Dlp расшифровка. Технология DLP. Данные в покое

Если быть достаточно последовательным в определениях, то можно сказать, что информационная безопасность началась именно с появления DLP-систем. До этого все продукты, которые занимались "информационной безопасностью", на самом деле защищали не информацию, а инфраструктуру - места хранения, передачи и обработки данных. Компьютер, приложение или канал, в которых находится, обрабатывается или передается конфиденциальная информация, защищаются этими продуктами точно так же, как и инфраструктура, в которой обращается совершенно безобидная информация. То есть именно с появлением DLP-продуктов информационные системы научились наконец-то отличать конфиденциальную информацию от неконфиденциальной. Возможно, с встраиванием DLP-технологий в информационную инфраструктуру компании смогут сильно сэкономить на защите информации - например, использовать шифрование только в тех случаях, когда хранится или передается конфиденциальная информация, и не шифровать информацию в других случаях.

Однако это дело будущего, а в настоящем данные технологии используются в основном для защиты информации от утечек. Технологии категоризации информации составляют ядро DLP-систем. Каждый производитель считает свои методы детектирования конфиденциальной информации уникальными, защищает их патентами и придумывает для них специальные торговые марки. Ведь остальные, отличные от этих технологий, элементы архитектуры (перехватчики протоколов, парсеры форматов, управление инцидентами и хранилища данных) у большинства производителей идентичны, а у крупных компаний даже интегрированы с другими продуктами безопасности информационной инфраструктуры. В основном для категоризации данных в продуктах по защите корпоративной информации от утечек используются две основных группы технологий - лингвистический (морфологический, семантический) анализ и статистические методы (Digital Fingerprints, Document DNA, антиплагиат). Каждая технология имеет свои сильные и слабые стороны, которые определяют область их применения.

Лингвистический анализ

Использование стоп-слов ("секретно", "конфиденциально" и тому подобных) для блокировки исходящих электронных сообщений в почтовых серверах можно считать прародителем современных DLPсистем. Конечно, от злоумышленников это не защищает - удалить стоп-слово, чаще всего вынесенное в отдельный гриф документа, не составляет труда, при этом смысл текста нисколько не изменится.

Толчок в разработке лингвистических технологий был сделан в начале этого века создателями email-фильтров. Прежде всего, для защиты электронной почты от спама. Это сейчас в антиспамовских технологиях преобладают репутационные методы, а в начале века шла настоящая лингвистическая война между снарядом и броней - спамерами и антиспамерами. Помните простейшие методы для обмана фильтров, базирующихся на стоп-словах? Замена букв на похожие буквы из других кодировок или цифры, транслит, случайным образом расставленные пробелы, подчеркивания или переходы строк в тексте. Антиспамеры довольно быстро научились бороться с такими хитростями, но тогда появился графический спам и прочие хитрые разновидности нежелательной корреспонденции.

Однако использовать антиспамерские технологии в DLP-продуктах без серьезной доработки невозможно. Ведь для борьбы со спамом достаточно делить информационный поток на две категории: спам и не спам. Метод Байеса, который используется при детектировании спама, дает только бинарный результат: "да" или "нет". Для защиты корпоративных данных от утечек этого недостаточно - нельзя просто делить информацию на конфиденциальную и неконфиденциальную. Нужно уметь классифицировать информацию по функциональной принадлежности (финансовая, производственная, технологическая, коммерческая, маркетинговая), а внутри классов - категоризировать ее по уровню доступа (для свободного распространения, для ограниченного доступа, для служебного использования, секретная, совершенно секретная и так далее).

Большинство современных систем лингвистического анализа используют не только контекстный анализ (то есть в каком контексте, в сочетании с какими другими словами используется конкретный термин), но и семантический анализ текста. Эти технологии работают тем эффективнее, чем больше анализируемый фрагмент. На большом фрагменте текста точнее проводится анализ, с большей вероятностью определяется категория и класс документа. При анализе же коротких сообщений (SMS, интернет-пейджеры) ничего лучшего, чем стоп-слова, до сих пор не придумано. Автор столкнулся с такой задачей осенью 2008 года, когда с рабочих мест многих банков через мессенджеры пошли в Сеть тысячи сообщений типа "нас сокращают", "отберут лицензию", "отток вкладчиков", которые нужно было немедленно заблокировать у своих клиентов.

Достоинства технологии

Достоинства лингвистических технологий в том, что они работают напрямую с содержанием документов, то есть им не важно, где и как был создан документ, какой на нем гриф и как называется файл - документы защищаются немедленно. Это важно, например, при обработке черновиков конфиденциальных документов или для защиты входящей документации. Если документы, созданные и использующиеся внутри компании, еще как-то можно специфическим образом именовать, грифовать или метить, то входящие документы могут иметь не принятые в организации грифы и метки. Черновики (если они, конечно, не создаются в системе защищенного документооборота) тоже могут уже содержать конфиденциальную информацию, но еще не содержать необходимых грифов и меток.

Еще одно достоинство лингвистических технологий - их обучаемость. Если ты хоть раз в жизни нажимал в почтовом клиенте кнопку "Не спам", то уже представляешь клиентскую часть системы обучения лингвистического движка. Замечу, что тебе совершенно не нужно быть дипломированным лингвистом и знать, что именно изменится в базе категорий - достаточно указать системе ложное срабатывание, все остальное она сделает сама.

Третьим достоинством лингвистических технологий является их масштабируемость. Скорость обработки информации пропорциональна ее количеству и абсолютно не зависит от количества категорий. До недавнего времени построение иерархической базы категорий (исторически ее называют БКФ - база контентной фильтрации, но это название уже не отражает настоящего смысла) выглядело неким шаманством профессиональных лингвистов, поэтому настройку БКФ можно было смело отнести к недостаткам. Но с выходом в 2010 сразу нескольких продуктов-"автолингвистов" построение первичной базы категорий стало предельно простым - системе указываются места, где хранятся документы определенной категории, и она сама определяет лингвистические признаки этой категории, а при ложных срабатываниях - самостоятельно обучается. Так что теперь к достоинствам лингвистических технологий добавилась простота настройки.

