DLP – Data Loss Prevention (Prevenção Contra Perda de Dados)

No mundo digital hiperconectado de hoje, os dados das empresas estão constantemente em risco — seja por ataques cibernéticos, erros humanos ou acessos não autorizados. Por isso, a Prevenção Contra Perda de Dados (DLP – Data Loss Prevention) deixou de ser uma opção e se tornou uma necessidade.

Este artigo explica, de forma clara e simples, o que é DLP, porque ela é importante, como funciona e como implementá-la. Se você é dono de negócio, trabalha na área de TI ou apenas alguém curioso sobre técnicas que visam manter a segurança das informações e dos dados, este guia é para você.

Introdução

Nas últimas décadas, as empresas tornaram-se cada vez mais dependentes da informação digital para alcançar seus objetivos de negócio. Em qualquer dia útil, grandes volumes de informação alimentam processos empresariais que envolvem partes tanto dentro quanto fora dos limites da rede corporativa. Existem diversos caminhos pelos quais esses dados podem trafegar, e eles podem assumir várias formas — mensagens de e-mail, documentos de texto, planilhas, arquivos planos de banco de dados e mensagens instantâneas são apenas alguns exemplos.

Grande parte dessas informações é inofensiva, mas, em muitos casos, uma parcela significativa é classificada como “sensível” ou “proprietária”, o que indica que precisa ser protegida contra acesso ou exposição não autorizada. Essa necessidade pode ser motivada externamente por regulamentos de privacidade e outras legislações, ou internamente por objetivos de negócios, como a proteção de informações financeiras, estratégicas ou de vantagem competitiva.

A maioria das empresas adota mecanismos de proteção para controlar informações sensíveis. No entanto, esses controles muitas vezes são inconsistentes e gerenciados em diferentes pontos da organização, com níveis variados de rigor e eficácia. Como resultado, apesar de seus esforços, organizações ao redor do mundo acabam vazando grandes quantidades de informações sensíveis. Esses vazamentos geram riscos significativos para as empresas, seus clientes e parceiros de negócios, podendo impactar negativamente a reputação da empresa, sua conformidade regulatória, vantagem competitiva, finanças, confiança dos clientes e parcerias comerciais.

As preocupações com essa necessidade — de controlar e proteger melhor as informações sensíveis — deram origem a um novo conjunto de soluções voltadas ao aumento da capacidade das empresas de proteger seus ativos de informação. Essas soluções variam em suas capacidades e metodologias, mas, coletivamente, foram agrupadas em uma categoria conhecida como prevenção contra perda de dados (Data Loss Prevention, ou DLP).

O que é DLP?

Enquanto ferramentas como firewalls e sistemas de detecção e prevenção de intrusões (IDS/IPS) buscam identificar qualquer elemento que possa representar uma ameaça à organização, a Prevenção Contra Perda de Dados (DLP), tem como foco a identificação de dados sensíveis. Ele procura por conteúdos que são críticos para uma organização.

Especificamente, por meio de políticas, um sistema de DLP assegura automaticamente que nenhum dado sensível seja armazenado, enviado ou acessado em locais inadequados, ao mesmo tempo em que permite que os usuários utilizem as ferramentas e serviços necessários para realizar suas atividades. Ao contrário dos mecanismos tradicionais de listas brancas e negras (white/black-listing), o DLP bloqueia apenas as ações que envolvem dados sensíveis — por exemplo, enviar e-mails é perfeitamente aceitável, exceto quando eles contêm informações confidenciais.

O DLP, por si só, abrange diversas áreas da segurança da informação que frequentemente se sobrepõem a diferentes tecnologias. Compreender que a Prevenção contra Perda de Dados é um processo — e não apenas um produto — é o primeiro passo para construir uma solução de DLP eficaz.

