A segurança de dados é uma prática e uma metodologia que foi desenvolvida para evitar vazamentos de dados e proteger informações confidenciais contra agentes mal-intencionados. A segurança de dados também é fundamental para o cumprimento de normas como HIPAA, GDPR, CCPA, NIST e ITAR.
Com ambientes de dados cada vez mais complexos, essas técnicas de segurança evoluíram para proteger os dados em várias nuvens, diversos arquivos, dezenas de aplicativos essenciais aos negócios e muito mais.
Da mesma forma que outras práticas de segurança cibernética (segurança de perímetro, de aplicativos e de arquivos, para citar algumas), a segurança de dados não é a solução definitiva para manter os hackers afastados.
Dito isso, é uma das práticas mais importantes para avaliar ameaças e reduzir o risco associado ao vazamento de dados. A maioria das organizações tem segurança de endpoint e firewalls, mas falham em proteger o que é mais precioso: os dados.
Em um mundo onde os dados são nosso ativo mais valioso, a segurança dos dados é essencial. Neste artigo, explicaremos a segurança dos dados e como ela interage com a regulamentação e a conformidade e daremos dicas para uma abordagem holística.
A segurança de dados é fundamental para as organizações dos setores público e privado por vários motivos.
Primeiro, as empresas têm a obrigação legal e moral de proteger os dados do usuário e do cliente para que não caiam em mãos erradas.
Os regulamentos também podem exigir que as organizações tomem todas as medidas razoáveis para proteger os dados dos usuários. As empresas do setor financeiro, por exemplo, podem estar sujeitas ao Padrão de segurança de dados do setor de cartões de pagamento.
Além disso, as despesas associadas aos vazamentos de dados continuam a aumentar. Em 2024, o custo médio de um vazamento de dados equivaleu a quase US$ 5 milhões devido a fatores como perda de IP, danos à reputação e multas regulatórias pesadas.
Quando ocorre um vazamento de dados, as organizações precisam gastar tempo e dinheiro para avaliar e reparar os danos e investigar as causas do incidente.
De acordo com a tríade da CIA, a segurança de dados tem três princípios fundamentais: confidencialidade, integridade e disponibilidade. Esses conceitos formam um modelo e uma estrutura para a segurança de dados.
Veja como cada elemento central protege seus dados confidenciais contra acesso não autorizado e exfiltração.
A segurança de dados é um elemento crítico da conformidade regulatória, independentemente do setor em que sua organização opera. A maioria das estruturas – se não todas – incorporam a segurança de dados em seus requisitos de conformidade.
Algumas das principais regulamentações centradas na segurança de dados incluem:
A segurança dos dados pode ser complexa, e sua abordagem deve considerar o ambiente de dados e as questões regulatórias.
Por exemplo, o gerenciamento de postura de segurança de dados (DSPM) é particularmente importante para empresas com muitos dados na nuvem. O backup e a recuperação são particularmente importantes para empresas com dados on-premises, onde os repositórios de dados podem ser fisicamente danificados.
Veja a seguir os principais aspectos da segurança de dados que sua organização deve considerar.
A autenticação refere-se especificamente à identificação precisa dos usuários antes que tenham acesso aos dados. Geralmente inclui senhas, PINs, tokens de segurança, cartões magnéticos ou biometria.
Backup e recuperação referem-se à criação e ao armazenamento de cópias de dados para proteção contra perda em caso de falha do sistema, desastre, corrupção de dados ou vazamento. Os dados de backup geralmente são armazenados em um formato separado, como um disco físico, rede local ou nuvem, para recuperá-los caso necessário.
A governança de acesso a dados envolve a gestão e o controle ao acesso a sistemas e dados críticos. Inclui a criação de processos para aprovar e negar acesso a dados e dimensionar corretamente as permissões para eliminar exposição desnecessária e cumprir com as regulamentações.
A classificação de dados é o processo de organizar ativos de informação usando categorização, taxonomia ou ontologia. Pode incluir o tipo de arquivo, o conteúdo e outros metadados, como, por exemplo, se os dados são confidenciais ou se estão sujeitos à conformidade regulamentar.
