როდესაც ვსაუბრობთ მონაცემთა დაკარგვის პრევენციაზე, ვგულისხმობთ კონტროლის ერთობლიობას (მონაცემთა დაკარგვის პრევენციის გადაწყვეტილებები, ინსტრუმენტები, პოლიტიკა და პროცესები), რომლებიც აფიქსირებენ და ხელს უშლიან მგრძნობიარე მონაცემების იქ მოხვედრას, სადაც ისინი არ უნდა მოხვდნენ. ეს მოიცავს მონაცემებს:
- შენახულია იქ, სადაც არ უნდა იყოს
- არასწორ პირთან ან სისტემასთან გაიგზავნა
- განზრახ ამოღებული ინსაიდერის ან თავდამსხმელის მიერ
პრაქტიკაში, მონაცემთა დაკარგვის პრევენცია სამ ძირითად შესაძლებლობას მოიცავს:
- მგრძნობიარე მონაცემების მოძიება (აღმოჩენა და კლასიფიკაცია)
- ვაკვირდები, თუ როგორ მოძრაობს და იცვლება ეს მონაცემები (მონიტორინგი და ანალიტიკა)
- სარისკო ქცევის დროულად შეჩერება (პოლიტიკის აღსრულება და დაბლოკვა)
რატომ არის ეს მნიშვნელოვანი? იმიტომ, რომ მონაცემები აღარ არის ჩუმად ერთ მონაცემთა ბაზაში, firewall-ის მიღმა. ის წყაროს კონტროლის ქვეშაა. CI/CD ჟურნალები, SaaS ინსტრუმენტები, ღრუბლოვანი საცავი, ელ. ფოსტა, ჩატები და API დატვირთვები. თუ ვერ გავიგებთ, რა არის მონაცემთა დაკარგვის პრევენცია ამ განაწილებულ რეალობაში, საბოლოოდ ბრმა წერტილებს მივიღებთ.cisსადაც თავდამსხმელები ყველაზე კომფორტულად გრძნობენ თავს.
DLP-ის ძირითადი არომატები #
როგორც კი ორგანიზაციების უმეტესობა მონაცემთა დაკარგვის პრევენციის საკითხს ჩაუღრმავდება, საბოლოოდ ხვდება, რომ ისინი ტექნოლოგიების მთელ ოჯახს განიხილავენ და არა მხოლოდ ერთ ინსტრუმენტს:
- საბოლოო წერტილის DLPაკონტროლებს მომხმარებლების ქმედებებს ლეპტოპებზე, სამუშაო სადგურებსა და სერვერებზე: USB-ზე კოპირება, ბეჭდვა, ეკრანის ანაბეჭდები, ლოკალური ფაილების გადატანა და ა.შ.
- ქსელის DLPამოწმებს ორგანიზაციიდან გამომავალ ტრაფიკს: ელფოსტა, ვებ ატვირთვები, ფაილების გადაცემა, API-ები.
- ღრუბლოვანი DLPფოკუსირებულია SaaS და ღრუბლოვან პლატფორმებზე: ობიექტების შენახვა, თანამშრომლობის ინსტრუმენტები, ღრუბლოვანი მონაცემთა ბაზები და ვებ აპლიკაციები.
მონაცემთა დაკარგვის პრევენციის გაგება ნიშნავს იმის აღიარებას, რომ სამივე ფენის დაფარვა მნიშვნელოვანია. ორგანიზაცია, რომელსაც აქვს ქსელის შესანიშნავი მონიტორინგი, მაგრამ ნულოვანი კონტროლი დეველოპერის ლეპტოპებზე ან არაკონტროლირებად ღრუბლოვან საცავზე, მაინც დაუცველია.
რა არის მონაცემთა დაკარგვის პრევენციის პროგრამული უზრუნველყოფა კონკრეტულად? #
ამ ეტაპზე, უსაფრთხოების მენეჯერები, როგორც წესი, უფრო პრაქტიკულ კითხვას სვამენ: რა არის მონაცემთა დაკარგვის პრევენციის პროგრამული უზრუნველყოფა იმ ფუნქციების თვალსაზრისით, რომელთა შეძენა, განთავსება და ინტეგრირებაც შეგვიძლია?
მარტივად რომ ვთქვათ, რა არის მონაცემთა დაკარგვის პრევენციის პროგრამული უზრუნველყოფა? ეს არის პლატფორმა (ან პლატფორმების ნაკრები), რომელიც:
- სკანირებს კონტენტს მგრძნობიარე ინფორმაციის (პირადი ინფორმაციის, რწმუნებათა სიგელების, საიდუმლოებების, ინტელექტუალური საკუთრების) აღმოსაჩენად.
