Keadaan pasar DLP

Pasar Pencegahan Kehilangan Data (DLP) telah mengalami evolusi dan pertumbuhan yang signifikan selama beberapa tahun terakhir, didorong oleh semakin pentingnya keamanan data dan privasi dalam lanskap digital saat ini.

Solusi DLP memainkan peran penting dalam membantu organisasi menjaga informasi sensitif dan menjaga kepatuhan terhadap peraturan. Artikel ini akan mengeksplorasi keadaan DLP saat ini dan melihat masa depannya.

Tinjauan pasar:

Pasar DLP mencakup berbagai solusi dan teknologi untuk mencegah transmisi tidak sah, pembagian, atau kehilangan data sensitif. Ini mencakup data yang disimpan, digunakan, dan dalam perjalanan.

Solusi DLP sangat penting bagi industri yang menangani informasi sensitif, seperti sektor kesehatan, keuangan, hukum, dan pemerintahan, untuk memitigasi risiko pelanggaran data dan melindungi kekayaan intelektual.

Tren utama pasar DLP:

• Adopsi cloud dan DLP: Dengan semakin cepatnya adopsi komputasi awan, organisasi menghadapi tantangan dalam mengamankan data yang disimpan di berbagai lingkungan cloud. Solusi DLP berbasis cloud telah muncul untuk mengatasi masalah ini, memungkinkan organisasi untuk memperluas kebijakan perlindungan data mereka ke data yang disimpan di aplikasi dan layanan cloud.
• DLP Titik Akhir: Ketika pekerjaan jarak jauh dan BYOD (Bawa Perangkat Anda Sendiri) menjadi semakin umum, kebutuhan untuk mengamankan data di titik akhir semakin meningkat. Solusi DLP titik akhir melindungi data di laptop, ponsel cerdas, dan perangkat lainnya, memastikan data tetap aman di luar jaringan perusahaan.
• Integrasi dengan deteksi ancaman orang dalam: Solusi DLP semakin terintegrasi dengan mekanisme deteksi ancaman orang dalam. Integrasi ini memungkinkan organisasi memantau dan mencegah penyelundupan data oleh orang dalam atau karyawan jahat yang secara tidak sengaja salah menangani data sensitif.
• Kepatuhan terhadap peraturan: Kerangka peraturan seperti GDPR, HIPAA, dan CCPA telah meningkatkan pentingnya perlindungan data dan privasi. Solusi DLP membantu organisasi menjaga kepatuhan dengan mengidentifikasi dan melindungi data sensitif sesuai dengan pedoman peraturan.
• Analisis perilaku: Solusi DLP mengadopsi analisis perilaku tingkat lanjut dan algoritme pembelajaran mesin untuk mendeteksi akses data dan pola penggunaan yang tidak wajar. Pendekatan proaktif ini membantu mengidentifikasi potensi pelanggaran sebelum terjadi.

Tantangan:

• Klasifikasi data: Klasifikasi data sensitif yang akurat merupakan sebuah tantangan. Tanpa klasifikasi yang tepat, solusi DLP mungkin tidak dapat melindungi informasi penting atau menyebabkan peringatan yang tidak perlu.
• Positif palsu: Pengaturan DLP yang terlalu sensitif dapat menghasilkan peringatan positif palsu dalam jumlah besar, menyebabkan kelelahan peringatan dan mengurangi efektivitas solusi.
• Masalah enkripsi dan privasi: Meskipun enkripsi secara efektif melindungi data, hal ini dapat mempersulit upaya DLP. Menyeimbangkan enkripsi untuk keamanan dengan kebutuhan visibilitas DLP merupakan sebuah tantangan.
• Kompleksitas implementasi: Penerapan solusi DLP bisa jadi rumit dan memerlukan banyak sumber daya. Mengintegrasikan DLP ke dalam ekosistem TI yang ada tanpa mengganggu alur kerja memerlukan perencanaan yang matang.
• Data yang Bergerak: Memantau dan mengendalikan data yang sedang transit, terutama di saluran komunikasi eksternal, bisa jadi lebih menantang dibandingkan mengamankan data yang disimpan.

