DLP là gì? Cách Data Loss Prevention bảo vệ dữ liệu

Dữ liệu ngày càng được lưu trữ và chia sẻ trên nhiều thiết bị, hệ thống mạng và nền tảng Cloud, kéo theo nguy cơ rò rỉ hoặc sử dụng trái phép. Vậy DLP là gì và giải pháp này giúp doanh nghiệp bảo vệ dữ liệu như thế nào? Bài viết dưới đây sẽ giúp bạn hiểu rõ về DLP, cách hoạt động, các loại phổ biến và xu hướng triển khai hiện nay.

DLP (Data Loss Prevention) là gì?

DLP (Data Loss Prevention) là giải pháp an ninh mạng giúp ngăn ngừa mất mát và rò rỉ dữ liệu, bảo vệ thông tin nhạy cảm khỏi hành vi truy cập, chia sẻ hoặc truyền ra ngoài trái phép.

DLP có khả năng nhận diện và giám sát dữ liệu trên thiết bị đầu cuối, hệ thống mạng và môi trường đám mây (Cloud). Qua đó, doanh nghiệp có thể kiểm soát cách dữ liệu được sử dụng, lưu trữ và chia sẻ theo các chính sách bảo mật đã thiết lập.

Các hình thức Data Loss (mất dữ liệu)

Các sự cố mất dữ liệu thường được mô tả bằng những thuật ngữ như vi phạm dữ liệu, rò rỉ dữ liệu hoặc đánh cắp dữ liệu. Những khái niệm này thường được sử dụng thay thế cho nhau nhưng thực tế có ý nghĩa khác nhau.

• Vi phạm dữ liệu (Data Breach): Là bất kỳ sự cố bảo mật nào dẫn đến việc thông tin mật hoặc dữ liệu nhạy cảm bị truy cập trái phép. Khái niệm này bao gồm các cuộc tấn công mạng hoặc sự cố bảo mật khiến bên không có thẩm quyền tiếp cận dữ liệu quan trọng.
• Rò rỉ dữ liệu (Data Leakage): Là tình trạng dữ liệu nhạy cảm hoặc thông tin mật vô tình bị công khai. Rò rỉ dữ liệu có thể xuất phát từ lỗ hổng kỹ thuật, sai sót trong quy trình bảo mật và xảy ra dưới cả hình thức điện tử lẫn vật lý.
• Đánh cắp dữ liệu (Data Exfiltration): Là hành vi kẻ tấn công di chuyển hoặc sao chép dữ liệu của người khác sang thiết bị do chúng kiểm soát. Mọi hành vi đánh cắp dữ liệu đều liên quan đến rò rỉ hoặc vi phạm dữ liệu, nhưng không phải mọi vụ rò rỉ hay vi phạm dữ liệu đều dẫn đến việc dữ liệu bị đánh cắp.

Tại sao DLP lại quan trọng?

DLP đóng vai trò quan trọng trong việc bảo vệ dữ liệu nhạy cảm trước nguy cơ bị đánh cắp, thất lạc hoặc sử dụng trái phép. Dù được lưu trữ trên đám mây, thiết bị cá nhân hay hệ thống nội bộ, dữ liệu vẫn có thể trở thành mục tiêu của các cuộc tấn công mạng. 

Thông tin nhận dạng cá nhân (Personally Identifiable Information – PII) là một trong những loại dữ liệu thường xuyên bị nhắm đến. Gần một nửa số vụ vi phạm dữ liệu liên quan đến PII của khách hàng như mã số thuế, email, số điện thoại và địa chỉ nhà. Dữ liệu sở hữu trí tuệ (Intellectual Property – IP) cũng xuất hiện trong 43% số vụ vi phạm. 

Việc bảo vệ dữ liệu ngày càng phức tạp do thông tin có thể tồn tại dưới nhiều định dạng, được lưu trữ tại nhiều vị trí và được nhiều người dùng truy cập. Bên cạnh đó, từng nhóm dữ liệu có thể phải tuân thủ các chính sách bảo mật và quy định về quyền riêng tư khác nhau.

DLP hoạt động như thế nào? 

DLP hoạt động bằng cách xác định dữ liệu nhạy cảm, sau đó phân tích nội dung để phát hiện và ngăn chặn nguy cơ rò rỉ dữ liệu. Hệ thống sử dụng các phương pháp như đối sánh từ khóa, biểu thức chính quy và hàm nhận diện nội bộ để kiểm tra nội dung theo chính sách DLP của doanh nghiệp.

