Microsoft Power Platform: предотвращение утечки данных с помощью политик DLP

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

Политики DLP в Power Platform: полное руководство по предотвращению утечки данных. Управляйте коннекторами в Power Automate с помощью политик DLP, чтобы защитить ваши данные.

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

Политики предотвращения утечки данных (DLP) стали необходимым инструментом для всех, кто отвечает за безопасность данных и соответствие требованиям в Microsoft Power Platform. Это руководство даёт полное представление о том, как работают политики DLP, как их внедрить и как защищать данные организации в Power Apps, Power Automate и Copilot Studio.

Настраиваете ли вы новые среды или решаете задачи, связанные с теневым ИТ и управлением рисками, на этих страницах вы найдёте практические шаги и стратегические рекомендации. От классификации коннекторов до реального применения политик и расширенного администрирования: материал рассчитан на ИТ-руководителей и лиц, принимающих решения, которым нужно опережать события в вопросах управления, соответствия требованиям и снижения рисков в организациях, работающих на платформе Microsoft.

1. DLP — это больше про поведение, чем про правила. Эффективный DLP выявляет рискованные модели поведения пользователей и контекст, а не только совпадения со статичными правилами, поэтому он может предотвратить утечку, даже когда данные выглядят обычно.
2. Цифровые отпечатки содержимого находят данные, даже если они изменены. Современный DLP может использовать точный и нечёткий фингерпринтинг для обнаружения конфиденциальных файлов, которые были изменены, переименованы или встроены в другие документы.
3. Облачным приложениям нужен адаптивный DLP. Политики DLP должны адаптироваться к функциям совместной работы в SaaS (ссылки для общего доступа, внешние гости, чат), поэтому средства контроля, учитывающие особенности облака, необходимы для реальной защиты.
4. DLP может защищать структурированные данные и API, а не только файлы и письма. Продвинутые решения проверяют поля баз данных, трафик API и телеметрию. Это полезно там, где традиционное сканирование файлов пропускает утечки.
5. Неудобство для пользователей — ключевой показатель успеха DLP. Излишне строгие правила подталкивают к рискованным обходным путям. Измерение и сокращение прерываний для добросовестных пользователей повышает и безопасность, и соответствие требованиям.
6. Автоматическое устранение нарушений усиливает эффективность. Интеграция DLP с CASB, агентами на конечных устройствах и инструментами автоматизации рабочих процессов позволяет автоматически помещать данные в карантин, отзывать доступ или применять шифрование, масштабируя защиту.
7. Политики DLP для Power Platform должны учитывать особенности low-code. Приложения и коннекторы Power Platform могут раскрывать конфиденциальные данные между сервисами. Политики DLP для Power Platform должны классифицировать коннекторы, обеспечивать границы данных между деловыми и неделовыми коннекторами и включать проверки во время выполнения, чтобы остановить утечки между средами.

Понимание политик DLP для Power Platform

Прежде чем погружаться в технические настройки политик или сложную автоматизацию, важно понять, что такое политики DLP и почему они должны иметь для вас значение в мире Power Platform. По сути, DLP выполняет роль «регулировщика» данных организации: он не даёт конфиденциальной информации свернуть не туда и покинуть ваши бизнес-приложения Microsoft.

Power Platform с его сочетанием Power Apps, Power Automate, Copilot Studio и коннекторами к сторонним сервисам — мощный двигатель инноваций. Но эта мощь создаёт и серьёзную задачу управления. Каждое новое приложение или автоматизация потенциально может направить данные туда, куда вы не планировали. Роль DLP — провести чёткие границы и помочь вам сохранять контроль.

Дело не только в предотвращении утечек: хорошо продуманная политика DLP поддерживает соответствие нормативным требованиям, задаёт разумные границы для данных и даёт уверенность, пока пользователи быстрее и креативнее создают решения. Чтобы глубже разобраться в том, как проектирование сред и стратегии коннекторов связаны с DLP, посмотрите это обсуждение моделей устойчивой безопасности.

В следующих разделах вы лучше разберётесь в основах DLP, в том, как эти ограничения работают в различных компонентах Power Platform, и на что обращать внимание в постоянно меняющемся мире бизнес-приложений и автоматизации. Если вы всерьёз занимаетесь управлением рисками и соответствием требованиям, освоение тонкостей DLP в Power Platform обязательно.

