Datensicherheit ist eine Praxis und Methodik, die entwickelt wurde, um Datenlecks zu verhindern und sensible Informationen vor Angreifern zu schützen. Datensicherheit ist außerdem entscheidend für die Einhaltung von Vorschriften wie HIPAA, GDPR, CCPA, NIST und ITAR.
Angesichts der zunehmenden Komplexität von Datenumgebungen haben sich diese Sicherheitstechniken weiterentwickelt, um Daten in mehreren Clouds, zahlreichen Dateien, Dutzenden von geschäftskritischen Anwendungen und mehr zu schützen.
Ähnlich wie andere Cyber-Security-Praktiken – Perimeter-, Anwendungs- und Dateisicherheit, um nur einige zu nennen – ist Datensicherheit kein Allheilmittel, um Hacker in Schach zu halten.
Dennoch ist es eine der wichtigsten Methoden zur Bewertung von Bedrohungen und zur Reduzierung des mit Datenlecks verbundene Risikos. Die meisten Unternehmen verfügen über Endpoint-Sicherheit und Firewalls, können aber die Kronjuwelen nicht schützen – die Daten.
In einer Welt, in der Daten unser wertvollstes Gut sind, ist Datensicherheit unerlässlich. In diesem Blog-Artikel erläutern Datensicherheit und deren Wechselwirkung mit Vorschriften und Compliance und geben Tipps für einen ganzheitlichen Ansatz.
Datensicherheit ist für Organisationen des öffentlichen und privaten Sektors aus einer Vielzahl von Gründen entscheidend.
Erstens haben Unternehmen die rechtliche und moralische Verpflichtung, Nutzer- und Kundendaten davor zu schützen, in falsche Hände zu geraten.
Durch Vorschriften können Unternehmen auch dazu verpflichtet sein, alle angemessenen Maßnahmen zum Schutz der Nutzerdaten zu ergreifen. Finanzunternehmen können zum Beispiel dem Payment Card Industry Data Security Standard unterliegen.
Darüber hinaus sind die Kosten im Zusammenhang mit Datenlecks weiterhin ansteigend. 2024 beliefen sich die durchschnittlichen Kosten eines Datenlecks aufgrund von Faktoren wie Verlust geistigen Eigentums, Rufschädigung und hohen Bußgeldern auf fast 5 Millionen USD.
Wenn es zu einem Datenleck kommt, müssen Unternehmen Zeit und Geld aufwenden, um den Schaden zu bewerten und zu beheben und festzustellen, wie es überhaupt zu dem Vorfall kam.
Gemäß der CIA-Triade basiert Datensicherheit auf drei Kernprinzipien: Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit. Diese Konzepte bilden ein Modell und Framework für Datensicherheit.
Im Folgenden erfahren Sie, wie jedes Kernelement Ihre sensitiven Daten vor unbefugtem Zugriff und Exfiltration schützt.
Datensicherheit ist ein entscheidendes Element der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, unabhängig von der Branche oder dem Sektor, in dem Ihr Unternehmen tätig ist. Die meisten – wenn nicht sogar alle – Frameworks beziehen die Datensicherheit in ihre Compliance-Anforderungen ein.
Zu den wichtigsten Vorschriften zur Datensicherheit gehören:
Datensicherheit kann komplex sein, und Ihr Ansatz sollte Ihre Datenumgebung sowie regulatorische Aspekte berücksichtigen.
Data Security Posture Management (DSPM) ist beispielsweise besonders wichtig für Unternehmen mit vielen Daten in der Cloud. Backup und Wiederherstellung sind besonders wichtig für Unternehmen mit lokalen Daten, deren Datenspeicher physisch beschädigt werden können.
Im Folgenden sind die wichtigsten Aspekte der Datensicherheit aufgeführt, die Ihr Unternehmen berücksichtigen sollte.
