数据泄露检测与预防

19/25数据泄露检测与预防第一部分数据泄露的概念与分类 2第二部分数据泄露检测技术概述 4第三部分主动数据泄露预防措施 6第四部分被动数据泄露检测技术 8第五部分数据泄露影响评估与响应 11第六部分数据泄露取证与调查 13第七部分数据泄露法律法规与标准 16第八部分数据泄露案例分析 19

第一部分数据泄露的概念与分类数据泄露的概念

数据泄露是指敏感或机密数据未经授权地被访问、使用、披露、获取、破坏或修改。这可能导致个人、组织或国家遭受严重后果，包括财务损失、声誉损害、法律责任和国家安全风险。

数据泄露的分类

数据泄露可根据泄露数据的类型和泄露方式进行分类。

根据泄露数据的类型

*个人数据泄露：涉及个人身份信息（PII），如姓名、地址、社会安全号码和财务数据。

*医疗数据泄露：涉及个人健康信息，如诊断、治疗和处方。

*金融数据泄露：涉及财务信息，如信用卡号、银行账户信息和投资数据。

*商业数据泄露：涉及商业机密，如贸易秘密、财务报表和客户信息。

*政府数据泄露：涉及政府信息，如国家安全数据、执法记录和情报数据。

根据泄露方式

*黑客攻击：未经授权访问计算机系统或网络以窃取数据。

*内部威胁：组织内部人员故意或无意地泄露数据。

*人为错误：员工无意中泄露敏感数据，如通过网络钓鱼电子邮件或丢失的设备。

*物理安全漏洞：因缺乏物理安全措施而导致数据被盗，如未锁的门或丢失的设备。

*第三方安全漏洞：通过与组织合作的第三方（如供应商或服务提供商）访问敏感数据。

数据泄露的影响

数据泄露会对个人、组织和国家产生广泛影响。

对个人

*身份盗窃

*财务损失

*声誉损害

*情感困扰

对组织

*财务损失（如罚款和法律费用）

*声誉损害

*客户流失

*运营中断

对国家

*国家安全风险

*国际关系受损

*经济损失第二部分数据泄露检测技术概述数据泄露检测技术概述

数据泄露检测技术旨在识别和识别数据泄露事件。这些技术利用各种方法来分析数据、监控网络活动并检测异常情况，从而有效识别数据泄露的迹象。以下是对主要数据泄露检测技术的概述：

基于模式的检测

基于模式的检测技术应用预定义的模式或规则来检测数据泄露。这些模式基于已知的攻击行为或数据泄露特征。当检测到与这些模式匹配的活动时，该技术会发出警报。

基于异常的检测

基于异常的检测技术分析数据模式和行为，并检测与正常活动有显著偏离的情况。这些技术建立基准数据，并实时监控数据与基准之间的差异。任何异常偏离都可能指示数据泄露。

基于日志的检测

基于日志的检测技术分析系统日志和网络流量日志，以检测异常活动和数据泄露的迹象。这些技术会在日志中搜索预定义的事件和模式，并根据预先配置的规则触发警报。

基于活动的检测

基于活动的检测技术监控用户和应用程序活动，以检测与数据泄露相关的可疑行为。这些技术分析访问控制、文件权限更改和其他用户操作，以检测未经授权的访问和数据窃取。

网络流量分析

网络流量分析技术监视网络流量，以检测数据泄露的迹象。这些技术分析流量模式、识别异常流量和检测数据外泄。

数据泄露预防技术概述

数据泄露预防技术旨在防止数据泄露事件发生或减少其影响。这些技术实施各种控制和措施，以保护数据免遭未经授权的访问、使用和泄露。以下是对主要数据泄露预防技术的概述：

数据加密

数据加密技术使用加密算法将数据转换为不可读的格式。当数据被加密时，未经授权的用户即使截获该数据也无法访问或理解该数据。

访问控制

访问控制技术限制对数据和系统的访问，仅允许授权用户访问特定数据。这些技术使用身份验证和授权机制来验证用户身份并授予适当的访问权限。

网络安全

网络安全技术保护网络免受未经授权的访问和攻击，从而减少数据泄露的风险。这些技术包括防火墙、入侵检测系统和虚拟专用网络(VPN)。

数据备份和恢复

数据备份和恢复技术创建定期数据备份，以便在数据丢失或泄露的情况下恢复数据。这些技术确保在发生数据泄露时可以恢复关键数据和系统。

安全意识培训

安全意识培训计划教育用户有关数据泄露的风险和预防措施。这些计划提高用户的安全意识，并减少因人为错误导致数据泄露的风险。

数据泄露响应计划

数据泄露响应计划概述了在发生数据泄露时组织的流程和程序。这些计划包括检测数据泄露、遏制其影响、缓解损害和通知受影响方的步骤。第三部分主动数据泄露预防措施关键词关键要点【基于风险的数据分类】：

