¿Qué es la fuga de datos?

Una fuga de datos se diferencia de una filtración de datos en que una filtración suele ser accidental y causada por prácticas y sistemas de seguridad de datos deficientes. En contraste, una filtración suele ser el resultado de un ciberataque dirigido por delincuentes cibernéticos. Una vez que ocurre una filtración, expone información confidencial, lo que hace que las organizaciones sean vulnerables a la explotación. Una filtración de datos puede provocar una filtración 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 inadecuadamente protegido y los cortafuegos mal configurados son culpables frecuentes, pero otros casos incluyen:

• 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 datos confidenciales, como enviar correos electrónicos a los destinatarios equivocados o compartir información confidencial sin la autorización adecuada, puede conducir fácilmente a 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 ataques adicionales y posiblemente a mayor escala.

Amenazas internas

Los empleados o contratistas descontentos con acceso a información confidencial podrían filtrar datos intencionalmente.

Vulnerabilidades técnicas

El software sin parches, los protocolos de autenticación débiles y los sistemas obsoletos crean oportunidades para que los actores maliciosos exploten las filtraciones. 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 sin querer.

Datos en tránsito

Los datos confidenciales que se transmiten por correo electrónico, mensajería o llamadas a la interfaz de programación de aplicaciones (API) pueden ser vulnerables a la intercepción. Sin las medidas adecuadas de protección de datos, como el cifrado, esta información puede estar expuesta a un acceso no autorizado. 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 configuraciones de seguridad defectuosas o 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 el monitoreo continuo brindan 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 de endpoint, como computadoras portátiles sin cifrar 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 filtración de datos pueden ser graves, especialmente cuando se trata de PII o secretos comerciales. A menudo se producen pérdidas financieras, daños reputacionales y repercusiones legales, ya que el delincuente cibernético puede explotar datos fácilmente accesibles para ataques de ransomware, robo de identidad o la venta de información en la dark web. Una organización que experimente una fuga de datos que involucre información de tarjetas de crédito podría enfrentar multas sustanciales y una pérdida significativa de la confianza del consumidor. Las infracciones de regulaciones como el RGPD y la HIPAA debido a una filtración de datos también pueden dar lugar a graves sanciones y consecuencias legales.

Una instancia real de fuga de datos que se repite con frecuencia es la exposición inadvertida de PII confidencial en entornos de almacenamiento de datos no cifrados. Estos datos pueden incluir números de teléfono, números de seguro social y detalles de tarjetas de crédito, que los hackers pueden usar para robo de identidad o transacciones fraudulentas. Los datos filtrados también pueden explotarse en ataques de ransomware, donde los actores maliciosos 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 administra servicios para el NHS, los consejos y el ejército en el 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 configuradas incorrectamente, particularmente 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.

Si bien el malware y las amenazas de usuarios internos siguen siendo una preocupación, la mayoría de las fugas de datos resultan de errores operativos en lugar de ataques cibernéticos deliberados. Al implementar infraestructuras sólidas de protección de datos, monitoreo continuo 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 del manejo de datos.

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

Las evaluaciones y auditorías de riesgos de terceros son cruciales para identificar y mitigar vulnerabilidades en 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 socios externos.

El empleo de prácticas de seguridad sólidas como el cifrado de datos, el escaneo automatizado de vulnerabilidades, la administración de la postura en la nube, la protección de endpoint, los protocolos de autenticación multifactor y la capacitación integral de concientización 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 todos los stakeholders 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 proteger los datos críticos.

En el contexto del 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 incorrecta de información desde fuera del conjunto de datos de entrenamiento en el modelo durante su desarrollo, lo que puede llevar a resultados demasiado optimistas y engañosos. Este tipo de fuga de datos ocurre 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 a menudo funcionan bien durante el desarrollo, mostrando una alta precisión, pero no logran generalizar a datos nuevos e invisibles. Esto es especialmente cierto cuando se despliegan modelos de machine learning en detección de fraude, diagnósticos de atención médica o ciberseguridad, donde el rendimiento 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 gobernanza 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 confiables y seguros.