Prevenção contra perda de dados com reconhecimento de conteúdo (dlp com reconhecimento de conteúdo)

Definição - O que significa Prevenção contra perda de dados orientada ao conteúdo (DLP orientado ao conteúdo)?

A prevenção de perda de dados com reconhecimento de conteúdo é uma medida de prevenção de perda de dados que envolve a consciência do contexto ou conteúdo que está sendo protegido.

Definirtec explica a prevenção contra perda de dados orientada ao conteúdo (DLP orientado ao conteúdo)

A prevenção de perda de dados (DLP) envolve o uso de ferramentas que protegem os dados contra vazamentos ou violações de dados em vários estágios: enquanto os dados estão em trânsito, dentro ou fora de uma rede, em repouso ou no armazenamento. Com o DLP com reconhecimento de conteúdo, os sistemas DLP funcionam com base no tipo de dados aos quais são aplicados e para onde esses dados estão indo.

A prevenção contra perda de dados funciona de maneiras diferentes. Pode envolver ferramentas de filtragem de conteúdo, criptografia ou outros métodos. Por exemplo, os gateways de criptografia em nuvem que criptografam dados conforme eles saem de uma rede interna são frequentemente anunciados como incluindo ferramentas DLP. Com o DLP com reconhecimento de conteúdo, os sistemas funcionariam de maneira diferente para diferentes tipos de dados. Por exemplo, um sistema que aplica um rótulo a dados financeiros confidenciais e os criptografa de maneira diferente de outros dados pode ser considerado um sistema DLP com reconhecimento de conteúdo.

Alguns especialistas de TI dividiram o DLP com reconhecimento de conteúdo em algumas categorias diferentes: por exemplo, DLP com reconhecimento de conteúdo empresarial, descrito como uma "técnica de detecção sofisticada" que permite às empresas "atender aos seus requisitos de proteção de dados mais críticos" ou, em outros palavras, triagem de proteção de dados; Produtos "DLP lite", que fazem menos e têm menos recursos; e ferramentas de "canal DLP", que são incorporadas a canais e operações específicos.