Cloud DLP, or Data Loss Prevention, helps organizations identify, monitor, and protect sensitive data stored and shared across cloud applications, SaaS platforms, cloud storage, data lakes, and hybrid environments. Modern cloud DLP solutions use data intelligence and context to detect exposure, prevent unauthorized access, and reduce data loss risk.

How is cloud DLP different from traditional DLP?

Traditional DLP often relies on static policies and pattern matching. Cloud DLP adds data discovery, classification, activity monitoring, access intelligence, and risk context to help security teams prioritize threats and protect sensitive data across modern cloud and AI environments.

What types of data can cloud DLP protect?

Cloud DLP can protect regulated, confidential, personal, financial, healthcare, intellectual property, source code, customer, employee, and business-critical data across cloud storage, SaaS applications, databases, collaboration platforms, and AI systems.

How does BigID improve cloud DLP?

BigID enhances cloud DLP by discovering sensitive data, classifying risk, monitoring data activity, identifying exposure, enriching DLP policies, prioritizing incidents, and automating remediation workflows across cloud, SaaS, hybrid, and AI environments.

Can BigID integrate with existing DLP tools?

Yes. BigID enriches existing DLP, CASB, SIEM, SOAR, IRM, and security platforms with data classification, labels, metadata, sensitivity context, ownership information, and risk intelligence to improve policy effectiveness and reduce false positives.

How does BigID help detect risky data movement?

BigID monitors sensitive data activity, including downloads, sharing, exports, copies, transfers, and unusual usage patterns. Security teams can identify suspicious movement, prioritize high-risk events, and respond before sensitive data is exposed.

Does BigID support AI data protection?

Yes. BigID helps organizations identify sensitive data used by AI systems, copilots, agents, prompts, applications, and model workflows. Teams can monitor access, govern usage, reduce exposure, and apply data-aware controls to AI initiatives.

What cloud environments does BigID support?

BigID supports cloud, SaaS, hybrid, and multi-cloud environments, helping organizations discover, monitor, classify, govern, and protect sensitive data wherever it resides.

How does cloud DLP help reduce insider risk?

Cloud DLP helps identify inappropriate access, excessive permissions, suspicious downloads, risky sharing activity, and unauthorized data movement involving sensitive information. Security teams can prioritize incidents and take action before data loss occurs.

Why is data discovery important for cloud DLP?

Organizations cannot protect data they cannot find. Data discovery helps identify where sensitive data exists, who can access it, how it is being used, and where exposure may be increasing, providing the foundation for effective cloud DLP programs.

DLP in der Wolke

Schutz sensibler Daten über alle Bereiche hinweg Cloud, SaaS und KI

BigID unterstützt Sicherheitsteams bei der Modernisierung der Cloud-Datenverlustprävention durch die Erkennung sensibler Daten, die Überwachung von Aktivitäten, die Erkennung riskanter Bewegungen, die Anreicherung von DLP-Richtlinien und die Beschleunigung der Reaktion.

Gehen Sie über herkömmliche DLP-Lösungen hinaus und setzen Sie auf datenorientierten Schutz, der Sensibilität, Zugriff, Aktivität, Eigentumsverhältnisse, Richtlinien und Risiken in modernen Unternehmensumgebungen miteinander verbindet.

Demo anfordern Datenerkennung und -reaktion erkunden

Die Cloud-DLP-Herausforderung

Das ältere DLP-System wurde nicht dafür entwickelt Cloud, SaaS und KI

Sensible Daten werden heute über Cloud-Speicher, SaaS-Anwendungen, Kollaborationstools, KI-Systeme, Datenpipelines und hybride Umgebungen hinweg übertragen. Sicherheitsteams benötigen DLP-Lösungen, die die Daten selbst, ihre Übertragungswege, die Zugriffsberechtigten und die Bereiche mit steigendem Datenrisiko verstehen.

Fragmentierte Cloud-Daten

Sensible Daten verbreiten sich in Cloud-, SaaS-, strukturierten, unstrukturierten und Schatten-Datenumgebungen schneller, als Richtlinien mithalten können.

