Cloud-Datensicherheit: Risiken, Best Practices und wie man Cloud-Daten schützt

Die Datensicherheit in der Cloud hat sich verändert.

Sensible Daten befinden sich nicht mehr nur in einigen wenigen Datenbanken oder Cloud-Speichern. Sie erstrecken sich über SaaS-Anwendungen, Data Warehouses, Data Lakes, Objektspeicher, Kollaborationsplattformen, Entwicklungsumgebungen, Cloud-native Dienste, APIs, KI-Anwendungen, Vektorspeicher, Modelle, Agenten und hybride Infrastrukturen.

Die Identitäten Der Zugriff auf diese Daten hat sich ebenfalls verändert. Mitarbeiter teilen den Zugriff nun mit Anwendungen, Servicekonten, Maschinenidentitäten, APIs, Copiloten und autonomen KI-Agenten.

Damit entsteht eine komplexere Sicherheitsfrage als die einfache Frage, ob die Cloud-Infrastruktur sicher ist:

Welche sensiblen Daten existieren in Ihrer Cloud-Umgebung, wer und was kann darauf zugreifen, wie werden sie offengelegt oder übertragen und bei welchen Risiken ist vorrangiges Handeln erforderlich?

Modern Cloud-Datensicherheit Diese Fragen werden beantwortet, indem Datenermittlung und -klassifizierung mit Haltung, Identität, Zugriff, Aktivität, Richtlinien, KI, Erkennung und Behebung verknüpft werden.

Was ist Cloud-Datensicherheit?

Cloud-Datensicherheit ist die Praxis des Erkennens, Klassifizierens, Überwachens, Steuerns und Schützens sensibler Daten in Cloud-Infrastrukturen, SaaS-Anwendungen, Datenplattformen, hybriden Umgebungen und KI-Systemen.

Ziel ist es, die Vertraulichkeit, Integrität und angemessene Verwendung von Daten während ihres gesamten Lebenszyklus zu schützen und gleichzeitig Risiken wie unberechtigten Zugriff, übermäßige Berechtigungen, Fehlkonfigurationen, unangemessene Weitergabe, Datenverlust, böswillige Aktivitäten und Verstöße gegen die Compliance-Vorgaben zu reduzieren.

Effektive Cloud-Datensicherheit kann Folgendes umfassen:

• Datenermittlung und -klassifizierung
• Verwaltung der Datensicherheitsmaßnahmen (DSPM)
• Identitäts- und Zugriffsmanagement
• Geringste Privilegien
• Überwachung der Datenaktivität
• Cloud-Datenverlustprävention (DLP)
• Verschlüsselung und Schlüsselverwaltung
• Cloud-Konfiguration und Haltungskontrollen
• Datenminimierung
• KI-Sicherheit und KI-Zugriffsverwaltung
• Erkennung und Reaktion
• Durchsetzung von Richtlinien und Abhilfemaßnahmen

Keine einzelne Kontrollmaßnahme allein kann Cloud-Daten sichern. Unternehmen benötigen mehrere Sicherheitsebenen, die die Cloud-Infrastruktur mit der Sensibilität, den Eigentumsverhältnissen, dem Zugriff, der Nutzung und dem Geschäftswert der darin enthaltenen Daten verknüpfen.

Cloud-Datensicherheit vs. Cloud-Sicherheit

Cloud-Datensicherheit und Cloud-Sicherheit überschneiden sich, beantworten aber unterschiedliche Fragen.

Organisationen benötigen beides. Die Infrastruktursicherheit kann eine riskante Cloud-Konfiguration identifizieren, während die Cloud-Datensicherheit den erforderlichen Kontext liefert, um zu verstehen, ob diese Konfiguration Kundendatensätze, Anmeldeinformationen, geistiges Eigentum, Finanzinformationen, Quellcode oder andere sensible Daten offenlegt.

Warum ist die Datensicherheit in der Cloud komplexer geworden?

Die Einführung von Cloud-Lösungen hat mehr verändert als nur den Ort, an dem Unternehmen ihre Infrastruktur hosten. Sie hat auch verändert, wie schnell Daten erstellt, kopiert, geteilt, analysiert, integriert und abgerufen werden können.

Ein einzelner Datensatz kann zwischen einer Cloud-Datenbank, einer Analyseplattform, einer SaaS-Anwendung, einer Entwicklungsumgebung, einem Kollaborationstool, einer KI-Pipeline und einem Drittanbieterdienst verschoben werden.

