Sichern von Dateien in der Cloud: Cloud DLP verstehen
Da Unternehmen bei der Verwaltung ihrer Daten zunehmend auf Cloud-Speicherlösungen zurückgreifen, ist die Gewährleistung der Sicherheit vertraulicher Informationen wichtiger denn je. Cloud-Datenverlustprävention (Cloud DLP) ist eine Reihe von Tools und Verfahren zum Schutz von in Cloud-Umgebungen gespeicherten Daten vor unbefugter Zugriff, Lecks und VerstößeDieser Artikel untersucht die Grundlagen von Cloud DLP, gängige Methoden, mit denen Unternehmen ihre sensiblen Daten kompromittieren, und proaktive Maßnahmen zur frühzeitigen Erkennung von Sicherheitsverletzungen. Wir gehen außerdem auf die wichtigsten Cloud-Anbieter und ihre Cloud-DLP-Angebote ein und geben Einblicke in CISOs, IT-Experten und Sicherheitsverantwortliche.
Die Bedeutung von Cloud DLP
Cloud DLP ist unerlässlich für den Schutz sensibler Daten wie persönlich identifizierbare Informationen (PII), Finanzunterlagen, geistiges Eigentum und andere vertrauliche Informationen. Da Datenschutzverletzungen immer raffinierter werden, ist der Bedarf an robusten Sicherheitsmaßnahmen in der Cloud von größter Bedeutung. Laut einer Studie von IBMDie durchschnittlichen Kosten einer Datenschutzverletzung beliefen sich im Jahr 2023 auf $4,45 Millionen, was die finanziellen Auswirkungen eines unzureichenden Datenschutzes verdeutlicht.
Häufige Methoden, mit denen Unternehmen vertrauliche Daten in der Cloud kompromittieren
Falsch konfigurierte Cloud-Einstellungen
Eine der häufigsten Arten, wie Organisationen ihre Daten kompromittieren, ist durch falsch konfigurierte Cloud-Einstellungen. Offene Lagerbehälter, unzureichend Zugangskontrollenund falsche Berechtigungseinstellungen können zu unbefugtem Zugriff führen.
Insider-Bedrohungen
Mitarbeiter oder Auftragnehmer mit legitimem Zugriff auf vertrauliche Daten können absichtlich oder versehentlich Datenschutzverletzungen verursachen. Insider-Bedrohungen sind ohne umfassende Überwachung schwer zu erkennen und einzudämmen.
Phishing-Angriffe
Cyberkriminelle nutzen häufig Phishing-Angriffe, um Anmeldeinformationen zu stehlen und sich so Zugriff auf Cloud-Konten zu verschaffen. Sobald sie sich Zugang verschafft haben, können sie vertrauliche Daten abgreifen oder Malware verbreiten.
Schatten-IT
Die Nutzung nicht autorisierter Anwendungen und Dienste durch Mitarbeiter kann die IT-Sicherheitskontrollen umgehen und zu potenziellen Datenlecks führen.
Proaktive Maßnahmen zur frühzeitigen Erkennung von Sicherheitsverletzungen
- Kontinuierliche Überwachung: Implementieren Sie eine kontinuierliche Überwachung von Cloud-Umgebungen, um ungewöhnliche Aktivitäten wie mehrere Anmeldeversuche, Datenexfiltration und unbefugten Zugriff zu erkennen.
- Maschinelles Lernen und KI: Nutzen Sie maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, um Muster und Anomalien zu erkennen, die auf einen Sicherheitsverstoß hinweisen können. Diese Technologien können frühzeitig warnen und die Zeit für die Erkennung und Reaktion auf Bedrohungen verkürzen.
- Regelmäßige Audits und Bewertungen: Führen Sie regelmäßige Audits und Sicherheitsbewertungen durch, um die Einhaltung der Sicherheitsrichtlinien sicherzustellen und potenzielle Schwachstellen zu identifizieren.
