Los Shadow Data o datos en la sombra a menudo aguardan en lugares inadvertidos y pueden poner en peligro la seguridad de una organización. En esta guía, exploraremos qué son los datos en la sombra, por qué son importantes, las herramientas para abordarlos, ejemplos del mundo real y estrategias eficaces para gestionarlos, lo que te permitirá proteger la información confidencial y mantener el control.
1. El auge de los Shadow Data: Estadísticas clave
El informe 2024 Cost of a Data Breach Report de IBM destaca los crecientes riesgos que plantean los «shadow data», datos no gestionados que residen en fuentes no autorizadas o no rastreadas. Estas estadísticas muestran su impacto:
- Prevalencia: Los datos en la sombra estuvieron implicados en el 35% de las brechas de datos, lo que pone de manifiesto el reto que supone gestionar la proliferación de datos en distintos entornos.
- Costes más elevados: Las filtraciones de datos que implican datos en la sombra tuvieron un coste medio de 5,27 millones de dólares, lo que supone un 16,2% más que las filtraciones sin «shadow data». Descubre aquí el método para calcular el coste de una violación de datos.
- Ciclos de vida más largos: Las filtraciones con datos en la sombra duraron una media de 291 días, un 24,7% más que las filtraciones sin ellos. En concreto, las filtraciones con datos en la sombra tardaron un 26,2% más en identificarse y un 20,2% más en contenerse.
- Complejidad de almacenamiento: El almacenamiento de datos en múltiples entornos aumentó los riesgos. El 40% de las filtraciones implicaron estrategias de almacenamiento en múltiples entornos, con datos dispersos en la nube pública, la nube privada y las instalaciones locales. Por el contrario, cuando se almacenaban en un solo tipo de entorno, las filtraciones se producían con menos frecuencia: Nube pública (25%), en Onpremise (20%), Nube privada (15%). Te mostramos aquí cómo proteger documentos corporativos en sistemas de almacenamiento.
- No es sólo un problema de la nube: el 25% de las violaciones relacionadas con datos en la sombra se produjeron únicamente en Onpremise, lo que indica que los riesgos de los datos en la sombra no se limitan al almacenamiento en la nube.
Estas cifras demuestran la importancia de los «shadow data» para las organizaciones y el impacto que tienen en la actualidad.
2. ¿Qué son exactamente los datos en la sombra?
Los datos en la sombra se refieren a los datos que existen dentro de una organización pero que permanecen fuera de la visibilidad o el control de procesos formales de TI o de seguridad. Estos datos suelen acabar «en la sombra» debido a su almacenamiento en ubicaciones no autorizadas, como unidades personales en la nube, dispositivos locales o plataformas de terceros no gestionadas. Aunque estos datos pueden proceder de actividades empresariales legítimas, su falta de gobernanza crea vulnerabilidades de seguridad.
Shadow Data, por su parte, se refiere específicamente a copias de datos no gestionadas, ocultas o sin seguimiento fuera del alcance de los controles oficiales de una organización. Suele surgir cuando los empleados manejan información sensible a través de plataformas o métodos no autorizados, como guardar archivos de trabajo en unidades personales o compartir datos a través de servicios en la nube no autorizados.
Un empleado que reenvía archivos confidenciales de la empresa desde su correo electrónico de trabajo a una cuenta de correo personal crea «Shadow Data»: las copias no gestionadas de los archivos se almacenan ahora fuera de los sistemas de la organización. Si el mismo empleado utiliza una plataforma de intercambio de archivos en línea no aprobada, como Dropbox, para compartir los archivos con un colega, esto constituye un Shadow IT, ya que implica el uso de una plataforma no autorizada.
Comprender la diferencia entre Shadow Data y Shadow IT es crucial porque los riesgos, las causas y las estrategias de mitigación de cada uno son distintos. Los Datos en la sombra afectan directamente a la integridad de los datos, la privacidad y el cumplimiento de la normativa porque la información sensible existe en lugares donde no se aplican las políticas de gobernanza. Más información sobre la tríada CIA. Las TI en la sombra, sin embargo, tienen que ver con la tecnología en sí, planteando riesgos relacionados con herramientas no aprobadas, vulnerabilidades del software o fallos de integración. Las organizaciones deben abordar estas dos cuestiones de forma diferente para asegurar adecuadamente sus sistemas y datos.