- იყენებს წესებსა და პოლიტიკას იმის გადასაწყვეტად, თუ რა არის დაშვებული, მონიშნული ან დაბლოკილი
- ინტეგრირდება ელფოსტაში, საბოლოო წერტილებში, ვებ-გადამცემებში, ღრუბლოვან სერვისებსა და დეველოპერის სამუშაო პროცესებში
- უსაფრთხოებისა და შესაბამისობის გუნდებისთვის ქმნის შეტყობინებებს, ინციდენტებსა და ანგარიშებს
თანამედროვე მომწოდებლები ცდილობენ უპასუხონ კითხვას, თუ რა არის მონაცემთა დაკარგვის პრევენციის პროგრამული უზრუნველყოფა უფრო ჭკვიანი ამოცნობის სისტემების დამატებით: მანქანური სწავლება, კონტექსტური ანალიზი და ჩაშენებული პოლიტიკა ისეთი რეგულაციებისთვის, როგორიცაა GDPR, HIPAA ან PCI-DSS. მიზანია თავიდან აიცილეთ გუნდების დახრჩობა ცრუ დადებით შედეგებში ამავდროულად, ნამდვილად სარისკო მოძრაობებს იჭერდა.
მდებარეობა DevSecOps-ის პერსპექტივა, რა არის მონაცემთა დაკარგვის პრევენციის პროგრამული უზრუნველყოფა, რომელიც რეალურად გვეხმარება? ეს არის პროგრამული უზრუნველყოფა, რომელსაც შეუძლია ჩაერთოს CI/CD, გაიგეთ დეველოპერის ინსტრუმენტები და დაინახოთ არა მხოლოდ ოფისის დოკუმენტები, არამედ ჟურნალები, კონფიგურაციის ფაილები, კოდის არტეფაქტები და ღრუბლოვანი სამუშაო დატვირთვები. იმის გაცნობიერებით, რომ რეპუტაციის დაზიანება და შესაბამისობის ზემოქმედება შეიძლება გამოწვეული იყოს „უვნებელი“ კომუნალური პროგრამებით.
რას წარმოადგენს მონაცემთა დაკარგვის პრევენციის გადაწყვეტილებები უფრო ფართო სურათში? #
ახლა კი მოდით, უფრო ფართო უსაფრთხოების პროგრამის ფარგლებში განვიხილოთ მონაცემთა დაკარგვის პრევენციის გადაწყვეტილებები.
მონაცემთა დაკარგვის პრევენციის გადაწყვეტილებების ტიპიური ნაკრები მოიცავს:
- აღმოჩენა და კლასიფიკაცია
- იპოვეთ, სად ინახება მგრძნობიარე მონაცემები (ლოკალურ პლატფორმაზე, ღრუბელში, საბოლოო წერტილებში, საცავებში).
მონიშნეთ ის მგრძნობელობის დონის, რეგულაციის ან ბიზნესზე ზემოქმედების მიხედვით.
- იპოვეთ, სად ინახება მგრძნობიარე მონაცემები (ლოკალურ პლატფორმაზე, ღრუბელში, საბოლოო წერტილებში, საცავებში).
- მონიტორინგი და ანალიტიკა
- დააკვირდით, თუ როგორ ხდება ამ მონაცემების წვდომა, მათი გადატანა ან შეცვლა.
- უჩვეულო ნიმუშების აღმოჩენა: დიდი რაოდენობით ექსპორტი, უცნაური მიმართულებები, უცნაური დრო, საეჭვო მომხმარებლები.
- პოლიტიკის აღსრულება
- სარისკო ქმედებების დაბლოკვა ან კარანტინი.
- ზოგიერთ სამუშაო პროცესში დასაბუთების ან დამტკიცების მოთხოვნა.
- ინტეგრირება IAM-თან, ელფოსტის კარიბჭეებთან და უსაფრთხო ვებ კარიბჭეებთან.
- ანგარიშგება და შესაბამისობა
- აუდიტებისა და მარეგულირებლებისთვის მტკიცებულებების წარდგენა.
- აჩვენეთ, რომ მონაცემთა დაკარგვის პრევენციის გადაწყვეტილებები რეალურად აღსრულებულია და არა მხოლოდ დოკუმენტირებული.
- ავტომატიზაცია და ინტეგრაცია
- API-ების გამოვლენა.
- დაუკავშირდით SIEM/SOAR-სა და DevSecOps-ის ინსტრუმენტთა ჯაჭვებს.
- ჩართეთ აღმოჩენები ინციდენტებზე რეაგირებისა და საფრთხეებზე ძიების პროცესებში.
მონაცემთა დაკარგვის პრევენციის ყველაზე ძლიერი გადაწყვეტილებები ნაკლებად ჰგავს ჭანჭიკზე დასამაგრებელ კონტროლს და უფრო მეტად... მცველი რომელიც ჩუმად არის წარმოდგენილი მთელ გარემოში. სწორად შესრულების შემთხვევაში, დეველოპერები და ჩვეულებრივი მომხმარებლები მას ძირითადად მხოლოდ მაშინ ამჩნევენ, როდესაც რაიმე ნამდვილად სარისკო ხდება.