- Mitarbeiterschulung: Schulen Sie Ihre Mitarbeiter regelmäßig in den neuesten Sicherheitspraktiken, zur Phishing-Prävention und zur Bedeutung der Einhaltung von Sicherheitsprotokollen.
Traditionelles DLP vs. Cloud-DLP: Ähnlichkeiten und Unterschiede
Was ist traditionelles DLP?
Traditionelle Data Loss Prevention (DLP) bezieht sich auf Sicherheitsmaßnahmen und Technologien, die entwickelt wurden, um schützen Sie sensible Daten in lokalen Umgebungen. Diese Lösungen konzentrieren sich auf die Überwachung, Erkennung und Verhinderung von Datenlecks und -verletzungen über Endgeräte, Netzwerke und Speichersysteme innerhalb der physischen Infrastruktur eines Unternehmens. Herkömmliche DLP-Lösungen umfassen Endgeräteschutz, Netzwerküberwachung und Datenverschlüsselung, um Datensicherheit und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften zu gewährleisten.
Was ist Cloud DLP?
Cloud DLP hingegen erweitert diese Schutzmaßnahmen auf Daten, die in Cloud-Umgebungen gespeichert, verarbeitet und übertragen werden. Wenn Unternehmen ihre Workloads auf Cloud-Plattformen migrieren, adressiert Cloud DLP die besonderen Herausforderungen und Schwachstellen des Cloud Computing. Es umfasst die Erkennung, Klassifizierung und Sicherung von Daten in Multi-Cloud und Hybridumgebungen, wodurch sichergestellt wird, dass die Daten unabhängig von ihrem Standort sicher bleiben.
Ähnlichkeiten zwischen herkömmlichem DLP und Cloud-DLP
Datenschutzziele
Sowohl herkömmliches als auch Cloud-DLP zielt darauf ab, vertrauliche Daten vor unbefugtem Zugriff, Verstößen und Lecks zu schützen und die Einhaltung der Datenschutzbestimmungen sicherzustellen.
Entdeckung und Klassifizierung von Daten
Beide Lösungen beinhalten Entdecken und Klassifizieren sensibler Daten zu verstehen, was geschützt werden muss, und entsprechende Sicherheitsmaßnahmen anzuwenden.
Durchsetzung der Politik
Sowohl herkömmliches als auch Cloud-DLP setzen Sicherheitsrichtlinien durch, um unbefugte Datenfreigabe, -zugriffe und -übertragungen zu verhindern.
Überwachung und Alarmierung
Beide Lösungen bieten Überwachungs- und Warnfunktionen, um potenzielle Sicherheitsvorfälle in Echtzeit zu erkennen und darauf zu reagieren.
Unterschiede zwischen herkömmlichem DLP und Cloud-DLP
Bereitstellungsumgebung
- Traditionelles DLP: Wird in der lokalen Infrastruktur bereitgestellt, wobei der Schwerpunkt auf der Sicherung von Endpunkten, Netzwerken und lokalen Speichersystemen liegt.
- Cloud-DLP: Wird in Cloud-Umgebungen bereitgestellt, wobei der Schwerpunkt auf der Sicherung von Daten in Cloud-Speichern, Anwendungen und Diensten liegt.
Skalierbarkeit
- Traditionelles DLP: Die Skalierbarkeit kann durch Hardware- und Infrastruktureinschränkungen vor Ort begrenzt sein.
- Cloud-DLP: Cloud-native Lösungen bieten eine größere Skalierbarkeit und nutzen die elastische Natur der Cloud-Ressourcen, um große Datenmengen und Benutzeraktivitäten zu verarbeiten.
Integration
- Traditionelles DLP: Die Integration in vorhandene lokale Systeme und Anwendungen kann einen erheblichen Aufwand und Anpassungen erfordern.
- Cloud-DLP: Lässt sich über APIs und integrierte Konnektoren häufig nahtloser in Cloud-basierte Anwendungen, Dienste und Tools von Drittanbietern integrieren.
