ARTICULO Nº2
Dificultad en la identificación y clasificación de datos sensibles
Este artículo explora una de las barreras más críticas en la implementación efectiva de la prevención de pérdida de datos (DLP): la dificultad para identificar y clasificar la información sensible dentro de una organización. A pesar del desarrollo tecnológico y la creciente conciencia sobre la protección de datos, muchas empresas aún carecen de mecanismos precisos para diferenciar entre información común y datos críticos.
En este contexto, se analiza cómo la falta de una clasificación adecuada puede generar vulnerabilidades en la seguridad, ya que sin este paso inicial no se pueden aplicar políticas de protección eficaces. Se identifican algunos elementos clave que deben considerarse para avanzar en este proceso, tales como: el uso de inteligencia artificial y aprendizaje automático para automatizar el análisis de documentos, la implementación de etiquetas y metadatos para facilitar la trazabilidad de la información, y la integración de herramientas de análisis de comportamiento que permitan monitorear el uso de los datos en tiempo real.
Además, se destaca la necesidad de una cultura organizacional enfocada en la protección de la información, donde todos los niveles comprendan la importancia de una correcta clasificación. En conclusión, para lograr un sistema DLP funcional y seguro, es indispensable invertir en herramientas de identificación automatizada, capacitación constante del personal y una arquitectura tecnológica que respalde los procesos de clasificación y priorización de la información.
Referencias Bibliograficas:DataCalculus. (s. f.). Guía completa de técnicas de prevención de pérdida de datos (DLP)
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