1.创建敏感数据分类法，根据数据对组织的重要性、保密性、完整性及可用性进行分级。

2.执行定期数据审核和风险评估，识别并分类敏感数据资产。

3.针对不同敏感数据级别制定相应的保护措施，确保其安全性和合规性。

【基于用户行为的数据访问控制】：

主动数据泄露预防措施

主动数据泄露预防（DLP）措施是主动检测和阻止未经授权的数据泄露的机制，以保护敏感数据免遭外部或内部威胁。这些措施专注于在数据移动或使用之前检测和阻止潜在的泄露，从而减轻传统被动措施（如安全审计）的局限性。

分类和数据指纹识别

DLP系统通过对数据进行分类，识别和标记包含敏感信息的区域。这涉及使用模式识别算法、关键字搜索和规则来检测个人身份信息（PII）、财务数据、知识产权和受监管的数据。一旦对数据进行分类和标记，就可以对其应用针对性的保护措施。

数据加密

数据加密是DLP的关键组成部分，它涉及使用密码算法将数据转换为不可读的格式。这确保了即使数据被泄露或被未经授权的人员访问，它也将受到保护，因为他们无法解密它。加密可以应用于静止状态（存储在数据库或文件系统中）或传输中（通过网络传输）的数据。

访问控制

访问控制措施限制对敏感数据的访问，仅授予有权访问该数据的用户权限。基于角色的访问控制（RBAC）系统根据用户的角色和职责分配访问权限，而最小特权原则确保用户只能访问执行其任务所需的最低级别的数据。

数据屏蔽

数据屏蔽是通过掩盖或删除敏感数据来保护它的一种技术。这可以防止未经授权的个人查看或使用数据，同时仍允许授权用户访问所需的信息。屏蔽技术包括数据屏蔽、数据扰乱和数据合成。

水印

水印涉及将不可见的标识符嵌入到数据文件中。这允许组织在泄露事件发生后跟踪和识别被盗数据，有助于追究责任并防止进一步传播。

电子邮件保护

电子邮件是数据泄露的常见媒介。DLP解决方案包括电子邮件保护功能，例如内容筛选、加密和防范网络钓鱼攻击，以防止敏感数据通过电子邮件泄露。

安全信息和事件管理（SIEM）集成

DLP系统与SIEM解决方案集成，使组织能够集中监控所有安全事件并协调对潜在泄露的响应。SIEM可以关联来自DLP系统和其他安全源的数据，以提供全面的安全态势视图。

连续监控和警报

DLP系统会持续监控数据活动，并会发出警报来通知潜在的泄露。这些警报可以基于数据访问模式、数据移动或违反预定义规则的情况，使组织能够快速识别和应对泄露威胁。

定期渗透测试和漏洞评估

定期进行渗透测试和漏洞评估对于主动DLP至关重要。这些评估可以帮助识别DLP系统中的漏洞并验证其有效性，从而提高组织抵御数据泄露攻击的能力。

用户教育和意识

用户教育和意识是DLP的关键方面。组织应向员工传授数据安全最佳实践，包括识别和报告可疑活动、安全处理敏感数据和避免网络钓鱼攻击。第四部分被动数据泄露检测技术关键词关键要点【日志监控】：

1.持续记录和分析系统活动日志，识别可疑行为或模式，例如未经授权的访问、数据修改或传输。

2.使用机器学习算法和规则引擎，自动检测日志中可能表明数据泄露的异常情况。

3.集成威胁情报和安全信息与事件管理(SIEM)系统，增强检测能力并提供更全面的视角。

【入站/出站流量监视】：

被动数据泄露检测技术

被动数据泄露检测技术旨在识别和检测已经发生的或正在进行中的数据泄露事件。这些技术通常通过监控网络活动、系统日志和其他数据源来寻找可疑或异常的模式。

1.网络流量分析(NTA)

