DLP 
  Data Loss Prevention
Технологии предотвращения утечек конфиденциальной информации из информационной системы вовне
     В закладках ниже представлены данные о DLP-системах, использующихся в России, а также уникальная информация о компаниях-интеграторах и их DLP-проектах.

Приглашаем компании зарегистрировать свои системы и проекты в TAdviser.



       

Технология DLP (Data Loss Prevention) — технологии предотвращения утечек конфиденциальной информации из информационной системы вовне, а также технические устройства (программные или программно-аппаратные) для такого предотвращения утечек. Конкурентным преимуществом большинства систем является модуль анализа. Производители настолько выпячивают этот модуль, что часто называют по нему свои продукты, например «DLP-решение на базе меток». Поэтому пользователь выбирает решения зачастую не по производительности, масштабируемости или другим, традиционным для корпоративного рынка информационной безопасности критериям, а именно на основе используемого типа анализа документов. Очевидно, что, поскольку каждый метод имеет свои достоинства и недостатки, использование только одного метода анализа документов ставит решение в технологическую зависимость от него. Большинство производителей используют несколько методов, хотя один из них обычно является «флагманским».

Под DLP многие клиенты и производители решений иногда понимают то, что DLP не является – скажем, систему защиты и блокировки портов. Есть устойчивое мнение, что DLP – это только софт, что тоже в корне неверно. DLP – это целый комплекс организационных и технических мер. Не случайно наиболее дальновидные производители DLP стремятся выйти за рамки систем защиты от утечек в смежные области, нарастить функционал. DLP-проект – дело сложное, это очень много консалтинга, совместной работы с заказчиком, и совсем чуть-чуть собственно внедрения, адаптации системы под инфраструктуру конкретной компании.

DLP-система контролирует максимальное количество коммуникационных каналов, анализирует файлы в системе, предотвращает утечки данных во время хранения, использования и передачи информации, шифрует данные, делая их нечитаемыми на внешних носителях, гарантирует безопасный удаленный доступ в соответствии с внутренним регламентом.

Постепенно сложилась концепция трех стадий взаимодействия с клиентом в DLP-проекте: pre-DLP, DLP и post-DLP. На первом этапе команда вендора, интегратора и заказчика совместно разбираются с объектами защиты, выясняют, какую именно конфиденциальную информацию будет отслеживаться в компании. Это во многом консалтинговая работа. На рынке присутствуют автоматические инструменты для помощи компании в категоризации информации. Он позволяет в полуавтоматическом режиме разнести информацию по категориям. В дальнейшем, при анализе исходящего трафика, система определяет, к какой категории или категориям относится исходящий документ, сопоставляет его с уже имеющимися образцами (сравниваются векторы документов, построенные в многомерном пространстве. Измерения этого пространства - термины). Если вектор документа близок к вектору эталонного конфиденциального документа, система сообщает об этом или блокирует отправку (в зависимости от настроек). Это сложная гибридная лингвистика в действии. На этапе pre-DLP важно подготовить такую классификацию, чтобы у системы в процессе работы не возникало ни сомнений, ни ложных срабатываний.

Внедрение – это простая часть, обычно она занимает от одного до нескольких дней. По сути это просто развертывание софта на всю компанию. Если там сложная, большая разветвленная инфраструктура, это будет подольше. Стадия post-DLP предполагает работу с системой, когда инцидент уже произошел. При соблюдении в компании ряда процедур данные системы могут использоваться в качестве доказательства в суде (в случае преследования нарушителя за несоблюдение режима коммерческой тайны, например).

В России работает несколько компаний - производителей DLP-систем (основные - InfoWatch, «Инфосистемы Джет», Zecurion, SearchInform).

1 июня 2014 г. вступил в действие новый стандарт обеспечения информационной безопасности в банках, рекомендованный им Банком России. Согласно стандарту, Банк России рекомендует российским банкам внедрять системы Data Loss Prevention (DLP), чтобы предотвратить утечку данных о клиентах. С их помощью кредитные организации смогут анализировать переписку сотрудников, а также выяснять, какими интернет-сайтами они пользуются. Вступивший в силу 1 июня новый стандарт заменил старый, действовавший с 2010 года. В документе впервые говорится об «утечке данных» и прописаны меры для ее предотвращения. Для этого Центробанк России разрешил банкам использовать DLP (Data Loss Prevention — система для предотвращения утечек). Этот тип программного обеспечения устанавливается на компьютеры сотрудников и корпоративные серверы и позволяет отслеживать все их действия в интернете, а также переписку и обмен информацией.

Применение DLP обязывает банки архивировать электронную почту, чтобы в случае утечки информации можно было отследить ее источник. Кроме того, стандарт безопасности подразумевает применение защищенных сетевых протоколов. Cогласно тексту внесенного в Думу документа, компании планируется наделить возможностью получать дистанционное согласие гражданина на обработку его персональных данных. В настоящее время сделать это можно только при личном присутствии человека.

 

Реклама на этой странице

Статьи

Новости

Подрядчики по количеству проектов внедрений (ИБ - Предотвращения утечек информации)


ПодрядчикПроектов в отрасли
1 Инфосистемы Джет 63 (список)
2 Softline (Софтлайн) 53 (список)
3 ДиалогНаука 44 (список)
4 Без привлечения консультанта или нет данных 43 (список)
5 Информзащита 39 (список)
6 SearchInform (СёрчИнформ) 38 (список)
7 Солар (ранее Ростелеком-Солар) 38 (список)
8 Leta IT-company 35 (список)
9 InfoWatch (ИнфоВотч) 26 (список)
10 Zecurion (ранее SecurIT) 24 (список)


Выбор подрядчика по названию



КомпанияГородКоличество проектов
1Varonis SystemsНью-Йорк1
2VerizonНью-Йорк1

Подрядчики-лидеры по количеству лицензий

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

Данные не найдены

Данные не найдены

Данные не найдены