如何在 2023 年检测数据泄漏

当敏感数据泄露被忽视时，就会发生数据泄露，这可能是由于安全漏洞或被盗数据在不知情的情况下在暗网上发布。由于数字化转型正在迅速扩大攻击面，因此这些事件越来越难以检测，从而阻止组织达到完全的数据泄露弹性状态。

在本文中，我们描述了成功的数据泄漏检测策略的框架。

数据泄露和数据泄露之间的区别

数据泄露是指敏感信息的意外泄露。这些事件不是由外部推动力发起的。它们是由保护机密数据的安全控制中的漏洞引起的。

当敏感数据从数据泄露或勒索软件攻击中被盗并在暗网上发布时，这些事件也被归类为数据泄露。

另一方面，数据泄露是有计划的网络攻击的结果。这些事件是由外部推动力发起的。网络犯罪分子需要在发生泄露之前克服数据安全问题。

数据丢失是另一个通常与数据泄漏相关的术语。数据丢失是指由于意外删除或盗窃而导致的敏感数据不可逆转的丢失。

这些事件可以通过防止数据丢失（DLP）策略来缓解，这些策略可以防止数据传输超出指定边界。但是，单独的 DLP 策略并不能防止数据泄露;它的关注点太窄了。

数据泄露预防工作需要考虑对敏感数据保护有直接和间接影响的所有流程。这项工作甚至可以追溯到开发解决方案的编码实践。

详细了解数据泄露、数据泄露和数据丢失之间的区别。

泄露的数据是网络犯罪分子的宝贵发现。这些事件通过消除网络杀伤链中数据泄露之前的所有费力阶段，大大减少了网络犯罪的工作量。

由于它们使网络犯罪分子的生活变得更加轻松，因此数据泄露发现正在成为网络犯罪世界的主要关注点。鉴于数据泄露的日益普遍，满足这一性能指标并不困难。

2021 年 UpGuard 的一项研究显示，在分析的财富 500 强公司中，有一半在其公共文件中泄露了对网络犯罪分子侦察有用的数据。

同样在 2021 年，UpGuard 研究人员发现，至少有 47 个组织在不知不觉中通过 Microsoft PowerApp 解决方案中的错误配置泄露了数据——这一失误导致数千万条私人记录泄露。

许多组织在不知不觉中泄露了敏感数据集，可能会暴露商业机密、个人身份信息（PII）甚至信用卡数据。

数据泄露预防工作的正常化可能会对网络安全的所有其他领域产生积极影响。敏感数据泄露的程度与数据泄露和网络钓鱼攻击的成功成正比。因此，如果在网络犯罪分子发现数据泄露之前对其进行补救，则可以减少这两种事件。

全面的数据泄漏检测策略需要两种方法。

此策略不能仅靠手动作来执行。数据泄露实例通常太多，需要在网络犯罪分子发现之前迅速关闭表面泄漏。

为了扩展和加速内部安全团队的工作，机器学习模型和 AI 驱动的解决方案的功能应与此数据泄漏预防策略集成。

已经分析了足够的数据泄露情报，可以描绘出常见的网络犯罪行为。借助这些数据，我们现在可以在网络攻击生命周期的每个阶段部署安全控制措施。

数据泄露事后分析还揭示了成功泄露之外的常见网络犯罪行为。

在利用泄露的数据后，网络犯罪分子的下一站通常是暗网论坛，他们要么将其出售，要么免费发布。

需要在数据泄漏检测策略中持续监控此类论坛。

即使是出售的数据泄漏仍然可以提供有用的信息。此类列表通常包含泄露数据样本，以证明活动的真实性。

通过对照第三方供应商列表和已知违规行为数据库（例如 Have I Been Pwnd）交叉引用样本信息，可以确定泄漏源。

应监控以行的暗网论坛是否存在数据泄露：

了解如何减少数据泄漏误报。

最有效和可持续的网络安全计划是那些采用主动保护方法的计划。

如果解决了导致数据泄露的漏洞，则数据泄漏监控工作就会减少。

这是通过攻击面监控解决方案最有效地实现的。这样的解决方案将发现您的生态系统内部以及整个第三方供应商网络中的所有安全漏洞。

监控第三方攻击面至关重要，因为超过一半的数据泄露事件是由遭到入侵的第三方供应商造成的。

由于大多数违规行为源于遭到入侵的第三方，因此可以安全地假设您的供应商没有解决其网络安全实践中的数据泄露问题。

因此，数据泄漏检测策略的范围也应扩展到第三方环境。

由于数据泄露通常先于数据泄露，因此这项工作将减少第三方泄露和供应链攻击，从而减少大多数数据泄露事件。

观看下面的视频，了解 UpGuard 的数据泄漏检测功能概述。