Что такое dlp. Сравнение DLP-систем

Разделы сайта

Выбор редакции:

Каналами утечки, приводящими к выведению информации за пределы информационной системы компании, могут стать сетевые утечки (например, электронная почта или ICQ), локальные (использование внешних USB-накопителей), хранимые данные (базы данных). Отдельно можно выделить утрату носителя (флэш-память, ноутбук). К классу DLP систему можно отнести, если она соответствует следующим критериям: многоканальность (мониторинг нескольких возможных каналов утечки данных); унифицированный менеджмент (унифицированные средства управления по всем каналам мониторинга); активная защита (соблюдение политики безопасности); учет как содержания, так и контекста.

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». Данная статья представляет собой попытку классификации методов, используемых при анализе документов. Дается оценка их сильных и слабых сторон на опыте практического применения нескольких типов продуктов. В статье принципиально не рассматриваются конкретные продукты, т.к. основной задачей пользователя при их выборе является отсев маркетинговых лозунгов типа «мы защитим все от всего», «уникальная запатентованная технология» и осознание того, с чем он останется, когда уйдут продавцы.

Контейнерный анализ

Этот метод анализирует свойства файла или другого контейнера (архива, криптодиска и т.п.), в котором находится информация. Просторечное название таких методов - «решения на метках», что довольно полно отражает их суть. Каждый контейнер содержит некую метку, которая однозначно определяет тип содержащегося внутри контейнера контента. Упомянутые методы практически не требуют вычислительных ресурсов для анализа перемещаемой информации, поскольку метка полностью описывает права пользователя на перемещение контента по любому маршруту. В упрощенном виде такой алгоритм звучит так: «есть метка - запрещаем, нет метки - пропускаем».

Плюсы такого подхода очевидны: быстрота анализа и полное отсутствие ошибок второго рода (когда открытый документ система ошибочно детектирует как конфиденциальный). Такие методы в некоторых источниках называют «детерминистскими».

Очевидны и минусы - система заботится только о помеченной информации: если метка не поставлена, контент не защищен. Необходимо разрабатывать процедуру расстановки меток на новые и входящие документы, а также систему противодействия переносу информации из помеченного контейнера в непомеченный посредством операций с буфером, файловых операций, копирования информации из временных файлов и т.д.

Слабость таких систем проявляется и в организации расстановки меток. Если их расставляет автор документа, то по злому умыслу он имеет возможность не пометить информацию, которую собирается похитить. При отсутствии злого умысла рано или поздно проявятся небрежность или беспечность. Если обязать расставлять метки определенного сотрудника, например офицера информационной безопасности или системного администратора, то он не всегда сможет отличить конфиденциальный контент от открытого, поскольку не знает досконально всех процессов в компании. Так, «белый» баланс должен быть выложен на сайте компании, а «серый» или «черный» нельзя выносить за пределы информационной системы. Но один от другого может отличить только главбух, т.е. один из авторов.

Метки обычно подразделяют на атрибутные, форматные и внешние. Как следует из названия, первые размещаются в атрибутах файлов, вторые - в полях самого файла и третьи - прикрепляются к файлу (ассоциируются с ним) внешними программами.

Контейнерные структуры в ИБ

Иногда плюсами решений на метках считаются также низкие требования к производительности перехватчиков, ведь они лишь проверяют метки, т.е. действуют как турникеты в метро: «есть билет - проходи». Однако не стоит забывать, что чудес не бывает - вычислительная нагрузка в этом случае перекладывается на рабочие станции.

Место решений на метках, какими бы они ни были - защита документных хранилищ. Когда компания имеет документное хранилище, которое, с одной стороны, пополняется достаточно редко, а с другой стороны - точно известны категория и уровень конфиденциальности каждого документа, то организовать его защиту проще всего как раз с использованием меток. Организовать расстановку меток на документах, поступающих в хранилище можно с помощью организационной процедуры. Например, перед тем как отправить документ в хранилище, сотрудник, отвечающий за его функционирование, может обратиться к автору и специалисту с вопросом, какой уровень конфиденциальности документу выставить. Особенно удачно эта задача решается с помощью форматных меток, т.е. каждый входящий документ сохраняется в защищенном формате и затем выдается по запросу сотрудника с указанием его в качестве допущенного к чтению. Современные решения позволяют присваивать право доступа на ограниченное время, а по истечении действия ключа документ просто перестает читаться. Именно по этой схеме организована, например, выдача документации на конкурсы по госзакупкам в США: система управления закупками генерирует документ, который могут прочитать без возможности изменить или скопировать содержимое только перечисленные в этом документе участники конкурса. Ключ на доступ действует только до срока подачи документов на конкурс, после чего документ перестает читаться.

Также с помощью решений, базирующихся на метках, компании организуют документооборот в закрытых сегментах сети, в которой обращаются интеллектуальная собственность и государственная тайна. Вероятно, теперь по требованиям ФЗ «О персональных данных» так же будет организован документооборот в отделах кадров крупных компаний.

Контентный анализ

При реализации описываемых в этом разделе технологий, в отличие от описанных ранее, напротив, совершенно безразлично, в каком контейнере хранится контент. Задача этих технологий - извлечь значащий контент из контейнера или перехватить передачу по каналу связи и проанализировать информацию на наличие запрещенного содержимого.

Основными технологиями в определении запрещенного контента в контейнерах являются контроль сигнатур, контроль на основе хеш-функций и лингвистические методы.

Сигнатуры

Самый простой метод контроля - поиск в потоке данных некоторой последовательности символов. Иногда запрещенную последовательность символов называют «стоп-словом», но в более общем случае она может быть представлена не словом, а произвольным набором символов, например той же меткой. Вообще этот метод не во всех его реализациях можно отнести к контентному анализу. Например, в большинстве устройств класса UTM поиск запрещенных сигнатур в потоке данных происходит без извлечения текста из контейнера, при анализе потока «as is». Или, если система настроена только на одно слово, то результат ее работы - определение 100%-го совпадения, т.е. метод можно отнести к детерминистским.