Kontext mit begrenzten Daten

Herkömmliche DLP-Tools basieren oft auf statischen Regeln, die nicht die für die Rauschunterdrückung notwendigen Klassifizierungs-, Besitz-, Zugriffs- und Aktivitätskontexte berücksichtigen.

Risikoreiche Bewegung

Downloads, Shares, Exports, Copys, Transfers und KI-gesteuerte Nutzung können sensible Daten offenlegen, ohne dass dies datenbewusst erkannt wird.

Langsame Reaktion

Ohne Risikopriorisierung fällt es den Teams schwer zu erkennen, bei welchen Warnmeldungen, Verstößen und Gefährdungen zuerst gehandelt werden muss.

Cloud DLP Intelligence

Daten kontextbezogen schützen, Nicht nur statische Richtlinien

Cloud DLP Intelligence kombiniert die Erkennung sensibler Daten, Klassifizierung, Zugriffskontext, Aktivitätsüberwachung, Richtliniensignale, Eigentumsverhältnisse und geschäftliche Auswirkungen, damit Teams Verluste verhindern, Missbrauch erkennen und schneller reagieren können.

DLP wird umso leistungsfähiger, je besser es die Daten versteht.

BigID ergänzt DLP-Programme um tiefgreifende Datenintelligenz, sodass Teams Fehlalarme reduzieren, Kontrollen verbessern, Risiken priorisieren und bestehende Investitionen ausweiten können.

Datenkontext Sensibilität, Klassifizierung, Metadaten, Eigentumsverhältnisse, Standort, Wohnsitz und geschäftliche Relevanz verstehen.

Zugriffskontext Sehen Sie, welche Benutzer, Gruppen, Anwendungen, Maschinenidentitäten, Dienstkonten und KI-Systeme auf sensible Daten zugreifen können.

Aktivitätskontext Überwachen Sie Bewegungen, Freigaben, Downloads, Kopien, Exporte, Löschungen, Änderungen und ungewöhnliche Nutzungsmuster.

Antwortkontext Verstöße priorisieren, Arbeitsabläufe auslösen, nachgelagerte Tools erweitern und Schwachstellen auf Basis des tatsächlichen Datenrisikos beheben.

Cloud DLP-Lücke

Legacy DLP sieht Ereignisse. BigID erkennt Datenrisiko.

Herkömmliche DLP-Systeme konzentrieren sich häufig auf Richtlinienverstöße und Inhaltsübereinstimmungen. BigID ergänzt diese Lücke um die fehlenden Dateninformationen, die notwendig sind, um zu verstehen, welche Daten gefährdet sind, wer darauf zugreifen kann, wie sie übertragen werden und wie das Risiko minimiert werden kann.

Legacy DLP

Richtlinienwarnungen ohne vollständigen Kontext

Basiert stark auf statischen Regeln und Mustererkennung.
Oft fehlt es an einer tiefgreifenden Erkennung und Klassifizierung sensibler Daten.
Erzeugt Lärm, ohne die geschäftlichen Auswirkungen zu priorisieren.
Herausforderungen in Cloud-, SaaS-, KI- und Hybridumgebungen

BigID Cloud DLP

Datenbewusster Schutz und Reaktion

Erkennt und klassifiziert sensible Daten in modernen Umgebungen
Verknüpft Richtlinien, Aktivitäten, Zugriffe, Eigentumsverhältnisse und Risikokontext
Priorisiert Vorfälle basierend auf der Offenlegung sensibler Daten.
Bereichert und erweitert bestehende DLP-, CASB-, SIEM-, SOAR- und IRM-Tools

BigID-Funktionen

Wie BigID modernisiert DLP in der Wolke

BigID kombiniert die Erkennung sensibler Daten, Klassifizierung, Aktivitätsüberwachung, Zugriffsinformationen, Kennzeichnung, Richtlinienanreicherung und Behebung von Problemen, um die Datenverlustprävention (DLP) in Cloud-, SaaS-, KI- und Hybridumgebungen zu stärken.

