Fortschrittliche Klassifizierung sensibler Daten im Zeitalter der KI

Traditionelle Methoden und ihre Einschränkungen

Die Erkennung und Klassifizierung sensibler Daten sind seit langem die Grundpfeiler effektiver Datensicherheitslösungen. Dieser Prozess identifiziert und kategorisiert sensible Informationen automatisch in der gesamten digitalen Landschaft eines Unternehmens und ermöglicht es Unternehmen, das Wichtigste zu schützen. Herkömmliche Methoden, die auf statischen Erkennungsalgorithmen wie regex-basierten Datenidentifikatoren beruhen, stoßen jedoch oft an ihre Grenzen. Dies führt zu Ungenauigkeiten, ergebnislosen Kontexten und einer hohen Anzahl von Fehlalarmen. Diese Fehlalarme stören den Geschäftsbetrieb und überfordern die Incident-Response-Teams, da sie gezwungen sind, manuell zwischen tatsächlichen Richtlinienverstößen und harmlosen Aktivitäten zu unterscheiden.

Andere, genauere Methoden wie das exakte Datenabgleichverfahren (EDM) sind zu ressourcenintensiv, da sie erheblichen Zeit- und Rechenaufwand erfordern, um Datenbanken und große Dateien zu fingerprinten. Daher werden sie häufig vermieden, zum Beispiel bei der Datenentdeckung auf Endgeräten.

Herkömmliche Datenschutzlösungen wie traditionelle Data Loss Prevention (DLP) und erstgenerations Data Security Posture Management (DSPM) verfügen nicht über die nötige Anpassungsfähigkeit, um die Sensibilität von Daten im Kontext präzise zu bewerten. Menschliche Analysten können Daten auf natürliche Weise mit hoher Genauigkeit interpretieren, indem sie den vollständigen Kontext berücksichtigen – etwas, womit statische, regelbasierte Systeme Schwierigkeiten haben. Daher erfordern diese traditionellen Methoden eine kontinuierliche manuelle Anpassung und sind oft zu starr, um mit der dynamischen Natur moderner Daten- und Zusammenarbeitspraktiken Schritt zu halten.

Eine neue Ära: Nutzung von KI und LLMs zur Datenklassifizierung

Treten Sie ein in die Welt von KI und Large Language Models (LLMs). Diese fortschrittlichen Technologien ermöglichen einen Quantensprung bei der Erkennung und Klassifizierung sensibler Daten. Während anfängliche Bedenken hinsichtlich Datenschutz und der Nutzung von KI-Modellen berechtigt waren, haben Innovationen in sicheren, privaten KI-Implementierungen diese Ängste ausgeräumt.

Cyera verbessert die Datenklassifizierung

Cyera nutzt traditionelle Methoden zur Datenerkennung, um sensible Daten schnell und einfach zu identifizieren. Dabei werden gängige Datenkennungen, natürliche Ausdrücke und umfangreiche Kontextinformationen rund um Daten und Dateien verwendet. Doch dabei bleibt es nicht. Cyera ergänzt die traditionellen Erkennungsmethoden durch fortschrittliche, datenzentrierte KI und LLMs, um eine robuste, präzise und kontextbewusste Lösung zur Datenklassifizierung zu bieten. Cyera verarbeitet strukturierte, unstrukturierte und semi-strukturierte Datentypen.

So funktioniert der Ansatz von Cyera:

1. Daten-Scanning und -Stichproben
   Cyera scannt Daten, die in einer Vielzahl von Cloud- und On-Premises-Umgebungen gespeichert sind. Bei strukturierten Daten erstellt Cyera lokal einen Klon-Snapshot der Datenbank. Bei unstrukturierten Daten gruppiert Cyera ähnliche Dateien mithilfe von Machine Learning (ML) und verwendet kleine Stichproben aus dem Cluster, um einen aussagekräftigen und vielfältigen Datensatz zu erhalten, der die Kundenumgebung genau widerspiegelt und gleichzeitig die Klassifizierungsgeschwindigkeit und -genauigkeit maximiert. Während dieses Prozesses identifiziert Cyera sensible Daten, analysiert Metadaten und sammelt Kontextinformationen wie den Eigentümer, den Speicherort und das Sensitivitätsniveau der Daten. Dies erhöht die Scangeschwindigkeit und überwindet die Einschränkungen herkömmlicher Methoden zur Datenerkennung.
2. KI-gestützte Klassifizierung
   Durch den Einsatz proprietärer und abgeschlossener KI-Modelle klassifiziert Cyera Daten mit einer bemerkenswerten Präzision von 95 %. Das System lernt zudem automatisch aus der einzigartigen Umgebung jedes Kunden und erkennt bisher unbekannte Muster und Datentypen, die herkömmlichen Methoden entgehen würden – selbst über verschiedene geografische Kontexte und Sprachen hinweg.
3. Kontextuelle Anreicherung
   Über die reine Klassifizierung hinaus bereichert Cyera Daten, indem es kontextuelle Faktoren wie die Rollen der Datensubjekte, geografische Standorte und die spezifischen Sensitivitätsstufen verschiedener Datentypen identifiziert. Dieses differenzierte Verständnis ermöglicht es Cyera, die passenden Sicherheitsmaßnahmen anzuwenden, ohne nicht sensible Daten übermäßig zu schützen.
4. Datenschutz und Sicherheit
   Cyera entwickelt seine KI-Modelle intern und trainiert sie sicher, sodass Kundendaten privat und isoliert bleiben. Die Modelle werden für jede Umgebung optimiert und bieten eine hohe Präzision, ohne das Risiko von Datenlecks oder -verlusten.

