譯者 | 晶顏

審校 | 重樓

據《2024年IBM數據泄露成本報告》顯示，在全球范圍內，單次數據泄露事件平均給企業造成488萬美元的損失。其中許多數據泄露是由于意外或故意對敏感信息處理不當造成的。隨著企業對云協作工具、SaaS應用程序以及全球數據共享的依賴程度與日俱增，數據丟失預防（DLP）解決方案已成為網絡安全領域的關鍵要素。

內容檢測技術作為DLP工具的核心，承擔著識別和保護靜態、動態以及使用中的機密數據的重任。本文探討了關鍵的內容檢測技術、它們在各個行業中的應用以及有效部署的最佳實踐策略。

靜態VS.動態VS.使用中的數據

數據丟失預防（DLP）解決方案通常根據其保護的數據狀態分為以下幾類：

• 靜態數據。這指的是存儲在數據庫、文件服務器和端點等位置的信息。
• 動態數據。這是指通過網絡傳輸的信息，如電子郵件、文件傳輸和即時消息。
• 使用中的數據。這指的是用戶正在訪問、編輯或共享的信息。

雖然大多數組織對靜態數據和動態數據的保護較為熟悉，但使用中的數據提出了全新的挑戰，尤其是在云協作平臺、實時文件共享和遠程工作的背景下。DLP解決方案利用先進的內容檢測來應對這三種狀態下數據保護的復雜性。

內容檢測方法：分層方法

下述高級流程圖說明了不同的內容檢測方法如何適用于更大的DLP過程：

正則表達式和模式匹配

RegEx是DLP系統中的一項基本技術，用于搜索16位信用卡號碼或9位社會安全號碼等已知模式。對于直接的用例，它是快速、透明且易于實現的。

然而，維護復雜的RegEx規則可能具有挑戰性，通常需要專門的專業知識。如果不考慮上下文，它也容易產生誤報。例如，在金融服務中，RegEx通常用于通過檢測特定的數字序列來識別潛在的信用卡泄露。

基于規則的策略和字典

此方法依賴于可定制字典，其中包含與特定行業相關的敏感術語（如醫療代碼或法律術語）以及策略規則。它提供了一種適合組織需求的微妙方法，使其比普通RegEx更有效。

然而，保持字典的準確性需要定期更新，而且過于寬泛的策略可能導致誤報。例如，在醫療保健領域，使用與HIPAA相關的術語字典（如ICD-10代碼）在識別敏感信息時會觸發警報。

精確數據匹配（EDM）和指紋識別

EDM涉及從權威來源（如CRM數據庫）創建敏感數據的獨特“指紋”。系統標記與這些數字簽名匹配的出站文件，以最小的誤報確保高準確性。

然而，它需要大量的設置和維護，并且對于大型數據集來說可能屬于資源密集型任務。在銀行業中，這種方法對于保護存儲在核心銀行系統中的客戶記錄（如帳戶詳細信息和社會安全號碼）至關重要。

部分文檔匹配

與檢測精確匹配的EDM不同，部分文檔匹配識別敏感文檔的片段。此功能對于捕獲部分泄漏是必不可少的，例如在組織外部共享的法律合同或產品藍圖的幾頁。雖然在各種文件類型之間實現需要大量資源，而且很復雜，但它在法律部門尤為有價值，因為它可以檢測未經授權共享敏感摘要的部分內容。

機器學習（ML）和人工智能（AI）

現代DLP解決方案利用機器學習和人工智能根據學習到的示例（而非明確的規則）對內容進行分類。這些模型通常使用自然語言處理（NLP）和深度學習來適應不斷變化的模式，從而減少了手動創建規則的需要。

然而，它們需要高質量的標記數據、持續的再訓練和大量的計算資源。人工智能也會成為一個“黑匣子”，使決策更難解釋。對于科技初創公司來說，通過訓練大量工程文檔，人工智能模型在識別電子郵件或Git提交中的專有源代碼方面特別有用。

光學字符識別（OCR）

OCR將圖像或掃描文檔中的文本轉換為機器可讀的格式以供分析。這對于檢測屏幕截圖、掃描的PDF或ID和護照圖像中的敏感信息至關重要。

然而，OCR的準確性在很大程度上取決于圖像質量和字體清晰度，處理多種語言或程式化文本時復雜性會加劇。在法律行業，OCR經常用于處理掃描的案件文件，確保敏感的客戶數據在共享之前得到識別和保護。