Sichtbarkeit und Kontrolle
- Traditionelles DLP: Bietet Sichtbarkeit und Kontrolle über Daten innerhalb der physischen Grenzen der Organisation.
- Cloud-DLP: Erweitert die Sichtbarkeit und Kontrolle auf in Remote-Cloud-Umgebungen gespeicherte und verarbeitete Daten und bietet Einblicke in die Datennutzung über mehrere Cloud-Dienste hinweg.
Traditionelles DLP und Cloud-DLP verfolgen zwar gemeinsame Ziele und Grundprinzipien, ihre Ansätze unterscheiden sich jedoch erheblich aufgrund der jeweiligen Umgebung. Cloud-DLP behebt spezifische Schwachstellen und Herausforderungen des Cloud Computing und bietet skalierbaren, integrierten und umfassenden Schutz für Daten in der Cloud. Da Unternehmen zunehmend Cloud-Technologien einsetzen, ist das Verständnis dieser Unterschiede entscheidend für die Implementierung effektiver Datenschutzstrategien, die sowohl lokale als auch Cloud-basierte Bedrohungen abdecken.
Von Cloud DLP behobene Schwachstellen
- Falsch konfigurierte Cloud-Einstellungen: Cloud DLP kann Fehlkonfigurationen in Cloud-Speichern und -Diensten automatisch erkennen und beheben und so das Risiko eines unbefugten Zugriffs aufgrund menschlicher Fehler verringern.
- Schatten-IT: Cloud DLP bietet Einblick in nicht autorisierte Anwendungen und Dienste, die von Mitarbeitern verwendet werden, und ermöglicht es Unternehmen, Sicherheitsrichtlinien durchzusetzen und Datenlecks zu verhindern.
- Datenmobilität: Cloud DLP begegnet der Herausforderung der Datenmobilität, indem es Daten beim Verschieben zwischen Cloud-Umgebungen schützt und konsistente Sicherheitsmaßnahmen über verschiedene Plattformen hinweg gewährleistet.
- Erweiterte Bedrohungserkennung: Cloud DLP nutzt erweiterte Analysen, maschinelles Lernen und KI, um komplexe Bedrohungen und Anomalien zu erkennen, die herkömmlichen DLP-Lösungen möglicherweise entgehen. So ist eine frühere Erkennung und Reaktion auf potenzielle Sicherheitsverletzungen möglich.
Top-Cloud-Anbieter und ihre Cloud-DLP-Lösungen
Google Cloud Platform (GCP)
Google Wolke DLP bietet umfassende Funktionen zur Datenerkennung, -klassifizierung und -redaktion. Es nutzt maschinelles Lernen zur Erkennung sensibler Daten und bietet Tools zum Maskieren und Tokenisieren von Informationen. Die DLP-API von GCP ermöglicht die Integration mit anderen Anwendungen und Workflows.
Amazon Web Services (AWS)
AWS Macie ist ein vollständig verwalteter Dienst für Datensicherheit und Datenschutz, der maschinelles Lernen und Musterabgleich nutzt, um sensible Daten zu erkennen und zu schützen. Er hilft bei der Identifizierung personenbezogener Daten und bietet Dashboards und Warnmeldungen zur Überwachung der Datensicherheit.
Microsoft Azure
Azure Information Protection (AIP) klassifiziert und schützt Daten nach Vertraulichkeit. Azure DLP-Richtlinien helfen, Datenverlust durch Überwachung und Kontrolle der Datenbewegung zu verhindern. Die Integration mit Microsoft 365 gewährleistet konsistenten Datenschutz in allen Anwendungen.
Wichtige Überlegungen zum Cloud-DLP für Sicherheitsverantwortliche
Integration mit vorhandenen Tools
Stellen Sie sicher, dass sich Cloud-DLP-Lösungen nahtlos in vorhandene Sicherheitstools und Workflows integrieren lassen, um einen umfassenden Schutz zu gewährleisten.
