Что такое dlp. Предотвращение утечек данных — DLP. Продумать алгоритм реагирования на инциденты

Даже самые модные ИТ-термины надо употреблять к месту и максимально корректно. Хотя бы для того, чтобы не вводить в заблуждение потребителей. Относить себя к производителям DLP-решений определенно вошло в моду. К примеру, на недавней выставке CeBIT-2008 надпись “DLP solution” нередко можно было лицезреть на стендах производителей не только малоизвестных в мире антивирусов и прокси-серверов, но даже брандмауэров. Иногда возникало ощущение, что за следующим углом можно будет увидеть какой-нибудь CD ejector (программа, управляющая открыванием привода CD) с гордым лозунгом корпоративного DLP-решения. И, как это ни странно, каждый из таких производителей, как правило, имел более или менее логичное объяснение такому позиционированию своего продукта (естественно, помимо желания получить “гешефт” от модного термина).

Прежде чем рассматривать рынок производителей DLP-систем и его основных игроков, следует определиться с тем, что же мы будем подразумевать под DLP-системой. Попыток дать определение этому классу информационных систем было много: ILD&P — Information Leakage Detection & Prevention (“выявление и предотвращение утечек информации”, термин был предложен IDC в 2007 г.), ILP - Information Leakage Protection (“защита от утечек информации”, Forrester, 2006 г.), ALS - Anti-Leakage Software (“антиутечное ПО”, E&Y), Content Monitoring and Filtering (CMF, Gartner), Extrusion Prevention System (по аналогии с Intrusion-prevention system).

Но в качестве общеупотребительного термина всё же утвердилось название DLP - Data Loss Prevention (или Data Leak Prevention, защита от утечек данных), предложенная в 2005 г. В качестве русского (скорее не перевода, а аналогичного термина) было принято словосочетание “системы защиты конфиденциальных данных от внутренних угроз”. При этом под внутренними угрозами понимаются злоупотребления (намеренные или случайные) со стороны сотрудников организации, имеющих легальные права доступа к соответствующим данным, своими полномочиями.

Наиболее стройные и непротиворечивые критерии принадлежности к DLP-системам были выдвинуты исследовательским агентством Forrester Research в ходе их ежегодного исследования данного рынка. Они предложили четыре критерия, в соответствии с которыми систему можно отнести к классу DLP. 1.

Многоканальность. Система должна быть способна осуществлять мониторинг нескольких возможных каналов утечки данных. В сетевом окружении это как минимум e-mail, Web и IM (instant messengers), а не только сканирование почтового трафика или активности базы данных. На рабочей станции - мониторинг файловых операций, работы с буфером обмена данными, а также контроль e-mail, Web и IM. 2.

Унифицированный менеджмент. Система должна обладать унифицированными средствами управления политикой информационной безопасности, анализом и отчетами о событиях по всем каналам мониторинга. 3.

Активная защита. Система должна не только обнаруживать факты нарушения политики безопасности, но и при необходимости принуждать к ее соблюдению. К примеру, блокировать подозрительные сообщения. 4.

Исходя из этих критериев, в 2008 г. для обзора и оценки агентство Forrester отобрало список из 12 производителей программного обеспечения (ниже они перечислены в алфавитном порядке, при этом в скобках указано название компании, поглощенной данным вендором в целях выхода на рынок DLP-cистем):

Code Green;
InfoWatch;
McAfee (Onigma);
Orchestria;
Reconnex;
RSA/EMC (Tablus);
Symantec (Vontu);
Trend Micro (Provilla);
Verdasys;
Vericept;
Websense (PortAuthority);
Workshare.

На сегодняшний день из вышеупомянутых 12 вендоров на российском рынке в той или иной степени представлены только InfoWatch и Websense. Остальные либо вообще не работают в России, либо только анонсировали свои намерения о начале продаж DLP-решений (Trend Micro).

Рассматривая функциональность DLP-систем, аналитики (Forrester, Gartner, IDC) вводят категоризацию объектов защиты - типов информационных объектов подлежащих мониторингу. Подобная категоризация позволяет в первом приближении оценить область применения той или иной системы. Выделяют три категории объектов мониторинга.

1. Data-in-motion (данные в движении) - сообщения электронной почты, интернет-пейджеров, сетей peer-to-peer, передача файлов, Web-трафик, а также другие типы сообщений, которые можно передавать по каналам связи. 2. Data-at-rest (хранящиеся данные) - информация на рабочих станциях, лаптопах, файловых серверах, в специализированных хранилищах, USB-устройствах и других типах устройств хранения данных.

3. Data-in-use (данные в использовании) - информация, обрабатываемая в данный момент.

В настоящий момент на нашем рынке представлено около двух десятков отечественных и зарубежных продуктов, обладающих некоторыми свойствами DLP-cистем. Краткие сведения о них в духе приведенной выше классификации, перечислены в табл. 1 и 2. Также в табл. 1 внесен такой параметр, как “централизованное хранилище данных и аудит”, подразумевающий возможность системы сохранять данные в едином депозитарии (для всех каналов мониторинга) для их дальнейшего анализа и аудита. Этот функционал приобретает в последнее время особенную значимость не только в силу требований различных законодательных актов, но и в силу популярности у заказчиков (по опыту реализованных проектов). Все сведения, содержащиеся в этих таблицах, взяты из открытых источников и маркетинговых материалов соответствующих компаний.

Исходя из приведенных в таблицах 1 и 2 данных можно сделать вывод, что на сегодня в России представлены только три DLP-системы (от компаний InfoWatch, Perimetrix и WebSence). К ним также можно отнести недавно анонсированный интегрированный продукт от “Инфосистемы Джет” (СКВТ+СМАП), так как он будет покрывать несколько каналов и иметь унифицированный менеджмент политик безопасности.

Говорить о долях рынка этих продуктов в России довольно сложно, поскольку большинство упомянутых производителей не раскрывают объемов продаж, количество клиентов и защищенных рабочих станций, ограничиваясь только маркетинговой информацией. Точно можно сказать лишь о том, что основными поставщиками на данный момент являются:

системы “Дозор”, присутствующие на рынке с 2001 г.;
продукты InfoWatch, продающиеся с 2004 г.;
WebSense CPS (начал продаваться в России и во всем мире в 2007 г.);
Perimetrix (молодая компания, первая версия продуктов которой анонсирована на ее сайте на конец 2008 г.).

В заключение хотелось бы добавить, что принадлежность или нет к классу DLP-систем, не делает продукты хуже или лучше - это просто вопрос классификации и ничего более.

