¿Qué son los datos confidenciales y cómo las empresas pueden protegerlos?

¿Está lidiando con el desafío de salvaguardar los datos confidenciales de su organización? No estás solo. En esta guía exhaustiva, arrojamos luz sobre los conceptos fundamentales de los datos personales y sensibles, ofreciendo conocimientos prácticos y consejos prácticos.

Desde analizar los matices entre los tipos de datos confidenciales hasta delinear estrategias de evaluación y protección, estamos aquí para brindarle el conocimiento necesario para reforzar las defensas de sus datos. A lo largo del camino, también exploraremos los riesgos asociados con las fugas de datos y brindaremos respuestas a las preguntas más frecuentes, asegurándonos de que esté bien preparado para salvaguardar sus valiosos activos de datos.

Datos personales vs datos sensibles

Cuando se habla de protección de datos, es importante distinguir entre datos personales y datos confidenciales.

Los datos personales , comúnmente denominados en la industria de protección de datos como información de identificación personal (PII), son una subcategoría de datos sensibles que se refiere a cualquier información que pueda usarse para identificar a un individuo, ya sea por sí sola o en combinación con otra. datos.

Esto incluye identificadores obvios como el nombre, la dirección, la dirección de correo electrónico, los números de seguro social, los números de pasaporte, los números de licencia de conducir y los datos biométricos de una persona. Sin embargo, los datos personales también pueden abarcar identificadores menos obvios, como una dirección IP, publicaciones en redes sociales o datos de ubicación obtenidos desde un dispositivo móvil.

Los datos sensibles , por otro lado, se refieren a información que requiere una protección especial debido a su potencial de daño si se expone o se utiliza indebidamente. Esta categoría incluye varios tipos de información, cada uno con su propio conjunto de riesgos y consideraciones. Algunos tipos comunes de datos confidenciales, además de la PII antes mencionada, incluyen:

1. Información financiera : esta categoría incluye datos financieros confidenciales, como números de cuentas bancarias, detalles de tarjetas de crédito y transacciones financieras. La exposición de esta información podría resultar en pérdidas financieras, robo de identidad o fraude.
   

2. Registros médicos : la información relacionada con la salud, incluido el historial médico, los registros de tratamiento y los detalles del seguro médico, se incluye en esta categoría. El acceso no autorizado a los registros médicos puede provocar violaciones de la privacidad, robo de identidad médica o discriminación.
   

3. Propiedad intelectual : La propiedad intelectual (PI) se refiere a creaciones de la mente, como invenciones, obras literarias y artísticas, diseños y símbolos.
   

4. Datos comerciales confidenciales : esta categoría incluye información comercial patentada que es fundamental para el éxito y la competitividad de una organización. Los ejemplos incluyen planes estratégicos, listas de clientes, información de precios e investigaciones propias.
   

Comprender la distinción entre datos personales y datos confidenciales es esencial para implementar medidas efectivas de protección de datos y garantizar el cumplimiento de las normas de privacidad de datos.

Evaluación de la sensibilidad de los datos

Cuando se trata de proteger los datos de su empresa, comprender su sensibilidad es clave. Esto implica evaluar varios factores, como las leyes regulatorias, los estándares de la industria y las posibles consecuencias si los datos quedaran expuestos. Aquí hay algunos detalles que podría considerar:

• Leyes regulatorias : Marcos regulatorios como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) , la Ley de Responsabilidad y Portabilidad del Seguro Médico (HIPAA) y el Estándar de Seguridad de Datos de la Industria de Tarjetas de Pago (PCI DSS). imponer requisitos específicos para la protección de ciertos tipos de datos. Estas regulaciones definen categorías de datos sensibles y prescriben medidas para su salvaguardia.
  

  Por ejemplo, la GDPR clasifica los datos personales en categorías especiales, como datos de salud o datos que revelan el origen racial o étnico, que requieren medidas de protección mejoradas.

• Estándares de la industria: las organizaciones que operan en industrias altamente reguladas, como finanzas , salud o gobierno , pueden enfrentar requisitos y estándares de cumplimiento adicionales para proteger la información confidencial. Las directrices de la industria a menudo brindan recomendaciones para la clasificación de datos, controles de acceso, cifrado y políticas de retención de datos adaptadas a las necesidades y riesgos específicos de un sector en particular.
  