A descoberta de dados ajuda você a entender os tipos de dados estruturados e não estruturados em seu ambiente. Costuma ser o primeiro passo para criar políticas de segurança e gerenciamento de dados.
O apagamento de dados usa software para substituir informações em um dispositivo de armazenamento, oferecendo um método mais seguro do que a limpeza de dados comum. Essa opção garante a impossibilidade de recuperar as informações e as protege contra acesso não autorizado.
A prevenção contra perda de dados (DLP) protege as informações contra roubo ou perda que podem resultar em multas ou diminuição da produtividade. As soluções de DLP abrangem várias técnicas para proteger os dados, incluindo a aplicação de políticas, o controle de postura, o ciclo de vida dos dados e a privacidade dos dados.
O software de mascaramento de dados oculta as informações camuflando letras e números com caracteres substitutos. Isso mascara efetivamente as informações importantes, mesmo que alguém não autorizado obtenha acesso. Os dados retornam à sua forma original somente quando os usuários autorizados os recebem.
A resiliência dos dados garante que quedas de energia ou desastres naturais não comprometam a integridade dos dados no hardware e no software.
Uma estrutura de DSPM identifica a exposição dos dados, a vulnerabilidades e os riscos e permite que as organizações corrijam esses problemas para criar um ambiente de dados mais seguro, principalmente em ambientes de nuvem.
A detecção de ameaças centrada em dados refere-se ao monitoramento de dados para detectar ameaças ativas, seja automaticamente ou com equipes dedicadas de detecção e resposta a ameaças.
A análise comportamental do usuário pode ajudar a criar modelos de ameaças e identificar comportamentos atípicos que indicam um possível ataque.
Um algoritmo de computador transforma caracteres de texto em um formato ilegível por meio de chaves de criptografia. Somente usuários autorizados com as chaves correspondentes adequadas podem desbloquear e acessar as informações. A criptografia pode ser usada para tudo, de arquivos e bancos de dados até comunicações por e-mail.
Com esses componentes em mente, vejamos o mercado e os tipos de tecnologia que podem ajudar você a proteger seus dados.
O espaço de segurança de dados inclui uma grande variedade de ofertas que podem dificultar a distinção entre o que é uma abordagem sólida para a segurança de dados e o que não é. Para muitas organizações, determinar quais soluções e recursos são necessários e operacionalizá-los é um dos maiores desafios para uma segurança de dados eficaz.
Nesta seção, destacaremos uma seleção de tecnologias de segurança de dados recomendadas pelas principais empresas de análise, como Gartner e Forrester.
Em alguns casos, essas tecnologias mapeiam diretamente os componentes de segurança de dados, como a governança de acesso a dados (DAG), que é tanto um componente da segurança de dados quanto um recurso oferecido pelos provedores. Em alguns casos, no entanto, uma tecnologia engloba vários componentes de segurança de dados, como no caso de uma plataforma de segurança de dados (DSP).
As soluções de governança de acesso a dados avaliam, gerenciam e monitoram quem tem acesso a quais dados em uma organização. O ideal é que a solução de DAG forneça uma trilha de auditoria para as atividades de acesso e permissão. O gerenciamento do acesso a dados tem se tornado cada vez mais complexo, principalmente em ambientes híbridos e de nuvem.
Embora estejam intimamente relacionadas à descoberta de dados, as soluções autônomas de classificação de dados categorizam as informações aplicando tags ou rótulos para uso em esforços de governança de dados e DLP.
As soluções de descoberta de dados identificam, analisam e classificam os dados para dar visibilidade a fontes de informações diferentes, aumentando a capacidade da organização de gerenciar repositórios de dados em constante expansão em ambientes de nuvem, híbridos e on-premises. A descoberta de dados também melhora a compreensão das equipes de conformidade sobre a adesão à política e as informações confidenciais.
O DLP é um componente essencial da segurança de dados. Os serviços de nuvem SaaS e IaaS geralmente oferecem essas soluções e ajudam a evitar a exposição inadvertida ou o uso inadequado dos dados.
