¿Qué es la fuga de datos?

Una fuga de datos se diferencia de una vulneración de datos en que una fuga suele ser accidental y causada por prácticas y sistemas de seguridad de datos deficientes. Por el contrario, una vulneración suele ser el resultado de un ciberataque dirigido por ciberdelincuentes. Una vez que se produce una fuga, expone información confidencial, lo que hace que las organizaciones sean vulnerables a la explotación. Una fuga de datos puede provocar una vulneración de datos, lo que a menudo causa daños financieros, legales y de reputación.

Las fugas de datos surgen por causas comunes. El almacenamiento en la nube con medidas de seguridad inadecuadas y los firewalls mal configurados son los culpables más frecuentes, pero también hay otros casos, como:

• Error humano
• Ingeniería social y phishing
• Amenazas internas
• Vulnerabilidades técnicas
• Datos en tránsito
• Datos en reposo
• Datos en uso

Error humano

La mala gestión de los datos confidenciales, como el envío de correos electrónicos a los destinatarios equivocados o el intercambio de información confidencial sin la autorización adecuada, puede provocar fácilmente fugas.

Ingeniería social y phishing

Los hackers explotan el elemento humano engañando a los empleados para que revelen datos personales, como SSN o credenciales de inicio de sesión, lo que permite nuevos ataques y posiblemente a mayor escala.

Amenazas internas

Los empleados o contratistas descontentos con acceso a información confidencial podrían filtrar datos de forma intencionada.

Vulnerabilidades técnicas

El software sin parches, los protocolos de autenticación débiles y los sistemas obsoletos crean oportunidades para que los actores maliciosos exploten las fugas. Las API mal configuradas son un vector de riesgo creciente, especialmente con el auge de las arquitecturas de nube y microservicios, y pueden exponer datos confidenciales de forma involuntaria.

Datos en tránsito

Los datos sensibles que se transmiten por correo electrónico, mensajería o llamadas a la interfaz de programación de aplicaciones (API) pueden ser vulnerables a la interceptación. Sin las medidas de protección de datos adecuadas, como el cifrado, esta información puede estar expuesta a accesos no autorizados. Los estándares de cifrado y la segmentación de la red son herramientas útiles para proteger los datos en tránsito.

Datos en reposo

La información almacenada en bases de datos, servidores o almacenamiento en la nube puede filtrarse debido a una configuración de seguridad defectuosa o a permisos inadecuados. Por ejemplo, el acceso abierto a información confidencial como el código fuente, los SSN o los secretos comerciales puede crear un riesgo de seguridad. Los controles de acceso seguros, los modelos de privilegios mínimos y la monitorización continua proporcionan a las organizaciones una comprensión más profunda de dónde pueden existir brechas en la seguridad.

Datos en uso

Los datos procesados a través de sistemas o dispositivos pueden filtrarse si existen vulnerabilidades en los endpoints, como ordenadores portátiles no cifrados o datos almacenados en dispositivos de almacenamiento como USB. Este tipo de exposición también puede ocurrir si los empleados no siguen las políticas de seguridad.

Las consecuencias de una fuga de datos pueden ser graves, especialmente cuando se trata de PII o secretos comerciales. A menudo se producen pérdidas financieras, daños a la reputación y repercusiones legales, ya que los ciberdelincuentes pueden explotar los datos de fácil acceso para ataques de ransomware, robo de identidad o venta de información en la dark web. Una organización que experimenta una fuga de datos relacionada con la información de la tarjeta de crédito podría enfrentarse a multas sustanciales y a una pérdida significativa de la confianza del consumidor. Las infracciones de normativas como el RGPD y la HIPAA debidas a una fuga de datos también pueden acarrear graves sanciones y consecuencias legales.

Un caso real de fuga de datos que se repite con frecuencia es la exposición inadvertida de PII sensible en entornos de almacenamiento de datos no cifrados. Estos datos pueden incluir números de teléfono, números de la seguridad social y datos de tarjetas de crédito, que los hackers pueden utilizar para el robo de identidad o transacciones fraudulentas. Los datos filtrados también pueden explotarse en ataques de ransomware, en los que los malos actores cifran la información expuesta y exigen el pago por su liberación, a menudo después de obtener acceso a través de un sistema defectuoso o una estafa de phishing exitosa.