И еще одно достоинство лингвистических технологий, которое хочется отметить в статье - возможность детектировать в информационных потоках категории, не связанные с документами, находящимися внутри компании. Инструмент для контроля содержимого информационных потоков может определять такие категории, как противоправная деятельность (пиратство, распространение запрещенных товаров), использование инфраструктуры компании в собственных целях, нанесение вреда имиджу компании (например, распространение порочащих слухов) и так далее.

Недостатки технологий

Основным недостатком лингвистических технологий является их зависимость от языка. Невозможно использовать лингвистический движок, разработанный для одного языка, в целях анализа другого. Это было особенно заметно при выходе на российский рынок американских производителей - они были не готовы столкнуться с российским словообразованием и наличием шести кодировок. Недостаточно было перевести на русский язык категории и ключевые слова - в английском языке словообразование довольно простое, а падежи выносятся в предлоги, то есть при изменении падежа меняется предлог, а не само слово. Большинство существительных в английском языке становятся глаголами без изменений слова. И так далее. В русском все не так - один корень может породить десятки слов в разных частях речи.

В Германии американских производителей лингвистических технологий встретила другая проблема - так называемые "компаунды", составные слова. В немецком языке принято присоединять определения к главному слову, в результате чего получаются слова, иногда состоящие из десятка корней. В английском языке такого нет, там слово - последовательность букв между двумя пробелами, соответственно английский лингвистический движок оказался неспособен обработать незнакомые длинные слова.

Справедливости ради следует сказать, что сейчас эти проблемы во многом американскими производителями решены. Пришлось довольно сильно переделать (а иногда и писать заново) языковой движок, но большие рынки России и Германии наверняка того стоят. Также сложно обрабатывать лингвистическими технологиями мультиязычные тексты. Однако с двумя языками большинство движков все-таки справляются, обычно это национальный язык + английский - для большинства бизнес-задач этого вполне достаточно. Хотя автору встречались конфиденциальные тексты, содержащие, например, одновременно казахский, русский и английский, но это скорее исключение, чем правило.

Еще одним недостатком лингвистических технологий для контроля всего спектра корпоративной конфиденциальной информации является то, что не вся конфиденциальная информация находится в виде связных текстов. Хотя в базах данных информация и хранится в текстовом виде, и нет никаких проблем извлечь текст из СУБД, полученная информация чаще всего содержит имена собственные - ФИО, адреса, названия компаний, а также цифровую информацию - номера счетов, кредитных карт, их баланс и прочее. Обработка подобных данных с помощью лингвистики много пользы не принесет. То же самое можно сказать о форматах CAD/CAM, то есть чертежах, в которых зачастую содержится интеллектуальная собственность, программных кодах и медийных (видео/аудио) форматах - какие-то тексты из них можно извлечь, но их обработка также неэффективна. Еще года три назад это касалось и отсканированных текстов, но лидирующие производители DLP-систем оперативно добавили оптическое распознавание и справились с этой проблемой.

Но самым большим и наиболее часто критикуемым недостатком лингвистических технологий является все-таки вероятностный подход к категоризации. Если ты когда-нибудь читал письмо с категорией "Probably SPAM", то поймешь, о чем я. Если такое творится со спамом, где всего две категории (спам/не спам), можно себе представить, что будет, когда в систему загрузят несколько десятков категорий и классов конфиденциальности. Хотя обучением системы можно достигнуть 92-95% точности, для большинства пользователей это означает, что каждое десятое или двадцатое перемещение информации будет ошибочно причислено не к тому классу со всеми вытекающими для бизнеса последствиями (утечка или прерывание легитимного процесса).

Обычно не принято относить к недостаткам сложность разработки технологии, но не упомянуть о ней нельзя. Разработка серьезного лингвистического движка с категоризацией текстов более чем по двум категориям - наукоемкий и довольно сложный технологически процесс. Прикладная лингвистика - быстро развивающаяся наука, получившая сильный толчок в развитии с распространением интернет-поиска, но сегодня на рынке присутствуют единицы работоспособных движков категоризации: для русского языка их всего два, а для некоторых языков их просто еще не разработали. Поэтому на DLP-рынке существует лишь пара компаний, которые способны в полной мере категоризировать информацию "на лету". Можно предположить, что когда рынок DLP увеличится до многомиллиардных размеров, на него с легкостью выйдет Google. С собственным лингвистическим движком, оттестированным на триллионах поисковых запросов по тысячам категорий, ему не составит труда сразу отхватить серьезный кусок этого рынка.

Статистические методы

Задача компьютерного поиска значимых цитат (почему именно "значимых" - немного позже) заинтересовала лингвистов еще в 70-х годах прошлого века, если не раньше. Текст разбивался на куски определенного размера, с каждого из которых снимался хеш. Если некоторая последовательность хешей встречалась в двух текстах одновременно, то с большой вероятностью тексты в этих областях совпадали.

Побочным продуктом исследований в этой области является, например, "альтернативная хронология" Анатолия Фоменко, уважаемого ученого, который занимался "корреляциями текстов" и однажды сравнил русские летописи разных исторических периодов. Удивившись, насколько совпадают летописи разных веков (более чем на 60%), в конце 70-х он выдвинул теорию, что наша хронология на несколько веков короче. Поэтому, когда какая-то выходящая на рынок DLP-компания предлагает "революционную технологию поиска цитат", можно с большой вероятностью утверждать, что ничего, кроме новой торговой марки, компания не создала.

Статистические технологии относятся к текстам не как к связной последовательности слов, а как к произвольной последовательности символов, поэтому одинаково хорошо работают с текстами на любых языках. Поскольку любой цифровой объект - хоть картинка, хоть программа - тоже последовательность символов, то те же методы могут применяться для анализа не только текстовой информации, но и любых цифровых объектов. И если совпадают хеши в двух аудиофайлах - наверняка в одном из них содержится цитата из другого, поэтому статистические методы являются эффективными средствами защиты от утечки аудио и видео, активно применяющиеся в музыкальных студиях и кинокомпаниях.

