Microsoft Power Platform: הגנה על מידע (DLP) עם מדיניות DLP

By Mirko Peters · 2026-02-21 · Updated 2026-03-24

Power Platform DLP Policies: מדריך מלא למניעת אובדן נתונים. שליטה במחברים ב-Power Automate באמצעות מדיניות DLP להגנה על הנתונים שלכם.

Automatically translated with AI from the original post. Read the English original

מדיניות מניעת אובדן נתונים (DLP) הפכה לכלי חיוני לכל מי שאחראי על אבטחת נתונים ועל תאימות ב-Microsoft Power Platform. המדריך הזה נותן לכם סקירה מלאה של אופן פעולת מדיניות DLP, של הדרך להטמיע אותה, ושל השמירה על נתוני הארגון שלכם ב-Power Apps, ב-Power Automate וב-Copilot Studio.

בין אם אתם מגדירים סביבות חדשות ובין אם אתם מתמודדים עם אתגר ה-Shadow IT וניהול הסיכונים, תמצאו כאן צעדים מעשיים והנחיות אסטרטגיות. הדגש הוא על הכול, מסיווג מחברים ועד אכיפה בפועל וניהול מתקדם. המידע מיועד למנהלי IT ולמקבלי החלטות שחייבים להישאר צעד אחד לפני כולם בתחומי ממשל, תאימות וניהול סיכונים בארגונים שמבוססים על Microsoft.

1. DLP עוסק יותר בהתנהגות מאשר בכללים בלבד. DLP אפקטיבי מזהה דפוסי התנהגות מסוכנים של משתמשים והקשר לפעולה, ולא רק התאמות לכללים סטטיים, ולכן הוא יכול למנוע דליפות גם כשהנתונים נראים תקינים.
2. טביעות תוכן מאתרות נתונים גם לאחר שינוי. DLP מודרני יכול להשתמש בטביעות אצבע מדויקות ומעורפלות כדי לזהות קבצים רגישים שעברו שינוי, שונה שמם או שהוטמעו בתוך מסמכים אחרים.
3. יישומי ענן דורשים DLP אדפטיבי. מדיניות DLP חייבת להתאים את עצמה לתכונות שיתוף פעולה של SaaS (קישורי שיתוף, אורחים חיצוניים, צ'אט), ולכן בקרות מודעות לענן הן חיוניות להגנה אמיתית.
4. DLP יכול להגן על נתונים מובנים ועל ממשקי API, ולא רק על קבצים ומיילים. פתרונות מתקדמים בודקים שדות במסדי נתונים, תעבורת API וטלמטריה, וזה שימושי במקומות שבהם סריקת קבצים מסורתית מפספסת חשיפות.
5. חיכוך למשתמשים הוא מדד מרכזי להצלחת DLP. כללים מחמירים מדי מובילים לעקיפות מסוכנות; מדידה וצמצום של הפרעות למשתמשים לגיטימיים משפרים גם את האבטחה וגם את התאימות.
6. תיקון אוטומטי מגביר את האפקטיביות. שילוב של DLP עם CASB, סוכני קצה וכלי תהליכים מאפשר פעולות אוטומטיות של הסגר, ביטול הרשאה או הצפנה, שמרחיבות את ההגנה בקנה מידה גדול.
7. מדיניות dlp עבור power platform דורשת מודעות ל-low-code. אפליקציות ומחברים ב-Power Platform יכולים לחשוף נתונים רגישים בין שירותים שונים, ולכן מדיניות DLP ל-Power Platform צריכה לסווג מחברים, לאכוף גבולות נתונים בין מחברים עסקיים ולא עסקיים, וכוללת בדיקות בזמן ריצה שעוצרות דליפות בין סביבות.

הבנת מדיניות DLP עבור Power Platform

לפני שנכנסים להגדרות טכניות של המדיניות או לאוטומציה מתקדמת, חשוב להבין מהן מדיניות DLP ומדוע הן צריכות להיות חשובות לכם בעולם Power Platform. בליבת העניין, DLP משמש כ"שוטר התנועה" של הארגון לנתונים, ומונע מנתונים רגישים לצאת בכיוון לא נכון מיישומי העסק של Microsoft.