01

Sensible Daten entdecken

Finden Sie regulierte, vertrauliche, geschützte, kritische und toxische Daten in Cloud-, SaaS-, strukturierten, unstrukturierten und KI-Umgebungen.

Entdeckung & Klassifizierung erkunden →

02

Überwachung der Datenaktivität

Verfolgen Sie den Zugriff auf sensible Daten, deren Bewegung, Downloads, Weitergabe, Kopien, Exporte, Änderungen und ungewöhnliche Nutzungsmuster.

Erkunden Sie die Datenaktivitätsüberwachung →

03

Risikoreiche Bewegungen erkennen

Identifizieren Sie verdächtige Bewegungen, Insiderrisiken, Datenexfiltration, unautorisierte Weitergabe, Richtlinienverstöße und KI-gesteuerte Offenlegung.

Datenerkennung und -reaktion erkunden →

04

Enrich DLP Policies

Verbessern Sie DLP- und CASB-Richtlinien durch Klassifizierung, Metadaten, Labels, Sensitivität, Risiko, Verantwortlichkeit und Geschäftskontext.

Metadatenanreicherung erkunden →

05

Datenrisiken priorisieren

Warnmeldungen, Sicherheitslücken und Richtlinienverstöße werden nach Sensibilität, Zugriff, Aktivität, Identitätskontext und geschäftlichen Auswirkungen eingestuft.

DSPM erkunden →

06

Automatisierte Antwort

Abläufe zur Behebung von Sicherheitslücken auslösen, Zugriffe einschränken, Daten unter Quarantäne stellen, Richtlinien durchsetzen, Aktionen delegieren und Ereignisse an Sicherheitstools weiterleiten.

Sanierungsmaßnahmen erkunden →

Wie BigID hilft

DLP von reaktiven Steuerungen in Datenbewusster Schutz

BigID unterstützt Teams bei der Stärkung ihrer DLP-Programme durch die Integration von tiefgreifender Datenintelligenz, Aktivitätskontext, Risikopriorisierung und automatisierter Behebung in modernen Cloud- und KI-Umgebungen.

Schützen Sie das Wichtigste: die Daten.

BigID liefert Sicherheitsteams den Kontext sensibler Daten, der erforderlich ist, um Datenverlust zu verhindern, riskante Bewegungen zu erkennen und präzise darauf zu reagieren.

Weitere Daten entdecken Finden Sie sensible, regulierte, kritische und toxische Daten in Cloud-, SaaS-, Hybrid- und KI-Umgebungen.

DLP-Rauschen reduzieren Nutzen Sie Klassifizierung, Metadaten, Eigentumsverhältnisse, Zugriffsrechte, Aktivitäten und Risikokontext, um die Genauigkeit von Richtlinien zu verbessern.

Risikoreiche Bewegungen erkennen Überwachen Sie, wie sensible Daten abgerufen, weitergegeben, verschoben, kopiert, exportiert, heruntergeladen und offengelegt werden.

Priorisiere, was wichtig ist Die Reaktion sollte sich auf die Verstöße und Gefährdungen konzentrieren, die die sensibelsten und geschäftskritischsten Daten betreffen.

Vorhandene Tools erweitern Feed-Labels, Klassifizierungen, Metadaten und Risikoeinblicke in DLP, CASB, SIEM, SOAR, IRM und Sicherheits-Workflows.

Anwendungsfälle

Schutz sensibler Daten über alle Bereiche hinweg Moderne Risikoszenarien

BigID unterstützt Teams bei der Operationalisierung von Cloud-DLP in den Bereichen Datenermittlung, Datenbewegung, Insiderrisiko, KI-Datenexposition, Richtlinienanreicherung und automatisierte Reaktion.

Cloud-Datenerkennung

Finden Sie sensible und regulierte Daten in Cloud-Speichern, SaaS-Anwendungen, Datenbanken, Data Lakes und Kollaborationsplattformen.

