Data Loss Prevention - Protegiendo la información durante todo su ciclo de vida Sergio Pantoja Hoffart

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1 Data Loss Prevention - Protegiendo la información durante todo su ciclo de vida Sergio Pantoja Hoffart Senior Systems Engineer CISSP, CCNA, CCSK, ISO27001 LA, ITILv3, SCS

2 Agenda 1 Acerca de Data Loss Prevention 2 3 Mercado 2

3 Que es DLP? Data Loss Prevention Prevenir perdida/fuga de datos confidenciales Datos de clientes Datos corporativos Propiedad intelectual El Principal objetivo es la educación de los usuarios Ocurren violaciones de políticas diariamente Muchos usuarios no leen las políticas Usuarios ingenuos almacenan o usan datos de forma insegura Procesos de negocio que exponen datos que requieren revisión Actividades Maliciosas eventualmente tendrán éxito Pero mucha evidencia puede ser generada 3

4 El Problema de la Perdida de Datos Leyes de la Protección de Datos* Ley 1 En la ausencia de educación o experiencia, las personas (empleados, usuarios) naturalmente toman decisiones pobres de seguridad con la información confidencial. Por lo cual, los usuarios necesitan ayuda para hacer lo correcto * Adaptada de las 5 Leyes de Data Security por Herbert H. Thompson

5 El Problema de la Perdida de Datos Leyes de la Protección de Datos* Ley 2 Las brechas mas costosas provienen de fallas o errores simples, no de un hacker o ladrón ingenioso. Por lo que, los empleados se llevan bastante con ellos. * Adaptada de las 5 Leyes de Data Security por Herbert H. Thompson

6 El Problema de la Perdida de Datos Leyes de la Protección de Datos* Ley 3 La mayoría de los intrusos no son malos o locos, sólo quieren algo de valor. Cómo protegerse del mal es difícil, pero la protección de los datos expuestos no lo es. * Adaptada de las 5 Leyes de Data Security por Herbert H. Thompson

7 El Problema de la Perdida de Datos Leyes de la Protección de Datos* Ley 4 La seguridad no es acerca de la seguridad. Se trata de lograr la reducción de riesgos a un cierto costo. Tener la métrica correcta tiene un valor incalculable en la demostración de los progresos contra sus objetivos. * Adaptada de las 5 Leyes de Data Security por Herbert H. Thompson

8 Cases Reales

9 Sabe...? Dónde están sus datos confidenciales? Cómo se estan utilizando? Cuál es la mejor forma de evitar las pérdidas?

10 10 10

11 El nuevo estándar en Detección Describe Described Content Matching Protege datos estructurados y no estructurados Usa palabras clave, patrones, y firmas Fingerprint Learn Exact Data Matching Protege datos estructurados Fingerprints de fuentes de datos Bases de Datos, planillas Vector Machine Learning Indexed Document Matching Protege data no-estructurada Fingerprints de documentos Código Fuente, M&A Protege texto dinámico, no-estructurado Construye un modelo estadístico usando documentos ejemplo 11

12 Contenido, Contexto y Escala Contenido Contexto Escala Estructurado PHI PII Inventario No estructurado Documentos de proyectos Código fuente Archivos de media Resultados financieros Descrito Tarjetas de crédito DNIs Diccionarios Palabras-clave Personas Departamentos Socios Prestadores de servicios Ubicación País + + Departamento Filial Idiomas Latino Americano Asiático Contenedor Tipo de documento Protocolo sde red Cifrado Volumen Billones de registros Millones de documentos Red Latencia <100ms Tasa de transferencia: Gb+ Almacenamiento TB s revisados por día 1000 s de endpoints 12 24

13 Arquitectura de Symantec DLP MTA o Proxy SPAN Port o Tap Desconectado RED CORPORATIVA PROTEGIDA DMZ 13

14 Fases de Reducción del Riesgo 1000 Habilitar Búsquedas Refinar Políticas Incidentes Por Semana Habilitar Patrones de Indexación Identificar Procesos con Problemas Baseline Comunicación con los Empleados / Unidades Corregir Procesos Establecer ScoreCard de Riesgos por Unidades Remediation Refinar Políticas Notificaciones Automáticas Notification Refinar Políticas Prevention Protection 0 Revisión de ScoreCards de Unidades Base Remediación Notificación Reducción de Riesgo En el Tiempo Prevención/ Protección

15 Estrategia de Seguridad en Profundidad Discover & Prevent: DLP Descubrir flujos y accesos de información sensible y prevenir la copia/transmisión no autorizada Protect & Enforce: Encryption Cifrar información sensible en descanso y en movimiento (at rest and in motion) Identify & Authenticate: User Authentication Autenticar usuarios en aplicaciones y almacenes de información sensible

16 16 16

17 Symantec Nombrado como Lider en 2011 por Gartner Magic Quadrant for Content-Aware Data Loss Prevention Source: Gartner, Inc., Magic Quadrant for Content- Aware Data Loss Prevention,, Eric Ouellet, Rob McMillan, Aug 10, 2011 The Magic Quadrant is copyrighted 2011 by Gartner, Inc. and is reused with permission. The Magic Quadrant is a graphical representation of a marketplace at and for a specific time period. It depicts Gartner's analysis of how certain vendors measure against criteria for that marketplace, as defined by Gartner. Gartner does not endorse any vendor, product or service depicted in the Magic Quadrant, and does not advise technology users to select only those vendors placed in the "Leaders" quadrant. The Magic Quadrant is intended solely as a research tool, and is not meant to be a specific guide to action. Gartner disclaims all warranties, express or implied, with respect to this research, including any warranties of merchantability or fitness for a particular purpose. This Magic Quadrant graphic was published by Gartner, Inc. as part of a larger research note and should be evaluated in the context of the entire report. The Gartner report is available upon request from Symantec. 17

18 Symantec DLP es la elección de los líderes del Mercado Federal 18 18

19 Symantec DLP Servicios Financieros 19

20 Reducción de riesgos comprobable 70% de reducción de riesgos gracias a la capacitación de los empleados. 80% de reducción de riesgos en 20 días con notificación automatizada. 95% de reducción de nuevos incidentes en un año gracias a la protección automatizada. 97% de reducción de riesgos gracias a la detección de datos estructurados de la información de identidad y los números de seguro social de cada habitante de los Estados Unidos. 98% de reducción del uso compartido no autorizado de especificaciones de diseño con detección de huella digital. 13

21

22 Gracias! Sergio Pantoja Hoffart Senior Systems Engineer CISSP, CCNA, CCSK, ISO27001 LA, ITILv3, SCS

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