Самое время вернуться к понятию "значимая цитата". Ключевой характеристикой сложного хеша, снимаемого с защищаемого объекта (который в разных продуктах называется то Digital Fingerprint, то Document DNA), является шаг, с которым снимается хеш. Как можно понять из описания, такой "отпечаток" является уникальной характеристикой объекта и при этом имеет свой размер. Это важно, поскольку если снять отпечатки с миллионов документов (а это объем хранилища среднего банка), то для хранения всех отпечатков понадобится достаточное количество дискового пространства. От шага хеша зависит размер такого отпечатка - чем меньше шаг, тем больше отпечаток. Если снимать хеш с шагом в один символ, то размер отпечатка превысит размер самого образца. Если для уменьшения "веса" отпечатка увеличить шаг (например, 10 000 символов), то вместе с этим увеличивается вероятность того, что документ, содержащий цитату из образца длиной в 9 900 символов, будет конфиденциальным, но при этом проскочит незаметно.

С другой стороны, если для увеличения точности детекта брать очень мелкий шаг, несколько символов, то можно увеличить количество ложных срабатываний до неприемлемой величины. В терминах текста это означает, что не стоит снимать хеш с каждой буквы - все слова состоят из букв, и система будет принимать наличие букв в тексте за содержание цитаты из текста-образца. Обычно производители сами рекомендуют некоторый оптимальный шаг снятия хешей, чтобы размер цитаты был достаточный и при этом вес самого отпечатка был небольшой - от 3% (текст) до 15% (сжатое видео). В некоторых продуктах производители позволяют менять размер значимости цитаты, то есть увеличивать или уменьшать шаг хеша.

Достоинства технологии

Как можно понять из описания, для детектирования цитаты нужен объект-образец. И статистические методы могут с хорошей точностью (до 100%) сказать, есть в проверяемом файле значимая цитата из образца или нет. То есть система не берет на себя ответственность за категоризацию документов - такая работа полностью лежит на совести того, кто категоризировал файлы перед снятием отпечатков. Это сильно облегчает защиту информации в случае, если на предприятии в некотором месте (местах) хранятся нечасто изменяющиеся и уже категоризированные файлы. Тогда достаточно с каждого из этих файлов снять отпечаток, и система будет, в соответствии с настройками, блокировать пересылку или копирование файлов, содержащих значимые цитаты из образцов.

Независимость статистических методов от языка текста и нетекстовой информации - тоже неоспоримое преимущество. Они хороши при защите статических цифровых объектов любого типа - картинок, аудио/видео, баз данных. Про защиту динамических объектов я расскажу в разделе "недостатки".

Недостатки технологии

Как и в случае с лингвистикой, недостатки технологии - обратная сторона достоинств. Простота обучения системы (указал системе файл, и он уже защищен) перекладывает на пользователя ответственность за обучение системы. Если вдруг конфиденциальный файл оказался не в том месте либо не был проиндексирован по халатности или злому умыслу, то система его защищать не будет. Соответственно, компании, заботящиеся о защите конфиденциальной информации от утечки, должны предусмотреть процедуру контроля того, как индексируются DLP-системой конфиденциальные файлы.

Еще один недостаток - физический размер отпечатка. Автор неоднократно видел впечатляющие пилотные проекты на отпечатках, когда DLP-система со 100% вероятностью блокирует пересылку документов, содержащих значимые цитаты из трехсот документов-образцов. Однако через год эксплуатации системы в боевом режиме отпечаток каждого исходящего письма сравнивается уже не с тремя сотнями, а с миллионами отпечатков-образцов, что существенно замедляет работу почтовой системы, вызывая задержки в десятки минут.

Как я и обещал выше, опишу свой опыт по защите динамических объектов с помощью статистических методов. Время снятия отпечатка напрямую зависит от размера файла и его формата. Для текстового документа типа этой статьи это занимает доли секунды, для полуторачасового MP4-фильма - десятки секунд. Для редкоизменяемых файлов это не критично, но если объект меняется каждую минуту или даже секунду, то возникает проблема: после каждого изменения объекта с него нужно снять новый отпечаток... Код, над которым работает программист, еще не самая большая сложность, гораздо хуже с базами данных, используемыми в биллинге, АБС или call-центрах. Если время снятия отпечатка больше, чем время неизменности объекта, то задача решения не имеет. Это не такой уж и экзотический случай - например, отпечаток базы данных, хранящей номера телефонов клиентов федерального сотового оператора, снимается несколько дней, а меняется ежесекундно. Поэтому, когда DLP-вендор утверждает, что его продукт может защитить вашу базу данных, мысленно добавляйте слово "квазистатическую".

Единство и борьба противоположностей

Как видно из предыдущего раздела статьи, сила одной технологии проявляется там, где слаба другая. Лингвистике не нужны образцы, она категоризирует данные на лету и может защищать информацию, с которой случайно или умышленно не был снят отпечаток. Отпечаток дает лучшую точность и поэтому предпочтительнее для использования в автоматическом режиме. Лингвистика отлично работает с текстами, отпечатки - с другими форматами хранения информации.

Поэтому большинство компаний-лидеров используют в своих разработках обе технологии, при этом одна из них является основной, а другая - дополнительной. Это связано с тем, что изначально продукты компании использовали только одну технологию, в которой компания продвинулась дальше, а затем, по требованию рынка, была подключена вторая. Так, например, ранее InfoWatch использовал только лицензированную лингвистическую технологию Morph-OLogic, а Websense - технологию PreciseID, относящуюся к категории Digital Fingerprint, но сейчас компании используют оба метода. В идеале использовать две эти технологии нужно не параллельно, а последовательно. Например, отпечатки лучше справятся с определением типа документа - договор это или балансовая ведомость, например. Затем можно подключать уже лингвистическую базу, созданную специально для этой категории. Это сильно экономит вычислительные ресурсы.

За пределами статьи остались еще несколько типов технологий, используемых в DLP-продуктах. К таким относятся, например, анализатор структур, позволяющий находить в объектах формальные структуры (номера кредитных карт, паспортов, ИНН и так далее), которые невозможно детектировать ни с помощью лингвистики, ни с помощью отпечатков. Также не раскрыта тема разного типа меток - от записей в атрибутных полях файла или просто специального наименования файлов до специальных криптоконтейнеров. Последняя технология отживает свое, поскольку большинство производителей предпочитает не изобретать велосипед самостоятельно, а интегрироваться с производителями DRM-систем, такими как Oracle IRM или Microsoft RMS.

DLP-продукты - быстроразвивающаяся отрасль информационной безопасности, у некоторых производителей новые версии выходят очень часто, более одного раза в год. С нетерпением ждем появления новых технологий анализа корпоративного информационного поля для увеличения эффективности защиты конфиденциальной информации.

