Was ist Datenzugriffsmanagement? Wie man den Zugriff kontrolliert und Risiken reduziert

Beim Datenzugriff geht es nicht mehr nur darum, wer sich einloggen kann.

Mitarbeiter, Auftragnehmer, Anwendungen, Servicekonten, APIs, Maschinenidentitäten, Copiloten und KI-Agenten können alle mit Unternehmensdaten interagieren. Jede Identität kann Berechtigungen in Cloud-, SaaS-, On-Premises-, Hybrid- und KI-Umgebungen sammeln.

Die Herausforderung besteht nicht einfach nur darin, Zugang zu gewähren. Organisationen müssen fortwährend folgende Fragen beantworten:

• Wer oder was hat Zugriff auf sensible Daten?
• Was können sie damit anfangen?
• Wie haben sie Zugang erhalten?
• Benötigen sie es noch?
• Wird es aktiv genutzt?
• Welcher Zugang birgt ein relevantes Risiko?
• Welche Probleme sollten Sicherheitsteams zuerst beheben?

Dort Verwaltung des Datenzugriffs wird grundlegend.

Das Datenzugriffsmanagement unterstützt Unternehmen dabei, zu kontrollieren, wer und was auf Unternehmensdaten zugreifen kann, welche Berechtigungen diese Personen haben und welche Aktionen sie durchführen dürfen. Moderne Datenzugriffs-Governance geht noch einen Schritt weiter, indem sie Identitäten, Berechtigungen, Aktivitäten, Eigentumsverhältnisse, die Offenlegung sensibler Daten und den Geschäftskontext miteinander verknüpft. So können Teams erkennen, welche Zugriffe Risiken bergen, Prioritäten setzen und entsprechende Maßnahmen ergreifen.

Die Zugriffssteuerung ist grundlegend für die Reduzierung von Datenrisiken, denn der Zugriff bestimmt, wer oder was auf die relevanten Daten zugreifen kann.

Was bestimmt das Datenzugriffsrisiko?

Das Risiko von Datenzugriffen wird nicht allein durch Berechtigungen bestimmt. Unternehmen müssen die Identität hinter dem Zugriff, die verfügbaren Berechtigungen, die Sensibilität der offengelegten Daten, die tatsächliche Nutzung des Zugriffs, den Eigentümer und die potenziellen Auswirkungen auf das Geschäft verstehen.

Was ist Datenzugriffsmanagement?

Das Datenzugriffsmanagement ist die Praxis, zu kontrollieren, wer oder was auf Unternehmensdaten zugreifen kann, welche Aktionen ausgeführt werden können und unter welchen Bedingungen dieser Zugriff erfolgen soll.

Es kombiniert Identitätskontrollen, Berechtigungen, Authentifizierung, Autorisierung, Überwachung, Richtlinien und Abhilfemaßnahmen, um Daten vor unangemessenem Zugriff und Missbrauch zu schützen.

Historisch gesehen konzentrierten sich Organisationen bei der Datenzugriffsverwaltung primär auf menschliche Benutzer. Ein Benutzer authentifizierte sich, erhielt Berechtigungen basierend auf einer Rolle oder Gruppe und erhielt Zugriff auf bestimmte Anwendungen oder Ressourcen.

Dieses Modell hat sich geändert.

Moderner Datenzugriff umfasst:

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

Organisationen müssen daher sowohl Identität als auch Daten verstehen.

Die Kenntnis, dass eine Identität über eine Berechtigung verfügt, ist nur ein Teil der Wahrheit. Sicherheitsteams müssen auch wissen, welche Daten hinter dieser Berechtigung stehen, wie sensibel diese Daten sind, ob die Identität den Zugriff nutzt und welche geschäftlichen Auswirkungen sich daraus ergeben könnten.

Wie funktioniert Datenzugriffsverwaltung?

Modernes Datenzugriffsmanagement funktioniert durch das Aufspüren sensibler Daten, das Zuordnen von Identitäten und Berechtigungen zu diesen Daten, das Analysieren der Zugriffsnutzung, das Priorisieren risikobehafteter Zugriffe auf Basis von Gefährdung und geschäftlichen Auswirkungen sowie das Reduzieren von Berechtigungen, die über den Geschäftsbedarf hinausgehen.

Ein ausgereiftes Datenzugriffsmanagementprogramm verknüpft Identität, Berechtigungen, Aktivitäten und Datenkontext.

