Was ist Datenzugriffs-Governance? Ein Leitfaden zur Reduzierung des Zugriffsrisikos

Das Risiko des Datenzugriffs beginnt mit einer einfachen Frage:

Wer oder was kann auf Ihre sensiblen Daten zugreifen?

Die Antwort ist schwieriger zu bestimmen geworden, da sich der Zugriff auf menschliche und nicht-menschliche Identitäten ausweitet.

Mitarbeiter, Auftragnehmer, Anwendungen, Servicekonten, APIs, Maschinenidentitäten, Copiloten und KI-Agenten können alle mit Unternehmensdaten interagieren. Der Zugriff kann direkt über Gruppen und Rollen oder indirekt über Anwendungen, delegierte Berechtigungen, APIs und andere Zugriffswege erfolgen.

Deshalb ist das moderne Verwaltung des Datenzugriffs muss über Berechtigungslisten hinausgehen.

Organisationen müssen verstehen Wer oder was hat Zugriff, welche sensiblen Daten werden durch diesen Zugriff offengelegt, wie wurde der Zugriff gewährt, wird er tatsächlich genutzt, wem gehört er und was sollte zuerst geändert werden?.

Die Datenzugriffssteuerung verknüpft Identität und Berechtigungskontext mit den Daten selbst, sodass Organisationen übermäßigen Zugriff reduzieren, das Prinzip der minimalen Berechtigungen durchsetzen und die Offenlegung sensibler Daten kontinuierlich verringern können.

Was ist Datenzugriffs-Governance?

Data Access Governance (DAG) ist die Praxis, kontinuierlich zu verstehen und zu steuern, wer oder was auf Unternehmensdaten zugreifen kann, was damit geschehen kann, warum dieser Zugriff besteht und ob er weiterhin angemessen ist.

Ein modernes Programm zur Steuerung des Datenzugriffs hilft bei der Beantwortung folgender Fragen:

• Wer oder was hat Zugriff auf sensible Daten?
• Welche Berechtigungen und Rechte haben sie?
• Wie haben sie Zugang erhalten?
• Welche Aktionen können sie ausführen?
• Wird der Zugang aktiv genutzt?
• Dient der Zugriff noch einem legitimen Geschäftszweck?
• Wem gehören die Daten und die Entscheidung über den Zugriff?
• Welche Berechtigungen legen regulierte oder geschäftskritische Informationen offen?
• Welche Zugriffsprobleme sollten die Teams zuerst beheben?

Dies macht DAG umfassender als die einfache Gewährung oder Verweigerung des Zugriffs.

Es liefert den Kontext, der benötigt wird, um festzustellen, ob ein autorisierter Zugriff ebenfalls vorliegt. notwendig, angemessen und sicher.

Warum die Steuerung des Datenzugriffs wichtig ist

Der Zugriff ist einer der deutlichsten Wege zwischen einer Identität und sensiblen Daten.

Ein kompromittiertes Mitarbeiterkonto birgt ein noch größeres Risiko, wenn es Zugriff auf Kundendaten hat.

Ein Dienstkonto birgt ein höheres Risiko, wenn es über weitreichende Datenbankberechtigungen verfügt.

Eine Anwendung birgt ein höheres Risiko, wenn ihre geerbten Berechtigungen vertrauliche Dateien offenlegen.

Ein KI-Agent birgt ein größeres Risiko, wenn Anwendungen, APIs, Dienstkonten oder delegierte Benutzerzugriffe ihm den Zugriff auf Daten ermöglichen, die über seinen eigentlichen Zweck hinausgehen.

In jedem Fall erzählt die Genehmigung selbst nur einen Teil der Geschichte.

Teams müssen sich vernetzen:

• Identität
• Berechtigungen
• Zugriffspfade
• Datensensibilität
• Aktivität
• Eigentum
• Geschäftszweck
• Mögliche Auswirkungen

Wie funktioniert die Datenzugriffsverwaltung?

