Если быть достаточно последовательным в определениях, то можно сказать, что информационная безопасность началась именно с появления DLP-систем. До этого все продукты, которые занимались «информационной безопасностью», на самом деле защищали не информацию, а инфраструктуру — места хранения, передачи и обработки данных. Компьютер, приложение или канал, в которых находится, обрабатывается или передается конфиденциальная информация, защищаются этими продуктами точно так же, как и инфраструктура, в которой обращается совершенно безобидная информация. То есть именно с появлением DLP-продуктов информационные системы научились наконец-то отличать конфиденциальную информацию от неконфиденциальной. Возможно, с встраиванием DLP-технологий в информационную инфраструктуру компании смогут сильно сэкономить на защите информации — например, использовать шифрование только в тех случаях, когда хранится или передается конфиденциальная информация, и не шифровать информацию в других случаях.

Однако это дело будущего, а в настоящем данные технологии используются в основном для защиты информации от утечек. Технологии категоризации информации составляют ядро DLP-систем. Каждый производитель считает свои методы детектирования конфиденциальной информации уникальными, защищает их патентами и придумывает для них специальные торговые марки. Ведь остальные, отличные от этих технологий, элементы архитектуры (перехватчики протоколов, парсеры форматов, управление инцидентами и хранилища данных) у большинства производителей идентичны, а у крупных компаний даже интегрированы с другими продуктами безопасности информационной инфраструктуры. В основном для категоризации данных в продуктах по защите корпоративной информации от утечек используются две основных группы технологий — лингвистический (морфологический, семантический) анализ и статистические методы (Digital Fingerprints, Document DNA, антиплагиат). Каждая технология имеет свои сильные и слабые стороны, которые определяют область их применения.

 

Лингвистический анализ

Использование стоп-слов («секретно», «конфиденциально» и тому подобных) для блокировки исходящих электронных сообщений в почтовых серверах можно считать прародителем современных DLPсистем. Конечно, от злоумышленников это не защищает — удалить стоп-слово, чаще всего вынесенное в отдельный гриф документа, не составляет труда, при этом смысл текста нисколько не изменится.

Толчок в разработке лингвистических технологий был сделан в начале этого века создателями email-фильтров. Прежде всего, для защиты электронной почты от спама. Это сейчас в антиспамовских технологиях преобладают репутационные методы, а в начале века шла настоящая лингвистическая война между снарядом и броней — спамерами и антиспамерами. Помните простейшие методы для обмана фильтров, базирующихся на стоп-словах? Замена букв на похожие буквы из других кодировок или цифры, транслит, случайным образом расставленные пробелы, подчеркивания или переходы строк в тексте. Антиспамеры довольно быстро научились бороться с такими хитростями, но тогда появился графический спам и прочие хитрые разновидности нежелательной корреспонденции.

Однако использовать антиспамерские технологии в DLP-продуктах без серьезной доработки невозможно. Ведь для борьбы со спамом достаточно делить информационный поток на две категории: спам и не спам. Метод Байеса, который используется при детектировании спама, дает только бинарный результат: «да» или «нет». Для защиты корпоративных данных от утечек этого недостаточно — нельзя просто делить информацию на конфиденциальную и неконфиденциальную. Нужно уметь классифицировать информацию по функциональной принадлежности (финансовая, производственная, технологическая, коммерческая, маркетинговая), а внутри классов — категоризировать ее по уровню доступа (для свободного распространения, для ограниченного доступа, для служебного использования, секретная, совершенно секретная и так далее).

Большинство современных систем лингвистического анализа используют не только контекстный анализ (то есть в каком контексте, в сочетании с какими другими словами используется конкретный термин), но и семантический анализ текста. Эти технологии работают тем эффективнее, чем больше анализируемый фрагмент. На большом фрагменте текста точнее проводится анализ, с большей вероятностью определяется категория и класс документа. При анализе же коротких сообщений (SMS, интернет-пейджеры) ничего лучшего, чем стоп-слова, до сих пор не придумано. Автор столкнулся с такой задачей осенью 2008 года, когда с рабочих мест многих банков через мессенджеры пошли в Сеть тысячи сообщений типа «нас сокращают», «отберут лицензию», «отток вкладчиков», которые нужно было немедленно заблокировать у своих клиентов.

 

Достоинства технологии

Достоинства лингвистических технологий в том, что они работают напрямую с содержанием документов, то есть им не важно, где и как был создан документ, какой на нем гриф и как называется файл — документы защищаются немедленно. Это важно, например, при обработке черновиков конфиденциальных документов или для защиты входящей документации. Если документы, созданные и использующиеся внутри компании, еще как-то можно специфическим образом именовать, грифовать или метить, то входящие документы могут иметь не принятые в организации грифы и метки. Черновики (если они, конечно, не создаются в системе защищенного документооборота) тоже могут уже содержать конфиденциальную информацию, но еще не содержать необходимых грифов и меток.