Что такое политики DLP в Power Platform

DLP-политики в Power Platform — это правила, которые создают администраторы, чтобы контролировать передачу данных между сервисами, приложениями и коннекторами. Их основная цель — предотвратить несанкционированный обмен или перемещение конфиденциальной информации организации, особенно когда пользователи подключают бизнес-данные к сторонним сервисам или личным хранилищам.

На практике DLP-политики работают как межсетевой экран для Power Platform: они определяют, какие коннекторы (например, Outlook, SharePoint или Twitter) можно использовать вместе в одном приложении или автоматизации. Эти политики являются центральной частью инструментов соответствия требованиям в вашей организации. Они выступают как обязательные ограничители, которые гарантируют, что ваши приложения и потоки случайно или намеренно не раскроют регулируемые или конфиденциальные данные за пределами доверенных бизнес-систем.

В более широкой экосистеме безопасности Microsoft DLP-политики дополняют такие инструменты, как Microsoft Purview, метки защиты информации и управление доступом, формируя многоуровневый подход к защите данных и соблюдению требований.

Как DLP-политики интегрируются с компонентами Power Platform

• Power Apps: DLP-политики контролируют, с какими источниками данных могут взаимодействовать приложения, разделяя бизнес-коннекторы и небизнес-коннекторы, чтобы предотвратить перекрёстное загрязнение конфиденциальных данных.
• Power Automate: DLP-правила применяются каждый раз, когда создаётся или запускается поток, гарантируя, что автоматизации не перемещают данные к рискованным коннекторам и не получают их оттуда. Нарушения политик могут заблокировать создание или выполнение потока.
• Copilot Studio: С ростом автоматизаций на основе ИИ DLP работает за кулисами, чтобы промпты пользователей и результаты оставались в рамках требований соответствия, что особенно важно, когда генеративный ИИ взаимодействует с бизнес-данными.
• Слой коннекторов: Все коннекторы, как пользовательские, так и стандартные, классифицируются и контролируются DLP. Центр администрирования Power Platform предоставляет единое место для настройки и мониторинга этих категорий.
• Границы сред и лицензирования: DLP учитывает границы на уровне среды и клиента. Политики можно адаптировать под отдельные бизнес-подразделения или применять глобально. Это помогает организациям сочетать гибкость с контролем. Подробнее об управлении Power Platform см. Power Platform security best practices.

Внедрение политик данных в Power Platform

Когда вы разобрались, что такое DLP и почему это важно, следующий шаг — превратить эти знания в действия. Внедрение политик данных в Power Platform — это не универсальная задача. Важно найти правильное сочетание стратегии и гибкости, чтобы пользователи могли создавать и автоматизировать процессы, а вы при этом надёжно защищали данные и сохраняли их управляемость.

Существуют два основных «подхода» к управлению политиками: на уровне среды — для точной настройки и на уровне клиента — для широкого охвата. У каждого из них есть свои плюсы и минусы. Организациям нужно взвесить требования соответствия, готовность к риску и сложность эксплуатации, чтобы найти подходящее сочетание для своей ситуации, а иногда даже комбинировать оба подхода для максимального эффекта.

Независимо от того, только ли вы начинаете или корректируете существующую настройку, помните, что успешная стратегия DLP — это не только технический вопрос: огромную роль играют люди и процессы, от проактивного тестирования до согласования коннекторов между средами разработки и продуктивной средой. Если вы хотите получить больше практических советов по управлению политиками и стратегии сред, обязательно ознакомьтесь с этим практическим руководством для разработчиков Power Platform.

В разделах ниже вы пройдёте основные административные шаги, узнаете, как построить устойчивый портфель политик, и поймёте логику выбора между применением на уровне среды и на уровне клиента.

Как управлять политиками данных и построить стратегию политик данных

1. Инвентаризация критичных данных и коннекторов: Начните с составления карты бизнес-процессов, коннекторов и сред, которые работают с конфиденциальными или регулируемыми данными. Эта основа необходима для любого подхода DLP.
2. Создание политик в центре администрирования Power Platform: Центр администрирования позволяет разделить коннекторы на группы «Бизнес», «Небизнес» и «Заблокированные». Определите эти категории исходя из потребностей организации, чтобы предотвратить случайную утечку данных за пределы защищённых зон.
3. Тестируйте и моделируйте влияние: прежде чем включать новую политику, проведите тесты в песочницах или пилотных средах, чтобы выявить сбои в работе приложений, потоков или продуктивности пользователей. Негативное тестирование обязательно: не ждите реального сбоя.
4. Отслеживайте и корректируйте политики со временем: DLP — это не «настроил и забыл». Регулярно проверяйте эффективность политик и ищите скрытые сбои или обходные пути. Используйте журналы аудита и панели соответствия требованиям, чтобы выявлять нарушения политик и при необходимости запускать реагирование на инциденты.
5. Согласуйте политики работы с данными с бизнес-целями: убедитесь, что политики не душат инновации. Балансируйте требования управления с достаточной гибкостью, чтобы команды могли создавать, развертывать и адаптировать решения по мере изменения бизнес-приоритетов.

