DLP ferramenta imprescindível: como evitar vazamento de Dados e problemas com a LGPD

O cenário multi conectado com difusão de tecnologias e uso de serviços em nuvem os riscos de vazamentos se intensificam, a prevenção contra a perda de dados — conhecida como DLP (Data Loss Prevention) — tornou-se elemento central nas estratégias de segurança da informação. As organizações estão cada vez mais pressionadas por legislações de proteção de dados, como a LGPD no Brasil e o GDPR na Europa, além da necessidade de proteger propriedade intelectual e dados críticos contra ameaças externas e erros internos.

A seguir destacam-se os temas importantes para entendimento da tecnologia e seu emprego, incluindo tendências tecnológicas, desafios operacionais, tipos de soluções e sua relação com a conscientização em segurança da informação e privacidade de dados.

 

Política de Identificação de Dados (Data Identification) & Detecção de Vazamentos (Data Leak Detection)

O conceito de identificação de dados é um dos pilares para que uma solução de DLP seja eficaz, tornando-se um pular na classificação, isto é, quais tipos de dados a organização vai proteger (GARTNER, 2022). Assim, a organização deve possuir uma política para entendimento e divulgação para a classificação, tipificação de dados, risco associado e como realizar os tratamentos e monitoramento, respectivamente. O ideal é que o investimento seja soluções automatizadas que realizem varredura, descoberta e categorização de dados, permitindo que sejam aplicadas políticas adequadas de proteção.

Não obstante, há técnicas avançadas de DLP incluem “Baselines” ou padrões para entendimento sobre comportamento e identificação de atividades suspeitas que possam indiquem tentativas de exfiltração de dados. A validação desses padrões, baseiam-se em análise contínua, via de regra em um SOC (Security Operation Center), e, a partir disso, identifica desvios que demandam investigação ou bloqueio automático.

Proteção de Dados em Movimento (Data in Motion)

Outro tema importante são os dados em trânsito — entre servidores, dispositivos e sistemas — são alvos preferenciais de ataques cibernéticos. Segundo relatório do Ponemon Institute (2021), grande parte das violações envolve a interceptação de dados durante sua movimentação. A implementação de DLP neste contexto visa garantir que essas informações não sejam desviadas ou acessadas por agentes não autorizados durante o tráfego pela rede. Obviamente, o dado em trânsito utiliza ferramentas de criptografia para garantir a integridade e a confidencialidade da comunicação, sendo-as complementares aos sistemas DLP.

Proteção de Dados em Repouso (Data at Rest) & DLP em Nuvem (Cloud DLP)

Já os dados armazenados em bases de dados, sistemas locais, nuvem, dispositivos móveis e endpoints precisam de proteção permanente, mesmo quando não estão sendo utilizados. O DLP para dados em repouso atua com criptografia, controle de acesso e monitoramento, prevenindo acessos indevidos ou extração de dados sensíveis. Destacam-se os desafios em controlar em especial as bases de dados não estruturadas disponíveis aos usuários em redes compartilhadas, como os diversos “drivers” proporcionados pelos Players colaborativos como Microsoft, Google etc. Algumas ferramentas específicas permitem monitoramento de dados armazenados em serviços como Microsoft 365, Google Workspace, AWS e Azure,

DLP em Endpoints (Endpoint DLP)

Outrossim, de maneira completar ao destacado do “Data at Rest”, as soluções de DLP voltadas para dispositivos finais ampliam a visibilidade e controle sobre o que ocorre fora do perímetro da rede. Isso inclui a capacidade de restringir cópias de dados, impedir transferências para mídias removíveis e aplicar criptografia no momento da movimentação. Telefones celulares e tablets passaram a ser incluídos no escopo devido ao aumento do trabalho remoto e do uso de dispositivos pessoais (BYOD – Bring Your Own Device).

