Unternehmen aller Branchen stehen vor beispiellosen Herausforderungen beim Schutz ihrer wertvollsten Ressourcen: ihrer Daten. Zwar hat sich die Fähigkeit zur Identifizierung und Visualisierung von Datenrisiken durch Data Security Posture Management (DSPM)-Lösungen deutlich verbessert, doch reine Transparenz reicht nicht mehr aus. Um wertvolle Datenbestände wirklich zu schützen, müssen Unternehmen ihre Datensicherheitsstrategie neu ausrichten – und sich auf die Handlungsfähigkeit statt nur auf die Erkennung konzentrieren.
Das Sichtbarkeitsproblem
Traditionelle Ansätze zur Datensicherheit konzentrierten sich auf das Auffinden sensibler Daten und die Meldung potenzieller Risiken. Dieser auf Transparenz ausgerichtete Ansatz bietet wichtige Vorteile:
- Erhöhtes Bewusstsein darüber, wo sich sensible Daten befinden
- Besseres Verständnis potenzieller Compliance-Probleme
- Verbesserte Berichterstattung für Audits und gesetzliche Anforderungen
Allerdings bringt die Sichtbarkeit allein mehrere Herausforderungen mit sich:
- Alarmmüdigkeit: Sicherheitsteams werden mit Erkenntnissen überhäuft, auf die sie nicht reagieren können
- Verantwortungslücken: SOC-Analysten haben oft keinen Zugriff, um Probleme in Datenbanken und Anwendungen zu beheben
- Ressourcenbeschränkungen: Das begrenzte Sicherheitspersonal kann die Menge der identifizierten Risiken nicht manuell bewältigen
- Compliance ohne Schutz: Unternehmen erreichen technische Compliance ohne nennenswerte Risikominderung
Der Shift-Left-Ansatz zur Datensicherheit
Shift-Left-Ansatz in der Datensicherheit bedeutet, die Handlungsfähigkeit direkt in Ihre Erkennungs- und Klassifizierungsprozesse zu integrieren. Anstatt Erkennung und Behebung als separate Workflows zu behandeln, werden sie beim Shift-Left-Ansatz miteinander verknüpft, was sofortiges Handeln bei erkannten Risiken ermöglicht.
Dieser Ansatz verwandelt die Datensicherheit von einer reaktiven, berichtsgenerierenden Übung in eine proaktive, risikomindernde Funktion, die konkrete Sicherheitsvorteile bietet.
Schlüsselelemente einer handlungsorientierten Datensicherheitsstrategie
1. Umfassende Datenermittlung und -klassifizierung
Bevor Sie handeln können, müssen Sie wissen, worauf Sie reagieren. Dies erfordert:
- Vollständige Datenermittlung: Breite Abdeckung in Cloud-, SaaS- und On-Premises-Umgebungen
- Erweiterte Datenklassifizierung: Einsatz von KI, Musterabgleich und exaktem Datenabgleich zur Klassifizierung, Kategorisierung und Katalogisierung aller sensiblen, kritischen, persönlichen und regulierten Daten – einschließlich KI-Trainingsdaten
- Kontinuierliche Überwachung: Erkennen von Änderungen in der Datenpositionierung und -sensitivität
2. Integrierte Risikoerkennung und -behebung
Der wichtigste Wandel besteht darin, die Entdeckung direkt mit den Sanierungsfunktionen zu verknüpfen:
- Automatisierte Workflows, die auf Basis von Risikosignalen sofortige Maßnahmen auslösen
- Delegierte Fehlerbehebung, um Dateneigentümern – wie Entwickler- und App-Entwicklungsteams – die Möglichkeit zu geben, Probleme direkt anzugehen
- Integration mit vorhandenen Sicherheitstools über SOAR-Blueprints und APIs
3. Vielfältige Sanierungsmaßnahmen
Unterschiedliche Risiken erfordern unterschiedliche Reaktionen. Ein umfassendes Maßnahmenportfolio umfasst:
- Datenzugriffsverwaltung: Erkennen und Widerrufen übermäßiger Berechtigungen
- Verwaltung des Lebenszyklus von Daten: Identifizieren und Eliminieren doppelter, veralteter und verwaister Daten
- Schutzmechanismen: Implementierung von Maskierung, Tokenisierung, Redaktion und Verschlüsselung
- Aktivitätsüberwachung: Erkennen und Reagieren auf verdächtige Zugriffsmuster
4. Dezentrales Verantwortungsmodell
Sicherheitsteams können nicht alle Datenrisiken allein bewältigen. Eine effektive Shift-Left-Strategie stellt sicher, dass die Verantwortung für die Behebung effizient im gesamten Unternehmen verteilt wird:
- Delegieren an Dateneigentümer: Sicherheitsteams können Anwendungsentwicklern, DevOps und Verantwortlichen für bestimmte Datenquellen Korrekturaufgaben zuweisen. Dies ist entscheidend, um Risiken wie offengelegte Geheimnisse, fest codierte Schlüssel und falsch konfigurierte Zugriffseinstellungen in Entwicklungsumgebungen zu adressieren.
- Kontextinformationen und geführte Korrektur: BigID bietet Dateneigentümern einen klaren Risikokontext, Empfehlungen zur Behebung von Problemen und automatisierte Arbeitsabläufe, um schnell und richtig handeln zu können.