So fügt sich alles zusammen: Cyeras KI- und LLM-Datenklassifizierungsmodelle im Einsatz

Cyera’s KI-gestützte Datenklassifizierung ist für außergewöhnliche Genauigkeit bei der Erkennung und Klassifizierung sensibler Daten entwickelt worden. Die KI- und Large Language Models (LLMs) von Cyera wurden intern entwickelt und nutzen Open-Source-Basismodelle wie FLAN T5 und Mistral, die durch Cyeras eigene Trainingsprozesse erheblich verbessert werden. Die Modelle werden mit umfangreichen Datensätzen trainiert und feinabgestimmt sowie mit Hyperparametern optimiert – alles innerhalb der sicheren Umgebung von Cyera, sodass sie vor externen Zugriffen geschützt bleiben.

Die wahre Stärke von Cyeras Modellen liegt in ihrer Fähigkeit, selbstständig zu lernen und sich an kundenspezifische Daten anzupassen. Sie können einzigartige Datenformate erkennen, wie zum Beispiel kundenspezifische Mitarbeiter-IDs, Produkt-SKUs und Schadennummern, und verfeinern kontinuierlich ihre Klassifizierungsfähigkeiten, um selbst die nuanciertesten Datentypen präzise zu identifizieren und zu klassifizieren.

Wie bereits früher in diesem Blog erwähnt, beinhaltet das System von Cyera auch die Datenanreicherung. Dabei werden Klassifizierungen durch die Bewertung von Faktoren wie den Rollen der Datensubjekte, geografischen Standorten und Schutzmaßnahmen auf Datenebene um kontextuelle Ebenen ergänzt, sodass die Sensitivität von Daten im richtigen Kontext bewertet wird.

Datenschutz und Sicherheit stehen bei den Prozessen von Cyera an oberster Stelle. Die KI-Modelle nutzen in erster Linie öffentliche Datensätze für das Training und werden gezielt durch minimale, geschützte Datenproben aus der Kundenumgebung für weiteres Training angereichert. Obwohl die KI-Modelle mit minimalen Mengen an Kundendaten trainiert werden können, geschieht dies sicher: Die Daten werden eingebettet, sind irreversibel und voneinander getrennt, um jegliche Offenlegung zu verhindern und so strenge Datenschutzstandards grundlegend einzuhalten. Kunden können zudem der Datennutzung widersprechen, ohne dass die Servicequalität beeinträchtigt wird.

Unsere KI-Modelle zur Datenklassifizierung sind Eigentum von Cyera. Wir kommunizieren nicht mit öffentlichen generativen KI-Systemen. Stattdessen nutzen wir Fortschritte in diesem Bereich durch unsere eigenen Forscher, die die Fähigkeiten generativer KI verfolgen und sicherstellen, dass der Mehrwert, den wir mit unseren Modellen bieten, wettbewerbsfähig und innovativ bleibt.

Zusätzliche Funktionen, die Cyera auszeichnen

Umfassende Unterstützung für moderne Datentypen

Cyera’s Lösung unterstützt eine breite Palette von Dateitypen – strukturierte, semi-strukturierte und unstrukturierte – in jeder Umgebung, sei es SaaS, IaaS, PaaS oder On-Premises. Diese umfassende Abdeckung stellt sicher, dass keine Daten unklassifiziert bleiben, unabhängig von Format oder Standort.

Einblicke in den Identitätszugriff

Zusätzlich zur Klassifizierung bietet Cyera Einblicke darin, wer oder was Zugriff auf sensible Daten hat. Es weist sowohl menschlichen als auch nicht-menschlichen Identitäten automatisch Vertrauensstufen zu, wodurch Organisationen Zero-Trust-Richtlinien durchsetzen und unbefugten Zugriff verhindern können.

Fazit: Die Zukunft der Datensicherheit

Da die Datenflut weiterhin zunimmt, wird der Bedarf an fortschrittlicher, präziser und kontextsensitiver Datenklassifizierung immer wichtiger. Durch die Integration von KI und LLMs bietet Cyera eine Lösung, die nicht nur den Datenschutz, die Privatsphäre und die Compliance verbessert, sondern auch die geschäftliche Agilität unterstützt, indem sie die Anzahl der Fehlalarme drastisch reduziert und einen schlanken sowie stressfreien Incident-Response-Prozess gewährleistet. Im Zeitalter der KI führt Cyera die Entwicklung an und definiert neu, wie sensible Daten erkannt, klassifiziert und geschützt werden.

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