ל-Power Platform, עם השילוב של Power Apps, Power Automate, Copilot Studio ומחברים לשירותי צד שלישי, יש עוצמה רבה לחדשנות. אבל העוצמה הזו מביאה גם אתגר ממשל משמעותי. כל אפליקציה או אוטומציה חדשה עלולה להעביר נתונים למקומות שלא התכוונתם אליהם. תפקידה של DLP הוא להתוות גבולות ברורים ולעזור לכם לשמור על השליטה.

זה לא רק עניין של מניעת דליפות. עיצוב טוב של מדיניות DLP תומך בעמידה בדרישות רגולטוריות, אוכף גבולות נתונים סבירים, ונותן שקט נפשי בזמן שהמשתמשים שלכם בונים מהר ובצורה יצירתית יותר. להעמקה באופן שבו עיצוב הסביבה ואסטרטגיות המחברים משתלבים עם DLP, כדאי לקרוא את הדיון הזה על מודלי אבטחה עמידים.

בסעיפים הבאים תקבלו הבנה טובה יותר של יסודות DLP, של האופן שבו המחסומים האלה משתלבים ברכיבים השונים של Power Platform, ושל מה לשים לב אליו בעולם האפליקציות והאוטומציה העסקיות המתפתח כל הזמן. אם אתם רציניים בנושא ניהול סיכונים ותאימות, הכרת הפרטים של DLP ב-Power Platform היא הכרח.

מהן מדיניות DLP ב-Power Platform

מדיניות DLP ב-Power Platform הן כללים שמנהלים יוצרים כדי לשלוט באופן שבו נתונים עוברים בין שירותים, אפליקציות ומחברים. מטרתן המרכזית היא למנוע שיתוף או העברה לא מורשים של מידע ארגוני רגיש, במיוחד כשמשתמשים מחברים נתונים עסקיים לשירותים של צד שלישי או לאחסון אישי.

בפועל, מדיניות DLP פועלת כחומת אש עבור Power Platform, וקובעת אילו מחברים (כמו Outlook, SharePoint או Twitter) רשאים לפעול יחד בתוך אפליקציה או אוטומציה. מדיניות אלה הן חלק מרכזי מערכת הכלים של הארגון לעמידה בדרישות הרגולציה. הן משמשות מעקות בטיחות שניתנים לאכיפה, ומבטיחות שהאפליקציות וה-flows שלכם לא ייחשפו בטעות, או בכוונה, נתונים מוסדרים או חסויים מחוץ למערכות העסקיות המהימנות.

במערך האבטחה הרחב של Microsoft, מדיניות DLP משלימה כלים כמו Microsoft Purview, תוויות הגנה על מידע ובקרות גישה, וביחד הן יוצרות גישה מרובת שכבות להגנה על נתונים ולעמידה בדרישות הרגולציה.

כיצד מדיניות DLP משתלבת ברכיבי Power Platform

• Power Apps: מדיניות DLP שולטת במקורות הנתונים שאפליקציות יכולות להתממשק אליהם, ומפרידה בין מחברים עסקיים ללא-עסקיים כדי למנוע זיהום צולב של נתונים רגישים.
• Power Automate: כללי DLP נאכפים בכל פעם שנוצר flow או מופעל, וכך מבטיחים שאוטומציות לא יעבירו נתונים אל מחברים מסוכנים או ממנthem. הפרת מדיניות עלולה לחסום יצירה או הרצה של flow.
• Copilot Studio: עם העלייה של אוטומציות מונעות בינה מלאכותית, DLP פועל מאחורי הקלעים כדי לשמור על התאמה לדרישות הרגולציה בהנחיות המשתמשים ובתוצרים שלהם. זה קריטי כאשר בינה מלאכותית יוצרת תוכן ומתממשקת לנתונים עסקיים.
• שכבת המחברים: כל המחברים, כולל מחברים מותאמים אישית וסטנדרטיים, מסווגים ונשלטים על ידי DLP. מרכז הניהול של Power Platform מספק מקום מרכזי להגדרת הקטגוריות האלה ולניטור שלהן.
• גבולות סביבה ורישוי: DLP מכבד גבולות ברמת הסביבה וברמת הדייר. ניתן להתאים מדיניות ליחידות עסקיות ספציפיות או להחיל אותה באופן גלובלי. כך ארגונים יכולים לאזן בין גמישות לשליטה. למידע נוסף על ממשל Power Platform, ראו שיטות עבודה מומלצות לאבטחת Power Platform.