Los Datos en la Sombra y la TI en la Sombra se confunden a menudo porque suelen aparecer juntos. Por ejemplo, a menudo se crean Shadow Data como resultado del uso de Shadow IT. Las herramientas o plataformas no aprobadas generan inadvertidamente datos no protegidos o no supervisados. Este solapamiento hace que sea más difícil para las organizaciones distinguir entre los dos y conduce a desafíos en la identificación y tratamiento de la causa raíz.
4. Características de los Shadow Data
Los datos en la sombra se presentan en diversas formas y pueden existir en lugares difíciles de supervisar. Comprender sus características y tipos ayuda a las organizaciones a identificarlos y abordarlos con eficacia.
Tipos de datos en la sombra
- Copias de seguridad sin supervisión: Datos almacenados en copias de seguridad antiguas y no gestionadas en unidades, dispositivos o almacenamiento en la nube. Ejemplo: Un empleado hace una copia local de los archivos de la base de datos por «seguridad» y se olvida de ella.
- Uso de almacenamiento personal: Archivos almacenados en dispositivos personales, unidades USB o cuentas personales en la nube que quedan fuera de la supervisión de la empresa. Ejemplo: Exportar hojas de cálculo de trabajo a una cuenta personal de Dropbox o Google Drive. Es importante compartir archivos de forma segura en dispositivos móviles para evitar filtraciones.
- Datos obsoletos o huérfanos: Datos abandonados por procesos o aplicaciones obsoletos que ya no se utilizan. Ejemplo: Datos de CRM almacenados en un servidor dado de baja pero que nunca se borraron.
- Datos ocultos en aplicaciones SaaS: Archivos o datos almacenados en plataformas SaaS de terceros no integradas en los sistemas de la organización. Ejemplo: Archivos de proyectos subidos a cuentas de Trello o Asana creadas sin la aprobación de TI.
- Entornos de prueba o desarrollo: Copias de datos de producción utilizadas en entornos de desarrollo o pruebas que no están debidamente protegidas. Ejemplo: Un desarrollador descarga datos sensibles de clientes para utilizarlos en pruebas locales.
- Conjuntos de datos en la sombra: Datos agregados o aislados en hojas de cálculo, informes o cuadros de mando que se derivan de prácticas de elaboración de informes no aprobadas. Ejemplo: Un empleado crea un informe en Excel a partir de datos descargados y lo comparte internamente sin actualizar los permisos de seguridad.
Identificando los Shadow Data
- Busca actividad fuera de la red: Archivos almacenados en cuentas personales en la nube como Google Drive o OneDrive. Empleados que guardan documentos en dispositivos personales o unidades USB.
- Supervisa el uso de plataformas no aprobadas: Los datos en la sombra a menudo se correlacionan con la TI en la sombra (por ejemplo, datos en herramientas SaaS no autorizadas).
- Comprueba los sistemas o entornos obsoletos: Los servidores heredados, las bases de datos antiguas y las copias de seguridad sin utilizar son fuentes habituales de datos en la sombra.
- Seguimiento de copias, duplicados y exportaciones: Archivos duplicados guardados en carpetas locales, hojas de cálculo no autorizadas e informes exportados. La manipulación de datos también es una amenaza grave, aquí te explicamos más detalles.
- Identifica los datos sin etiquetar o huérfanos: Datos sin propietario, permisos o finalidad claros, que a menudo se encuentran en carpetas compartidas o en almacenamiento en la nube. La Federación de Protección de Datos es una buena opción para ello.
Investigándolas, las organizaciones pueden localizar las fuentes de datos en la sombra. Identificar estos tipos y sus ubicaciones es el primer paso para mitigar los riesgos que plantean.
5. Causas principales de los datos en la sombra
Los datos en la sombra suelen ser el resultado de lagunas en los procesos organizativos, falta de supervisión y comportamientos humanos que eluden los controles establecidos. Comprender sus causas principales ayuda a las organizaciones a aplicar estrategias para prevenirlos eficazmente. Causas comunes de los datos en la sombra:
- Shadow IT: Cuando los empleados utilizan herramientas o plataformas no aprobadas sin informar a los equipos de TI o de gobernanza. Ejemplo: Un equipo de marketing utiliza una herramienta SaaS gratuita para almacenar los datos de una campaña, pasando por alto la aprobación de TI.
