L’articolo fa parte di una serie dedicata alla sicurezza informatica. Affronteremo ora il tema delle soluzioni di Data Loss Prevention (DLP), esplorando i concetti fondamentali, le strategie di implementazione e le tecnologie chiave per proteggere i dati sensibili delle organizzazioni.

Che cosa si intende con Data Loss Prevention?

Il termine “Data Loss Prevention”(DLP) si riferisce a strategie e soluzioni impiegate per prevenire la perdita, il furto, o l’esposizione non autorizzata di dati. L’obiettivo principale della DLP è proteggere le informazioni critiche e meritevoli ti tutela all’interno di un’organizzazione, evitando che queste informazioni escano dai confini dell’organizzazione in modi non autorizzati. Le tecnologie DLP possono essere implementate a vari livelli, inclusi i punti finali (come computer e dispositivi mobili), la rete (monitorando il traffico di rete per identificare la trasmissione di dati) e il livello di archiviazione (proteggendo i dati memorizzati in database, server o sistemi cloud).

I Concetti chiave alla base della Data Loss Prevention

I fondamenti della “Data Loss Prevention” si riferiscono ai concetti di base e ai principi chiave che guidano l’approccio alla prevenzione della perdita di dati all’interno di un’organizzazione. Ecco alcuni aspetti fondamentali da considerare:

1. identificazione dei dati da tutelare: il primo passo nella DLP è identificare quali dati all’interno dell’organizzazione sono considerati meritevoli di protezione. Questi dati possono includere informazioni personali dei clienti, dati finanziari, segreti commerciali, proprietà intellettuale e altro ancora. È importante definire in modo chiaro cosa costituisce “dato da tutelare” per l’organizzazione. Un esempio può chiarire il concetto. Per un’organizzazione che si occupa di trattamenti sanitari, i dati relativi alle caratteristiche tecniche del cellulare o del computer di un assistito, in linea di massima, non suscitano un particolare interesse tale da considerarli meritevoli di tutela.

Viceversa, per una società che produce sistemi di telecomunicazione, le caratteristiche di un apparato possono essere dati da tutelare, attesa la rilevanza della riservatezza rispetto alla proprietà intellettuale o industriale. In ogni caso, un’organizzazione dovrà essere sempre compliant rispetto a norme giuridiche vigenti, per cui dovrà conferire la giusta importanza alla protezione di dati che dovranno essere tutelati a prescindere, ad esempio dati personali e categorie particolari di dati personali;

2. classificazione dei dati: una volta identificati i dati da tutelare, è essenziale classificarli in base al loro valore e alla loro importanza. La classificazione consente di assegnare priorità e livelli di protezione appropriati a ciascuna categoria di dati. Ad esempio, alcuni dati potrebbero richiedere una protezione molto più rigorosa rispetto ad altri. Una classificazione tanto più è circostanziata, tanto meno darà origine a falsi positivi, allorquando un software DLP potrà bloccare il trasferimento di dati, ad esempio, da un pc aziendale ad un dispositivo di memorizzazione rimovibile ovvero tramite un allegato ad una mail;
3. monitoraggio e rilevamento: la DLP coinvolge il costante monitoraggio delle attività legate ai dati all’interno dell’organizzazione. Questo può essere fatto attraverso l’uso di tecnologie come la scansione dei documenti, l’analisi dei log di rete, il monitoraggio delle attività degli utenti e altro ancora. L’obiettivo è individuare qualsiasi attività sospetta o violazioni della politica di sicurezza dei dati;
4. politiche e procedure: un elemento chiave della DLP è l’implementazione di politiche e procedure chiare e coerenti per la gestione e la protezione dei dati. Queste politiche dovrebbero definire chi ha accesso ai dati, come i dati vengono archiviati, condivisi e trasmessi, e le misure di sicurezza da applicare;
5. rilevamento e risposta agli incidenti: un approccio proattivo alla gestione degli incidenti di sicurezza è fondamentale. Le organizzazioni devono avere piani e procedure in atto per rispondere rapidamente quando vengono rilevate perdite o esposizioni di dati;
6. educazione e formazione: gli utenti interni dell’organizzazione, come detto, sono spesso il punto debole nella sicurezza dei dati. Pertanto, è importante educare e formare il personale sull’importanza della protezione dei dati, sulle politiche aziendali e sulle migliori pratiche per evitare la perdita accidentale dei dati;
7. crittografia e controllo degli accessi: l’uso della crittografia per proteggere i dati in transito e in riposo, insieme alla gestione rigorosa degli accessi, garantisce che solo gli utenti autorizzati possano accedere ai dati da tutelare;
8. conformità regolamentare: le leggi e i regolamenti sulla privacy dei dati possono variare da paese a paese. È fondamentale che le politiche di DLP siano conformi a tutte le normative applicabili e che l’organizzazione sia in grado di dimostrare la conformità attraverso l’audit e la documentazione;
9. monitoraggio continuo e adattamento: la protezione dei dati è un processo in continua evoluzione. È importante monitorare costantemente l’efficacia delle politiche e delle tecnologie DLP e apportare eventuali aggiornamenti o miglioramenti in risposta alle nuove minacce o cambiamenti nella struttura dell’organizzazione.

L’implementazione di tecnologie DLP, come software specializzati, firewall, crittografia e sistemi di monitoraggio avanzati, è cruciale per garantire la sicurezza dei dati. Queste tecnologie aiutano a prevenire la divulgazione non autorizzata dei dati e a rispondere prontamente a possibili violazioni.