יישום מדיניות נתונים ב-Power Platform

אחרי שהבנתם מהו DLP ומדוע הוא חשוב, הצעד הבא הוא להפוך את הידע הזה לפעולה. יישום מדיניות נתונים ב-Power Platform אינו עניין של גודל אחד שמתאים לכולם. מדובר במציאת האיזון הנכון בין אסטרטגיה לגמישות, כך שמשתמשים יוכלו לבנות ולבצע אוטומציות, ואתם תשמרו על הנתונים ועל ממשל תקין.

ישנן שתי "גישות" עיקריות לניהול מדיניות: ברמת הסביבה לדיוק, וברמת הדייר לאכיפה רחבה. לכל גישה יתרונות וחסרונות. ארגונים צריכים לשקול צרכי עמידה ברגולציה, רמת סיכון מקובלת ומורכבות תפעולית כדי להגיע לשילוב הנכון עבורם, ולעיתים אף לשלב את שתי הגישות להשפעה מירבית.

בין אם אתם רק מתחילים ובין אם אתם מכווננים הגדרה קיימת, זכרו שאסטרטגיית DLP מוצלחת אינה עניין טכני בלבד. יש בה היבט אנושי ותהליכי משמעותי, החל מבדיקות יזומות ועד יישור מחברים בין סביבות פיתוח לסביבת ייצור. אם תרצו עצות מעשיות נוספות על ניהול מדיניות ואסטרטגיית סביבות, כדאי לקרוא הנחיה מעשית זו המיועדת למפתחי Power Platform.

בחלקים הבאים תעברו על שלבי הניהול המרכזיים, תקבלו תובנות לבניית תיק מדיניות עמיד, ותבינו את שיקולי ההחלטה בבחירה בין אכיפה ברמת הסביבה לאכיפה ברמת הדייר.

כיצד לנהל מדיניות נתונים ולבנות אסטרטגיית מדיניות נתונים

1. מיפוי נתונים קריטיים ומחברים: התחילו במיפוי התהליכים העסקיים, המחברים והסביבות שמטפלים במידע רגיש או מוסדר. זהו הבסיס לכל גישה ל-DLP.
2. יצירת מדיניות במרכז הניהול של Power Platform: מרכז הניהול מאפשר לחלק מחברים לקבוצות "עסקי", "לא עסקי" ו-"חסום". הגדירו קטגוריות אלה בהתאם לצרכי הארגון כדי למנוע העברה בלתי מכוונת של נתונים מחוץ לאזורים מאובטחים.
3. בדיקה והדמיה של ההשפעה: לפני הפעלת מדיניות חדשה, הריצו בדיקות בסביבות ארגז חול או בסביבות פיילוט כדי לזהות כל הפרעה ליישומים, לזרימות או לפרודוקטיביות של המשתמשים. בדיקות שליליות הן חיוניות – אל תחכו לכשל אמיתי בסביבת הייצור.
4. ניטור והתאמה של המדיניות לאורך זמן: מניעת אובדן נתונים (DLP) אינה "הגדרה חד-פעמית ושוכחים". סקרו באופן קבוע את יעילות המדיניות וחפשו כשלים שקטים או עקיפות. השתמשו ביומני ביקורת ובלוחות מחוונים של ציות כדי לאתר הפרות מדיניות, והפעילו תהליך תגובה לאירועים במידת הצורך.
5. יישור מדיניות הנתונים עם יעדים עסקיים: ודאו שהמדיניות לא חונקת את החדשנות. איזנו בין דרישות ממשל לבין גמישות מספקת, כך שהצוותים יוכלו לבנות, לפרוס ולהתאים את עצמם כשסדרי העדיפויות העסקיים משתנים.

להעמקה באסטרטגיות של ממשל יזום ואוטומציה עמידה, כדאי לעיין במדריך זה על ניהול מדיניות DLP למפתחי Power Platform.