Em resumo, a DLP é um conjunto de ferramentas, políticas e estratégias utilizadas para impedir que informações sensíveis sejam perdidas, vazadas ou acessadas por pessoas não autorizadas, atuando como um sistema de segurança digital que monitora como os dados se movem dentro da sua empresa — seja por e-mails, armazenamento em nuvem ou cópias em pendrives.

Fonte: Infomach

Como Funciona a DLP?

A DLP funciona combinando softwares inteligentes com regras rígidas para monitorar e controlar como os dados são acessados, compartilhados e armazenados. Para entender como as soluções de DLP operam, é importante analisar seu fluxo de trabalho principal. Embora cada organização possa configurar o sistema de forma diferente, todos os DLPs seguem etapas fundamentais semelhantes:

Classificação dos dados

Especialistas em cibersegurança utilizam a solução de DLP para classificar e rotular cada dado presente na infraestrutura da organização com um nível de confidencialidade, como público, sensível ou interno. Esse processo pode ser manual ou automatizado, dependendo da solução adotada, e exige a definição de políticas de classificação de dados. É uma etapa longa e complexa.

Definição de níveis de confidencialidade

Com base na classificação, os profissionais de segurança atribuem rótulos específicos que indicam o nível de confidencialidade dos dados: privado, confidencial, ultrassecreto, informações de cartão de crédito, entre outros. Dependendo da empresa, pode haver centenas ou milhares de marcadores de confidencialidade.

Criação de regras de segurança

Após o processamento dos dados, a equipe de cibersegurança configura o comportamento do DLP criando regras de resposta. Essas regras definem como o sistema deve agir ao detectar determinado marcador de confidencialidade: enviar alertas, bloquear a transmissão de dados confidenciais ou revogar os direitos de acesso do usuário.

Monitoramento e investigação

Com as regras em funcionamento, o sistema começa a monitorar continuamente os dados sensíveis. Quando um alerta é acionado, o DLP responde conforme configurado e notifica a equipe de segurança, que analisará o evento para determinar se foi uma violação real ou um falso positivo.

➜ Para potencializar essa análise de eventos e ampliar a visibilidade da segurança, ferramentas como o SIEM (Security Information and Event Management) podem ser integradas ao DLP para uma resposta mais inteligente e centralizada. Confira aqui um artigo completo sobre o assunto!

Classificação de novos dados

À medida que novos dados entram na organização, o processo de DLP recomeça desde a classificação. Algumas soluções oferecem automação parcial, o que pode agilizar o fluxo, mas não é totalmente confiável — pode deixar brechas na segurança ou afetar a produtividade.

Tipos e Arquiteturas de DLP: Protegendo os Dados Onde Quer que Eles Estejam ou Se Movam

A principal finalidade das soluções de DLP é proteger os dados durante todo seu ciclo de vida: quando estão em trânsito (DLP de Rede), armazenados (DLP de Endpoint) e em uso (DLP para Dados em Uso). Essa proteção abrange a detecção e prevenção de exposições de informações confidenciais através da rede, em sistemas de armazenamento e nos dispositivos de endpoint, como computadores e notebooks corporativos.

O DLP não é uma solução única para todos os casos. Existem diferentes tipos de DLP para proteger os dados em diversas situações:

• DLP de Rede: Protege os dados por meio do monitoramento e da análise de tráfego de rede em tempo real, para identificar conteúdo confidencial transmitido por canais como e-mail, mensagens instantâneas e navegação web
• DLP de Endpoint: Protege os dados por mecanismos de varredura que localizam arquivos sensíveis em servidores, bancos de dados, sistemas de gerenciamento de documentos e estações de trabalho. Com isso, é possível aplicar medidas como criptografia, quarentena ou remoção de arquivos
• DLP de Armazenamento/Nuvem: Protege os dados que estão armazenados em servidores, nuvens ou sistemas de arquivos.
• DLP para Dados em Uso: Nesse caso o DLP atua no monitoramento das ações realizadas pelo usuário em tempo real, como tentativas de copiar e colar informações, transferências para dispositivos removíveis (USB, smartphones) ou uso não autorizado de aplicativos. As soluções de DLP mais avançadas conseguem inclusive aplicar criptografia ou controles de acesso com base no conteúdo detectado.
• DLP para Shadow IT: Controla o uso de aplicativos não autorizados que os funcionários podem usar sem o conhecimento do setor de TI. Essas ferramentas podem representar sérios riscos se não forem controladas.