- Falta de gobernanza de datos: La ausencia de una responsabilidad clara sobre los datos puede dar lugar a archivos no gestionados o huérfanos. Ejemplo: Un equipo sube datos sensibles a una carpeta compartida sin asignar a nadie su mantenimiento o supervisión.
- Prácticas de gestión de datos no aprobadas: Empleados que crean copias de seguridad no oficiales, duplican archivos o exportan datos por comodidad sin protegerlos adecuadamente. Ejemplo: Un empleado guarda datos de clientes en una unidad USB personal para acceder a ellos sin conexión.
- Almacenamiento complejo o en múltiples entornos: El almacenamiento de datos en varios entornos (por ejemplo, nube pública, nube privada, servidores locales) dificulta su seguimiento y gestión. Ejemplo: Un conjunto de datos se copia en varias plataformas en la nube para facilitar la colaboración, dejando los duplicados sin gestionar.
- Sistemas y procesos heredados: Los sistemas o flujos de trabajo obsoletos a menudo dejan tras de sí datos no utilizados que se olvidan pero que siguen siendo accesibles. Ejemplo: Una aplicación retirada deja antiguos registros de clientes en un servidor que no se ha mantenido.
- Errores humanos y falta de comunicación: Copia accidental de archivos, colaboración informal o falta de políticas claras para el manejo de datos. Ejemplo: Un miembro del equipo comparte hojas de cálculo financieras por correo electrónico sin encriptación ni seguimiento.
- Concienciación de los empleados: La falta de concienciación de los empleados sobre la importancia de la gobernanza de los datos conduce a la creación involuntaria y a la mala gestión de los datos en la sombra. Ejemplo: Los empleados pueden desconocer los riesgos de guardar datos sensibles en dispositivos personales o plataformas en la nube para acceder a ellos rápidamente.
6. Riesgos asociados a los Shadow Data
Los datos en la sombra plantean riesgos significativos para las organizaciones, derivados principalmente de su falta de visibilidad y control. El principal problema de los datos en la sombra radica en su vulnerabilidad inherente: cuando son robados, filtrados públicamente o compartidos accidentalmente, las organizaciones se enfrentan a riesgos significativos. Dado que los datos en la sombra a menudo no se gestionan y son desconocidos, permanecen expuestos y son susceptibles de sufrir infracciones, lo que facilita enormemente su explotación por parte de actores maliciosos.
Riesgos financieros
Los datos en la sombra pueden provocar costes imprevistos asociados a filtraciones de datos o a la pérdida de información confidencial. Cuando los datos quedan fuera del alcance de los protocolos de cumplimiento y seguridad, los gastos de remediación pueden aumentar rápidamente. Ejemplo: Una empresa se enfrenta a pérdidas financieras inesperadas después de que una filtración de datos exponga información confidencial de clientes almacenada en un servicio en la nube no autorizado. Las organizaciones deben tenerlas en cuenta en sus planes de respuesta a la violación de datos, aprenda a elaborar uno aquí.
Riesgos para la reputación
La exposición de datos puede empañar la reputación de una organización y erosionar la confianza de los clientes. La noticia de un percance con los datos puede dañar la credibilidad de una marca, lo que repercutirá a largo plazo en la fidelidad de los clientes y los socios. Ejemplo: La filtración de datos de una base de datos no autorizada daña la reputación de una empresa, lo que provoca una cobertura mediática negativa y la pérdida de clientes.
Multas reglamentarias y de cumplimiento
El incumplimiento de la normativa de protección de datos debido a los datos en la sombra puede acarrear cuantiosas multas y repercusiones legales. Las organizaciones corren el riesgo de infringir leyes como el GDPR, el NIS2 o el Control Crítico de Seguridad 3 v8 del CIS, si se pasan por alto los flujos de datos no autorizados. Ejemplo: Una empresa se enfrenta a importantes sanciones tras suspender una auditoría de cumplimiento porque el Shadow IT por los empleados eludió las medidas de control de datos.
Desventaja competitiva
Los datos en la sombra pueden filtrar inadvertidamente información empresarial estratégica a los competidores. Los datos que no se encuentran en entornos controlados son más susceptibles de sufrir ataques o de ser compartidos accidentalmente, lo que compromete la innovación y la posición competitiva. Ejemplo: La información confidencial almacenada en una cuenta personal no segura se vuelve accesible a los competidores, perjudicando la posición de la organización en el mercado.