NTA系统监视网络流量，识别偏离正常模式的可疑活动。它们可以检测可疑流量模式，例如异常源IP地址、罕见的端口使用和高数据传输速率。

2.数据丢失预防(DLP)

DLP系统通过检查数据流量和内容来识别和阻止敏感数据的外泄。它们使用预定义的规则和算法来检测PII、信用卡信息和其他敏感数据的未经授权传输。

3.日志文件分析

日志文件分析涉及监控系统日志以识别可疑活动。它检查安全事件、系统错误和用户活动，以检测数据泄露的迹象。

4.安全信息和事件管理(SIEM)

SIEM系统将来自多个日志源和网络设备的数据汇总到一个中央位置。它们使用规则和算法对数据进行分析，以识别安全威胁，包括数据泄露。

5.漏洞评估和渗透测试

漏洞评估和渗透测试通过识别和利用系统中的漏洞来主动测试组织的安全性。它们可以帮助确定攻击者可能利用的数据泄露途径。

6.社交媒体监控

社交媒体监控涉及监测社交媒体平台和暗网论坛，以识别有关数据泄露的讨论或泄露的敏感数据。

7.违规数据库监控

违规数据库监控涉及扫描已知的违规数据库，以识别已泄露的凭据和个人信息。这有助于组织确定其数据是否受到影响。

8.暗网监控

暗网监控涉及监测暗网市场和论坛，以识别泄露的敏感数据或有关数据泄露的讨论。

优势：

*识别已发生的或正在进行中的数据泄露

*监控恶意活动和可疑行为

*提供有关数据泄露来源和范围的信息

*促进快速响应和遏制措施

劣势：

*可能会遗漏未触发特定规则或算法的数据泄露

*需要熟练的分析师来解释结果

*可能产生大量误报

*依赖于日志文件和网络流量的可用性和完整性

*不能防止数据泄露发生第五部分数据泄露影响评估与响应关键词关键要点影响评估

1.确定泄露数据类型和敏感程度：识别受泄露影响的数据类型，评估其敏感程度和对组织的影响。

2.评估泄露范围：确定受影响的数据量、个人数量和涉及的地理区域。

3.分析潜在影响：考虑泄露数据可能对个人、组织声誉、财务状况和运营产生的潜在后果。

响应计划

1.制定沟通策略：建立明确的沟通计划，以告知受影响个人、监管机构和其他利益相关者有关泄露信息。

2.遏制泄露：采取措施遏制泄露的进一步传播，例如撤销访问权限或限制数据访问。

3.修复漏洞：调查泄露原因，并实施措施以防止未来发生类似事件。数据泄露影响评估与响应

影响评估

数据泄露影响评估旨在确定泄露对组织和个人造成的潜在影响。评估包括以下步骤：

*确定泄露数据：识别泄露的特定数据类型、数量和敏感性。

*分析潜在影响：评估泄露数据对组织（如财务损失、声誉损害）和个人（如身份盗窃、财务欺诈）的影响。

*评估法律和监管影响：确定泄露是否违反任何法律或法规，并评估由此产生的罚款或处罚。

*量化影响：根据泄露的严重程度和潜在后果，对影响进行量化评估。

响应计划

数据泄露响应计划概述了在发生数据泄露时组织采取的步骤。计划包括以下内容：

1.遏制和调查

*遏制泄露：采取措施防止进一步数据泄露，如关闭受影响系统和重置密码。

*调查泄露：确定泄露的根源、原因和范围，以及涉事人员。

2.通知和沟通

*通知受影响方：按照监管要求和最佳实践，向受影响个人和机构（如监管机构和执法机关）通知泄露。

*制定沟通策略：制定与受影响方沟通的策略，包括信息披露、回应问题和提供支持。

3.补救和修复

*补救泄露：采取措施补救泄露，如更换受影响系统、强化安全措施和更新软件。

*恢复运营：恢复受影响系统和业务运营，同时维持数据完整性和安全。

*改善安全态势：分析泄露，识别漏洞并实施措施以提高组织的整体安全态势。

4.持续监控和改进

*持续监控：定期监控系统和流程，以检测和防止未来的数据泄露。

*改进响应计划：根据经验教训和最佳实践，定期审查和改进响应计划。

最佳实践

*建立清晰的职责：明确每个参与者在数据泄露响应中的职责和沟通渠道。

*进行演习和培训：定期进行演习和培训，以提高团队对响应计划的熟悉度和准备度。

*与外部利益相关者合作：与执法机关、监管机构和其他外部利益相关者合作，协调响应和减轻影响。