Cloud-Datensicherheit entdecken →

Überwachung der Datenaktivität

Überwachen Sie den Zugriff auf sensible Daten, deren Bewegung, Weitergabe, Downloads, Exporte, Änderungen und ungewöhnliche Nutzungsmuster.

Erkunden Sie die Datenaktivitätsüberwachung →

Datenerkennung und -reaktion

Erkennen Sie riskante Datenbewegungen, priorisieren Sie Datenbedrohungen und lösen Sie datenbasierte Reaktionsabläufe aus.

DDR erkunden →

Insider-Risiko

Identifizieren Sie verdächtiges Nutzerverhalten, ungewöhnliche Freigaben, unangemessene Downloads und riskante Zugriffe auf sensible Daten.

Erkunden Sie Insiderrisiken →

KI-Datenschutz

Schützen Sie sensible Daten, die von KI-Agenten, Copiloten, Eingabeaufforderungen, Pipelines, Anwendungen und Modell-Workflows verwendet werden.

Erkunden Sie die KI-Zugriffssteuerung →

DLP-Richtlinienanreicherung

Verbessern Sie DLP-, CASB-, IRM-, SIEM- und SOAR-Workflows durch Klassifizierung, Labels, Metadaten und Risikokontext.

Metadatenanreicherung erkunden →

Kritische Fragen

Fragen an die Sicherheitsteams Beantwortet werden muss

Cloud-DLP erfordert datenbasierte Antworten darauf, wo sensible Daten gespeichert sind, wie sie übertragen werden, wer darauf zugreifen kann, welche Richtlinien gelten und welche Risiken Maßnahmen erfordern.

Wo werden sensible Daten offengelegt?

Identifizieren Sie sensible, regulierte, vertrauliche, geschützte und kritische Daten in Cloud-, SaaS-, Hybrid- und KI-Umgebungen.

Wie werden sensible Daten übertragen?

Überwachen Sie Downloads, Freigaben, Kopien, Exporte, Übertragungen, Bearbeitungen, Löschungen und ungewöhnliche Aktivitäten im Zusammenhang mit sensiblen Daten.

Wer hat Zugriff auf riskante Daten?

Verknüpfen Sie die Offenlegung sensibler Daten mit Benutzern, Gruppen, Anwendungen, Dienstkonten, Maschinenidentitäten und KI-Systemen.

Welche DLP-Warnungen sind am wichtigsten?

Verstöße und Vorfälle sollten nach Sensibilität, Aktivität, Zugriff, Identitätskontext, Gefährdung und geschäftlichen Auswirkungen priorisiert werden.

Wie sollte die Exposition beseitigt werden?

Workflows auslösen, Zugriffe einschränken, Richtlinien durchsetzen, Daten unter Quarantäne stellen, Zuständigkeiten zuweisen und Ereignisse an Sicherheitstools weiterleiten.

Häufig gestellte Fragen zu Cloud DLP

Was ist Cloud-DLP?

Cloud-DLP (Data Loss Prevention) unterstützt Unternehmen bei der Identifizierung, Überwachung und dem Schutz sensibler Daten, die in Cloud-Anwendungen, SaaS-Plattformen, Cloud-Speichern, Data Lakes und hybriden Umgebungen gespeichert und geteilt werden. Moderne Cloud-DLP-Lösungen nutzen Datenintelligenz und Kontext, um Gefährdungen zu erkennen, unberechtigten Zugriff zu verhindern und das Risiko von Datenverlusten zu reduzieren.

Worin unterscheidet sich Cloud-DLP von herkömmlichem DLP?

Traditionelle DLP-Lösungen basieren häufig auf statischen Richtlinien und Mustererkennung. Cloud-DLP ergänzt diese Funktionen um Datenerkennung, Klassifizierung, Aktivitätsüberwachung, Zugriffsanalyse und Risikokontext, um Sicherheitsteams bei der Priorisierung von Bedrohungen und dem Schutz sensibler Daten in modernen Cloud- und KI-Umgebungen zu unterstützen.