Таблица 1. Продукты, представленные на российском рынке и обладающие определенными свойствами DLP-cистем

Компания	Продукт	Возможности продукта
Компания	Продукт	Защита “данных в движении” (data-in-motion)	Защита “данных в использовании” (data-in-use)	Защита “данных в хранении” (data-at-rest)	Централизованное хранилище и аудит
InfoWatch	IW Traffic Monitor	Да	Да	Нет	Да
InfoWatch	IW CryptoStorage	Нет	Нет	Да	Нет
Perimetrix	SafeSpace	Да	Да	Да	Да
Инфосистемы Джет	Дозор Джет (СКВТ)	Да	Нет	Нет	Да
Инфосистемы Джет	Дозор Джет (СМАП)	Да	Нет	Нет	Да
Смарт Лайн Инк	DeviceLock	Нет	Да	Нет	Да
SecurIT	Zlock	Нет	Да	Нет	Нет
	SecrecyKeeper	Нет	Да	Нет	Нет
SpectorSoft	Spector 360	Да	Нет	Нет	Нет
Lumension Security	Sanctuary Device Control	Нет	Да	Нет	Нет
WebSense	Websense Content Protection	Да	Да	Да	Нет
Информзащита	Security Studio	Нет	Да	Да	Нет
Праймтек	Insider	Нет	Да	Нет	Нет
АтомПарк Софтваре	StaffCop	Нет	Да	Нет	Нет
СофтИнформ	SearchInform Server	Да	Да	Нет	Нет

Таблица 2. Соответствие продуктов, представленных на российском рынке, критериям принадлежности к классу DLP-систем

Компания	Продукт	Критерий принадлежности к DLP системам
Компания	Продукт	Многоканальность	Унифицированный менеджмент	Активная защита	Учет как содержания, так и контекста
InfoWatch	IW Traffic Monitor	Да	Да	Да	Да
Perimetrix	SafeSpace	Да	Да	Да	Да
“Инфосистемы Джет”	“Дозор Джет” (СКВТ)	Нет	Нет	Да	Да
“Инфосистемы Джет”	“Дозор Джет” (СМАП)	Нет	Нет	Да	Да
“Смарт Лайн Инк”	DeviceLock	Нет	Нет	Нет	Нет
SecurIT	Zlock	Нет	Нет	Нет	Нет
Smart Protection Labs Software	SecrecyKeeper	Да	Да	Да	Нет
SpectorSoft	Spector 360	Да	Да	Да	Нет
Lumension Security	Sanctuary Device Control	Нет	Нет	Нет	Нет
WebSense	Websense Content Protection	Да	Да	Да	Да
“Информзащита”	Security Studio	Да	Да	Да	Нет
“Праймтек”	Insider	Да	Да	Да	Нет
“АтомПарк Софтваре”	StaffCop	Да	Да	Да	Нет
“СофтИнформ”	SearchInform Server	Да	Да	Нет	Нет
“Инфооборона”	“Инфопериметр”	Да	Да	Нет	Нет

Предлагаем ряд маркеров, которые помогут выжать максимум из любой системы DLP.

DLP -системы: что это такое

Напомним, что DLP-системы (Data Loss/Leak Prevention) позволяют контролировать все каналы сетевой коммуникации компании (почта, интернет, системы мгновенных сообщений, флешки, принтеры и т д.). Защита от утечки информации достигается за счет того, что на все компьютеры сотрудников ставятся агенты, которые собирают информацию и передают ее на сервер. Порой информация собирается через шлюз, с использованием SPAN-технологий. Информация анализируется, после чего системой или офицером безопасности принимаются решения по инциденту.

Итак, в вашей компании прошло внедрение DLP-системы. Какие шаги необходимо предпринять, чтобы система заработала эффективно?

1. Корректно настроить правила безопасности

Представим, что в системе, обслуживающей 100 компьютеров, создано правило «Фиксировать все переписки со словом «договор"». Такое правило спровоцирует огромное число инцидентов, в котором может затеряться настоящая утечка.

Кроме того, не каждая компания может позволить себе содержать целый штат сотрудников, отслеживающих инциденты.

Повысить коэффициент полезности правил поможет инструментарий по созданию эффективных правил и отслеживанию результатов их работы. В каждой DLP-системе есть функционал, который позволяет это сделать.

В целом методология предполагает анализ накопленной базы инцидентов и создание различных комбинаций правил, которые в идеале приводят к появлению 5-6 действительно неотложных инцидентов в день.

2. Актуализировать правила безопасности с определенной периодичностью

Резкое снижение или увеличение числа инцидентов — показатель того, что требуется корректировка правил. Причины могут быть в том, что правило потеряло актуальность (пользователи перестали обращаться к определенным файлам) либо сотрудники усвоили правило и больше не совершают действий, запрещенных системой (DLP — обучающая система). Однако практика показывает, что если одно правило усвоено, то в соседнем месте потенциальные риски утечки возросли.

Также следует обращать внимание на сезонность в работе предприятия. В течение года ключевые параметры, связанные со спецификой работы компании, могут меняться. Например, для оптового поставщика малой техники весной будут актуальны велосипеды, а осенью — снегокаты.

3. Продумать алгоритм реагирования на инциденты

Есть несколько подходов к реагированию на инциденты. При тестировании и обкатке DLP-систем чаще всего людей не оповещают об изменениях. За участниками инцидентов лишь наблюдают. При накоплении критической массы с ними общается представитель отдела безопасности или отдела кадров. В дальнейшем часто работу с пользователями отдают на откуп представителям отдела безопасности. Возникают мини-конфликты, в коллективе накапливается негатив. Он может выплеснуться в намеренном вредительстве сотрудников по отношению к компании. Важно соблюдать баланс между требованием дисциплины и поддержанием здоровой атмосферы в коллективе.

4. Проверить работу режима блокировки

Существует два режима реагирования на инцидент в системе — фиксация и блокировка. Если каждый факт пересылки письма или прикрепления вложенного файла на флэшку блокируется, это создает проблемы для пользователя. Часто сотрудники атакуют системного администратора просьбами разблокировать часть функций, руководство также может быть недовольно такими настройками. В итоге система DLP и компания получают негатив, система дискредитируется и демаскируется.

5. Проверить, введен ли режим коммерческой тайны

Дает возможность сделать определенную информацию конфиденциальной, а также обязует любое лицо, знающее об этом, нести полную юридическую ответственность за ее разглашение. В случае серьезной утечки информации при действующем на предприятии режиме коммерческой тайны с нарушителя можно взыскать сумму фактического и морального ущерба через суд в соответствии с 98-ФЗ «О коммерческой тайне».

Надеемся, что данные советы помогут снизить число непреднамеренных утечек в компаниях, ведь именно с ними призваны успешно бороться системы DLP. Однако не стоит забывать о комплексной системе информационной безопасности и о том, что намеренные утечки информации требуют отдельного пристального внимания. Существуют современные решения, которые позволяют дополнить функционал систем DLP и значительно снизить риск намеренных утечек. Например, один из разработчиков предлагает интересную технологию — при подозрительно частом обращении к конфиденциальным файлам автоматически включается веб-камера и начинает вести запись. Именно эта система позволила зафиксировать, как незадачливый похититель активно делал снимки экрана с помощью мобильной фотокамеры.

