Die Welt des DSPM für KI verstehen und warum es für Unternehmen geschäftskritisch ist

KI-Sicherheit ist zu einer geschäftlichen Notwendigkeit geworden. Laut IBM-Bericht über die Kosten eines DatensicherheitsverstoßesDie Einführung von KI schreitet deutlich schneller voran als die Sicherheit und Governance von KI. 97 % der Unternehmen, die einen KI-bezogenen Sicherheitsvorfall erlitten haben, gaben an, keine angemessenen Zugriffskontrollen für KI eingerichtet zu haben.

Da immer mehr Unternehmen KI in ihren täglichen Abläufen einsetzen, steigen die Risiken im Zusammenhang mit sensiblen Daten, der Einhaltung gesetzlicher Bestimmungen und dem Missbrauch von Modellen. Ein effektiver Ansatz zur schnellen Absicherung dieser Umgebungen ist die Erweiterung bestehender Systeme für das Datensicherheitsmanagement (DSPM) auf alle KI-Workflows. DSPM ist ein Sicherheitsframework, das Unternehmen kontinuierliche Transparenz darüber bietet, wo sensible Daten gespeichert sind, wer darauf zugreifen kann und wie sie verwendet werden.

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In diesem Artikel erfahren Sie, warum DSPM für KI ist von großer Bedeutung; welche Kernkompetenzen Unternehmen benötigen; wie sich Lösungen wie Microsoft Purview weiterentwickeln, um die Sicherheit von KI-Systemen zu gewährleisten; und vieles mehr.

Wichtigste Erkenntnisse

• Künstliche Intelligenz hat die traditionelle Datensicherheit überholt: Konventionelle Werkzeuge wurden nicht für die Vielfalt und Geschwindigkeit der Daten entwickelt, die KI-Systeme erzeugen und verarbeiten, weshalb DSPM für KI unerlässlich ist.
• Schatten-KI und unkontrollierte Datenweitergabe zählen zu den größten Unternehmensrisiken: Mitarbeiter, die genehmigte KI-Tools verwenden, können unwissentlich sensible und regulierte Daten offenlegen, wodurch blinde Flecken entstehen, die nur ein speziell dafür entwickeltes DSPM schließen kann.
• Die Compliance-Verpflichtungen erstrecken sich nun auch auf KI-Workflows: Rahmenwerke wie der EU AI Act, NIST AI RMF, die DSGVO und HIPAA erfordern allesamt eine kontinuierliche Governance, und DSPM ist der effektivste Weg, diese durchzusetzen.
• Eine umfassende DSPM-Strategie für KI muss über den Microsoft-Purcholine hinausgehen: Purview bietet zwar starke Funktionen für Microsoft-zentrierte Umgebungen, aber Unternehmen mit Multi-Cloud-, Hybrid- oder Drittanbieter-KI-Anforderungen benötigen eine Plattform wie Cyera, die eine universelle Abdeckung für jede Datenumgebung bietet.

Was ist DSPM?

Datensicherheits-Statusmanagement Das Data Security Policy Model (DSPM) ist ein Sicherheitsframework, das die Anfälligkeit Ihrer Daten gegenüber Sicherheitsbedrohungen in verschiedenen Cloud-Umgebungen analysiert und das Risiko von Verstößen gegen regulatorische Bestimmungen bewertet. Es bietet Einblick in den Speicherort der Daten, deren Nutzung, die Art ihrer Verarbeitung und die Einhaltung von Sicherheitsrichtlinien und -vorschriften.

Mit zunehmender Komplexität von Cloud-Umgebungen wächst der Bedarf an Datentransparenz exponentiell. Laut IBM-Bericht über die Kosten eines DatenlecksBei 72 % der Datenschutzverletzungen handelte es sich um Daten, die in Cloud-Umgebungen gespeichert waren, und 30 % der betroffenen Daten erstreckten sich über mehrere Computerumgebungen.

Wie funktioniert DSPM?