Однако чаще поиск определенной последовательности символов все же применяют при анализе текста. В подавляющем большинстве случаев сигнатурные системы настроены на поиск нескольких слов и частоту встречаемости терминов, т.е. мы будем все же относить эту систему к системам анализа контента.

К достоинствам этого метода можно отнести независимость от языка и простоту пополнения словаря запрещенных терминов: если вы хотите воспользоваться этим методом для поиска в потоке данных слова на языке пушту, вам не обязательно владеть этим языком, достаточно лишь знать, как оно пишется. Так же легко добавляется, например, транслитерированный русский текст или «олбанский» язык, что немаловажно, например, при анализе SMS -текстов, сообщений ICQ или постов в блогах.

Недостатки становятся очевидными при использования не-английского языка. К сожалению, большинство производителей систем анализа текстов работают для американского рынка, а английский язык очень «сигнатурен» - формы слов чаще всего образуются с помощью предлогов без изменения самого слова. В русском языке все гораздо сложнее. Возьмем, к примеру, милое сердцу сотрудника информационной безопасности слово «secret» (секрет). В английском оно означает и существительное «секрет», и прилагательное «секретный», и глагол «засекретить». В русском языке из корня «секрет» можно образовать несколько десятков различных слов. Т.е. если в англоговорящей организации сотруднику информационной безопасности достаточно ввести одно слово, в русскоговорящей придется вводить пару десятков слов и затем еще изменять их в шести различных кодировках.

Кроме того, такие методы неустойчивы к примитивному кодированию. Практически все они пасуют перед любимым приемом начинающих спамеров - заменой символов на похожие по начертанию. Автор неоднократно демонстрировал офицерам безопасности элементарный прием - проход конфиденциального текста через сигнатурные фильтры. Берется текст, содержащий, например, фразу «совершенно секретно», и почтовый перехватчик, настроенный на эту фразу. Если текст открыть в MS Word, то двухсекундная операция: Ctrl+F, «найти "o" (русской раскладки)», «заменить на "o" (английской раскладки)», «заменить все», «отослать документ» - делает документ абсолютно невидимым для этого фильтра. Тем более обидно, что такая замена проводится штатными средствами MS Word или любого другого текстового редактора, т.е. они доступны пользователю, даже если у него нет прав локального администратора и возможности запускать программы шифрования.

Чаще всего сигнатурный контроль потоков входит в функционал UTM-устройств, т.е. решений, очищающих трафик от вирусов, спама, вторжений и любых других угроз, детектирование которых происходит по сигнатурам. Поскольку эта функция является «бесплатной», зачастую пользователи считают, что этого достаточно. Такие решения действительно защищают от случайных утечек, т.е. в тех случаях, когда исходящий текст не изменяется отправителем с целью обойти фильтр, но против злонамеренных пользователей они бессильны.

Маски

Расширением функционала поиска сигнатур «стоп-слов» является поиск их масок. Он представляет собой поиск такого содержания, которое невозможно точно указать в базе «стоп-слов», но можно указать его элемент или структуру. К такой информации следует отнести любые коды, характеризующие персону или предприятие: ИНН, номера счетов, документов и т.д. Искать их с помощью сигнатур невозможно.

Неразумно задавать номер конкретной банковской карты в качестве объекта поиска, а хочется находить любой номер кредитной карты, как бы он не был написан - с пробелами или слитно. Это не просто желание, а требование стандарта PCI DSS : незашифрованные номера пластиковых карт запрещено посылать по электронной почте, т.е. обязанностью пользователя является находить такие номера в электронной почте и сбрасывать запрещенные сообщения.

Вот, например, маска, задающая такое стоп-слово, как название конфиденциального или секретного приказа, номер которого начинается с нуля. Маска учитывает не только произвольный номер, но и любой регистр и даже подмену русских букв латинскими. Маска записана в стандартной нотации «REGEXP», хотя у различных DLP-систем могут быть собственные, более гибкие нотации. Еще хуже дело обстоит с номерами телефонов. Эта информация отнесена к персональным данным, а писать ее можно десятком способов - с использованием различных сочетаний пробелов, разных типов скобок, плюса и минуса и т.д. Здесь, пожалуй, единственной маской не обойтись. Например, в антиспамовых системах, где приходится решать сходную задачу, для детектирования телефонного номера используют несколько десятков масок одновременно.

Множество различных кодов, вписанных в деятельность компаний и ее сотрудников, охраняются многими законами и представляют собой коммерческую тайну, банковскую тайну, персональные данные и другую защищаемую законом информацию, поэтому проблема детектирования их в трафике является обязательным условием любого решения.

Хеш-функции

Различного типа хеш-функции образцов конфиденциальных документов одно время считались новым словом на рынке защиты от утечек, хотя сама технология существует с 1970-х годов. На Западе этот метод иногда называется «digital fingerprints», т.е. «цифровые отпечатки пальцев», или «шиндлы» на научном сленге.

Суть всех методов одна и та же, хотя конкретные алгоритмы у каждого производителя могут существенно отличаться. Некоторые алгоритмы даже патентуются, что подтверждает уникальность реализации. Общий сценарий действия такой: набирается база образцов конфиденциальных документов. С каждого из них снимается «отпечаток», т.е. из документа извлекается значимое содержимое, которое приводится к некоторому нормальному, например (но не обязательно) текстовому виду, затем снимаются хеши всего содержимого и его частей, например абзацев, предложений, пятерок слов и т.д., детализация зависит от конкретной реализации. Эти отпечатки хранятся в специальной базе данных.