Gleichzeitig verändern sich Cloud-Umgebungen ständig. Teams erstellen neue Speicher, Konten, Anwendungen, Integrationen, Berechtigungen, APIs, Servicekonten und KI-Workflows schneller, als manuelle Sicherheitsüberprüfungen diese erfassen können.

Das Ergebnis ist eine dynamische Angriffsfläche für Daten, die sich über Anbieter, Anwendungen, Identitäten und KI-Systeme erstreckt.

Wie lässt sich das Modell der geteilten Verantwortung auf Cloud-Daten anwenden?

Cloud-Anbieter und Kunden teilen sich die Verantwortung für die Sicherheit, die genaue Aufteilung hängt jedoch vom Service und dem Bereitstellungsmodell ab.

Ein Cloud-Anbieter kann die zugrundeliegende Infrastruktur, physische Einrichtungen und Teile des Technologie-Stacks sichern. Der Kunde behält jedoch weiterhin wichtige Verantwortung für die Konfiguration von Diensten, die Verwaltung von Identitäten und Berechtigungen, den Schutz von Anmeldeinformationen, die Steuerung von Anwendungen und die Nutzung seiner Daten.

Im Hinblick auf die Datensicherheit müssen Organisationen weiterhin Folgendes verstehen:

• Welche sensiblen Informationen sie speichern oder verarbeiten
• Wo diese Informationen gespeichert sind
• Wer und was kann darauf zugreifen?
• Ob Genehmigungen angemessen sind
• Wie Daten geteilt und übertragen werden
• Welche Richtlinien und Vorschriften gelten
• Ob Daten noch existieren sollten
• Welche KI-Systeme können diese Daten abrufen oder darauf reagieren?

Der Cloud-Anbieter kann diese Geschäfts- und Datenverwaltungsentscheidungen nicht für den Kunden treffen.

Größte Risiken für die Cloud-Datensicherheit

1. Unbekannte und Schattendaten

Organisationen können Daten nicht schützen, die sie nicht finden können.

Cloud-Dienste erleichtern das Erstellen von Kopien, Snapshots, Testdatensätzen, Exporten, temporären Dateien, nicht verwalteten Repositories und neuen Datenspeichern. Mit der Zeit kann es jedoch vorkommen, dass Sicherheitsteams den Überblick darüber verlieren, wo sich sensible Informationen befinden.

Kontinuierliche Datenerkennung und -klassifizierung Unterstützung beim Aufbau eines genauen Inventars über strukturierte, unstrukturierte, Cloud-, SaaS-, Hybrid- und KI-vernetzte Umgebungen hinweg.

2. Fehlkonfigurationen in der Cloud

Öffentlicher Speicher, unsichere Freigabe, schwache Authentifizierung, zu weit gefasste Rollen, ungeschützte Snapshots und ungeeignete Servicekonfigurationen können dazu führen, dass sensible Daten über ihren beabsichtigten Umfang hinaus verfügbar werden.

Der Schweregrad eines Konfigurationsproblems hängt unter anderem von den dadurch offengelegten Daten ab. Die Verknüpfung von Konfigurationsergebnissen mit der Datensensibilität hilft Teams, sich auf die Probleme mit dem größten potenziellen Einfluss zu konzentrieren.

3. Übermäßiger Zugriff

Cloud-Berechtigungen können sich über Rollen, Gruppen, Anwendungen, Dienstkonten, geerbte Berechtigungen, APIs und Integrationen ansammeln.

Eine Identität mit Zugang zu Informationen mit geringem Risiko birgt nicht dasselbe Risiko wie eine Identität mit umfassendem Zugang zu regulierten Aufzeichnungen, Anmeldeinformationen, Finanzdaten, geistigem Eigentum oder Produktionsdatensätzen.

Identifizierung übermäßigen Zugriffs Hilft Organisationen dabei, unnötige Berechtigungen im Zusammenhang mit sensiblen Informationen zu finden und das Prinzip der minimalen Berechtigungen zu stärken.

4. Risiko für Maschinenidentität und Dienstkonten

Cloud-Umgebungen sind stark von nicht-menschlichem Zugriff abhängig.

Anwendungen, Automatisierung, APIs, Dienstkonten, Workloads und andere Maschinenidentitäten Sie können dauerhafte oder weitreichende Berechtigungen erhalten. Sicherheitsteams müssen verstehen, worauf diese Identitäten zugreifen können und ob ihr Zugriff weiterhin angemessen ist.