Skalierbarkeit
Wählen Sie Lösungen, die mit dem Wachstum Ihres Unternehmens und den sich entwickelnden Datenschutzanforderungen skalierbar sind.
Einhaltung der Vorschriften
Stellen Sie sicher, dass Cloud-DLP-Lösungen den relevanten Vorschriften und Branchenstandards entsprechen, wie beispielsweise GDPR, HIPAAund PCI DSS.
Sichtbarkeit und Kontrolle
Behalten Sie die Sichtbarkeit und Kontrolle über Daten in Multi-Cloud-Umgebungen, um unbefugten Zugriff und Datenlecks zu verhindern.
Beispiele für Cloud-DLP
Gesundheitsbranche
Ein Gesundheitsdienstleister nutzt Cloud DLP, um Schützen Sie in der Cloud gespeicherte PatientenaktenDurch die Implementierung strenger Zugriffskontrollen und kontinuierlicher Überwachung verringert der Anbieter das Risiko von Datenschutzverletzungen und gewährleistet die Einhaltung der HIPAA-Vorschriften.
Finanzdienstleistungen
Ein Finanzinstitut setzt Cloud DLP ein, um vertrauliche Kundendaten wie Kreditkartennummern und Kontoauszüge zu schützen. Machine-Learning-Algorithmen erkennen ungewöhnliche Muster, die auf betrügerische Aktivitäten hindeuten können, und ermöglichen dem Institut so eine schnelle Reaktion.
E-Commerce
Ein E-Commerce-Unternehmen nutzt Cloud DLP zum Schutz von Kundendaten, einschließlich Zahlungsinformationen und Adressen. Durch regelmäßige Audits und Schulungen der Mitarbeiter in Sicherheits-Best Practices verringert das Unternehmen das Risiko von Datenlecks durch Insider-Bedrohungen und Phishing-Angriffe.
Die Auswirkungen generativer KI auf Cloud-DLP: Komplexität oder verbesserter Nutzen?
Die Integration von Generative AI in Cloud DLP bringt sowohl Komplexität als auch verbesserten Nutzen mit sich. Einerseits erfordern die komplexen Bedrohungen und dynamischen Datenmuster, die durch KI generiert werden, fortschrittlichere und komplexere Sicherheitsmaßnahmen. Andererseits steigern KI-gestützte Verbesserungen bei Bedrohungserkennung, Datenklassifizierung, prädiktiver Analytik und Compliance-Management die Effektivität von Cloud-DLP-Lösungen deutlich.
Komplexität durch generative KI
Erhöhtes Datenvolumen und -vielfalt
Generative KI produziert riesige Mengen synthetischer Daten, was die Datenklassifizierung und den Schutz erschweren kann. Cloud-DLP-Systeme müssen sich an diesen Zustrom unterschiedlicher Datentypen anpassen und sicherstellen, dass sensible, von KI-Tools generierte Informationen ausreichend geschützt sind.
Ausgefeilte Bedrohungen
Cyberkriminelle nutzen generative KI, um komplexere und schwerer zu erkennende Bedrohungen wie Deepfake-Phishing-Angriffe und KI-gesteuerte Malware zu entwickeln. Cloud-DLP-Lösungen müssen sich weiterentwickeln, um erkennen und mildern Diese komplexen Bedrohungen erfordern erweiterte Funktionen zur Bedrohungserkennung und -reaktion.
Dynamische Datenmuster
Die Dynamik KI-generierter Inhalte und Interaktionen führt zu komplexeren Datenmustern. Cloud-DLP-Systeme müssen komplexere Algorithmen einsetzen, um zwischen legitimen und bösartigen Aktivitäten zu unterscheiden. Dies erhöht die Komplexität der Datenschutzmaßnahmen.
