Куда я попал?
Цель: предотвращение несанкционированной передачи конфиденциальной информации за пределы защищаемого контура организации; минимизация рисков финансовых потерь, репутационного ущерба и штрафных санкций со стороны регуляторов в связи с нарушением законодательства о персональных данных (152-ФЗ) и коммерческой тайне; получение доказательной базы для проведения внутренних расследований инцидентов ИБ.
Систему настраивают на поиск специфической информации, которая представляет ценность для бизнеса или защищена законом:
Систему настраивают на поиск специфической информации, которая представляет ценность для бизнеса или защищена законом:
- персональные данные клиентов и сотрудников (ФИО, паспорта, ИНН);
- коммерческая тайна (финансовые планы, стратегии развития, клиентские базы);
- интеллектуальная собственность (чертежи, исходный код программ, рецептуры);
- платежная информация (номера карт, банковские ключи, реквизиты счетов).
Ключевые возможности использования DLP-системы:
1. Контроль каналов передачи данных:
- сетевые каналы: глубокий анализ почтового трафика (SMTP, IMAP, веб-почта), сообщений в корпоративных и публичных мессенджерах, загрузки файлов на облачные диски и постов в социальные сети;
- периферийные устройства: теневое копирование, блокировка или разрешение записи данных на USB-флешки, внешние жесткие диски, а также контроль печати документов на принтерах;
- веб-трафик: инспекция выгрузки файлов через браузер по протоколам HTTP/HTTPS (включая дешифрацию защищенного трафика);
- буфер обмена: предотвращение копирования конфиденциального текста из защищенных приложений в личные чаты или документы.
2. Глубокий контентный анализ (Content Inspection) - система не просто видит факт передачи файла, но и «понимает» его содержимое:
- регулярные выражения: поиск номеров кредитных карт, ИНН, СНИЛС, паспортных данных по заданным шаблонам;
- цифровые отпечатки (Fingerprinting): идентификация документов даже при их частичном изменении. Если снять «отпечаток» с эталонного договора, система узнает его в скопированном фрагменте текста или пересохраненном PDF;
- оптическое распознавание символов: находит секретную информацию на скриншотах, фотографиях экрана и сканах документов;
- лингвистический анализ: выявление смысловых паттернов (например, признаков нелояльности, обсуждения планов кражи базы или отправки резюме);
- предиктивный анализ: использование машинного обучения для классификации нестандартных документов, которые не подходят под строгие правила регулярных выражений.
3. Управление правами и классификация информации:
- автоматическая маркировка документов метками конфиденциальности при их создании («Коммерческая тайна», «Персональные данные»);
- DLP считывает уже проставленные метки прав доступа и применяет соответствующие политики блокировки.
4. Реагирование на инциденты и автоматизация действий:
- Shadow Copy (теневая копия): незаметно сохранить копию передаваемого файла в архив ИБ, разрешив операцию пользователю;
- User Notification (уведомление пользователя): вывести всплывающее окно с напоминанием о регламенте работы с информацией (часто предотвращает случайные утечки);
- Quarantine (Карантин): задержать письмо или файл до подтверждения легитимности офицером безопасности;
- Block (Блокировка): полностью прервать передачу данных;
- Encryption (Шифрование): автоматически зашифровать вложение перед отправкой внешнему адресату.
5. Расследование инцидентов и ретроспективный анализ:
- централизованный архив всех событий: кто, когда, кому и какой документ пытался передать;
- поиск по словоформам и атрибутам во всем накопленном архиве перехвата (например, найти все упоминания номера конкретного контракта за последние полгода);
- формирование доказательной базы: выгрузка полных цепочек переписки, скриншотов рабочего стола и перехваченных файлов для проведения служебных проверок.
6. Мониторинг поведения пользователей:
Выявление аномалий в поведении сотрудников, которые могут указывать на подготовку к краже данных:
Выявление аномалий в поведении сотрудников, которые могут указывать на подготовку к краже данных:
- резкое увеличение объема копируемых файлов;
- попытки доступа к папкам, не относящимся к должностным обязанностям;
- массовая пересылка старых писем на личный почтовый ящик;
- работа с конфиденциальными данными в нетипичное время (ночью, в выходные).
7. Аудит рабочих мест и обнаружение данных (Data Discovery)
DLP-сканеры обходят серверы, рабочие станции и облачные хранилища компании в поисках нарушений хранения:
DLP-сканеры обходят серверы, рабочие станции и облачные хранилища компании в поисках нарушений хранения:
- Нахождение баз клиентов, забытых разработчиками на открытых ресурсах.
- Обнаружение паролей в открытом виде в скриптах или текстовых файлах на дисках.
- Выявление несанкционированных копий бухгалтерских баз (1С) на домашних компьютерах сотрудников при VPN-подключении.
8. Отчетность и комплаенс-контроль:
- Визуализация рисков: тепловые карты наиболее активных инсайдеров и самых уязвимых каналов связи.
- Автоматическая генерация отчетов для регуляторов (Роскомнадзор, ФСТЭК) и внутреннего аудита о состоянии защиты персональных данных и коммерческой тайны.
- Дашборды для руководства с оценкой динамики снижения числа инцидентов.
Этапы реализации защитной меры:
- Этап 1. Подготовка и классификация данных.
- Этап 2. Выбор решения DLP.
- Этап 3. Проектирование и пилотное внедрение.
- Этап 4. Разработка политик безопасности (Content Detection Rules).
- Этап 5. Полномасштабное развертывание и интеграция.
- Этап 6. Режимы реагирования.
Примеры решений:
На российском рынке представлено несколько DLP-систем, которые входят в реестр отечественного ПО и подходят для задач импортозамещения:
На российском рынке представлено несколько DLP-систем, которые входят в реестр отечественного ПО и подходят для задач импортозамещения:
- СёрчИнформ КИБ;
- Solar Dozor (Ростелеком-Солар);
- InfoWatch Traffic Monitor;
- Zecurion DLP;
- Гарда DLP.
Рекомендации к заполнению карточки:
- используемое СЗИ добавить в Модуль активов в реестр средств защиты информации;
- указать используемое СЗИ в качестве инструмента к мере.
Область действия: Вся организация
Классификация
Тип
Техническая
?
Превентивная
?
Детективная
?
Реализация
Автоматически
Периодичность
Постоянно
Ответственный
Не определено
Инструменты
Не определено
Мы используем cookie-файлы, чтобы получить статистику, которая помогает нам улучшить сервис для вас с целью персонализации сервисов и предложений. Вы может прочитать подробнее о cookie-файлах или изменить настройки браузера. Продолжая пользоваться сайтом, вы даёте согласие на использование ваших cookie-файлов и соглашаетесь с Политикой обработки персональных данных.