Олег Нечеухин , эксперт по защите информационных систем, «Контур.Безопасность»

28.01.2014 Сергей Кораблев

Выбор любого продукта корпоративного уровня является для технических специалистов и сотрудников, принимающих решения, задачей нетривиальной. Выбор системы предотвращения утечек данных Data Leak Protection (DLP) – еще сложнее. Отсутствие единой понятийной системы, регулярных независимых сравнительных исследований и сложность самих продуктов вынуждают потребителей заказывать у производителей пилотные проекты и самостоятельно проводить многочисленные тестирования, определяя круг собственных потребностей и соотнося их с возможностями проверяемых систем

Подобный поход, безусловно, правильный. Взвешенное, а в некоторых случаях даже выстраданное решение упрощает дальнейшее внедрение и позволяет избежать разочарования при эксплуатации конкретного продукта. Однако процесс принятия решений в данном случае может затягиваться если не на годы, то на многие месяцы. Кроме того, постоянное расширение рынка, появление новых решений и производителей еще более усложняют задачу не только выбора продукта для внедрения, но и создание предварительного шорт-листа подходящих DLP-систем. В таких условиях актуальные обзоры DLP-систем имеют несомненную практическую ценность для технических специалистов. Стоит ли включать конкретное решение в список для тестирования или оно будет слишком сложным для внедрения в небольшой организации? Может ли решение быть масштабировано на компанию из 10 тыс. сотрудников? Сможет ли DLP-система контролировать важные для бизнеса CAD-файлы? Открытое сравнение не заменит тщательного тестирования, но поможет ответить на базовые вопросы, возникающие на начальном этапе работ по выбору DLP.

Участники

В качестве участников были выбраны наиболее популярные (по версии аналитического центра Anti-Malware.ru на середину 2013 года) на российском рынке информационной безопасности DLP-системы компаний InfoWatch, McAfee, Symantec, Websense, Zecurion и «Инфосистем Джет».

Для анализа использовались коммерчески доступные на момент подготовки обзора версии DLP-систем, а также документация и открытые обзоры продуктов.

Критерии сравнения DLP-систем выбирались, исходя из потребностей компаний различного размера и разных отраслей. Под основной задачей DLP-систем подразумевается предотвращение утечек конфиденциальной информации по различным каналам.

Примеры продуктов этих компаний представлены на рисунках 1–6.

Рисунок 3. Продукт компании Symantec

Рисунок 4. Продукт компании InfoWatch

Рисунок 5. Продукт компании Websense

Рисунок 6. Продукт компании McAfee

Режимы работы

Два основных режима работы DLP-систем – активный и пассивный. Активный – обычно основной режим работы, при котором происходит блокировка действий, нарушающих политики безопасности, например отправка конфиденциальной информации на внешний почтовый ящик. Пассивный режим чаще всего используется на этапе настройки системы для проверки и корректировки настроек, когда высока доля ложных срабатываний. В этом случае нарушения политик фиксируются, но ограничения на перемещение информации не налагаются (таблица 1).

В данном аспекте все рассматриваемые системы оказались равнозначны. Каждая из DLP умеет работать как в активном, так и в пассивном режимах, что дает заказчику определенную свободу. Не все компании готовы начать эксплуатацию DLP сразу в режиме блокировки – это чревато нарушением бизнес-процессов, недовольством со стороны сотрудников контролируемых отделов и претензиями (в том числе обоснованными) со стороны руководства.

Технологии

Технологии детектирования позволяют классифицировать информацию, которая передается по электронным каналам и выявлять конфиденциальные сведения. На сегодня существует несколько базовых технологий и их разновидностей, сходных по сути, но различных по реализации. Каждая из технологий имеет как преимущества, так и недостатки. Кроме того, разные типы технологий подходят для анализа информации различных классов. Поэтому производители DLP-решений стараются интегрировать в свои продукты максимальное количество технологий (см. таблицу 2).

В целом, продукты предоставляют большое количество технологий, позволяющих при должной настройке обеспечить высокий процент распознавания конфиденциальной информации. DLP McAfee, Symantec и Websense довольно слабо адаптированы для российского рынка и не могут предложить пользователям поддержку «языковых» технологий – морфологии, анализа транслита и замаскированного текста.

Контролируемые каналы

Каждый канал передачи данных – это потенциальный канал утечек. Даже один открытый канал может свести на нет все усилия службы информационной безопасности, контролирующей информационные потоки. Именно поэтому так важно блокировать неиспользуемые сотрудниками для работы каналы, а оставшиеся контролировать с помощью систем предотвращения утечек.

Несмотря на то, что лучшие современные DLP-системы способны контролировать большое количество сетевых каналов (см. таблицу 3), ненужные каналы целесообразно блокировать. К примеру, если сотрудник работает на компьютере только с внутренней базой данных, имеет смысл вообще отключить ему доступ в Интернет.

Аналогичные выводы справедливы и для локальных каналов утечки. Правда, в этом случае бывает сложнее заблокировать отдельные каналы, поскольку порты часто используются и для подключения периферии, устройств ввода-вывода и т. д.

Особую роль для предотвращения утечек через локальные порты, мобильные накопители и устройства играет шифрование. Средства шифрования достаточно просты в эксплуатации, их использование может быть прозрачным для пользователя. Но в то же время шифрование позволяет исключить целый класс утечек, связанных с несанкционированным доступом к информации и утерей мобильных накопителей.

Ситуация с контролем локальных агентов в целом хуже, чем с сетевыми каналами (см. таблицу 4). Успешно контролируются всеми продуктами только USB-устройства и локальные принтеры. Также, несмотря на отмеченную выше важность шифрования, такая возможность присутствует только в отдельных продуктах, а функция принудительного шифрования на основе контентного анализа присутствует только в Zecurion DLP.

Для предотвращения утечек важно не только распознавание конфиденциальных данных в процессе передачи, но и ограничение распространения информации в корпоративной среде. Для этого в состав DLP-систем производители включают инструменты, способные выявлять и классифицировать информацию, хранящуюся на серверах и рабочих станциях в сети (см. таблицу 5). Данные, которые нарушают политики информационной безопасности, должны быть удалены или перемещены в безопасное хранилище.

Для выявления конфиденциальной информации на узлах корпоративной сети используются те же самые технологии, что и для контроля утечек по электронным каналам. Главное отличие – архитектурное. Если для предотвращения утечки анализируется сетевой трафик или файловые операции, то для обнаружения несанкционированных копий конфиденциальных данных исследуется хранимая информация – содержимое рабочих станций и серверов сети.

Из рассматриваемых DLP-систем только InfoWatch и «Дозор-Джет» игнорируют использование средств выявления мест хранения информации. Это не является критичной функцией для предотвращения утечки по электронным каналам, но существенно ограничивает возможности DLP-систем в отношении проактивного предотвращения утечек. К примеру, когда конфиденциальный документ находится в пределах корпоративной сети, это не является утечкой информации. Однако если место хранения этого документа не регламентировано, если о местонахождении этого документа не знают владельцы информации и офицеры безопасности, это может привести к утечке. Возможен несанкционированный доступ к информации или к документу не будут применены соответствующие правила безопасности.