5. Offenlegung öffentlicher und externer Daten

Sensible Cloud-Daten können durch öffentlichen Zugriff, externe Freigabe, Kollaborationseinstellungen, Gastkonten, Links, Integrationen und zu permissive Richtlinien offengelegt werden.

Organisationen müssen den Zusammenhang zwischen Datengefährdung, Datensensibilität und Dateneigentum herstellen, damit die Teams die Behebung von Problemen priorisieren können.

6. Datenwucherung und übermäßige Datenaufbewahrung

Jede unnötige Kopie sensibler Informationen stellt ein weiteres Gut dar, das geschützt werden muss.

Veraltete, doppelte, redundante, überholte und unnötige Daten können die Angriffsfläche, die Speicherkosten, den Aufwand für die Einhaltung von Vorschriften und die Gefährdung von KI erhöhen.

Datenminimierung Hilft Organisationen dabei, unnötige Daten zu identifizieren und auf politischer Ebene Maßnahmen zu ergreifen, um diese zu reduzieren.

7. Riskante Datenübertragung

Sensible Daten werden ständig zwischen Cloud-Diensten, SaaS-Anwendungen, Benutzern, Kollaborationsplattformen, Endpunkten, APIs, Analyseumgebungen und KI-Workflows übertragen.

Downloads, Exporte, Kopien, Freigaben, Übertragungen und ungewöhnliche Nutzung können ein Risiko für Datenverluste darstellen, selbst wenn der zugrunde liegende Cloud-Dienst ordnungsgemäß konfiguriert ist.

8. Zugriff von Drittanbietern und SaaS

Anbieter, Auftragnehmer, SaaS-Anwendungen, Integrationen und externe Dienste können legitimen Zugriff auf Cloud-Daten erhalten.

Die Sicherheitsteams benötigen Einblick in die Frage, welche Drittparteien Zugriff auf sensible Informationen haben, warum dieser Zugriff besteht und ob er noch den Geschäftsanforderungen entspricht.

9. KI-Zugriff auf Cloud-Daten

Copiloten, KI-Assistenten, RAG-Anwendungen, autonome Agenten, APIs und eingebettete KI-Funktionen rufen zunehmend Unternehmensdaten ab und verarbeiten diese.

Diese Systeme können Zugriffsrechte über Anwendungen, APIs, Dienstkonten, Maschinenidentitäten, Konnektoren und bestehende Berechtigungen erben.

Die relevante Sicherheitsfrage ist nicht mehr einfach nur, ob eine KI-Anwendung existiert. Sie ist Auf welche sensiblen Cloud-Daten kann KI zugreifen und was kann sie mit diesem Zugriff anfangen?.

Wie KI die Cloud-Datensicherheit verändert

KI erweitert die Möglichkeiten von Unternehmenssystemen, Cloud-Daten autonom abzurufen, zusammenzufassen, zu kombinieren, zu verschieben und darauf zu reagieren.

Das führt zu mehreren neuen Sicherheitsüberlegungen:

• KI-Systeme können Berechtigungen von verbundenen Anwendungen und Benutzern erben.
• RAG-Systeme können sensible Informationen aus Cloud-Speichern abrufen.
• KI-Agenten können mit Anwendungen, APIs, Datenbanken und Arbeitsabläufen interagieren.
• Eingabeaufforderungen und Ausgaben können sensible oder regulierte Informationen enthalten.
• Vektorspeicher und Abrufartefakte können sensible Unternehmenskontexte enthalten.
• Nicht genehmigte KI-Tools können außerhalb der festgelegten Kontrollmechanismen auf Unternehmensdaten zugreifen.

AI Access Governance Verbindet KI-Agenten, Copiloten, Anwendungen und autonome Systeme mit sensiblen Daten, Berechtigungen, Aktivitäten und Risiken, damit Teams übermäßigen Zugriff erkennen und das Prinzip der minimalen Berechtigungen stärken können.

Was ist DSPM in der Cloud-Datensicherheit?

Verwaltung der Datensicherheitsmaßnahmen (DSPM) Unterstützt Organisationen dabei, sensible Daten kontinuierlich zu erkennen, die Gefährdung zu verstehen, Datenrisiken zu priorisieren und in modernen Datenumgebungen Abhilfemaßnahmen voranzutreiben.

