Definition

Data Leakage Prevention (DLP) is a set of technologies, processes, and control mechanisms designed to detect, monitor, and prevent unauthorized disclosure of sensitive information. It applies to personal data, special-category data, financial information, medical records, intellectual property, and any content whose exposure may violate legal, contractual, or regulatory requirements.

DLP solutions inspect the flow of data at rest, in use, and in transit. They enforce classification- and policy-based rules to prevent unauthorized transmission of sensitive information via networks, storage systems, cloud platforms, or user interactions.

Core components of DLP

Endpoint DLP - monitoring of user devices (file copying, screenshots, USB transfer).

Network DLP - inspection of network traffic (email, HTTP, FTP).

Storage DLP - scanning data repositories (cloud, NAS, internal file servers).

Detection techniques

Content inspection - analysis of raw file content, including images and PDFs.

Pattern matching (regex) - detection of identifiers such as SSNs, card numbers or national IDs.

Machine learning classification - identification of content categories using trained models.

OCR - extraction of text from scanned images or video frames.

Contextual analysis - evaluation of user behavior, application type, destination, and device context.

Key metrics and parameters

Metric

Importance

True Positive Rate

Accuracy in detecting actual data leak incidents.

False Positive Rate

Incorrectly triggered alerts that disrupt normal workflow.

Latency

Time required to analyze data, critical for video and streaming.

Coverage

Scope of protected data types, storage systems, and communication channels.

Relevance to image and video anonymization

DLP systems are increasingly essential in environments where sensitive data appears in multimedia content. Combined with visual AI, DLP prevents the distribution of unredacted footage or images containing personal information, such as:

faces, license plates, biometric data,

documents captured in camera frames,

background elements that reveal personal or proprietary details.

Common integrations include:

blocking upload or transmission of non-anonymized video,

real-time analysis of video streams for privacy risks,

protecting medical imaging systems from unauthorized export,

verifying compliance with organizational data handling policies.

Challenges and limitations

False positives when using highly sensitive detection rules.

High computational cost for multimedia analysis.

Complex deployments in hybrid environments.

OCR limitations in low-quality video footage.

Strict regulatory requirements for log retention and audit trails.

Use cases

monitoring distribution of video recordings containing faces or identifiers,

preventing unauthorized export of industrial camera footage,

protecting patient data visible on medical video streams,

detecting data leaks in corporate communication channels,

blocking exfiltration of confidential visual assets.[Jesteś specjalistą w zakresie Computer Vision. Specjalizujesz się w anonimizacji danych wizualnych. Przetłumacz poniższy wpis słownikowy na język hiszpańskiUżyj profesjonalnego, eksperckiego języka.]

Prevención de Fuga de Datos (DLP)

Definición

La Prevención de Fuga de Datos (Data Leakage Prevention, DLP) es un conjunto de tecnologías, procesos y mecanismos de control diseñados para detectar, monitorear y prevenir la divulgación no autorizada de información sensible. Se aplica a datos personales, datos de categorías especiales, información financiera, registros médicos, propiedad intelectual y cualquier contenido cuya exposición pueda violar requisitos legales, contractuales o regulatorios.

Las soluciones DLP inspeccionan el flujo de datos en reposo, en uso y en tránsito. Aplican reglas basadas en clasificación y políticas para prevenir la transmisión no autorizada de información sensible a través de redes, sistemas de almacenamiento, plataformas en la nube o interacciones de usuario.

Componentes principales de DLP

• DLP de punto final (Endpoint DLP) - monitoreo de dispositivos de usuario (copia de archivos, capturas de pantalla, transferencia USB).
• DLP de red (Network DLP) - inspección de tráfico de red (correo electrónico, HTTP, FTP).
• DLP de almacenamiento (Storage DLP) - escaneo de repositorios de datos (nube, NAS, servidores de archivos internos).

Técnicas de detección

• Inspección de contenido - análisis del contenido bruto de archivos, incluyendo imágenes y PDFs.
• Coincidencia de patrones (regex) - detección de identificadores como números de seguridad social, números de tarjetas o documentos nacionales de identidad.
• Clasificación mediante aprendizaje automático - identificación de categorías de contenido utilizando modelos entrenados.
• OCR - extracción de texto de imágenes escaneadas o fotogramas de vídeo.
• Análisis contextual - evaluación del comportamiento del usuario, tipo de aplicación, destino y contexto del dispositivo.

Métricas y parámetros clave

Relevancia para la anonimización de imágenes y vídeo

Los sistemas DLP son cada vez más esenciales en entornos donde datos sensibles aparecen en contenido multimedia. Combinados con IA visual, el DLP previene la distribución de material audiovisual o imágenes no anonimizadas que contengan información personal, tales como:

• rostros, matrículas de vehículos, datos biométricos,
• documentos capturados en fotogramas de cámara,
• elementos de fondo que revelan detalles personales o confidenciales.

Las integraciones comunes incluyen:

• bloqueo de carga o transmisión de vídeo no anonimizado,
• análisis en tiempo real de flujos de vídeo para detectar riesgos de privacidad,
• protección de sistemas de imagen médica contra exportación no autorizada,
• verificación del cumplimiento de políticas organizacionales de manejo de datos.

Desafíos y limitaciones

• Falsos positivos al utilizar reglas de detección altamente sensibles.
• Alto costo computacional para análisis multimedia.
• Despliegues complejos en entornos híbridos.
• Limitaciones de OCR en material de vídeo de baja calidad.
• Requisitos regulatorios estrictos para retención de registros y pistas de auditoría.

Casos de uso

• monitoreo de distribución de grabaciones de vídeo que contengan rostros o identificadores,
• prevención de exportación no autorizada de material de cámaras industriales,
• protección de datos de pacientes visibles en transmisiones de vídeo médico,
• detección de fugas de datos en canales de comunicación corporativa,
• bloqueo de exfiltración de activos visuales confidenciales.