Eine effektive Datenzugriffssteuerung verbindet Ermittlung, Zugriffsanalyse, Aktivitäten, Richtlinien, Eigentumsverhältnisse und Abhilfemaßnahmen.

1. Sensible Daten erkennen und klassifizieren

Beginnen wir mit den Daten.

Organisationen müssen wissen, wo regulierte, vertrauliche, geschützte, personenbezogene und geschäftskritische Informationen in Cloud-, SaaS-, On-Premises-, Hybrid-, strukturierten und unstrukturierten Umgebungen gespeichert sind.

Datenermittlung und -klassifizierung schafft den Kontext, der erforderlich ist, um zu bestimmen, welcher Zugriff tatsächlich von Bedeutung ist.

Ohne diesen Kontext kann ein Anspruch auf öffentliche Informationen identisch erscheinen wie ein Anspruch, der personenbezogene Daten von Kunden oder geistiges Eigentum offenlegt.

2. Erstellen Sie eine Übersicht, wer und was auf die Daten zugreifen kann.

Moderne Zugriffsverwaltung muss mehr als nur Mitarbeiter berücksichtigen.

Der Zugang kann erfolgen durch:

• Mitarbeiter und Auftragnehmer
• Privilegierte Benutzer
• Gruppen und Rollen
• Anwendungen
• Servicekonten
• APIs
• Maschinenidentitäten
• KI-Assistenten und Copiloten
• KI-Agenten

Teams benötigen Einblick in direkte und vererbte Zugriffsrechte, da die tatsächliche Berechtigung erheblich von der ursprünglich von den Administratoren beabsichtigten Berechtigung abweichen kann.

3. Verstehen, was jede Identität leisten kann

Zugriff ist nicht binär.

Eine Identität kann die Berechtigung haben zu:

• Lesen Sie
• Suchen
• Bearbeiten
• Export
• Aktie
• Bewegen
• Löschen
• Verwalten
• Arbeitsabläufe oder andere Aktionen auslösen

Eine Identität, die einen einzelnen Datensatz anzeigen kann, und eine Identität, die ein gesamtes Repository exportieren kann, bergen nicht das gleiche Risikoniveau.

4. Aktivitätskontext hinzufügen

Berechtigungen beschreiben, was könnte passieren.

Aktivitäten helfen Teams zu verstehen, was Ist Happening.

Verknüpfung der Zugriffsverwaltung mit Datenaktivitätsüberwachung kann dabei helfen, häufig genutzte Zugriffe von veralteten, ungewöhnlichen oder unnötigen Berechtigungen zu unterscheiden.

Dies hilft Teams bei der Beantwortung von Fragen wie:

• Wird dieser Zugriff tatsächlich genutzt?
• Hat sich die Nutzung geändert?
• Steht die Aktivität im Einklang mit dem Unternehmenszweck?
• Greift eine Identität unerwartet auf sensible Daten zu?

5. Übermäßigen und riskanten Zugriff identifizieren

Übermäßiger Zugriff tritt ein, wenn eine Identität über mehr Zugriffsrechte verfügt, als ihr legitimer Geschäftszweck erfordert.

Beispiele hierfür sind:

• Ein Mitarbeiter, der seine Rolle wechselt, aber weiterhin Zugriffsrechte von einem vorherigen Team behält
• Eine Gruppe, die vertrauliche Daten Hunderten unnötigen Nutzern zugänglich macht
• Ein ruhendes Dienstkonto mit administrativen Berechtigungen
• Eine Anwendung mit weitreichendem Zugriff auf sensible Dateien
• Ein KI-Agent, der Berechtigungen für Daten erbt, die nicht mit seiner zugewiesenen Aufgabe zusammenhängen.

Bei einer datenorientierten Governance werden diese Erkenntnisse danach priorisiert, was der Zugriff offenbart, und nicht einfach nach der Anzahl der beteiligten Berechtigungen.

6. Eigentumsrechte zuweisen und Zugriffsrechte überprüfen

Jemand muss die Zugangsentscheidung treffen.