Welche Datentypen kann Cloud-DLP schützen?

Cloud DLP kann regulierte, vertrauliche, persönliche, finanzielle, medizinische, geistige Eigentums-, Quellcode-, Kunden-, Mitarbeiter- und geschäftskritische Daten über Cloud-Speicher, SaaS-Anwendungen, Datenbanken, Kollaborationsplattformen und KI-Systeme hinweg schützen.

Wie verbessert BigID die Cloud-basierte Datenverlustprävention (DLP)?

BigID verbessert Cloud-DLP durch die Erkennung sensibler Daten, die Klassifizierung von Risiken, die Überwachung der Datenaktivität, die Identifizierung von Gefährdungen, die Anreicherung von DLP-Richtlinien, die Priorisierung von Vorfällen und die Automatisierung von Abhilfemaßnahmen in Cloud-, SaaS-, Hybrid- und KI-Umgebungen.

Lässt sich BigID in bestehende DLP-Tools integrieren?

Ja. BigID erweitert bestehende DLP-, CASB-, SIEM-, SOAR-, IRM- und Sicherheitsplattformen um Datenklassifizierung, Labels, Metadaten, Sensibilitätskontext, Eigentümerinformationen und Risikoinformationen, um die Effektivität von Richtlinien zu verbessern und Fehlalarme zu reduzieren.

Wie hilft BigID bei der Erkennung riskanter Datenbewegungen?

BigID überwacht Aktivitäten mit sensiblen Daten, darunter Downloads, Freigaben, Exporte, Kopien, Übertragungen und ungewöhnliche Nutzungsmuster. Sicherheitsteams können verdächtige Bewegungen erkennen, risikoreiche Ereignisse priorisieren und reagieren, bevor sensible Daten offengelegt werden.

Unterstützt BigID den Datenschutz für KI-Daten?

Ja. BigID unterstützt Unternehmen bei der Identifizierung sensibler Daten, die von KI-Systemen, Copiloten, Agenten, Eingabeaufforderungen, Anwendungen und Modell-Workflows verwendet werden. Teams können den Zugriff überwachen, die Nutzung steuern, das Datenrisiko minimieren und datenbasierte Kontrollen für KI-Initiativen implementieren.

Welche Cloud-Umgebungen unterstützt BigID?

BigID unterstützt Cloud-, SaaS-, Hybrid- und Multi-Cloud-Umgebungen und hilft Unternehmen dabei, sensible Daten unabhängig von ihrem Speicherort zu erkennen, zu überwachen, zu klassifizieren, zu verwalten und zu schützen.

Wie trägt Cloud-DLP zur Reduzierung von Insiderrisiken bei?

Cloud-basierte DLP-Lösungen helfen dabei, unberechtigte Zugriffe, übermäßige Berechtigungen, verdächtige Downloads, riskante Freigabeaktivitäten und unautorisierte Datenbewegungen mit sensiblen Informationen zu erkennen. Sicherheitsteams können Vorfälle priorisieren und Maßnahmen ergreifen, bevor es zu Datenverlusten kommt.

Warum ist die Datenermittlung für Cloud-DLP wichtig?

Organisationen können Daten, die sie nicht finden, nicht schützen. Die Datenermittlung hilft dabei, festzustellen, wo sensible Daten vorhanden sind, wer darauf zugreifen kann, wie sie verwendet werden und wo das Risiko einer Gefährdung steigt. Dies bildet die Grundlage für effektive Cloud-DLP-Programme.

Ressourcen

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Lösung

Datenerkennung und -reaktion

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DLP in der Wolke

DLP für die Cloud modernisieren, SaaS und KI

BigID unterstützt Teams beim Schutz sensibler Daten, indem es herausfindet, was wichtig ist, riskante Bewegungen erkennt, DLP-Kontrollen erweitert, die Gefährdung priorisiert und die Reaktion beschleunigt.

Demo anfordern Datenerkennung und -reaktion erkunden