Authentifizierung bezieht sich speziell auf die genaue Identifizierung von Nutzern, bevor sie Zugriff auf Daten haben. Dazu gehören in der Regel Passwörter, PIN-Nummern, Sicherheits-Token, Magnetkarten oder biometrische Daten.
Backup und Wiederherstellung bezieht sich auf die Erstellung und Speicherung von Kopien der Daten zum Schutz vor Verlusten im Falle eines Systemausfalls, einer Katastrophe, einer Datenbeschädigung oder eines Lecks. Backup-Daten werden häufig in einem separaten Format gespeichert, beispielsweise einem physischen Datenträger, im lokalen Netzwerk oder in der Cloud, um sie bei Bedarf wiederherzustellen.
Data Access Governance beinhaltet das Verwalten und die Kontrolle des Zugriffs auf kritische Systeme und Daten. Dazu gehört die Erstellung von Prozessen für die Genehmigung und Verweigerung des Zugriffs auf Daten und die richtige Bemessung der Berechtigungen, um unnötiges Exposure zu vermeiden und die Vorschriften einzuhalten.
Datenklassifizierung ist der Prozess des Ordnens von Informationsressourcen mittels Kategorisierung, Taxonomie oder Ontologie. Hierzu können Dateityp, Inhalte und andere Metadaten gehören, beispielsweise ob die Daten vertraulich sind oder der Einhaltung von Vorschriften unterliegen.
Datenermittlung hilft Ihnen, die Arten von strukturierten und unstrukturierten Daten in Ihrer Umgebung zu verstehen. Das ist häufig der erste Schritt zur Erstellung von Richtlinien zur Datensicherheit und -verwaltung.
Bei der Datenlöschung wird Software verwendet, um Informationen auf einem Speichergerät zu überschreiben. Dies ist eine sicherere Methode als die herkömmliche Datenlöschung. So wird sichergestellt, dass die Informationen nicht wiederhergestellt werden können und vor nicht berechtigtem Zugriff geschützt sind.
Data Loss Prevention (DLP) schützt Informationen vor Diebstahl oder Verlust, was Bußgelder oder Produktivitätseinbußen bedeuten könnte. DLP-Lösungen decken verschiedene Techniken zum Schutz von Daten ab, einschließlich Richtliniendurchsetzung, Kontrolle der Sicherheitslage, Datenlebenszyklus und Datenschutz.
Software zur Daten-Maskierung blendet Informationen durch Verdecken von Buchstaben und Zahlen mit Proxy-Zeichen aus Dadurch werden wichtige Informationen auch dann effektiv verborgen, wenn Unbefugte Zugriff darauf erhalten. Erst wenn autorisierte Nutzer die Daten erhalten, kehren sie wieder in ihre ursprüngliche Form zurück.
Daten-Resilienz stellt sicher, dass Stromausfälle oder Naturkatastrophen die Integrität Ihrer Daten innerhalb Ihrer Hardware und Software nicht beeinträchtigen.
Ein DSPM-Framework identifiziert Exposure, Schwachstellen und Risiken und ermöglicht es Unternehmen, diese Probleme zu beheben, um eine sicherere Datenumgebung zu schaffen, insbesondere in Cloud-Umgebungen.
Daten-zentrierte Bedrohungserkennung bezieht sich auf die Überwachung von Daten zur Erkennung aktiver Bedrohungen, entweder automatisch oder mit dafür bestimmten Teams für Bedrohungserkennung und Reaktion.
Die Analyse des Nutzerverhaltens kann dazu beitragen, Bedrohungsmodelle zu entwickeln und untypisches Verhalten zu erkennen, das auf einen potenziellen Angriff hinweist.
Ein Computeralgorithmus wandelt Textzeichen über Codierung-Schlüssel in ein unlesbares Format um. Nur autorisierte Nutzer mit den entsprechenden Schlüsseln können die Informationen entsperren und Zugriff darauf erhalten. Verschlüsselung kann für alles verwendet werden, von Dateien und Datenbanken bis hin zur E-Mail-Kommunikation.
