Data Loss Prevention (DLP) Perbankan

Pelatihan ini dirancang untuk memberikan pemahaman komprehensif mengenai bagaimana bank dapat melindungi data sensitif nasabah, transaksi, dan informasi internal dari risiko kebocoran—baik yang disebabkan oleh serangan siber, kelalaian karyawan, maupun penyalahgunaan akses. Peserta akan mempelajari prinsip-prinsip Data Loss Prevention (DLP) secara mendalam, mulai dari klasifikasi data, kebijakan perlindungan, pemantauan perpindahan data di seluruh endpoint dan jaringan, hingga kontrol teknis yang digunakan untuk mencegah pengungkapan data yang tidak sah. Pendekatan pelatihan menekankan integrasi DLP sebagai bagian dari kerangka keamanan perbankan dan manajemen risiko informasi.

Selain penguatan konsep, pelatihan ini mengutamakan kemampuan praktis dalam menganalisis pola kebocoran data, menyusun policy DLP yang terukur, serta mengoperasikan solusi DLP—baik berbasis endpoint, network, maupun cloud. Peserta juga akan memahami teknik investigasi insiden data leakage, koordinasi pelaporan ke regulator, dan penyusunan langkah perbaikan. Dengan simulasi kasus nyata dan rancangan kebijakan yang dapat diimplementasikan, pelatihan ini memastikan peserta mampu meningkatkan ketahanan data perbankan secara menyeluruh.

OBJECTIVE

• Memahami konsep, fungsi, dan ruang lingkup DLP dalam industri perbankan.
• Mampu menyusun klasifikasi data sensitif berdasarkan kebutuhan bisnis dan regulasi.
• Menguasai desain dan implementasi kebijakan DLP pada endpoint, jaringan, dan cloud.
• Mengidentifikasi pola kebocoran data serta penyebabnya (internal & eksternal).
• Mengoperasikan dan mengonfigurasi solusi DLP untuk deteksi dan pencegahan.
• Melakukan investigasi insiden data leakage dan menentukan langkah remediasi.
• Menjamin kepatuhan terhadap regulasi OJK, BI, ISO 27001, dan standar industri lainnya.
• Menyusun roadmap DLP yang berkelanjutan dan terintegrasi dengan strategi keamanan bank.

COURSE OUTLINE

A. Dasar-Dasar Data Loss Prevention pada Perbankan

• Definisi DLP, tujuan, dan peran strategis dalam melindungi data nasabah.
• Jenis data sensitif bank: data pribadi nasabah, data transaksi, data kredit, internal report.
• Risiko kebocoran: malware, phishing, insider threat, misconfiguration, dan human error.

B. Data Classification & Data Mapping

• Klasifikasi data berdasarkan sensitivitas: public, internal, confidential, restricted.
• Data mapping: identifikasi lokasi penyimpanan data pada endpoint, server, database, cloud.
• Sensitivity labeling dan tagging otomatis menggunakan tools keamanan.

C. Arsitektur dan Model Solusi DLP

1. Endpoint DLP
   • Kontrol USB, printing, clipboard, screen capture, file transfer.
   • Monitoring aktivitas user berisiko.
2. Network DLP
   • Analisis traffic email, web upload, file-sharing, API, dan protokol lainnya.
   • Pencegahan data exfiltration melalui inspeksi konten.
3. Cloud DLP
   • Perlindungan data pada layanan cloud (SaaS/Bank private cloud).
   • Integrasi dengan CASB, enkripsi data, dan deteksi anomali akses.

D. Penyusunan Kebijakan & Policy Control DLP

1. Policy Framework
   • Penentuan role & responsibility: data owner, administrator, security team.
   • Menentukan rule DLP berdasarkan jenis data dan risiko.
2. Data Handling Policy
   • Aturan pengiriman, penyimpanan, pemrosesan, dan backup data.
   • Penerapan encryption, masking, dan redaction untuk data sensitif.
3. Use Case Policy
   • Proteksi data nasabah via email.
   • Mencegah data transaksi keluar melalui cloud storage.
   • Pengaturan akses dan proteksi file internal yang sering berpindah.

E. Mekanisme Deteksi & Monitoring Kebocoran Data

• Pattern matching: keyword, regular expression, dictionary match.
• Fingerprinting data, exact data matching, dan machine learning behavioral detection.
• Analisis alert DLP: false positive, high-risk event, suspicious transfer.

F. Investigasi Insiden Data Leakage

1. Incident Triage
   • Identifikasi sumber insiden, user terkait, jenis data yang keluar.
2. Root Cause Analysis
   • Insiden akibat human error, insider misuse, malware, atau konfigurasi rusak.
3. Forensic Data Tracing
   • Melacak jalur perpindahan file dan aktivitas user secara kronologis.
4. Documentation & Reporting
   • Penyusunan laporan teknis dan regulator report.

G. Regulatory Compliance dan Standar Keamanan

• Ketentuan OJK/BI tentang pelindungan data dan pelaporan insiden.
• ISO 27001 Annex A terkait kontrol perlindungan data.
• Prinsip data minimization, privacy by design, dan confidentiality control.

H. Integrasi DLP dengan Teknologi Keamanan Lain

• Integrasi dengan SIEM untuk korelasi insiden.
• Integrasi dengan IAM/IGA: kontrol akses & deteksi penyalahgunaan privilege.
• Integrasi dengan CASB, EDR, dan email security gateway.

I. Strategi Implementasi DLP untuk Perbankan

• Penentuan prioritas proteksi: proses bisnis, data kritikal, user berisiko tinggi.
• Pendekatan bertahap (phased deployment): monitor → alert → block.
• Awareness karyawan sebagai faktor kunci pencegahan kebocoran.

J. Roadmap DLP: Peningkatan Kapabilitas Keamanan Data

• Quick wins: policy dasar, monitoring event penting, labeling data.
• Rencana jangka menengah: automasi, integrasi SIEM, proteksi cloud.
• Rencana jangka panjang: maturity model, continuous improvement, threat-informed DLP.