- Optimierte Verantwortlichkeit: Sicherheitsteams behalten durch Prüfpfade die Übersicht und stellen sicher, dass alle Abhilfemaßnahmen verfolgt und überprüft werden.
Wie BigID umsetzbare Datensicherheit ermöglicht
BigID unterstützt Unternehmen optimal bei der Weiterentwicklung ihrer Datensicherheitsstrategie, indem es in jeder Phase des Sicherheitslebenszyklus Handlungsspielraum bietet. So zeichnet sich BigID aus:
- Vollständig Entdeckung von Daten: KI-gesteuerte Erkennung bietet tiefe Einblicke in strukturierte und unstrukturierte Daten in Cloud-, SaaS- und lokalen Umgebungen.
- Erweiterte Datenklassifizierung: BigID klassifiziert, kategorisiert und katalogisiert alle sensiblen, kritischen, persönlichen und regulierten Daten – einschließlich KI-Trainingsdaten –, um die Genauigkeit und Risikobewertung zu verbessern.
- Risikobewusste Automatisierung: Die DSPM-Funktionen von BigID gehen über die Sichtbarkeit hinaus, indem sie automatisierte Workflows zur Risikoerkennung und -behebung integrieren und so die Belastung der Sicherheitsteams reduzieren.
- Integrierte Sanierungsmaßnahmen: Organisationen können Automatisieren Sie die Behebung Prozesse wie Richtliniendurchsetzung, Zugriffsentzug und Datenminimierung direkt von der BigID-Plattform.
- Nahtlose Integrationen: BigID lässt sich mit SIEM-, SOAR-, ITSM- und Sicherheitstools verbinden und stellt so sicher, dass Risikoeinblicke zu Maßnahmen in Echtzeit führen, ohne bestehende Arbeitsabläufe zu unterbrechen.
- Verstärkter Datenbesitz: BigID ermöglicht es Sicherheitsteams, Sanierungsaufgaben an Dateneigentümer zu delegieren – etwa an Entwicklungs- und App-Entwicklungsteams, die für Datenbanken und Anwendungsdaten verantwortlich sind – und dabei gleichzeitig die Übersicht zu behalten, die Reaktion zu optimieren und die Rechenschaftspflicht zu wahren.
Vorteile der Linksverschiebung
Unternehmen, die ihre Datensicherheitsstrategie erfolgreich auf die Umsetzbarkeit ausrichten, erzielen mehrere Vorteile:
- Reduzierte Risikoexpositionszeit: Durch sofortiges Handeln wird die Zeitspanne verkürzt, in der sensible Daten gefährdet bleiben.
- Verbesserte Ressourcennutzung: Sicherheitsteams konzentrieren sich auf Probleme mit hoher Priorität, anstatt einen endlosen Rückstand zu bewältigen
- Verbesserte Compliance-Haltung: Maßnahmen liefern Prüfern überprüfbare Beweise für die Risikominderung
- Skalierbare Sicherheitsoperationen: Automatisierte und delegierte Behebung ermöglicht die Skalierung von Sicherheitsfunktionen mit dem Datenwachstum
Überwindung von Implementierungsherausforderungen
Der Linksruck erfordert die Bewältigung mehrerer allgemeiner Herausforderungen:
| Herausforderung | Lösung |
| Eingeschränkte Transparenz über alle Datenquellen hinweg | Stellen Sie eine Plattform bereit mit umfassende Cloud-, SaaS- und On-Premises-Abdeckung. |
| Hohe Anzahl falsch positiver Ergebnisse bei der Risikoerkennung | Hebelwirkung KI-gesteuerte Klassifizierung und exakter Datenabgleich. |
| Integration mit vorhandenen Sicherheitstools | Verwenden Sie Lösungen mit vorgefertigten Konnektoren für SIEM-, SOAR- und ITSM-Plattformen. |
| Widerstand gegen geteilte Verantwortung | Stellen Sie kontextbezogene Risikoeinblicke und strukturierte Arbeitsabläufe für Nicht-Sicherheitsteams bereit. |
Abschluss
Da Daten in unterschiedlichen Umgebungen immer stärker verbreitet sind, können es sich Unternehmen nicht mehr leisten, Datensicherheit nur als reine Transparenzmaßnahme zu betrachten. Indem sie den Fokus auf die Datensicherheitsstrategie verlagern und die Handlungsfähigkeit in den Mittelpunkt stellen, können Unternehmen nicht nur Risiken kennen, sondern diese auch aktiv reduzieren.
Die fortschrittlichsten Organisationen vollziehen diesen Übergang bereits und entwickeln sich von DSPM zu umfassenden Datensicherheitsplattformen (DSP) Die Erkennung, Klassifizierung, Risikoanalyse und Behebung in einheitlichen Lösungen vereinen. Dieser Ansatz schützt Daten nicht nur effektiver, sondern macht Datensicherheit von einem Kostenfaktor zu einem wichtigen Erfolgsfaktor. Er schützt die Kronjuwelen digitaler Innovationen.
In einer Umgebung, in der Daten sowohl das größte Kapital als auch die größte Belastung eines Unternehmens darstellen, ist die Fähigkeit, schnell und effektiv auf Datenrisiken zu reagieren, zum neuen Standard für hervorragende Sicherheit geworden.
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