Werfen wir vor diesem Hintergrund einen Blick auf den Markt und die Arten von Technologien, die Ihnen helfen können, Ihre Daten zu schützen.
Im Bereich der Datensicherheit gibt es eine Vielzahl von Angeboten, bei denen es schwierig sein kann, zu unterscheiden, was ein solider Ansatz für die Datensicherheit ist und was nicht. Für viele Unternehmen ist es eine der größten Herausforderungen zu bestimmen, welche Lösungen und Fähigkeiten sie benötigen und diese operativ zu verwenden, für eine effektive Datensicherheit.
In diesem Abschnitt heben wir eine Auswahl von Datensicherheitstechnologien hervor, die von führenden Analysten-Firmen wie Gartner und Forrester empfohlen werden.
In einigen Fällen sind diese Technologien Komponenten der Datensicherheit direkt zugeordnet, beispielsweise Datenzugriff-Governance, die sowohl eine Komponente der Datensicherheit als auch eine von Anbietern angebotene Fähigkeit ist. In manchen Fällen schließt eine Technologie jedoch mehrere Komponenten der Datensicherheit ein, wie im Fall einer Data Security Platform (DSP).
Lösungen für Datenzugriff-Governance bewerten, verwalten und überwachen, wer in einem Unternehmen Zugriff auf welche Daten hat. Im Idealfall stellt die DAG-Lösung einen Audit Trail für Zugriffs- und Berechtigungsaktivitäten bereit. Das Verwalten des Zugriffs auf Daten ist immer komplexer geworden, besonders in Cloud- und hybriden-Umgebungen.
Eigenständige Lösungen zur Datenklassifizierung sind zwar nah verwandt mit der Datenermittlung, kategorisieren Informationen jedoch durch die Anwendung von Tags oder Labels zur Verwendung in Daten-Governance und DLP-Maßnahmen.
Lösungen zur Datenermittlung identifizieren, analysieren und klassifizieren Daten, um Sichtbarkeit in unterschiedliche Informationsquellen zu ermöglichen und die Möglichkeiten eines Unternehmens zu verbessern, ständig wachsende Daten-Repositories in Cloud-, hybriden- und On-premises Umgebungen zu verwalten. Datenermittlung erweitert auch die Kenntnisse von Compliance-Teams über die Einhaltung von Richtlinien und sensible Informationen.
DLP ist eine Kernkomponente der Datensicherheit. SaaS- und IaaS-Cloud-Services bieten diese Lösungen häufig an und tragen dazu bei, versehentliche Offenlegungen oder unsachgemäße Verwendung von Daten zu verhindern.
Eine DSP kombiniert zahlreiche kritische Datensicherheit-Fähigkeiten – einschließlich Datenermittlung, Klassifizierung, Datenzugriff-Governance und DSPM – auf einer Plattform für Datentypen, Speichersilos und Ökosysteme. Der umfassende Charakter von DSPs erhöht die Sichtbarkeit und Kontrolle über die Daten erheblich, einschließlich der Erkennung ungewöhnlichen Verhaltens, das von Datenschutz-bezogenen Ansätzen übersehen wird.
Verschlüsselung und Tokenisierung setzen einheitliche Richtlinien für Datenzugriff durch, in strukturierten und unstrukturierten Speicherplattformen und in Cloud- und On-Premise-Umgebungen. Diese Lösungen tragen dazu bei, die Anforderungen an Datenschutz und Datenspeicherort zu mindern. Datenspeicherort bezieht sich auf den physischen Standort, an dem Daten gespeichert werden. Datenschutzbestimmungen wie die GDPR setzen voraus, dass Unternehmen die Daten in dem Land oder der Region speichern, wo sie erfasst wurden.
Identitätsmanagement beinhaltet das Verwalten von Identitäten, Richtlinien und Zugangsdaten wie Schlüssel und Zertifikate. Es bestätigt Identität, Vertrauenswürdigkeit, Überwachung und Eigentum von Workloads und Geräten wie Services, Anwendungen, Skripten, Containern, mobilen Geräten und mehr.