Перехваченный документ точно так же очищается от служебной информации и приводится к нормальному виду, затем с него по тому же алгоритму снимаются отпечатки-шиндлы. Полученные отпечатки ищутся в базе данных отпечатков конфиденциальных документов, и если находятся - документ считается конфиденциальным. Поскольку этот метод применяется для нахождения прямых цитат из документа-образца, технология иногда называется «антиплагиатной».

Большинство преимуществ такого метода являются одновременно его недостатками. Прежде всего, это требование использования образцов документов. С одной стороны, пользователю не надо беспокоиться о стоп-словах, значимых терминах и другой информации, совершенно неспецифической для офицеров безопасности деятельности. С другой стороны, «нет образца - нет защиты», что порождает те же самые проблемы с новыми и входящими документами, что и при обращении к технологиям, базирующимся на метках. Очень важным плюсом такой технологии является ее нацеленность на работу с произвольными последовательностями символов. Из этого следует, в первую очередь, независимость от языка текста - хоть иероглифы, хоть пушту. Далее, одно из главных следствий этого свойства - возможность снятия отпечатков с нетекстовой информации - баз данных, чертежей, медиафайлов. Именно эти технологии применяют голливудские студии и мировые студии звукозаписи для защиты медиаконтента в своих цифровых хранилищах.

К сожалению, низкоуровневые хеш-функции неустойчивы к примитивному кодированию, рассматривавшемуся в примере с сигнатурами. Они легко справляются с изменением порядка слов, перестановкой абзацев и другими ухищрениями «плагиаторов», но, например, изменение букв по всему документу разрушает хеш-образец и такой документ становится невидимым для перехватчика.

Использование только этого метода осложняет работу с формами. Так, пустая форма заявления на кредит является свободно распространяемым документом, а заполненная - конфиденциальным, поскольку содержит персональные данные. Если просто снять отпечаток с пустой формы, то перехваченный заполненный документ будет содержать всю информацию из пустой формы, т.е. отпечатки будут во многом совпадать. Таким образом, система либо пропустит конфиденциальную информацию, либо воспрепятствует свободному распространению пустых форм.

Несмотря на упомянутые недостатки, этот метод имеет широкое распространение, особенно в таком бизнесе, который не может себе позволить квалифицированных сотрудников, а действует по принципу «сложи всю конфиденциальную информацию в эту папку и спи спокойно». В этом смысле требование конкретных документов для их защиты чем-то похоже на решения, базирующиеся на метках, только хранящихся отдельно от образцов и сохраняющихся при изменении формата файла, копировании части файла и т.д. Однако крупный бизнес, имеющий в обороте сотни тысяч документов, зачастую просто не в состоянии предоставить образцы конфиденциальных документов, т.к. бизнес-процессы компании этого не требуют. Единственное, что есть (или, честнее, должно быть) на каждом предприятии, - «Перечень информации, составляющей коммерческую тайну». Сделать из нее образцы - нетривиальная задача.

Простота добавления образцов к базе контролируемого контента зачастую играет с пользователями злую шутку. Это ведет к постепенному увеличению базы отпечатков, существенно влияющему на производительность системы: чем больше образцов, тем больше сравнений каждого перехваченного сообщения. Поскольку каждый отпечаток занимает от 5 до 20% оригинала, база отпечатков постепенно разрастается. Пользователи отмечают резкое падение производительности, когда база начинает превышать объем оперативной памяти фильтрующего сервера. Обычно проблема решается регулярным аудитом образцов документов и удалением устаревших или дублирующихся образцов, т.е. экономя на внедрении, пользователи теряют на эксплуатации.

Лингвистические методы

Самым распространенным на сегодняшний день методом анализа является лингвистический анализ текста. Он настолько популярен, что зачастую именно он в просторечье именуется «контентной фильтрацией», т.е. несет на себе характеристику всего класса методов анализа содержимого. С точки зрения классификации и хеш-анализ, и анализ сигнатур, и анализ масок являются «контентной фильтрацией», т.е. фильтрацией трафика на основе анализа содержимого.

Как понятно из названия, метод работает только с текстами. Вы не защитите с его помощью базу данных, состоящую только из чисел и дат, тем более - чертежи, рисунки и коллекцию любимых песен. Зато с текстами этот метод творит чудеса.

Лингвистика как наука состоит из многих дисциплин - от морфологии до семантики. Поэтому лингвистические методы анализа тоже различаются между собой. Есть методы, использующие лишь стоп-слова, только вводящиеся на уровне корней, а сама система уже составляет полный словарь; есть базирующиеся на расставлении весов встречающихся в тексте терминов. Есть в лингвистических методах и свои отпечатки, базирующиеся на статистике; например, берется документ, считаются пятьдесят самых употребляемых слов, затем выбирается по 10 самых употребляемых из них в каждом абзаце. Такой «словарь» представляет собой практически уникальную характеристику текста и позволяет находить в «клонах» значащие цитаты.

Анализ всех тонкостей лингвистического анализа не входит в рамки этой статьи, поэтому сосредоточимся на достоинствах и недостатках.

Достоинством метода является полная нечувствительность к количеству документов, т.е. редкая для корпоративной информационной безопасности масштабируемость. База контентной фильтрации (набор ключевых словарных классов и правил) не меняется в размере от появления новых документов или процессов в компании.

Кроме того, пользователи отмечают в этом методе сходство со «стоп-словами» в той части, что если документ задержан, то сразу видно, из-за чего это произошло. Если система, базирующаяся на отпечатках, сообщает, что какой-то документ похож на другой, то офицеру безопасности придется самому сравнивать два документа, а при лингвистическом анализе он получит уже размеченный контент. Лингвистические системы наряду с сигнатурной фильтрацией так распространены, поскольку позволяют начать работать без изменений в компании сразу после инсталляции. Нет нужды возиться с расстановкой меток и снятием отпечатков, инвентаризировать документы и делать другую неспецифическую для офицера безопасности работу.