სად გრძნობს DevSecOps ტკივილს (და რატომ არის DLP მნიშვნელოვანი ამ შემთხვევაში) #
თუ DevSecOps-ში ხართ, ალბათ, ამ მომენტებიდან ერთი მაინც გამოგიცდიათ:
- შემთხვევით საიდუმლო commitსაჯარო საცავში გადაცემული
- ცუდად კონტროლირებად ბაკეტში შენახული წარმოების მონაცემთა ბაზის სნეპშოტი
- მგრძნობიარე დატვირთვების მქონე ლოგები გადაიგზავნება სუსტი წვდომის კონტროლის მქონე გარე სისტემაში
მონაცემთა დაკარგვის პრევენციის გადაწყვეტილებები სწორედ ამ ტიპის პრობლემებს აღმოაჩენს და ხელს უწყობს მათ თავიდან აცილებას, თუმცა მხოლოდ იმ შემთხვევაში, თუ ისინი ინტეგრირებულია შემუშავებისა და მიწოდების სამუშაო პროცესებში და არა მხოლოდ ელექტრონულ ფოსტასა და ოფისის ინსტრუმენტებში. DevSecOps გუნდებისთვის, მონაცემთა დაკარგვის პრევენციის პროგრამული უზრუნველყოფის გაგება ტრადიციული IT უსაფრთხოების გუნდისგან განსხვავებული კითხვების დასმას ნიშნავს:
– შეუძლია თუ არა მას სკანირება, არტეფაქტების და სურათების შექმნა?
– ესმის თუ არა ის საწყისი კოდის საცავებს და CI/CD ჟურნალები?
– შესაძლებელია თუ არა მისი ავტომატიზაცია, როგორც ნაწილის pipeline ამოწმებს, არა მხოლოდ საბოლოო მომხმარებლის აქტივობას?
DLP-ის გაძლიერება Software Supply Chain Security #
არსებობს ზღვარი იმისა, თუ რას ხედავენ მონაცემთა დაკარგვის პრევენციის საუკეთესო გადაწყვეტილებებიც კი. ისინი ფოკუსირებულნი არიან მონაცემებზე: შინაარსზე, მოძრაობაზე, კონტექსტზე. მაგრამ რაც შეეხება თავად პროგრამული უზრუნველყოფის მიწოდების ჯაჭვს, კომპონენტებს, pipelineდა ინსტრუმენტები, რომლებიც ამ მონაცემებს ამუშავებენ? სწორედ აქ არის მნიშვნელოვანი დამატებითი პლატფორმები.
ტრადიციული DLP პასუხობს კითხვას, თუ რა არის მონაცემთა დაკარგვის პრევენცია, ფოკუსირებით მონაცემთა ნაკადებზე ელფოსტაში, საბოლოო წერტილებში, ღრუბლოვან საცავებსა და ქსელებში. თუმცა, მას ხშირად უჭირს წყაროს კონტროლისა და მშენებლობის სიღრმისეული ანალიზი. pipelineდა იმ პროგრამული უზრუნველყოფის მთლიანობა, რომელიც ამ მონაცემებს ამუშავებს. ისეთი ინსტრუმენტები, როგორიცაა ქსიგენი გადადგი ნაბიჯი ამ ხარვეზის შესავსებად. კიდევ ერთი DLP პროდუქტის პოზიციონირების ნაცვლად, Xygeni ფოკუსირებულია:
- კოდის საცავებისა და შექმნის სისტემების მონიტორინგი
- კოდსა და კონფიგურაციებში გამოვლენილი საიდუმლოებებისა და სარისკო ნიმუშების აღმოჩენა
- უზრუნველყოფა CI/CD pipelineმანიპულირებისა და მიწოდების ჯაჭვის თავდასხმების წინააღმდეგ
- უსაფრთხოების საერთო მდგომარეობის გაუმჯობესება SDLC
DLP ინსტრუმენტებისა და Xygeni-ს სტილის მიწოდების ჯაჭვის უსაფრთხოების კომბინირებული გამოყენება გაცილებით უკეთეს პასუხს იძლევა იმის შესახებ, თუ რა არის მონაცემთა დაკარგვის პრევენციის პროგრამული უზრუნველყოფა რეალურ DevSecOps გარემოში. ერთი მხარე იცავს მონაცემებს მათი გადაადგილებისას; მეორე კი იცავს იმ მექანიზმს, რომელიც ამუშავებს და ათავსებს ამ მონაცემების დამმუშავებელ პროგრამულ უზრუნველყოფას. ეს კომბინაცია მნიშვნელოვნად ამცირებს როგორც შემთხვევითი გაჟონვის, ასევე თავდამსხმელის მიერ მართული მონაცემების გაჟონვის რისკს.