Cada tipo tem um papel fundamental na proteção dos dados em todas as áreas do ambiente digital da empresa.

Fonte: Netpp

As arquiteturas de DLP envolvem três componentes principais: 

• Monitoramento de rede

Geralmente instala-se sensores em pontos de controle como firewalls, gateways ou portas espelhadas. Esses sensores fazem captura de pacotes, reconstrução de sessões e análise de conteúdo, podendo atuar de forma passiva (somente monitoramento) ou ativa (bloqueando o tráfego). Também é comum a integração com proxies e servidores de e-mail (MTA), o que permite aplicar ações como quarentena, criptografia automática e bloqueio.

• Varredura de armazenamento 

Para o armazenamento, o DLP pode utilizar diversas técnicas, como varredura remota de servidores, uso de agentes locais (permanentes ou residentes na memória) e integração com sistemas de gestão documental. Essas soluções permitem localizar informações sensíveis e aplicar políticas, como notificação ao usuário, bloqueio, criptografia ou alteração de permissões de acesso.

• Agentes instalados em endpoints. 

Em endpoints, o DLP é essencial para ampliar a proteção de dados fora da rede corporativa. Os agentes instalados nesses dispositivos possibilitam descobrir dados armazenados localmente, monitorar sua utilização e controlar operações de rede, como impressão, envio por e-mail, uso de aplicativos, entre outros. Também permitem aplicar DRM (gestão de direitos digitais), criar cópias ocultas (shadow copies) de arquivos transferidos, e exigir justificativas para determinadas ações.

Esses agentes atuam com base em quatro funções:

• Descoberta de conteúdo (varredura local), 
• Proteção de sistema de arquivos (operações com arquivos)
• Proteção de rede (operações em conexões) 
• Proteção de interface/uso (como copiar e colar, ou Print Screen). 

Agentes precisam balancear segurança com desempenho, por isso, muitas vezes utilizam o servidor central para parte da análise. Em alguns casos, aplicam diferentes políticas dependendo da localização (na rede corporativa ou fora dela).

A gestão dos agentes é feita via servidor central, que distribui políticas, coleta eventos e realiza atualizações. Quando fora da rede, os agentes armazenam os eventos localmente e sincronizam depois. O DLP em endpoints oferece diversas opções de resposta, como bloqueio, criptografia, sombra de arquivos e aplicação de controles por aplicação.

Dessa forma, o DLP vai muito além de simples monitoramento. Ele atua de forma abrangente na prevenção de vazamentos, conformidade com regulações e proteção da propriedade intelectual da organização.

Conteúdo vs. Contexto

Antes de nos aprofundarmos nas particularidades das diferentes técnicas de análise de conteúdo, é importante distinguir conteúdo de contexto. Uma das principais características das soluções de DLP é a consciência de conteúdo — ou seja, a capacidade de analisar profundamente o conteúdo usando diversas técnicas, algo bem diferente da análise de contexto.

A forma mais fácil de entender essa diferença é pensar no conteúdo como uma carta e no contexto como o envelope e o ambiente ao seu redor. O contexto incluiria elementos como origem, destino, tamanho, destinatários, remetente, informações de cabeçalho, metadados, horário, formato e tudo o mais — exceto o conteúdo da carta em si. O contexto é extremamente útil, e qualquer solução de DLP eficaz deve incluir análise contextual como parte de sua abordagem.

