保护敏感数据：DLP中的内容检测技术

译者 | 晶颜

审校 | 重楼

据《2024年IBM数据泄露成本报告》显示，保护在全球范围内
，敏感单次数据泄露事件平均给企业造成488万美元的数据术损失。其中许多数据泄露是容检由于意外或故意对敏感信息处理不当造成的 。随着企业对云协作工具、测技SaaS应用程序以及全球数据共享的保护依赖程度与日俱增 ，数据丢失预防（DLP）解决方案已成为网络安全领域的敏感关键要素。

内容检测技术作为DLP工具的数据术核心，承担着识别和保护静态
、容检动态以及使用中的测技机密数据的源码库重任。本文探讨了关键的保护内容检测技术、它们在各个行业中的敏感应用以及有效部署的最佳实践策略 。

静态VS.动态VS.使用中的数据术数据

数据丢失预防（DLP）解决方案通常根据其保护的数据状态分为以下几类 ：

静态数据。这指的容检是存储在数据库、文件服务器和端点等位置的测技信息 。动态数据。这是源码下载指通过网络传输的信息 ，如电子邮件 、文件传输和即时消息。使用中的数据。这指的是用户正在访问、编辑或共享的信息。

虽然大多数组织对静态数据和动态数据的保护较为熟悉 ，但使用中的数据提出了全新的挑战 ，云计算尤其是在云协作平台
、实时文件共享和远程工作的背景下 。DLP解决方案利用先进的内容检测来应对这三种状态下数据保护的复杂性
。

内容检测方法：分层方法

下述高级流程图说明了不同的内容检测方法如何适用于更大的DLP过程：

正则表达式和模式匹配

RegEx是DLP系统中的一项基本技术，用于搜索16位信用卡号码或9位社会安全号码等已知模式
。对于直接的用例，它是模板下载快速、透明且易于实现的  。

然而，维护复杂的RegEx规则可能具有挑战性 ，通常需要专门的专业知识。如果不考虑上下文，它也容易产生误报 。例如，在金融服务中 ，RegEx通常用于通过检测特定的数字序列来识别潜在的信用卡泄露。

基于规则的免费模板策略和字典

此方法依赖于可定制字典
，其中包含与特定行业相关的敏感术语（如医疗代码或法律术语）以及策略规则  。它提供了一种适合组织需求的微妙方法，使其比普通RegEx更有效。

然而 ，保持字典的准确性需要定期更新，而且过于宽泛的策略可能导致误报 。例如 ，在医疗保健领域，使用与HIPAA相关的术语字典（如ICD-10代码）在识别敏感信息时会触发警报。

精确数据匹配（EDM）和指纹识别

EDM涉及从权威来源（如CRM数据库）创建敏感数据的高防服务器独特“指纹”。系统标记与这些数字签名匹配的出站文件
，以最小的误报确保高准确性。

然而，它需要大量的设置和维护 ，并且对于大型数据集来说可能属于资源密集型任务 。在银行业中 ，这种方法对于保护存储在核心银行系统中的客户记录（如帐户详细信息和社会安全号码）至关重要 。

部分文档匹配

与检测精确匹配的EDM不同，部分文档匹配识别敏感文档的片段 。此功能对于捕获部分泄漏是必不可少的 ，例如在组织外部共享的法律合同或产品蓝图的几页 。虽然在各种文件类型之间实现需要大量资源，而且很复杂，但它在法律部门尤为有价值，因为它可以检测未经授权共享敏感摘要的部分内容。

机器学习（ML）和人工智能（AI）

现代DLP解决方案利用机器学习和人工智能根据学习到的示例（而非明确的规则）对内容进行分类
。这些模型通常使用自然语言处理（NLP）和深度学习来适应不断变化的模式，从而减少了手动创建规则的需要
。

然而  ，它们需要高质量的标记数据 、持续的再训练和大量的计算资源。人工智能也会成为一个“黑匣子”
，使决策更难解释 。对于科技初创公司来说  ，通过训练大量工程文档，人工智能模型在识别电子邮件或Git提交中的专有源代码方面特别有用。

光学字符识别（OCR）

OCR将图像或扫描文档中的文本转换为机器可读的格式以供分析。这对于检测屏幕截图
、扫描的PDF或ID和护照图像中的敏感信息至关重要。

然而 ，OCR的准确性在很大程度上取决于图像质量和字体清晰度，处理多种语言或程式化文本时复杂性会加剧
。在法律行业 ，OCR经常用于处理扫描的案件文件，确保敏感的客户数据在共享之前得到识别和保护。

