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Il Ruolo delle Tecnologie di Data Loss Prevention nella Protezione delle Informazioni: Evoluzione, Normative e Intelligenza Artificiale

La protezione delle informazioni rappresenta una delle sfide più critiche per le organizzazioni moderne, un aspetto amplificato dalla crescente complessità delle minacce cyber e dall’espansione della superficie di attacco.

Avv. Giuseppe Serafini scritto da Avv. Giuseppe Serafini
21 Febbraio 2025
in Atti & Documenti, Data Protection & Privacy
Tempo di lettura: 4 minuti
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Il Ruolo delle Tecnologie di Data Loss Prevention nella Protezione delle Informazioni: Evoluzione, Normative e Intelligenza Artificiale

La protezione delle informazioni rappresenta una delle sfide più critiche per le organizzazioni moderne, un aspetto amplificato dalla crescente complessità delle minacce cyber e dall’espansione della superficie di attacco.

In tale contesto, le tecnologie di Data Loss Prevention (DLP) si configurano come uno strumento indispensabile per garantire la sicurezza e l’integrità delle informazioni sensibili.

Il presente articolo analizza l’evoluzione storica delle tecnologie DLP, il loro inquadramento normativo, con particolare riferimento ai requisiti dello standard ISO/IEC 27001:2022, della direttiva NIS 2 e del regolamento DORA (Digital Operational Resilience Act), e il loro rapporto sinergico con l’intelligenza artificiale (IA).

Le tecnologie di Data Loss Prevention nascono come risposta all’esigenza di prevenire la perdita, l’esfiltrazione o la compromissione di dati sensibili. Negli anni ‘90, i primi strumenti di protezione dei dati si focalizzavano prevalentemente su misure preventive a livello di rete, come i firewall e i sistemi di prevenzione delle intrusioni (IPS). Tuttavia, con l’aumento delle minacce interne (insider threats) e la diffusione di pratiche di shadow IT, si è resa necessaria una transizione verso soluzioni più sofisticate e granulari.

Le tecnologie DLP moderne sono state progettate per monitorare, rilevare e prevenire la divulgazione non autorizzata di informazioni, sia a livello di endpoint, rete e cloud.

Le tecnologie DLP sono progettate per affrontare un ampio spettro di minacce alla sicurezza delle informazioni, tra cui:

  1. Minacce interne (Insider Threats): Comprendono dipendenti o collaboratori che, intenzionalmente o per negligenza, divulgano informazioni sensibili. Le soluzioni DLP possono rilevare comportamenti anomali, come l’esportazione non autorizzata di dati tramite dispositivi USB o e-mail.
  2. Perdite accidentali di dati: Errori umani, come l’invio di documenti confidenziali a destinatari errati, possono causare gravi violazioni. Le tecnologie DLP analizzano i contenuti delle comunicazioni per prevenire la trasmissione non autorizzata.
  3. Esfiltrazione di dati da parte di attori malevoli: Cybercriminali che utilizzano malware, phishing o attacchi mirati per sottrarre dati sensibili. I sistemi DLP monitorano i flussi di dati e possono bloccare il trasferimento non autorizzato verso server esterni.

 

  1. Violazioni nei servizi cloud: L’adozione di servizi cloud aumenta il rischio di accessi non autorizzati. Le soluzioni DLP per il cloud implementano controlli granulari per proteggere i dati archiviati e in transito.
  2. Furto di dati tramite dispositivi mobili: Con la diffusione del BYOD (Bring Your Own Device), le organizzazioni affrontano nuove sfide nella protezione delle informazioni su dispositivi personali. Le tecnologie DLP estendono la loro protezione anche a questi contesti.

Le normative internazionali e regionali riconoscono l’importanza delle tecnologie di Data Loss Prevention per il mantenimento di un livello adeguato di sicurezza delle informazioni.

Tra queste, lo standard ISO/IEC 27001:2022, la direttiva NIS 2 e il regolamento DORA prevedono requisiti specifici che richiedono l’adozione di misure tecniche e organizzative adeguate, di cui le soluzioni DLP sono parte integrante.