יישום מדיניות DLP ברמת הסביבה לעומת ברמת הדייר

• מדיניות ברמת הסביבה: מתאימה במיוחד לצוותים הזקוקים לבקרות ייחודיות. היא מאפשרת להגביל או להתיר קישורי מחברים בהתאם לצרכים של פרויקט, יחידה עסקית או יישום ספציפי. היא מספקת שליטה מדויקת, אך עלולה להיות מורכבת להרחבה.
• מדיניות ברמת הדייר: מעקות בטיחות ארגוניים לציות כללי. קלה יותר לניהול ומתאימה מאוד לתעשיות עם דרישות רגולטוריות מחמירות, אך עלולה לפגוע בגמישות של משתמשי מתקדמים במקרי קצה.
• אסטרטגיה היברידית: ארגונים רבים משלבים את שתי הרמות: אוכפים כללים מחמירים ברמת הדייר, ומוסיפים מדיניות מקלה יותר בסביבות מחקר ופיתוח או פיילוט. הטריק הוא לשמור על רשימות מחברים נקיות ועקביות בכל השכבות, כפי שמתואר במדריך שיטות העבודה המומלצות לממשל זה.

סיווג מחברים וניהולם ב-Power Platform

ניהול מחברים הוא המפתח לכך ששום מדיניות DLP לא תישאר על הנייר. ב-Power Platform, המחברים הם השער בין היישומים או האוטומציות שלכם לעולם שבחוץ – בין אם מדובר ב-Microsoft 365, בנתונים פנימיים או בשירותי ענן של צד שלישי. קיבוץ המחברים לפי חשיבות עסקית או לפי רמת סיכון מאפשר להתאים את ה-DLP לרמת הסיכון שהארגון מוכן לקבל.

סיווג אינו תוספת נחמדה – הוא עמוד השדרה של ממשל בר-קיימא. בלעדיו, אתם חושפים את עצמכם ל-Shadow IT, לחשיפת יתר של נתונים ובסופו של דבר לכאב ראש רגולטורי מדליפות מידע שלא צפיתם. כל מחבר חדש שמפורסם או כל עדכון שמשוחרר עלולים לפתוח סיכונים חדשים, ולכן תזדקקו לגישה חיה ומתפתחת לניהול המחברים.

DLP מתבסס על כללים ברורים: אילו מחברים מקבלים אור ירוק, אילו מסומנים באדום, ואילו דורשים בדיקה סדירה או חסימה מלאה. היו פרואקטיביים, לא רק תגובתיים. תרחישי Shadow IT ואפליקציות פרועות אינם סיכונים תיאורטיים – הם מציאות. תמצאו דרכים מעשיות לניהול הדינמיקה הזו במדריך לממשל Shadow IT זה.

ככל שמערכת המחברים מתרחבת – במיוחד עם עלייתם של שילובי AI ושילובים מותאמים אישית – בדיקה וסיווג מחדש הופכים למשימות מתמשכות. בסעיפים הבאים תראו אסטרטגיות מוכחות לשמירה על שליטה בנוף המחברים שלכם, ולמניעת הופעת הארגון שלכם בכותרות החדשות.

שיטות עבודה מומלצות למערכות סיווג מחברים

• מחברים עסקיים: מהימנים לטיפול בנתונים עסקיים רגישים או קריטיים. דוגמאות כוללות את SharePoint, Dataverse ו-SQL. הגבילו שימוש בהם לשירותים מאושרים וחיוניים בלבד.
• מחברים לא עסקיים: משמשים לתרחישים בעלי סיכון נמוך יותר – כמו רשתות חברתיות, אנליטיקה או שיתוף פעולה מזדמן. יש למקם כאן מחברים כמו Twitter, Dropbox או הזנות RSS ציבוריות.
• מחברים חסומים: אסורים לחלוטין בשל ציות, סיכון או פוטנציאל לשימוש לרעה. מחברי HTTP/CUSTOM וכל מחבר בעל יכולות העברת נתונים החוצה נרחבות נמצאים בדרך כלל בקטגוריה זו.
• זרימת עבודה לבקרה מתמשכת: בצעו בדיקות "טיסה מקדימה" לפני שאפליקציות עולות לאוויר. בדקו ותעדו כל מחבר חדש, ועדכנו מדיניות ותיעוד תאימות בהתאם. לגבי הסיבות שבגללן Dataverse מציע ממשל טוב יותר מ-SharePoint Lists, ראו בהשוואת הממשל הזו.
• תיעוד ומסלולי ביקורת: נהלו רישום חי של סיווגי מחברים ושינויים במדיניות כחלק מביקורות תאימות. הוסיפו בקרת גרסאות ונימוק לכל חסימה או קידום.