Недостатки столь же очевидны, и первый - зависимость от языка. В каждой стране, язык которой поддерживается производителем, это не является недостатком, однако с точки зрения глобальных компаний, имеющих кроме единого языка корпоративного общения (например, английского), еще множество документов на локальных языках в каждой стране, это явный недостаток.

Еще один недостаток - высокий процент ошибок второго рода, для снижения которого требуется квалификация в области лингвистики (для тонкой настройки базы фильтрации). Стандартные отраслевые базы обычно дают точность фильтрации 80-85%. Это означает, что каждое пятое-шестое письмо перехвачено ошибочно. Настройка базы до приемлемых 95-97% точности срабатывания связана обычно с вмешательством специально обученного лингвиста. И хотя для обучения корректировке базы фильтрации достаточно иметь два дня свободного времени и владеть языком на уровне выпускника средней школы, эту работу, кроме офицера безопасности, делать некому, а он обычно считает такую работу непрофильной. Привлекать же человека со стороны всегда рискованно - ведь работать ему придется с конфиденциальной информацией. Выходом из этой ситуации обычно является покупка дополнительного модуля - самообучающегося «автолингвиста», которому «скармливаются» ложные срабатывания, и он автоматически адаптирует стандартную отраслевую базу.

Лингвистические методы выбирают тогда, когда хотят минимизировать вмешательство в бизнес, когда служба защиты информации не имеет административного ресурса изменить существующие процессы создания и хранения документов. Они работают всегда и везде, хотя и с упомянутыми недостатками.

Трудности внедрения

Помимо очевидных трудностей внедрению DLP препятствует и сложность выбора подходящего решения, поскольку различные поставщики систем DLP исповедуют собственные подходы к организации защиты. У одних запатентованы алгоритмы анализа контента по ключевым словам, а кто-то предлагает метод цифровых отпечатков. Как в этих условиях выбрать оптимальный продукт? Что эффективнее? Ответить на эти вопросы очень сложно, так как внедрений систем DLP на сегодня крайне мало, а реальных практик их использования (на которые можно было бы полагаться) еще меньше. Но те проекты, которые все же были реализованы, показали, что более половины объема работ и бюджета в них составляет консалтинг, и это обычно вызывает большой скепсис у руководства. Кроме того, как правило, под требования DLP приходится перестраивать существующие бизнес-процессы предприятия, а на это компании идут с трудом.

Насколько внедрение DLP помогает соответствовать действующим требованиям регуляторов? На Западе внедрение DLP-систем мотивируют законы, стандарты, отраслевые требования и другие нормативные акты. По мнению экспертов, имеющиеся за рубежом четкие требования законодательства, методические указания по обеспечению требований являются реальным двигателем рынка DLP, так как внедрение специальных решений исключает претензии со стороны регуляторов. У нас в этой сфере положение совсем иное, и внедрение DLP-систем не помогает соответствовать законодательству.

Неким стимулом для внедрения и использования DLP в корпоративной среде может стать необходимость защищать коммерческие секреты компаний и выполнить требования федерального закона «О коммерческой тайне».

Почти на каждом предприятии приняты такие документы, как «Положение о коммерческой тайне» и «Перечень сведений, составляющих коммерческую тайну», и их требования следует выполнять. Существует мнение, что закон «О коммерческой тайне» (98-ФЗ) не работает, тем не менее руководители компаний хорошо осознают, что им важно и нужно защищать свои коммерческие секреты. Причем это осознание гораздо выше понимания важности закона «О персональных данных» (152-ФЗ), и любому руководителю намного проще объяснить необходимость внедрить конфиденциальный документооборот, чем рассказывать про защиту персональных данных.

Что мешает использовать DLP в процессах автоматизации защиты коммерческой тайны? По гражданскому кодексу РФ, для введения режима защиты коммерческой тайны необходимо лишь, чтобы информация обладала некой ценностью и была включена в соответствующий перечень. В этом случае обладатель такой информации по закону обязан принять меры к охране конфиденциальных сведений.

Вместе с тем очевидно, что и DLP не сможет решить всех вопросов. В частности, прикрыть доступ к конфиденциальной информации третьим лицам. Но для этого существуют другие технологии. Многие современные DLP-решения умеют с ними интегрироваться. Тогда при выстраивании этой технологической цепочки может получиться работающая система защиты коммерческой тайны. Такая система будет более понятной для бизнеса, и именно бизнес сможет выступить заказчиком системы защиты от утечек.

Россия и Запад

По мнению аналитиков, В России иное отношение к безопасности и иной уровень зрелости компаний, поставляющих решения DLP. Рынок России ориентируется на специалистов по безопасности и узкоспециализированные проблемы. Люди, занимающиеся предотвращением утечки данных, не всегда понимают, какие данные имеют ценность. В России «милитаристский» подход к организации систем безопасности: прочный периметр с межсетевыми экранами и все усилия прилагаются к тому, чтобы не допустить проникновения внутрь.

Но если сотрудник компании имеет доступ к количеству информации, которое не требуется для выполнения его обязанностей? С другой стороны, если посмотреть, какой подход формировался на Западе в последние 10-15 лет, то можно сказать, что больше внимания уделяется ценности информации. Ресурсы направляются туда, где находится ценная информация, а не на всю информацию подряд. Пожалуй, это самая большая культурологическая разница между Западом и Россией. Однако, говорят аналитики, ситуация меняется. Информация начинает восприниматься как деловой актив, а на эволюцию потребуется какое-то время.

Не существует всеобъемлющего решения

Стопроцентной защиты от утечек еще не разработал ни один производитель. Проблемы с использованием DLP-продуктов некоторые эксперты формулируют примерно так: эффективное использование опыта борьбы с утечками, применяемого в DLP-системах, требует понимания, что значительная работа по обеспечению защиты от утечек должна быть проведена на стороне заказчика, поскольку никто лучше него не знает собственных информационных потоков.