Die meisten DSPM-Lösungen umfassen fünf Kernschritte: Datenermittlung, Datenklassifizierung, Risikobewertung, Behebung von Mängeln und Compliance-Berichterstattung. So sieht jeder Schritt in der Praxis aus:

• Entdeckung: Durchsucht kontinuierlich lokale und Cloud-Umgebungen, um sensible Datenbestände zu finden. Dies umfasst auch Schattendaten, die außerhalb der offiziellen IT-Inventare existieren.
• Klassifizierung: Daten werden anhand von Sensibilität, regulatorischem Geltungsbereich (DSGVO, HIPAA, PCI DSS usw.), Eigentumsverhältnissen und Geschäftskontext kategorisiert.
• Risikobewertung: Bewertet Zugriffskontrollen und Konfigurationen, um Schwachstellen zu identifizieren, bevor es zu Sicherheitsverletzungen kommt.
• Abhilfe: Automatisiert die Behebung identifizierter Probleme in großem Umfang, ohne dass Agenten oder zusätzliche Software auf jedem überwachten System erforderlich sind.
• Compliance-Berichterstattung: Erzeugt Prüfprotokolle und Richtlinienvorgaben, die an spezifische regulatorische Rahmenbedingungen gebunden sind.

Warum DSPM für KI entscheidend ist

Laut einem KPMG-Bericht67 % der Führungskräfte planen, Budgets für Schutzmaßnahmen rund um KI-Modelle einzuplanen. Diese Entwicklung zeigt, dass Führungskräfte die neuen Risiken von KI-Systemen verstehen.

Hier sind die Hauptgründe für die Stärkung KI-Sicherheit durch DSPM wird es zu einer Top-Priorität:

Die Herausforderung der KI-Datenexplosion

Die schiere Menge und Vielfalt der (oft unstrukturierten) Daten, die von KI-Modellen generiert und verarbeitet werden, lässt sich mit herkömmlichen Sicherheitstools nicht überwachen und verwalten. Tatsächlich waren die Daten das Problem. am schnellsten wachsender Unternehmensangriff Die Datenmenge wird voraussichtlich im Jahr 2025 181 Zettabyte überschreiten. Hinzu kommt, dass diese Datensätze sensible Informationen enthalten können.

Ohne Einblick in den Speicherort dieser Daten und die Art des Zugriffs darauf besteht für Organisationen ein erhöhtes Risiko von Datenlecks oder Missbrauch.

Schatten-KI und unkontrollierte Datenoffenlegung

Angetrieben von dem Wunsch nach mehr Effizienz, nutzen Mitarbeiter möglicherweise unkontrollierte und nicht genehmigte KI-Tools und schaffen so „…“Schatten-KIDabei geben sie möglicherweise unwissentlich firmeneigene oder regulierte Daten in KI-Systeme ein. Schatten-KI schafft blinde Flecken für Ihre Sicherheitsteams.

Die finanziellen Folgen sind erheblich. Organisationen mit einem hohen Anteil an Schatten-KI sahen sich im Durchschnitt mit folgenden Kosten konfrontiert: 670.000 US-Dollar an zusätzlichen Kosten aufgrund des Vertragsbruchs Im Vergleich zu solchen mit geringer oder gar keiner Schatten-KI ist dies einer der kostspieligsten Sicherheitslückenfaktoren.

DSPM for AI schließt diese Lücken, indem es die Erkennung und Überwachung auf KI-Workflows ausweitet.

Regulierungsdruck und Compliance-Lücken

Um den Risiken der KI angemessen zu begegnen, erlassen Regulierungsbehörden neue Regeln für Datenschutz und Datensicherheit. Viele Organisationen haben Schwierigkeiten, mit diesen Vorgaben Schritt zu halten, insbesondere wenn ihre DSPM-Strategien ausschließlich für traditionelle Datenumgebungen entwickelt wurden.

DSPM für KI schließt diese Lücke, indem es Compliance-Anforderungen direkt auf KI-Workflows abbildet und Organisationen so dabei unterstützt, Frameworks wie das DSPM einzuhalten. EU-KI-Gesetz, NIST-Rahmenwerk für KI-RisikomanagementDSGVO und HIPAA. Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie sich diese Vorschriften entwickeln, schauen Sie sich unsere Einblicke dazu an. die Entwicklung der Daten- und KI-Sicherheit in der EUDie

Risiken bei Trainingsdaten für KI-Modelle

Die zum Trainieren von KI-Modellen verwendeten Daten sind ein begehrtes Ziel für Cyberkriminelle und stellen eine erhebliche interne Risikoquelle dar. Werden personenbezogene Daten (PII) oder vertrauliche Geschäftsdaten in die Trainingsdatensätze aufgenommen, kann dies zu Verstößen gegen Compliance-Vorschriften, Reputationsschäden und Sicherheitslücken führen, die die Modelle zu einem attraktiven Ziel für sogenannte Poisoning-Angriffe machen.