חסימת מחברים שאינם עסקיים ומחברים בסיכון גבוה

• זיהוי קטגוריות סיכון: סמנו מחברים הידועים כשיתוף נתונים חיצוני, כגון HTTP, דואר אלקטרוני, webhooks כלליים, או שירותי אחסון בענן עם בקרות חלשות.
• הגדירו רשימת חסימה פרואקטיבית: התחילו מרשימת חסימה שמרנית, במיוחד בסביבות מפוקחות. עדכנו אותה בתדירות גבוהה ככל שמופיעים מחברים או איומים חדשים. סוכני AI ו-Shadow IT עלולים להתגנב במהירות.
• הערכה מחדש וביקורת: תזמנו סקירות קבועות כדי לזהות מחברים חדשים בסיכון או כאלה שהפכו ללא תואמים ככל שהעסק ו-Power Platform מתפתחים. האזינו לפודקאסט הזה על Shadow IT וממשל AI לקבלת אסטרטגיות מעשיות לרשימות חסימה מול סיכונים חדשים כמו סוכני AI אוטונומיים.

מדיניות DLP לרכיבי Copilot Studio ו-Power Platform

Power Platform כבר אינו עוסק רק באפליקציות ותהליכים קלאסיים. עם Copilot Studio, RPA לשולחן העבודה ושילובים מונעי AI מעמיקים יותר, יש לעדכן את אכיפת DLP כך שתתמודד עם נוף משתנה. לכל רכיב בפלטפורמה יש שילוב ייחודי של מודלי איומים ושיקולי מדיניות.

גישות DLP מסורתיות לעיתים אינן מספיקות מול פרומפטים בשפה טבעית, AI generative או אוטומציות לשולחן העבודה שמקיימות אינטראקציה עם נתונים רגישים במחשבי המשתמשים. אם המדיניות שלכם נעצרת בענן, ייתכן שתופתעו. לכן צוותי הממשל צריכים לבחון ולהתאים את האכיפה לכל עמוד תווך מרכזי של Power Platform, ולא רק לאפליקציות הסטנדרטיות ולזרימות הענן.

בהמשך תקבלו מבט ממוקד על ניואנסים של DLP וסיכונים מתעוררים בסביבות Copilot Studio, בזרימות שולחן עבודה ובשילובים שבהם Power Apps ו-Automate נפגשים. אם אתם מחפשים אסטרטגיות קונקרטיות לסגירת הפערים ולאבטחה לטווח ארוך, כדאי לעיין במדריך המעמיק הזה לממשל Copilot ובצעדים מעשיים לאימוץ AI מאובטח.

בואו נצלול לאופן שבו שומרים על הנתונים בטוחים במקום שבו פיצ'רים חדשניים ונקודות סיכון מוכרות נפגשים.

DLP לסביבות Copilot Studio

Copilot Studio מגביר סיכוני נתונים קיימים באמצעות AI generative, סוכנים אוטומטיים ושילובים רבי עוצמה. מדיניות DLP ייעודית חיונית להגדרת אילו מחברים, ואילו נתונים, יכולים לקיים אינטראקציה עם חוויות Copilot.

תכנון המדיניות כאן צריך להתייחס להזרקת פרומפטים (prompt injection), לשיתוף לא מכוון של נתוני עסק דרך AI, ולסיכון של חיבור Copilot ל-APIs חיצוניים או מותאמים אישית. חסימת מחברים בעלי היקף רחב, כגון HTTP, ברמת סביבת Copilot או הדייר, היא המלצת השיטה המומלצת. לפרטים על קיבוץ מחברים ובידוד דיירים, עיינו בטכניקות ממשל מתקדמות לסוכני Copilot עם Purview.

אבטחת תהליכי שולחן עבודה באמצעות ניהול מדיניות

תהליכי שולחן עבודה, שנבנים ב-Power Automate, מביאים אוטומציה רובוטית של תהליכים (RPA) אל תחנת העבודה של המשתמש. המשמעות היא שהנתונים עלולים לצאת מהענן ולהגיע אל נקודות קצה מקומיות, וזה מציב אתגרים חדשים עבור DLP.