Dateneigentümer und Geschäftsinhaber können oft besser beurteilen, ob ein Zugriff weiterhin notwendig ist, als ein zentrales Sicherheitsteam, das eine Berechtigung ohne Kontext überprüft.

Effektive Zugriffsprüfungen sollten den Prüfern Folgendes aufzeigen:

• Wer oder was hat Zugriff?
• Welche Daten der Zugriff offenlegt
• Wie sensibel diese Daten sind
• Wie die Berechtigung vererbt wurde
• Ob der Zugriff genutzt wird
• Welche Aktionen die Identität ausführen kann

Dadurch erhalten die Prüfer genügend Kontext, um eine fundierte Entscheidung zu treffen, anstatt einfach nur auf „Genehmigen“ zu klicken.

7. Kontinuierliche Fehlerbehebung und Überwachung

Die Steuerung des Datenzugriffs sollte zu konkreten Maßnahmen führen.

Teams können:

• Unnötige Berechtigungen widerrufen
• Zugang in der richtigen Größe
• Offenen Zugang schließen
• Weisen Sie die Sanierungsmaßnahmen den verantwortlichen Verantwortlichen zu.
• Richtlinien durchsetzen
• Korrekturmaßnahmen verfolgen
• Überwachen Sie die Änderungen der Berechtigungen und der Offenlegungspflichten im Laufe der Zeit.

Sanierungsabläufe helfen, Erkenntnisse zum Zugang in messbare Risikominderung umzusetzen.

Datenzugriffs-Governance vs. IAM

Datenzugriffs-Governance und Identitäts- und Zugriffsmanagement arbeiten zwar zusammen, lösen aber unterschiedliche Aspekte des Zugriffsproblems.

IAM dient der Identitätsfeststellung und der Verwaltung von Authentifizierung und Autorisierung. DAG fügt den Kontext sensibler Daten hinzu, der erforderlich ist, um zu bestimmen, ob ein Zugriff ein Risiko darstellt.

Was ist Access Intelligence?

Access Intelligence verbindet Identitätssicherheit mit Datensicherheit.

Es vereint:

• Identität
• Berechtigungen
• Zugriffspfade
• Datensensibilität
• Aktivität
• Eigentum
• Belichtung
• Geschäftlicher Kontext

Dies liefert den Teams eine klarere Antwort auf eine nützlichere Frage:

Welcher Zugriff birgt ein relevantes Risiko für die wichtigsten Daten?

Anstatt Tausende von Berechtigungen gleichermaßen zu überprüfen, können sich Sicherheitsteams auf Berechtigungen konzentrieren, die regulierte, vertrauliche, geschützte oder geschäftskritische Informationen offenlegen.

Datenzugriffsverwaltung und Prinzip der minimalen Berechtigungen

Geringste Privilegien bedeutet, einer Identität nur den Zugriff zu gewähren, der für einen legitimen Geschäftszweck erforderlich ist.

Dazu ist mehr erforderlich, als nur die Anzahl der Berechtigungen zu minimieren.

Betrachten wir zwei Benutzer mit unnötigen Leserechten:

• Benutzer A kann auf nicht sensible Dokumente zugreifen.
• Benutzer B kann auf Gehaltsabrechnungsinformationen und Kundenfinanzdaten zugreifen.

Die unnötige Berechtigung liegt in beiden Fällen vor.

Das Risiko besteht nicht.

Die Steuerung des Datenzugriffs fördert das Prinzip der minimalen Berechtigungen, indem sie Teams dabei unterstützt, zu bestimmen, welche zusätzlichen Zugriffsrechte das größte Risiko darstellen und daher Priorität erhalten sollten.

Wie KI die Datenzugriffsverwaltung verändert

Künstliche Intelligenz macht die Kontrolle des Datenzugriffs zu einem Problem der menschlichen und nicht-menschlichen Identität.

KI-Agenten und Copiloten können Informationen abrufen, APIs aufrufen, mit Anwendungen interagieren, Arbeitsabläufe ausführen und kontinuierlich agieren.