Verbesserter Nutzen durch KI-Integration
Erweiterte Bedrohungserkennung
Generative KI kann genutzt werden, um die Cloud-DLP-Funktionen zu verbessern, indem Bedrohungserkennung Genauigkeit. KI-gesteuerte Analysen können subtile Anomalien und Muster erkennen Dies ermöglicht eine frühere Erkennung und Reaktion auf potenzielle Sicherheitsverletzungen, die mit herkömmlichen Methoden möglicherweise nicht erkannt werden.
Automatisierte Datenklassifizierung
KI kann Datenklassifizierungsprozesse optimieren, indem sie sensible Informationen automatisch und präziser identifiziert und kategorisiert. Dies entlastet IT-Teams und stellt sicher, dass Datenschutzrichtlinien in allen Cloud-Umgebungen einheitlich angewendet werden.
Prädiktive Analytik
Die Integration von KI mit Cloud DLP ermöglicht prädiktive Analytik, die potenzielle Sicherheitsvorfälle vorhersehen kann, bevor sie eintreten. Durch die Analyse historischer Daten und die Identifizierung von Trends kann KI Unternehmen dabei helfen, Schwachstellen proaktiv zu beheben und das Risiko von Datenschutzverletzungen zu reduzieren.
Verbessertes Compliance-Management
KI kann die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen unterstützen, indem sie die Datennutzung kontinuierlich überwacht und nicht konforme Aktivitäten kennzeichnet. So stellen Sie sicher, dass Unternehmen die gesetzlichen Anforderungen einhalten und kostspielige Strafen vermeiden.
BigIDs Ansatz für Cloud-DLP
Cloud-DLP ist ein wichtiger Bestandteil moderner Datensicherheitsstrategien. Da sich Cloud-Umgebungen ständig weiterentwickeln, benötigen Unternehmen heute flexible und skalierbare Lösungen, um Einblick in alle ihre Unternehmensdaten zu erhalten, egal wo diese gespeichert sind. BigID ist die führende Plattform für Datenschutz, Sicherheit, Compliance und KI-Datenmanagement und nutzt fortschrittliche KI für die umfassende Datenerkennung und -klassifizierung.
Mit BigID können Unternehmen:
- Inventarisieren Sie alle Daten, überall: Automatisch entdecken, inventarisieren, klassifizierenund katalogisieren Sie persönliche und vertrauliche Daten während des Cloud-Migrationslebenszyklus.
- Klassifizieren und kennzeichnen Sie sensible Daten: Klassifizieren und kennzeichnen Sie vertrauliche und persönliche Daten, um Daten anhand von Richtlinien und Vorschriften zu identifizieren und zu bestimmen, was in die Cloud migriert werden soll.
- Minimieren Sie doppelte Daten: Identifizieren Sie ungenutzte, doppelte, unnötige oder redundante Daten, die vor und nach der Migration gelöscht werden müssen, um das Risiko zu verringern.
- Erzwingen Sie die Datenaufbewahrung: Wenden Sie Aufbewahrungsrichtlinien mit automatischer Durchsetzung nach Datentyp, Richtlinie und Vorschrift an, indem Sie doppelte, redundante und abgelaufene Daten identifizieren, kennzeichnen und löschen.
- Sichern Sie Ihre Daten während der Migration: Erkennen, untersuchen und beheben Sie risikoreiche Zugriffe auf vertrauliche, persönliche, regulierte und gefährdete Daten während Cloud-Migrationen.
- Optimieren Sie die Reaktion auf Verstöße: Erkennen und untersuchen Sie Datenschutzverletzungen, ermöglichen Sie eine schnelle Reaktion auf Vorfälle und benachrichtigen Sie die zuständigen Behörden und betroffenen Verbraucher.
- Verwalten Sie Datenschutz- und Sicherheitsrisiken: Nutzen Sie Zugriffsinformationen, um übermäßig exponierte sensible, persönliche und regulierte Daten zu identifizieren, Richtlinien durchzusetzen und Verstöße zu kennzeichnen.
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