Удобство управления

Такие характеристики как удобство использования и управления могут быть не менее важными, чем технические возможности решений. Ведь действительно сложный продукт будет трудно внедрить, проект отнимет больше времени, сил и, соответственно, финансов. Уже внедренная DLP-система требует к себе внимания со стороны технических специалистов. Без должного обслуживания, регулярного аудита и корректировки настроек качество распознавания конфиденциальной информации будет со временем сильно падать.

Интерфейс управления на родном для сотрудника службы безопасности языке – первый шаг для упрощения работы с DLP-системой. Он позволит не только облегчить понимание, за что отвечает та или иная настройка, но и значительно ускорит процесс конфигурирования большого количества параметров, которые необходимо настроить для корректной работы системы. Английский язык может быть полезен даже для русскоговорящих администраторов для однозначной трактовки специфических технических понятий (см. таблицу 6).

Большинство решений предусматривают вполне удобное управление из единой (для всех компонентов) консоли c веб-интерфейсом (см. таблицу 7). Исключение составляют российские InfoWatch (отсутствует единая консоль) и Zecurion (нет веб-интерфейса). При этом оба производителя уже анонсировали появление веб-консоли в своих будущих продуктах. Отсутствие же единой консоли у InfoWatch обусловлено различной технологической основой продуктов. Разработка собственного агентского решения была на несколько лет прекращена, а нынешний EndPoint Security является преемником продукта EgoSecure (ранее известного как cynapspro) стороннего разработчика, приобретенного компанией в 2012 году.

Еще один момент, который можно отнести к недостаткам решения InfoWatch, состоит в том, что для настройки и управления флагманским DLP-продуктом InfoWatch TrafficMonitor необходимо знание специального скриптового языка LUA, что усложняет эксплуатацию системы. Тем не менее, для большинства технических специалистов перспектива повышения собственного профессионального уровня и изучение дополнительного, пусть и не слишком ходового языка должна быть воспринята позитивно.

Разделение ролей администратора системы необходимо для минимизации рисков предотвращения появления суперпользователя с неограниченными правами и других махинаций с использованием DLP.

Журналирование и отчеты

Архив DLP – это база данных, в которой аккумулируются и хранятся события и объекты (файлы, письма, http-запросы и т. д.), фиксируемые датчиками системы в процессе ее работы. Собранная в базе информация может применяться для различных целей, в том числе для анализа действий пользователей, для сохранения копий критически важных документов, в качестве основы для расследования инцидентов ИБ. Кроме того, база всех событий чрезвычайно полезна на этапе внедрения DLP-системы, поскольку помогает проанализировать поведение компонентов DLP-системы (к примеру, выяснить, почему блокируются те или иные операции) и осуществить корректировку настроек безопасности (см. таблицу 8).

В данном случае мы видим принципиальное архитектурное различие между российскими и западными DLP. Последние вообще не ведут архив. В этом случае сама DLP становится более простой для обслуживания (отсутствует необходимость вести, хранить, резервировать и изучать огромный массив данных), но никак не для эксплуатации. Ведь архив событий помогает настраивать систему. Архив помогает понять, почему произошла блокировка передачи информации, проверить, сработало ли правило корректно, внести в настройки системы необходимые исправления. Также следует заметить, что DLP-системы нуждаются не только в первичной настройке при внедрении, но и в регулярном «тюнинге» в процессе эксплуатации. Система, которая не поддерживается должным образом, не доводится техническими специалистами, будет много терять в качестве распознавания информации. В результате возрастет и количество инцидентов, и количество ложных срабатываний.

Отчетность – немаловажная часть любой деятельности. Информационная безопасность – не исключение. Отчеты в DLP-системах выполняют сразу несколько функций. Во-первых, краткие и понятные отчеты позволяют руководителям служб ИБ оперативно контролировать состояние защищенности информации, не вдаваясь в детали. Во-вторых, подробные отчеты помогают офицерам безопасности корректировать политики безопасности и настройки систем. В-третьих, наглядные отчеты всегда можно показать топ-менеджерам компании для демонстрации результатов работы DLP-системы и самих специалистов по ИБ (см. таблицу 9).

Почти все конкурирующие решения, рассмотренные в обзоре, предлагают и графические, удобные топ-менеджерам и руководителям служб ИБ, и табличные, более подходящие техническим специалистам, отчеты. Графические отчеты отсутствуют только в DLP InfoWatch, за что им и была снижена оценка.

Сертификация

Вопрос о необходимости сертификации для средств обеспечения информационной безопасности и DLP в частности является открытым, и в рамках профессиональных сообществ эксперты часто спорят на эту тему. Обобщая мнения сторон, следует признать, что сама по себе сертификация не дает серьезных конкурентных преимуществ. В то же время, существует некоторое количество заказчиков, прежде всего, госорганизаций, для которых наличие того или иного сертификата является обязательным.

Кроме того, существующий порядок сертификации плохо соотносится с циклом разработки программных продуктов. В результате потребители оказываются перед выбором: купить уже устаревшую, но сертифицированную версию продукта или актуальную, но не прошедшую сертификацию. Стандартный выход в этой ситуации – приобретение сертифицированного продукта «на полку» и использование нового продукта в реальной среде (см. таблицу 10).

Результаты сравнения

Обобщим впечатления от рассмотренных DLP-решений. В целом, все участники произвели благоприятное впечатление и могут использоваться для предотвращения утечек информации. Различия продуктов позволяют конкретизировать область их применения.

DLP-система InfoWatch может быть рекомендована организациям, для которых принципиально важно наличие сертификата ФСТЭК. Впрочем, последняя сертифицированная версия InfoWatch Traffic Monitor проходила испытания еще в конце 2010 года, а срок действия сертификата истекает в конце 2013 года. Агентские решения на базе InfoWatch EndPoint Security (известного также как EgoSecure) больше подходят предприятиям малого бизнеса и могут использоваться отдельно от Traffic Monitor. Совместное использование Traffic Monitor и EndPoint Security может вызвать проблемы с масштабированием в условиях крупных компаний.

Продукты западных производителей (McAfee, Symantec, Websense), по данным независимых аналитических агентств, значительно менее популярны, нежели российские. Причина - в низком уровне локализации. Причем дело даже не в сложности интерфейса или отсутствии документации на русском языке. Особенности технологий распознавания конфиденциальной информации, преднастроенные шаблоны и правила «заточены» под использование DLP в западных странах и нацелены на выполнение западных же нормативных требований. В результате в России качество распознавания информации оказывается заметно хуже, а выполнение требований иностранных стандартов зачастую неактуально. При этом сами по себе продукты вовсе не плохие, но специфика применения DLP-систем на российском рынке вряд ли позволит им в обозримом будущем стать более популярными, чем отечественные разработки.