Другие считают, что защититься от утечек нельзя: предотвратить утечку информации невозможно. Поскольку информация имеет для кого-нибудь ценность, она будет получена раньше или позже. Программные средства могут сделать получение этой информации более дорогостоящим и требующим больших временных затрат процессом. Это может значительно снизить выгоду обладания информацией, ее актуальность. Значит, эффективность работы DLP-систем стоит контролировать.

Предлагаем ряд маркеров, которые помогут выжать максимум из любой системы DLP.

DLP -системы: что это такое

Напомним, что DLP-системы (Data Loss/Leak Prevention) позволяют контролировать все каналы сетевой коммуникации компании (почта, интернет, системы мгновенных сообщений, флешки, принтеры и т д.). Защита от утечки информации достигается за счет того, что на все компьютеры сотрудников ставятся агенты, которые собирают информацию и передают ее на сервер. Порой информация собирается через шлюз, с использованием SPAN-технологий. Информация анализируется, после чего системой или офицером безопасности принимаются решения по инциденту.

Итак, в вашей компании прошло внедрение DLP-системы. Какие шаги необходимо предпринять, чтобы система заработала эффективно?

1. Корректно настроить правила безопасности

Представим, что в системе, обслуживающей 100 компьютеров, создано правило «Фиксировать все переписки со словом «договор"». Такое правило спровоцирует огромное число инцидентов, в котором может затеряться настоящая утечка.

Кроме того, не каждая компания может позволить себе содержать целый штат сотрудников, отслеживающих инциденты.

Повысить коэффициент полезности правил поможет инструментарий по созданию эффективных правил и отслеживанию результатов их работы. В каждой DLP-системе есть функционал, который позволяет это сделать.

В целом методология предполагает анализ накопленной базы инцидентов и создание различных комбинаций правил, которые в идеале приводят к появлению 5-6 действительно неотложных инцидентов в день.

2. Актуализировать правила безопасности с определенной периодичностью

Резкое снижение или увеличение числа инцидентов — показатель того, что требуется корректировка правил. Причины могут быть в том, что правило потеряло актуальность (пользователи перестали обращаться к определенным файлам) либо сотрудники усвоили правило и больше не совершают действий, запрещенных системой (DLP — обучающая система). Однако практика показывает, что если одно правило усвоено, то в соседнем месте потенциальные риски утечки возросли.

Также следует обращать внимание на сезонность в работе предприятия. В течение года ключевые параметры, связанные со спецификой работы компании, могут меняться. Например, для оптового поставщика малой техники весной будут актуальны велосипеды, а осенью — снегокаты.

3. Продумать алгоритм реагирования на инциденты

Есть несколько подходов к реагированию на инциденты. При тестировании и обкатке DLP-систем чаще всего людей не оповещают об изменениях. За участниками инцидентов лишь наблюдают. При накоплении критической массы с ними общается представитель отдела безопасности или отдела кадров. В дальнейшем часто работу с пользователями отдают на откуп представителям отдела безопасности. Возникают мини-конфликты, в коллективе накапливается негатив. Он может выплеснуться в намеренном вредительстве сотрудников по отношению к компании. Важно соблюдать баланс между требованием дисциплины и поддержанием здоровой атмосферы в коллективе.

4. Проверить работу режима блокировки

Существует два режима реагирования на инцидент в системе — фиксация и блокировка. Если каждый факт пересылки письма или прикрепления вложенного файла на флэшку блокируется, это создает проблемы для пользователя. Часто сотрудники атакуют системного администратора просьбами разблокировать часть функций, руководство также может быть недовольно такими настройками. В итоге система DLP и компания получают негатив, система дискредитируется и демаскируется.

5. Проверить, введен ли режим коммерческой тайны

Дает возможность сделать определенную информацию конфиденциальной, а также обязует любое лицо, знающее об этом, нести полную юридическую ответственность за ее разглашение. В случае серьезной утечки информации при действующем на предприятии режиме коммерческой тайны с нарушителя можно взыскать сумму фактического и морального ущерба через суд в соответствии с 98-ФЗ «О коммерческой тайне».

Надеемся, что данные советы помогут снизить число непреднамеренных утечек в компаниях, ведь именно с ними призваны успешно бороться системы DLP. Однако не стоит забывать о комплексной системе информационной безопасности и о том, что намеренные утечки информации требуют отдельного пристального внимания. Существуют современные решения, которые позволяют дополнить функционал систем DLP и значительно снизить риск намеренных утечек. Например, один из разработчиков предлагает интересную технологию — при подозрительно частом обращении к конфиденциальным файлам автоматически включается веб-камера и начинает вести запись. Именно эта система позволила зафиксировать, как незадачливый похититель активно делал снимки экрана с помощью мобильной фотокамеры.

Олег Нечеухин , эксперт по защите информационных систем, «Контур.Безопасность»

Стремительное развитие информационных технологий способствует глобальной информатизации современных компаний и предприятий. С каждым днем объемы информации, передаваемые через корпоративные сети больших корпораций и маленьких компаний, стремительно растут. Несомненно, что с ростом информационных потоков растут и угрозы, которые могут привести к потере важной информации, ее искажению или краже. Оказывается, потерять информацию гораздо проще, нежели какую-либо материальную вещь. Для этого не обязательно, чтобы кто-то совершал специальные действия для овладения данными – порой бывает достаточно неаккуратного поведения при работе с информационными системами или неопытности пользователей.

Возникает естественный вопрос, как же защитить себя, чтобы исключить факторы потери и утечки важной для себя информации. Оказывается, решить эту задачу вполне реально и сделать это можно на высоком профессиональном уровне. Для этой цели используются специальные DLP системы.