As melhores práticas na Implementação de DLP

A seguir segue algumas ações para implementação do DLP:

• Inventário e Avaliação de Ativos: A proteção começa pelo conhecimento. Sem um inventário de dados, dispositivos e fluxos de informação, é impossível definir políticas eficazes.
• Classificação de Dados: Estruturar os dados em categorias — como PII (dados pessoais identificáveis), financeiros, regulatórios e propriedade intelectual — permite aplicação segmentada de políticas. Ferramentas com capacidade de machine learning contribuem para a classificação dinâmica.
• Políticas de Manuseio e Remediação: A definição de regras de tratamento, retenção e descarte é essencial, especialmente em ambientes regulados. Com isso, evita-se exposição acidental ou intencional de dados confidenciais.
• Centralização do Programa de DLP: Implementações fragmentadas geram lacunas. Um programa único e corporativo evita inconsistências e amplia a efetividade da proteção, permitindo uma visão consolidada dos riscos e incidentes.
• Capacitação e Conscientização: Programas contínuos de conscientização em segurança da informação e privacidade devem incluir sessões práticas, simulações e treinamentos sob medida para diferentes áreas da empresa.
• Ferramentas Dedicadas: Produtos autônomos com recursos avançados de análise, integração com SIEM, automação de respostas e monitoramento de comportamento. São mais robustos, mas requerem equipe qualificada para configuração e operação.
• Soluções Integradas: Funcionalidades básicas de DLP embutidas em plataformas como firewalls, gateways de e-mail e serviços em nuvem. São de menor custo e mais fáceis de implementar, mas com escopo limitado.

 

Conclusão

De acordo com dados divulgados pela IBM em parceria com o Ponemon Institute (2021), o custo médio global de uma violação de dados alcançou US$ 4,24 milhões, refletindo um aumento de 10% em relação ao ano anterior. Tais números reforçam a necessidade de prevenção eficaz. Sem contar com a crescente complexidade de leis como LGPD, GDPR, CCPA e outras normas setoriais exige que as empresas demonstrem governança efetiva sobre seus dados, o que posiciona o DLP como peça-chave na conformidade jurídica.

Já a explosão do volume de dados, as organizações produzem e armazenam volumes sem precedentes de dados, consequentemente há uma ampliação da superfície ataque, com a combinação de múltiplos dispositivos, nuvem, acesso remoto e integração com terceiros ampliou consideravelmente os vetores de ataque.

A adoção de soluções de DLP é uma resposta direta à complexidade do cenário atual de segurança da informação. Mais do que uma ferramenta técnica, trata-se de um componente estratégico para garantir a integridade, confidencialidade e conformidade de dados críticos.

Ao combinar tecnologias avançadas com políticas bem definidas e educação contínua, organizações estarão mais preparadas para enfrentar os desafios do mundo digital. A prevenção de perda de dados, portanto, não é mais uma opção — é um requisito essencial para a sobrevivência e reputação das empresas.

 

Bibliografia

GARTNER. Magic Quadrant for Enterprise DLP. Stamford: Gartner Inc., 2022.

IBM; PONEMON INSTITUTE. Cost of a Data Breach Report 2021. Armonk: IBM Security, 2021.

BRASIL. Lei nº 13.709, de 14 de agosto de 2018 (Lei Geral de Proteção de Dados – LGPD). Diário Oficial da União, Brasília, DF, 15 ago. 2018.

EUROPEAN UNION. General Data Protection Regulation – GDPR, 2016.

CALIFORNIA LEGISLATURE. California Consumer Privacy Act – CCPA. California, 2018.

ANDERSON, Ross. Security Engineering: A Guide to Building Dependable Distributed Systems. 3. ed. New York: Wiley, 2020.

STALLINGS, William. Network Security Essentials: Applications and Standards. 6. ed. Boston: Pearson, 2020.

HARRIS, Shon. CISSP All-in-One Exam Gu

ide. 8. ed. New York: McGraw-Hill Education, 2018.