Kurumsal veri artık sadece sunucularda değil; bulutta, e-postalarda, mobil cihazlarda ve üçüncü parti SaaS hizmetlerinde de dolaşıyor. Bu da veri kaybı önleme (Data Loss Prevention – DLP) teknolojilerini 2025’te her ölçekten kurum için stratejik hale getiriyor.
DLP Nedir?
DLP; hassas verinin nerede bulunduğunu, kim tarafından kullanıldığını ve nereye gittiğini izleyip, yetkisiz hareketleri engelleyen bir güvenlik yaklaşımıdır. Amaç, veri sızıntılarını hem kaza hem kötü niyetli eylemlerden korumaktır.
“DLP, yalnızca bir yazılım değil; görünürlük, politika ve kullanıcı farkındalığının birleşimidir.”
Temel Bileşenler
| Bileşen | Görev | Örnek Ürünler |
|---|---|---|
| Endpoint DLP | Kullanıcı bilgisayarlarında dosya kopyalama, USB, yazdırma denetimi | Bitdefender DLP, Safetica, Symantec DLP |
| Network DLP | SMTP, HTTP, FTP trafiğinde veri desenlerini yakalar | FortiDLP, McAfee DLP |
| Cloud DLP / CASB | Bulut depolama ve SaaS uygulamalarında veri kontrolü | Microsoft Purview DLP, Netskope, Palo Alto Prisma |
Uygulama Stratejisi
- 1. Veri Sınıflandırma: Dosyalar “Kişisel”, “Gizli”, “Çok Gizli” gibi etiketlenir.
- 2. Politika Tanımları: KVKK, ISO 27001 veya şirket içi kurallara göre aktarım politikaları belirlenir.
- 3. İzleme ve Test: İlk aşamada yalnızca izleme modu ile hatalı bloklamalar minimize edilir.
- 4. Otomatik Eylemler: Belirli senaryolarda e-posta karantinaya alınır veya veri maskelenir.
Örnek Politika Kuralı
// TC Kimlik Numarası içeren belgelerin e-posta ile dışarı gönderimi engellensin
IF (file.containsPattern("TC Kimlik No") && destination.domain != "invekor.net") {
ACTION = "block";
ALERT = "Security Team";
}Kazayla Veri Sızıntısı Örnekleri
- Excel dosyasında müşteri listesi yanlış kişiye gönderildi.
- USB bellekle dışarı çıkarılan proje planı kayboldu.
- Google Drive klasörü “Herkese Açık” olarak paylaşıldı.
DLP ve KVKK Uyumu
KVKK’nın 12. maddesi, “kişisel verilerin yetkisiz erişim, ifşa, tahrip veya kaybolmaya karşı korunması” yükümlülüğünü getirir. DLP çözümleri, bu maddeye uygun teknik tedbirlerin otomatik uygulanmasını sağlar.
2025 Trendleri
- Yapay Zeka Destekli DLP: Anlam-bazlı içerik tanıma (NLP) ve kullanıcı davranış analitiği.
- Zero Trust ile Bütünleşme: Kimlik, cihaz ve veri bağlamının aynı politika motorunda birleşmesi.
- Otomatik Veri Maskesi: Ekran görüntüsü veya metin kopyalama sırasında dinamik maskeleme.
Başarı Ölçütleri
| Metrik | Hedef |
|---|---|
| Yanlış Pozitif Oranı | < %5 |
| Veri Sızıntısı Olayı | 0 (önleme) |
| Kullanıcı Farkındalık Skoru | %90+ |
Sonuç
Etkin bir DLP stratejisi, sadece veriyi değil; markanın itibarını da korur. İnvekor olarak; Bitdefender DLP, Safetica, FortiDLP ve Microsoft Purview çözümleriyle kurumlara KVKK uyumlu, merkezi yönetilebilir veri koruma altyapıları sunuyoruz.