Чтобы глубже разобраться в проактивном управлении и устойчивых стратегиях автоматизации, ознакомьтесь с этим материалом об управлении DLP для разработчиков Power Platform.

Внедрение DLP-политик на уровне среды и на уровне клиента

• Политики на уровне среды: подходят командам, которым нужны особые средства контроля; позволяют ограничивать или разрешать коннекторы в зависимости от конкретного проекта, бизнес-подразделения или потребностей приложения. Обеспечивают детальный контроль, но их может быть сложно масштабировать.
• Политики на уровне клиента: общие ограничения для всей организации, обеспечивающие соответствие универсальным требованиям. Проще в администрировании и отлично подходят для отраслей со строгими нормативными требованиями, но в нестандартных сценариях могут ограничивать гибкость опытных пользователей.
• Гибридная стратегия: многие организации сочетают оба подхода: жёсткие правила на уровне клиента и более мягкие политики в средах для исследований и разработки или пилотных средах. Важно поддерживать списки коннекторов чистыми и согласованными на всех уровнях, как описано в этом руководстве по лучшим практикам управления.

Классификация и управление коннекторами в Power Platform

Управление коннекторами — ключ к тому, чтобы любая DLP-политика действительно работала. В Power Platform коннекторы служат шлюзом между вашими приложениями или автоматизациями и внешним миром — будь то Microsoft 365, внутренние данные или сторонние облака. Группировка коннекторов по деловой значимости или уровню риска позволяет настроить DLP в соответствии с допустимым для организации уровнем безопасности.

Классификация — это не просто желательное дополнение, а основа устойчивого управления. Без неё вы рискуете получить теневые ИТ, избыточный обмен данными и, рано или поздно, проблемы с соответствием требованиям из-за утечек, которые вы не заметили. Каждый новый опубликованный коннектор или выпущенное обновление может открыть новые риски, поэтому вам понадобится гибкий, постоянно развивающийся подход к управлению коннекторами.

DLP опирается на чёткие правила: какие коннекторы получают зелёный свет, какие помечаются как красные, а какие требуют регулярной проверки или полной блокировки. Действуйте проактивно, а не реактивно. Сценарии теневых ИТ и несанкционированных приложений — не теоретические риски, а реальность. Практические способы управления этой динамикой описаны в этом руководстве по управлению теневыми ИТ.

По мере расширения экосистемы коннекторов, особенно с ростом числа ИИ-интеграций и пользовательских интеграций, проверка и переклассификация становятся постоянными задачами. В следующих разделах вы найдёте проверенные стратегии, которые помогут держать ландшафт коннекторов под контролем и не попасть в заголовки новостей.

Лучшие практики для систем классификации коннекторов

• Бизнес-коннекторы: доверенные коннекторы для работы с конфиденциальными или критически важными бизнес-данными. Примеры включают SharePoint, Dataverse и SQL. Ограничивайте их использование проверенными и необходимыми сервисами.
• Небизнес-коннекторы: используются для сценариев с меньшим уровнем риска, например для социальных сетей, аналитики или неформальной совместной работы. Сюда относятся такие коннекторы, как Twitter, Dropbox или публичные RSS-каналы.
• Заблокированные коннекторы: полностью недоступны из-за требований соответствия, рисков или возможности злоупотребления. Как правило, сюда попадают коннекторы HTTP/CUSTOM и все коннекторы с широкими возможностями вывода данных за пределы организации.
• Непрерывный процесс проверки: внедрите проверки «предполетной» готовности перед тем, как приложения переходят в эксплуатацию. Проверяйте и документируйте все новые коннекторы, обновляйте политики и документацию по соответствию требованиям. Почему Dataverse лучше подходит для управления, чем списки SharePoint, см. в этом сравнении подходов к управлению.
• Документирование и журналы аудита: ведите актуальный реестр классификации коннекторов и изменений политик как часть аудитов соответствия. Для каждой блокировки или перевода в эксплуатацию добавляйте контроль версий и обоснование.