Nhờ đó, doanh nghiệp có thể xác định, giám sát và tự động ngăn dữ liệu được bảo vệ bị đánh cắp hoặc để lộ ra ngoài.

1. Xác định dữ liệu nhạy cảm

Bước đầu tiên khi triển khai DLP là xác định những dữ liệu nhạy cảm cần được bảo vệ. Doanh nghiệp cũng cần xây dựng chiến lược và chính sách DLP rõ ràng để thống nhất tiêu chí phân loại dữ liệu trên các hệ thống và bộ phận.

Dữ liệu nhạy cảm có thể bao gồm:

• Thông tin thẻ tín dụng.
• Địa chỉ email.
• Số An sinh Xã hội.
• Danh sách tên trong bảng tính.

Một chính sách DLP thường quy định:

• Vị trí và hệ thống cần bảo vệ dữ liệu.
• Thời điểm và cách thức bảo vệ dữ liệu.
• Quy tắc xác định dữ liệu nhạy cảm.
• Hành động cần thực hiện khi phát hiện rủi ro.
• Biện pháp xử lý tương ứng với từng mức độ rủi ro.

2. Chủ động giám sát dữ liệu

Chỉ cài đặt giải pháp DLP chưa đủ để bảo vệ dữ liệu trước các cuộc tấn công. Doanh nghiệp cần liên tục giám sát hoạt động của người dùng và bảo vệ thông tin mật ở ba trạng thái:

• Dữ liệu đang truyền (Data in Motion): Dữ liệu đang di chuyển qua Internet, giữa các mạng, từ thiết bị lưu trữ cục bộ lên đám mây hoặc qua mạng riêng. Đây thường là trạng thái có mức độ an toàn thấp hơn nên cần được kiểm soát bằng các biện pháp như Network DLP.
• Dữ liệu đang được sử dụng (Data in Use): Dữ liệu đang được hệ thống truy cập, đọc, xử lý, cập nhật hoặc xóa. Ví dụ, người dùng truy cập lịch sử giao dịch trên tài khoản ngân hàng trực tuyến.
• Dữ liệu đang lưu trữ (Data at Rest): Dữ liệu được lưu hoặc lưu trữ lâu dài trên thiết bị, ổ cứng và không di chuyển giữa các hệ thống mạng. Dù ít dễ bị tổn thương hơn dữ liệu đang truyền, đây vẫn có thể là mục tiêu giá trị đối với tin tặc.
   

3. Phát hiện và phản hồi theo thời gian thực

DLP sử dụng nhiều phương pháp để phát hiện dữ liệu nhạy cảm, trong đó phổ biến nhất là đối sánh mẫu bằng biểu thức chính quy. Hệ thống phân tích nội dung để tìm các mẫu thường gặp như số thẻ gồm 16 chữ số hoặc số An sinh Xã hội gồm 9 chữ số.

Tuy nhiên, DLP không chỉ dựa vào số lượng chữ số. Ví dụ, thẻ Visa có 16 chữ số nhưng không phải mọi dãy số gồm 16 chữ số đều là số thẻ tín dụng. Vì vậy, DLP thực hiện phép tính kiểm tra để xác định dãy số có phù hợp với mẫu của các thương hiệu thẻ khác nhau hay không. 

DLP cũng xem xét các từ khóa như “VISA” hoặc “AMEX” xuất hiện gần thông tin ngày tháng có thể là ngày hết hạn. Qua đó, hệ thống đánh giá chính xác hơn liệu dữ liệu nhạy cảm có đang gặp rủi ro hay không.

Khi phát hiện hành vi vi phạm, DLP có thể:

• Gửi cảnh báo.
• Mã hóa dữ liệu.
• Áp dụng biện pháp ngăn người dùng chia sẻ thông tin nhạy cảm.
• Cung cấp báo cáo phục vụ tuân thủ và kiểm toán.
• Hỗ trợ xác định điểm yếu trong hệ thống bảo mật.