Zecurion DLP отличается хорошей масштабируемостью (единственная российская DLP-система с подтвержденным внедрением на более чем 10 тыс. рабочих мест) и высокой технологической зрелостью. Однако удивляет отсутствие веб-консоли, что помогло бы упростить управление корпоративным решением, нацеленным на различные сегменты рынка. Среди сильных сторон Zecurion DLP – высокое качество распознавания конфиденциальной информации и полная линейка продуктов для предотвращения утечек, включая защиту на шлюзе, рабочих станциях и серверах, выявление мест хранения информации и инструменты для шифрования данных.

DLP-система «Дозор-Джет», один из пионеров отечественного рынка DLP, широко распространена среди российских компаний и продолжает наращивать клиентскую базу за счет обширных связей системного интегратора «Инфосистемы Джет», по совместительству и разработчика DLP. Хотя технологически DLP несколько отстает от более мощных собратьев, ее использование может быть оправдано во многих компаниях. Кроме того, в отличие от иностранных решений, «Дозор Джет» позволяет вести архив всех событий и файлов.

Каналами утечки, приводящими к выведению информации за пределы информационной системы компании, могут стать сетевые утечки (например, электронная почта или ICQ), локальные (использование внешних USB-накопителей), хранимые данные (базы данных). Отдельно можно выделить утрату носителя (флэш-память, ноутбук). К классу DLP систему можно отнести, если она соответствует следующим критериям: многоканальность (мониторинг нескольких возможных каналов утечки данных); унифицированный менеджмент (унифицированные средства управления по всем каналам мониторинга); активная защита (соблюдение политики безопасности); учет как содержания, так и контекста.

Конкурентным преимуществом большинства систем является модуль анализа. Производители настолько выпячивают этот модуль, что часто называют по нему свои продукты, например «DLP-решение на базе меток». Поэтому пользователь выбирает решения зачастую не по производительности, масштабируемости или другим, традиционным для корпоративного рынка информационной безопасности критериям, а именно на основе используемого типа анализа документов.

Очевидно, что, поскольку каждый метод имеет свои достоинства и недостатки, использование только одного метода анализа документов ставит решение в технологическую зависимость от него. Большинство производителей используют несколько методов, хотя один из них обычно является «флагманским». Данная статья представляет собой попытку классификации методов, используемых при анализе документов. Дается оценка их сильных и слабых сторон на опыте практического применения нескольких типов продуктов. В статье принципиально не рассматриваются конкретные продукты, т.к. основной задачей пользователя при их выборе является отсев маркетинговых лозунгов типа «мы защитим все от всего», «уникальная запатентованная технология» и осознание того, с чем он останется, когда уйдут продавцы.

Контейнерный анализ

Этот метод анализирует свойства файла или другого контейнера (архива, криптодиска и т.п.), в котором находится информация. Просторечное название таких методов - «решения на метках», что довольно полно отражает их суть. Каждый контейнер содержит некую метку, которая однозначно определяет тип содержащегося внутри контейнера контента. Упомянутые методы практически не требуют вычислительных ресурсов для анализа перемещаемой информации, поскольку метка полностью описывает права пользователя на перемещение контента по любому маршруту. В упрощенном виде такой алгоритм звучит так: «есть метка - запрещаем, нет метки - пропускаем».

Плюсы такого подхода очевидны: быстрота анализа и полное отсутствие ошибок второго рода (когда открытый документ система ошибочно детектирует как конфиденциальный). Такие методы в некоторых источниках называют «детерминистскими».

Очевидны и минусы - система заботится только о помеченной информации: если метка не поставлена, контент не защищен. Необходимо разрабатывать процедуру расстановки меток на новые и входящие документы, а также систему противодействия переносу информации из помеченного контейнера в непомеченный посредством операций с буфером, файловых операций, копирования информации из временных файлов и т.д.

Слабость таких систем проявляется и в организации расстановки меток. Если их расставляет автор документа, то по злому умыслу он имеет возможность не пометить информацию, которую собирается похитить. При отсутствии злого умысла рано или поздно проявятся небрежность или беспечность. Если обязать расставлять метки определенного сотрудника, например офицера информационной безопасности или системного администратора, то он не всегда сможет отличить конфиденциальный контент от открытого, поскольку не знает досконально всех процессов в компании. Так, «белый» баланс должен быть выложен на сайте компании, а «серый» или «черный» нельзя выносить за пределы информационной системы. Но один от другого может отличить только главбух, т.е. один из авторов.

Метки обычно подразделяют на атрибутные, форматные и внешние. Как следует из названия, первые размещаются в атрибутах файлов, вторые - в полях самого файла и третьи - прикрепляются к файлу (ассоциируются с ним) внешними программами.

Контейнерные структуры в ИБ

Иногда плюсами решений на метках считаются также низкие требования к производительности перехватчиков, ведь они лишь проверяют метки, т.е. действуют как турникеты в метро: «есть билет - проходи». Однако не стоит забывать, что чудес не бывает - вычислительная нагрузка в этом случае перекладывается на рабочие станции.

Место решений на метках, какими бы они ни были - защита документных хранилищ. Когда компания имеет документное хранилище, которое, с одной стороны, пополняется достаточно редко, а с другой стороны - точно известны категория и уровень конфиденциальности каждого документа, то организовать его защиту проще всего как раз с использованием меток. Организовать расстановку меток на документах, поступающих в хранилище можно с помощью организационной процедуры. Например, перед тем как отправить документ в хранилище, сотрудник, отвечающий за его функционирование, может обратиться к автору и специалисту с вопросом, какой уровень конфиденциальности документу выставить. Особенно удачно эта задача решается с помощью форматных меток, т.е. каждый входящий документ сохраняется в защищенном формате и затем выдается по запросу сотрудника с указанием его в качестве допущенного к чтению. Современные решения позволяют присваивать право доступа на ограниченное время, а по истечении действия ключа документ просто перестает читаться. Именно по этой схеме организована, например, выдача документации на конкурсы по госзакупкам в США: система управления закупками генерирует документ, который могут прочитать без возможности изменить или скопировать содержимое только перечисленные в этом документе участники конкурса. Ключ на доступ действует только до срока подачи документов на конкурс, после чего документ перестает читаться.

Также с помощью решений, базирующихся на метках, компании организуют документооборот в закрытых сегментах сети, в которой обращаются интеллектуальная собственность и государственная тайна. Вероятно, теперь по требованиям ФЗ «О персональных данных» так же будет организован документооборот в отделах кадров крупных компаний.

Контентный анализ

При реализации описываемых в этом разделе технологий, в отличие от описанных ранее, напротив, совершенно безразлично, в каком контейнере хранится контент. Задача этих технологий - извлечь значащий контент из контейнера или перехватить передачу по каналу связи и проанализировать информацию на наличие запрещенного содержимого.

Основными технологиями в определении запрещенного контента в контейнерах являются контроль сигнатур, контроль на основе хеш-функций и лингвистические методы.