როგორ ავირჩიოთ და განვათავსოთ DLP ორგანიზაციის პარალიზების გარეშე #
მოდით, ვიყოთ გულახდილები: მონაცემთა დაკარგვის პრევენციის არასწორად განლაგებულმა გადაწყვეტილებებმა შეიძლება ყველა გააღიზიანოს და მაინც ვერ შეძლოს რეალური ინციდენტების შეჩერება. მთავარია, პრაგმატულად დავიწყოთ და პროგრამა დროთა განმავლობაში მომწიფდეს. დაიწყეთ ხილვადობით და არა დაბლოკვით, ჯერ ჩართეთ მონიტორინგი და გაარკვიეთ, სად ინახება სინამდვილეში მგრძნობიარე მონაცემები და როგორ მოძრაობს ისინი სისტემებს შორის. როდესაც ნიმუშები ჩნდება, დახვეწეთ პოლიტიკა რეალურ მტკიცებულებებზე დაყრდნობით, შეცვალეთ წესები, ზღურბლები და კლასიფიკაციები, თეორიაზე დაფუძნებული „ყველაფრის დაბლოკვის“ აზროვნების ნაცვლად. დარწმუნდით, რომ DLP შეუფერხებლად ინტეგრირდება DevSecOps სამუშაო პროცესებში შემოწმებების დამატებით. CI/CD არტეფაქტებში არსებული საიდუმლოებებისა და მგრძნობიარე მონაცემების აღმოსაჩენად და DLP შეტყობინებების იმავე ადგილებში გადამისამართებით, სადაც ინჟინრები უკვე მუშაობენ, როგორიცაა პრობლემების თვალთვალის სისტემები ან ჩატის სისტემები. DLP-ის შერწყმა მიწოდების ჯაჭვის უსაფრთხოებასთანაც: Xygeni-ს მსგავს ინსტრუმენტებს შეუძლიათ კოდის, დამოკიდებულებების დაკვირვება. pipelines, მონაცემთა დაკარგვის პრევენციის სისტემებს მონაცემებზე ფოკუსირების საშუალება ეძლევათ, ხოლო მიწოდების ჯაჭვის უსაფრთხოება მავნე კომპონენტებს, მანიპულირებას ან სახიფათო ცვლილებებს ამუშავებს. და რაც მთავარია, გაიმეორეთ და კომუნიკაცია განახორციელეთ, ნათლად განსაზღვრეთ, თუ რა კონტროლდება და რატომ, და ყოველი ცრუ დადებითი შედეგი სისტემის გაუმჯობესების შანსად აღიქვით მომხმარებლების დადანაშაულების ნაცვლად. როდესაც გუნდები ხედავენ, რომ მონაცემთა დაკარგვის პრევენციის გადაწყვეტილებები მორგებულია, გააზრებულია და რეალურ სამყაროს ქცევაზეა დაფუძნებული, ისინი გაცილებით მეტად არიან მიდრეკილნი, რომ მათ მხარდაჭერას უცხადებენ, ვიდრე მათ გვერდის ავლას შეეცდებიან.
ყველაფრის გაერთიანება: DLP-ის რეალურად ამუშავება DevSecOps-ში #
თუ მარკეტინგს მოვაშორებთ, რა არის მონაცემთა დაკარგვის პრევენცია? ეს არის დისციპლინა, რომელიც უზრუნველყოფს, რომ მგრძნობიარე მონაცემები არ აღმოჩნდეს არასწორ ადგილას, არასწორ დროს, არასწორ ხელში. თუ პოპულარულ სიტყვებს მოვაშორებთ, რა არის მონაცემთა დაკარგვის პრევენციის პროგრამული უზრუნველყოფა? ეს არის ინსტრუმენტების ერთობლიობა, რომელიც დაგეხმარებათ ამ მონაცემების აღმოჩენაში, მონიტორინგსა და კონტროლში ავტომატიზირებული, აუდიტისა და მასშტაბირების გზებით. მონაცემთა დაკარგვის პრევენციის გადაწყვეტილებები, რომლებიც დღეს ნამდვილად მუშაობს, იზოლირებულად არ არსებობენ. ისინი ერთმანეთის გვერდით დგანან. software supply chain security, ინფრასტრუქტურის გამყარება და DevSecOps პრაქტიკა. Xygeni-ს მსგავსი ინსტრუმენტები ავსებს DLP-ს დაცვით. pipelines და კომპონენტები, რომლებიც მანიპულირებენ მონაცემებს, რაც მთელ ეკოსისტემას ბოროტად გამოყენებას ართულებს.