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»

Стремительное развитие информационных технологий способствует глобальной информатизации современных компаний и предприятий. С каждым днем объемы информации, передаваемые через корпоративные сети больших корпораций и маленьких компаний, стремительно растут. Несомненно, что с ростом информационных потоков растут и угрозы, которые могут привести к потере важной информации, ее искажению или краже. Оказывается, потерять информацию гораздо проще, нежели какую-либо материальную вещь. Для этого не обязательно, чтобы кто-то совершал специальные действия для овладения данными – порой бывает достаточно неаккуратного поведения при работе с информационными системами или неопытности пользователей.

Возникает естественный вопрос, как же защитить себя, чтобы исключить факторы потери и утечки важной для себя информации. Оказывается, решить эту задачу вполне реально и сделать это можно на высоком профессиональном уровне. Для этой цели используются специальные DLP системы.

Определение DLP систем

DLP – это система предотвращения утечек данных в информационной среде. Она представляет собой специальный инструмент, с помощью которого системные администраторы корпоративных сетей могут отслеживать и блокировать попытки несанкционированной передачи информации. Кроме того, что такая система может предотвращать факты незаконного завладения информацией, она также позволяет отслеживать действия всех пользователей сети, которые связаны с использованием социальных сетей, общением в чатах, пересылкой e-mail сообщений и пр. Основная цель, на которую нацелены системы предотвращения утечек конфиденциальной информации DLP, является поддержка и выполнение всех требований политики конфиденциальности и безопасности информации, которые существуют в той или иной организации, компании, предприятии.

Область применения

Практическое применение DLP систем является наиболее актуальным для тех организаций, где утечка конфиденциальных данных может повлечь за собой огромные финансовые потери, существенный удар по репутации, а также потерю клиентской базы и личной информации. Наличие таких систем обязательно для тех компаний и организаций, которые устанавливают высокие требования к «информационной гигиене» своих сотрудников.

Лучшим инструментом для защиты таких данных, как номера банковских карт клиентов, их банковские счета, сведения об условиях тендеров, заказы на выполнения работ и услуг станут DLP системы – экономическая эффективность такого решение безопасности вполне очевидна.

Виды DLP-систем

Средства, применяемые для предотвращения утечек информации, можно разделить на несколько ключевых категорий:

1. стандартные инструменты безопасности;
2. интеллектуальные меры защиты данных;
3. шифрование данных и контроль доступа;
4. специализированные DLP системы безопасности.

К стандартному набору безопасности, который должен использоваться каждой компанией, относятся антивирусные программы, встроенные межсетевые экраны, системы выявления несанкционированных вторжений.

Интеллектуальные средства защиты информации предусматривают использование специальных сервисов и современных алгоритмов, которые позволят вычислить неправомерный доступ к данным, некорректное использование электронной переписки и пр. Кроме этого, такие современные инструменты безопасности позволяют анализировать запросы к информационной системе, поступающие извне от различных программ и сервисов, которые могут играть роль своего рода шпионов. Интеллектуальные средства защиты позволяют осуществлять более глубокую и детальную проверку информационной системы на предмет возможной утечки информации различными способами.

Шифрование важной информации и использование ограничения доступа к определенным данным – это еще один эффективный шаг к тому, чтобы минимизировать вероятность потери конфиденциальной информации.

Специализированная система предотвращения утечек информации DLP представляет собой сложный многофункциональный инструмент, который способен выявить и предупредить факты несанкционированного копирования и передачи важной информации за пределы корпоративной среды. Эти решения позволят выявить факты доступа к информации без наличия на это разрешения или с использованием полномочий тех лиц, которые такое разрешение имеют.

Специализированные системы используют для своей работы такие инструменты, как:

• механизмы определения точного соответствия данных;
• различные статистические методы анализа;
• использование методик кодовых фраз и слов;
• структурированная дактилоскопия и пр.;

Сравнение этих систем по функциональности

Рассмотрим сравнение DLP систем Network DLP и Endpoint DLP.

Network DLP – это специальное решение на аппаратном или программном уровне, которое применяется в тех точках сетевой структуры, которые расположены вблизи «периметра информационной среды». С помощью этого набора инструментов происходит тщательный анализ конфиденциальной информации, которую стараются отправить за пределы корпоративной информационной среды с нарушением установленных правил информационной безопасности.

Endpoint DLP представляют собой специальные системы, которые применяются на рабочей станции конечного пользователя, а также на серверных системах небольших организаций. Конечная информационная точка для этих систем может применяться для контроля как с внутренней, так и внешней стороны «периметра информационной среды». Система позволяет анализировать информационный трафик, посредством которого происходит обмен данными как между отдельными пользователями, так и группами пользователей. Защита DLP систем такого типа ориентирована на комплексную проверку процесса обмена данными, включая электронные сообщения, общение в социальных сетях и прочую информационную активность.

Нужно ли внедрять эти системы на предприятия?

Внедрение DLP систем является обязательным для всех компаний, которые дорожат своей информацией и стараются сделать все возможное, чтобы предотвратить случаи ее утечки и потери. Наличие таких инновационных инструментов безопасности позволит компаниям исключить распространение важных данных за пределы корпоративной информационной среды по всем доступным каналам обмена данными. Установив у себя DLP-систему, компания получит возможность контролировать:

• отправку сообщений с использованием корпоративной Web-почты;
• использование FTP-соединений;
• локальные соединения с использованием таких технологий беспроводной связи, как WiFi, Bluetooth, GPRS;
• обмен мгновенными сообщениями при помощи таких клиентов, как MSN, ICQ, AOL и пр.;
• применение внешних накопителей – USB, SSD, CD/DVD и пр..
• документацию, которая отправляется на печать с применением корпоративных устройств печати.

В отличие от стандартных решений безопасности, компания, у которой установлена DLP система Securetower или ей подобная, сможет:

• контролировать все виды каналов обмена важной информацией;
• выявлять передачу конфиденциальной информации в независимости от того, каким способом и в каком формате она передается за пределы корпоративной сети;
• блокировать утечку информации в любой момент времени;
• автоматизировать процесс обработки данных в соответствии принятой на предприятии политикой безопасности.

Использование DLP-систем будет гарантировать предприятиям эффективное развитие и сохранение своих производственных секретов от конкурентов и недоброжелателей.