DSPM fügt der Cloud-Sicherheit eine wichtige Kontextebene hinzu, da nicht jeder Sicherheitsbefund das gleiche Risikoniveau birgt.

Beispielsweise können zwei Cloud-Speicherumgebungen ähnliche Konfigurationsprobleme aufweisen. Wenn die eine öffentliche Marketingmaterialien und die andere personenbezogene Daten, Zugangsdaten und Finanzdaten von Kunden enthält, sollten Sicherheitsteams sie nicht als gleichwertige Risiken einstufen.

DSPM hilft bei der Vernetzung:

• Datensensibilität
• Standort
• Belichtung
• Identität und Berechtigungen
• Eigentum
• Aktivität
• Politischer und regulatorischer Kontext
• Auswirkungen auf das Geschäft

Dieser Kontext hilft Sicherheitsteams dabei, die wichtigsten Cloud-Datenrisiken zu priorisieren.

DSPM vs. CSPM vs. Cloud DLP

DSPM, Cloud Security Posture Management (CSPM) und Cloud Data Loss Prevention (DLP) befassen sich mit verschiedenen Aspekten der Cloud-Sicherheit.

Diese Ansätze können sich ergänzen. CSPM kann Infrastrukturprobleme identifizieren, DSPM kann feststellen, welche sensiblen Daten durch diese Probleme gefährdet sind, und DLP in der Wolke kann dabei helfen, riskante Bewegungen oder die Verwendung sensibler Informationen zu erkennen und darauf zu reagieren.

12 Best Practices für die Cloud-Datensicherheit

1. Kontinuierliche Entdeckung von Cloud-Daten

Pflegen Sie ein Dateninventar über Cloud-Infrastruktur, SaaS-Anwendungen, Datenbanken, Data Warehouses, Objektspeicher, Dateisysteme, Kollaborationsplattformen, Entwicklungsumgebungen und KI-verbundene Systeme hinweg.

Die Datenermittlung sollte sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten berücksichtigen, da sich die Umgebungen ändern.

2. Sensible und kritische Daten klassifizieren

Identifizieren Sie persönliche, regulierte, vertrauliche, geschützte, qualifikationsbezogene, finanzielle, gesundheitsbezogene und andere hochwertige Informationen.

Die Klassifizierung liefert den Kontext, der für die Anwendung der richtigen Sicherheits-, Zugriffs-, Aufbewahrungs- und Richtlinienkontrollen erforderlich ist.

3. Cloud-Datenexponierung identifizieren

Sensible Informationen mit öffentlichem, externem, breit angelegtem internem, unnötigem Anwendungs- oder maschinengesteuertem Zugriff finden.

Priorisieren Sie die Offenlegung nach Sensibilität, Standort, Eigentumsverhältnissen, Berechtigungen, Aktivität und potenziellen Auswirkungen auf das Geschäft.

4. Das Prinzip der minimalen Berechtigungen durchsetzen

Gewähren Sie Benutzern, Anwendungen, Dienstkonten, Maschinenidentitäten und KI-Systemen nur die Zugriffsrechte, die für ihren jeweiligen Zweck erforderlich sind.

Überprüfen Sie geerbte, veraltete, weit gefasste und unnötige Berechtigungen im Zuge von Änderungen in Cloud-Umgebungen.

5. Stärkung der Authentifizierung und der Sicherheit von Anmeldeinformationen

Um unberechtigten Cloud-Zugriff zu reduzieren, sollten Sie starke Authentifizierung, Multi-Faktor-Authentifizierung, Geheimnismanagement, geeignete Sitzungskontrollen und die Rotation von Anmeldeinformationen einsetzen.

6. Verschlüsseln Sie sensible Daten

Verwenden Sie geeignete Verschlüsselung für sensible Daten im Ruhezustand und während der Übertragung und pflegen Sie sichere Schlüsselverwaltungsverfahren.

Verschlüsselung sollte die Zugriffs-, Sicherheits-, Überwachungs- und Datenverwaltungskontrollen ergänzen, nicht ersetzen.

7. Überwachung sensibler Datenaktivitäten

Berechtigungen zeigen, was Identitäten tun können. Aktivitäten zeigen, was sie tatsächlich tun.

Überwachung der Datenaktivität kann Einblick in die Art und Weise geben, wie sensible Informationen abgerufen, verschoben, weitergegeben, heruntergeladen, geändert oder gelöscht werden.