• Impacto comercial : el impacto potencial de la exposición de los datos en las operaciones comerciales, la reputación y el bienestar financiero es otra consideración clave al evaluar la sensibilidad de los datos. Las empresas deben evaluar el valor de sus activos de datos, las posibles consecuencias de un acceso o divulgación no autorizados y la probabilidad de que se produzcan violaciones de datos. Los activos de datos de alto valor, como secretos comerciales, propiedad intelectual o bases de datos de clientes, normalmente requieren salvaguardias más estrictas para mitigar los riesgos de robo, espionaje o ventaja competitiva.
• Clasificación de datos : la clasificación de datos ayuda a las organizaciones a clasificar los datos según su sensibilidad, importancia y requisitos reglamentarios. Al clasificar los datos en diferentes niveles o niveles de sensibilidad, las empresas pueden aplicar controles de seguridad y restricciones de acceso adecuados para proteger la información confidencial de forma eficaz. Los criterios de clasificación de datos pueden incluir factores como confidencialidad, integridad, disponibilidad, requisitos legales e impacto comercial.
  

• Evaluaciones de riesgos : realizar evaluaciones de riesgos periódicas es esencial para identificar y priorizar amenazas potenciales a datos confidenciales. Las metodologías de evaluación de riesgos evalúan la probabilidad y el impacto de diversas amenazas (incluidas las amenazas internas ), vulnerabilidades e incidentes de seguridad, lo que permite a las organizaciones asignar recursos de manera efectiva para mitigar los riesgos de seguridad más importantes. A través de estas evaluaciones, las empresas pueden identificar brechas en sus defensas e implementar medidas de seguridad específicas para reducir la exposición a violaciones de datos y ataques cibernéticos.

Estrategias para proteger datos sensibles

Para salvaguardar eficazmente los datos confidenciales, es fundamental comprender los riesgos asociados con las fugas de datos y la importancia de implementar medidas de seguridad sólidas.

Las filtraciones de datos pueden tener su origen en diversas fuentes, incluidas amenazas internas maliciosas o accidentales , ciberataques externos y problemas técnicos. Las amenazas internas implican que empleados, contratistas o socios filtren información confidencial de forma intencionada o no. Los ciberataques externos, como los ataques de ransomware y los esquemas de phishing , se dirigen a las vulnerabilidades de los sistemas de una organización para obtener acceso no autorizado a datos confidenciales. Los problemas técnicos, como la aplicación de parches inadecuados al software o la configuración inadecuada de los sistemas de seguridad, pueden crear vulnerabilidades que los ciberdelincuentes pueden aprovechar.

Medidas de seguridad para la protección de datos

La protección de datos confidenciales requiere un enfoque de múltiples capas que abarque varias medidas de seguridad para mitigar los riesgos de manera efectiva. Un elemento central de este esfuerzo es el establecimiento y aplicación de una política integral de seguridad de datos.

La norma internacional ISO 27001 puede servir como una guía completa para establecer un sistema de gestión de seguridad de la información eficaz para su organización. Pero primero, exploremos algunas estrategias de seguridad clave que son fundamentales para mitigar los riesgos de fuga de datos:

• Cifrado de datos: utilice algoritmos de cifrado para cifrar datos confidenciales tanto en reposo como en tránsito. Esto garantiza que incluso si se interceptan datos, seguirán siendo ilegibles sin la clave de descifrado. Asegúrese de configurar políticas para empleados remotos si su organización utiliza algún tipo de modelo de trabajo híbrido.
  

• Contraseñas y autenticación de dos factores (2FA): aplique políticas de contraseñas seguras y fomente el uso de contraseñas o frases de contraseña complejas. Implementar 2FA, lo que requiere que los usuarios proporcionen un método de verificación adicional, como un código enviado a su dispositivo móvil, para acceder a sistemas o datos confidenciales.
• Verificación biométrica: implemente métodos de autenticación biométrica, como huellas dactilares o reconocimiento facial, para mejorar la verificación de la identidad del usuario y evitar el acceso no autorizado.
• Soluciones de prevención de pérdida de datos (DLP) : las soluciones DLP monitorean, detectan y previenen transferencias o fugas de datos no autorizadas, ya sean intencionales o inadvertidas. Estas soluciones utilizan inspección de contenido, análisis contextual y aplicación de políticas para identificar y mitigar los riesgos de seguridad de los datos en tiempo real.
  

• Capacitación de los empleados : educar a los empleados sobre la importancia de la seguridad de los datos y brindar capacitación periódica sobre las mejores prácticas de ciberseguridad puede reducir significativamente la probabilidad de violaciones de datos. Los programas de concientización cubren temas como concientización sobre phishing, higiene de contraseñas y prácticas de manejo seguro de datos, lo que permite a los empleados reconocer y responder a las amenazas a la seguridad de manera proactiva.

• Controles de acceso de usuarios: adopte un modelo de seguridad Zero Trust, donde el acceso a datos y recursos confidenciales se otorgue con el mínimo privilegio. Implemente controles de acceso de usuarios para restringir el acceso según roles y permisos, garantizando que solo los usuarios autorizados puedan acceder a datos específicos.