 

Lo standard ISO/IEC 27001:2022, che disciplina i requisiti per l’implementazione di un sistema di gestione della sicurezza delle informazioni (ISMS), prevede specificamente, nei controlli dell’Allegato A, l’adozione di misure per prevenire la perdita di dati. In particolare:

  1. Il controllo A.8.8 richiede la protezione delle informazioni sensibili da accessi non autorizzati, divulgazione o perdita accidentale.
  2. Il controllo A.9.4.1 si focalizza sul monitoraggio e sulla registrazione degli accessi, elementi chiave delle soluzioni DLP.

La direttiva NIS 2 introduce un quadro normativo più stringente per la resilienza informatica delle infrastrutture critiche, imponendo agli operatori di servizi essenziali e ai fornitori di servizi digitali l’adozione di misure di sicurezza avanzate.

In particolare:

  1. La direttiva enfatizza la necessità di implementare sistemi di monitoraggio continuo dei dati e di prevenzione delle fughe.
  2. Richiede la capacità di rilevare tempestivamente incidenti di sicurezza legati alla perdita di dati, obiettivo raggiungibile attraverso l’integrazione di tecnologie DLP.

Il regolamento Digital Operational Resilience Act, che si applica principalmente al settore finanziario e alle infrastrutture critiche, obbliga le organizzazioni a:

  1. Implementare controlli tecnici per prevenire l’esfiltrazione non autorizzata di dati.
  2. Effettuare regolari valutazioni di rischio e garantire la protezione dei dati sensibili tramite strumenti di DLP.
  3. Integrare sistemi di risposta automatizzata alle minacce che includano il monitoraggio dei dati in tempo reale.

L’intelligenza artificiale sta rivoluzionando il panorama della sicurezza informatica, offrendo nuove opportunità per il miglioramento delle capacità delle tecnologie DLP.

L’utilizzo di algoritmi di machine learning consente a questi strumenti di identificare anomalie nei flussi di dati, rilevare comportamenti sospetti e adattarsi in modo dinamico a nuove minacce.

Ad esempio, i modelli di IA possono analizzare grandi volumi di dati per identificare pattern di rischio, migliorando la precisione e riducendo i falsi positivi rispetto agli approcci tradizionali basati su regole statiche.

Tuttavia, l’integrazione dell’IA nelle soluzioni DLP solleva anche interrogativi di natura etica e legale, in particolare in relazione al trattamento dei dati personali. La conformità al GDPR e all’AI Act richiede che le organizzazioni adottino misure per garantire la trasparenza, l’equità e la protezione dei diritti degli interessati nell’uso di sistemi basati sull’IA.

Le tecnologie di Data Loss Prevention rappresentano un elemento cruciale per la protezione delle informazioni sensibili, la cui importanza è ulteriormente rafforzata dai requisiti normativi e dall’evoluzione delle minacce cyber.

La loro sinergia con l’intelligenza artificiale apre nuove prospettive per una sicurezza proattiva ed efficace, ponendo tuttavia nuove sfide in termini di conformità legale ed etica.

In un contesto normativo in rapida evoluzione, come quello delineato dallo standard ISO/IEC 27001:2022, dalla direttiva NIS 2 e dal regolamento DORA, l’adozione di soluzioni DLP non è solo una scelta strategica, ma un obbligo per garantire la resilienza e la fiducia nell’economia digitale.

 

Avv. Giuseppe Serafini

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Tags: corporate forensicscybersecuritydecretoDIRETTIVAe-mailgestione del rischioNIS2posta elettronica
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Avv. Giuseppe Serafini

Avv. Giuseppe Serafini

Giuseppe Serafini è Avvocato Cassazionista del Foro di Perugia. Lead Auditor ISO/IEC 27001:2013, ISO/IEC 27701:2019; DPO UNI 11697:2017. Master di II° livello in Cybersecurity. Master di II° livello in Data Protection. Perfezionato in Digital Forensicis, Cloud & Data Protection. Già docente di Informatica Giuridica presso la Scuola di Specializzazione in Professioni Legali di Perugia, e collaboratore della cattedra di Informatica Giuridica della Facoltà di Giurisprudenza di Perugia; Docente in Master di II° livello. Relatore ed autore di numerose pubblicazioni in materia di Sicurezza delle Informazioni e Diritto delle nuove Tecnologie. Associato CLUSIT e Digital Forensics Alumni.

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