Блокировка непрофильных и высокорисковых коннекторов

• Определите категории риска: отмечайте коннекторы, известные передачей данных во внешние системы, например HTTP, Email, универсальные webhook-и или облачные хранилища со слабым контролем.
• Настройте упреждающий список блокировки: начните с консервативного списка, особенно в регулируемых средах. Регулярно обновляйте его по мере появления новых коннекторов и угроз: агенты ИИ и теневые ИТ-решения могут проникнуть очень быстро.
• Переоценивайте и аудируйте: planируйте регулярные проверки, чтобы выявлять новые рискованные коннекторы или те, что перестали соответствовать требованиям, по мере развития бизнеса и Power Platform. Послушайте этот подкаст о теневых ИТ и управлении ИИ, где разбираются практические стратегии списков блокировки против новых рисков, таких как автономные агенты ИИ.

Политики DLP для компонентов Copilot Studio и Power Platform

Power Platform уже не ограничивается классическими приложениями и потоками. С появлением Copilot Studio, настольного RPA и более глубоких интеграций на основе ИИ принудительное применение DLP должно развиваться вместе с меняющимся ландшафтом. Каждый компонент платформы несёт собственное сочетание моделей угроз и соображений по политикам.

Традиционные подходы к DLP иногда оказываются недостаточными перед лицом запросов на естественном языке, генеративного ИИ и настольной автоматизации, которая работает с конфиденциальными данными на компьютерах пользователей. Если ваша политика заканчивается на облаке, вас может ждать неприятный сюрприз. Поэтому команды управления должны пересматривать и адаптировать механизмы принудительного применения для каждого основного компонента Power Platform, а не только для стандартных приложений и облачных потоков.

Далее мы подробно разберём нюансы DLP и новые риски для сред Copilot Studio, настольных потоков и интеграций, где пересекаются Power Apps и Automate. Если вам нужны конкретные стратегии закрытия пробелов и защиты безопасности на перспективу, загляните в это подробное руководство по управлению Copilot и практические шаги для безопасного внедрения ИИ.

Давайте разберёмся, как сохранить данные в безопасности там, где новейшие функции встречаются с традиционными рисками.

DLP для сред Copilot Studio

Copilot Studio усиливает существующие риски для данных за счёт генеративного ИИ, автоматизированных агентов и мощных интеграций. Специализированные политики DLP критически важны для определения того, какие коннекторы и какие данные могут взаимодействовать с возможностями Copilot.

При разработке политик следует учитывать внедрение промптов (prompt injection), непреднамеренную передачу бизнес-данных через ИИ и риски подключения Copilot к внешним или пользовательским API. Рекомендуемая практика: блокировать коннекторы широкого охвата, такие как HTTP, на уровне среды Copilot или клиента. Подробности о группировке коннекторов и изоляции клиентов см. в разделе о продвинутых методах управления агентами Copilot с Purview.

Защита настольных потоков с помощью управления политиками

Настольные потоки, созданные в Power Automate, переносят роботизированную автоматизацию процессов (RPA) на рабочую станцию пользователя. Это означает, что данные могут покидать облако и попадать на локальные конечные устройства, что создаёт новые задачи для DLP.

Чтобы контролировать раскрытие данных, настройте DLP так, чтобы ограничить коннекторы, которые могут взаимодействовать с вашими настольными потоками. Используйте детализированное управление доступом и рассмотрите разделение обязанностей, чтобы один пользователь не мог автоматизировать процесс, который извлекает и передаёт конфиденциальные данные без проверки. Настольные потоки требуют постоянного пересмотра, поскольку локальные риски и риски SaaS часто переплетаются.

Интеграция DLP в Power Apps и облачные потоки

Соблюдение политик DLP на стыке Power Apps и облачных потоков необходимо, чтобы закрыть лазейки в автоматизации приложений. Когда приложение запускает поток или наоборот, границы политик должны всегда совпадать.

Настройте политики так, чтобы конфиденциальные бизнес-данные никогда не «перескакивали» от коннектора, предназначенного только для бизнеса, к коннектору небизнес-класса или рискованному. Документируйте потоки, которые работают на границах, и отслеживайте их соответствие требованиям. Практические рекомендации по аудиту и контролю соблюдения политик вы найдёте в этом руководстве по аудиту на основе Purview.