Sie erhalten möglicherweise Zugang über:

• Anwendungen
• APIs
• Servicekonten
• Maschinenidentitäten
• OAuth-Bereiche
• Cloud-Rollen
• Delegierte Benutzerberechtigungen

Dadurch kann der effektive Zugriff eines KI-Systems viel umfassender sein, als seine sichtbare Konfiguration vermuten lässt.

Der moderne DAG muss daher folgende Fragen beantworten:

• Welche KI-Systeme können auf sensible Daten zugreifen?
• Wie haben sie diesen Zugang erhalten?
• Welche Aktionen können sie ausführen?
• Entspricht der Zugriff dem Zweck des KI-Systems?
• Wem gehört die Entscheidung über KI-Identität und Zugriffsrechte?
• Welche KI-Berechtigungen bergen ein übermäßiges Risiko?

AI Access Governance Diese Prinzipien werden auf KI-Umgebungen übertragen, indem KI-Identitäten und Zugriffspfade mit den dahinterliegenden sensiblen Daten verknüpft werden.

Datenzugriffs-Governance vs. Datenzugriffsmanagement

Die Begriffe überschneiden sich, betonen aber unterschiedliche Ergebnisse.

Datenzugriffsverwaltung konzentriert sich auf die Gewährung, Änderung und den Entzug von Zugriffsrechten.

Datenzugriffsverwaltung Fügt kontinuierlich Daten, Richtlinien, Eigentumsverhältnisse, Aktivitäten und Risikokontext hinzu, um zu bestimmen, ob dieser Zugriff weiterhin angemessen ist.

Die Zugriffsverwaltung fragt:

• Soll diese Identität Zugriff erhalten?
• Welche Berechtigung sollten wir erteilen?
• Wie können wir es widerrufen?

Die Zugangsgovernance fragt außerdem:

• Welche sensiblen Daten werden durch die Berechtigung offengelegt?
• Nutzt die Identität den Zugriff?
• Benötigt es noch die Berechtigung?
• Wem obliegt die Entscheidung?
• Was sollten wir zuerst beheben?

Wie DAG mit DSPM und DLP funktioniert

Die Steuerung des Datenzugriffs funktioniert nicht isoliert.

Datenzugriffs-Governance und DSPM

Management von Datensicherheitsmaßnahmen Hilft Organisationen dabei, sensible Daten, Gefährdungen und allgemeine Risiken für die Datensicherheit zu identifizieren.

DAG liefert einen tieferen Kontext für den Datenzugriff, indem es aufzeigt, wer oder was auf diese Daten zugreifen kann und ob der Zugriff weiterhin angemessen ist.

Datenzugriffsverwaltung und DLP

Datenverlustprävention konzentriert sich auf die Erkennung und Verhinderung verbotener Datenbewegungen und -nutzungen gemäß festgelegten Richtlinien.

DAG hilft dabei, unnötige Zugriffe zu reduzieren, die solche riskanten Situationen überhaupt erst auslösen können.

Zusammengenommen helfen diese Ansätze den Teams, sensible Daten zu verstehen, unberechtigten Zugriff zu reduzieren, riskantes Verhalten zu erkennen und unerwünschte Offenlegung zu verhindern.

Gemeinsame Herausforderungen bei der Datenzugriffsverwaltung

Ausweitung des Zugangs

Benutzer sammeln Berechtigungen, wenn sie ihre Rolle ändern, Projekten beitreten oder temporäre Zugriffsrechte erhalten, die später niemand mehr entfernt.

Geerbter Zugriff

Gruppen, Rollen, Anwendungen, Dienstkonten und delegierte Berechtigungen können den tatsächlichen Pfad zwischen einer Identität und sensiblen Daten verschleiern.

Nicht-menschliche Identitäten

Anwendungen, APIs, Workloads, Servicekonten, Maschinenidentitäten und KI-Agenten greifen zunehmend auf sensible Daten zu, ohne dabei auf traditionelle menschliche Zugriffsmuster zurückzugreifen.