启发式和上下文分析

启发式分析通过评估用户行为、元数据和环境因素（如位置
、时间或用户角色）来识别异常情况，如深夜将大文件传输到个人电子邮件，打印活动突然激增 ，或者不寻常的用户频繁访问机密文件夹。

虽然这种方法提供了更大的上下文并有助于缓解内部威胁，但它需要持续的调优和更新才能保持有效性 。如果监控被认为是侵入性的 ，还可能触发隐私问题  。在跨国公司中，启发式方法在检测可疑行为方面是无价的 ，比如员工在离开公司之前将大量数据导出到个人存储中。

聚焦使用中的数据 ：实时保护

随着基于云的协作和SaaS应用程序的激增，监控使用中的数据变得越来越重要 。擅长扫描存储文件或电子邮件附件的传统DLP解决方案可能无法适应这种动态环境。

实时内容分析

与生产力套件（如Microsoft 365 、谷歌Workspace）集成 ，在文档编辑过程中同步实施扫描。实时识别敏感文本或模式
，即刻触发警报或启动加密程序
。

水印和标签

在标识分类级别或所有权的文档中嵌入元数据或可见水印 。帮助跟踪数据流并确保敏感文件保持可跟踪性
。

访问控制列表（ACL）

限制应用程序内可对文档执行打开 、编辑或共享操作的人员范围。提供细粒度控制，防止未经授权的查看或分发行为 。

例如，一个营销团队在谷歌文档中协作制定新产品规格时，DLP系统能够实时标记潜在的知识产权术语，并提示用户将文档分类为“机密” 。

以行业为导向的用例：内容检测的现实应用

医疗保健

运用光学字符识别（OCR）技术处理病例
。使用OCR扫描患者表单，可识别和保护任何嵌入的个人健康信息（PHI）。采用字典和基于规则的策略，为包含特定运行状况代码或过程详细信息的文件创建警报  。

金融服务

利用正则表达式匹配信用卡号，能够快速检测和屏蔽或阻止在电子邮件中出现的信用卡信息。银行账户数据的精确数据匹配（EDM）。在核心银行记录上使用指纹 ，以防止其未加密传输至组织外部
。

法律行业

部分文档匹配 。比较法律合同的各个部分 ，以发现与外部方未经授权的共享行为  。启发式分析。标记大量已上传到个人云驱动器的扫描案件文件。

制造与工程

基于AI的分类 。使用机器学习来识别专有的CAD图纸或设计文档。水印。在敏感蓝图中嵌入徽标和分类标签，以跟踪其分布路径 。

应对零日威胁和动态风险

DLP解决方案还必须适应新出现的攻击媒介，即零日威胁，也就是那些尚未被广泛认知或无法修补的漏洞及利用手段。可采用的方法包括：

异常检测。使用人工智能为“正常”数据流和用户行为设定基线 ，在出现偏差时触发警报
。沙盒技术 。在允许可疑文件或电子邮件附件通过之前，在安全的环境中隔离和分析它们。持续更新。定期修补DLP软件和更新检测签名 ，以跟上新威胁的发展态势。

平衡安全性、可用性和隐私

在防止数据丢失的同时，避免干扰合法工作流程或侵犯用户隐私
，是DLP面临的重大挑战之一。过于严格的规定会阻碍生产力；过于宽松的规则又可能为数据泄露敞开大门
。为此 ，可采取下述平衡技巧 ：

分阶段推进。从“仅监视”模式开始，收集触发器的指标，并改进策略
。基于角色制定政策。将检测规则与工作职责保持一致。例如，人力资源团队可能需要访问社会安全号码，但营销团队不需要。透明的沟通。向员工普及DLP扫描的内容及其原因 。

要点与结论

内容检测是稳健DLP策略的引擎；它跨多种格式和渠道识别敏感信息。现代DLP必须处理静态 、动态和使用中的数据 ，尤其是在云协作成为常态的情况下。使用RegEx 、字典 、AI、OCR和启发式的分层方法确保了全面的覆盖 。上下文和行为分析可以帮助减少误报和检测内部威胁
。随着零日威胁的不断发展，DLP解决方案必须结合异常检测 、沙箱和持续更新机制 。成功的DLP计划在安全性、可用性和隐私之间取得了适当的平衡，这取决于持续的微调、用户培训以及对组织风险概况的深刻理解。

原文标题：Safeguarding Sensitive Data: Content Detection Technologies in DLP
，作者 ：Praveen Kumar Myakala