Расширенное администрирование и автоматизация политик DLP

Когда базового управления политиками уже не хватает для масштабирования, расширенное администрирование DLP, особенно автоматизация, становится необходимостью. Работаете ли вы с сотнями сред или тысячами потоков, ручная работа просто не справится. Здесь на помощь приходят PowerShell, журналы аудита и расширенные оповещения: они экономят время и помогают выявить проблемы до того, как они перерастут в инциденты.

Автоматизация управления политиками упрощает масштабные изменения, ускоряет реакцию на нарушения политик и помогает поддерживать единообразие в постоянно меняющемся наборе коннекторов, приложений и облачных систем. Журналирование, оповещения и подробная аналитика дают нужную информацию для оценки эффективности политик, расследования инцидентов и прохождения тех самых пугающих проверок соответствия требованиям.

В этом заключительном разделе рассказано, как использовать PowerShell для DLP в масштабе, и дан трезвый взгляд на методы выявления и предотвращения эксфильтрации данных. Рост Power Platform означает, что контроль соблюдения политик должен быть адаптивным и всегда готовым к аудиту. Советы по автоматизации безопасности и выявлению рискованного общего доступа с помощью PowerShell вы найдёте в этом практическом руководстве по контролю внешнего общего доступа.

Разберём подробнее сценарии и оповещения, которые надёжно защищают ваши данные, как бы быстро ни развивалось облако.

Использование команд PowerShell для управления политиками DLP

• Создание и изменение политик в масштабе: используйте такие командлеты, как New-DlpPolicy или Set-DlpPolicy, чтобы быстро задать правила для множества сред или всего клиента целиком. Это экономит часы по сравнению с работой в центре администрирования.
• Массовая отчётность и проверка соответствия: автоматизированные скрипты могут создавать инвентаризацию существующих правил DLP, формировать отчёты о соответствии требованиям и выявлять несогласованности или расхождения политик.
• Аудит и реагирование на инциденты: интегрируйте скрипты с журналами, чтобы запускать оповещения о нарушениях политик или подозрительном использовании коннекторов. Избежать типичных ошибок автоматизации поможет тестирование скриптов и документирование шагов отката.
• Справочник по эффективности: для дополнительных идей по автоматизации и устранения неполадок изучите документацию Microsoft по PowerShell или связанные обсуждения, например недавние эпизоды, на которые ведёт этот подкаст.

Предотвращение эксфильтрации данных с помощью политик DLP

Политики DLP помогают предотвратить эксфильтрацию данных, определяя, какие данные и куда могут перемещаться, и предупреждая вас, когда что-то идёт не так. Задавайте правила, которые блокируют коннекторы высокого риска, обеспечивают разделение (бизнес и небизнес-классы) и требуют согласования для чувствительных потоков.

Используйте журналирование и оповещения в реальном времени, чтобы выявлять подозрительные шаблоны, например массовые выгрузки данных или попытки связать бизнес-данные с известными рискованными адресатами. Дополните DLP расширенным мониторингом и постоянным пересмотром настроек, как описано в этом руководстве по контролю внешнего общего доступа, для полного покрытия и быстрого реагирования на инциденты.

Регулярные аудиты и настройка политик помогут выявлять слабые места и адаптироваться к новым угрозам, сохраняя данные организации там, где им и место: в безопасности, под контролем и в соответствии с требованиями.

Политики DLP в Power Platform и внедрение DLP

Какова цель политик предотвращения потери данных (DLP) в Power Platform?

Политики предотвращения утечки данных (DLP) помогают снизить риск утечек данных в экосистеме Power Platform, определяя, какие коннекторы и источники данных могут использоваться в Power Apps и потоках Power Automate. Цель политик DLP — защитить конфиденциальную информацию во всех средах Power Platform, применять правила классификации данных и обеспечивать управление, чтобы администраторы могли защищать свои данные и при этом поддерживать разработку силами граждан-разработчиков.

Как создать и управлять политикой DLP для приложения или потока?

Чтобы создать политику DLP, используйте центр администрирования Power Platform или PowerShell, где создаются политики данных с указанием того, какие коннекторы можно использовать вместе. При создании политики вы выбираете политики на уровне среды или DLP для всего клиента, назначаете политики производственным средам или другим целевым средам Power Platform и сохраняете политику. После создания администраторы могут создавать и поддерживать набор политик DLP, обновлять их, если коннектор блокируется или разрешается, и использовать редактор DLP в центре администрирования для уточнения правил.