Já a consciência de conteúdo envolve examinar dentro dos contêineres e analisar o próprio conteúdo. A vantagem disso é que, embora o contexto seja considerado, não estamos limitados a ele. Se eu quero proteger uma informação sensível, quero protegê-la em todos os lugares — não apenas em contêineres que parecem sensíveis. Estou protegendo os dados, não o envelope; portanto, faz muito mais sentido abrir a carta, lê-la e então decidir como agir. Esse processo é mais difícil e consome mais tempo do que uma análise contextual básica, mas é justamente essa capacidade que define as soluções de DLP.

Análise Contextual

A análise contextual inicial era bastante simples — muitas vezes se limitava aos cabeçalhos de e-mail ou aos metadados de um determinado arquivo. Desde então, essa análise evoluiu significativamente, passando a considerar fatores como:

• Propriedade e permissões de arquivos.
• Uso de formatos de arquivo ou protocolos de rede criptografados.
• Papel do usuário e unidade de negócios (por meio de integração com diretórios).
• Serviços web específicos — como provedores de webmail e redes sociais conhecidas.
• Endereços web (não apenas o conteúdo da sessão).
• Informações de dispositivos USB, como fabricante ou número do modelo.
• O aplicativo de desktop em uso (por exemplo, quando algo é copiado de um documento do Office e colado em uma ferramenta de criptografia).

É a análise contextual que geralmente fornece o contexto comercial para as políticas de análise de conteúdo subsequentes. Esse é um dos principais benefícios do DLP – em vez de analisar pacotes ou arquivos em um vácuo, você pode criar políticas que levam em conta tudo, desde a função do funcionário até o aplicativo em uso.

Análise de Conteúdo

Soluções de DLP analisam o conteúdo de arquivos para identificar dados sensíveis. Para isso, utilizam a técnica de file cracking, que permite abrir e interpretar arquivos complexos e aninhados (como um Excel dentro de um Word compactado).

Essas ferramentas suportam diversos formatos de arquivo, múltiplos idiomas e até extração de texto de arquivos desconhecidos. Algumas também reconhecem e lidam com dados criptografados, especialmente se houver chaves de recuperação. No entanto, a capacidade de detectar criptografia pode ser limitada a certos tipos de arquivos ou transmissões.

Técnicas de Análise de Conteúdo

Uma vez que o conteúdo é acessado, sete principais técnicas de análise são utilizadas para identificar violações de políticas, cada uma com seus pontos fortes e fracos:

1. Baseada em Regras / Expressões Regulares

Essa é a técnica de análise mais comum, disponível tanto em produtos de DLP quanto em outras ferramentas com funcionalidades similares. Ela analisa o conteúdo em busca de regras específicas — como números de 16 dígitos que atendem aos critérios de verificação de cartões de crédito, códigos de faturamento médico e outros padrões textuais. A maioria das soluções DLP aprimora as expressões regulares básicas com análises adicionais (por exemplo, um nome próximo a um endereço próximo a um número de cartão de crédito).

2. Impressão Digital de Banco de Dados (Database Fingerprinting)

Também chamada de Correspondência Exata de Dados (Exact Data Matching), essa técnica utiliza um dump de banco de dados ou dados em tempo real (via conexão ODBC) e busca apenas correspondências exatas. Por exemplo, é possível criar uma política para procurar apenas números de cartão de crédito de clientes, ignorando os usados por funcionários para compras pessoais. Ferramentas mais avançadas combinam informações (ex: nome + sobrenome + número de cartão de crédito) que disparam leis de notificação de violação nos EUA.

3. Correspondência Exata de Arquivos (Exact File Matching)

Essa técnica utiliza um hash de um arquivo e monitora por qualquer correspondência exata. Alguns consideram isso uma técnica contextual, já que o conteúdo não é realmente analisado.

4. Correspondência Parcial de Documentos (Partial Document Matching)

Essa técnica busca correspondência total ou parcial com um conteúdo protegido. É possível proteger um documento e o sistema DLP detectará se partes dele forem reutilizadas — até mesmo trechos curtos, como parágrafos. Normalmente utiliza hashes cíclicos (porções do conteúdo são transformadas em hashes com sobreposição).