Как происходит внедрение?

Чтобы установить у себя на предприятии в 2017 году DLP систему следует пройти несколько этапов, после реализации которых предприятие получит эффективную защиту своей информационной среды от внешних и внутренних угроз.

На первом этапе внедрения осуществляется обследование информационной среды предприятия, что включает в себя следующие действия:

• изучение организационно-распорядительной документации, которая регламентирует информационную политику на предприятии;
• изучение информационных ресурсов, которые используются предприятием и его сотрудниками;
• согласование перечня информации, которая может относиться к категории данных с ограниченным доступом;
• обследование существующих способов и каналов передачи и приема данных.

По итогам обследования составляется техническое задание, которое будет описывать те политики безопасности, которые нужно будет реализовать, используя DLP-систему.

На следующем этапе следует регламентировать юридическую сторону использования DLP-систем на предприятии. Важно исключить все тонкие моменты, чтобы потом не было судебных исков со стороны сотрудников в плане того, что компания за ними следит.

Уладив все юридические формальности, можно приступать к выбору продукта информационной безопасности – это может быть, например, DLP система Infowatch или любая иная с подобного рода функциональными возможностями.

После выбора подходящей системы можно приступать к ее установке и настройке для продуктивной работы. Настраивать систему следует таким образом, чтобы обеспечить выполнение всех задач безопасности, обусловленных в техническом задании.

Заключение

Внедрение DLP-систем достаточно сложное и кропотливое занятие, которое требует достаточно много времени и ресурсов. Но не стоит останавливаться на полпути – важно пройти все этапы в полной мере и получить высокоэффективную и многофункциональную систему защиты своей конфиденциальной информации. Ведь потеря данных может обернуться огромным ущербом для предприятия или компании как в финансовом плане, так и в плане ее имиджа и репутации в потребительской среде.

Введение

Обзор предназначен для всех интересующихся рынком решений в сфере DLP и, в первую очередь, для тех, кто хочет выбрать подходящее для своей компании DLP-решение. В обзоре рассматривается рынок систем DLP в широком понимании этого термина, даётся краткое описание мирового рынка и более подробное - российского сегмента.

Системы защиты ценных данных существовали с момента их появления. В течение веков эти системы развивались и эволюционировали вместе с человечеством. С началом компьютерной эры и переходом цивилизации в постиндустриальную эпоху, информация постепенно стала главной ценностью государств, организаций и даже частных лиц. А основным инструментом её хранения и обработки стали компьютерные системы.

Государства всегда защищали свои секреты, но у государств свои средства и методы, которые, как правило, не оказывали влияния на формирование рынка. В постиндустриальную эпоху частыми жертвами компьютерной утечки ценной информации стали банки и другие кредитно-финансовые организации. Мировая банковская система первой стала нуждаться в законодательной защите своей информации. Необходимость защиты частной жизни осознали и в медицине. В результате, например, в США были приняты Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA), Sarbanes–Oxley Act (SOX), а Базельский комитет по банковскому надзору выпустил ряд рекомендаций, называемый «Basel Accords». Такие шаги дали мощный толчок развитию рынка систем защиты компьютерной информации. Вслед за растущим спросом стали появляться компании, предлагавшие первые DLP‑системы.

Что такое DLP-системы?

Общепринятых расшифровок термина DLP несколько: Data Loss Prevention, Data Leak Prevention или Data Leakage Protection, что можно перевести на русский как «предотвращение потери данных», «предотвращение утечки данных», «защита от утечки данных». Этот термин получил широкое распространение и закрепился на рынке примерно в 2006 году. А первые DLP‑системы возникли несколько раньше именно как средство предотвращения утечки ценной информации. Они были предназначены для обнаружения и блокирования сетевой передачи информации, опознаваемой по ключевым словам или выражениям и по заранее созданным цифровым «отпечаткам» конфиденциальных документов.

Дальнейшее развитие DLP‑систем определялось инцидентами, с одной стороны, и законодательными актами государств, с другой. Постепенно, потребности по защите от различных видов угроз привели компании к необходимости создания комплексных систем защиты. В настоящее время, развитые DLP‑продукты, кроме непосредственно защиты от утечки данных, обеспечивают защиту от внутренних и даже внешних угроз, учёт рабочего времени сотрудников, контроль всех их действий на рабочих станциях, включая удалённую работу.

При этом, блокирование передачи конфиденциальных данных, каноническая функция DLP-систем, стала отсутствовать в некоторых современных решениях, относимых разработчиками к этому рынку. Такие решения подходят исключительно для мониторинга корпоративной информационной среды, но в результате манипуляции терминологией стали именоваться DLP и относиться в этому рынку в широком понимании.

В настоящее время основной интерес разработчиков DLP-систем сместился в сторону широты охвата потенциальных каналов утечки информации и развитию аналитических инструментов расследования и анализа инцидентов. Новейшие DLP-продукты перехватывают просмотр документов, их печать и копирование на внешние носители, запуск приложений на рабочих станциях и подключение внешних устройств к ним, а современный анализ перехватываемого сетевого трафика позволяет обнаружить утечку даже по некоторым туннелирующим и зашифрованным протоколам.

Помимо развития собственной функциональности, современные DLP‑системы предоставляют широкие возможности по интеграции с различными смежными и даже с конкурирующими продуктами. В качестве примеров можно привести распространённую поддержку протокола ICAP, предоставляемого прокси‑серверами и интеграцию модуля DeviceSniffer, входящего в «Контур информационной безопасности SearchInform», с Lumension Device Control. Дальнейшее развитие DLP‑систем ведет к их интеграции с IDS/IPS-продуктами , SIEM‑решениями , системами документооборота и защите рабочих станций.

DLP‑системы различают по способу обнаружения утечки данных:

• при использовании (Data-in‑Use) - на рабочем месте пользователя;
• при передаче (Data-in‑Motion) - в сети компании;
• при хранении (Data-at‑Rest) - на серверах и рабочих станциях компании.

DLP‑системы могут распознавать критичные документы:

• по формальным признакам - это надёжно, но требует предварительной регистрации документов в системе;
• по анализу содержимого - это может давать ложные срабатывания, но позволяет обнаруживать критичную информацию в составе любых документов.