Tools für Datenschutzmanagement unterstützen Unternehmen beim Strukturieren von Datenschutzprozessen und -workflows. Dies ist auch eng mit Daten-Governance verbunden, da die Verantwortlichkeit für das Verarbeiten von personenbezogenen Daten sichergestellt und Audit-Fähigkeiten für den Nachweis der Compliance bereitgestellt werden.
Datensicherheit in komplexen Umgebungen mit zahlreichen Datenquellen, Anwendungen und Berechtigungen zu navigieren, kann eine Herausforderung sein. Da die Zahl der Datenlecks jedoch weiterhin ansteigt und die Kosten in die Millionen gehen, muss jedes Unternehmen eine Datensicherheit-Strategie entwickeln.
Diese vier Tipps sollten Sie bei Ihrem Ansatz für die Datensicherheit berücksichtigen:
Varonis verfolgt einen ganzheitlichen Datensicherheit-Ansatz, indem es traditionell getrennte Funktionen wie Datenklassifizierung, Data Security Posture Management (DSPM) und Bedrohungserkennung in einem einzigen Produkt kombiniert.
Die Varonis Unified Data Security Platform bietet die notwendigen Fähigkeiten zum Sichern von Daten an ihrem jeweiligen Speicherort, ohne dass unterschiedliche Lösungen miteinander verknüpft werden müssen.
Varonis stellt in Echtzeit eine Verbindung zu Ihren Datenspeichern her, entdeckt und klassifiziert sensitive Daten, entfernt automatisch Exposures und stoppt Bedrohungen. So geht es:
Hier sind Antworten auf häufig gestellte Fragen zum Thema Datensicherheit. Sie sehen Ihre Frage nicht? Zögern Sie nicht, unser Team zu kontaktieren.
Ja. Während sich Datensicherheit auf die allgemeine Praxis des Schutzes sensibler Informationen bezieht, ist Datensicherheit vielschichtig. Datenermittlung, Verschlüsselung, Datenzugriff-Governance und Bedrohungen zu erkennen sind der Schlüssel zu einer ganzheitlichen Datensicherheitsstrategie.
Datensicherheitsfunktionen zur Verhinderung von Datenlecks verringern das Risiko von Daten Exposure und stellen die Einhaltung von Vorschriften sicher. Die Rolle der Datensicherheit besteht in jedem Unternehmen darin, eine sichere und geschützte Verwendung von persönlichen Informationen zu bieten und gleichzeitig das Exposure-Risiko zu minimieren.
Ohne wirksame Datensicherheit laufen Unternehmen Gefahr, dass es zu einem Datenleck kommt, das Millionen an verlorenem geistigem Eigentum und Rufschädigung kosten und hohe Bußgelder nach sich ziehen kann.
Die schiere Menge an Daten in mehreren Umgebungen und zahlreiche potenzielle Angriffsvektoren stellen eine Herausforderung für Unternehmen dar. Unternehmen verfügen häufig nicht über die richtigen Datensicherheit-Tools und nicht genügend Ressourcen, um Schwachstellen manuell zu bearbeiten und zu beseitigen.
Ja. Durch generative KI können viele Schwachstellen eines Unternehmens leichter ausgenutzt werden. Nehmen wir zum Beispiel an, ein Nutzer hat einen übermäßig zulässigen Datenzugriff und fragt einen KI-Copiloten nach sensiblen Informationen. In diesem Fall kann das generative KI-Tool leicht sensitive Daten aufdecken – auch wenn der Nutzer nicht wusste, dass er Zugriff darauf hatte.
Wir empfehlen, ein Varonis Data Risk Assessment zu planen, um zu bestimmen welche Risiken in Ihrer Umgebung vorherrschen. Unsere kostenlose Bewertung bietet eine risikobasierte Ansicht der wichtigsten Daten und einen klaren Weg zur automatisierten Sanierung.