创建数据丢失防护策略的 7 个步骤

考虑人们可以在系统边界之外传输数据的方式。 潜在的数据泄露渠道包括电子邮件、云存储、网络上传以及电话和 USB 驱动器等端点设备。

识别这些易受攻击的数据通道的潜在外部和内部威胁。 威胁分析提供了对最高风险渠道的洞察。 此过程可能需要网络安全专家详细分析风险并考虑各种形式的风险。

不要将 DLP 对话仅限于安全专家。 与在日常工作中处理敏感数据的关键人员合作。 他们的见解可以揭示通过纯技术视角可能不明显的弱点，例如存储备份的不良做法。

评估后，根据风险的可能性和影响再次对风险进行分类。 将最初的 DLP 工作重点放在最关键的漏洞上。

3.选择DLP工具

软件工具是有效 DLP 策略的重要组成部分之一。

数据团队可以使用专用的 DLP 套件或将控件构建到现有系统中。 DLP 工具提供全面的功能，但组织必须 权衡特征 反对对新软件的投资。 将 DLP 集成到现有安全堆栈中（尤其是当前基础设施部署在主要云平台上时）需要较少的支出和更改，但通常提供不太精细的策略控制。

选择工具时，请考虑以下功能：

• 检测方法范围。
• 具有微调政策的能力。
• 事件升级的工作流程。
• 分析。
• 与现有数据堆栈的互操作性。

配置工具时，不要采取一刀切的方法。 将政策和控制措施与前两个步骤中确定的敏感性和风险类别保持一致。 高度敏感的财务记录需要比一般业务通信更严格的控制。 其目标是制定 DLP 策略，确保安全性，同时又不会不必要地妨碍敏捷性。

4. 制定商业案例

现在是关键的一步：制定令人信服的业务案例，以确保 DLP 计划得到领导层和受影响部门的支持。

在 DLP 政策制定过程的这一步骤（而不是更早）提出案例，可以提出有针对性且可信的提案。 如果您寻求笼统而非细节的计划批准，则在预算、工具选择和支持方面存在出错的风险。 项目时间表也可能不切实际。 做好前期功课可以为实施 DLP 政策创建更现实的案例。

首要任务是识别组织面临的潜在风险。 使用供应商或分析师的统计数据、研究和案例研究来展示数据丢失事件的财务和声誉成本。

考虑实施 DLP 所需的投资，包括软件成本、培训和可能的招聘。 将实施成本与组织因数据泄露可能遭受的财务损失进行比较。 确定可能的投资回报以证明前期成本的合理性。

除了防止数据丢失之外，实施良好的 DLP 策略还可以为团队提供创新和改进数据管理的信心。 向利益相关者解释这些好处，即使它们没有可量化的财务影响。

5. 测试策略

现在是在实践中检验政策的时候了。 目标是验证规则，同时最大限度地减少业务中断和误报，因为这可能会损害信心和采用。

在测试之前，为关键指标建立基线，例如系统资源利用率、误报和用户体验度量。

首先进行试点测试，涉及组织内的一个小型代表性小组。 试点有助于展示政策如何在现实环境中执行，而不影响整个公司。 根据试点结果调整规则。

一旦团队对经过测试的策略充满信心，就开始在整个组织中分阶段推广它。 渐进的方法可以让组织管理政策并在出现新问题时快速调整。

6. 为事件做好准备

没有系统是完全安全的。 组织必须准备好应对可能的数据丢失或未经授权的访问。

正式的事件响应计划应概述解决数据丢失事件的程序和责任。 包括立即遏制、调查和补救的步骤。

事件响应计划应指定一个由 IT、法律、通信和业务部门成员组成的跨职能团队来响应事件。 团队成员需要接受有关其在事件响应过程中的角色的培训。 为典型事件场景设置标准操作程序，以便团队在危机期间拥有快速参考指南。

定义取证调查程序，以确定数据泄露的根本原因、范围和影响。 如果需要，与专家签订合同，协助进行大规模事件调查。

不要等到危机发生才测试反应能力。 定期模拟数据丢失事件以测试准备情况、确定计划差距并进行相应调整。

7. 持续监控

在威胁不断演变的动态业务和技术环境中，静态 DLP 策略可能与没有策略一样糟糕。 持续监控和政策调整对于有效防御威胁至关重要。

定期审查组织处理的数据。 公司有时会添加新的数据类型，而旧数据类型的重要性可能会发生变化。 定期重新扫描存储库以查找需要保护的机密数据的新来源。 再次，相应调整政策。

设置策略的 KPI，例如误报、防止泄漏和系统资源利用率。 KPI 提供了对功效的洞察。 定期分析 KPI 以找出弱点。

修改规则以适应工作流程、网络、设备和软件的变化。 静态策略很快就会过时。 例如，将 DLP 功能扩展到云以匹配组织的数据迁移。

将 DLP 指标与行业标准和最佳实践进行比较，以发现缺陷和改进机会。 让关键利益相关者定期更新并参与——他们的见解和反馈很重要。

人为因素对于所有业务政策都至关重要。 人们会绕过过于严格的控制，往往会无意中暴露数据。 政策必须跟上工作实践。