DSPM für KI reduziert diese Risiken, indem es Trainingsdatensätze scannt, sensible Informationen klassifiziert und Schutzmechanismen durchsetzt, bevor Daten in KI-Modelle aufgenommen werden.

Proaktive Risikominderung

Reaktive Sicherheit ist in KI-Umgebungen, in denen Daten schnell fließen und die Angriffsfläche rasant wächst, nicht mehr zielführend. DSPM für KI unterstützt Sie beim Übergang von einer reaktiven zu einer proaktiven Vorgehensweise, indem es Datenflüsse kontinuierlich überwacht, Richtlinien in Echtzeit durchsetzt und Risiken aufdeckt, bevor sie zu Sicherheitsvorfällen führen.

Unternehmen mit soliden KI-Governance-Richtlinien, einschließlich strenger Genehmigungsverfahren, regelmäßiger Audits und Adversarial-Tests, können das Risiko von KI-bezogenen Sicherheitslücken deutlich reduzieren. IBMs Kostenbericht für Datenschutzverletzungen bis 2025 Es wurde festgestellt, dass 63 % der betroffenen Organisationen entweder keine KI-Governance-Richtlinie hatten oder gerade eine solche entwickelten.

DSPM für KI schließt diese Governance-Lücke. Durch die Einrichtung eines kontinuierlichen Feedback-Kreislaufs aus Erkennung, Klassifizierung, Risikobewertung und Behebung können Unternehmen übermäßige Zugriffsrechte und Richtlinienverstöße erkennen, bevor Angreifer dies tun. Weitere Informationen zu den Risiken, die DSPM adressiert, finden Sie in unserem Leitfaden. Kritische KI-Sicherheitsrisiken und wie man sie verhindern kannDie

Kern-DSPM für KI-Fähigkeiten, die Organisationen benötigen

Nicht alle DSPM-Tools sind für die Komplexität von KI-Umgebungen ausgelegt. Traditionelle Datensicherheitsplattformen wurden für statische, strukturierte Daten entwickelt. Was Sie benötigen, ist eine Lösung, die für dynamische, umfangreiche und oft unstrukturierte Datensätze konzipiert ist, wie sie von KI-Systemen generiert und verarbeitet werden.

Bei der Evaluierung eines DSPM für eine KI-Strategie sollten Sie über die reine Datenermittlung hinausgehen und sicherstellen, dass die gewählte Lösung den gesamten Lebenszyklus des KI-Datenrisikos abdeckt – von Trainingspipelines bis hin zu Echtzeitschnittstellen. Zu den Kernfunktionen, die dies ermöglichen, gehören:

KI-gestützte Datenerkennung und -klassifizierung

Im Gegensatz zu herkömmlichen Erkennungswerkzeugen, die strukturierte Datenbanken durchsuchen, muss DSPM für KI die einzigartigen Daten verstehen, die beim Training und der Inferenz verwendet werden.

Das bedeutet, es sollte:

• Identifizieren Sie sensible Informationen in strukturierten, semistrukturierten und unstrukturierten Datensätzen.
• Daten mit Kontextinformationen wie Eigentümer, Zweck, regulatorische Auswirkungen und Sensibilität klassifizieren.
• Erkennung von Kombinationen scheinbar harmloser Datensätze, die bei der Zusammenführung zu Compliance-Problemen führen könnten.
• Erzielen Sie eine hohe Genauigkeit, um Fehlalarme zu minimieren und die Störungen für Sicherheitsteams zu reduzieren.

Echtzeit-KI-Interaktionsüberwachung

KI-Systeme verarbeiten Daten anders als herkömmliche Anwendungen. Ohne Einblick in Eingaben und Ausgaben können sensible Daten durch Eingabeaufforderungen oder Antworten offengelegt werden.