Со временем, изменились и характер угроз, и состав заказчиков и покупателей DLP‑систем. Современный рынок предъявляет к этим системам следующие требования:

• поддержка нескольких способов обнаружения утечки данных (Data in‑Use, Data -in‑Motion, Data-at‑Rest);
• поддержка всех популярных сетевых протоколов передачи данных: HTTP, SMTP, FTP, OSCAR, XMPP, MMP, MSN, YMSG, Skype, различных P2P‑протоколов;
• наличие встроенного справочника веб-сайтов и корректная обработка передаваемого на них трафика (веб-почта, социальные сети, форумы, блоги, сайты поиска работы и т.д.);
• желательна поддержка туннелирующих протоколов: VLAN, MPLS, PPPoE, и им подобных;
• прозрачный контроль защищенных SSL/TLS протоколов: HTTPS, FTPS, SMTPS и других;
• поддержка протоколов VoIP‑телефонии: SIP, SDP, H.323, T.38, MGCP, SKINNY и других;
• наличие гибридного анализа - поддержки нескольких методов распознавания ценной информации: по формальным признакам, по ключевым словам, по совпадению содержимого с регулярным выражением, на основе морфологического анализа;
• желательна возможность избирательного блокирования передачи критически важной информации по любому контролируемому каналу в режиме реального времени; избирательного блокирования (для отдельных пользователей, групп или устройств);
• желательна возможность контроля действий пользователя над критичными документами: просмотр, печать, копирование на внешние носители;
• желательна возможность контролировать сетевые протоколы работы с почтовыми серверами Microsoft Exchange (MAPI), IBM Lotus Notes, Kerio, Microsoft Lync и т.д. для анализа и блокировки сообщений в реальном времени по протоколам: (MAPI, S/MIME, NNTP, SIP и т.д.);
• желателен перехват, запись и распознавание голосового трафика: Skype, IP-телефония, Microsoft Lync;
• наличие модуля распознавания графики (OCR) и анализа содержимого;
• поддержка анализа документов на нескольких языках;
• ведение подробных архивов и журналов для удобства расследования инцидентов;
• желательно наличие развитых средств анализа событий и их связей;
• возможность построения различной отчётности, включая графические отчеты.

Благодаря новым тенденциям в развитии информационных технологий, становятся востребованными и новые функции DLP‑продуктов. С широким распространением виртуализации в корпоративных информационных системах появилась необходимость её поддержки и в DLP‑решениях. Повсеместное использование мобильных устройств как инструмента ведения бизнеса послужило стимулом для возникновения мобильного DLP. Создание как корпоративных так и публичных «облаков» потребовало их защиты, в том числе и DLP‑системами. И, как логичное продолжение, привело к появлению «облачных» сервисов информационной безопасности (security as a service - SECaaS).

Принцип работы DLP-системы

Современная система защиты от утечки информации, как правило, является распределённым программно‑аппаратным комплексом, состоящим из большого числа модулей различного назначения. Часть модулей функционирует на выделенных серверах, часть - на рабочих станциях сотрудников компании, часть - на рабочих местах сотрудников службы безопасности.

Выделенные сервера могут потребоваться для таких модулей как база данных и, иногда, для модулей анализа информации. Эти модули, по сути, являются ядром и без них не обходится ни одна DLP‑система.

База данных необходима для хранения информации, начиная от правил контроля и подробной информации об инцидентах и заканчивая всеми документами, попавшими в поле зрения системы за определённый период. В некоторых случаях, система даже может хранить копию всего сетевого трафика компании, перехваченного в течение заданного периода времени.

Модули анализа информации отвечают за анализ текстов, извлечённых другими модулями из различных источников: сетевой трафик, документы на любых устройствах хранения информации в пределах компании. В некоторых системах есть возможность извлечения текста из изображений и распознавание перехваченных голосовых сообщений. Все анализируемые тексты сопоставляются с заранее заданными правилами и отмечаются соответствующим образом при обнаружении совпадения.

Для контроля действий сотрудников на их рабочие станции могут быть установлены специальные агенты. Такой агент должен быть защищён от вмешательства пользователя в свою работу (на практике это не всегда так) и может вести как пассивное наблюдение за его действиями, так и активно препятствовать тем из них, которые пользователю запрещены политикой безопасности компании. Перечень контролируемых действий может ограничиваться входом/выходом пользователя из системы и подключением USB‑устройств, а может включать перехват и блокировку сетевых протоколов, теневое копирование документов на любые внешние носители, печать документов на локальные и сетевые принтеры, передачу информации по Wi‑Fi и Bluetooth и много другое. Некоторые DLP-системы способны записывать все нажатия на клавиатуре (key‑logging) и сохранять копий экрана (screen‑shots), но это выходит за рамки общепринятых практик.

Обычно, в составе DLP-системы присутствует модуль управления, предназначенный для мониторинга работы системы и её администрирования. Этот модуль позволяет следить за работоспособностью всех других модулей системы и производить их настройку.

Для удобства работы аналитика службы безопасности в DLP-системе может быть отдельный модуль, позволяющий настраивать политику безопасности компании, отслеживать её нарушения, проводить их детальное расследование и формировать необходимую отчётность. Как ни странно, при прочих равных именно возможности анализа инцидентов, проведения полноценного расследования и отчетность выходят на первый план по важности в современной DLP-системе.

Мировой DLP-рынок

Рынок DLP‑систем начал формироваться уже в этом веке. Как было сказано в начале статьи, само понятие «DLP» распространилось примерно в 2006 году. Наибольшее число компаний, создававших DLP‑системы, возникло в США. Там был наибольший спрос на эти решения и благоприятная обстановка для создания и развития такого бизнеса.

Почти все компании, начинавшие создание DLP-систем и добившиеся в этом заметных успехов, были куплены или поглощены, а их продукты и технологии интегрированы в более крупные информационные системы. Например, Symantec приобрела компанию Vontu (2007), Websense - компанию PortAuthority Technologies Inc. (2007), EMC Corp. приобрела компанию RSA Security (2006), а McAfee поглотила целый ряд компаний: Onigma (2006), SafeBoot Holding B.V. (2007), Reconnex (2008), TrustDigital (2010), tenCube (2010).