Еще одно достоинство лингвистических технологий — их обучаемость. Если ты хоть раз в жизни нажимал в почтовом клиенте кнопку «Не спам», то уже представляешь клиентскую часть системы обучения лингвистического движка. Замечу, что тебе совершенно не нужно быть дипломированным лингвистом и знать, что именно изменится в базе категорий — достаточно указать системе ложное срабатывание, все остальное она сделает сама.

Третьим достоинством лингвистических технологий является их масштабируемость. Скорость обработки информации пропорциональна ее количеству и абсолютно не зависит от количества категорий. До недавнего времени построение иерархической базы категорий (исторически ее называют БКФ — база контентной фильтрации, но это название уже не отражает настоящего смысла) выглядело неким шаманством профессиональных лингвистов, поэтому настройку БКФ можно было смело отнести к недостаткам. Но с выходом в 2010 сразу нескольких продуктов-«автолингвистов» построение первичной базы категорий стало предельно простым — системе указываются места, где хранятся документы определенной категории, и она сама определяет лингвистические признаки этой категории, а при ложных срабатываниях — самостоятельно обучается. Так что теперь к достоинствам лингвистических технологий добавилась простота настройки.

И еще одно достоинство лингвистических технологий, которое хочется отметить в статье — возможность детектировать в информационных потоках категории, не связанные с документами, находящимися внутри компании. Инструмент для контроля содержимого информационных потоков может определять такие категории, как противоправная деятельность (пиратство, распространение запрещенных товаров), использование инфраструктуры компании в собственных целях, нанесение вреда имиджу компании (например, распространение порочащих слухов) и так далее.

 

Недостатки технологий

Основным недостатком лингвистических технологий является их зависимость от языка. Невозможно использовать лингвистический движок, разработанный для одного языка, в целях анализа другого. Это было особенно заметно при выходе на российский рынок американских производителей — они были не готовы столкнуться с российским словообразованием и наличием шести кодировок. Недостаточно было перевести на русский язык категории и ключевые слова — в английском языке словообразование довольно простое, а падежи выносятся в предлоги, то есть при изменении падежа меняется предлог, а не само слово. Большинство существительных в английском языке становятся глаголами без изменений слова. И так далее. В русском все не так — один корень может породить десятки слов в разных частях речи.

В Германии американских производителей лингвистических технологий встретила другая проблема — так называемые «компаунды», составные слова. В немецком языке принято присоединять определения к главному слову, в результате чего получаются слова, иногда состоящие из десятка корней. В английском языке такого нет, там слово — последовательность букв между двумя пробелами, соответственно английский лингвистический движок оказался неспособен обработать незнакомые длинные слова.

Справедливости ради следует сказать, что сейчас эти проблемы во многом американскими производителями решены. Пришлось довольно сильно переделать (а иногда и писать заново) языковой движок, но большие рынки России и Германии наверняка того стоят. Также сложно обрабатывать лингвистическими  технологиями мультиязычные тексты. Однако с двумя языками большинство движков все-таки справляются, обычно это национальный язык + английский — для большинства бизнес-задач этого вполне достаточно. Хотя автору встречались конфиденциальные тексты, содержащие, например, одновременно казахский, русский и английский, но это скорее исключение, чем правило.

Еще одним недостатком лингвистических технологий для контроля всего спектра корпоративной конфиденциальной информации является то, что не вся конфиденциальная информация находится в виде связных текстов. Хотя в базах данных информация и хранится в текстовом виде, и нет никаких проблем извлечь текст из СУБД, полученная информация чаще всего содержит имена собственные — ФИО, адреса, названия компаний, а также цифровую информацию — номера счетов, кредитных карт, их баланс и прочее. Обработка подобных данных с помощью лингвистики много пользы не принесет. То же самое можно сказать о форматах CAD/CAM, то есть чертежах, в которых зачастую содержится интеллектуальная собственность, программных кодах и медийных (видео/аудио) форматах — какие-то тексты из них можно извлечь, но их обработка также неэффективна. Еще года три назад это касалось и отсканированных текстов, но лидирующие производители DLP-систем оперативно добавили оптическое распознавание и справились с этой проблемой.

Но самым большим и наиболее часто критикуемым недостатком лингвистических технологий является все-таки вероятностный подход к категоризации. Если ты когда-нибудь читал письмо с категорией «Probably SPAM», то поймешь, о чем я. Если такое творится со спамом, где всего две категории (спам/не спам), можно себе представить, что будет, когда в систему загрузят несколько десятков категорий и классов конфиденциальности. Хотя обучением системы можно достигнуть 92-95% точности, для большинства пользователей это означает, что каждое десятое или двадцатое перемещение информации будет ошибочно причислено не к тому классу со всеми вытекающими для бизнеса последствиями (утечка или прерывание легитимного процесса).