Melihat ke masa depan:

Pasar DLP kemungkinan akan berkembang sebagai respons terhadap perubahan lanskap ancaman dan kemajuan teknologi. Beberapa faktor kunci yang akan membentuk masa depan pasar meliputi:

• AI dan otomatisasi: Kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin akan memainkan peran yang lebih penting dalam solusi DLP, memungkinkan deteksi pola akses data abnormal yang lebih akurat dan identifikasi data sensitif yang lebih baik.
• Arsitektur zero trust: Mengadopsi arsitektur zero trust, yang tidak mengasumsikan kepercayaan implisit dan memverifikasi setiap permintaan akses, akan memengaruhi strategi DLP dengan menekankan pemantauan berkelanjutan dan kontrol akses.
• Keamanan yang berpusat pada data: Fokusnya akan beralih ke pendekatan keamanan yang lebih berpusat pada data, di mana perlindungan data lebih diutamakan dibandingkan pertahanan berbasis perimeter.
• Edukasi pengguna: Melatih karyawan tentang praktik terbaik penanganan data dan pentingnya DLP akan tetap penting untuk mencegah kebocoran data yang tidak disengaja.
• DLP yang menjaga privasi: Dengan meningkatnya kekhawatiran privasi, solusi DLP perlu menemukan cara untuk melindungi data sensitif sekaligus meminimalkan paparan informasi identitas pribadi (PII).

Namun, ada yang berpendapat bahwa pasar DLP yang kita kenal kini sedang menuju keterpurukan. Pada tahun 2018, Gartner berhenti menerbitkan DLP Magic Quadrant-nya.

Meskipun organisasi ini masih menerbitkan panduan pasar untuk DLP, lima tahun kemudian, kita dapat mempertimbangkan pasar DLP di tahun-tahun senjanya.

DLP masih memainkan peran penting dalam strategi keamanan banyak organisasi, namun dengan cepat dimasukkan ke dalam dan digantikan oleh kategori keamanan yang lebih luas dan baru. DLP kemungkinan besar akan digantikan oleh:

• Security Service Edge (SSE): SSE memberikan keamanan di pinggiran jaringan, lebih dekat ke tempat pengguna dan perangkat membuat koneksi. Ini menyatukan beragam teknologi dan layanan keamanan dalam kerangka kerja terintegrasi, yang mencakup pengamanan data, mengidentifikasi potensi ancaman, dan menegakkan kontrol akses. SSE melindungi data dan aplikasi, terlepas dari lokasi geografisnya—baik dalam lingkungan cloud, infrastruktur lokal, atau dapat diakses oleh pengguna jarak jauh.
• Manajemen Risiko Orang Dalam (IRM): IRM mengatasi kompleksitas yang melekat dalam mitigasi kerentanan yang ditimbulkan oleh pemangku kepentingan internal, seperti anggota staf, kontraktor, dan kolaborator, yang memiliki akses resmi ke sistem dan informasi sensitif suatu entitas. Solusi IRM dengan cermat memantau perilaku dan keterlibatan pengguna yang melibatkan data sensitif untuk mendeteksi dan menetralisir potensi risiko orang dalam terlebih dahulu. Hal ini mencakup pencegahan akses tidak sah, perlindungan terhadap ancaman orang dalam, dan mencegah penyusupan data dari individu yang memiliki kepercayaan yang kuat terhadap organisasi.
  

Pasar DLP berada dalam periode transformatif. Meskipun hal ini penting bagi banyak strategi keamanan siber, hal ini menghadapi tantangan yang signifikan dalam munculnya ancaman, kesulitan dalam klasifikasi data, dan banyak lagi.

Selain itu, teknologi dan kategori keamanan baru telah mulai menggantikan DLP dan mengintegrasikan banyak kemampuannya. Dengan demikian, pasar DLP kemungkinan besar berada di usia senja.

Tentang Penulis:

Josh adalah penulis konten di Bora. Ia lulus dengan gelar Jurnalisme pada tahun 2021 dan memiliki latar belakang PR keamanan siber. Dia menulis tentang berbagai topik, mulai dari AI hingga Zero Trust, dan secara khusus tertarik pada dampak keamanan siber terhadap perekonomian yang lebih luas.

Punya pemikiran mengenai hal ini? Kirimi kami baris di bawah di komentar, atau bawa diskusi ke Twitter atau Facebook kami.

Rekomendasi Editor:

• Mendapatkan dukungan yang tepat dalam manajemen ancaman orang dalam: Mengapa dan bagaimana
• 8 perusahaan pengujian penetrasi teratas: Cybersecurity Powerhouses
• Cara menerapkan keamanan zero trust di lingkungan cloud-native Anda
• Kiat keamanan siber untuk bisnis Anda di tahun 2023

Pengungkapan: Ini adalah postingan bersponsor. Namun, opini, ulasan, dan konten editorial kami lainnya tidak dipengaruhi oleh sponsor dan tetap objektif .