7. Estrategias para evitar los datos en la sombra
La prevención de los datos en la sombra requiere un enfoque estratégico y constante que combine la evaluación, la identificación, la gestión de riesgos, la aplicación de controles y la mejora continua. A continuación se indican los pasos clave que pueden dar las organizaciones para abordar y mitigar los datos en la sombra de forma eficaz:
- 1. Realiza un análisis GAP y comprende el contexto de la organización: Comienza analizando las prácticas actuales de gestión de datos y comprendiendo el contexto específico de tu organización. Examina dónde existen lagunas de gobernanza, visibilidad o control. Por ejemplo: Evalúa qué departamentos o equipos tienden a utilizar herramientas no autorizadas, como servicios personales en la nube, para almacenar o procesar datos.
- 2. Identifica los tipos de datos en la sombra: Cataloga los datos en la sombra identificando dónde residen y cómo se crean. Céntrate en los sistemas no auditados, las herramientas creadas por el usuario y las ubicaciones de almacenamiento o aplicaciones no aprobadas. Ejemplo: Un equipo de TI revisa las carpetas compartidas de todos los equipos y descubre archivos con datos confidenciales de clientes almacenados en servicios en la nube no autorizados. Existen muchos tipos de información sensible, sepa identificarlos.
- 3. Identifica los riesgos: Evalúa los riesgos asociados a los datos en la sombra descubiertos, incluidos el impacto financiero, de reputación y normativo. Da prioridad a los datos de alto riesgo en función de su sensibilidad y exposición. Ejemplo: Identifica los riesgos vinculados a las bases de datos sensibles de clientes encontradas en las herramientas no autorizadas de un equipo de marketing, que carecen de cifrado y controles de seguridad. *Ten en cuenta que es importante utilizar el tipo de cifrado más robusto disponible.
- 4. Implementa prácticas, controles y medidas de seguridad: Establece prácticas y controles para evitar en primer lugar que se creen datos en la sombra. Educa a los empleados sobre los riesgos y impon el uso de plataformas seguras. Implementa herramientas para la supervisión y el seguimiento automatizado de los datos con el fin de saber las actividades no autorizadas. Ejemplo: Implementa una herramienta de prevención de pérdida de datos (DLP) para supervisar el movimiento de datos sensibles y bloquear las transferencias a plataformas no autorizadas, y forma a los empleados sobre las herramientas aprobadas para almacenar los datos de forma segura. He aquí las 9 mejores herramientas para prevenir el robo o la violación de datos en su organización.
- 5. Documenta todos los procesos: Desarrolla un registro claro y exhaustivo de los sistemas, políticas y procedimientos aprobados en relación con el uso de los datos. Asegúrate de que las funciones y responsabilidades para la gobernanza de datos están bien documentadas. Ejemplo: Crea un documento de políticas centralizado que describa dónde y cómo deben almacenar los datos los empleados, y distribúyelo por toda la organización.
- 6. Realiza auditorías periódicas: Audita con frecuencia tus sistemas de datos para descubrir nuevos casos de shadow data y garantizar el cumplimiento de las políticas y normativas de seguridad. Esto ayudará a verificar que los controles son eficaces. Ejemplo: Realiza auditorías periódicas de los servicios de almacenamiento en la nube y de los dispositivos de punto final para detectar depósitos de datos no autorizados.
- 7. Mejora continuamente los puntos débiles: Utiliza los resultados de las auditorías y los comentarios para perfeccionar su estrategia. Aborda los puntos débiles de los controles, revisa las políticas y actualiza las medidas de seguridad para mantenerte al día de las amenazas. Ejemplo: Después de que una auditoría descubra datos en la sombra en herramientas de colaboración, refuerza los controles introduciendo políticas de acceso más estrictas e impartiendo formación adicional al personal.
Aplicando sistemáticamente este marco, las organizaciones pueden ganar visibilidad sobre los datos en la sombra, minimizar sus riesgos y crear una cultura de responsabilidad y gestión segura de los datos. Recuerdea seguir las directrices del modelo de confianza cero.
8. Herramientas y soluciones de automatización
Las herramientas y plataformas de automatización desempeñan un papel crucial en la identificación, gestión y mitigación de los riesgos de los shadow data. Estas tecnologías agilizan el proceso de descubrir, asegurar y supervisar los datos no regulados u ocultos en todos los sistemas de una organización. Entre las soluciones clave se incluyen:
- Soluciones de supervisión de la nube: Estas herramientas proporcionan visibilidad de los entornos en la nube, identificando los datos en la sombra generados por un uso de la nube no autorizado o mal configurado. Permiten a las organizaciones supervisar los flujos de datos, detectar anomalías y garantizar el cumplimiento de las políticas de seguridad.