*持续审查和改进：定期审查响应计划，根据新的威胁和最佳实践进行必要的调整。

*尊重个人隐私：在通知受影响个人和处理泄露数据时，尊重个人隐私和数据保护法规。第六部分数据泄露取证与调查关键词关键要点数据泄露取证与调查

主题名称：数据取证与恢复

1.识别数据泄露的迹象，如可疑文件活动、异常网络流量或用户行为。

2.快速响应泄露事件，采取措施保护受影响系统，隔离受感染设备。

3.使用取证工具和技术提取和分析数字证据，如文件、日志和网络数据。

主题名称：调查与识别责任人

数据泄露取证与调查

数据泄露取证与调查对于确定数据泄露的范围、原因和责任至关重要。取证过程涉及收集、分析和保护电子证据，以支持调查和潜在的法律诉讼。

取证流程

1.获取和保护证据：使用法医工具获取被泄露系统的镜像、日志文件和相关数据，并采取措施保护证据不被篡改。

2.检查数据：分析日志、网络流量和系统活动，识别可疑活动和违规行为。

3.确定数据泄露范围：调查事件的影响范围，确定泄露的数据类型、数量和受影响的个人。

4.识别威胁参与者：根据取证结果，确定可能的威胁参与者，如黑客、恶意内部人员或数据盗窃者。

5.确定根本原因：评估系统和流程中的漏洞，确定导致数据泄露的根本原因。

6.文档和报告：记录取证过程和调查结果，生成报告提供详细说明和建议。

调查技术

*日志分析：审查系统日志以识别安全事件、异常活动和未经授权的访问。

*网络流量分析：检查网络数据包以检测可疑流量模式、异常连接和数据传输。

*文件系统取证：分析文件系统以恢复已删除文件、元数据和注册表项，确定活动迹象和数据访问模式。

*恶意软件分析：识别和分析恶意软件，了解其功能、传播方式和对系统的影响。

*漏洞评估：评估系统中的漏洞，确定可能被利用以获得对数据的未经授权访问的弱点。

数据泄露调查的最佳实践

*立即响应：在发现数据泄露后立即采取行动，以限制损害并收集证据。

*联系执法部门：在适用情况下，通知执法部门以协助调查和潜在的起诉。

*保护证据：使用法医工具和技术来确保证据的完整性和可靠性。

*聘请取证专家：考虑聘请独立的取证专家以提供客观调查和专业知识。

*遵循标准：遵守公认的数据泄露调查标准，如国际信息安全审计联盟（ISACA）和信息系统审计与控制协会（ISACA）的指导方针。

报告和建议

数据泄露调查报告应提供以下内容：

*数据泄露的范围和影响

*确定原因和责任

*建议的缓解措施和预防措施

*法律和监管合规要求

调查结果可用于制定措施以防止或减轻未来的数据泄露，并为受影响个人和组织提供补救措施。第七部分数据泄露法律法规与标准关键词关键要点数据泄露通报法律

1.规定数据泄露后组织的通报义务，包括通报的时间、方式和内容。

2.设定通报的豁免情形，如数据泄露不会造成重大损害或已采取有效补救措施。

3.违反通报义务可能面临行政处罚、刑事责任等法律后果。

数据泄露处罚法规

1.规定数据泄露违法行为的处罚措施，包括行政罚款、吊销许可证等。

2.考虑数据泄露的严重程度、后果和违法组织的过错程度等因素确定处罚金额。

3.设立行政复议和诉讼程序，保障违法组织的合法权益。

数据安全保护标准

1.制定国家和行业层面的数据安全保护标准，对数据收集、存储、使用和传输提出要求。

2.明确数据安全保护责任主体的义务，包括采取技术措施、开展安全教育和应急响应计划制定。

3.提升数据的安全性和完整性，防范数据泄露和滥用风险。

数据泄露事件响应指南

1.提供数据泄露事件响应的步骤和流程，指导组织有效应对数据泄露危机。

2.包括数据泄露的识别、评估、控制和恢复等阶段，帮助组织最大程度减轻数据泄露的影响。

3.强调与执法部门和监管机构的沟通和合作的重要性。

数据处置与销毁规范

1.规定数据销毁的方法和程序，防止个人信息泄露或滥用。

2.要求对不再需要的个人信息进行安全且不可恢复的销毁。

3.明确数据处置的责任主体和销毁后的监管措施。

数据隐私保护国际条例

1.遵守欧盟《通用数据保护条例》(GDPR)等国际数据隐私保护条例。