1. Daten entdecken

Organisationen müssen zunächst wissen, welche Daten existieren, wo sie gespeichert sind und welche Daten Schutz benötigen.

Datenermittlung und -klassifizierung Hilft dabei, öffentliche Informationen von sensiblen, regulierten, vertraulichen, firmeneigenen oder geschäftskritischen Daten zu unterscheiden.

Ohne diesen Kontext kann jede Berechtigung gleich wichtig erscheinen.

2. Ermitteln, wer und was Zugriff hat

Organisationen müssen menschliche und nicht-menschliche Identitäten den ihnen zugänglichen Daten zuordnen.

Der Zugriff kann direkt oder über folgende Wege erfolgen:

• Gruppen
• Rollen
• Anwendungen
• Servicekonten
• APIs
• Gemeinsame Ressourcen
• Maschinenidentitäten
• KI-Workflows

Vererbte Zugriffsrechte können dazu führen, dass die tatsächlichen Berechtigungen stark von den ursprünglich von den Administratoren beabsichtigten abweichen.

3. Berechtigungen verstehen

Zugriff ist nicht binär.

Eine Identität kann die Berechtigung haben zu:

• Lesen Sie
• Bearbeiten
• Export
• Löschen
• Aktie
• Bewegen
• Verwalten

Organisationen benötigen Einblick in die tatsächlichen Möglichkeiten einer Identität und nicht nur in die Frage, ob ein Zugriff besteht.

4. Aktivitäts- und Datenkontext hinzufügen

Berechtigungen zeigen, was passieren könnte.

Die Aktivitätsanzeige zeigt an, was gerade passiert.

Durch die Verbindung des Zugangs mit Datenaktivitätsüberwachung, Organisationen können aktiv genutzte Berechtigungen von veralteten, ungewöhnlichen oder ungenutzten Zugriffsrechten unterscheiden.

Die Sensitivität der Daten bestimmt dann die potenziellen Auswirkungen.

5. Risikoreiche Zugänge reduzieren

Ziel ist es nicht, den Zugang zu unterbinden.

Ziel ist es, ausreichend Zugang für die Arbeit zu gewährleisten und gleichzeitig unnötige Gefährdung zu vermeiden.

Dies erfordert die Identifizierung übermäßiger Berechtigungen, die Priorisierung von Risiken, die Zuweisung von Abhilfemaßnahmen und deren Durchsetzung. Zugriff mit geringsten Berechtigungen.

Datenzugriffsmanagement vs. Datenzugriffsgovernance

Diese Konzepte überschneiden sich zwar, lösen aber unterschiedliche Teile des Problems.

Datenzugriffsverwaltung

Das Datenzugriffsmanagement konzentriert sich auf die Verwaltung von Zugriffsrechten.

Es beantwortet Fragen wie:

• Wer sollte Zugang erhalten?
• Welche Berechtigungen sollten sie haben?
• Wie sollte der Zugriff gewährt oder entzogen werden?
• Welche Authentifizierungs- und Autorisierungskontrollen gelten?

Verwaltung des Datenzugriffs

Die Steuerung des Datenzugriffs fügt kontinuierliche Risiko-, Richtlinien-, Eigentums- und Datenkontextinformationen hinzu.

Es beantwortet:

• Wer oder was hat Zugriff auf sensible Daten?
• Welche Berechtigungen sind übertrieben?
• Welcher Zugang bietet die größte Reichweite?
• Wem gehört die Sanierung?
• Welcher Zugriff verstößt gegen die Richtlinien?
• Wie können Organisationen Risiken minimieren?

Die Zugriffsverwaltung steuert die Berechtigungen.

Die Zugriffsverwaltung bestimmt, ob diese Berechtigungen weiterhin angemessen, notwendig und sicher sind.

Was ist Access Intelligence?

Zugang zu Intelligenz verbindet Identitätssicherheit zur Datensicherheit, indem aufgezeigt wird, wer oder was Zugriff auf sensible Daten hat, wie dieser Zugriff gewährt wurde, welche Berechtigungen bestehen, wie der Zugriff genutzt wird, wem er gehört und wo die Risiken konzentriert sind.

Access Intelligence geht über die reine Sichtbarkeit von Berechtigungen hinaus, indem es Berechtigungen mit der tatsächlichen Datenfreigabe und -aktivität verknüpft.

Durch die Kombination von Identitätskontext, Berechtigungen, Aktivität und Eigentumsverhältnissen, Offenlegung sensibler Daten, und die Auswirkungen auf das Geschäft: Organisationen können über Berechtigungslisten hinausgehen und die Zugriffsrisiken priorisieren, die am wichtigsten sind.

Warum die Steuerung des Datenzugriffs grundlegend für die Risikominderung ist

Viele Sicherheitsprogramme konzentrieren sich auf den Schutz von Infrastruktur, Anwendungen und Identitäten.

Risiken entstehen jedoch oft erst durch den Zugriff auf Daten.

Ein kompromittiertes Konto birgt ein größeres Risiko, wenn es Zugriff auf sensible Informationen hat.

Ein Dienstkonto birgt ein größeres Risiko, wenn es über weitreichende Berechtigungen verfügt.

Ein KI-Agent birgt ein größeres Risiko, wenn vererbte Berechtigungen regulierte oder vertrauliche Daten offenlegen.

Das bedeutet, dass das Zugangsrisiko von beiden Seiten der Beziehung abhängt:

Identität + Daten

Sicherheitsteams müssen Folgendes verstehen:

• Wer oder was hat Zugriff?
• Welche Daten dieser Zugriff offenlegt
• Wie sensibel die Daten sind
• Ob der Zugang notwendig ist
• Ob der Zugriff aktiv genutzt wird
• Welche Sanierungsmaßnahme reduziert das Risiko am stärksten?

Das ist es, was es ausmacht datenbewusste Zugriffssteuerung anders als eine herkömmliche Berechtigungsprüfung.

Beispiele für Datenzugriffsmanagement und Zugriffsrisiko

Datenzugriffsrisiken können überall dort auftreten, wo Identitäten, Berechtigungen und sensible Daten aufeinandertreffen. Häufige Beispiele hierfür sind:

• Rollenwechsel: Ein Mitarbeiter wechselt in ein neues Team, behält aber weiterhin Zugriff auf sensible Daten, die für seine vorherige Tätigkeit erforderlich waren.
• Gruppenbasierter Zugriff: Eine breit gefasste Gruppe ermöglicht Nutzern den Zugriff auf regulierte, vertrauliche oder geschäftskritische Daten, die sie nicht benötigen.
• Dienstkonten: Ein Dienstkonto behält seine umfassenden Datenbankberechtigungen auch dann, wenn sich die Anwendung oder der Workflow ändert, für den diese Berechtigungen erforderlich waren.
• Maschinenidentitäten: APIs, Workloads, Automatisierungen und andere nicht-menschliche Identitäten sammeln Berechtigungen an, die versteckte Zugriffspfade zu sensiblen Daten schaffen.
• KI-Agenten: Ein KI-Agent erlangt Zugriff über Anwendungen, APIs, Dienstkonten, Maschinenidentitäten oder Benutzerrollen und kann so auf sensible Daten zugreifen, die über den eigentlichen Zweck hinausgehen.

In jedem Fall liefert die Berechtigung allein nur einen Teil der Informationen. Sicherheitsteams benötigen Informationen zur Datensensibilität, zu Aktivitäten, zur Eigentümerschaft, zum Zugriffspfad und zum Geschäftskontext, um festzustellen, ob der Zugriff ein relevantes Risiko darstellt und welche Maßnahmen zuerst ergriffen werden sollten.

5 häufige Missverständnisse beim Datenzugriffsmanagement

Irrtum 1: Zugriffsverwaltung ist ein IAM-Problem

Identitäts- und Zugangsmanagement Der Identitätskontext bleibt wichtig, aber allein er kann die Offenlegung von Daten nicht aufdecken.

Die Tatsache, dass ein Benutzer einer Gruppe angehört, sagt nichts darüber aus, ob diese Gruppe Kundendatensätze, Finanzinformationen, geistiges Eigentum oder regulierte Daten offenlegt.

Die Steuerung des Datenzugriffs fügt den fehlenden Datenkontext hinzu.

Irrtum 2: Wenn der Zugriff genehmigt wurde, ist es sicher.

Zugriffsänderungen.

Mitarbeiter wechseln ihre Rollen. Projekte werden abgeschlossen. Teams werden neu organisiert. Anwendungen erhalten Integrationen. Servicekonten sammeln Berechtigungen. KI-Systeme verbinden sich mit neuen Repositories.

Zuvor genehmigte Zugriffsrechte können mit der Zeit übermäßig werden.

Irrtum Nr. 3: Berechtigungen sagen alles aus

Eine Berechtigung offenbart Fähigkeiten.

Es gibt keinen Aufschluss über die Verwendung.

Organisationen benötigen den Kontext der Aktivitäten, um zu verstehen, ob ein Zugriff aktiv, veraltet, ungewöhnlich oder unnötig ist.

Irrtum 4: Das Prinzip der minimalen Berechtigungen bedeutet, so viele Zugriffsrechte wie möglich zu entfernen.

Das Prinzip der minimalen Berechtigungen bedeutet nicht, den Zugriff wahllos einzuschränken.

Es bedeutet, den für einen legitimen Geschäftszweck erforderlichen Zugriff zu gewähren und alles Unnötige zu entfernen.

Der Datenkontext hilft Teams dabei, risikoarme Zugriffe von Berechtigungen zu unterscheiden, die wertvolle oder regulierte Informationen offenlegen.

Irrtum 5: Zugangsgovernance gilt nur für Personen

Diese Annahme trifft nicht mehr zu.

Anwendungen, Servicekonten, APIs, Workloads, Maschinenidentitäten und KI-Agenten greifen zunehmend auf Unternehmensdaten zu.

Moderne Zugangssteuerung muss menschliche und nicht-menschliche Identitäten gleichermaßen berücksichtigen.

Wie KI das Datenzugriffsmanagement verändert

Künstliche Intelligenz bewirkt einen grundlegenden Wandel in der Zugriffssteuerung, da KI-Systeme Daten anders verarbeiten und darauf reagieren als herkömmliche Nutzer.

KI-Agenten können:

• Durchsuchen Sie verschiedene Repositories
• Sensible Informationen abrufen
• APIs aufrufen
• Arbeitsabläufe ausführen
• Datensätze bearbeiten
• Nachgelagerte Aktionen auslösen
• Kontinuierlich betreiben
• Berechtigungen von Benutzern, Anwendungen und Maschinenidentitäten übernehmen

KI-Systeme können über verschiedene Wege Zugriff erhalten, darunter Anwendungen, APIs, Dienstkonten, Maschinenidentitäten, Benutzerrollen und delegierte Berechtigungen. Diese Zugriffswege können KI-Agenten Berechtigungen verleihen, die sie von den Systemen und Identitäten erben, mit denen sie interagieren.

Daher müssen Organisationen nicht nur verstehen, welche KI-Systeme existieren, sondern auch, wie jedes System Zugriff erhält, welche Berechtigungen und Zugriffsrechte es besitzt, welche Aktionen es ausführen kann und auf welche sensiblen Daten es zugreifen kann.

Das stellt eine neue Herausforderung dar.

Organisationen wissen möglicherweise, welche KI-Tools sie eingesetzt haben, haben aber dennoch keinen Einblick in deren Funktionsweise:

• Welche KI-Agenten, Copiloten, Assistenten und autonomen Arbeitsabläufe gibt es?
• Wem gehört die jeweilige KI-Identität oder der jeweilige Agent?
• Welche Anwendungen, APIs, Dienstkonten und Maschinenidentitäten erstellen KI-Zugriffspfade?
• Welche Berechtigungen und Zugriffsrechte KI-Systeme besitzen
• Welche Aktionen KI-Systeme ausführen können
• Welche sensiblen, regulierten, vertraulichen oder geschäftskritischen Daten kann KI erfassen?
• Wo KI übermäßigen Zugriff hat
• Wie sich KI-Berechtigungen, Aktivitäten und Datenexposition im Laufe der Zeit verändern

Deshalb AI Access Governance und KI-Agenten-Governance sind zu entscheidenden Erweiterungen moderner Zugriffssteuerung geworden. KI-Zugriffssteuerung konzentriert sich darauf, worauf KI zugreifen kann, während KI-Agentensteuerung die Transparenz und Kontrolle über Agentenbesitz, Berechtigungen, Aktionen, Aktivitäten und die Offenlegung sensibler Daten erweitert.

Wer ist von der Datenzugriffsverwaltung betroffen?

Der Datenzugriff ist nicht ausschließlich Aufgabe des Sicherheitsteams.

CISOs und Sicherheitsteams

Es bedarf Transparenz hinsichtlich der Offenlegung sensibler Daten, übermäßiger Zugriffe, Insiderrisiken, kompromittierter Identitäten und KI-bedingter Zugriffsrisiken.

CIOs und IT-Teams

Wir benötigen skalierbare Zugriffskontrollen, die die Produktivität unterstützen, ohne die Gefährdung des Unternehmens zu erhöhen.

CDOs und Datenverantwortliche

Es bedarf der Gewissheit, dass hochwertige Daten in Cloud-, SaaS-, Analyse- und KI-Umgebungen angemessen verwaltet werden.

Datenschutz- und Compliance-Teams

Es bedarf eines Nachweises, dass der Zugang zu regulierten Informationen mit internen Richtlinien und regulatorischen Verpflichtungen übereinstimmt.

Dateneigentümer und -verwalter

Es bedarf Transparenz darüber, wer auf die ihm gehörenden Daten zugreifen kann, sowie einer praktischen Möglichkeit, unangemessene Zugriffe zu überprüfen oder zu beheben.

KI-Governance-Teams

Es ist wichtig zu verstehen, auf welche Daten KI-Systeme zugreifen können, wie Berechtigungen vererbt wurden und wo der Zugriff von KI-Systemen zu einer Offenlegung sensibler Daten führt.

Wie man proaktiv mit Datenzugriffsrisiken umgeht

Reaktive Zugriffsüberprüfungen decken Probleme erst auf, nachdem bereits eine Offenlegung stattgefunden hat.

Ein proaktiver Ansatz bewertet den Zugriff kontinuierlich, wenn sich Identitäten, Berechtigungen, Daten und Aktivitäten ändern.

Organisationen sollten:

Sensible Daten kontinuierlich entdecken

Gewährleisten Sie die ständige Transparenz über sensible und regulierte Daten in allen Unternehmensumgebungen.

Identitäten Daten zuordnen

Verstehen, welche menschlich, Maschine, Und KI-Identitäten können auf diese Daten zugreifen.

Übermäßigen Zugriff erkennen

Berechtigungen identifizieren, die über den legitimen Geschäftsbedarf hinausgehen.

Erfahren Sie mehr über übermäßiger Zugriff.

Identifizieren Sie toxische Zugangskombinationen

Betrachten Sie nicht nur einzelne Berechtigungen, sondern identifizieren Sie riskante Kombinationen aus Identität, Zugriff, Aktivität, Eigentum und Offenlegung sensibler Daten, die beim Zusammentreffen ein größeres Risiko darstellen können.

Priorisierung nach Datenrisiko

Priorisieren Sie die Behebungsmaßnahmen anhand der Sensibilität und des Geschäftswerts der offengelegten Daten.

Überwachungsaktivität

Ungewöhnliches Verhalten, Zugriffsabweichungen und veraltete Berechtigungen erkennen.

Eigentumsrechte zuweisen

Verknüpfen Sie Zugriffsentscheidungen mit verantwortlichen Daten und Geschäftsinhabern.

Kontinuierlich nachbessern

Passen Sie Berechtigungen an, entziehen Sie unnötige Zugriffsrechte, weisen Sie die Zuständigkeit zu, delegieren Sie Abläufe zur Behebung von Problemen, setzen Sie Richtlinien durch und überwachen Sie Zugriffsänderungen, während sich Identitäten, Daten und Geschäftsanforderungen weiterentwickeln.

Wie Datenzugriffsmanagement Zero Trust unterstützt

Die Datenzugriffssteuerung wird ebenfalls gestärkt Null Vertrauen Strategien.

Zero Trust geht davon aus, dass keinem Benutzer, Gerät, keiner Anwendung und keiner Arbeitslast implizites Vertrauen gewährt werden sollte.

Aber die Anwendung Null Vertrauen Nur auf der Identitäts- oder Netzwerkschicht bleibt eine entscheidende Frage unbeantwortet:

Welche Daten stecken hinter dem Zugriff?

Die datenbewusste Zugriffssteuerung erweitert die Zero-Trust-Prinzipien auf sensible Daten, indem sie Identität, Berechtigungen, Aktivitäten und Datenkontext kontinuierlich auswertet.

Wie die Datenzugriffsverwaltung mit DSPM funktioniert

Management von Datensicherheitsmaßnahmen und die Datenzugriffsverwaltung arbeiten eng zusammen.

DSPM hilft Organisationen dabei, sensible Daten, Sicherheitslücken und Gefährdungen zu identifizieren.

Die Zugriffssteuerung hilft dabei zu erklären, wer oder was auf diese Daten zugreifen kann und welche Berechtigungen ein Risiko darstellen.

Gemeinsam helfen sie Sicherheitsteams beim Übergang von:

Wo befinden sich die sensiblen Daten?

Zu:

Wer hat Zugriff darauf, warum und was sollten wir dagegen tun?

Durch diese Verknüpfung wird die Datensichtbarkeit in konkrete Maßnahmen zur Risikominderung umgesetzt.

Wie BigID das Datenzugriffsmanagement angeht

BigID geht beim Zugriff von den Daten aus.

Anstatt Identitäten oder Berechtigungen isoliert zu betrachten, verknüpft BigID Identität, Berechtigungen, Aktivitäten, Eigentumsverhältnisse, die Offenlegung sensibler Daten, Zugriffspfade und den Geschäftskontext, um aufzuzeigen, wo das Zugriffsrisiko konzentriert ist und welche Probleme die Teams zuerst beheben sollten.

Dieser datenorientierte Ansatz ermöglicht es Sicherheits- und Governance-Teams, Informationen über menschliche Benutzer, Gruppen, Anwendungen, Dienstkonten, APIs, Maschinenidentitäten und KI-Systeme hinweg zu erhalten.

BigID unterstützt Organisationen:

• Sensible Daten aufdecken: Finden Sie regulierte, vertrauliche, geschützte und geschäftskritische Daten in unternehmensweiten Umgebungen.
• Kartenzugriffspfade: Verbinden Sie Benutzer, Gruppen, Rollen, Anwendungen, Dienstkonten, APIs, Maschinenidentitäten und KI-Systeme mit den Daten, auf die sie zugreifen können.
• Berechtigungen analysieren: Kenntnisse über Berechtigungen, vererbte Zugriffsrechte, verfügbare Aktionen und übermäßige Berechtigungen sind erforderlich.
• Aktivität korrelieren: Unterscheiden Sie zwischen aktivem Zugriff und veraltetem, ungenutztem, ungewöhnlichem oder potenziell riskantem Zugriff.
• Datenkontext verbinden: Ermitteln Sie, welche Zugriffswege sensible oder kritische Informationen offenlegen.
• Zugangsrisiken priorisieren: Risikobewertung anhand der Datensensibilität, der Berechtigungsstufe, des Identitätstyps, der Aktivität, der Eigentumsverhältnisse, des Expositionsrisikos und der geschäftlichen Auswirkungen.
• Prinzip der minimalen Rechte durchsetzen: Berechtigungen sollten angemessen dimensioniert und Zugriffe, die über den legitimen Geschäftsbedarf hinausgehen, eingeschränkt werden.
• KI-Zugang steuern: Entdecken Sie KI-Zugriffspfade, verstehen Sie vererbte Berechtigungen, verknüpfen Sie KI-Identitäten mit sensiblen Daten und identifizieren Sie übermäßigen KI-Zugriff.
• Leitfaden zur Fehlerbehebung: Weisen Sie Verantwortlichkeiten zu, delegieren Sie die Behebung von Problemen, reduzieren Sie riskante Berechtigungen, setzen Sie Richtlinien durch und überwachen Sie Veränderungen im Laufe der Zeit.

Das Ergebnis ist eine datenbasierte Zugriffsverwaltung, die Organisationen dabei hilft, sich auf die Berechtigungen zu konzentrieren, die am wichtigsten sind.

BigID erweitert die Datenzugriffskontrolle auf menschliche und nicht-menschliche Identitäten, darunter Benutzer, Gruppen, Servicekonten, Anwendungen, APIs, Maschinenidentitäten und KI-Systeme. Speziell für KI ordnet BigID KI-Systeme Anwendungen, APIs, Benutzern, vererbten Berechtigungen und sensiblen Daten zu, sodass Teams übermäßigen Zugriff erkennen und die Behebung anhand des Gefährdungsgrads und der geschäftlichen Auswirkungen priorisieren können.

Fragen, die Sicherheitsteams beantworten können sollten

Ein ausgereiftes Datenzugriffsmanagementprogramm sollte klare Antworten auf folgende Fragen liefern:

Wer hat Zugriff auf sensible Daten?

Identifizieren Sie menschliche, maschinelle, anwendungsbezogene und KI-Identitäten mit Zugriffsberechtigung.

Warum haben sie Zugang?

Verstehen Sie Rollen, vererbte Berechtigungen, Anwendungen, Gruppen, Dienstkonten und andere Zugriffspfade.

Welcher Zugriff ist übermäßig?

Berechtigungen identifizieren, die über den legitimen Geschäftsbedarf hinausgehen.

Welcher Zugang birgt das größte Risiko?

Priorisieren Sie nach Datensensibilität, Berechtigungen, Aktivität und geschäftlichen Auswirkungen.

Wem gehört die Sanierung?

Verknüpfen Sie Zugriffsentscheidungen mit den verantwortlichen Eigentümern.

Was hat sich geändert?

Überwachen Sie Änderungen der Berechtigungen, neue Identitäten, neue Daten und Verhaltensänderungen.

Worauf kann KI zugreifen?

Verknüpfen Sie KI-Identitäten und vererbte Berechtigungen direkt mit Unternehmensdaten.

Häufig gestellte Fragen zur Datenzugriffsverwaltung

Was ist Datenzugriffsmanagement?

Das Datenzugriffsmanagement ist die Praxis, zu kontrollieren, wer oder was auf Unternehmensdaten zugreifen kann, welche Aktionen ausgeführt werden können und unter welchen Bedingungen ein Zugriff erfolgen soll.

Worin besteht der Unterschied zwischen Datenzugriffsmanagement und Datenzugriffsgovernance?

Das Datenzugriffsmanagement konzentriert sich auf die Erteilung, Kontrolle und den Entzug von Berechtigungen. Die Datenzugriffsgovernance ergänzt diese Aspekte um Risiko, Richtlinien, Eigentumsverhältnisse, Aktivitäten und Datensensibilität, um zu bestimmen, ob der Zugriff weiterhin angemessen ist.

Warum ist Datenzugriffsmanagement wichtig?

Das Datenzugriffsmanagement hilft Organisationen dabei, unberechtigten Zugriff, übermäßige Berechtigungen, die Offenlegung sensibler Daten, Insiderrisiken und Compliance-Lücken zu reduzieren.

Wie wirkt sich KI auf das Datenzugriffsmanagement aus?

KI-Agenten können Berechtigungen erben, auf sensible Daten zugreifen, mit mehreren Systemen interagieren und Aktionen in Maschinengeschwindigkeit ausführen. Unternehmen benötigen daher Einblick in die Zugriffspfade, Berechtigungen, Datenweitergabe und Aktivitäten der KI.

Was versteht man unter übermäßigem Datenzugriff?

Ein übermäßiger Datenzugriff liegt vor, wenn ein Benutzer, eine Anwendung, eine Maschinenidentität oder ein KI-System über mehr Zugriff verfügt, als für seinen legitimen Geschäftszweck erforderlich ist.

Wie unterstützt BigID das Datenzugriffsmanagement?

BigID verknüpft sensible Daten, Identitäten, Berechtigungen, Aktivitäten, Eigentumsverhältnisse und Geschäftskontext, um Organisationen dabei zu helfen, übermäßigen Zugriff zu erkennen, Risiken zu priorisieren, das Prinzip der minimalen Berechtigungen durchzusetzen und die Offenlegung von Daten zu reduzieren.

Was ist Zugangsintelligenz?

Zugriffsanalysen verknüpfen Identitäten, Berechtigungen, Aktivitäten, Eigentumsverhältnisse, die Offenlegung sensibler Daten und den Geschäftskontext, um aufzuzeigen, wer oder was auf sensible Daten zugreifen kann, wie dieser Zugriff genutzt wird und wo die Risiken konzentriert sind. Sie unterstützen Unternehmen dabei, Maßnahmen zur Risikominderung zu priorisieren und das Prinzip der minimalen Berechtigungen auf Basis des tatsächlichen Datenrisikos durchzusetzen.

Ist Datenzugriffsmanagement dasselbe wie IAM?

Nein. Identitäts- und Zugriffsmanagement (IAM) konzentriert sich auf die Authentifizierung von Identitäten und die Kontrolle des Zugriffs auf Systeme und Ressourcen. Datenzugriffsmanagement (DAM) konzentriert sich speziell auf den Zugriff auf Unternehmensdaten. Die Datenzugriffsgovernance ergänzt die Daten um sensible Daten, Berechtigungen, Aktivitäten, Eigentumsverhältnisse und Risikokontext, um zu bestimmen, ob der Zugriff weiterhin angemessen ist und wo er Sicherheitslücken birgt.