Ein effektives DSPM für KI sollte Folgendes gewährleisten:

• Verfolgen Sie Benutzeranfragen und KI-generierte Ergebnisse in Echtzeit.
• Erkennung, wenn regulierte oder sensible Informationen in Eingabeaufforderungen eingegeben werden
• Kennzeichnung von schädlichen Eingaben, die darauf abzielen, das Modellverhalten zu manipulieren und dadurch Datenexfiltration zu verursachen (z. B. Prompt-Injection-Angriffe).

Automatisierte Richtliniendurchsetzung für KI-Workloads

Manuelle Überwachung ist in diesem Umfang nicht ausreichend. DSPM für KI sollte automatisch Regeln anwenden, die mit den Governance-Richtlinien übereinstimmen:

• Definieren Sie, welche Daten für Training und Inferenz verwendet werden können und welche nicht.
• Integration mit bestehenden Steuerelementen wie z. B. DLPIAM und SIEM werden eingesetzt, um die Sicherheit über den gesamten Stack hinweg zu erweitern.
• Wenden Sie das Prinzip der minimalen Berechtigungen für den Zugriff auf Datensätze und KI-Umgebungen an.

Compliance-Mapping und -Berichterstattung

Prüfer und Aufsichtsbehörden werden zunehmend Nachweise für die sichere Nutzung von KI fordern.

DSPM für KI-Tools muss Folgendes leisten können:

• Erzeugen Sie Prüfprotokolle, die Datensätze mit den Modellen verknüpfen, die sie trainieren
• Zeigen Sie, dass Kontrollmechanismen vorhanden sind, um unbefugten Zugriff oder Missbrauch zu verhindern.
• Erstellen Sie Compliance-Berichte, die mit den folgenden Vorgaben übereinstimmen DSGVO, CCPA, HIPAA, PCI DSSSOC 2, NIST AI RMF und neue KI-Regulierungen

Richtlinien zur Datenminimierung und -aufbewahrung

KI-Systeme verbrauchen riesige Datenmengen, doch die Erfassung von mehr Daten als nötig erhöht das Risiko. Artikel 5 Absatz 1 Buchstabe c DSGVO Sowohl der EU-Gesetzentwurf zur künstlichen Intelligenz als auch der EU-Gesetzentwurf zur künstlichen Intelligenz legen die Datenminimierung als Grundprinzip fest und verlangen, dass personenbezogene Daten angemessen, relevant und auf das für den Verarbeitungszweck notwendige Maß beschränkt sind.

Für KI-Umgebungen stellt dies eine echte Herausforderung im Bereich Compliance dar. Die DSGVO schreibt vor, dass personenbezogene Daten gelöscht werden müssen, sobald sie für ihren festgelegten Zweck nicht mehr benötigt werden, während das EU-Gesetz eine umfangreiche Archivierung der Systemdokumentation vorschreibt, wodurch widersprüchliche Verpflichtungen entstehen.

DSPM für KI hilft, diese regulatorische Komplexität zu bewältigen, vorausgesetzt, es kann:

• Automatische Kennzeichnung von Datensätzen, die mehr personenbezogene Daten enthalten, als für eine bestimmte KI-Arbeitslast erforderlich sind.
• Durchsetzen von Aufbewahrungsfristen, die die Löschung oder Anonymisierung von Daten auslösen, sobald diese ihren Zweck erfüllt haben
• Führen Sie revisionssichere Aufzeichnungen, die die Einhaltung der Speicher- und Beschränkungsvorschriften der DSGVO sowie der Dokumentationsanforderungen des EI AI Act belegen.
• Identifizieren Sie Daten, die über ihren ursprünglichen Erfassungsbereich hinaus für andere Zwecke verwendet wurden (ein häufiger und oft unbeabsichtigter Verstoß in KI-Umgebungen).

DSPM vs. Traditioneller Datenschutz

Herkömmliche Datensicherheitstools wurden für eine Ära entwickelt, in der Daten an vorhersehbaren Orten gespeichert waren und Netzwerke klare Grenzen aufwiesen. Diese Tools konzentrierten sich auf den Schutz von Systemen und Netzwerken.

