Data Loss Prevention nedir?

Data Loss Prevention (DLP), verilerin kaybolmasını, yetkisiz kullanıcılar tarafından bu verilere erişilmesini veya sızıntı yapılmasını önlemek için kullanılan bir dizi prosedür için kullanılan terimdir.

DLP çözümleri, bir kuruluşa girip çıkan verileri izler ve hassas verileri sızıntılara karşı korur. Bu da veri kontrolü, veri şifreleme, tehdit tespiti, önleyici önlemler, kullanıcı eğitimi ve güvenlik politikaları gibi sayısız önlemle gerçekleştirilir.

Veriler çeşitli şekillerde kayba uğrayabilir.

• Kötü niyetli iç unsurlar. İç unsurların yarattığı tehditler, en tehlikeli veri sızıntıları türlerinden biridir; çünkü birçok güvenlik çözümü veri ve uygulamalar aracılığıyla güvenilir kullanıcı etkileşimlerini yeterince takip edebilme konusunda başarısız olur. Kötü niyetli iç unsurlar, mevcut ve eski çalışanlar, tedarikçiler, iş ortakları ve ağ kaynaklarına erişimi olan diğer kişileri içerebilir.
• Sızıntı. Veri sızıntıları, verileri bir ağ içindeki bir cihazdan dış bir hedefe aktarma eylemidir. Sızıntılar genellikle kimlik avı, kötü amaçlı yazılım, DDoS saldırıları veya kod enjeksiyonu içeren siber saldırılardan kaynaklanır. Sızan veriler fikri mülkiyet, giriş kimlik bilgileri, finansal hesap numaraları, kişisel olarak tanımlanabilir bilgiler (PII) ve diğer hassas verileri içerebilir.
• İhmal. Veri kaybı genellikle ihmalin veya istemsiz maruz kalmanın sonucudur. Çalışanlar hassas bilgileri e-posta veya dosya paylaşımı hizmetleri aracılığıyla kuruluşun dışındaki kullanıcılarla istemsiz olarak paylaştığında veya dosyaları göndermeden önce şifrelemediğinde kazara sızıntılar meydana gelebilir. Dizüstü bilgisayarlar veya USB flash sürücüler gibi fiziksel cihazlar kaybolduğunda veriler de tehlikeye girebilir. Yanlış yapılandırılmış yazılım ayarları, geri dönüştürülmüş şifreler ve yamasız yazılım güvenlik açıkları, siber suçluların hassas verilere hızlı bir şekilde erişmesine neden olacak ihlallere yol açabilir.

Data Loss Prevention yazılımı, bir BT ortamındaki hassas bilgileri tespit etme ve kuruluşa giriş ve çıkış veri akışını izleme ve hassas verilerin kuruluştan ayrılmasını güvenlik politikalarına istinaden engellemek için birden fazla araç kullanır.

DLP çözümleri, olası sızıntıları ve kayıpları belirlemek için birden fazla teknik kullanır.

• Verilerin tanımlanması. Veri kaybını önleme, BT çevresindeki hassas bilgileri tespit ederek başlar; DLP teknolojisi, trafiği izlerken hangi veri kaynaklarına bakacağını bilir.
• Sızıntılara karşı izleme. Otomatik Data Loss Prevention süreçleri, verilerin BT ortamında sızan, yanlış kullanılan veya yanlış yerleştirilen verileri tanımlar ve tespit eder.
• Verileri hareket halindeki koruma. Veriler konumlar arasında hareket ettikçe, DLP güvenliği hedefine güvenli bir şekilde ulaşmasını garantilemek için çeşitli önlemler alır.
• Verileri durağan olarak güvence altına almak. Veritabanlarında, dosya sistemlerinde veya bulutta depolanan veriler, şifreleme politikalarını uygulamaya koyan ve yetkisiz erişimi önleyen uç nokta Data Loss Prevention ve bulut Data Loss Prevention çözümleriyle korunabilir.
• Verileri hareket halindeki koruma. Veriler ve kullanıcılar/uygulamalar arasındaki etkileşimi sürekli olarak izleyerek veriler yetkisiz değişiklik, yazdırma, kopyalanma ve yapıştırmadan korunabilir.

İstemsiz sızıntıları veya veri ihlallerini önlemek için veri ve fikri mülkiyet sızıntılarının önüne geçmek, Data Loss Prevention politikalarının işlevidir. Bir DLP politikası, kullanıcıların verilerle nasıl etkileşime girmesine izin verildiğini belirleyen ve riskli bireyler için erişimi kısıtlayan veya kullanıcıları en iyi pratikler hakkında eğitmek gibi seçeneklerle birlikte bir dizi koşuldan oluşur. Kuruluşlar, DLP politikalarını ülkeleri, endüstrileri ve benzersiz veri risklerini hesaba katacak şekilde yapılandırarak sürekli uyumluluğu sağlayabilir.

Tipik bir Data Loss Prevention politikası aşağıdaki unsurları içerecektir:

• Bilgi türü: Kişisel Olarak Tanımlanabilir Bilgiler (PII), Korumalı Sağlık Bilgileri (PHI), şemalar, yazılım kodu ve kredi kartı numaralarını içeren son derece hassas verilerin temel kategoriler.
• Önem derecesi ve eylem: Her olay veya belirli sayıda olay için bir önem düzeyi belirlenir ve denetim, şifreleme ve engelleme gibi bir dizi seçenekten karşılık gelen bir eylem tetiklenir.
• Kullanıcılar ve konum: Bir DLP politikası bireysel kullanıcılara veya kullanıcı gruplarına uygulanabilir ve Forcepoint DLP, politikaları ağ üzerindeki veya dışındaki kullanıcılara uygulayarak daha esnek uygulamaları destekler.
• Hedef: Verilere web'de, birden fazla bulut veya uç noktadan erişilebilir, e-posta yoluyla gönderilebilir veya diğer seçeneklerle birlikte bir USB'ye aktarılabilir.

Bazı DLP hizmetleri sağlayıcıları, uç nokta DLP ve ağ DLP arasında bir ayrım yapar ve hatta üçüncü bir terim olan bulut DLP'yi kullanabilir. Bunlar, birleşik ve kapsamlı bir koruma sunmak için birleştirilmesi gereken veri kaybını önlemeye yönelik bütüncül yaklaşımları açıklar.

Uç Nokta DLP, sunucular, dizüstü bilgisayarlar ve akıllı telefonlar dahil olmak üzere bireysel cihazlardaki (“uç noktalar”) verileri geleneksel olarak cihaza yüklenen bir aracı aracılığıyla korur.

Ağ DLP, kuruluşun ağında herhangi bir yerde kullanımda olan, hareket halindeki veya durağan verileri korur ve izler. Ağ DLP'nin kritik bir alt kümesi, ağ ve bulut uygulamaları arasında hareket eden verileri koruyan bulut DLP'dir.

Etkin veri güvenliği birleşik bir DLP yaklaşımı gerektirir. Bir uç nokta tehlikeye girerse, ağ DLP, bu tehdit vektörü aracılığıyla verileri sızıntılardan koruyabilir. Ek olarak, uç nokta DLP, bir güvenlik duvarı veya Sanal Özel Ağ (VPN) gibi bir ağ güvenliği önleminin doğru bir şekilde yerine getiremediği durumlarda bir cihazda bulunan hassas verileri koruyabilir.

Verilerle ilgilenen herhangi bir kuruluş, sızıntıları önlemekle ilgilenmelidir, ancak belirli veri türlerini elinde bulunduran veya belirli iş türlerini yerine getiren şirketler için bu özellikle acil bir gereksinimdir. Bu bilgiler şunlardır:

• Kişisel Olarak Tanımlanabilir Bilgiler (PII), Korumalı Sağlık Bilgileri (PHI) ve Ödeme Kartı Bilgileri (PCI) devlet düzenlemelerine tabidir. Uyumluluğu sürdürmek için müşteri verilerini koruyan bir çözüme ve doğru yönlendirmeyi sağlayan bir politikaya sahip olmak kritik öneme sahiptir.
• Fikri Mülkiyet (IP), birçok şirketin temel iş işlevlerinin anahtarıdır ve kontrol altında tutulmazsa çok ciddi sonuçlara yol açabilir. Üretken yapay zeka araçlarının yaygın olarak benimsenmesi, iş operasyonlarını etkileyebilecek fikri mülkiyet ve ticari sırların yanlışlıkla girilmesine karşı koruma önlemi almayı özellikle önemli hale getirmektedir.
• Kendi Cihazınızı Getirin (BYOD) yazılımları, birçok kuruluş için uzaktan veya hibrit iş modellerine geçişin bir parçası olarak ortaya çıkmıştır. Çalışanların kritik iş görevlerini yerine getirmek için kendi cihazlarını kullanmasını kabul eden şirketler, uç noktalarda bulunan hassas verileri onaylanmayan dağıtımlardan korumak için DLP'yi kullanmalıdır.

Data Loss Prevention için en iyi uygulamaları takip eden kuruluşlar, Data Loss Prevention yazılımının maliyetini en aza indirirken etkili bir DLP yazılımını daha kolay uygulayabilir.

• Kapsamlı bir çözüm tercih edin. Kuruluşlar çok noktalı çözümleri uygulamaya koyduğunda ve geçici DLP politikalarını benimsediğinde, kaçınılmaz sonuç görünürlük ve zayıf güvenlik kaybıdır. Tam ve merkezi bir çözüm, DLP yazılımlarının yönetimini önemli ölçüde basitleştirecek ve DLP çalışmalarını artıracaktır.
• Uygun kurum içi kaynakların bulunduğundan emin olun. Bir Data Loss Prevention planını yönetmek, veri koruma yasaları, risk analizi, ihlal tepkisi, eğitim ve güvenlik bilincinde uzmanlığa sahip personel gerektirir.
• Veri varlıklarını sınıflandırın. Başarılı Data Loss Prevention yazılımları, veri türlerini ve kuruluşa sağladığı değerlerini sınıflandırarak DLP politikalarının uygulanmasını kolaylaştırarak başlar. Veri sınıfları, kişisel olarak tanımlanabilir bilgiler, finansal veriler, düzenlenmiş bilgiler, fikri mülkiyet ve diğer dosya türlerini içerebilir.
• Hassas dosyaları tanımlayın. Kuruluşlar, bir sınıflandırma sistemi oluşturduktan sonra, hassas verilerin bulunduğu yeri ve birleşik riskleri belirlemek için dosyaları envantere alabilir. Bazı Data Loss Prevention çözümleri, veri kaynaklarını hızlı bir şekilde arayarak ve sınıflandırarak bu çalışmaya yardımcı olabilir.
• Kademeli olarak başlayın. Başarılı Data Loss Prevention yazılımları, her seferinde bir adım oluşturularak en hassas kaynaklara ve kanallara öncelik verir.
• Politikalar oluşturun. DLP politikaları, hassas verilerin nasıl, kim tarafından ve nerede kullanılabileceğini ana hatlarıyla açıklar. Bu politikalar, bir Data Loss Prevention çözümünün verilere yetkisiz kullanıcılar tarafından sızdığında veya erişildiğinde tanımlanmasını sağlar.
• Çalışanları eğitin. Eğitim ve farkındalık yazılımları, başarılı Data Loss Prevention için hayati öneme sahiptir ve çalışanların veri gizliliği ve güvenliğinin önemini ve DLP en iyi uygulamalarının uygulanmasındaki rollerini anlamalarına yardımcı olur.
   

Kullanıcılar, verimliliği artırmak ve süreçleri iyileştirmek için üretken yapay zeka (GenAI) araçlarını onaylı ve onaysız olarak kullandıkça, hassas veya özel bilgilerin yanlış girilmesi riski artar. Büyük Dil Modellerini (LLM) eğitmek için kullanılırsa, bu bilgiler çevrimiçi olarak yeniden ortaya çıkma ve bir veri ihlaline yol açma riski altındadır.   Kuruluşlar, yanlış veri türlerinin sızmasını önleme zorluğuyla karşı karşıya kalmaktadır ve önleyici tedbirler genellikle hem onaylanmayan Gen AI web sitelerine erişimi engellemeyi hem de hassas bilgilerin doğru şekilde yönetilmesini sağlayabilecek güvenlik araçlarını gerektirecektir.

