O que é vazamento de dados?

Um vazamento de dados é diferente de uma violação de dados, pois um vazamento geralmente é acidental e causado por práticas e sistemas de segurança de dados inadequados. Em contraste, uma violação normalmente é o resultado de um ataque cibernético por parte de cibercriminosos. Quando ocorre um vazamento, ele expõe informações confidenciais, tornando as organizações vulneráveis à invasão. Um vazamento de dados pode levar a uma violação de dados, muitas vezes causando danos financeiros, legais e de reputação.

Os vazamentos de dados surgem de causas comuns. Armazenamento em nuvem inadequadamente protegido e firewalls mal configurados são responsáveis frequentes, mas outros casos incluem:

• Erro humano
• Engenharia social e phishing
• Ameaças internas
• Vulnerabilidades técnicas
• Dados em trânsito
• Dados em repouso
• Dados em uso

Erro humano

O gerenciamento inadequado de dados confidenciais, como o envio de e-mails para os destinatários errados ou o compartilhamento de informações confidenciais sem a devida autorização, pode facilmente levar ao vazamento.

Engenharia social e phishing

Os hackers realizam uma exploração do elemento humano enganando os funcionários para que revelem dados pessoais, como SSNs ou credenciais, permitindo ataques adicionais e possivelmente em maior escala.

Ameaças internas

Funcionários ou prestadores de serviço insatisfeitos com acesso a informações confidenciais podem vazar dados intencionalmente.

Vulnerabilidades técnicas

Software não corrigido, protocolos de autenticação fracos e sistemas desatualizados criam oportunidades para que agentes maliciosos realizem exploração de vazamentos. APIs mal configuradas são um vetor de risco crescente, especialmente com o surgimento de arquiteturas de nuvem e microsserviços, e podem expor dados confidenciais involuntariamente.

Dados em trânsito

Dados confidenciais que estão sendo transmitidos por e-mail, mensagens ou chamadas de interface de programação de aplicativos (APIs) podem estar vulneráveis à interceptação. Sem medidas adequadas de proteção de dados, como criptografia, essas informações podem estar expostas a acesso não autorizado. Normas de criptografia e segmentação de rede são ferramentas úteis para proteger dados em trânsito.

Dados em repouso

Informações armazenadas em bancos de dados, servidores ou armazenamento em nuvem podem vazar devido a configurações de segurança falhas ou permissões inadequadas. Por exemplo, o acesso aberto a informações confidenciais, como código-fonte, SSNs ou segredos comerciais, pode criar um risco à segurança. Controles de acesso seguros, modelos de privilégios mínimos e monitoramento contínuo proporcionam às organizações uma compreensão mais profunda de onde podem existir lacunas de segurança.

Dados em uso

Os dados processados por meio de sistemas ou dispositivos podem vazar se houver vulnerabilidades de endpoint, como notebooks não criptografados ou dados armazenados em armazenamento, como USBs. Esse tipo de exposição também pode ocorrer se os funcionários não seguirem as políticas de segurança.

As consequências de um vazamento de dados podem ser graves, especialmente quando envolve informações pessoais ou segredos comerciais. Perdas financeiras, danos à reputação e repercussões legais geralmente ocorrem, pois os cibercriminosos podem fazer exploração de dados facilmente acessados para ataques de ransomware, roubo de identidade ou venda de informações na dark web. Uma organização que sofre um vazamento de dados envolvendo informações de cartões de crédito pode enfrentar multas substanciais e uma perda significativa de confiança do consumidor. Violações de regulamentações como GDPR e HIPAA devido a um vazamento de dados também podem resultar em penalidades pesadas e consequências legais.

Um exemplo frequentemente repetido de vazamento de dados no mundo real é a exposição inadvertida de IIP confidenciais em ambientes de armazenamento de dados não criptografados. Esses dados podem incluir números de telefone, números de previdência social e informações de cartões de crédito, que os hackers podem usar para roubo de identidade ou transações fraudulentas. Os dados vazados também podem ser explorados em ataques de ransomware, em que agentes mal-intencionados criptografam as informações expostas e exigem pagamento por sua liberação, geralmente após obter acesso por meio de um sistema defeituoso ou de um golpe de phishing bem-sucedido.