Una filtración de Microsoft en 2023 expuso 38 TB de datos internos confidenciales debido a un Azure Blob Store mal configurado, un tipo de almacenamiento de objetos. Estos datos incluían información confidencial como datos personales, claves privadas, contraseñas y datos de entrenamiento de IA de código abierto.

Otro incidente destacado involucró a Capita, un grupo que gestiona servicios para el NHS, los ayuntamientos y el ejército del Reino Unido. Un bucket de Amazon S3 expuso datos personales y financieros que afectaban a varios ayuntamientos y ciudadanos del Reino Unido. Como resultado, Capita experimentó una pérdida financiera de aproximadamente 85 millones de dólares y las acciones de la empresa cayeron más del 12 %.

Las nubes mal configuradas, especialmente en servicios como AWS y Azure, siguen siendo una fuente importante de exposición accidental de datos, que a menudo afecta a millones de usuarios y revela información confidencial debido a errores en la configuración de seguridad.

Aunque el malware y las amenazas internas siguen siendo motivo de preocupación, la mayoría de las fugas de datos se deben a errores operativos más que a ciberataques deliberados. Al implementar marcos robustos de protección de datos, monitorización continua y auditorías frecuentes, las empresas pueden proteger mejor su información confidencial y minimizar el riesgo de exposición.

Una estrategia de seguridad proactiva y multicapa es esencial para mitigar los riesgos y salvaguardar la protección de datos en todas las etapas de la gestión de datos.

La implementación de herramientas de prevención de pérdida de datos (DLP) ayuda a las organizaciones a monitorizar el acceso a datos y controlar el flujo de información confidencial. Las soluciones DLP permiten a los equipos de datos auditar sus datos, aplicar controles de acceso, detectar movimientos de archivos no autorizados, impedir que los datos confidenciales se compartan fuera de la organización y proteger la información confidencial de la exfiltración o el uso indebido.

Las evaluaciones y auditorías del riesgo de terceros son cruciales para identificar y mitigar las vulnerabilidades de los proveedores o contratistas que manejan datos confidenciales. El software de gestión de riesgos de terceros puede ayudar a minimizar el potencial de exposición de datos a través de partners externos.

El empleo de prácticas de seguridad robustas, como el cifrado de datos, el escaneo automatizado de vulnerabilidades, la gestión de la posición en la nube, la protección de endpoints, los protocolos de autenticación multifactor y la formación integral en materia de seguridad de los empleados, puede reducir el riesgo de acceso no autorizado.

Una estrategia estructurada de ransomware puede minimizar los daños y ayudar a las organizaciones a contener rápidamente el ransomware, evitando su propagación y protegiendo datos valiosos. Además, un plan bien definido ayuda a garantizar que todas las partes interesadas conozcan sus funciones, lo que reduce el tiempo de inactividad y mitiga los riesgos financieros y de reputación. Este enfoque ayuda a identificar vulnerabilidades, prevenir futuros ataques y salvaguardar datos críticos.

En el contexto de machine learning, el término “fuga de datos” tiene un significado distinto en comparación con su uso general en seguridad de datos y prevención de pérdidas. La fuga de datos se refiere a la introducción indebida de información ajena al conjunto de datos de entrenamiento en el modelo durante su desarrollo, lo que puede dar lugar a resultados demasiado optimistas y engañosos. Este tipo de fuga de datos se produce cuando los algoritmos de machine learning se entrenan con datos a los que no deberían tener acceso, lo que da como resultado un modelo que funciona excepcionalmente bien en el desarrollo, pero falla en las aplicaciones del mundo real.

Los modelos afectados por fugas suelen funcionar bien durante el desarrollo, mostrando una gran precisión, pero no logran generalizar a datos nuevos y desconocidos. Esto es especialmente cierto cuando se implementan modelos de machine learning en la detección del fraude financiero, el diagnóstico sanitario o la ciberseguridad, donde el rendimiento en el mundo real es primordial. La validación cruzada adecuada y el manejo cuidadoso de los datos confidenciales son críticos para evitar esta forma de fuga.

Implementar prácticas sólidas de gobierno de datos y técnicas de validación de modelos, como la validación cruzada, para evitar fugas y certificar que la generalización del modelo es necesaria. Evitar la fuga de datos es fundamental para crear modelos fiables y seguros.