Soy experto en ciberseguridad y aquí te explico la importancia de hablar más sobre la Prevención de Pérdida de Datos.

En el contexto actual, donde la información transita con libertad entre plataformas SaaS, dispositivos personales y puntos finales remotos, la protección contra la filtración de datos se ha convertido en un elemento estratégico esencial para el rendimiento de las empresas. La Prevención de Pérdida de Datos (DLP) se ha consolidado como un pilar fundamental de la confianza digital, especialmente a medida que las organizaciones automatizan más de sus operaciones y los empleados utilizan plataformas de inteligencia artificial (IA) en su trabajo diario. Los modernos sistemas DLP necesitan ampliar su funcionalidad y añadir nuevas capas de contexto para integrarse eficazmente en las políticas de acceso e identidad, con el objetivo de proteger los negocios y preparar el futuro.

Dentro de las empresas, la necesidad de DLP sigue evolucionando. Aunque los empleados a menudo realizan acciones no autorizadas, el uso de herramientas como ChatGPT y la creciente dependencia de repositorios de datos compartidos en la nube han generado más oportunidades para que se mueva o extraiga información sensible de manera inapropiada. Según un informe reciente, la mayoría de los trabajadores utilizan aplicaciones en la nube personales en su entorno laboral, lo que conlleva el riesgo de tener aplicaciones no detectadas que comprometen la seguridad de los datos.

Incluso la utilización autorizada de modelos de lenguaje puede verse obstaculizada por una gobernanza inadecuada, lo que dificulta el control sobre los límites de datos. Las empresas a menudo tienen dificultades para gestionar la fuga de datos debido a la escasa visibilidad sobre lo que los modelos de IA están procesando y almacenando, así como en el seguimiento de los datos generados y su uso. Las plataformas DLP tradicionales suelen no poder monitorear y controlar las aplicaciones SaaS impulsadas por IA, dejando los datos sensibles potencialmente desprotegidos.

Por otro lado, las amenazas externas elevan la importancia de DLP. Los actores maliciosos que acceden a una red suelen buscar robar datos sensibles o cifrar archivos con fines de extorsión. La DLP es crucial para prevenir la salida de datos comprometidos, independientemente de cómo los atacantes hayan accedido al sistema. Un sistema DLP adecuado permite a las organizaciones saber quién intenta acceder a datos sensibles y qué intenciones tienen.

Para abordar los desafíos que presenta la arquitectura moderna, es fundamental que las soluciones DLP incluyan capacidades de integración con una variedad de aplicaciones web que utilizan los empleados. Los sistemas actuales pueden monitorizar lo que los usuarios envían a modelos de lenguaje, permitiendo establecer reglas personalizadas para escanear entradas que contengan datos delicados.

La personalización y el contexto también son vitales para una respuesta ágil y eficaz ante incidentes. Los mejores sistemas DLP ofrecen flexibilidad para adaptar las reglas y las respuestas a las amenazas específicas. Las empresas deben identificar sus propios datos sensibles, que pueden variar significativamente de una a otra. Un DLP avanzado puede tomar decisiones automatizadas basadas en la gravedad de la amenaza y notificar al equipo de seguridad en caso de intentos de extracción de datos delicados.

Debido a la creciente importancia de la prevención de pérdida de datos en la era de la IA, la gestión y la protección de la información dentro de las organizaciones deben estar respaldadas por herramientas integradas que actúan como reguladores de acciones arriesgadas, fomentando comportamientos adecuados entre los usuarios y permitiendo que los equipos de seguridad se concentren en amenazas críticas.