Сигнатуры

Самый простой метод контроля - поиск в потоке данных некоторой последовательности символов. Иногда запрещенную последовательность символов называют «стоп-словом», но в более общем случае она может быть представлена не словом, а произвольным набором символов, например той же меткой. Вообще этот метод не во всех его реализациях можно отнести к контентному анализу. Например, в большинстве устройств класса UTM поиск запрещенных сигнатур в потоке данных происходит без извлечения текста из контейнера, при анализе потока «as is». Или, если система настроена только на одно слово, то результат ее работы - определение 100%-го совпадения, т.е. метод можно отнести к детерминистским.

Однако чаще поиск определенной последовательности символов все же применяют при анализе текста. В подавляющем большинстве случаев сигнатурные системы настроены на поиск нескольких слов и частоту встречаемости терминов, т.е. мы будем все же относить эту систему к системам анализа контента.

К достоинствам этого метода можно отнести независимость от языка и простоту пополнения словаря запрещенных терминов: если вы хотите воспользоваться этим методом для поиска в потоке данных слова на языке пушту, вам не обязательно владеть этим языком, достаточно лишь знать, как оно пишется. Так же легко добавляется, например, транслитерированный русский текст или «олбанский» язык, что немаловажно, например, при анализе SMS -текстов, сообщений ICQ или постов в блогах.

Недостатки становятся очевидными при использования не-английского языка. К сожалению, большинство производителей систем анализа текстов работают для американского рынка, а английский язык очень «сигнатурен» - формы слов чаще всего образуются с помощью предлогов без изменения самого слова. В русском языке все гораздо сложнее. Возьмем, к примеру, милое сердцу сотрудника информационной безопасности слово «secret» (секрет). В английском оно означает и существительное «секрет», и прилагательное «секретный», и глагол «засекретить». В русском языке из корня «секрет» можно образовать несколько десятков различных слов. Т.е. если в англоговорящей организации сотруднику информационной безопасности достаточно ввести одно слово, в русскоговорящей придется вводить пару десятков слов и затем еще изменять их в шести различных кодировках.

Кроме того, такие методы неустойчивы к примитивному кодированию. Практически все они пасуют перед любимым приемом начинающих спамеров - заменой символов на похожие по начертанию. Автор неоднократно демонстрировал офицерам безопасности элементарный прием - проход конфиденциального текста через сигнатурные фильтры. Берется текст, содержащий, например, фразу «совершенно секретно», и почтовый перехватчик, настроенный на эту фразу. Если текст открыть в MS Word, то двухсекундная операция: Ctrl+F, «найти "o" (русской раскладки)», «заменить на "o" (английской раскладки)», «заменить все», «отослать документ» - делает документ абсолютно невидимым для этого фильтра. Тем более обидно, что такая замена проводится штатными средствами MS Word или любого другого текстового редактора, т.е. они доступны пользователю, даже если у него нет прав локального администратора и возможности запускать программы шифрования.

Чаще всего сигнатурный контроль потоков входит в функционал UTM-устройств, т.е. решений, очищающих трафик от вирусов, спама, вторжений и любых других угроз, детектирование которых происходит по сигнатурам. Поскольку эта функция является «бесплатной», зачастую пользователи считают, что этого достаточно. Такие решения действительно защищают от случайных утечек, т.е. в тех случаях, когда исходящий текст не изменяется отправителем с целью обойти фильтр, но против злонамеренных пользователей они бессильны.

Маски

Расширением функционала поиска сигнатур «стоп-слов» является поиск их масок. Он представляет собой поиск такого содержания, которое невозможно точно указать в базе «стоп-слов», но можно указать его элемент или структуру. К такой информации следует отнести любые коды, характеризующие персону или предприятие: ИНН, номера счетов, документов и т.д. Искать их с помощью сигнатур невозможно.

Неразумно задавать номер конкретной банковской карты в качестве объекта поиска, а хочется находить любой номер кредитной карты, как бы он не был написан - с пробелами или слитно. Это не просто желание, а требование стандарта PCI DSS : незашифрованные номера пластиковых карт запрещено посылать по электронной почте, т.е. обязанностью пользователя является находить такие номера в электронной почте и сбрасывать запрещенные сообщения.

Вот, например, маска, задающая такое стоп-слово, как название конфиденциального или секретного приказа, номер которого начинается с нуля. Маска учитывает не только произвольный номер, но и любой регистр и даже подмену русских букв латинскими. Маска записана в стандартной нотации «REGEXP», хотя у различных DLP-систем могут быть собственные, более гибкие нотации. Еще хуже дело обстоит с номерами телефонов. Эта информация отнесена к персональным данным, а писать ее можно десятком способов - с использованием различных сочетаний пробелов, разных типов скобок, плюса и минуса и т.д. Здесь, пожалуй, единственной маской не обойтись. Например, в антиспамовых системах, где приходится решать сходную задачу, для детектирования телефонного номера используют несколько десятков масок одновременно.

Множество различных кодов, вписанных в деятельность компаний и ее сотрудников, охраняются многими законами и представляют собой коммерческую тайну, банковскую тайну, персональные данные и другую защищаемую законом информацию, поэтому проблема детектирования их в трафике является обязательным условием любого решения.

Хеш-функции

Различного типа хеш-функции образцов конфиденциальных документов одно время считались новым словом на рынке защиты от утечек, хотя сама технология существует с 1970-х годов. На Западе этот метод иногда называется «digital fingerprints», т.е. «цифровые отпечатки пальцев», или «шиндлы» на научном сленге.

Суть всех методов одна и та же, хотя конкретные алгоритмы у каждого производителя могут существенно отличаться. Некоторые алгоритмы даже патентуются, что подтверждает уникальность реализации. Общий сценарий действия такой: набирается база образцов конфиденциальных документов. С каждого из них снимается «отпечаток», т.е. из документа извлекается значимое содержимое, которое приводится к некоторому нормальному, например (но не обязательно) текстовому виду, затем снимаются хеши всего содержимого и его частей, например абзацев, предложений, пятерок слов и т.д., детализация зависит от конкретной реализации. Эти отпечатки хранятся в специальной базе данных.

Перехваченный документ точно так же очищается от служебной информации и приводится к нормальному виду, затем с него по тому же алгоритму снимаются отпечатки-шиндлы. Полученные отпечатки ищутся в базе данных отпечатков конфиденциальных документов, и если находятся - документ считается конфиденциальным. Поскольку этот метод применяется для нахождения прямых цитат из документа-образца, технология иногда называется «антиплагиатной».

Большинство преимуществ такого метода являются одновременно его недостатками. Прежде всего, это требование использования образцов документов. С одной стороны, пользователю не надо беспокоиться о стоп-словах, значимых терминах и другой информации, совершенно неспецифической для офицеров безопасности деятельности. С другой стороны, «нет образца - нет защиты», что порождает те же самые проблемы с новыми и входящими документами, что и при обращении к технологиям, базирующимся на метках. Очень важным плюсом такой технологии является ее нацеленность на работу с произвольными последовательностями символов. Из этого следует, в первую очередь, независимость от языка текста - хоть иероглифы, хоть пушту. Далее, одно из главных следствий этого свойства - возможность снятия отпечатков с нетекстовой информации - баз данных, чертежей, медиафайлов. Именно эти технологии применяют голливудские студии и мировые студии звукозаписи для защиты медиаконтента в своих цифровых хранилищах.