В чём разница между DLP для всего клиента и политиками среды?

DLP для всего клиента действует во всём клиенте и задаёт базовый набор разрешённых и заблокированных коннекторов для всех пользователей, тогда как политики среды применяются к конкретным средам Power Platform, поэтому для сред разработки, тестирования и производственных сред можно задать разные правила. Использование обоих уровней позволяет администраторам Power Platform сочетать широкую защиту с потребностями отдельных сред — например, более строгая политика для производственной среды и более мягкая политика в песочницах.

Что происходит, когда поток нарушает политики предотвращения утечки данных вашей организации?

Если поток Power Automate использует комбинацию коннекторов, которая нарушает правила DLP или ограничения коннекторов вашей организации, запуск потока может быть заблокирован, а пользователи увидят сообщение об ошибке, указывающее, что коннектор заблокирован или что поток нарушает политики данных организации. Администраторы могут проверить, какие приложения и потоки Power Automate затронуты, обновить существующие политики или при необходимости создать новую политику DLP, чтобы разрешить нужные коннекторы, сохраняя при этом контроль.

Как пользовательские коннекторы и различные источники данных влияют на политики DLP?

Пользовательские коннекторы и различные источники данных, которые используют Power Apps или потоки Power Automate, необходимо классифицировать при внедрении политик DLP: их можно отнести к бизнес-данным, небизнес-данным или заблокированным. Если пользовательский коннектор классифицирован неверно, политика DLP может его заблокировать, поэтому создание политик и классификация данных — ключевые шаги, чтобы коннекторы работали там, где они нужны, и не приводили к раскрытию новых данных.

Можно ли использовать PowerShell для создания политики DLP или внесения изменений в неё?

Да — PowerShell можно использовать для автоматизации создания политик и внесения изменений в них в масштабе. Скрипты PowerShell могут создавать и управлять политиками DLP, применять политики клиента и среды, развёртывать одну и ту же конфигурацию в нескольких средах и интегрироваться с инструментами вашего центра передового опыта Power Platform (Center of Excellence), чтобы упростить управление и аудит.

Как политики DLP работают с Power Automate Flow и Power Apps в производственной среде?

Политики DLP определяют, какие коннекторы могут использовать потоки Power Automate и Power Apps в производственной среде, применяя правила на уровне среды или клиента. Когда политика DLP применена, она обеспечивает соблюдение разрешённых комбинаций коннекторов: потоки и приложения, использующие заблокированные коннекторы, не будут запускаться в этой производственной среде, пока политика не будет обновлена или коннектор не будет переклассифицирован. Это снижает риск случайного раскрытия данных.

Какие шаги должны предпринять администраторы Power Platform при первом внедрении политик DLP?

Администраторам Power Platform стоит начать с аудита существующих политик и коннекторов, провести классификацию данных, чтобы выявить новые и чувствительные источники, создать базовую политику DLP для всего клиента, а затем адаптировать политики среды под потребности производственной среды и разработки. Внедрение политик DLP также включает тестирование приложений и потоков на соответствие требованиям, информирование мейкеров об изменениях и использование центра передового опыта Power Platform для мониторинга эффективности политик и инцидентов.

Как политики DLP помогают защищать данные в Microsoft 365 и экосистеме Power Platform?

Политики DLP интегрируются с Microsoft 365 и другими средствами управления, обеспечивая единообразную защиту данных: они ограничивают использование данных из сервисов Microsoft и внешних систем в Power Apps и Power Automate. Определяя, какие коннекторы и типы данных разрешены, политики помогают предотвращать утечки между системами, снижают риск нарушения безопасности данных и обеспечивают соответствие внутренним правилам организации и требованиям регуляторов.

Что делать, если новая политика DLP неожиданно блокирует коннекторы, критичные для бизнеса?

Если новая политика DLP блокирует коннектор, критичный для работы, сначала убедитесь, что политика применена, и проверьте её настройки и журналы, чтобы понять, почему коннектор заблокирован. Рассмотрите возможность создания исключения через целевую политику для среды, при необходимости переклассифицируйте коннектор или измените политику так, чтобы она разрешала коннектор, задокументировав риск. Используйте редактор DLP и процессы управления изменениями, чтобы предотвращать подобные сбои при внедрении DLP или изменений политик.