Unverbundene Identität und Datenkontext

Eine Identitätsplattform weiß, wer über Berechtigungen verfügt, während das Datensicherheitsteam weiß, wo sich sensible Informationen befinden.

Wenn diese Ansichten nicht miteinander verknüpft sind, können Teams nicht ohne Weiteres feststellen, welche Berechtigungen ein erhebliches Risiko darstellen.

Low-Context Access Reviews

Prüfer erhalten möglicherweise lange Listen von Berechtigungen, ohne zu wissen, welche sensiblen Informationen sich dahinter verbergen.

Dies fördert Zustimmungsmüdigkeit anstelle sinnvoller Regierungsführung.

Berechtigungsdrift

Daten, Identitäten, Anwendungen und Geschäftsanforderungen verändern sich ständig.

Eine Genehmigung, die vor sechs Monaten noch sinnvoll war, mag heute keinen legitimen Zweck mehr erfüllen.

Wie man ein Datenzugriffs-Governance-Programm aufbaut

Ein praktisches Programm kann mit sieben Schritten beginnen:

1. Sensible Daten aufdecken und klassifizieren. Ermitteln Sie, wo sich wertvolle Informationen befinden.
2. Kartieren Sie den Zugang für Menschen und Nicht-Menschen. Identifizieren Sie Benutzer, Gruppen, Anwendungen, Dienstkonten, Maschinenidentitäten und KI-Systeme, die darauf zugreifen können.
3. Effektive Berechtigungen verstehen. Direkte und geerbte Zugriffspfade verfolgen.
4. Aktivitäts- und Besitzkontext hinzufügen. Ermitteln Sie, ob der Zugriff genutzt wird und wer die Entscheidung trifft.
5. Übermäßigen Zugriff identifizieren. Vergleichen Sie die Berechtigungen mit dem legitimen Geschäftszweck.
6. Priorisierung nach Risiko für sensible Daten. Konzentrieren Sie sich auf den Zugang, der die Informationen mit dem größten Wirkungspotenzial zugänglich macht.
7. Kontinuierlich beheben und überwachen. Passen Sie den Zugang an und erkennen Sie neue Expositionen bei sich ändernden Bedingungen.

Fragen, die ein ausgereiftes DAG-Programm beantworten sollte

Wie BigID die Datenzugriffsverwaltung angeht

BigID verfolgt bei der Zugriffssteuerung einen Ansatz, der von den Daten ausgeht.

Anstatt Identitäten oder Berechtigungen isoliert zu betrachten, verknüpft BigID sensible Daten mit Identitäten, Berechtigungen, Zugriffspfaden, Aktivitäten, Eigentumsverhältnissen und Risikokontext.

BigID unterstützt Organisationen:

• Sensible Daten entdecken und klassifizieren: Identifizieren Sie regulierte, vertrauliche, geschützte, personenbezogene und geschäftskritische Informationen in den unterstützten Unternehmensumgebungen.
• Kartenzugriff: Verbinden Sie Benutzer, Gruppen, Anwendungen, Dienstkonten, Maschinenidentitäten und KI-Systeme mit den sensiblen Daten, auf die sie zugreifen können.
• Berechtigungen analysieren: Direkte und vererbte Zugriffsrechte verstehen und übermäßige Berechtigungen erkennen.
• Aktivitätskontext hinzufügen: Unterscheiden Sie zwischen aktivem Zugriff und veraltetem, ungewöhnlichem oder ungenutztem Zugriff.
• Überbelichtung erkennen: Finden Sie offene, übermäßig berechtigte und hochriskante sensible Daten.
• Risiken priorisieren: Fokussierte Behebung von Mängeln unter Berücksichtigung von Datensensibilität, Offenlegung, Zugriff, Aktivität, Eigentumsverhältnissen und Geschäftskontext.
• Unterstützung des minimalen Privilegs: Berechtigungen entsprechend dem legitimen Geschäftsbedarf anpassen.
• KI-Zugang steuern: Verknüpfen Sie KI-Identitäten und Zugriffspfade zu sensiblen Daten und identifizieren Sie, wo der KI-Zugriff den Geschäftsbedarf übersteigt.
• Laufwerksbereinigung: Verantwortlichkeiten zuweisen, Arbeitsabläufe orchestrieren, Richtlinien durchsetzen und Korrekturmaßnahmen verfolgen.

