توسط: در سامانه‌های پیشگیری از نشت داده‌ها (DLP – Data Loss Prevention)، الگوریتم‌ها و روش‌های تشخیص نشت اطلاعات نقش حیاتی در شناسایی، کنترل و جلوگیری از خروج داده‌های حساس از سازمان دارند. در اینجا مهم‌ترین الگوریتم‌ها و روش‌هایی که در DLP برای تشخیص نشت اطلاعات به کار می‌روند را توضیح می‌دهم:
- تشخیص الگوهای داده (Pattern Matching)
یکی از رایج‌ترین روش‌ها، استفاده از تطبیق الگو برای شناسایی داده‌هایی مانند:
- شماره کارت بانکی (با الگوریتم Luhn)
- شماره ملی یا کدهای شناسایی خاص
- آدرس ایمیل، شماره تلفن، و غیره
ابزارها و الگوریتم‌ها:
- Regular Expressions (Regex)
- الگوریتم Luhn برای کارت‌های اعتباری
- تشخیص بر اساس لیست کلمات کلیدی (Keyword Matching)
در این روش، سامانه به دنبال واژگان یا عبارات مشخصی می‌گردد که از پیش به عنوان محرمانه تعریف شده‌اند.
مزایا:
- سریع و ساده برای پیاده‌سازی
معایب:
- مستعد هشدارهای اشتباه (False Positives)
- وابسته به زبان و ساختار متن
- طبقه‌بندی محتوا با یادگیری ماشین (ML-Based Classification)
مدل‌های یادگیری ماشین مانند:
- Naïve Bayes
- Random Forest
- SVM
- Deep Learning (مانند LSTM برای متن)
با استفاده از داده‌های آموزش‌شده، محتوای حساس را تشخیص می‌دهند.
مزایا:
- دقت بالا در محتوای متنی یا غیرساختاریافته
- قابلیت یادگیری از الگوهای رفتاری
معایب:
- نیاز به داده‌ی آموزشی زیاد
- زمان‌بر بودن آموزش مدل‌ها
- تشخیص شباهت محتوا (Data Fingerprinting / Exact Data Matching)
در این روش، نسخه هش شده یا خلاصه‌ای از داده‌های حساس ذخیره می‌شود و هر داده‌ی خروجی با آن مقایسه می‌شود.
کاربردها:
- تشخیص نشت فایل‌های دقیق (مثل لیست مشتریان)
- مقایسه با پایگاه‌های داده داخلی
الگوریتم‌ها:
- SHA-256
- Fuzzy Hashing (مانند ssdeep)
- تحلیل رفتار کاربران (UBA – User Behavior Analytics)
این تکنیک با نظارت بر رفتار کاربران (مثل حجم فایل‌هایی که ارسال می‌کنند، یا مقاصد ایمیل) ناهنجاری‌ها را شناسایی می‌کند.
الگوریتم‌های مورد استفاده:
- Clustering برای یافتن ناهنجاری‌ها
- الگوریتم‌های تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
- تحلیل محتوا بر پایه زبان طبیعی (NLP – Natural Language Processing)
با استفاده از NLP، سیستم می‌تواند مفهوم جملات را درک کند، حتی اگر داده به صورت غیرمستقیم یا کدگذاری شده باشد.
مثال‌ها:
- تشخیص اسناد با محتوای محرمانه حتی بدون کلمات کلیدی مستقیم
- استخراج موجودیت‌ها (مانند نام افراد، سازمان‌ها)
- تحلیل متادیتا و ویژگی‌های فایل
گاهی خود فایل (مثل Word یا PDF) حاوی داده‌های حساس در متادیتا است (نویسنده، تاریخ، نظرات و …)
روش‌ها:
- اسکن متادیتا فایل‌ها
- تحلیل ساختار فایل (مانند MIME type)
در سامانه‌های DLP، معمولاً ترکیبی از چند روش برای رسیدن به دقت بالا و کاهش هشدارهای اشتباه استفاده می‌شود. پیاده‌سازی موفق این الگوریتم‌ها نیازمند شناخت دقیق داده‌های حساس، رفتار کاربران، و ساختار شبکه‌ی سازمان است.