2.了解不同国家和地区对数据泄露的处罚措施和通报要求。

3.采取措施确保数据处理符合国际标准，避免因违规而承担法律责任。数据泄露法律法规与标准

一、国际法规

1.欧盟通用数据保护条例(GDPR)

GDPR是欧盟2018年颁布的一项全面数据保护法，对收集、处理和存储个人数据设定了严格的要求。GDPR要求组织采取适当的技术和组织措施来保护数据免遭泄露，并对违规行为处以高额罚款。

2.加利福尼亚州消费者隐私法案(CCPA)

CCPA是美国加利福尼亚州2018年颁布的一项隐私法，赋予消费者更多控制其个人数据收集和使用的权力。CCPA要求组织公开数据收集做法，并允许消费者请求访问、删除或出售个人数据。

二、国内法规

1.中华人民共和国网络安全法

网络安全法是2017年颁布的一项综合性网络安全法律，对个人信息和重要数据的保护做出了明确规定。该法要求关键信息基础设施运营者采取必要的安全措施，并及时报告数据泄露事件。

2.中华人民共和国数据安全法

数据安全法是2021年颁布的一项专门针对数据安全保护的法律。该法对数据处理活动设定了更高的安全要求，并明确了数据安全责任主体的义务。

三、国际标准

1.ISO27001:2013信息安全管理体系

ISO27001是国际标准化组织(ISO)发布的一项国际信息安全标准。该标准提供了一套信息安全管理最佳实践，包括用于防止和检测数据泄露的控制措施。

2.ISO27032:2012信息安全技术-个人可识别信息保护

ISO27032是ISO发布的一项专门针对个人可识别信息(PII)保护的标准。该标准提供了具体的指南，以帮助组织识别、保护和妥善处理PII。

3.NISTSP800-53安全评估和测试方法

NISTSP800-53是美国国家标准与技术研究院(NIST)发布的一项安全评估和测试标准。该标准提供了测试信息系统漏洞和控制措施有效性的指南，包括用于检测数据泄露的测试方法。

四、行业标准

1.支付卡行业数据安全标准(PCIDSS)

PCIDSS是支付卡行业制定的一项安全标准，以保护支付卡数据。该标准要求组织实施严格的安全控制措施，以防止和检测数据泄露。

2.医疗保健信息可移植性和责任法案(HIPAA)

HIPAA是美国1996年颁布的一项法律，对受保护健康信息的隐私保护做出规定。该法律要求医疗保健提供者实施适当的安全措施，以防止和检测数据泄露。

以上法律法规和标准为组织提供了遵守数据保护义务的框架，并有助于降低数据泄露的风险。通过遵守这些要求，组织可以保护个人信息和重要数据，并避免法律和声誉风险。第八部分数据泄露案例分析关键词关键要点违规访问和提取数据

-恶意内部人员或外部攻击者利用合法凭据访问或窃取机密数据。

-攻击者通过社会工程或凭据填充技术获得对敏感系统的访问权限。

-缺乏对用户访问权限的严格监控和控制，导致未经授权的数据访问。

网络钓鱼攻击

-攻击者冒充合法组织或个人发送欺诈性电子邮件或消息，诱使用户提供机密信息。

-钓鱼电子邮件包含恶意链接或附件，可以窃取凭据或感染设备。

-员工缺乏对网络钓鱼攻击的识别和防御意识，导致数据泄露。

勒索软件攻击

-攻击者使用恶意软件加密受害者的数据，并要求支付赎金以解密。

-勒索软件攻击通过电子邮件或网络钓鱼活动传播。

-缺乏数据备份和安全措施，使受害者容易受到勒索软件攻击。

云平台配置错误

-云服务提供商的安全配置不当，导致数据暴露。

-云存储桶配置错误，例如未启用访问控制列表(ACL)。

-缺乏对云环境的持续监控和审核，使攻击者能够利用配置错误访问数据。

特权升级

-攻击者利用软件漏洞或配置错误获取未经授权的系统权限。

-获得特权后，攻击者可以访问和窃取机密数据。

-缺乏补丁管理和安全配置，使系统容易受到特权升级攻击。

人为错误

-员工错误或疏忽，例如误发电子邮件或丢失设备导致数据泄露。

-缺乏对员工的定期安全培训和意识计划。

-人为错误可能是数据泄露最常见的根源。数据泄露案例分析

1.雅虎数据泄露事件(2013-2014年)