Определение DLP систем

DLP – это система предотвращения утечек данных в информационной среде. Она представляет собой специальный инструмент, с помощью которого системные администраторы корпоративных сетей могут отслеживать и блокировать попытки несанкционированной передачи информации. Кроме того, что такая система может предотвращать факты незаконного завладения информацией, она также позволяет отслеживать действия всех пользователей сети, которые связаны с использованием социальных сетей, общением в чатах, пересылкой e-mail сообщений и пр. Основная цель, на которую нацелены системы предотвращения утечек конфиденциальной информации DLP, является поддержка и выполнение всех требований политики конфиденциальности и безопасности информации, которые существуют в той или иной организации, компании, предприятии.

Область применения

Практическое применение DLP систем является наиболее актуальным для тех организаций, где утечка конфиденциальных данных может повлечь за собой огромные финансовые потери, существенный удар по репутации, а также потерю клиентской базы и личной информации. Наличие таких систем обязательно для тех компаний и организаций, которые устанавливают высокие требования к «информационной гигиене» своих сотрудников.

Лучшим инструментом для защиты таких данных, как номера банковских карт клиентов, их банковские счета, сведения об условиях тендеров, заказы на выполнения работ и услуг станут DLP системы – экономическая эффективность такого решение безопасности вполне очевидна.

Виды DLP-систем

Средства, применяемые для предотвращения утечек информации, можно разделить на несколько ключевых категорий:

стандартные инструменты безопасности;
интеллектуальные меры защиты данных;
шифрование данных и контроль доступа;
специализированные DLP системы безопасности.

К стандартному набору безопасности, который должен использоваться каждой компанией, относятся антивирусные программы, встроенные межсетевые экраны, системы выявления несанкционированных вторжений.

Интеллектуальные средства защиты информации предусматривают использование специальных сервисов и современных алгоритмов, которые позволят вычислить неправомерный доступ к данным, некорректное использование электронной переписки и пр. Кроме этого, такие современные инструменты безопасности позволяют анализировать запросы к информационной системе, поступающие извне от различных программ и сервисов, которые могут играть роль своего рода шпионов. Интеллектуальные средства защиты позволяют осуществлять более глубокую и детальную проверку информационной системы на предмет возможной утечки информации различными способами.

Шифрование важной информации и использование ограничения доступа к определенным данным – это еще один эффективный шаг к тому, чтобы минимизировать вероятность потери конфиденциальной информации.

Специализированная система предотвращения утечек информации DLP представляет собой сложный многофункциональный инструмент, который способен выявить и предупредить факты несанкционированного копирования и передачи важной информации за пределы корпоративной среды. Эти решения позволят выявить факты доступа к информации без наличия на это разрешения или с использованием полномочий тех лиц, которые такое разрешение имеют.

Специализированные системы используют для своей работы такие инструменты, как:

механизмы определения точного соответствия данных;
различные статистические методы анализа;
использование методик кодовых фраз и слов;
структурированная дактилоскопия и пр.;

Сравнение этих систем по функциональности

Рассмотрим сравнение DLP систем Network DLP и Endpoint DLP.

Network DLP – это специальное решение на аппаратном или программном уровне, которое применяется в тех точках сетевой структуры, которые расположены вблизи «периметра информационной среды». С помощью этого набора инструментов происходит тщательный анализ конфиденциальной информации, которую стараются отправить за пределы корпоративной информационной среды с нарушением установленных правил информационной безопасности.

Endpoint DLP представляют собой специальные системы, которые применяются на рабочей станции конечного пользователя, а также на серверных системах небольших организаций. Конечная информационная точка для этих систем может применяться для контроля как с внутренней, так и внешней стороны «периметра информационной среды». Система позволяет анализировать информационный трафик, посредством которого происходит обмен данными как между отдельными пользователями, так и группами пользователей. Защита DLP систем такого типа ориентирована на комплексную проверку процесса обмена данными, включая электронные сообщения, общение в социальных сетях и прочую информационную активность.

Нужно ли внедрять эти системы на предприятия?

Внедрение DLP систем является обязательным для всех компаний, которые дорожат своей информацией и стараются сделать все возможное, чтобы предотвратить случаи ее утечки и потери. Наличие таких инновационных инструментов безопасности позволит компаниям исключить распространение важных данных за пределы корпоративной информационной среды по всем доступным каналам обмена данными. Установив у себя DLP-систему, компания получит возможность контролировать:

отправку сообщений с использованием корпоративной Web-почты;
использование FTP-соединений;
локальные соединения с использованием таких технологий беспроводной связи, как WiFi, Bluetooth, GPRS;
обмен мгновенными сообщениями при помощи таких клиентов, как MSN, ICQ, AOL и пр.;
применение внешних накопителей – USB, SSD, CD/DVD и пр..
документацию, которая отправляется на печать с применением корпоративных устройств печати.

В отличие от стандартных решений безопасности, компания, у которой установлена DLP система Securetower или ей подобная, сможет:

контролировать все виды каналов обмена важной информацией;
выявлять передачу конфиденциальной информации в независимости от того, каким способом и в каком формате она передается за пределы корпоративной сети;
блокировать утечку информации в любой момент времени;
автоматизировать процесс обработки данных в соответствии принятой на предприятии политикой безопасности.

Использование DLP-систем будет гарантировать предприятиям эффективное развитие и сохранение своих производственных секретов от конкурентов и недоброжелателей.

Как происходит внедрение?

Чтобы установить у себя на предприятии в 2017 году DLP систему следует пройти несколько этапов, после реализации которых предприятие получит эффективную защиту своей информационной среды от внешних и внутренних угроз.

На первом этапе внедрения осуществляется обследование информационной среды предприятия, что включает в себя следующие действия:

изучение организационно-распорядительной документации, которая регламентирует информационную политику на предприятии;
изучение информационных ресурсов, которые используются предприятием и его сотрудниками;
согласование перечня информации, которая может относиться к категории данных с ограниченным доступом;
обследование существующих способов и каналов передачи и приема данных.

По итогам обследования составляется техническое задание, которое будет описывать те политики безопасности, которые нужно будет реализовать, используя DLP-систему.