8. Schutz des Datenverkehrs sensibler Daten

Überwachen Sie Downloads, Freigaben, Kopien, Exporte, Übertragungen und sonstige Bewegungen, die sensible Informationen betreffen.

Nutzen Sie den Datenkontext, um DLP-Richtlinien zu verbessern und Ereignisse nach Sensibilität, Zugriff, Eigentümerschaft, Aktivität und Risiko zu priorisieren.

9. Unnötige Cloud-Daten minimieren

Identifizieren Sie veraltete, doppelte, redundante, überholte, triviale und unnötige Informationen, die die Angriffsfläche und den Aufwand für die Einhaltung von Vorschriften erhöhen.

Verbinden Sie Datenminimierung mit Aufbewahrung, Löschung, Eigentumsrechten, Richtlinien und nachvollziehbaren Arbeitsabläufen.

10. KI-Zugriff auf Cloud-Daten steuern

Identifizieren Sie KI-Agenten, Copiloten, Anwendungen, Assistenten und Workflows, die auf Cloud-Daten zugreifen können.

Verstehen Sie, wie diese Systeme Berechtigungen erben, auf welche sensiblen Informationen sie zugreifen können und wo übermäßiger Zugriff zu Sicherheitslücken führt.

11. Erkennen riskanter Datenaktivitäten

Achten Sie auf Aktivitäten, die auf kompromittierte Identitäten, Insiderrisiken, Datenexfiltration, unautorisierte Weitergabe, Ransomware oder andere Bedrohungen im Zusammenhang mit sensiblen Informationen hindeuten könnten.

Datenerkennung und -reaktion Verknüpft sensible Daten mit Identitäts-, Zugriffs- und Aktivitätskontexten, um die Priorisierung relevanter Bedrohungen zu erleichtern.

12. Automatisierte Sanierungsmaßnahmen

Die Identifizierung von Cloud-Datenrisiken ist nur dann sinnvoll, wenn Teams diese Risiken reduzieren können.

Setzen Sie richtlinienbasierte Arbeitsabläufe ein, um übermäßigen Zugriff, riskante Konfigurationen, offengelegte Daten, Richtlinienverstöße, unnötige Daten und andere Sicherheitslücken zu beheben.

Automatisierte Behebung Hilft dabei, Routenfunde zu ermitteln, Zuständigkeiten zuzuweisen, Richtlinien durchzusetzen und Korrekturmaßnahmen zu koordinieren.

Wie man Cloud-Datensicherheitsrisiken priorisiert

Cloud-Umgebungen können Tausende von Fehlerberichten generieren. Jedes Problem als gleich dringlich zu behandeln, erzeugt unnötigen Aufwand und verlangsamt die Behebung.

Der Datenkontext hilft Teams, eine theoretische Schwachstelle in der Cloud von einem Sicherheitsproblem zu unterscheiden, das hochsensible oder geschäftskritische Informationen betrifft.

Berücksichtigen Sie Faktoren wie:

• Empfindlichkeit: Was beinhalten die Daten?
• Belichtung: Ist es öffentlich, extern, allgemein zugänglich oder unnötigerweise zugänglich?
• Identität: Welche Benutzer, Anwendungen, Dienstkonten, Maschinen und KI-Systeme können darauf zugreifen?
• Berechtigungen: Welche Aktionen können diese Identitäten ausführen?
• Aktivität: Wie wird konkret auf die Daten zugegriffen oder sie werden übertragen?
• Standort: Wo werden die Daten gespeichert, und spielt der Speicherort eine Rolle?
• Eigentum: Wer trägt die Verantwortung für die Daten?
• Geschäftlicher Nutzen: Wie wichtig sind die Informationen für die Organisation?
• Politik: Welche Sicherheits-, Datenschutz-, Aufbewahrungs- oder regulatorischen Anforderungen gelten?

Die wichtigste Erkenntnis zur Cloud-Sicherheit ist nicht immer diejenige mit dem größten Infrastrukturrisiko. Es ist diejenige, die ein relevantes Gefährdungspotenzial für die wichtigsten Daten schafft.

Checkliste zur Vorbereitung auf Cloud-Datensicherheit

Wie BigID zur Sicherung von Cloud-Daten beiträgt

BigID geht bei der Cloud-Datensicherheit vom Datenumfeld aus.

