Framework de detección de fuga de datos por medio de canary tokens.
- Autores
- Notreni, Juliana Maria; Zea Cárdenas, Milagros; Gibellini , Fabián Alejandro; Ruhl, Analía Lorena; Parisi, Germán Nicolás; Bertola, Federico Javier; Auquer, Marcelo Javier; Barrionuevo, Ileana Maricel; Ciceri, Leonardo Ramón; Sanchez Balzaretti, Ignacio; Gibellini , Fabián Alejandro
- Año de publicación
- 2024
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- artículo
- Estado
- versión aceptada
- Descripción
- La fuga de datos ocurre cuando información sensible es revelada a partes no autorizadas, ya sea intencionalmente o no. Esto puede representar una amenaza en las organizaciones, debido a que la pérdida de datos o confidencialidad puede impactar severamente su reputación y la de sus clientes y empleados; además de que otras organizaciones puedan tomar ventaja sobre esto. En algunos casos, el impacto de estas fugas de datos puede superar las fronteras digitales llevando al cierre de dichas organización o inclusive llegar a extremos de generar crisis políticas como fue el caso de WikiLeaks. Data Loss Prevention (DLP, Prevención de pérdida de datos) surgió como respuesta a buscar soluciones preventivas a los ataques de agresores internos que tienen como objetivo la fuga de datos. A continuación, se presenta un conjunto de herramientas (framework) que permiten tener rastreabilidad de los archivos idóneos de una organización, brindando trazabilidad en todo momento debido a su confidencialidad y sensibilidad de datos. Además se introduce una herramienta de línea de comando, multiplataforma, que permite inyectar canary tokens a archivos desacoplando el uso del framework presentado.
Fil: Notreni, Juliana Maria. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba. Grupo de Investigación en Seguridad de Sistemas de Información y Ciberseguridad; Argentina.
Fil: Zea Cárdenas, Milagros. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba. Grupo de Investigación en Seguridad de Sistemas de Información y Ciberseguridad; Argentina.
Fil: Gibellini, Fabián Alejandro. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba. Grupo de Investigación en Seguridad de Sistemas de Información y Ciberseguridad; Argentina.
Fil: Ruhl, Analía Lorena. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba. Grupo de Investigación en Seguridad de Sistemas de Información y Ciberseguridad; Argentina.
Fil: Parisi, Germán Nicolás. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba. Grupo de Investigación en Seguridad de Sistemas de Información y Ciberseguridad; Argentina.
Fil: Bertola, Federico Javier. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba. Grupo de Investigación en Seguridad de Sistemas de Información y Ciberseguridad; Argentina.
Fil: Auquer, Marcelo Javier. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba. Grupo de Investigación en Seguridad de Sistemas de Información y Ciberseguridad; Argentina.
Fil: Barrionuevo, Ileana Maricel. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba. Grupo de Investigación en Seguridad de Sistemas de Información y Ciberseguridad; Argentina.
Fil: Ciceri, Leonardo Ramón. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba. Grupo de Investigación en Seguridad de Sistemas de Información y Ciberseguridad; Argentina.
Fil: Sanchez Balzaretti, Ignacio. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba. Grupo de Investigación en Seguridad de Sistemas de Información y Ciberseguridad; Argentina. - Materia
-
Ciberseguridad
Fuga de datos
Data loss prevention
Prevención
Canary token
Seguimiento de activos digitales - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International
- Repositorio
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- Institución
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- OAI Identificador
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