На следующем этапе следует регламентировать юридическую сторону использования DLP-систем на предприятии. Важно исключить все тонкие моменты, чтобы потом не было судебных исков со стороны сотрудников в плане того, что компания за ними следит.

Уладив все юридические формальности, можно приступать к выбору продукта информационной безопасности – это может быть, например, DLP система Infowatch или любая иная с подобного рода функциональными возможностями.

После выбора подходящей системы можно приступать к ее установке и настройке для продуктивной работы. Настраивать систему следует таким образом, чтобы обеспечить выполнение всех задач безопасности, обусловленных в техническом задании.

Заключение

Внедрение DLP-систем достаточно сложное и кропотливое занятие, которое требует достаточно много времени и ресурсов. Но не стоит останавливаться на полпути – важно пройти все этапы в полной мере и получить высокоэффективную и многофункциональную систему защиты своей конфиденциальной информации. Ведь потеря данных может обернуться огромным ущербом для предприятия или компании как в финансовом плане, так и в плане ее имиджа и репутации в потребительской среде.

D LP-систему используют, когда необходимо обеспечить защиту конфиденциальных данных от внутренних угроз. И если специалисты по информационной безопасности в достаточной мере освоили и применяют инструменты защиты от внешних нарушителей, то с внутренними дело обстоит не так гладко.

Использование в структуре информационной безопасности DLP-системы предполагает, что ИБ-специалист понимает:

как сотрудники компании могут организовать утечку конфиденциальных данных;
какую информацию следует защищать от угрозы нарушения конфиденциальности.

Всесторонние знания помогут специалисту лучше понять принципы работы технологии DLP и настроить защиту от утечек корректным образом.

DLP-система должна уметь отличать конфиденциальную информацию от неконфиденциальной. Если анализировать все данные внутри информационной системы организации, возникает проблема избыточной нагрузки на IT-ресурсы и персонал. DLP работает в основном «в связке» с ответственным специалистом, который не только «учит» систему корректно работать, вносит новые и удаляет неактуальные правила, но и проводит мониторинг текущих, заблокированных или подозрительных событий в информационной системе.

Для настройки «СёрчИнформ КИБ» используются - правила реагирования на ИБ-ицинденты. В системе есть 250 предустановленных политик, которые можно корректировать с учетом задач компании.

Функциональность DLP-системы строится вокруг «ядра» - программного алгоритма, который отвечает за обнаружение и категоризацию информации, нуждающейся в защите от утечек. В ядре большинства DLP-решений заложены две технологии: лингвистического анализа и технология, основанная на статистических методах. Также в ядре могут использоваться менее распространенные техники, например, применение меток или формальные методы анализа.

Разработчики систем противодействия утечкам дополняют уникальный программный алгоритм системными агентами, механизмами управления инцидентами, парсерами, анализаторами протоколов, перехватчиками и другими инструментами.

Ранние DLP-системы базировались на одном методе в ядре: либо лингвистическом, либо статистическом анализе. На практике недостатки двух технологий компенсировались сильными сторонами друг друга, и эволюция DLP привела к созданию систем, универсальных в плане «ядра».

Лингвистический метод анализа работает напрямую с содержанием файла и документа. Это позволяет игнорировать такие параметры, как имя файла, наличие либо отсутствие в документе грифа, кто и когда создал документа. Технология лингвистической аналитики включает:

морфологический анализ - поиск по всем возможным словоформам информации, которую необходимо защитить от утечки;
семантический анализ - поиск вхождений важной (ключевой) информации в содержимом файла, влияние вхождений на качественные характеристики файла, оценка контекста использования.

Лингвистический анализ показывает высокое качество работы с большим объемом информации. Для объемного текста DLP-система с алгоритмом лингвистического анализа более точно выберет корректный класс, отнесет к нужной категории и запустит настроенное правило. Для документов небольшого объема лучше использовать методику стоп-слов, которая эффективно зарекомендовала себя в борьбе со спамом.

Обучаемость в системах с лингвистическим алгоритмом анализа реализована на высоком уровне. У ранних DLP-комплексов были сложности с заданием категорий и другими этапами «обучения», однако в современных системах заложены отлаженные алгоритмы самообучения: выявления признаков категорий, возможности самостоятельно формировать и изменять правила реагирования. Для настройки в информационных системах подобных программных комплексов защиты данных уже не требуется привлекать лингвистов.

К недостаткам лингвистического анализа причисляют привязку к конкретному языку, когда нельзя использовать DLP-систему с «английским» ядром для анализа русскоязычных потоков информации и наоборот. Другой недостаток связан со сложностью четкой категоризации с использованием вероятностного подхода, что удерживает точность срабатывания в пределах 95%, тогда как для компании критичной может оказаться утечка любого объема конфиденциальной информации.

Статистические методы анализа , напротив, демонстрируют точность, близкую к 100-процентной. Недостаток статистического ядра связан с алгоритмом самого анализа.

На первом этапе документ (текст) делится на фрагменты приемлемой величины (не посимвольно, но достаточно, чтобы обеспечить точность срабатывания). С фрагментов снимается хеш (в DLP-системах встречается как термин Digital Fingerprint - «цифровой отпечаток»). Затем хеш сравнивается с хешем эталонного фрагмента, взятого из документа. При совпадении система помечает документ как конфиденциальный и действует в соответствии с политиками безопасности.

Недостаток статистического метода в том, что алгоритм не способен самостоятельно обучаться, формировать категории и типизировать. Как следствие - зависимость от компетенций специалиста и вероятность задания хеша такого размера, при котором анализ будет давать избыточное количество ложных срабатываний. Устранить недостаток несложно, если придерживаться рекомендаций разработчика по настройке системы.

С формированием хешей связан и другой недостаток. В развитых IT-системах, которые генерируют большие объемы данных, база отпечатков может достигать такого размера, что проверка трафика на совпадения с эталоном серьезно замедлит работу всей информационной системы.