Data Loss Prevention çözümleri, yaratıcı yapay zekanın yanlış kullanımına karşı koruma sağlamak için güçlü bir kaynak olabilir. Hassas bilgileri başka bir cihaza göndermek için kopyala ve yapıştır işlemiyle güvenlik önlemlerini devre dışı bırakmaya çalışan bir çalışan, uygun şekilde yapılandırılmış bir DLP politikası tarafından durdurulabilir. DLP, onaylı GenAI kullanımı gerçekleşmeden önce uygun güvenlik önlemlerinin alınmasını sağlayabilir; örneğin, kullanıcıların genel modda ChatGPT veya Microsoft Copilot gibi araçlara bilgi girmesini engelleyebilir ve doğru güvenlik ayarlarının uygulandığı kurumsal hesaba giriş yapmalarını isteyebilir.

Veri kaybı tehditlerine genellikle uyarı işaretleri eşlik eder ve bu da bir kullanıcının kötü niyetleri olduğunu veya tehlikede olan bir cihaz veya hesapla çalıştığını gösterir. Ancak bu uyarı işaretlerinin tespit edilmesi zor olabilir ve kullanıcı davranışlarını yakından izlemek güvenlik ekipleri için çok fazla iş yükü yaratabilir. Bu nedenle, geleneksel DLP, ileri düzey davranışsal analizi ölçekte uygulayabilen ve risk açıklarına ilişkin risk belirtilerini tanımlayabilen riske uyarlanabilir bir çözümle en iyi şekilde desteklenmektedir. Bu tür bir çözüm, bireysel kullanıcılara risk düzeylerini sürekli olarak belirleyerek ve ayrıcalıkları eşleşecek şekilde otomatik olarak ayarlayarak çalışır ve kötü niyetli veya tehlikedeki bir kullanıcının hassas bilgileri kuruluş dışına çıkarmasını önler.

Kuruluşlar, Forcepoint Risk-Adaptive Protection gibi bir çözümü kullanarak iç tehditlere daha doğru ve hızlı yanıt verebilir. Bu çözüm, operasyonel verimliliği artırmak için yanlış pozitifleri ortadan kaldırır ve düşük riskli kullanıcıların gizlilik içinde ve kesintisiz çalışmasına olanak tanır.

Önde gelen bir kullanıcı ve veri güvenliği şirketi olan Forcepoint, günümüzün en zorlu veri güvenliği riskleri için oluşturulmuş Data Loss Prevention çözümlerini sunar. Forcepoint DLP, işletmelerin kullanıcı deneyimini aksatmadan, verileri sezgisel olarak keşfetmesini, sınıflandırmasını, izlemesini ve korumasını sağlar.

Forcepoint DLP ile güvenlik ekipleri şunları yapabilir:

• Geniş ve kapsayıcı kuralları, kullanıcı deneyimini aksatmaksızın kişiselleştirilmiş, uyarlanabilir veri güvenliği ile değiştirerek Data Loss Prevention sürecini kolaylaştırın.
• Tüm verileri sektörün en geniş önceden tanımlanmış politika kitaplığıyla görüntüleyerek ve kontrol ederek uyumluluğu basitleştirin.
• GDPR, CCPA ve daha fazlası için 80'den fazla ülkede veri gizliliği düzenlemelerine uyumluluğu sağlayın.
• Kritik fikri mülkiyeti daha fazla doğrulukla koruyun.
• Hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmayan formlarda fikri mülkiyet ile etkileşimi takip edin.
• Kullanıcı cihazları ağ dışındayken bile düşük ve yavaş veri hırsızlığın önüne geçin.
• Riske uyarlanabilir veri korumasıyla eylemleri bir kullanıcının risk seviyesine göre otomatik olarak engelleyin.

Forcepoint DLP, Google için Data Loss Prevention veya Office 365'te Data Loss Prevention bölümünde bulunmayan ek özellikler sunar. Forcepoint, ekiplerin DLP politikalarını coğrafya ve sektöre göre özelleştirmesini ve dökümanlar ve veritabanı kayıtlarında ayrıntılı veri parmak izlerini kullanmasını sağlar. Adli veriler şifreleme ile saklanabilir ve Forcepoint, Optik Karakter Tanıma (OCR) ile görüntülerde gizlenen verileri tespit edebilir.