5. Análise Estatística

Utiliza aprendizado de máquina, análise Bayesiana e outras técnicas estatísticas para analisar um conjunto de conteúdos e encontrar violações em dados semelhantes. É comparável a técnicas usadas para bloqueio de spam. É a técnica menos comumente suportada pelos produtos.

6. Conceitual / Léxico (Conceptual / Lexicon)

Combina dicionários, regras e outras análises para detectar conteúdo conceitual — algo mais abstrato, como ideias. Exemplo: detectar mensagens que indiquem negociação com informação privilegiada, assédio sexual, negócios pessoais sendo feitos em contas corporativas ou busca de emprego.

7. Categorias

Categorias pré-definidas com regras e dicionários para tipos comuns de dados sensíveis, como números de cartão de crédito (PCI), HIPAA, etc.

Tabela 1 – Resumo das Vantagens e Desvantagens de cada Técnica

Boas Práticas para Implementar uma Estratégia com uma solução DLP

Primeiramente é necessário definir as necessidades e preparar a organização, entendendo o motivo de estar usando uma solução de DLP, como será usada a gestão de políticas e incidentes. Segue as etapas resumidas, que devem ser adotadas:

1. Monte a equipe de seleção

• Envolva unidades de negócio que possuem dados sensíveis (donos de conteúdo) e áreas responsáveis por proteger esses dados (TI, Jurídico, RH, Compliance).
• A equipe ajudará a coletar dados de exemplo, avaliar interfaces e fluxos de trabalho.

2. Priorize os dados por criticidade

• Classifique os dados por tipo e importância (ex: “dados PCI”, “planos de engenharia”).
• Evite categorias genéricas como “dados sensíveis corporativos”.

3. Mapeie os tipos de dados vinculando às técnicas de análise

• Estruturados: Ex. cartões de crédito, CPF.
• Texto conhecido: Ex. códigos-fonte, listas de clientes.
• Imagens/arquivos binários: Ex. vídeos, música, executáveis.
• Texto conceitual: Ex. assédio, busca de emprego.

4. Determine requisitos adicionais

• Considere dependências como suporte a bancos de dados específicos, conexões ao vivo vs. dumps, integração com sistemas legados, etc.

5. Planeje a implantação

• Classifique os requisitos de proteção como imediatos ou para fases futuras. Isso evita escolher ferramentas limitadas.

6. Defina canais e plataformas de monitoramento

• Exemplos: E-mail, Web, FTP, Mensageria, Armazenamento, Endpoints, Impressão, Área de Transferência, Aplicações.

7. Defina ações de resposta (enforcement)

• Ex: Bloquear, Criptografar, Quarentenar, Justificar, Monitorar (shadow), Alterar permissões ou direitos.

8. Relacione técnicas de análise com canais

• Alinhe o tipo de conteúdo que quer proteger com os canais e ambientes onde será monitorado (e.g., e-mail, rede, endpoints).

10. Requisitos de integração com infraestrutura

• Ex: Active Directory, DHCP, gateways SMTP, firewalls, proxies, sistemas de armazenamento, endpoints.

11. Requisitos de gestão, workflow e relatórios

• Defina fluxos para criação de políticas, tratamento de incidentes, responsabilidades entre áreas (TI, RH, Jurídico).

12. Formalize os requisitos

• Documente os requisitos técnicos detalhados para RFI/RFP.

13. Avalie produtos

1. Envie a RFI (Request for Information – Solicitação de Informações) para fornecedores.
2. Avalie documentação técnica e crie uma shortlist de 3 soluções.
3. Agende demonstrações presenciais com os fornecedores.
4. Finalize a RFP (Request for Proposal – Solicitação de Propostas) com base nos requisitos definidos.
5. Avalie as respostas da RFP e realize testes internos.
6. Escolha, negocie e compre a solução ideal.

