confidenciales son vitales para realizar negocios.
Convergencia de DSPM, DLP y privacidad de datos
DSPM, DLP y la privacidad de datos trabajan juntos para ofrecer una protección de datos integral en capas y con matices.
Su convergencia va más allá de la simple combinación de diferentes tecnologías; forma una estrategia unificada que aprovecha las fortalezas de cada uno para mejorar la seguridad y el cumplimiento generales de los datos. Los beneficios clave de la convergencia de estos pilares de seguridad de datos incluyen:
Seguridad mejorada – La capacidad de DSPM para identificar y evaluar los riesgos de los datos se ve reforzada por la capacidad de DLP para prevenir violaciones de datos. Por ejemplo, si DSPM detecta datos confidenciales que representan un alto riesgo debido a su accesibilidad, DLP puede aplicar instantáneamente políticas para limitar el acceso o el intercambio no autorizado.
Mientras que DSPM evalúa cómo se almacenan y acceden a los datos para garantizar el cumplimiento de los estándares de privacidad, DLP aplica reglas para evitar que personas no autorizadas compartan o accedan a los datos.
Juntos, desempeñan un papel fundamental en el apoyo al tercer pilar, la privacidad de los datos, y al mismo tiempo garantizan el cumplimiento de las leyes de privacidad.
Protección de datos en tiempo real – A medida que los datos fluyen a través de una organización creando una importante dispersión de datos, DSPM monitorea y evalúa continuamente su estado de seguridad, mientras que DLP aplica dinámicamente políticas para la protección inmediata de datos.
Este enfoque integrado garantiza que los datos confidenciales siempre permanezcan protegidos, sin importar dónde se almacenen o cómo se utilicen.
Cumplimiento normativo – Las organizaciones deben navegar por diversas leyes de privacidad globales y un panorama de cumplimiento cada vez más complejo. DSPM ofrece visibilidad de los patrones de acceso y almacenamiento de datos, mientras que DLP garantiza que el manejo de datos se alinee con los requisitos normativos específicos.
Esta sinergia es esencial para mantener el cumplimiento en una época en la que mantenerse al día con las últimas regulaciones se vuelve más desafiante cada año.
El papel de la clasificación de datos
La clasificación de datos es fundamental para DSPM, DLP y los datos. privacidad. Este importante paso ayuda a las organizaciones a asignar el nivel adecuado de protección a sus datos en función de su sensibilidad y los estándares regulatorios relevantes. Una mala clasificación de los datos puede hacer que los esfuerzos de DSPM, DLP y privacidad de datos sean ineficaces.
La clasificación de datos sienta las bases para que las soluciones DSPM determinen qué activos de datos necesitan controles de seguridad más estrictos. Al clasificar los datos de “públicos” a “altamente confidenciales”, DSPM evalúa los riesgos y aplica las medidas de seguridad adecuadas.
Las herramientas DLP también dependen de la clasificación de datos para una aplicación eficaz de las políticas. Al comprender la clasificación de datos, DLP aplica las políticas correctas para evitar el acceso o el intercambio no autorizado, garantizando que solo las personas autorizadas accedan a los datos correctos en el momento adecuado.
Para la privacidad de los datos, la clasificación es esencial para el cumplimiento. Identificar qué datos son personales o confidenciales en función de diversas regulaciones ayuda a las organizaciones a implementar controles de privacidad específicos y administrar el consentimiento, los derechos de acceso y las notificaciones de violaciones de manera más efectiva.
El papel que desempeñan DSPM, DLP y la privacidad de datos en la seguridad de los datos
Si bien existen superposiciones en las funciones de DSPM, DLP y privacidad de datos, cada uno ofrece sus propias capacidades únicas. Por ejemplo, DSPM proporciona una descripción general del panorama de datos de una organización.
Localiza dónde se almacenan los datos confidenciales y cómo se utilizan, lo que ofrece información crucial para la planificación estratégica de la seguridad de los datos. Al evaluar la postura de seguridad de los almacenes de datos y los patrones de acceso, DSPM ayuda a las organizaciones a priorizar los riesgos y asignar recursos de manera eficiente.