Um vazamento da Microsoft em 2023 expôs 38 TB de dados internos confidenciais devido a um Azure Blob Store mal configurado, um tipo de object storage. Esses dados incluíam informações confidenciais, como dados pessoais, chaves privadas, senhas e dados de treinamento de IA de código aberto.

Outro incidente famoso envolveu a Capita, um grupo que presta serviços para o NHS, conselhos e militares no Reino Unido. Um bucket do Amazon S3 expôs dados pessoais e financeiros que afetam vários conselhos e cidadãos do Reino Unido. Como resultado, a Capita sofreu uma perda financeira de aproximadamente US$ 85 milhões, e as ações da empresa caíram mais de 12%.

Nuvens configuradas de forma inadequada, especialmente em serviços como AWS e Azure, continuam sendo uma fonte importante de exposição acidental de dados, afetando frequentemente milhões de usuários e revelando informações confidenciais devido a erros nas configurações de segurança.

Embora o malware e as ameaças internas continuem sendo uma preocupação, a maioria dos vazamentos de dados resulta de erros operacionais, em vez de ataques cibernéticos deliberados. Com a implementação de frameworks robustos de proteção de dados, monitoramento contínuo e auditorias frequentes, as empresas podem proteger melhor suas informações confidenciais e minimizar o risco de exposição.

Uma estratégia de segurança proativa e em várias camadas é essencial para mitigar riscos e garantir a proteção dos dados em todas as etapas do tratamento dos dados.

A implementação de ferramentas de data loss prevention (DLP) ajuda as organizações a monitorar o acesso a dados e controlar o fluxo de informações confidenciais. As soluções de DLP permitem que as equipes de dados auditem seus dados, imponham controles de acesso, detectem movimentações não autorizadas de arquivos, bloqueiem o compartilhamento de dados confidenciais fora da organização e protejam informações confidenciais contra exfiltração ou uso indevido.

As avaliações e auditorias do risco de terceiros são cruciais para identificar e mitigar vulnerabilidades em fornecedores ou prestadores de serviços que estão lidando com dados confidenciais. O software de gerenciamento de riscos de terceiros pode ajudar a minimizar o potencial de exposição dos dados por meio de parceiros externos.

Empregando práticas de segurança robustas, como criptografia de dados,verificação automatizada de vulnerabilidades, gerenciamento de postura em nuvem, proteção de endpoints, protocolos de autenticação multifator e treinamento abrangente de consciência sobre segurança dos funcionários, pode reduzir o risco de acesso não autorizado.

Uma estratégia de ransomware estruturada pode minimizar os danos e ajudar as organizações a conter rapidamente o ransomware, evitando sua propagação e protegendo dados valiosos. Além disso, um plano bem definido ajuda a garantir que todos os stakeholders conheçam seus papéis, reduzindo o downtime e mitigando riscos financeiros e de reputação. Essa abordagem ajuda a identificar vulnerabilidades, evitar ataques futuros e proteger os dados críticos.

No contexto do aprendizado de máquina, o termo "vazamento de dados" tem um significado distinto em comparação com seu uso geral em segurança de dados e prevenção de perdas. O vazamento de dados refere-se à introdução inadequada de informações de fora do conjunto de dados de treinamento no modelo durante seu desenvolvimento, o que pode levar a resultados excessivamente otimistas e enganosos. Esse tipo de vazamento de dados ocorre quando algoritmos de aprendizado de máquina são treinados com dados aos quais não deveriam ter acesso, resultando em um modelo que tem um desempenho excepcionalmente bom no desenvolvimento, mas falha em aplicações do mundo real.

Modelos afetados por vazamentos geralmente têm um bom desempenho durante o desenvolvimento, mostrando alta precisão, mas não conseguem generalizar para dados novos e não vistos. Isso é especialmente verdadeiro ao implementar modelos de aprendizado de máquina na detecção de fraude, diagnósticos na área da saúde ou cibersegurança, em que o desempenho é fundamental. A validação cruzada adequada e o manuseio cuidadoso de dados confidenciais são críticos para evitar essa forma de vazamento.

Implementar fortes práticas de gestão de dados e técnicas de validação de modelos, como validação cruzada, para evitar vazamentos e certificar que a generalização do modelo é necessária. Evitar o vazamento de dados é fundamental para a criação de modelos confiáveis e seguros.