丢失数据可能是一个令人恐惧，压力和破坏性的过程，这就是为什么这么多公司和个人现在投资于数据丢失的原因。
本指南将详细说明您需要了解的有关练习的所有信息，包括有关如何防止数据丢失的提示。
数据，数据，数据
在2025年，几乎所有公司都有大量的数据银行 - 无论是客户或员工的详细信息，财务信息，甚至是设计蓝图等事物，都需要数据丢失应急计划和预防计划。
据McAfee称，大约90％的公司将具有某种综合数据丢失预防。作为保护词，数据丢失的预防涵盖了各种技术解决方案，这些解决方案着重于识别敏感数据，并先发挥措施防止其丢失。 DLP解决方案常见的功能包括：
- 报告- 网络上的DLP日志活动，这是响应事件的组成部分。
- 分析- DLP可以检查网络安全周围中的弱点，并确定异常行为以抢先威胁。
- 监视 - DLP可以帮助网络经理/数据安全人员具有数据可见性及其如何围绕网络移动。
- 过滤 - 如果DLP在网络上注意到任何不良活动，则可以实时限制对数据的访问。
给定的DLP解决方案通常可以主持：
- 静止数据- 当前尚未使用或处理的数据，可能存储在云服务器中的数据。
- 运动中的数据- 正在跨网络移动的数据。例如，DLP解决方案可能会加密数据并确保其不会离开网络。
- 使用中的数据- 当前处于处理状态的数据。例如，DLP解决方案可能会在处理数据之前对用户进行身份验证。
公司为什么需要DLP解决方案？
这似乎是一个愚蠢的问题 - 显然，DLP解决方案用于防止数据丢失。但是，有不同类型的数据和不同的DLP投资动机。
公司研究所解决方案的主要原因之一是，他们处理由数据合规立法管辖的个人机密信息。这可能是个人身份的信息；它可能是有关一个人的病历的详细信息，或者是信用卡详细信息等财务数据。
另一个原因是在财务和智力上保护公司的利益。例如，如果您有新产品的蓝图，将其暴露于世界的泄漏可能会对您的公司产生极大的经济影响。
除了这两个原因之外，您可能只是想跟踪在网络中传输的数据。 DLP解决方案可以对数据进行分类，跟踪和报告 - 这是预防损失过程的一部分 - 因此，它可能会使您了解公司的员工如何每天使用和共享数据。
数据泄漏和损失的主要原因
由于各种不同原因，数据可能会丢失或泄漏。从广义上讲，原因可以凝结成三个链：
- 恶意内部人士- 要么是斧头磨碎的公司员工，要么是归入对身份验证用户控制的实体，请使用其访问权限将敏感信息从组织中转移出来。
- 外部威胁- 这涵盖了任何黑客，网络攻击者和恶意软件，试图利用您试图保持安全并从内部窃取数据的网络安全周围的漏洞。
- 意外数据泄漏- 这通常是由于员工的疏忽或错误所致，这是无意的，但仍可能非常有害。
预防数据丢失越来越重要
当代信息格局的状态以及潜伏其中的威胁意味着预防数据丢失只会成为公司和企业核心的组成部分。
这只是一个事实，数据泄露变得越来越频繁。近年来，网络攻击导致了数以百万计的敏感数据，黑客希望利用公司来获得经济或政治利益。
例如，在2016年，印度银行遭受违规行为，损害了320万张借记卡的信用卡信息。今年的一个例子涉及游戏开发公司CD Projekt Red，这是Cyberpunk 2077的创建者，他们受到了勒索软件攻击的攻击，该勒索软件攻击了他们最受欢迎的游戏的源代码。凭借互联网的不断扩展的性质，更多的数据可以窃取，并且现在对被盗数据的需求也更多，这使得卖家对卖家的努力更加有利可图。现在，在所有行业中，赌注比以往任何时候都高，很少有人对威胁所带来的威胁。
反对这一问题的推动力已经增加了您可以用来保护数据的地点和服务的增加，遵守法规的收紧以及更多的就业立场涉及保护数据并防止其损失。
如何选择正确的DLP解决方案
您可能已经意识到并非所有DLP解决方案都是相同的。但是，有几个问题可以要求自己确保您选择正确的数据丢失策略。需要回答的问题包括：
- 什么操作系统您的网络上的最终用户是否正在努力？
- 您建议的DLP解决方案提供吗支持设置/维护？
- 什么数据定律主持您正在经营的地区？
- 从什么时候开始您的DLP解决方案需要从中运行吗？
- 多少控制普通用户会有吗？例如，他们能够对数据进行分类？
防止数据丢失的正确方法
您必须完成许多核心过程，以确保您的数据得到正确保护。待办事项清单的顶部应确保员工在您的DLP计划中发挥积极作用（该技术本身将只是一个方面）具有明确的角色。
但是，从“ go”一词中，您可以跟踪和录制所有程序的所有程序设置，实现和维护也至关重要。设定一个明确的目标也非常重要，您要实现所选的DLP解决方案，并清楚地概述要保护哪种类型的数据。
DLP解决方案的局限性
请记住，DLP不应该是预防数据丢失策略的开始和结束。所有软件和技术都有其局限性，而DLP解决方案也没有什么不同。
DLP解决方案只有知道加密密钥时才能解密数据 - 如果员工使用其他方法（或DLP技术不知道的键）来加密数据，那么DLP解决方案可能会有潜在的敏感信息。另一个问题是丰富的媒体（照片，视频等），因为当代DLP很难对该类型的数据进行分类。