Các giải pháp như quản lý thông tin và sự kiện bảo mật (Security Information and Event Management – SIEM) và hệ thống ngăn chặn xâm nhập (Intrusion Prevention System – IPS) cũng cung cấp những chức năng tương tự, giúp doanh nghiệp phát hiện hoạt động di chuyển dữ liệu đáng ngờ và cảnh báo đội ngũ CNTT về nguy cơ vi phạm dữ liệu. 

Các giải pháp DLP phổ biến 

Các giải pháp DLP được phân loại dựa trên vị trí giám sát và bảo vệ dữ liệu. Hiện nay, ba loại DLP phổ biến gồm Network DLP, Endpoint DLP và Cloud DLP.

Trong thực tế, doanh nghiệp thường kết hợp nhiều loại giải pháp DLP để bảo vệ dữ liệu xuyên suốt giữa hệ thống mạng, thiết bị đầu cuối và môi trường đám mây.

Network DLP

Network DLP tập trung giám sát dữ liệu đang truyền qua hệ thống mạng. Giải pháp này giúp phát hiện dữ liệu nhạy cảm được gửi ra ngoài và thực thi chính sách bảo mật tại các điểm kết nối quan trọng.

Ứng dụng phổ biến của Network DLP gồm:

• Giám sát dữ liệu nhạy cảm được gửi qua email hoặc website.
• Phát hiện dữ liệu truyền ra ngoài thông qua hoạt động chuyển tệp.
• Kiểm soát nội dung được gửi từ mạng nội bộ ra bên ngoài.
• Cảnh báo hoặc chặn các luồng dữ liệu vi phạm chính sách.

Endpoint DLP

Endpoint DLP bảo vệ dữ liệu đang lưu trữ và được sử dụng trên các thiết bị đầu cuối như máy tính để bàn, laptop và máy chủ.

Giải pháp này giúp doanh nghiệp theo dõi cách người dùng truy cập, sao chép và chia sẻ dữ liệu. Chính sách DLP vẫn có thể được áp dụng ngay cả khi thiết bị nằm ngoài mạng nội bộ.

Ứng dụng phổ biến của Endpoint DLP gồm:

• Hạn chế sao chép dữ liệu vào USB hoặc ổ cứng ngoài.
• Giám sát hoạt động tải tệp lên ứng dụng cá nhân.
• Chặn truyền dữ liệu sang phần mềm chưa được phê duyệt.
• Kiểm soát cách dữ liệu nhạy cảm được truy cập và chia sẻ trên thiết bị.

Cloud DLP

Cloud DLP tập trung bảo vệ dữ liệu được lưu trữ, xử lý và chia sẻ trên các nền tảng đám mây hoặc ứng dụng SaaS.

Giải pháp này phù hợp với doanh nghiệp sử dụng cloud, làm việc từ xa hoặc vận hành theo mô hình hybrid. Cloud DLP giúp phát hiện dữ liệu bị công khai, chia sẻ quá mức hoặc truyền giữa các ứng dụng không được kiểm soát.

Ứng dụng phổ biến của Cloud DLP gồm:

• Kiểm soát dữ liệu được chia sẻ trên công cụ cộng tác.
• Phát hiện tệp bị công khai trên kho lưu trữ đám mây.
• Giám sát dữ liệu di chuyển giữa các ứng dụng cloud.
• Áp dụng chính sách bảo mật trên nhiều dịch vụ SaaS.

Trong thực tế, các loại DLP thường được kết hợp để mở rộng phạm vi bảo vệ. Khi dữ liệu di chuyển giữa thiết bị đầu cuối, hệ thống mạng và dịch vụ đám mây, việc triển khai nhiều giải pháp DLP giúp tổ chức áp dụng chính sách nhất quán và duy trì khả năng giám sát trên toàn bộ môi trường. 

Xu hướng trong việc ngăn ngừa mất dữ liệu 

Sự phát triển của AI tạo sinh, mô hình đa đám mây và làm việc từ xa đang tạo ra nhiều rủi ro mới đối với dữ liệu. Vì vậy, các giải pháp DLP cần liên tục thay đổi để kiểm soát dữ liệu trên nhiều thiết bị, ứng dụng và môi trường khác nhau.

Hybrid cloud và Multi cloud

Nhiều doanh nghiệp lưu trữ dữ liệu đồng thời tại hệ thống nội bộ và nhiều nền tảng đám mây, thậm chí ở nhiều quốc gia khác nhau. Mô hình này giúp tăng tính linh hoạt và tối ưu chi phí nhưng cũng khiến việc quản lý, giám sát và bảo vệ dữ liệu phức tạp hơn. 