В настоящее время, ведущими мировыми производителями DLP‑систем являются: Symantec Corp., RSA (подразделение EMC Corp.), Verdasys Inc, Websense Inc. (в 2013 куплена частной компанией Vista Equity Partners), McAfee (в 2011 куплена компанией Intel). Заметную роль на рынке играют компании Fidelis Cybersecurity Solutions (в 2012 куплена компанией General Dynamics), CA Technologies и GTB Technologies. Наглядной иллюстрацией их позиций на рынке, в одном из разрезов, может служить магический квадрант аналитической компании Gartner на конец 2013 года (рисунок 1).

Рисунок 1. Распределение позиций DLP -систем на мировом рынке по Gartner

Российский DLP-рынок

В России рынок DLP‑систем стал формироваться почти одновременно с мировым, но со своими особенностями. Происходило это постепенно, по мере возникновения инцидентов и попыток с ними бороться. Первым в России в 2000 году начала разрабатывать DLP-решение компания «Инфосистемы Джет» (сначала это был почтовый архив). Чуть позже в 2003 году был основан InfoWatch, как дочерняя компания «Лаборатории Касперского». Именно решения этих двух компаний и задали ориентиры для остальных игроков. В их число, чуть позже, вошли компании Perimetrix, SearchInform, DeviceLock, SecureIT (в 2011 переименованная в Zecurion). По мере создания государством законодательных актов, касающихся защиты информации (ГК РФ статья 857 «Банковская тайна», 395-1-ФЗ «О банках и банковской деятельности», 98-ФЗ «О коммерческой тайне», 143-ФЗ «Об актах гражданского состояния», 152-ФЗ «О персональных данных», и другие, всего около 50 видов тайн), возрастала потребность в инструментах защиты и рос спрос на DLP‑системы. И через несколько лет на рынок пришла «вторая волна» разработчиков: Falcongaze, «МФИ Софт», Trafica. Стоит отметить, что все эти компании имели наработки в области DLP намного ранее, но стали заменты на рынке относительно недавно. Например, компания «МФИ Софт» начала разработку своего DLP-решения еще в 2005 году, а заявила о себе на рынке только в 2011 году.

Ещё позже, российский рынок стал интересен и иностранным компаниям. В 2007-2008 годах у нас стали доступны продукты Symanteс, Websense и McAfee. Совсем недавно, в 2012, на наш рынок вывела свои решения компания GTB Technologies. Другие лидеры мирового рынка тоже не оставляют попыток прийти на российский рынок, но пока без заметных результатов. В последние годы российский DLP‑рынок демонстрирует стабильный рост (свыше 40% ежегодно) в течение нескольких лет, что привлекает новых инвесторов и разработчиков. Как пример, можно назвать компанию Iteranet, с 2008 года разрабатывающую элементы DLP‑системы для внутренних целей, потом для корпоративных заказчиков. В в настоящий момент компания предлагает своё решение Business Guardian российским и зарубежным покупателям.

Компания отделилась от «Лаборатории Касперского» в 2003 году. По итогам 2012 года InfoWatch занимает более трети российского DLP-рынка. InfoWatch предлагает полный спектр DLP‑решений для заказчиков, начиная от среднего бизнеса и заканчивая крупными корпорациями и госструктурами. Наиболее востребовано на рынке решения InfoWatch Traffic Monitor. Основные преимущества их решений: развитый функционал, уникальные запатентованные технологии анализа трафика, гибридный анализ, поддержка множества языков, встроенный справочник веб-ресурсов, масштабируемость, большое количество предустановленных конфигураций и политик для разных отраслей. Отличительными чертами решения InfoWatch являются единая консоль управления, контроль действий сотрудников, находящихся под подозрением, интуитивно понятный интерфейс, формирование политик безопасности без использования булевой алгебры, создание ролей пользователей (офицер безопасности, руководитель компании, HR-директор и т.д.). Недостатки: отсутствие контроля за действиям пользователей на рабочих станциях, тяжеловесность InfoWatch Traffic Monitor для среднего бизнеса, высокая стоимость.

Компания основана еще в 1991 году, на сегодняшний день является одним из столпов российского DLP‑рынка. Изначально компания разрабатывала системы защиты организаций от внешних угроз и ее выход на DLP‑рынок − закономерный шаг. Компания «Инфосистемы Джет» − важный игрок российского ИБ-рынка, оказывающий услуги системной интеграции и разрабатывающий собственное ПО. В частности, собственное DLP-решение «Дозор-Джет». Основные его преимущества: масштабируемость, высокая производительность, возможность работы с Big Data, большой набор перехватчиков, встроенный справочник веб-ресурсов, гибридный анализ, оптимизированная система хранения, активный мониторинг, работа «в разрыв», средства быстрого поиска и анализа инцидентов, развитая техническая поддержка, в том числе в регионах. Также комплекс имеет возможности для интеграции с системами классов SIEM, BI, MDM, Security Intelligence, System and Network Management. Собственное ноу-хау – модуль «Досье», предназначенный для расследования инцидентов. Недостатки: недостаточный функционал агентов для рабочих станций, слабое развитие контроля за действиями пользователей, ориентированность решения только на крупные компании, высокая стоимость.

Американская компания, начинавшая свой бизнес в 1994 году как производитель ПО по информационной безопасности. В 1996 году представила свою первую собственную разработку «Internet Screening System» для контроля за действиями персонала в сети Интернет. В дальнейшем компания продолжила работу в сфере информационной безопасности, осваивая новые сегменты и расширяя ассортимент продуктов и услуг. В 2007 году компания усилила свои позиции на DLP‑рынке, приобретя компанию PortAuthority. В 2008 году Websense пришла на российский рынок. В настоящий момент компания предлагает комплексный продукт Websense Triton для защиты от утечек конфиденциальных данных, а также внешних видов угроз. Основные преимущества: единая архитектура, производительность, масштабируемость, несколько вариантов поставки, предустановленные политики, развитые средства отчетности и анализа событий. Недостатки: нет поддержки ряда IM-протоколов, нет поддержки морфологии русского языка.