Das Ergebnis ist eine datenbasierte Zugriffsverwaltung, die Teams dabei hilft, sich auf den Zugriff zu konzentrieren, der das größte Risiko birgt, anstatt jede Berechtigung gleich zu behandeln.

FAQs zur Datenzugriffsverwaltung

Was versteht man unter Datenzugriffs-Governance?

Die Steuerung des Datenzugriffs ist die Praxis, kontinuierlich zu verstehen und zu regeln, wer oder was auf Unternehmensdaten zugreifen kann, welche Aktionen ausgeführt werden können, warum dieser Zugriff besteht und ob er weiterhin angemessen ist.

Warum ist die Steuerung des Datenzugriffs wichtig?

Die Steuerung des Datenzugriffs hilft Organisationen dabei, übermäßige Berechtigungen, die Offenlegung sensibler Daten, Insiderrisiken, Compliance-Lücken und andere Risiken zu reduzieren, die entstehen, wenn menschliche oder nicht-menschliche Identitäten auf Daten zugreifen können, die sie nicht benötigen.

Worin besteht der Unterschied zwischen Datenzugriffsverwaltung und IAM?

IAM verwaltet Identitäten, Authentifizierung, Autorisierung, Rollen und den Zugriff auf Systeme und Ressourcen. Die Datenzugriffsverwaltung ergänzt diese um Informationen zu sensiblen Daten, Aktivitäten, Eigentumsverhältnissen und Risiken, um zu bestimmen, ob der Zugriff weiterhin angemessen ist und wo er Sicherheitslücken birgt.

Worin besteht der Unterschied zwischen Datenzugriffsmanagement und Datenzugriffsgovernance?

Das Datenzugriffsmanagement konzentriert sich auf die Erteilung, Änderung und den Entzug von Berechtigungen. Die Datenzugriffsgovernance ergänzt diese um kontinuierliche Richtlinien, Zuständigkeiten, Aktivitäten, Datensensibilität und Risikokontexte, um zu bestimmen, ob diese Berechtigungen weiterhin notwendig und sicher sind.

Wie unterstützt die Datenzugriffsverwaltung das Prinzip der minimalen Berechtigungen?

Die Datenzugriffssteuerung verknüpft Berechtigungen mit sensiblen Daten und dem Geschäftszweck, sodass Teams Zugriffe identifizieren können, die über den legitimen Bedarf hinausgehen, und priorisieren können, welche Berechtigungen zuerst reduziert werden sollen.

Gilt die Datenzugriffsverwaltung auch für KI-Agenten?

Ja. Moderne Datenzugriffsverwaltung muss KI-Agenten und andere nicht-menschliche Identitäten berücksichtigen, da diese Berechtigungen über Anwendungen, APIs, Dienstkonten, Maschinenidentitäten, Cloud-Rollen und delegierten Benutzerzugriff erben können.

Was ist Zugangsintelligenz?

Access Intelligence verknüpft Identitäten, Berechtigungen, Zugriffspfade, Aktivitäten, Eigentumsverhältnisse, die Offenlegung sensibler Daten und den Geschäftskontext, um aufzuzeigen, wo das Zugriffsrisiko konzentriert ist und welche Teams zuerst Abhilfe schaffen sollten.

Wie unterstützt BigID die Datenzugriffsverwaltung?

BigID verknüpft sensible Daten mit Identitäten, Berechtigungen, Zugriffspfaden, Aktivitäten, Eigentumsverhältnissen und Risiken, damit Organisationen übermäßige Zugriffe erkennen, die Offenlegung priorisieren, das Prinzip der minimalen Berechtigungen unterstützen, den Zugriff von Menschen und Nicht-Menschen steuern und Abhilfemaßnahmen einleiten können.