Theo báo cáo Cost of a Data Breach 2024 của IBM, 40% số vụ vi phạm có liên quan đến dữ liệu được phân tán trên nhiều môi trường lưu trữ. 

AI tạo sinh

Các mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Models – LLM) cần xử lý khối lượng dữ liệu rất lớn. Doanh nghiệp phải kiểm soát chặt chẽ cách dữ liệu được thu thập, lưu trữ và sử dụng để hạn chế nguy cơ rò rỉ hoặc bị khai thác thông qua các hình thức tấn công như Prompt Injection.

Gartner dự báo đến năm 2027, khoảng 17% số cuộc tấn công mạng và sự cố rò rỉ dữ liệu sẽ có liên quan đến AI tạo sinh.

Quy định bảo vệ dữ liệu ngày càng nghiêm ngặt

Các vụ vi phạm dữ liệu quy mô lớn đang thúc đẩy chính phủ và các tổ chức quản lý ban hành thêm nhiều quy định về quyền riêng tư, bảo vệ dữ liệu và sử dụng AI.

Những quy định như Đạo luật AI của Liên minh châu Âu (EU AI Act) và dự thảo quy tắc AI thuộc CCPA đặt ra yêu cầu nghiêm ngặt hơn đối với việc thu thập, xử lý và bảo vệ dữ liệu. Điều này khiến doanh nghiệp cần triển khai DLP hiệu quả để hỗ trợ tuân thủ.

Tại Việt Nam, quy định bảo vệ dữ liệu cá nhân đang chuyển dịch mạnh mẽ theo hướng khắt khe và toàn diện hơn, tiêu biểu là sự ra đời của Nghị định 13/2023/NĐ-CP cùng tiến trình hoàn thiện Luật Bảo vệ dữ liệu cá nhân. 

Làm việc từ xa và lực lượng lao động di động

Việc quản lý dữ liệu trong hệ thống nội bộ thường đơn giản hơn so với môi trường làm việc từ xa. Khi nhân viên truy cập dữ liệu từ nhiều thiết bị, vị trí và mạng kết nối khác nhau, nguy cơ sử dụng sai tài khoản hoặc chia sẻ nhầm thông tin cũng tăng lên.

Một số nhân viên từ xa còn có thể làm việc cho nhiều doanh nghiệp hoặc hợp đồng cùng lúc, làm gia tăng nguy cơ dữ liệu bị nhầm lẫn hoặc chuyển sang hệ thống không được phép.

Gartner dự báo đến cuối năm 2026, lực lượng lao động làm việc hoàn toàn từ xa hoặc theo mô hình hybrid sẽ chiếm 64% tổng số nhân viên, tăng từ 52% vào năm 2021.

Shadow IT và shadow data

Shadow IT xuất hiện khi nhân viên sử dụng thiết bị, phần mềm hoặc dịch vụ không được bộ phận CNTT phê duyệt. Ví dụ, người dùng có thể chia sẻ tài liệu qua tài khoản lưu trữ đám mây cá nhân, họp trên nền tảng không được cấp phép hoặc tạo nhóm trò chuyện ngoài hệ thống doanh nghiệp.

Bên cạnh đó, doanh nghiệp còn phải đối mặt với Shadow Data, tức dữ liệu tồn tại trong hệ thống nhưng không được bộ phận CNTT phát hiện, phân loại hoặc quản lý.

Theo báo cáo Cost of a Data Breach, 35% số vụ vi phạm có liên quan đến Shadow Data. Vì vậy, giải pháp DLP cần có khả năng phát hiện và kiểm soát dữ liệu trên cả hệ thống chính thức lẫn các ứng dụng, thiết bị và kho lưu trữ ngoài phạm vi quản lý.

Hiểu rõ DLP là gì giúp doanh nghiệp chủ động hơn trong việc kiểm soát và bảo vệ dữ liệu nhạy cảm trước nguy cơ thất thoát, rò rỉ hoặc truy cập trái phép. Khi dữ liệu ngày càng phân tán giữa thiết bị đầu cuối, hệ thống mạng và Cloud, DLP trở thành một phần quan trọng trong chiến lược bảo mật dữ liệu của doanh nghiệp.