• Políticas de baja : asegúrese de que existan procedimientos de baja para revocar rápidamente el acceso a datos y recursos confidenciales cuando los empleados abandonen la organización o cambien de roles. Esto debe incluir pasos para deshabilitar cuentas de usuario, revocar privilegios de acceso y transferir la propiedad de archivos o documentos al personal apropiado.

• Registros de auditoría: mantenga registros de auditoría detallados que realicen un seguimiento de las actividades de los usuarios, los intentos de acceso y las modificaciones de datos confidenciales. Revise periódicamente los registros de auditoría para detectar comportamientos sospechosos o intentos de acceso no autorizados. Un buen software DLP le ayudará en estos esfuerzos y le detectará cualquier comportamiento riesgoso.
• Control de versiones: implemente mecanismos de control de versiones para rastrear cambios en archivos y documentos. Esto permite a las organizaciones volver a versiones anteriores en caso de modificaciones no autorizadas o corrupción de datos.
• Copias de seguridad y redundancias: realice copias de seguridad periódicas de los datos confidenciales en ubicaciones seguras, tanto internas como externas, para mitigar el riesgo de pérdida de datos debido a fallas de hardware, ataques cibernéticos o desastres naturales. Implementar sistemas redundantes y mecanismos de conmutación por error para garantizar la disponibilidad de datos y la continuidad de las operaciones.
• Recuperación ante desastres rápida y adaptable: desarrolle un plan integral de recuperación ante desastres que describa los procedimientos para responder y recuperarse de violaciones de datos, desastres naturales u otras interrupciones. Asegúrese de que los procesos de recuperación ante desastres sean rápidos y adaptables, minimizando el tiempo de inactividad y la pérdida de datos.
  

Al adoptar un enfoque proactivo para la protección de datos, las organizaciones pueden mejorar su resiliencia contra las amenazas cibernéticas y proteger los datos confidenciales contra el acceso no autorizado, la pérdida o la corrupción.

Riesgos asociados con la exposición de datos confidenciales: un ejemplo de la vida real

Los incidentes de exposición de datos confidenciales pueden tener graves repercusiones para las organizaciones, que van desde pérdidas financieras hasta daños irreparables a la reputación y consecuencias legales. Un ejemplo destacado que subraya la gravedad de este tipo de incidentes es la filtración de datos de MOVEit, que ocurrió en mayo de 2023.

En esta infracción, un grupo de ransomware aprovechó una vulnerabilidad de día cero en MOVEit Transfer de Progress Software, un software de transferencia de archivos administrado ampliamente utilizado. Aprovechando un ataque de inyección SQL, los perpetradores se infiltraron en las aplicaciones web de MOVEit Transfer, implementando un shell web para acceder y robar datos de bases de datos subyacentes y servidores internos.

La violación de MOVEit tuvo profundas implicaciones y afectó a millones de personas y miles de organizaciones en todo el mundo. Más de 62 millones de personas y más de 2.000 organizaciones, principalmente con sede en Estados Unidos, fueron víctimas del ataque. Las instituciones financieras fueron las más afectadas por la infracción, con aproximadamente el 30% de las organizaciones afectadas operando en el sector financiero . El costo total de los ataques masivos resultantes de la violación de MOVEit superó los 10 mil millones de dólares, lo que pone de relieve el importante costo financiero para las entidades afectadas.

Consecuencias de la exposición de datos confidenciales :

Los incidentes de exposición de datos confidenciales, como la violación de MOVEit, plantean riesgos multifacéticos para las organizaciones:

1. Pérdidas financieras : las organizaciones enfrentan pérdidas financieras sustanciales debido a los gastos asociados con la respuesta a incidentes, investigaciones forenses, esfuerzos de remediación y posibles responsabilidades legales.
2. Daño a la reputación : una infracción empaña la reputación de las organizaciones afectadas, erosionando la confianza de los clientes, los inversores y las relaciones comerciales. En el caso de MOVEit, las organizaciones implicadas en la infracción experimentaron un mayor escrutinio y una disminución de su credibilidad ante los ojos de las partes interesadas.
3. Consecuencias legales : el escrutinio regulatorio y las acciones legales siguen a incidentes de exposición de datos confidenciales, y las organizaciones potencialmente enfrentan multas, demandas y obligaciones de cumplimiento según las leyes y regulaciones de protección de datos . Se presentaron demandas colectivas contra entidades involucradas en la infracción de MOVEit, incluidas Progress Software, IBM y Prudential Financial, lo que refleja las consecuencias legales de tales incidentes.
   

