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DLP (Data Loss Prevention)

general

Définition

Une solution DLP (Data Loss Prevention, prévention des pertes de données) surveille et contrôle en continu les flux d'information sensible circulant au sein et hors d'une organisation, dans le but de détecter et bloquer les transferts non autorisés susceptibles de constituer une fuite de données, qu'elle soit intentionnelle (exfiltration malveillante par un employé ou un attaquant ayant compromis un compte) ou accidentelle (envoi erroné d'un fichier contenant des données personnelles à un mauvais destinataire). Le déploiement DLP couvre généralement trois périmètres complémentaires : le DLP endpoint, surveillant les actions effectuées directement sur les postes de travail (copie vers support USB, impression, capture d'écran de contenu classifié) ; le DLP réseau, inspectant le trafic sortant (e-mails, transferts web, messageries) pour détecter la présence de données sensibles selon des règles de classification définies ; et le DLP cloud (souvent intégré via un CASB), contrôlant les flux vers les applications SaaS et le stockage cloud. La détection s'appuie sur des techniques variées : expressions régulières identifiant des formats structurés (numéros de carte bancaire, numéros de sécurité sociale), empreintes numériques de documents sensibles connus (fingerprinting), et classification par machine learning identifiant du contenu sensible sans signature préalable exacte. Le DLP constitue une brique de conformité réglementaire, pour la protection des données personnelles au sens du RGPD et des données de paiement selon PCI DSS.

Types de DLP

  • Endpoint DLP : contrôle des fichiers copiés (USB, impression, clipboard, screen capture)
  • Network DLP : inspection du trafic sortant (email, web, FTP)
  • Cloud DLP : intégré aux services SaaS (SharePoint, Teams, Google Workspace)

Méthodes de détection

  • Regex et dictionnaires (numéros de carte, IBAN, NIR)
  • Fingerprinting de documents (exact data matching)
  • Machine learning pour la classification contextuelle
  • Optical Character Recognition (OCR) pour les images

Défis

Le DLP génère beaucoup de faux positifs. La clé est une politique progressive : commencer en mode monitoring, affiner les règles, puis activer le blocage. L'intégration avec la classification des données est essentielle.

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