Корпорация Symantec является признанным мировым лидером на рынке DLP‑решений. Произошло это после покупки в 2007 году компании Vontu, крупного производителя DLP‑систем. С 2008 года Symantec DLP официально представлена и на российском рынке. В конце 2010 года, первой из иностранных компаний, Symantec локализовала свой DLP‑продукт для нашего рынка. Основными преимуществами этого решения являются: мощный функционал, большое количество методов для анализа, возможность заблокировать утечку по любому контролируемому каналу, встроенный справочник веб-сайтов, возможность масштабирования, развитый агент для анализа событий на уровне рабочих станций, богатый международный опыт внедрения и интеграция с другими продуктами Symantec. К недостаткам системы можно отнести высокую стоимость и отсутствия возможностей контроля некоторых популярных IM-протоколов.

Эта российская компания была основана в 2007 году как разработчик средств информационной безопасности. Основные преимущества решения Falcongaze SecureTower: простота установки и настройки, удобный интерфейс, контроль большего количества каналов передачи данных, развитые средства анализа информации, возможность мониторинга действий сотрудников на рабочих станциях (включая просмотр скриншотов рабочего стола), граф-анализатор взаимосвязей персонала, масштабируемость, быстрый поиск по перехваченным данным, наглядная система отчетности по различным критериям.

Недостатки: не предусмотрена работа в разрыв на уровне шлюза, ограниченные возможности блокировки передачи конфиденциальных данных (только SMTP, HTTP и HTTPS), отсутствие модуля поиска конфиденциальных данные в сети предприятия.

Американская компания, основанная в 2005 году. Благодаря собственным наработкам в области информационной безопасности имеет большой потенциал развития. На российский рынок пришла в 2012 и успешно реализовала несколько корпоративных проектов. Преимущества её решений: высокая функциональность, контроль множества протоколов и каналов потенциальной утечки данных, оригинальные патентованные технологии, модульность, интеграция с IRM. Недостатки: частичная русская локализация, нет русской документации, отсутствие морфологического анализа.

Российская компания, основанная в 1999 году как системный интегратор. В 2013 году реорганизована в холдинг. Одним из направлений деятельности является предоставление широкого спектра услуг и продуктов для защиты информации. Один из продуктов компании - DLP‑система Business Guardian собственной разработки.

Преимущества: высокая скорость обработки информации, модульность, территориальная масштабируемость, морфологический анализ на 9 языках, поддержка широкого спектра протоколов туннелирования.

Недостатки: ограниченные возможности блокирования передачи информации (поддерживается только плагинами под MS Exchange, MS ISA/TMG и Squid), ограниченная поддержка шифрованных сетевых протоколов.

«МФИ Софт» – это российская компания-разработчик систем информационной безопасности. Исторически компания специализируется на комплексных решениях для операторов связи, поэтому большое внимание уделяет скорости обработки данных, отказоустойчивости и эффективному хранению. Разработки в области информационной безопасности «МФИ Софт» ведет с 2005 года. Компания предлагает на рынке DLP-систему АПК «Гарда Предприятие», ориентированное на крупные и средние предприятия. Преимущества системы: простота развертывания и настройки, высокая производительность, гибкие настройки правил детектирования (включая возможность записи всего трафика), широкие возможности контроля каналов коммуникации (помимо стандартного набора включающие VoIP-телефонию, P2P и туннелирующие протоколы). Недостатки: отсутствие некоторых видов отчетов, отсутствие возможностей блокировки передачи информации и поиски мест хранения конфиденциальной информации в сети предприятия.

Российская компания, основанная в 1995 году, изначально специализировавшаяся на разработке технологий хранения и поиска информации. Позже компания применила свой опыт и наработки в области информационной безопасности, создал DLP-решение под названием «Контур информационной безопасности». Преимущества этого решения: широкие возможности перехвата трафика и анализа событий на рабочих станциях, контроль рабочего времени сотрудников, модульность, масштабируемость, развитые инструменты поиска, скорость обработки поисковых запросов, граф-связи сотрудников, собственный запатентованный поисковый алгоритм «Поиск похожих», собственный учебный центр для обучения аналитиков и технических специалистов клиентов. Недостатки: ограниченные возможности блокирования передачи информации, отсутствие единой консоли управления.

Российская компания, основанная в 1996 году и специализирующаяся на разработке DLP- и EDPC-решений. В категорию DLP-производителей компания перешла в 2011 году, добавив к своему всемирно известному в категории EDPC решению DeviceLock (контроль устройств и портов на рабочих станциях Windows) компоненты, обеспечивающие контроль сетевых каналов и технологии контентного анализа и фильтрации. Сегодня DeviceLock DLP реализует все способы обнаружения утечки данных (DiM, DiU, DaR). Преимущества: гибкая архитектура и помодульное лицензирование, простота установки и управления DLP-политиками, в т.ч. через групповые политики AD, оригинальные патентованные технологии контроля мобильных устройств, поддержка виртуализованных сред, наличие агентов для Windows и Mac OS, полноценный контроль мобильных сотрудников вне корпоративной сети, резидентный модуль OCR (используемый в том числе при сканировании мест хранения данных). Недостатки: отсутствие DLP-агента для Linux, версия агента для Mac-компьютеров реализует только контекстные методы контроля.

Молодая российская компания, специализирующаяся на технологиях глубокого анализа сетевого трафика (Deep Packet Inspection - DPI). На основе этих технологий компания разрабатывает собственную DLP‑систему под названием Monitorium. Преимущества системы: простота установки и настройки, удобный пользовательский интерфейс, гибкий и наглядный механизм создания политик, подходит даже для небольших компаний. Недостатки: ограниченные возможности анализа (нет гибридного анализа), ограниченные возможности контроля на уровне рабочих станций, отсутствие возможностей поиска мест хранения несанкционированных копий конфиденциальной информации в корпоративной сети.

Выводы

Дальнейшее развитие DLP-продуктов идёт в направлении укрупнения и интеграции с продуктами смежных областей: контроль персонала, защита от внешних угроз, другие сегменты информационной безопасности. При этом, почти все компании работают над созданием облегчённых версий своих продуктов для малого и среднего бизнеса, где простота разворачивания DLP‑системы и удобство её использования важнее сложного и мощного функционала. Также, продолжается развитие DLP для мобильных устройств, поддержки технологий виртуализации и SECaaS в «облаках».

С учётом всего сказанного, можно предположить, что бурное развитие мирового, и особенно российского DLP‑рынков, привлечёт и новые инвестиции и новые компании. А это, в свою очередь, должно привести к дальнейшему росту количества и качества предлагаемых DLP‑продуктов и услуг.

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.