כדי לשלוט בחשיפת נתונים, הגדירו ב-DLP הגבלה על המחברים שמותר להם לקיים אינטראקציה עם תהליכי שולחן העבודה שלכם. השתמשו בבקרות גישה מדויקות ושקלו הפרדת סמכויות, כך שמשתמש אחד לא יוכל לאוטומט תהליך שמושך ומשתף נתונים רגישים ללא בדיקה. תהליכי שולחן העבודה דורשים בחינה שוטפת, שכן סיכונים מקומיים וסיכוני SaaS נוטים להשתלב זה בזה.

שילוב DLP ב-Power Apps ובזרימות ענן

אכיפת DLP בנקודת החיבור בין Power Apps לבין זרימות ענן חיונית לסגירת פרצות באוטומציה של אפליקציות. כאשר אפליקציה מפעילה זרימה, או להפך, יש להקפיד תמיד שגבולות המדיניות יהיו מיושרים.

הגדירו מדיניות שמבטיחה שנתוני עסק רגישים לעולם לא "יקפצו מסלול" ממחבר שמיועד לשימוש עסקי בלבד למחבר שאינו עסקי או מסוכן. תעדו זרימות שפועלות על פני גבולות אלה, ועקבו אחר הציות להן. לשיטות עבודה מומלצות בפועל לביקורת ואכיפה, כדאי לעיין במדריך הביקורת מבוסס Purview הזה.

ניהול מתקדם של מדיניות DLP ואוטומציה

כאשר ניהול בסיסי של המדיניות אינו מספיק עם הצמיחה, ניהול מתקדם של DLP, ובמיוחד אוטומציה, הופך להכרח. בין שאתם מתמודדים עם מאות סביבות או אלפי זרימות, עבודה ידנית פשוט לא תספיק. כאן נכנסים לתמונה PowerShell, יומני ביקורת והתראות מתקדמות, שחוסכים זמן ומזהים בעיות לפני שהן מסלימות.

אוטומציה של ניהול המדיניות מייעלת שינויים בהיקף גדול, מקצרת את זמן התגובה להפרות מדיניות, ומסייעת לשמור על עקביות בתיק מחברים, אפליקציות ומערכות ענן שמשתנה כל הזמן. רישום ביומנים, התראות וניתוח מפורט מספקים את התובנות הנדרשות כדי למדוד את יעילות המדיניות, לחקור אירועים ולעבור את ביקורות הציות שכולם חוששים מהן.

הסעיף האחרון הזה מסביר כיצד להשתמש ב-PowerShell לניהול DLP בהיקף גדול, ומציג בחינה מציאותית של טכניקות לזיהוי ולעצירה של הוצאת נתונים. הצמיחה של Power Platform מחייבת שהאכיפה של המדיניות תהיה גמישה ותמיד מוכנה לביקורת. לטיפים על אוטומציה של אבטחה וזיהוי שיתוף חיצוני מסוכן באמצעות PowerShell, ראו מדריך השיטות הזה לבקרת שיתוף חיצוני.

בואו נעבור לפרטים של כתיבת סקריפטים והתראות שישמרו על הנתונים שלכם מוגנים היטב, יהיה הקצב של הענן אשר יהיה.

שימוש בפקודות PowerShell לניהול מדיניות DLP

• יצירה או שינוי של מדיניות בהיקף גדול: השתמשו בפקודות cmdlet כמו New-DlpPolicy או Set-DlpPolicy כדי להגדיר במהירות כללים בסביבות רבות או בדיירים שלמים, וכך לחסוך שעות לעומת ממשק הניהול.
• דוחות בהיקף גדול ובדיקת ציות: סקריפטים אוטומטיים יכולים לבצע מלאי של כללי DLP קיימים, להפיק דוחות ציות ולהדגיש חוסר עקביות או סטייה במדיניות.
• ביקורת ותגובה לאירועים: שלבו סקריפטים עם היומנים כדי להפעיל התראות על הפרות מדיניות או על שימוש חשוד במחברים. הימנעו from מלכודות נפוצות באוטומציה על ידי בדיקת הסקריפטים ותיעוד שלבי החזרה לאחור.
• מקור עזר ליעילות: לרעיונות נוספים לאוטומציה או לפתרון תקלות, עיינו בתיעוד PowerShell של Microsoft או בדיונים קשורים, כמו הפרקים האחרונים שמקושרים מהפניית הפודקאסט הזו.