Implementazione della Data Loss Prevention

Le soluzioni di Data Loss Prevention (DLP) si compongono di diverse tecnologie e componenti che operano insieme per proteggere i dati da perdite, furti o esposizioni non autorizzate. Questi componenti sono progettati per identificare, monitorare, proteggere e gestire i dati attraverso diversi canali e punti di accesso all’interno di un’organizzazione.

Di seguito, si riportano alcuni dei componenti e delle tecnologie chiave del sistema DLP:

• Identificazione e classificazione dei dati:
• le soluzioni DLP scansionano i contenuti per identificare i dati utilizzando tecniche come l’impronta digitale dei dati (fingerprint), confrontandoli con un set noto di informazioni da proteggere;
• i dati possono essere classificati automaticamente in base a regole e criteri predefiniti o manualmente dagli utenti o dagli amministratori per indicare il livello di importanza;

• Gestione delle policy:
• i sistemi DLP permettono di definire politiche specifiche basate su regole che determinano come i dati dovrebbero essere gestiti, monitorati e protetti;
• le politiche vengono applicate automaticamente per controllare le attività dei dati in base alle regole definite, come bloccare la trasmissione di dati importanti o personali non autorizzati;
• la crittografia viene utilizzata per proteggere i dati, garantendo che solo gli utenti autorizzati possano accedervi;

• Implementazione graduale:
• è utile avviare un progetto pilota per testare le politiche e le tecnologie DLP in un ambiente controllato. Questo step aiuterà a identificare eventuali problemi e ad apportare le necessarie modifiche prima del dispiegamento su larga scala.

Dopo l’eventuale successo della fase pilota, si può procedere con un’implementazione graduale, espandendo la copertura DLP a più aree dell’organizzazione in modo controllato;

• Monitoraggio e prevenzione:
• la DLP monitora il traffico di rete per intercettare e analizzare i dati in transito, individuando possibili trasferimenti non autorizzati di dati sensibili;
• il software DLP installato sugli endpoint (come laptop, desktop e dispositivi mobili) monitora e controlla l’uso dei dati su questi dispositivi, prevenendo la copia non autorizzata su dispositivi esterni o la trasmissione tramite applicazioni non autorizzate;
• è necessario proteggere i dati sia in transito (ad esempio, durante la trasmissione su una rete) sia a riposo (quando sono memorizzati su dispositivi di archiviazione);

• Formazione e sensibilizzazione degli utenti:
• gli utenti sono informati/formati continuamente su come gestire i dati e su come le politiche DLP li influenzano. La consapevolezza è fondamentale per ridurre gli incidenti causati da errori umani;
• è necessario promuovere una cultura della sicurezza all’interno dell’organizzazione che valorizzi la protezione dei dati come responsabilità collettiva;

• Risposta agli incidenti e reporting:
• in caso di violazione delle politiche DLP, il sistema può generare allarmi e notifiche per informare gli amministratori;
• le capacità di analisi forense e di reporting aiutano a indagare sugli incidenti di sicurezza dei dati e a generare report per la revisione della conformità e l’analisi delle tendenze;
• è necessario un monitoraggio continuo dell’efficacia delle politiche DLP e della conformità degli utenti. Utilizzare strumenti di reportistica e analisi per rilevare le tendenze e identificare potenziali aree di miglioramento;

• Intelligenza artificiale e machine learning:
• mediante l’uso dell’intelligenza artificiale (AI) e del machine learning (ML), le soluzioni DLP permettono di migliorare il rilevamento dei dati e delle minacce, adattandosi dinamicamente ai nuovi schemi di dati e alle tattiche di gestione;

• Revisione:
• revisioni regolari della strategia DLP consentono di verificare che rimanga in linea con gli obiettivi aziendali, l’evoluzione del panorama delle minacce e i cambiamenti normativi;

• Integrazione con altre soluzioni di sicurezza:
• l’integrazione con sistemi di Security Information and Event Management (SIEM) e con soluzioni di analisi comportamentale aiuta a identificare modelli di comportamento anomalo che potrebbero indicare una minaccia alla sicurezza dei dati;
• per controllare i dati che entrano e escono dall’organizzazione tramite e-mail e traffico web.

Nel prossimo articolo della serie, approfondiremo il tema dell’obbligo di attivazione di soluzioni di Data Loss Prevention, analizzando le implicazioni legali e le best practice per le organizzazioni nella gestione e prevenzione del data loss. Per informazioni complete e approfondite sul tema della data loss prevention, vi invitiamo a scaricare il white paper di Vito Sinforoso “Data Loss Prevention: Privacy e Diritti dei Lavoratori”, che offre una panoramica esaustiva sulla Data Loss Prevention e le sue applicazioni nel contesto aziendale moderno.

Profilo Autore

Vito Sinforoso è dipendente presso una pubblica amministrazione centrale, nell’ambito della quale ha svolto vari incarichi, dedicandosi negli ultimi anni alla gestione di alcuni degli aspetti relativi al settore telematico della p.a., con particolare riferimento a quelli delle telecomunicazioni.

Laureato in giurisprudenza presso l’Università Tor Vergata di Roma, ha seguito nel 2023 un Master di 2° livello dal titolo “Informatica giuridica, nuove tecnologie e diritto dell’informatica” presso l’Università Sapienza di Roma.

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