Обычно не принято относить к недостаткам сложность разработки технологии, но не упомянуть о ней нельзя. Разработка серьезного лингвистического движка с категоризацией текстов более чем по двум категориям — наукоемкий и довольно сложный технологически процесс. Прикладная лингвистика — быстро развивающаяся наука, получившая сильный толчок в развитии с распространением интернет-поиска, но сегодня на рынке присутствуют единицы работоспособных движков категоризации: для русского языка их всего два, а для некоторых языков их просто еще не разработали. Поэтому на DLP-рынке существует лишь пара компаний, которые способны в полной мере категоризировать информацию «на лету». Можно предположить, что когда рынок DLP увеличится до многомиллиардных размеров, на него с легкостью выйдет Google. С собственным лингвистическим движком, оттестированным на триллионах поисковых запросов по тысячам категорий, ему не составит труда сразу отхватить серьезный кусок этого рынка.

 

Статистические методы

Задача компьютерного поиска значимых цитат (почему именно «значимых» — немного позже) заинтересовала лингвистов еще в 70-х годах прошлого века, если не раньше. Текст разбивался на куски определенного размера, с каждого из которых снимался хеш. Если некоторая последовательность хешей встречалась в двух текстах одновременно, то с большой вероятностью тексты в этих областях совпадали.

Побочным продуктом исследований в этой области является, например, «альтернативная хронология» Анатолия Фоменко, уважаемого ученого, который занимался «корреляциями текстов» и однажды сравнил русские летописи разных исторических периодов. Удивившись, насколько совпадают летописи разных веков (более чем на 60%), в конце 70-х он выдвинул теорию, что наша хронология на несколько веков короче. Поэтому, когда какая-то выходящая на рынок DLP-компания предлагает «революционную технологию поиска цитат», можно с большой вероятностью утверждать, что ничего, кроме новой торговой марки, компания не создала.

Статистические технологии относятся к текстам не как к связной последовательности слов, а как к произвольной последовательности символов, поэтому одинаково хорошо работают с текстами на любых языках. Поскольку любой цифровой объект — хоть картинка, хоть программа — тоже последовательность символов, то те же методы могут применяться для анализа не только текстовой информации, но и любых цифровых объектов. И если совпадают хеши в двух аудиофайлах — наверняка в одном из них содержится цитата из другого, поэтому статистические методы являются эффективными средствами защиты от утечки аудио и видео, активно применяющиеся в музыкальных студиях и кинокомпаниях.

Самое время вернуться к понятию «значимая цитата». Ключевой характеристикой сложного хеша, снимаемого с защищаемого объекта (который в разных продуктах называется то Digital Fingerprint, то Document DNA), является шаг, с которым снимается хеш. Как можно понять из описания, такой «отпечаток» является уникальной характеристикой объекта и при этом имеет свой размер. Это важно, поскольку если снять отпечатки с миллионов документов (а это объем хранилища среднего банка), то для хранения всех отпечатков понадобится достаточное количество дискового пространства. От шага хеша зависит размер такого отпечатка — чем меньше шаг, тем больше отпечаток. Если снимать хеш с шагом в один символ, то размер отпечатка превысит размер самого образца. Если для уменьшения «веса» отпечатка увеличить шаг (например, 10 000 символов), то вместе с этим увеличивается вероятность того, что документ, содержащий цитату из образца длиной в 9 900 символов, будет конфиденциальным, но при этом проскочит незаметно.

С другой стороны, если для увеличения точности детекта брать очень мелкий шаг, несколько символов, то можно увеличить количество ложных срабатываний до неприемлемой величины. В терминах текста это означает, что не стоит снимать хеш с каждой буквы — все слова состоят из букв, и система будет принимать наличие букв в тексте за содержание цитаты из текста-образца. Обычно производители сами рекомендуют некоторый оптимальный шаг снятия хешей, чтобы размер цитаты был достаточный и при этом вес самого отпечатка был небольшой — от 3% (текст) до 15% (сжатое видео). В некоторых продуктах производители позволяют менять размер значимости цитаты, то есть увеличивать или уменьшать шаг хеша.

 

Достоинства технологии

Как можно понять из описания, для детектирования цитаты нужен объект-образец. И статистические методы могут с хорошей точностью (до 100%) сказать, есть в проверяемом файле значимая цитата из образца или нет. То есть система не берет на себя ответственность за категоризацию документов — такая работа полностью лежит на совести того, кто категоризировал файлы перед снятием отпечатков. Это сильно облегчает защиту информации в случае, если на предприятии в некотором месте (местах) хранятся нечасто изменяющиеся и уже категоризированные файлы. Тогда достаточно с каждого из этих файлов снять отпечаток, и система будет, в соответствии с настройками, блокировать пересылку или копирование файлов, содержащих значимые цитаты из образцов.