啟發式和上下文分析

啟發式分析通過評估用戶行為、元數據和環境因素（如位置、時間或用戶角色）來識別異常情況，如深夜將大文件傳輸到個人電子郵件，打印活動突然激增，或者不尋常的用戶頻繁訪問機密文件夾。

雖然這種方法提供了更大的上下文并有助于緩解內部威脅，但它需要持續的調優和更新才能保持有效性。如果監控被認為是侵入性的，還可能觸發隱私問題。在跨國公司中，啟發式方法在檢測可疑行為方面是無價的，比如員工在離開公司之前將大量數據導出到個人存儲中。

聚焦使用中的數據：實時保護

隨著基于云的協作和SaaS應用程序的激增，監控使用中的數據變得越來越重要。擅長掃描存儲文件或電子郵件附件的傳統DLP解決方案可能無法適應這種動態環境。

實時內容分析

• 與生產力套件（如Microsoft 365、谷歌Workspace）集成，在文檔編輯過程中同步實施掃描。
• 實時識別敏感文本或模式，即刻觸發警報或啟動加密程序。

水印和標簽

• 在標識分類級別或所有權的文檔中嵌入元數據或可見水印。
• 幫助跟蹤數據流并確保敏感文件保持可跟蹤性。

訪問控制列表（ACL）

• 限制應用程序內可對文檔執行打開、編輯或共享操作的人員范圍。
• 提供細粒度控制，防止未經授權的查看或分發行為。

例如，一個營銷團隊在谷歌文檔中協作制定新產品規格時，DLP系統能夠實時標記潛在的知識產權術語，并提示用戶將文檔分類為“機密”。

以行業為導向的用例：內容檢測的現實應用

醫療保健

• 運用光學字符識別（OCR）技術處理病例。使用OCR掃描患者表單，可識別和保護任何嵌入的個人健康信息（PHI）。
• 采用字典和基于規則的策略，為包含特定運行狀況代碼或過程詳細信息的文件創建警報。

金融服務

• 利用正則表達式匹配信用卡號，能夠快速檢測和屏蔽或阻止在電子郵件中出現的信用卡信息。
• 銀行賬戶數據的精確數據匹配（EDM）。在核心銀行記錄上使用指紋，以防止其未加密傳輸至組織外部。

法律行業

• 部分文檔匹配。比較法律合同的各個部分，以發現與外部方未經授權的共享行為。
• 啟發式分析。標記大量已上傳到個人云驅動器的掃描案件文件。

制造與工程

• 基于AI的分類。使用機器學習來識別專有的CAD圖紙或設計文檔。
• 水印。在敏感藍圖中嵌入徽標和分類標簽，以跟蹤其分布路徑。

應對零日威脅和動態風險

DLP解決方案還必須適應新出現的攻擊媒介，即零日威脅，也就是那些尚未被廣泛認知或無法修補的漏洞及利用手段。可采用的方法包括：

• 異常檢測。使用人工智能為“正常”數據流和用戶行為設定基線，在出現偏差時觸發警報。
• 沙盒技術。在允許可疑文件或電子郵件附件通過之前，在安全的環境中隔離和分析它們。
• 持續更新。定期修補DLP軟件和更新檢測簽名，以跟上新威脅的發展態勢。

平衡安全性、可用性和隱私

在防止數據丟失的同時，避免干擾合法工作流程或侵犯用戶隱私，是DLP面臨的重大挑戰之一。過于嚴格的規定會阻礙生產力；過于寬松的規則又可能為數據泄露敞開大門。為此，可采取下述平衡技巧：

• 分階段推進。從“僅監視”模式開始，收集觸發器的指標，并改進策略。
• 基于角色制定政策。將檢測規則與工作職責保持一致。例如，人力資源團隊可能需要訪問社會安全號碼，但營銷團隊不需要。
• 透明的溝通。向員工普及DLP掃描的內容及其原因。

要點與結論

• 內容檢測是穩健DLP策略的引擎；它跨多種格式和渠道識別敏感信息。
• 現代DLP必須處理靜態、動態和使用中的數據，尤其是在云協作成為常態的情況下。
• 使用RegEx、字典、AI、OCR和啟發式的分層方法確保了全面的覆蓋。
• 上下文和行為分析可以幫助減少誤報和檢測內部威脅。
• 隨著零日威脅的不斷發展，DLP解決方案必須結合異常檢測、沙箱和持續更新機制。
• 成功的DLP計劃在安全性、可用性和隱私之間取得了適當的平衡，這取決于持續的微調、用戶培訓以及對組織風險概況的深刻理解。

原文標題：Safeguarding Sensitive Data: Content Detection Technologies in DLP，作者：Praveen Kumar Myakala