14. Testes Internos

Realize testes com foco em:

• Criação e evasão de políticas.
• Integração com e-mail, diretórios, armazenamento e endpoints.
• Desempenho de rede e compatibilidade.
• Funcionalidades de enforcement (robustecimento) e relatórios.
• Fluxo de incidentes e usabilidade.

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Fonte: Ramsac

Como visto durante esse artigo, a perda de informações sensíveis é mais do que um problema de TI — pode comprometer toda a empresa, acarretando diversos riscos, tais como:

• Problemas legais: Leis como a GDPR (General Data Protection Regulation) na União Européia, HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability Act) nos Estados Unidos e a LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados) no Brasil, exigem que as empresas protejam dados pessoais. Não cumprir pode resultar em multas milionárias.
• Perda de confiança: Os clientes esperam que suas informações estejam seguras. Um vazamento pode destruir a reputação da sua marca.
• Prejuízo financeiro: Vazamentos podem gerar processos, perda de contratos e até pagamento de resgates em ataques com Ransomware (tipo de vírus que bloqueia ou criptografa os dados das vítimas).
• Risco competitivo: Se segredos da sua empresa (como projetos ou estratégias) forem expostos, seus concorrentes podem se beneficiar disso.

Esses são apenas alguns motivos pelos quais uma estratégia sólida de DLP é essencial para qualquer negócio moderno — seja pequeno ou grande.

Se sua empresa lida com dados de clientes, registros de funcionários ou informações financeiras, é provável que esteja sujeita a leis de proteção de dados. Conforme já foi mencionado existem leis como a LGPD (Brasil), GDPR (Europa) e HIPAA (Estados Unidos), que exigem medidas para evitar vazamentos de informações.

A DLP ajuda a garantir conformidade ao:

• Identificar e classificar os dados que devem ser protegidos;
• Bloquear acessos e compartilhamentos não autorizados;
• Gerar relatórios para auditorias;
• Garantir que os dados sejam armazenados e eliminados corretamente.

Não cumprir essas exigências pode resultar em multas, processos e danos à imagem da empresa. A DLP é uma ferramenta essencial para estar sempre dentro da lei.

Em resumo, a DLP não é apenas instalar um software — é criar uma cultura de segurança da informação, conforme os itens abaixo:

• Classifique Seus Dados: Organize seus dados por categorias (ex: dados pessoais, registros financeiros). Isso ajuda a aplicar a proteção adequada para cada tipo.
• Treine Seus Colaboradores: Muitos vazamentos ocorrem por erro humano. Ensine sua equipe a lidar com informações sensíveis corretamente — e repita os treinamentos.
• Crie Políticas Claras: Defina quem pode acessar quais dados, onde devem ser armazenados e como podem ser compartilhados.
• Use Acessos por Função: Dê acesso apenas ao que o colaborador precisa para trabalhar. Isso reduz as chances de erro ou abuso.
• Faça Backup Regularmente: Faça cópias de segurança dos dados, especialmente os que estão na nuvem. Isso garante recuperação rápida em caso de incidentes.
• Monitore Tudo: Use ferramentas de DLP para acompanhar o uso dos dados. Alertas ajudam a detectar ameaças antes que causem danos.
• Esteja Atento a Novas Ameaças: Ferramentas como o ChatGPT trazem novas oportunidades, mas também riscos. A DLP deve ser atualizada para bloquear usos não autorizados dessas plataformas.

Implementar uma estratégia eficaz de Prevenção Contra Perda de Dados e outras técnicas de segurança pode parecer complicado — mas você não precisa fazer isso sozinho.

Na Hackone, somos especialistas em desenvolver estratégias de segurança sob medida, alinhadas com os objetivos do seu negócio, suas exigências legais e seu ambiente tecnológico. Desde a escolha das ferramentas certas até a criação de políticas claras e o treinamento da sua equipe, caminhamos com você em cada etapa.

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