Независимость статистических методов от языка текста и нетекстовой информации — тоже неоспоримое преимущество. Они хороши при защите статических цифровых объектов любого типа — картинок, аудио/видео, баз данных. Про защиту динамических объектов я расскажу в разделе «недостатки».

 

Недостатки технологии

Как и в случае с лингвистикой, недостатки технологии — обратная сторона достоинств. Простота обучения системы (указал системе файл, и он уже защищен) перекладывает на пользователя ответственность за обучение системы. Если вдруг конфиденциальный файл оказался не в том месте либо не был проиндексирован по халатности или злому умыслу, то система его защищать не будет. Соответственно, компании, заботящиеся о защите конфиденциальной информации от утечки, должны предусмотреть процедуру контроля того, как индексируются DLP-системой конфиденциальные файлы.

Еще один недостаток — физический размер отпечатка. Автор неоднократно видел впечатляющие пилотные проекты на отпечатках, когда DLP-система со 100% вероятностью блокирует пересылку документов, содержащих значимые цитаты из трехсот документов-образцов. Однако через год эксплуатации системы в боевом режиме отпечаток каждого исходящего письма сравнивается уже не с тремя сотнями, а с миллионами отпечатков-образцов, что существенно замедляет работу почтовой системы, вызывая задержки в десятки минут.

Как я и обещал выше, опишу свой опыт по защите динамических объектов с помощью статистических методов. Время снятия отпечатка напрямую зависит от размера файла и его формата. Для текстового документа типа этой статьи это занимает доли секунды, для полуторачасового MP4-фильма — десятки секунд. Для редкоизменяемых файлов это не критично, но если объект меняется каждую минуту или даже секунду, то возникает проблема: после каждого изменения объекта с него нужно снять новый отпечаток… Код, над которым работает программист, еще не самая большая сложность, гораздо хуже с базами данных, используемыми в биллинге, АБС или call-центрах. Если время снятия отпечатка больше, чем время неизменности объекта, то задача решения не имеет. Это не такой уж и экзотический случай — например, отпечаток базы данных, хранящей номера телефонов клиентов федерального сотового оператора, снимается несколько дней, а меняется ежесекундно. Поэтому, когда DLP-вендор утверждает, что его продукт может защитить вашу базу данных, мысленно добавляйте слово «квазистатическую».

 

Единство и борьба противоположностей

Как видно из предыдущего раздела статьи, сила одной технологии проявляется там, где слаба другая. Лингвистике не нужны образцы, она категоризирует данные на лету и может защищать информацию, с которой случайно или умышленно не был снят отпечаток. Отпечаток дает лучшую точность и поэтому предпочтительнее для использования в автоматическом режиме. Лингвистика отлично работает с текстами, отпечатки — с другими форматами хранения информации.

Поэтому большинство компаний-лидеров используют в своих разработках обе технологии, при этом одна из них является основной, а другая — дополнительной. Это связано с тем, что изначально продукты компании использовали только одну технологию, в которой компания продвинулась дальше, а затем, по требованию рынка, была подключена вторая. Так, например, ранее InfoWatch использовал только лицензированную лингвистическую технологию Morph-OLogic, а Websense — технологию PreciseID, относящуюся к категории Digital Fingerprint, но сейчас компании используют оба метода. В идеале использовать две эти технологии нужно не параллельно, а последовательно. Например, отпечатки лучше справятся с определением типа документа — договор это или балансовая ведомость, например. Затем можно подключать уже лингвистическую базу, созданную специально для этой категории. Это сильно экономит вычислительные ресурсы.

За пределами статьи остались еще несколько типов технологий, используемых в DLP-продуктах. К таким относятся, например, анализатор структур, позволяющий находить в объектах формальные структуры (номера кредитных карт, паспортов, ИНН и так далее), которые невозможно детектировать ни с помощью лингвистики, ни с помощью отпечатков. Также не раскрыта тема разного типа меток — от записей в атрибутных полях файла или просто специального наименования файлов до специальных криптоконтейнеров. Последняя технология отживает свое, поскольку большинство производителей предпочитает не изобретать велосипед самостоятельно, а интегрироваться с производителями DRM-систем, такими как Oracle IRM или Microsoft RMS.

DLP-продукты — быстроразвивающаяся отрасль информационной безопасности, у некоторых производителей новые версии выходят очень часто, более одного раза в год. С нетерпением ждем появления новых технологий анализа корпоративного информационного поля для увеличения эффективности защиты конфиденциальной информации.

Оставить мнение

Check Also

Цифровой паноптикум. Настоящее и будущее тотальной слежки за пользователями

Даже если ты тщательно заботишься о защите своих данных, это не даст тебе желаемой приватн…