*泄露数据：5亿用户账户信息，包括姓名、电子邮件地址、电话号码和密码。

*泄露原因：国家支持的黑客利用SQL注入漏洞渗透雅虎网络，窃取用户数据。

*影响：导致雅虎声誉受损、用户信任下降和罚款。

2.Equifax数据泄露事件(2017年)

*泄露数据：1.43亿美国消费者的个人信息，包括姓名、社会安全号码、出生日期和信用卡信息。

*泄露原因：网络安全漏洞利用ApacheStruts框架中的一个漏洞。

*影响：造成大规模身份盗窃、财务损失和Equifax声誉受损。

3.FacebookCambridgeAnalytica丑闻(2018年)

*泄露数据：8700万Facebook用户的个人信息，包括姓名、电子邮件地址、宗教信仰和政治倾向。

*泄露原因：研究人员开发了一个名为"thisisyourdigitallife"的Facebook应用，通过网络钓鱼窃取了用户数据，并将数据出售给政治咨询公司CambridgeAnalytica。

*影响：引发对Facebook数据隐私做法的广泛担忧，并导致Facebook遭受罚款和监管审查。

4.Marriott数据泄露事件(2018年)

*泄露数据：5亿万豪酒店客人的信息，包括姓名、地址、电话号码、电子邮件地址和护照号码。

*泄露原因：网络攻击者利用酒店管理系统中的漏洞对数据库进行未经授权访问。

*影响：造成大规模身份盗窃风险和万豪酒店声誉受损。

5.CapitalOne数据泄露事件(2019年)

*泄露数据：1亿CapitalOne信用卡申请人的个人信息，包括姓名、社会安全号码、出生日期和收入信息。

*泄露原因：亚马逊云服务器配置错误，允许攻击者访问未加密的客户数据。

*影响：造成身份盗窃、财务损失和CapitalOne声誉受损。

6.SolarWinds供应链攻击(2020年)

*泄露数据：尚未公布具体泄露数据，但攻击者可能窃取了SolarWinds客户网络中的机密信息。

*泄露原因：网络攻击者破坏了SolarWinds更新服务器，将恶意软件注入客户软件更新中。

*影响：造成大规模供应链攻击，影响了政府机构、私营企业和关键基础设施。

7.ColonialPipeline勒索软件攻击(2021年)

*泄露数据：尚未公布具体泄露数据，但攻击者可能加密或窃取了ColonialPipeline网络中的操作数据。

*泄露原因：攻击者利用VPN漏洞渗透ColonialPipeline网络，实施勒索软件攻击。

*影响：导致东海岸燃料供应中断，引发国家安全担忧。

8.T-Mobile数据泄露事件(2021年)

*泄露数据：约4000万T-Mobile客户的信息，包括姓名、出生日期、社会安全号码和驾照号码。

*泄露原因：攻击者利用应用程序接口(API)中的漏洞未经授权访问客户数据。

*影响：造成大规模身份盗窃风险和T-Mobile声誉受损。

9.Log4j漏洞(2021年)

*泄露数据：尚未公布具体泄露数据，但攻击者可能利用Log4j漏洞在受影响系统上执行恶意代码。

*泄露原因：ApacheLog4j日志记录框架中的一个远程代码执行(RCE)漏洞允许攻击者执行恶意代码。

*影响：造成大规模网络攻击，影响了数百万应用程序和设备。

10.LastPass数据泄露事件(2022年)

*泄露数据：尚未公布具体泄露数据，但攻击者可能窃取了LastPass用户的加密密码库。

*泄露原因：网络攻击者利用LastPass第三方服务提供商Citrix的漏洞访问了内部系统。

*影响：造成密码泄露风险和LastPass用户信任下降。关键词关键要点主题名称：数据泄露的概念

关键要点：

1.数据泄露是指任何未经授权的访问、使用、披露、获取、复制、传播或修改包含敏感信息