BigID hilft Sicherheitsteams dabei, sensible Daten zu erkennen und sie mit dem Kontext zu verknüpfen, der erforderlich ist, um Risiken zu verstehen und zu reduzieren, einschließlich Identität, Berechtigungen, Sichtbarkeit, Standort, Eigentumsverhältnisse, Aktivitäten, Richtlinien, KI-Zugriff und Geschäftskontext.

BigID unterstützt Organisationen:

• Cloud-Daten entdecken und klassifizieren: Finden Sie sensible, regulierte, persönliche, vertrauliche, geschützte und geschäftskritische Informationen in strukturierten, unstrukturierten, Cloud-, SaaS-, Hybrid-, On-Premises- und KI-vernetzten Umgebungen.
• Priorisierung des Cloud-Datenrisikos: Verknüpfen Sie Sensibilität mit Exposition, Zugang, Identität, Standort, Eigentum, Aktivität und Geschäftskontext, um die Risiken zu identifizieren, die Aufmerksamkeit erfordern.
• Zugriff verwalten: Verstehen, wer und was auf sensible Daten zugreifen kann, und unnötige oder übermäßige Berechtigungen für Benutzer, Anwendungen, Dienstkonten, Maschinenidentitäten, APIs und KI-Systeme identifizieren.
• Überwachung sensibler Datenaktivitäten: Verstehen Sie, wie sensible Informationen abgerufen, verschoben, weitergegeben, heruntergeladen, verändert oder gelöscht werden.
• Cloud DLP stärken: Verbinden Sie die Ermittlung, Klassifizierung, den Zugriff, die Eigentumsverhältnisse, die Aktivitäten und den Risikokontext sensibler Daten mit Datenbewegungs- und DLP-Workflows über Cloud, SaaS und KI hinweg.
• Risikoaktivitäten erkennen und darauf reagieren: Kombinieren Sie sensible Daten, Identität, Zugriff und Aktivitätskontext, um Bedrohungen zu priorisieren und die Reaktion zu beschleunigen.
• KI-Zugang steuern: Identifizieren Sie KI-Agenten, Copiloten, Anwendungen und autonome Systeme, die auf sensible Unternehmensdaten zugreifen können, und finden Sie heraus, wo übermäßige Berechtigungen ein Sicherheitsrisiko darstellen.
• Minimieren Sie unnötige Daten: Identifizieren Sie veraltete, doppelte, redundante, überholte, triviale und unnötige Informationen, die das Cloud-Risiko und die Angriffsfläche erhöhen.
• Laufwerksbereinigung: Die Gefährdung reduzieren, übermäßige Zugriffsrechte entziehen, Richtlinien durchsetzen, Verantwortlichkeiten zuweisen und Korrekturmaßnahmen durch richtliniengesteuerte Arbeitsabläufe koordinieren.

Die Datensicherheit in der Cloud sollte nicht bei der Identifizierung von Risiken enden. Sie sollte Sicherheitsteams den Kontext und die Maßnahmen bieten, die sie benötigen, um die Gefährdung durch sich verändernde Cloud- und KI-Umgebungen kontinuierlich zu reduzieren.

Häufig gestellte Fragen zur Cloud-Datensicherheit

Was ist Cloud-Datensicherheit?

Cloud-Datensicherheit ist die Praxis des Erkennens, Klassifizierens, Überwachens, Steuerns und Schützens sensibler Daten in Cloud-Infrastrukturen, SaaS-Anwendungen, Datenplattformen, hybriden Umgebungen und KI-Systemen.

Warum ist Datensicherheit in der Cloud wichtig?

Cloud-Datensicherheit unterstützt Unternehmen beim Schutz sensibler Informationen, die sich über Cloud-Infrastrukturen, SaaS-Anwendungen, Datenplattformen, Kollaborationstools, KI-Systeme und hybride Umgebungen verteilen. Sie hilft Teams, Gefährdungen, übermäßigen Zugriff, riskante Aktivitäten, unangemessene Weitergabe, Fehlkonfigurationen und andere Zustände zu erkennen, die kritische Daten gefährden können.

Worin besteht der Unterschied zwischen Cloud-Sicherheit und Cloud-Datensicherheit?

Cloud-Sicherheit schützt umfassend Cloud-Infrastruktur, Netzwerke, Workloads, Anwendungen, Identitäten und Konfigurationen. Cloud-Datensicherheit konzentriert sich speziell auf sensible Informationen innerhalb und zwischen diesen Umgebungen, einschließlich ihres Speicherorts, der Zugriffsrechte, ihrer Verwendung und der Bereiche, in denen bei einer Gefährdung Handlungsbedarf besteht.