Преимущество решений заключается в том, что результативность статистического анализа не зависит от языка и наличия в документе нетекстовой информации. Хеш одинаково хорошо снимается и с английской фразы, и с изображения, и с видеофрагмента.

Лингвистические и статистические методы не подходят для обнаружения данных определенного формата для любого документа, например, номера счетов или паспорта. Для выявления в массиве информации подобных типовых структур в ядро DLP-системы внедряют технологии анализа формальных структур.

В качественном DLP-решении используются все средства анализа, которые работают последовательно, дополняя друг друга.

Определить, какие технологии присутствуют в ядре, можно .

Не меньшее значение, чем функциональность ядра, имеют уровни контроля, на которых работает DLP-система. Их два:

Разработчики современных DLP-продуктов отказались от обособленной реализации защиты уровней, поскольку от утечки нужно защищать и конечные устройства, и сеть.

Сетевой уровень контроля при этом должен обеспечивать максимально возможный охват сетевых протоколов и сервисов. Речь идет не только о «традиционных» каналах ( , FTP, ), но и о более новых системах сетевого обмена (Instant Messengers, ). К сожалению, на сетевом уровне невозможно контролировать шифрованный трафик, но данная проблема в DLP-системах решена на уровне хоста.

Контроль на хостовом уровне позволяет решать больше задач по мониторингу и анализу. Фактически ИБ-служба получает инструмент полного контроля за действиями пользователя на рабочей станции. DLP с хостовой архитектурой позволяет отслеживать, что , какие документы , что набирается на клавиатуре, записывать аудиоматериалы, делать . На уровне конечной рабочей станции перехватывается шифрованный трафик (), а для проверки открыты данные, которые обрабатываются в текущий момент и которые длительное время хранятся на ПК пользователя.

Помимо решения обычных задач, DLP-системы с контролем на хостовом уровне обеспечивают дополнительные меры по обеспечению информационной безопасности: контроль установки и изменения ПО, блокировка портов ввода-вывода и т.п.

Минусы хостовой реализации в том, что системы с обширным набором функций сложнее администрировать, они более требовательны к ресурсам самой рабочей станции. Управляющий сервер регулярно обращается к модулю-«агенту» на конечном устройстве, чтобы проверить доступность и актуальность настроек. Кроме того, часть ресурсов пользовательской рабочей станции будет неизбежно «съедаться» модулем DLP. Поэтому еще на этапе подбора решения для предотвращения утечки важно обратить внимание на аппаратные требования.

Принцип разделения технологий в DLP-системах остался в прошлом. Современные программные решения для предотвращения утечек задействуют методы, которые компенсируют недостатки друг друга. Благодаря комплексному подходу конфиденциальные данные внутри периметра информационной безопасности становится более устойчивыми к угрозам.

С егодня рынок DLP-систем является одним из самых быстрорастущих среди всех средств обеспечения информационной безопасности. Впрочем, отечественная ИБ-сфера пока не совсем успевает за мировыми тенденциями, в связи с чем у рынка DLP-систем в нашей стране есть свои особенности.

Что такое DLP и как они работают?

Прежде чем говорить о рынке DLP-систем, необходимо определиться с тем, что, собственно говоря, подразумевается, когда речь идёт о подобных решениях. Под DLP-системами принято понимать программные продукты, защищающие организации от утечек конфиденциальной информации. Сама аббревиатура DLP расшифровывается как Data Leak Prevention, то есть, предотвращение утечек данных.

Подобного рода системы создают защищенный цифровой «периметр» вокруг организации, анализируя всю исходящую, а в ряде случаев и входящую информацию. Контролируемой информацией должен быть не только интернет-трафик, но и ряд других информационных потоков: документы, которые выносятся за пределы защищаемого контура безопасности на внешних носителях, распечатываемые на принтере, отправляемые на мобильные носители через Bluetooth и т.д.

Поскольку DLP-система должна препятствовать утечкам конфиденциальной информации, то она в обязательном порядке имеет встроенные механизмы определения степени конфиденциальности документа, обнаруженного в перехваченном трафике. Как правило, наиболее распространены два способа: путём анализа специальных маркеров документа и путём анализа содержимого документа. В настоящее время более распространен второй вариант, поскольку он устойчив перед модификациями, вносимыми в документ перед его отправкой, а также позволяет легко расширять число конфиденциальных документов, с которыми может работать система.

«Побочные» задачи DLP

Помимо своей основной задачи, связанной с предотвращением утечек информации, DLP-системы также хорошо подходят для решения ряда других задач, связанных с контролем действий персонала.

Наиболее часто DLP-системы применяются для решения следующих неосновных для себя задач:

контроль использования рабочего времени и рабочих ресурсов сотрудниками;
мониторинг общения сотрудников с целью выявления «подковерной» борьбы, которая может навредить организации;
контроль правомерности действий сотрудников (предотвращение печати поддельных документов и пр.);
выявление сотрудников, рассылающих резюме, для оперативного поиска специалистов на освободившуюся должность.

За счет того, что многие организации полагают ряд этих задач (особенно контроль использования рабочего времени) более приоритетными, чем защита от утечек информации, возник целый ряд программ, предназначенных именно для этого, однако способных в ряде случаев работать и как средство защиты организации от утечек. От полноценных DLP-систем такие программы отличает отсутствие развитых средств анализа перехваченных данных, который должен производиться специалистом по информационной безопасности вручную, что удобно только для совсем небольших организаций (до десяти контролируемых сотрудников).

Читайте:

Как сделать резервное копирование Samsung Galaxy S5 Что такое EFS Как подключить доверительный платеж на смартс Беспроводное оборудование с поддержкой MIMO режима Вопросы в категории Восстановление симки лайф Как осуществляется синхронизация фейсбук и вконтакте

Читайте:

Новое

Как востановить менструальный цикл после родов: