Daten-Risikomanagement: Umfang, Bewertung und bewährte Praktiken

Den Umfang des Datenrisikomanagements verstehen

Daten sind die unvermeidliche Konstante in jedem modernen Unternehmen, und so überrascht es nicht, dass Verwaltung des Datenrisikos ist für Unternehmen weltweit zu einem Problem geworden. Daten-Risikomanagement umfasst die Identifizierung, Bewertung und Abschwächung potenzieller Risiken für sensible Datenund ihre Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit zu gewährleisten. Angesichts der zunehmenden Zahl von Datenschutzverletzungen und Cyber-Bedrohungen ist das Verständnis und die Umsetzung wirksamer Strategien für das Datenrisikomanagement von entscheidender Bedeutung für den Schutz wertvoller Informationsbestände.

Was ist Datenrisikomanagement?

Das Datenrisikomanagement ist eine Kombination aus Prozessen, Richtlinien und Technologien, die zum Schutz sensibler Daten vor unbefugter ZugriffOffenlegung, Veränderung oder Zerstörung. Sie nutzen es, um die potenziellen Bedrohungen für die Sicherheit Ihrer Daten zu bewerten und Maßnahmen zur Abschwächung dieser Risiken zu ergreifen.

Sensible Informationen gehören nicht nur Verbrauchern, sondern können auch Mitarbeiterdaten sein. Praktiken des Datenrisikomanagements helfen Ihnen, sowohl Kunden- als auch Mitarbeiterdaten vor unbefugter Offenlegung zu schützen.

Warum ist Datenrisikomanagement wichtig?

Das Management von Datenrisiken ist sehr wichtig. Ohne eine ordnungsgemäße Datenverwaltung besteht für Ihr Unternehmen ein höheres Risiko für schlechte Daten, menschliche Fehler und potenzielle Schwachstellen, die zu Verstößen führen.

Datenschutzverletzungen können für Unternehmen erhebliche finanzielle Verluste, Rufschädigung und rechtliche Konsequenzen nach sich ziehen. Laut IBMs Bericht über die Kosten einer Datenpanne 2021betrugen die durchschnittlichen Kosten einer Datenschutzverletzung weltweit $4,24 Millionen. Neben finanziellen Verlusten untergraben Datenschutzverletzungen das Vertrauen der Kunden, was sich langfristig auf die Rentabilität des Unternehmens auswirkt.

Mit einem ganzheitlichen Datenrisikomanagement können Sie diese vorhersehen und durch geeignete Richtlinien und Verfahren abmildern. Dies hilft Ihnen, Ihre Geschäftsdaten sicher zu halten und Ihr Unternehmen mit den Datenschutzbestimmungen in Einklang zu bringen.

Häufige Herausforderungen bei Datenrisiken

Das Datenrisiko ist von Unternehmen zu Unternehmen und von Branche zu Branche unterschiedlich, aber im Großen und Ganzen lässt es sich so zusammenfassen:

• Mangelnde Sensibilisierung: Viele Unternehmen unterschätzen die Bedeutung des Datenrisikomanagements oder erkennen nicht das volle Ausmaß ihrer Datenexposition.
• Die Komplexität von Datenökosystemen: Angesichts der zunehmenden Zahl von Datenquellen und -technologien haben Unternehmen Schwierigkeiten, ihre Daten über verschiedene Plattformen und Umgebungen hinweg effektiv zu verwalten und zu sichern.
• Insider-Bedrohungen: Böswillige oder fahrlässige Handlungen von Mitarbeitern stellen ein erhebliches Risiko für Ihre Daten dar und erfordern daher robuste Zugangskontrollen und Überwachungsmechanismen.
• Sich entwickelnde Bedrohungslandschaft: Die sich ständig weiterentwickelnden Cyber-Bedrohungen machen es für Unternehmen schwierig, mit neuen Risiken und Gefährdungen Schritt zu halten.

Arten von Datensicherheitsrisiken und Bedrohungen

Unternehmen sind mit einer Vielzahl von Bedrohungen konfrontiert, die erhebliche und weitreichende Auswirkungen auf ihren Betrieb, ihren Ruf und ihren Gewinn haben können. Zu den größten Bedrohungen gehören:

1. Externe Bedrohungen: Cyberangriffe wie Malware, Ransomware, Phishing und DDoS-Angriffe, die von externen böswilligen Akteuren gestartet werden, bergen ein erhebliches Risiko für Datenschutzverletzungen.
2. Insider-Bedrohungen: Bedrohungen, die von Mitarbeitern, Auftragnehmern oder Geschäftspartnern innerhalb des Unternehmens ausgehen, die absichtlich oder unabsichtlich die Daten- und Netzsicherheit gefährden.
3. Risiken für Dritte: Risiken im Zusammenhang mit der Auslagerung der Datenverarbeitung oder -speicherung an Drittanbieter oder Cloud-Service-Provider, die Schwachstellen in das Datenökosystem des Unternehmens einbringen können.

Jedes dieser Probleme kann eine Bedrohung für die Daten darstellen und zu Datenverfälschung und Datenverlusten führen. Dies führt zu einem Vertrauensverlust bei den Kunden und zu finanziellen Auswirkungen für Ihr Unternehmen.

Gesetze und Rahmen für den Datenschutz

• Allgemeine Datenschutzverordnung (GDPR): Die von der Europäischen Union durchgesetzte Datenschutz-Grundverordnung schreibt strenge Anforderungen für den Schutz personenbezogener Daten vor und sieht bei Nichteinhaltung schwere Strafen vor.
• Kalifornisches Verbraucherschutzgesetz (CCPA): Ähnlich wie GDPR gewährt CCPA den Einwohnern Kaliforniens Rechte in Bezug auf ihre persönlichen Daten und erlegt den Unternehmen, die mit diesen Daten umgehen, Verpflichtungen auf.
• ISO/IEC 27001: Ein weithin anerkannter internationaler Standard für Informationssicherheits-Managementsysteme (ISMS), der einen Rahmen für die Einführung, Umsetzung, Aufrechterhaltung und kontinuierliche Verbesserung von Informationssicherheitspraktiken bietet

Bewährte Praktiken des Datenrisikomanagements

• Bewerten Sie die Sicherheit der Daten: Bewerten Sie regelmäßig die Sicherheitslage Ihres Unternehmens, um mit Penetrationstests, Schwachstellenscans und Sicherheitsaudits Lücken in den bestehenden Kontrollen zu ermitteln.
• Implementierung von Zugangskontrollen: Durchsetzung des Prinzips der geringsten Privilegien, um den Zugriff auf sensible Daten auf folgende Personen zu beschränken berechtigte Personen. Verwenden Sie Authentifizierungsmechanismen wie Multi-Faktor-Authentifizierung (MFA) um die Zugangssicherheit zu erhöhen.
• Verschlüsseln Sie sensible Daten: Implementieren Sie Verschlüsselungstechniken, um Daten sowohl im Ruhezustand als auch bei der Übertragung zu schützen. Die Verschlüsselung hilft, Daten vor unbefugtem Zugriff zu schützen, selbst wenn die Sicherheitsvorkehrungen an der Grenze durchbrochen werden.
• Einsatz von Lösungen zur Verhinderung von Datenverlusten (DLP): Verwenden Sie DLP-Lösungen, um die unbefugte Übertragung sensibler Daten außerhalb der Netzwerkgrenzen Ihres Unternehmens zu überwachen und zu verhindern.
• Mitarbeiter schulen: Schulen Sie Ihre Mitarbeiter in bewährten Verfahren zur Sicherung von Daten und Ihres Unternehmensnetzwerks, z. B. im Erkennen von Phishing-Versuchen, im Schutz von Passwörtern und im sicheren Umgang mit sensiblen Informationen.

Management von Risiken für Cloud-Daten

Mit der zunehmenden Einführung von Cloud Computingwenden sich Organisationen an Risikomanagement für Cloud-Daten Software-Lösungen für ihre Datenbestände in der Cloud sichern  und verbessern das Datenklassifizierungsmanagement. Diese Lösungen bieten Funktionen wie Verschlüsselung, Zugriffskontrollen, Schutz vor Datenverlust und Bedrohungserkennung, die auf Cloud-Umgebungen zugeschnitten sind.

Daten-Risikobewertungen

Die Bewertung Ihrer Bedrohungen ist ein entscheidender Schritt, um potenzielle Risiken für vertrauliche und personenbezogene Daten innerhalb eines Unternehmens zu verstehen und zu minimieren, insbesondere hinsichtlich der Arten von Datenrisiken. Hier ist ein strukturierter Ansatz, dem Sie folgen können:

1. Definieren Sie Umfang und Zielsetzung:

• Legen Sie den Umfang der Bewertung klar fest, einschließlich der zu bewertenden Systeme, Prozesse und Datentypen.
• Legen Sie klare Ziele für die Bewertung fest, z. B. die Identifizierung von Bedrohungen und Schwachstellen, die Bewertung der Wirksamkeit bestehender Kontrollen und die Festlegung von Prioritäten für die Risikominderung.

2. Identifizieren Sie Vermögenswerte und Datenflüsse:

• Identifizieren Sie alle Anlagen innerhalb des Unternehmens, die sensible Daten speichern, verarbeiten oder übertragen, einschließlich Ihrer Hardware, Software, Datenbanken und Cloud-Dienste.
• Zeichnen Sie den Datenfluss im gesamten Unternehmen auf und dokumentieren Sie, wie Daten zwischen Systemen, Abteilungen und externen Stellen ausgetauscht werden.

3. Identifizierung von Bedrohungen und Schwachstellen:

• Identifizieren Sie potenzielle Bedrohungen für die Sicherheit Ihrer Geschäftsinformationen, einschließlich Cyber-Bedrohungen (z. B. Malware, Phishing), Insider-Bedrohungen, physische Sicherheitsrisiken und Verstöße gegen die Vorschriften.
• Identifizierung von Fehlern und Schwächen in Systemen, Anwendungen und Prozessen, die von Bedrohungsakteuren ausgenutzt werden könnten, um die Integrität, Vertraulichkeit oder Verfügbarkeit von Daten zu gefährden.

4. Bewertung der derzeitigen Kontrollen:

• Bewertung der Wirksamkeit bestehender Sicherheitskontrollen und Schutzmaßnahmen zum Schutz sensibler Daten, wie z. B. Zugangskontrollen, Verschlüsselung, Überwachungswerkzeuge und Verfahren zur Reaktion auf Vorfälle.
• Identifizieren Sie Lücken oder Schwachstellen in bestehenden Kontrollen, die Sie anfällig für Datenschutzverletzungen oder andere Sicherheitsvorfälle machen könnten.

5. Analysieren Sie die Risiken:

• Bewertung der Wahrscheinlichkeit und der potenziellen Auswirkungen identifizierter Bedrohungen, die Schwachstellen ausnutzen, um sensible Daten zu gefährden.
• Nutzen Sie Datenanalysen und Bewertungsmethoden, wie z. B. qualitative oder quantitative Risikoanalysen, um die Risiken auf der Grundlage ihrer Schwere und Wahrscheinlichkeit zu priorisieren.

6. Bestimmen Sie die Risikotoleranz:

• Definieren Sie die Risikotoleranz des Unternehmens auf der Grundlage der Geschäftsziele, der gesetzlichen Anforderungen und der Risikobereitschaft.
• Bestimmen Sie akzeptable Risikostufen für verschiedene Arten von Daten und Geschäftsprozessen und berücksichtigen Sie dabei Faktoren wie Sensibilität, Kritikalität und rechtliche Verpflichtungen innerhalb der Daten. Rahmen für das Risikomanagement.

7. Entwicklung von Plänen zur Risikobehandlung:

• Entwicklung von Risikobehandlungsplänen zur Bewältigung identifizierter Risiken, einschließlich Risikominderung, Risikotransfer, Risikovermeidung oder Risikoakzeptanzstrategien.
• Setzen Sie Prioritäten bei der Risikobehandlung auf der Grundlage des Schweregrads und der Wahrscheinlichkeit der Risiken, der verfügbaren Ressourcen und der organisatorischen Prioritäten.

8. Durchführung von Kontrollen und Überwachung:

• Umsetzung der empfohlenen Kontrollen und Abhilfemaßnahmen, um die Wahrscheinlichkeit und die Auswirkungen der identifizierten Risiken zu verringern.
• Richten Sie Mechanismen zur Überwachung und Bewertung der Wirksamkeit der implementierten Kontrollen im Laufe der Zeit ein und passen Sie Ihre Strategien bei Bedarf an die sich ändernden Bedrohungen für die Datenkonformität an.

9. Dokumentation und Kommunikation der Ergebnisse:

• Dokumentieren Sie die Ergebnisse der Risikobewertung, einschließlich der identifizierten Risiken, der empfohlenen Kontrollen und der Risikobehandlungspläne.
• Mitteilung der Ergebnisse an die relevanten Interessengruppen, einschließlich der Geschäftsleitung, IT-Teams, Dateneigentümer und Aufsichtsbehörden, soweit erforderlich.

10. Regelmäßige Überprüfung und Aktualisierung:

• Regelmäßige Überprüfung und Aktualisierung des Risikobewertungsprozesses, um Änderungen in der Umgebung der Organisation, der Technologielandschaft und den gesetzlichen Anforderungen zu berücksichtigen.
• Führen Sie regelmäßige Neubewertungen durch, um die fortlaufende Wirksamkeit der Kontrollen und die Ausrichtung an den Geschäftszielen sicherzustellen, und konzentrieren Sie sich dabei auf potenzielle Datenrisiken.

Die Auswirkungen von KI auf das Datenrisikomanagement

Die rasche Annahme von Künstliche Intelligenz (KI) hat das Datenrisikomanagement revolutioniert, indem es Unternehmen ermöglicht, Bedrohungen besser zu erkennen, Sicherheitsprozesse zu automatisieren und große Datenmengen auf Anomalien und Muster zu analysieren, die auf potenzielle Risiken hinweisen. KI-gestützte Lösungen können menschliche Fähigkeiten ergänzen, Echtzeit-Einblicke in neu auftretende Bedrohungen liefern und Unternehmen durch ein starkes Datenrisikomanagement helfen, Cyber-Angreifern immer einen Schritt voraus zu sein.

Verringerung und Abschwächung von Datenrisiken mit BigID

BigID ist die branchenführende Plattform für Datenschutz, Sicherheit, Compliance und KI-Datenmanagement, die fortschrittliche KI und maschinelles Lernen nutzt, um Unternehmen den nötigen Einblick in ihre Daten zu geben.

Mit BigID können Sie:

• Kennen Sie Ihre Daten: Automatisches Klassifizieren, Kategorisieren, Markieren und Kennzeichnen sensibler Daten mit unübertroffener Genauigkeit, Granularität und Skalierbarkeit.
• Verbesserung der Datensicherheitslage: Proaktive Priorisierung und Ausrichtung von Risiken, Beschleunigung von SecOps und DSPM zu automatisieren.
• Reduzieren Sie Ihre Angriffsfläche: Verkleinern Sie die Angriffsfläche, indem Sie unnötige, nicht geschäftskritische sensible Informationen proaktiv beseitigen.
• Bereinigen Sie Daten auf Ihre Weise: Zentrale Verwaltung der Datenbereinigung - an Stakeholder delegieren, Tickets öffnen oder API-Aufrufe über Ihren Stack tätigen.
• Aktivieren Sie Zero Trust: Reduzieren Sie überprivilegierten Zugriff und übermäßig exponierte Daten und optimieren Sie die Abläufe.

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Autor

Alexis Porter

Leiterin für Content Marketing

Alexis arbeitet als Content Marketing Manager für den branchenführenden DSPM-Anbieter BigID. Sie hat sich darauf spezialisiert, Tech-Start-ups dabei zu helfen, ihre Stimme zu schärfen, um überzeugende Geschichten zu erzählen, die bei unterschiedlichen Zielgruppen Anklang finden. Sie hat einen Bachelor-Abschluss in professionellem Schreiben und einen Master-Abschluss in Marketingkommunikation von der University of Denver. Alexis arbeitet von Orlando, FL aus.