Was sind die größten Risiken für die Datensicherheit in der Cloud?

Zu den häufigsten Risiken für die Datensicherheit in der Cloud gehören unbekannte sensible Daten, Schattendaten, Fehlkonfigurationen, übermäßiger Zugriff, öffentliche und externe Offenlegung, übermäßige Aufbewahrung, riskante Datenbewegungen, Zugriff durch Dritte, Risiken der Maschinenidentität, Kompromittierung von Cloud-Konten und unangemessener KI-Zugriff auf sensible Informationen.

Was ist DSPM?

Data Security Posture Management hilft Unternehmen dabei, kontinuierlich sensible Daten zu entdecken, Gefährdungen und Zugriffsrisiken zu identifizieren, Erkenntnisse im Kontext der Daten zu priorisieren und Abhilfemaßnahmen in Cloud-, SaaS-, Hybrid-, On-Premises- und KI-Umgebungen voranzutreiben.

Worin besteht der Unterschied zwischen DSPM und CSPM?

CSPM konzentriert sich primär auf die Konfiguration der Cloud-Infrastruktur und deren Sicherheitslage. DSPM hingegen fokussiert sich auf die Daten selbst, indem es Sensibilität mit Gefährdung, Zugriff, Identität, Eigentum, Aktivität, Standort und Geschäftskontext verknüpft. Unternehmen können beide Ansätze kombinieren.

Worin besteht der Unterschied zwischen DSPM und Cloud DLP?

DSPM konzentriert sich auf die Erkennung sensibler Daten, die Analyse von Sicherheitslage und Gefährdungspotenzial, die Priorisierung von Risiken und die Einleitung von Gegenmaßnahmen. Cloud DLP hingegen schützt sensible Daten direkter beim Zugriff, der Weitergabe, dem Kopieren, Herunterladen, Exportieren, Übertragen oder der sonstigen Nutzung in Cloud-, SaaS- und KI-Umgebungen.

Wie verbessert das Prinzip der minimalen Berechtigungen die Datensicherheit in der Cloud?

Das Prinzip der minimalen Berechtigungen beschränkt Benutzer, Anwendungen, Dienstkonten, Maschinenidentitäten und KI-Systeme auf die für ihren jeweiligen Zweck erforderlichen Zugriffsrechte. Die Reduzierung unnötiger Berechtigungen kann die Offenlegung sensibler Daten verringern und die potenziellen Auswirkungen einer kompromittierten oder missbrauchten Identität begrenzen.

Wie wirkt sich KI auf die Datensicherheit in der Cloud aus?

KI schafft zusätzliche Zugriffswege zu Cloud-Daten durch Copiloten, Agenten, RAG-Anwendungen, APIs, Servicekonten, Maschinenidentitäten, Vektorspeicher und verbundene Anwendungen. Unternehmen benötigen Transparenz darüber, welche KI-Systeme auf sensible Daten zugreifen können, wie sie diesen Zugriff erhalten haben und ob diese Berechtigungen angemessen sind.

Wie können Unternehmen die Datensicherheit in der Cloud verbessern?

Organisationen können die Cloud-Datensicherheit verbessern, indem sie kontinuierlich sensible Informationen erkennen und klassifizieren, Gefährdungen identifizieren, übermäßigen Zugriff reduzieren, die Authentifizierung stärken, Daten verschlüsseln, Aktivitäten mit sensiblen Daten überwachen, Datenbewegungen schützen, unnötige Daten minimieren, den Zugriff von KI regeln, riskantes Verhalten erkennen und die Behebung automatisieren.

Wie trägt BigID zur Datensicherheit in der Cloud bei?

BigID unterstützt Unternehmen bei der Erkennung und Klassifizierung sensibler Daten, der Priorisierung von Cloud-Datenrisiken, der Zugriffssteuerung, der Überwachung von Aktivitäten, der Stärkung der Cloud-Datenschutz- und -Vermeidungsmaßnahmen, der Erkennung riskanten Verhaltens, der Steuerung des KI-Zugriffs, der Minimierung unnötiger Daten und der Automatisierung der Problembehebung in Cloud-, SaaS-, Hybrid-, Multi-Cloud- und KI-Umgebungen.