DLP aplica políticas específicas para evitar el acceso no autorizado y las fugas de datos. Utiliza conocimientos de DSPM para implementar la seguridad de los datos con mayor precisión. Las herramientas DLP identifican y responden a las filtraciones de datos de inmediato, brindando una protección rápida contra la pérdida de datos.
La privacidad de los datos garantiza que las prácticas de manejo de datos de una organización cumplan con los estándares legales y regulatorios. Por lo general, implica gestionar el consentimiento, los derechos de los interesados y las notificaciones de incumplimiento.
Sin embargo, la privacidad de los datos no se trata únicamente de tecnología: también requiere coordinación entre las unidades legales, de cumplimiento y de negocios para garantizar que el manejo de los datos se alinee tanto con las políticas internas como con las regulaciones externas.
El impacto de GenAI en DSPM, DLP y privacidad de datos
La IA generativa ha aumentado significativamente la importancia de la visibilidad, la protección y el cumplimiento. Así es como están evolucionando DSPM, DLP y la privacidad de datos para abordar los desafíos de seguridad de datos de GenAI.
DSPM
Las herramientas GenAI como Copilot, ChatGPT y Gemini han introducido nuevos riesgos para la seguridad de los datos, incluida la inyección rápida y el uso de IA en la sombra. DSPM ayuda a identificar dónde están expuestos los datos confidenciales herramientas de inteligencia artificialya sea a través de un microsoft Complemento 365 o una integración de IA de terceros.
Las soluciones DSPM sensibles al contexto detectan y clasifican el contenido generado por IA y el contenido al que se accede por IA, brindando a los equipos de seguridad la visibilidad para gobernar esta nueva área de superficie. Por ejemplo, DSPM marca los datos confidenciales de recursos humanos utilizados en un mensaje de Copilot, lo que genera una política de revisión y mitigación de riesgos.
DLP
DLP debe pasar del simple bloqueo de unidades USB a comprender con qué se comparte modelos de lenguaje grandes (LLM). Las herramientas DLP compatibles con GenAI evalúan el comportamiento del usuario, solicitan contenido y clasifican los datos para evitar que datos confidenciales se compartan accidental o intencionalmente con plataformas de IA públicas o corporativas.
En la práctica, una regla DLP que restringe marketing los usuarios que peguen PII del cliente en ChatGPT pueden hacer cumplir las políticas de uso en tiempo real.
Privacidad de datos
Las leyes de privacidad aún se aplican cuando se utilizan datos en una herramienta de inteligencia artificial. Si los resultados de la IA incluyen información personal, las organizaciones aún pueden ser consideradas responsables. Los planes de privacidad de datos ahora deben abordar cómo se entrena la IA, a qué datos accede y cómo se obtiene el consentimiento.
En la práctica, una empresa puede utilizar la clasificación automatizada y la aplicación de políticas para evitar el entrenamiento de herramientas GenAI en los datos de los clientes sin un consentimiento claro, garantizando el cumplimiento del RGPD y las próximas regulaciones de IA.
La convergencia mejora la seguridad de los datos
La combinación de DSPM, DLP y privacidad de datos proporciona una sólida defensa contra las filtraciones de datos y los problemas de cumplimiento. Al fusionar estas tres áreas, las organizaciones pueden asegurarse de que sus métodos de seguridad de datos sean tanto estratégicos como proactivos.
Este enfoque combinado da como resultado un sistema de gestión de datos más resistente y compatible, capaz de adaptarse a nuevas amenazas y cambios regulatorios.
Hemos presentado las mejores suites de seguridad de Internet..
Este artículo se produjo como parte del canal Expert Insights de TechRadarPro, donde presentamos las mejores y más brillantes mentes de la industria tecnológica actual. Las opiniones expresadas aquí son las del autor y no son necesariamente las de TechRadarPro o Future plc. Si estás interesado en contribuir, descubre más aquí: https://www.techradar.com/news/submit-your-story-to-techradar-pro