מניעת הוצאת נתונים באמצעות מדיניות DLP

מדיניות DLP מסייעת למנוע הוצאת נתונים על ידי הגדרה של הנתונים שמותר להעביר ולאן, ומתריעה כששדברים משתבשים. הגדירו כללים שחוסמים מחברים בסיכון גבוה, אוכפים הפרדה (עסקי מול לא עסקי), ודורשים תהליכי אישור לזרימות רגישות.

השתמשו ברישום ביומנים ובהתראות בזמן אמת כדי לזהות דפוסים חשודים, כמו ייצוא המוני של נתונים או ניסיונות לחבר נתונים עסקיים ליעדים מסוכנים שידועים. שלבו את DLP עם ניטור מוגבר וסקירה מתמשכת, כפי שמפורט במדריך בקרת השיתוף החיצוני הזה, לכיסוי מלא ולתגובה מהירה לאירועים.

ביקורות קבועות וכוונון המדיניות יסייעו לאתר נקודות חולשה ולהתאים את עצמכם לאיומים חדשים, וישמרו על נתוני הארגון במקום שאליו הם שייכים: בטוחים, מבוקרים ותואמים לדרישות.

מדיניות DLP של power platform ויישום DLP

מהי מטרתן של מדיניות מניעת אובדן נתונים (DLP) ב-Power Platform?

מדיניות מניעת אובדן נתונים (DLP) נועדה לסייע בהפחתת הסיכון לדליפת נתונים במערכת האקולוגית של Power Platform, על ידי הגדרת המחברים ומקורות הנתונים שרשאים לשמש את Power Apps ואת זרימות Power Automate. מטרת מדיניות DLP היא לוודא ששמירה על מידע רגיש נשמרת בכל סביבות Power Platform, לאכוף כללי סיווג נתונים ולספק יכולות ממשל, כך שמנהלים יוכלו להגן על הנתונים תוך אפשור פיתוח אזרחי.

כיצד יוצרים ומנהלים מדיניות DLP עבור אפליקציה או זרימה?

יצירת מדיניות DLP כוללת שימוש במרכז הניהול של Power Platform או ב-PowerShell ליצירת מדיניות נתונים המגדירה אילו מחברים ניתן להשתמש בהם יחד. במהלך היצירה בוחרים בין מדיניות סביבה למדיניות DLP ברמת הדייר, משייכים את המדיניות לסביבת ייצור אחת או יותר, או לסביבות Power Platform ממוקדות אחרות, ושומרים את המדיניות. לאחר היצירה, מנהלים יכולים ליצור ולנהל את קבוצת מדיניות ה-DLP, לעדכן אותה כאשר מחבר נחסם או מאושר, ולהשתמש בעורך ה-DLP במרכז הניהול כדי לחדד את הכללים.

מה ההבדל בין DLP ברמת הדייר לבין מדיניות סביבה?

מדיניות DLP ברמת הדייר חלה על כל הדייר ומגדירה קו בסיס של מחברים מותרים וחסומים לכל המשתמשים, ואילו מדיניות סביבה מוגבלת לסביבות Power Platform ספציפיות, כך שניתן להחיל כללים שונים על סביבות פיתוח, בדיקות וייצור. שימוש בשתיהן מאפשר למנהלי Power Platform לאזן בין הגנות רחבות לבין צרכים ספציפיים לסביבה, למשל מדיניות מחמירה יותר לסביבת ייצור ומדיניות מתירנית יותר בסביבות ארגז חול.

מה קורה כאשר זרימה מפרה את כללי מניעת אובדן הנתונים של הארגון?

אם זרימת Power Automate משתמשת בשילוב מחברים שמפר את כללי הנתונים או המחברים של הארגון, ייתכן שהזרימה לא תורשה לפעול, והמשתמשים יראו הודעת שגיאה המציינת שהמחבר חסום או שהזרימה מפרה את מדיניות הנתונים של הארגון. מנהלים יכולים לבדוק אילו אפליקציות וזרימות מושפעות, לעדכן מדיניות קיימת, או ליצור מדיניות DLP חדשה שתאפשר מחברים נחוצים, במידת הצורך, תוך שמירה על הממשל.

