Questão de Segurança da Informação — Controles de segurança — FGV 2025
Segurança da Informação›Controles de segurança
Código
fg106604
Banca
FGV
Órgão
CGE-SP
Ano
2025
Nível
Superior
Cargo
Auditor Estadual de Controle - Tecnologia da Informação - tarde
Soluções DLP (Data Loss Prevention) utilizam diferentes métodos para identificar e classificar dados sensíveis que precisam ser protegidos.
Assinale a opção que descreve corretamente o método de classificação de dados por “Exact Data Match” (EDM) em soluções DLP.
AUtiliza expressões regulares para identificar padrões de dados sensíveis como números de cartão de crédito ou CPF.
BAplica algoritmos de machine learning para classificar documentos baseado em conteúdo e contexto semântico.
CAnalisa metadados de arquivos como autor, data de criação e tags para determinar sensibilidade dos dados.
DIdentifica dados sensíveis através de palavras-chave e dicionários personalizados configurados pelo administrador.
ECria hashes criptográficos de registros específicos de bancos de dados permitindo identificação sem expor os dados originais.
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GabaritoE — Cria hashes criptográficos de registros específicos de bancos de dados permitindo identificação sem expor os dados originais.
Comentário gerado por IA. É um apoio ao estudo, ancorado em fontes, mas pode conter imprecisões — confira sempre na fonte oficial (lei, súmula, edital e gabarito da banca). Encontrou um erro? Use “Reportar”.
Soluções DLP: Exact Data Match (EDM)
Gabarito: letra E. O método EDM (Exact Data Match) em soluções DLP consiste em gerar hashes criptográficos de registros extraídos de bases de dados confiáveis (ex.: planilha de funcionários, tabela de clientes). Esses hashes são armazenados como referência. Durante a inspeção, a solução calcula o hash dos dados em trânsito ou em repouso e compara com os hashes da base, identificando correspondências exatas sem expor os dados reais – garantindo privacidade e precisão.
NÃO CAIA NESSA!
A banca testa o conhecimento específico do método EDM. O aluno pode confundir EDM com outros métodos comuns de classificação: regex (alternativa A) busca padrões genéricos; machine learning (alternativa B) analisa conteúdo e contexto; metadados (alternativa C) não envolvem o dado em si; palavras‑chave (alternativa D) são regras simples. EDM é o único que usa hash de registros exatos.
Método de Classificação
Descrição
Exemplo de Uso
Exact Data Match (EDM)
Cria hashes criptográficos de registros específicos de bancos de dados, permitindo identificação sem expor os dados originais.
Comparar hash de um CPF escaneado com hash de CPF de uma base de funcionários.
Data Pattern Matching
Utiliza expressões regulares para identificar padrões de dados sensíveis.
Identificar números de cartão de crédito (padrão 16 dígitos).
Machine Learning
Aplica algoritmos para classificar documentos baseado em conteúdo e contexto semântico.
Classificar um contrato como confidencial por seu conteúdo.
Metadados
Analisa metadados de arquivos como autor, data de criação e tags.
Bloquear arquivos criados por um departamento específico.
Keyword Matching
Identifica dados sensíveis através de palavras-chave e dicionários personalizados.
Bloquear arquivos contendo a palavra "confidencial".
Alternativa A — ❌ Incorreta
Expressões regulares são usadas para identificar padrões (ex.: números de cartão de crédito), mas não se baseiam em uma lista exata de registros. É um método diferente, chamado de Data Pattern Matching.
Alternativa B — ❌ Incorreta
Aplica algoritmos de machine learning (classificação contextual ou por similaridade). EDM é determinístico e não envolve aprendizado de máquina.
Alternativa C — ❌ Incorreta
Análise de metadados (autor, data, tags) é uma classificação baseada em propriedades do arquivo, não no conteúdo exato dos dados. EDM compara os próprios dados via hash.
Alternativa D — ❌ Incorreta
Palavras‑chave e dicionários personalizados configuram uma classificação por keyword matching, que é aproximada e sujeita a falsos positivos. EDM exige correspondência exata via hash.
Alternativa E — ✅ Correta ⟵ GABARITO
Conforme descrito, o EDM cria hashes criptográficos de registros específicos (ex.: CPF, número de conta) armazenados em uma base de dados de referência. Ao escanear dados, a solução calcula o hash e compara; se houver correspondência, o dado sensível é identificado sem jamais revelar o valor original, mantendo a segurança e a privacidade durante o processo.
Conclusão: O método Exact Data Match utiliza hashes de registros exatos, diferentemente de padrões, ML, metadados ou palavras‑chave. Gabarito: letra E.