- Soluciones de gestión de derechos digitales empresariales (EDRM): Las herramientas EDRM ayudan a proteger los datos en la sombra aplicando controles de acceso y permisos, incluso cuando los datos se comparten fuera de la organización. Proporcionan un seguimiento detallado e impiden el uso no autorizado. Pueden bloquear los intentos de copiar contenidos y cifrar copias de los archivos originales. Una guía para saber cómo implantar una solución EDRM.
- Plataformas de gestión de accesos con la identidad (IAM): Las plataformas IAM ayudan a controlar quién puede acceder a los datos dentro de una organización, garantizando una autenticación y autorización adecuadas. Los marcos IAM robustos pueden minimizar el riesgo de que los usuarios creen o accedan inadvertidamente a datos en la sombra.
- Herramientas de prevención de pérdida de datos (DLP): Las soluciones DLP supervisan los datos sensibles para evitar que se compartan o transfieran sin autorización. Estas herramientas pueden identificar fugas de datos en la sombra y aplicar políticas de seguridad en los puntos finales y las redes.
- Herramientas de descubrimiento de datos: Estas plataformas escanean automáticamente los sistemas organizativos para localizar y clasificar los datos ocultos. Al proporcionar un inventario exhaustivo de los activos de datos, permiten a las organizaciones comprender y gestionar sus datos ocultos con eficacia.
9. SealPath, tu aliado contra los datos en la sombra
SealPath destaca como una potente solución para combatir los datos en la sombra gracias a su avanzada tecnología Enterprise Digital Rights Management (EDRM). Simplifica la protección de datos a la vez que garantiza la seguridad y el cumplimiento en múltiples entornos. A continuación te explicamos por qué SealPath es el aliado perfecto contra los datos en la sombra:
- Protección de datos automatizada: SealPath protege automáticamente los archivos almacenados en carpetas locales del PC, plataformas de almacenamiento en la nube y servidores de archivos. Esto elimina el riesgo de que los datos no gestionados caigan en la categoría de datos en la sombra.
- Integración con reglas DLP: SealPath funciona a la perfección con las soluciones de Prevención de Pérdida de Datos (DLP), reforzando las políticas de seguridad. Protege las copias de los archivos y garantiza la seguridad de los datos sensibles dondequiera que residan. Protege los datos basándose en reglas establecidas, por ejemplo, cuando quieren salir al exterior, obliga a protegerlos. Esto proporciona una mayor flexibilidad sin comprometer la seguridad.
- Controles de acceso granulares: Bloquea acciones no autorizadas como copiar, pegar o compartir contenidos de archivos, garantizando el estricto cumplimiento de los protocolos de seguridad de la organización.
- Supervisión y control en tiempo real: SealPath proporciona informes detallados sobre el acceso a los archivos y su uso, manteniendo un ojo vigilante sobre los datos en la sombra y ayudando a identificar posibles vulnerabilidades.
- Protección unificada en todas las plataformas: Independientemente de si los datos se almacenan localmente, en la nube o se comparten externamente, SealPath garantiza que la protección sigue a los datos allá donde vayan.
Al combinar la automatización, el control en tiempo real y la integración perfecta con los marcos de seguridad, la tecnología EDRM de SealPath aborda los retos de los datos en la sombra de forma holística, lo que la convierte en un aliado de confianza para que las organizaciones mantengan la visibilidad y la seguridad de los datos.
10. Conclusión
Los datos en la sombra plantean graves riesgos para la seguridad y el cumplimiento de las organizaciones. Si no se identifican, gestionan y protegen estos datos ocultos o no regulados, pueden producirse violaciones de datos, sanciones normativas y daños a la reputación. Al comprender los shadow data, aprovechar las herramientas de automatización y adoptar soluciones como la tecnología EDRM de SealPath, las organizaciones pueden recuperar el control, mitigar los riesgos y garantizar la protección de la información confidencial dondequiera que resida. La lección es clara: una gestión proactiva de los datos y unas medidas de seguridad sólidas son esenciales para evitar las consecuencias de largo alcance de los datos en la sombra.
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