כיצד מחברים מותאמים אישית ומקורות נתונים שונים משפיעים על מדיניות DLP?

מחברים מותאמים אישית ומקורות נתונים שונים שבהם משתמשות Power Apps או זרימות Power Automate חייבים להיות מסווגים בעת יישום מדיניות DLP. ניתן לסווג אותם כנתונים עסקיים, כנתונים לא עסקיים או כחסומים. אם מחבר מותאם אישית מסווג באופן שגוי, ייתכן שמדיניות DLP תחסום אותו, ולכן יצירת המדיניות וסיווג הנתונים הם שלבים חיוניים כדי לוודא שניתן להשתמש במחברים היכן שנדרש, מבלי לחשוף נתונים חדשים.

האם ניתן להשתמש ב-PowerShell ליצירת מדיניות DLP או לביצוע שינויים במדיניות?

כן. ניתן להשתמש ב-PowerShell כדי לאוטומט יצירת מדיניות ולבצע שינויים במדיניות בקנה מידה גדול. סקריפטים של PowerShell יכולים ליצור ולנהל מדיניות DLP, להחיל מדיניות ברמת הדייר וברמת הסביבה, לפרוס את אותה תצורה במספר סביבות, ולהשתלב עם הכלים של Center of Excellence לייעול הממשל והביקורת.

כיצד מדיניות DLP פועלת עם Power Automate Flow ו-Power Apps בייצור?

מדיניות DLP קובעת אילו מחברים ניתן להשתמש בהם בזרימות Power Automate וב-Power Apps בסביבת ייצור, על ידי החלת כללים ברמת הסביבה או ברמת הדייר. כאשר מדיניות DLP מוחלת, היא אוכפת שילובי מחברים מותרים, כך שזרימות ואפליקציות המשתמשות במחברים חסומים לא ירוצו באותה סביבת ייצור עד שהמדיניות תעודכן או המחבר יסווג מחדש, וכך מפחיתים את הסיכון לחשיפת נתונים בשוגג.

אילו צעדים על מנהלי Power Platform לבצע בעת יישום מדיניות DLP בפעם הראשונה?

מנהלי Power Platform צריכים להתחיל בביקורת של המדיניות והמחברים הקיימים, לבצע סיווג נתונים כדי לזהות נתונים חדשים ומקורות רגישים, ליצור מדיניות DLP בסיסית ברמת הדייר, ולאחר מכן להתאים מדיניות סביבה לצרכים של סביבות הייצור והפיתוח. יישום מדיניות DLP כולל גם בדיקת אפליקציות וזרימות לעמידה בדרישות, הודעה ליוצרים על השינויים, ושימוש ב-Power Platform Center of Excellence לניטור יעילות המדיניות והאירועים.

כיצד מדיניות DLP עוזרת להגן על הנתונים שלכם לאורך Microsoft 365 והמערכת האקולוגית של Power Platform?

מדיניות DLP משתלבת עם M365 ועם בקרות ממשל נוספות, ומספקת הגנה עקבית על המידע על ידי הגבלת האופן שבו נתונים משירותי Microsoft ומערכות חיצוניות יכולים לשמש בתוך Power Apps ו-Power Automate. על ידי הגדרת הקישוריים וסוגי הנתונים המותרים, המדיניות מסייעת למנוע דליפות בין מערכות, מפחיתה את הסיכון לפריצות מידע ומבטיחה עמידה בכללי הארגון ובדרישות הרגולציה.

מה כדאי לעשות כאשר מדיניות DLP חדשה חוסמת בלי צפי קישוריים קריטיים לעסק?

אם מדיניות DLP חדשה חוסמת קישור קריטי לפעילות, קודם כול ודאו שהמדיניות אכן הוחלה, ובדקו את הגדרותיה ואת היומנים כדי להבין מדוע הקישור נחסם. שקלו ליצור חריגה באמצעות מדיניות סביבה ממוקדת, לסווג מחדש את הקישור אם זה מתאים, או לשנות את המדיניות כך שתאפשר את הקישור תוך תיעוד הסיכון. השתמשו בעורך DLP ובתהליכי ניהול שינויים כדי למנוע הפרעות עתידיות בעת יישום שינויים במדיניות DLP.