Sfruttare l’analisi comportamentale per aumentare i livelli di sicurezza e contrastare gli attacchi del cybercrime. Un nuovo approccio, delineato da Websense, che ha scelto di passare da logiche di Data Loss Prevention (DTP), non più percorribili nell’era dei Big Data, a dinamiche di Data Threat Protection (DTP), capaci di identificare anomalie nei flussi di dati.
Nell’era dei Big Data la DLP non è sufficiente
«La Data Loss Prevention chiede al cliente di effettuare una analisi approfondita di tutti i dati presenti in azienda – spiega Emiliano Massa, Senior Director Regional Sales South EMEA di Websense –, catalogandoli per grado di riservatezza e importanza. Dopo questa fase, il sistema di DPL si limitava a implementare le regole sulla movimentazione del dato definito: ed è questo il limite principale di un progetto DPL, in quanto la dinamicità cui sono soggetti i dati aziendali non sempre consente di collocarli all’interne di procedure precise e codificate. A completare il quadro, inoltre, si aggiungevano il costo dell’analisi e il timore di impattare negativamente sulla produttività aziendale».
Analizzare i comportamenti dell’utente
Inoltre, il vero anello debole della sicurezza continua a essere uno: l’utente. «Per questo motivo abbiamo creato Websense Triton APX – aggiunge Luca Mairani, Senior Sales Engineer di Websense –, che non si focalizza unicamente sui pattern degli attacchi ma analizza i comportamenti dell’utente per mettere in evidenza violazioni delle policy, violazioni delle compliance o traffico anomalo dagli endpoint che fanno pensare a una compromissione della riservatezza dei dati. La soluzione offre una strategia attiva per proteggere i dati critici, monitorando i flussi tecnicamente osservabili e includendo, non solo i repository in cui si trovano i dati e la loro movimentazione, ma anche le azioni dell’utente che accede, sposta o altera i dati, inclusi gli eventi precursori. Infine, è a tutti gli effetti un sistema proattivo di protezione delle informazioni, semplice da implementare e che non richiede (nel suo approccio DTP) alcuna complessa attività di data classification o di finger print dei dati stessi».
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