6 tecnologias de segurança de dados que ajudam a cumprir a LGPD

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A LGPD é uma legislação complexa, que visa a segurança de dados, aprovada pelo Congresso Nacional em 2018. Ela prevê dois anos de adaptação e todos os negócios, independentemente do porte, deverão segui-la a partir de 2020.

Ela estabelece que é responsabilidade das empresas manter em sigilo total as informações pessoais de seus clientes, tomando todas as medidas necessárias para evitar a perda, roubo, sequestro e transferência deles para outras partes.

Nesse contexto, uma série de multas e punições foram criadas para quem desobedecer os dispositivos da norma, seja por dolo, negligência ou imperícia.

Por isso, você deve procurar urgentemente um parceiro para ajudá-lo a implementar a conformidade total com a Lei Geral de Proteção dos Dados. Quer saber mais que tecnologias serão importantes para isso? Acompanhe o nosso post!

1. Data discovery

Traduzido como descoberta de dados, é um conceito muito importante nas estratégias de business intelligence. Afinal, o primeiro passo para essa metodologia é a coleta nos mais diversos locais disponíveis:

  • seus próprios servidores físicos e na nuvem;
  • informações disponíveis nos desktops e notebooks;
  • silos de informações internas e externas, entre outros.

Assim, você poderá explorá-los e catalogá-los de forma a estabelecer prioridades na proteção das informações. Portanto, as informações referentes a LGPD poderão receber camadas de segurança adicionais em comparação com materiais menos importantes. Dessa forma, você cria uma infraestrutura mais simples, rápida, eficiente e barata.

Além disso, a Data Discovery permite a elaboração automática e rápida de diversos tipos de relatórios, como estatísticas, testes de segurança, tabelas dinâmicas, classificação da informação e etc.

2. Data mapping

Na área de segurança digital, o método de mapeamento de dados se refere a todo o processo de criação de levantamento de elementos de um sistema, de um servidor ou de toda uma infraestrutura de TI.

Ele é o primeiro passo para garantir o sucesso de uma série de estratégias de gestão de dados essenciais para a segurança, como:

  • transformação e mediação de conteúdo de uma fonte para um destino. Por exemplo, troca de informações entre os servidores de seu aplicativo e o dispositivo dos usuários;
  • identificação das relações entre os dados para executar uma análise mais eficiente de sua linhagem, o que é imprescindível para elaborar um arsenal de segurança digital;
  • descoberta de vulnerabilidades na proteção dos conteúdos sensíveis, como informações pessoais e sensíveis dos seus clientes;
  • Identificação de informação sendo exportadas de aplicações sem o devido controle
  • consolidação das informações sensíveis, verificando quais aplicações e ferramentas os utilizam. Desse modo, é possível criar um banco de dados unificado com toda a proteção disponível em vez de disseminá-los em vários servidores.

3. Criptografia

Essa é uma das ferramentas mais tradicionais de proteção do mundo. Ela é utilizada desde a Segunda Guerra Mundial e consiste na aplicação de fórmulas matemáticas complexas no conteúdo das informações. Sendo assim, somente quem tem uma chave, isto é, um código capaz de resolver essas equações matemáticas consegue decifrá-las.

Atualmente, as estratégias de criptografia avançaram muito e podem garantir a segurança de dados muito sensíveis — especialmente aqueles em trânsito pela Internet. Dessa maneira, mesmo que os hackers captem sua transmissão, não serão capazes de ler o conteúdo.

O uso da criptografia no caso da LGPD, pode ser usada para pseudonimização de dados assim como garantir o controle de acessos em informação confidencial.

4. Machine learning

O Machine Learning, ou aprendizado de máquina, é uma das principais evoluções da tecnologia nos últimos anos. Ela se refere a criação de algoritmos de softwares capazes de aprender com a própria experiência. Desse modo, eles podem aprender com os próprios erros, identificar padrões de comportamento, fazer análises preditivas, entre várias outras ações.

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No caso da segurança digital, ele conta com uma potência gigantesca para a detecção de vários tipos da anomalia. Assim, podem reconhecer itens e eventos suspeitos em uma infraestrutura de TI.

Essa é a técnica mais sensível para encontrar ameaças. Os antivírus tradicionais apresentam algumas falhas, pois realizam a comparação das ameaças potenciais com a biblioteca de códigos maliciosos contidas nas ferramentas. Dessa forma, se houver um código inteiramente novo, pode ser que o antivírus não o reconheça rapidamente.

No caso do aprendizado de máquina, o processo é muito mais complexo e completo. Esses softwares conseguem aprender o padrão de comportamento de seu sistema e dos seus colaboradores.

Quando há alguma ação muito diferente do usual, eles conseguem percebê-la rapidamente e executar medidas de contenção imediatas. Desse modo, evita-se todo o tipo de fraudes bancária, defeitos estruturais e outras causas comuns de perda de informações.

5. Big data

O Big Data envolve todos os processos de análise de dados coletados e descobertos no Data Discovery e no Mapping alem dos logs de sistemas. O administrador pode fazer um diagnóstico completo das movimentações e transações, além de poder organizá-los para saber o comportamento de cada usuário, quais são as ferramentas que consomem mais materiais, como são os fluxos de dados entre servidores etc.

A partir disso, é possível gerenciar melhor a infraestrutura para garantir que seus componentes lidem bem com o volume e evitem a geração de perdas por problemas técnicos.

6. DLP (prevenção a perda de dados)

A prevenção de perda de dados — que recebe a sigla DLP do inglês Data Loss Prevention — não é uma ferramenta única, mas uma metodologia completa que inclui vários processos usados ​​para garantir a sua confidencialidade. Dessa maneira, evita-se que eles sejam perdidos ou acessados por pessoas não autorizadas.

Isso é feito por meio de softwares que empregam todas as técnicas anteriores para classificá-los de acordo com as políticas internas da sua empresa e com a legislação atual de proteção. Isso permite a conformidade total com a LGPD e, caso seja necessário, também é possível configurá-lo para regulamentações internacionais, como a GDPR da União Europeia e a HIPAA dos EUA.

Depois da identificação e da categorização, a DLP estabelece um processo de monitorização e reparo contra as violações. Dessa forma, coloca em ação alertas, firewalls e criptografia para que o administrador da sua infraestrutura sempre esteja ciente de tudo o que está acontecendo.

A grande vantagem dos sistemas de DLP é que eles podem ser implementados em várias tecnologias, como os servidores físicos, as nuvens privadas e públicas etc. A partir disso, controla todos os dados e fornece várias ferramentas de gestão, como relatórios de conformidade, identificação de vulnerabilidades, análise forense de anomalias, entre outras.

Essas novas exigências de segurança são uma tendência global. O Brasil ainda está relativamente atrasado nessas medidas essenciais para a proteção dos dados sensíveis dos usuários da Rede.

Nos EUA, existe uma regulamentação forte desde 1996, com a HIPAA. Recentemente, em 2016, a Europa instituiu a General Data Protection Regulation. Assim, a LGPD é uma medida essencial para que as empresas brasileiras se mantenham competitivas no mercado internacional, pois a demanda por segurança de dados é universal.

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