Cumplimiento de la normativa y estándares de datos

Es fundamental garantizar que su organización cumpla con las normas de protección de datos como GDPR , HIPAA  y PCI DSS . Estas reglas establecen pautas estrictas sobre cómo se deben manejar, almacenar y compartir los datos para salvaguardar la privacidad de las personas y evitar el uso indebido de los datos.

Las normas ISO, como ISO 27001 , ofrecen marcos integrales para establecer prácticas sólidas de protección de datos. Alternativamente, HITRUST CSF (Marco de Seguridad Común) armoniza la gran cantidad de estándares y regulaciones existentes y reconocidas globalmente en un solo lugar. Cumplir con estos marcos demuestra su compromiso de mantener la seguridad de la información y seguir las mejores prácticas de la industria.

Al comprender los riesgos asociados con las fugas de datos, implementar medidas de seguridad efectivas y seguir las regulaciones y estándares relevantes, las organizaciones pueden fortalecer su capacidad para salvaguardar datos confidenciales y reducir el impacto de posibles violaciones.

Preguntas frecuentes sobre la protección de datos sensibles

1. ¿Qué es el descubrimiento de datos en GDPR?

El descubrimiento de datos en GDPR se refiere al proceso de identificar y localizar datos personales dentro de los sistemas y bases de datos de una organización. Según el RGPD, las organizaciones deben saber qué datos personales poseen, dónde se encuentran y cómo se utilizan. El descubrimiento de datos implica realizar auditorías y evaluaciones integrales de datos para trazar el flujo de datos personales, clasificar su sensibilidad y garantizar el cumplimiento de los requisitos del RGPD para la protección y privacidad de datos.

2. ¿Cómo se responde ante una fuga de datos?

Responder a una fuga de datos requiere un enfoque rápido y coordinado para minimizar el impacto y mitigar riesgos adicionales. La planificación y preparación eficaz de la respuesta a incidentes son esenciales para minimizar el daño causado por una fuga de datos y mantener la confianza con los clientes, socios y partes interesadas.

3. ¿Cómo puede la formación de los empleados ayudar a prevenir la exposición de datos confidenciales?

La capacitación de los empleados juega un papel crucial en la prevención de la exposición de datos confidenciales al crear conciencia sobre los riesgos de seguridad de los datos y promover las mejores prácticas para el manejo de información confidencial. Los beneficios clave de la capacitación de los empleados incluyen:

4. ¿Qué método DLP funciona reemplazando datos confidenciales con datos ficticios realistas?

El método DLP (prevención de pérdida de datos) que funciona reemplazando datos confidenciales con datos ficticios realistas se conoce como enmascaramiento de datos o anonimización de datos. Esta técnica implica sustituir datos confidenciales reales por datos ficticios pero realistas durante la transmisión, el procesamiento o el almacenamiento de datos. Al enmascarar información confidencial, como información de identificación personal (PII) o datos financieros, las organizaciones pueden proteger los datos confidenciales del acceso o exposición no autorizados y al mismo tiempo preservar la usabilidad de los datos para fines legítimos.

5. ¿Cómo sé si mi organización necesita una solución DLP?

Las organizaciones pueden considerar implementar una solución DLP (prevención de pérdida de datos) si manejan datos sensibles o confidenciales y les preocupan los riesgos de seguridad de los datos, los requisitos de cumplimiento o las amenazas internas. Las señales que indican la necesidad de una solución DLP incluyen:

Una evaluación integral de riesgos y una evaluación de las necesidades de protección de datos pueden ayudar a determinar si invertir en una solución DLP es apropiado para su organización.

Cómo Safetica puede ayudar a su empresa a proteger sus datos confidenciales

Safetica es un software de prevención de pérdida de datos (DLP) y gestión de riesgos internos (IRM) que ayuda a las organizaciones a identificar, monitorear y proteger proactivamente sus activos de datos confidenciales.

Con Safetica DLP, las empresas pueden:

• Descubrir y clasificar sus datos confidenciales y obtenga visibilidad en tiempo real del flujo y uso de datos en toda la organización.
• Implementar controles de acceso granulares  para garantizar que solo las personas autorizadas puedan acceder a información confidencial.
• Utilizar técnicas de cifrado avanzadas para proteger los datos en reposo, en tránsito y en uso, protegiéndolos contra el acceso no autorizado o la interceptación.
• Aplicar políticas de prevención de pérdida de datos para evitar fugas de datos accidentales o intencionales, ya sea a través de correo electrónico, dispositivos extraíbles o almacenamiento en la nube.
• Detectar y auditar posibles infracciones de cumplimiento normativo y establezca la protección adecuada para hacer cumplir las políticas internas.