Uma DSP combina vários recursos essenciais de segurança de dados, incluindo descoberta de dados, classificação, governança de acesso a dados e DSPM, em uma única plataforma que abrange tipos de dados, silos de armazenamento e ecossistemas. A natureza abrangente das DSPs aumenta significativamente a visibilidade e o controle sobre os dados, incluindo a detecção de comportamentos incomuns que as abordagens relacionadas à privacidade ignoram.
A criptografia e a tokenização impõem políticas consistentes de acesso a dados em plataformas de armazenamento estruturadas e não estruturadas e em ambientes na nuvem e on-premises. Essas soluções ajudam a atenuar os requisitos de privacidade e residência de dados. Residência de dados refere-se ao local físico onde os dados são armazenados, e os regulamentos de privacidade de dados, como o GDPR, exigem que as organizações armazenem os dados no país ou na região onde foram coletados.
O gerenciamento de identidades inclui o gerenciamento de identidades, políticas e credenciais, como chaves e certificados. Ele confirma a identidade, a confiança, o monitoramento e a propriedade de cargas de trabalho e dispositivos, como serviços, aplicativos, scripts, contêineres, dispositivos móveis e muito mais.
As ferramentas de gerenciamento de privacidade ajudam as organizações a estruturar processos e fluxos de trabalho de privacidade. Isso também está intimamente associado à governança de dados, fornecendo responsabilidade pelo manuseio de dados pessoais e recursos de auditoria para ajudar a demonstrar a conformidade.
Navegar pela segurança de dados em ambientes complexos com várias fontes de dados, aplicativos e permissões pode ser um desafio. No entanto, à medida que os vazamentos de dados continuam aumentando e o custo atinge a marca de milhões, cada organização precisa estabelecer uma estratégia de segurança de dados.
Considere estas quatro dicas em sua abordagem de segurança de dados:
A Varonis adota uma abordagem holística para a segurança de dados, combinando recursos que costumam estar separados, como classificação de dados, gerenciamento de postura de segurança de dados (DSPM) e detecção de ameaças em um único produto.
A plataforma unificada de segurança de dados da Varonis fornece os recursos necessários para proteger os dados onde quer que estejam, sem a necessidade de combinar soluções diferentes.
A Varonis se conecta aos seus repositórios de dados em tempo real, descobre e classifica dados confidenciais, remove automaticamente exposições e bloqueia ameaças. Veja como:
Veja aqui as respostas para perguntas frequentes sobre segurança de dados. Não esclareceu sua dúvida? Entre em contato com nossa equipe.
Sim. Embora a segurança de dados se refira à prática geral de proteção de informações confidenciais, a segurança de dados tem muitos aspectos. A descoberta de dados, a criptografia, a governança de acesso aos dados e a detecção de ameaças são essenciais para uma estratégia abrangente para a segurança de dados.
A segurança de dados serve para evitar vazamentos de dados, reduzir o risco de exposure de dados e garantir a conformidade com as normas. A função da segurança de dados em qualquer organização é proporcionar o uso seguro e protegido de informações privadas e, ao mesmo tempo, minimizar o risco de exposure.
Sem uma segurança de dados eficaz, as organizações correm o risco de um vazamento de dados, que pode custar milhões em perda de IP, danos à reputação e incorrer em multas regulatórias pesadas.
O alto volume de dados em vários ambientes e os inúmeros vetores de ataque em potencial representam um desafio para as organizações. Com frequência, as empresas ficam sem as ferramentas corretas de segurança de dados ou sem os recursos suficientes para abordar e resolver as vulnerabilidades manualmente.
Sim. A IA generativa facilita a exploração de muitas das vulnerabilidades de uma organização. Por exemplo, suponha que um usuário tenha acesso excessivamente permissivo aos dados e pergunte a um copiloto de IA sobre informações confidenciais. Nesse caso, a ferramenta de IA generativa pode facilmente revelar dados confidenciais, mesmo que o usuário não tenha percebido que tinha acesso a eles.
Recomendamos agendar um relatório de risco de dados da Varonis para determinar quais riscos são frequentes em seu ambiente. Nossa avaliação gratuita fornece uma visão baseada no risco dos dados mais importantes e um caminho claro para a remediação automatizada.