К сожалению, низкоуровневые хеш-функции неустойчивы к примитивному кодированию, рассматривавшемуся в примере с сигнатурами. Они легко справляются с изменением порядка слов, перестановкой абзацев и другими ухищрениями «плагиаторов», но, например, изменение букв по всему документу разрушает хеш-образец и такой документ становится невидимым для перехватчика.

Использование только этого метода осложняет работу с формами. Так, пустая форма заявления на кредит является свободно распространяемым документом, а заполненная - конфиденциальным, поскольку содержит персональные данные. Если просто снять отпечаток с пустой формы, то перехваченный заполненный документ будет содержать всю информацию из пустой формы, т.е. отпечатки будут во многом совпадать. Таким образом, система либо пропустит конфиденциальную информацию, либо воспрепятствует свободному распространению пустых форм.

Несмотря на упомянутые недостатки, этот метод имеет широкое распространение, особенно в таком бизнесе, который не может себе позволить квалифицированных сотрудников, а действует по принципу «сложи всю конфиденциальную информацию в эту папку и спи спокойно». В этом смысле требование конкретных документов для их защиты чем-то похоже на решения, базирующиеся на метках, только хранящихся отдельно от образцов и сохраняющихся при изменении формата файла, копировании части файла и т.д. Однако крупный бизнес, имеющий в обороте сотни тысяч документов, зачастую просто не в состоянии предоставить образцы конфиденциальных документов, т.к. бизнес-процессы компании этого не требуют. Единственное, что есть (или, честнее, должно быть) на каждом предприятии, - «Перечень информации, составляющей коммерческую тайну». Сделать из нее образцы - нетривиальная задача.

Простота добавления образцов к базе контролируемого контента зачастую играет с пользователями злую шутку. Это ведет к постепенному увеличению базы отпечатков, существенно влияющему на производительность системы: чем больше образцов, тем больше сравнений каждого перехваченного сообщения. Поскольку каждый отпечаток занимает от 5 до 20% оригинала, база отпечатков постепенно разрастается. Пользователи отмечают резкое падение производительности, когда база начинает превышать объем оперативной памяти фильтрующего сервера. Обычно проблема решается регулярным аудитом образцов документов и удалением устаревших или дублирующихся образцов, т.е. экономя на внедрении, пользователи теряют на эксплуатации.

Лингвистические методы

Самым распространенным на сегодняшний день методом анализа является лингвистический анализ текста. Он настолько популярен, что зачастую именно он в просторечье именуется «контентной фильтрацией», т.е. несет на себе характеристику всего класса методов анализа содержимого. С точки зрения классификации и хеш-анализ, и анализ сигнатур, и анализ масок являются «контентной фильтрацией», т.е. фильтрацией трафика на основе анализа содержимого.

Как понятно из названия, метод работает только с текстами. Вы не защитите с его помощью базу данных, состоящую только из чисел и дат, тем более - чертежи, рисунки и коллекцию любимых песен. Зато с текстами этот метод творит чудеса.

Лингвистика как наука состоит из многих дисциплин - от морфологии до семантики. Поэтому лингвистические методы анализа тоже различаются между собой. Есть методы, использующие лишь стоп-слова, только вводящиеся на уровне корней, а сама система уже составляет полный словарь; есть базирующиеся на расставлении весов встречающихся в тексте терминов. Есть в лингвистических методах и свои отпечатки, базирующиеся на статистике; например, берется документ, считаются пятьдесят самых употребляемых слов, затем выбирается по 10 самых употребляемых из них в каждом абзаце. Такой «словарь» представляет собой практически уникальную характеристику текста и позволяет находить в «клонах» значащие цитаты.

Анализ всех тонкостей лингвистического анализа не входит в рамки этой статьи, поэтому сосредоточимся на достоинствах и недостатках.

Достоинством метода является полная нечувствительность к количеству документов, т.е. редкая для корпоративной информационной безопасности масштабируемость. База контентной фильтрации (набор ключевых словарных классов и правил) не меняется в размере от появления новых документов или процессов в компании.

Кроме того, пользователи отмечают в этом методе сходство со «стоп-словами» в той части, что если документ задержан, то сразу видно, из-за чего это произошло. Если система, базирующаяся на отпечатках, сообщает, что какой-то документ похож на другой, то офицеру безопасности придется самому сравнивать два документа, а при лингвистическом анализе он получит уже размеченный контент. Лингвистические системы наряду с сигнатурной фильтрацией так распространены, поскольку позволяют начать работать без изменений в компании сразу после инсталляции. Нет нужды возиться с расстановкой меток и снятием отпечатков, инвентаризировать документы и делать другую неспецифическую для офицера безопасности работу.

Недостатки столь же очевидны, и первый - зависимость от языка. В каждой стране, язык которой поддерживается производителем, это не является недостатком, однако с точки зрения глобальных компаний, имеющих кроме единого языка корпоративного общения (например, английского), еще множество документов на локальных языках в каждой стране, это явный недостаток.

Еще один недостаток - высокий процент ошибок второго рода, для снижения которого требуется квалификация в области лингвистики (для тонкой настройки базы фильтрации). Стандартные отраслевые базы обычно дают точность фильтрации 80-85%. Это означает, что каждое пятое-шестое письмо перехвачено ошибочно. Настройка базы до приемлемых 95-97% точности срабатывания связана обычно с вмешательством специально обученного лингвиста. И хотя для обучения корректировке базы фильтрации достаточно иметь два дня свободного времени и владеть языком на уровне выпускника средней школы, эту работу, кроме офицера безопасности, делать некому, а он обычно считает такую работу непрофильной. Привлекать же человека со стороны всегда рискованно - ведь работать ему придется с конфиденциальной информацией. Выходом из этой ситуации обычно является покупка дополнительного модуля - самообучающегося «автолингвиста», которому «скармливаются» ложные срабатывания, и он автоматически адаптирует стандартную отраслевую базу.

Лингвистические методы выбирают тогда, когда хотят минимизировать вмешательство в бизнес, когда служба защиты информации не имеет административного ресурса изменить существующие процессы создания и хранения документов. Они работают всегда и везде, хотя и с упомянутыми недостатками.

Трудности внедрения

Помимо очевидных трудностей внедрению DLP препятствует и сложность выбора подходящего решения, поскольку различные поставщики систем DLP исповедуют собственные подходы к организации защиты. У одних запатентованы алгоритмы анализа контента по ключевым словам, а кто-то предлагает метод цифровых отпечатков. Как в этих условиях выбрать оптимальный продукт? Что эффективнее? Ответить на эти вопросы очень сложно, так как внедрений систем DLP на сегодня крайне мало, а реальных практик их использования (на которые можно было бы полагаться) еще меньше. Но те проекты, которые все же были реализованы, показали, что более половины объема работ и бюджета в них составляет консалтинг, и это обычно вызывает большой скепсис у руководства. Кроме того, как правило, под требования DLP приходится перестраивать существующие бизнес-процессы предприятия, а на это компании идут с трудом.

