Penerapan Data Loss Prevention (DLP) dalam Sistem Informasi Bank

Dalam era digitalisasi perbankan yang semakin kompleks, perlindungan terhadap
data menjadi prioritas utama, terutama data sensitif seperti informasi nasabah, transaksi
keuangan, dan data operasional internal. Kebocoran data, baik karena kelalaian maupun
insiden siber yang disengaja, tidak hanya menimbulkan kerugian reputasi, tetapi juga
risiko hukum yang besar karena melibatkan pelanggaran terhadap ketentuan OJK,
PPATK, dan Undang-Undang Perlindungan Data Pribadi. Oleh karena itu, teknologi Data
Loss Prevention (DLP) menjadi sangat krusial dalam sistem informasi perbankan sebagai
alat yang dapat memantau, mendeteksi, dan mencegah pengiriman data yang tidak sah
ke luar sistem, baik melalui email, perangkat USB, jaringan, atau layanan cloud. DLP juga
memainkan peran penting dalam mendukung tata kelola data, audit internal, dan
manajemen risiko TI secara keseluruhan.

Pelatihan ini dirancang untuk memberikan pemahaman teknis dan strategis
kepada peserta terkait penerapan DLP di lingkungan sistem informasi bank. Peserta akan
mempelajari arsitektur dan komponen utama sistem DLP, pendekatan berbasis
kebijakan dan klasifikasi data, serta integrasi DLP dengan kontrol keamanan lainnya
seperti endpoint protection, firewall, dan SIEM (Security Information and Event
Management). Selain itu, peserta juga akan dilatih untuk melakukan analisis risiko
kebocoran data, menentukan kebijakan perlindungan berbasis sensitivitas data, serta
melakukan penanganan insiden pelanggaran data secara efektif. Pelatihan ini dilengkapi
dengan studi kasus dan simulasi penerapan DLP untuk memastikan peserta dapat
mengimplementasikan solusi DLP secara tepat sesuai regulasi industri keuangan dan
kebutuhan spesifik institusinya.

Tujuan

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta diharapkan mampu:

• Memahami konsep, fungsi, dan manfaat teknologi Data Loss Prevention dalam sistem informasi bank;
• Mengidentifikasi titik-titik risiko kebocoran data dan potensi vektor serangan internal maupun eksternal;
• Menyusun kebijakan dan aturan DLP berbasis klasifikasi data dan tingkat sensitivitas;
• Menerapkan solusi DLP pada endpoint, jaringan, email, dan cloud environment;
• Melakukan investigasi insiden data leakage serta menyusun laporan dan rencana mitigasi sesuai standar tata kelola TI dan regulasi perbankan.

Materi Pokok

Hari 1: Fondasi DLP dan Strategi Implementasi

1. Konsep Dasar dan Urgensi Data Loss Prevention (DLP)
   • Definisi, ruang lingkup, dan manfaat DLP di sektor perbankan
   • Regulasi dan standar terkait perlindungan data: POJK, UU PDP, ISO 27001
2. Klasifikasi dan Kategorisasi Data Sensitif
   • Metode identifikasi dan labelisasi data berdasarkan tingkat sensitivitas
   • Jenis data yang dilindungi: data nasabah, transaksi, internal bank
3. Arsitektur dan Tipe Solusi DLP
   • Network DLP, Endpoint DLP, dan Cloud DLP
   • On-premise vs cloud-based DLP
   • Integrasi dengan sistem keamanan TI lainnya (SIEM, IAM, Endpoint Security)
4. Strategi Implementasi DLP Berbasis Risiko
   • Penilaian risiko kebocoran data
   • Perancangan kebijakan proteksi dan pemantauan
   • Pengaturan role-based access dan user behavior analytics

Hari 2: Pengoperasian, Audit, dan Penanganan Insiden DLP

1. Penerapan Kebijakan DLP di Berbagai Kanal Sistem Informasi
   • Perlindungan terhadap data di endpoint, jaringan, email, dan cloud
   • Deteksi dan respons terhadap upaya exfiltrasi data
   • Penanganan penyalahgunaan perangkat penyimpanan eksternal
2. Monitoring, Alerting, dan Logging dalam Sistem DLP
   • Pengaturan notifikasi dan alert untuk aktivitas mencurigakan
   • Audit trail dan forensic investigation berbasis log
   • Korelasi data DLP dengan SIEM untuk investigasi lanjutan
3. Penanganan Insiden Data Leakage dan Tindakan Korektif
   • Prosedur respons terhadap insiden DLP
   • Eskalasi, investigasi, dan pelaporan ke regulator (jika diperlukan)
   • Pembelajaran dari insiden dan perbaikan kebijakan
4. Studi Kasus & Simulasi Penerapan DLP di Sistem Informasi Bank
   • Simulasi skenario kebocoran data dan respons sistem
   • Penyusunan kebijakan DLP untuk departemen berbeda (IT, frontliner, finance)
   • Evaluasi efektivitas kontrol dan pembaruan kebijakan