Насколько внедрение DLP помогает соответствовать действующим требованиям регуляторов? На Западе внедрение DLP-систем мотивируют законы, стандарты, отраслевые требования и другие нормативные акты. По мнению экспертов, имеющиеся за рубежом четкие требования законодательства, методические указания по обеспечению требований являются реальным двигателем рынка DLP, так как внедрение специальных решений исключает претензии со стороны регуляторов. У нас в этой сфере положение совсем иное, и внедрение DLP-систем не помогает соответствовать законодательству.

Неким стимулом для внедрения и использования DLP в корпоративной среде может стать необходимость защищать коммерческие секреты компаний и выполнить требования федерального закона «О коммерческой тайне».

Почти на каждом предприятии приняты такие документы, как «Положение о коммерческой тайне» и «Перечень сведений, составляющих коммерческую тайну», и их требования следует выполнять. Существует мнение, что закон «О коммерческой тайне» (98-ФЗ) не работает, тем не менее руководители компаний хорошо осознают, что им важно и нужно защищать свои коммерческие секреты. Причем это осознание гораздо выше понимания важности закона «О персональных данных» (152-ФЗ), и любому руководителю намного проще объяснить необходимость внедрить конфиденциальный документооборот, чем рассказывать про защиту персональных данных.

Что мешает использовать DLP в процессах автоматизации защиты коммерческой тайны? По гражданскому кодексу РФ, для введения режима защиты коммерческой тайны необходимо лишь, чтобы информация обладала некой ценностью и была включена в соответствующий перечень. В этом случае обладатель такой информации по закону обязан принять меры к охране конфиденциальных сведений.

Вместе с тем очевидно, что и DLP не сможет решить всех вопросов. В частности, прикрыть доступ к конфиденциальной информации третьим лицам. Но для этого существуют другие технологии. Многие современные DLP-решения умеют с ними интегрироваться. Тогда при выстраивании этой технологической цепочки может получиться работающая система защиты коммерческой тайны. Такая система будет более понятной для бизнеса, и именно бизнес сможет выступить заказчиком системы защиты от утечек.

Россия и Запад

По мнению аналитиков, В России иное отношение к безопасности и иной уровень зрелости компаний, поставляющих решения DLP. Рынок России ориентируется на специалистов по безопасности и узкоспециализированные проблемы. Люди, занимающиеся предотвращением утечки данных, не всегда понимают, какие данные имеют ценность. В России «милитаристский» подход к организации систем безопасности: прочный периметр с межсетевыми экранами и все усилия прилагаются к тому, чтобы не допустить проникновения внутрь.

Но если сотрудник компании имеет доступ к количеству информации, которое не требуется для выполнения его обязанностей? С другой стороны, если посмотреть, какой подход формировался на Западе в последние 10-15 лет, то можно сказать, что больше внимания уделяется ценности информации. Ресурсы направляются туда, где находится ценная информация, а не на всю информацию подряд. Пожалуй, это самая большая культурологическая разница между Западом и Россией. Однако, говорят аналитики, ситуация меняется. Информация начинает восприниматься как деловой актив, а на эволюцию потребуется какое-то время.

Не существует всеобъемлющего решения

Стопроцентной защиты от утечек еще не разработал ни один производитель. Проблемы с использованием DLP-продуктов некоторые эксперты формулируют примерно так: эффективное использование опыта борьбы с утечками, применяемого в DLP-системах, требует понимания, что значительная работа по обеспечению защиты от утечек должна быть проведена на стороне заказчика, поскольку никто лучше него не знает собственных информационных потоков.

Другие считают, что защититься от утечек нельзя: предотвратить утечку информации невозможно. Поскольку информация имеет для кого-нибудь ценность, она будет получена раньше или позже. Программные средства могут сделать получение этой информации более дорогостоящим и требующим больших временных затрат процессом. Это может значительно снизить выгоду обладания информацией, ее актуальность. Значит, эффективность работы DLP-систем стоит контролировать.

С егодня рынок DLP-систем является одним из самых быстрорастущих среди всех средств обеспечения информационной безопасности. Впрочем, отечественная ИБ-сфера пока не совсем успевает за мировыми тенденциями, в связи с чем у рынка DLP-систем в нашей стране есть свои особенности.

Что такое DLP и как они работают?

Прежде чем говорить о рынке DLP-систем, необходимо определиться с тем, что, собственно говоря, подразумевается, когда речь идёт о подобных решениях. Под DLP-системами принято понимать программные продукты, защищающие организации от утечек конфиденциальной информации. Сама аббревиатура DLP расшифровывается как Data Leak Prevention, то есть, предотвращение утечек данных.

Подобного рода системы создают защищенный цифровой «периметр» вокруг организации, анализируя всю исходящую, а в ряде случаев и входящую информацию. Контролируемой информацией должен быть не только интернет-трафик, но и ряд других информационных потоков: документы, которые выносятся за пределы защищаемого контура безопасности на внешних носителях, распечатываемые на принтере, отправляемые на мобильные носители через Bluetooth и т.д.

Поскольку DLP-система должна препятствовать утечкам конфиденциальной информации, то она в обязательном порядке имеет встроенные механизмы определения степени конфиденциальности документа, обнаруженного в перехваченном трафике. Как правило, наиболее распространены два способа: путём анализа специальных маркеров документа и путём анализа содержимого документа. В настоящее время более распространен второй вариант, поскольку он устойчив перед модификациями, вносимыми в документ перед его отправкой, а также позволяет легко расширять число конфиденциальных документов, с которыми может работать система.

«Побочные» задачи DLP

Помимо своей основной задачи, связанной с предотвращением утечек информации, DLP-системы также хорошо подходят для решения ряда других задач, связанных с контролем действий персонала.

Наиболее часто DLP-системы применяются для решения следующих неосновных для себя задач:

контроль использования рабочего времени и рабочих ресурсов сотрудниками;
мониторинг общения сотрудников с целью выявления «подковерной» борьбы, которая может навредить организации;
контроль правомерности действий сотрудников (предотвращение печати поддельных документов и пр.);
выявление сотрудников, рассылающих резюме, для оперативного поиска специалистов на освободившуюся должность.

За счет того, что многие организации полагают ряд этих задач (особенно контроль использования рабочего времени) более приоритетными, чем защита от утечек информации, возник целый ряд программ, предназначенных именно для этого, однако способных в ряде случаев работать и как средство защиты организации от утечек. От полноценных DLP-систем такие программы отличает отсутствие развитых средств анализа перехваченных данных, который должен производиться специалистом по информационной безопасности вручную, что удобно только для совсем небольших организаций (до десяти контролируемых сотрудников).