KI-Systeme greifen jedoch autonom auf Daten zu, bewegen und verarbeiten diese, oft schneller, als die menschliche Kontrolle mithalten kann. Dies führt zu drei sich gegenseitig verstärkenden Problemen, die zusammen das größte Datenrisiko im Zusammenhang mit KI darstellen:

• Übermäßiger Zugriff: KI-Systeme benötigen umfassenden Datenzugriff, um zu funktionieren, doch dieser Zugriff ist selten genau beschränkt. Oft agieren diese Systeme als hochprivilegierte „Superuser“. Das bedeutet, dass sie in Cloud- und Hybridumgebungen mit deutlich weniger Kontrolle auf sensible Daten zugreifen können als menschliche Mitarbeiter.
• Unkontrollierte DatennutzungSobald ein Agent Zugriff hat, gibt es kaum noch Kontrollmechanismen dafür, welche Daten er verarbeitet und ob er diese überhaupt hätte berühren sollen.
• Manipulation: Durch gezielte Manipulation und Jailbreak-Techniken können Angreifer Agenten dazu verleiten, außerhalb ihres vorgesehenen Aufgabenbereichs zu agieren. Dadurch werden Daten auf eine Weise offengelegt, die erst im Nachhinein, wenn ein Schadensereignis eintritt, erkannt wird.

Kein einzelnes Tool kann alle drei Lücken schließen. Eine für KI-Umgebungen entwickelte DSPM-Plattform kommt dem jedoch sehr nahe, da sie den Datenzugriff transparent macht und Anomalien erkennt, bevor diese zu Vorfällen eskalieren.

Hier ein Vergleich zweier Ansätze hinsichtlich der für Unternehmenssicherheitsteams wichtigsten Dimensionen:

Im Gegensatz zu herkömmlichen, isoliert arbeitenden Tools bietet DSPM über eine einzige Plattform einheitliche Transparenz sensibler Daten in Cloud-, On-Premises-, SaaS- und Hybridumgebungen. Dies ist insbesondere für KI entscheidend, da Daten hier so schnell über so viele Berührungspunkte fließen, dass isolierte, perimeterbasierte Tools nicht mehr mithalten können.

Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie Sie DSPM in Ihre bestehende Sicherheitsarchitektur integrieren, lesen Sie unseren Leitfaden unter Integration von DSPM in bestehende SicherheitsframeworksDie

Microsoft Purview DSPM für KI: Fähigkeiten und Grenzen

Für Unternehmen, die bereits im Microsoft-Ökosystem tätig sind, ist die Erweiterung von Purview um den Bereich Datensicherheit eine bedeutende Entwicklung. Anstatt ein separates Tool einzuführen, können Sicherheitsteams ihre bestehenden Governance- und Compliance-Kontrollen auf KI-Workflows ausweiten, ohne die Systemkomplexität zu erhöhen. Es gibt jedoch einige Grenzen, die man kennen sollte, bevor man davon ausgeht, dass Purview alle Anforderungen Ihres Unternehmens abdeckt.

Stärken der nativen Microsoft 365-Integration

Zu den wichtigsten Stärken zählen:

• Bietet Einblick in KI-Aktivitäten, insbesondere für Microsoft 365 Copilot, Agenten und andere interne KI-Tools.
• Bietet sofort einsatzbereite Richtlinien, mit denen Administratoren Schutzmaßnahmen schnell aktivieren können, ohne alles von Grund auf neu erstellen zu müssen.
• Funktioniert nahtlos mit Microsoft Security Copilot, Information Protection, Insider Risk Management, DLP usw.

Abdeckungslücken und Unternehmensbeschränkungen

Purview hat viele Stärken, aber es gibt Einschränkungen und Lücken, die Sie berücksichtigen sollten:

• Die tiefe Integration von Purview beschränkt sich weitgehend auf das Microsoft-Ökosystem, die Überwachung von Websites Dritter ist jedoch über Browsererweiterungen möglich.
• Kann Schwierigkeiten mit unterschiedlichen Dateitypen, Multimediadateien oder Speichersystemen haben, die nicht vollständig mit den Scanwerkzeugen verbunden sind, was die Klassifizierung ungenauer macht.

Erweiterung von DSPM auf KI-Plattformen von Drittanbietern

Unautorisierte KI-Tools von Drittanbietern bergen ernsthafte Risiken, wenn sie unkontrolliert und unreguliert bleiben. Laut EY-Technologie-Pulsumfrage März 202645 % der Führungskräfte im Technologiesektor berichteten von einem bestätigten oder vermuteten Datenleck sensibler Daten in den letzten 12 Monaten, das auf die Verwendung nicht autorisierter KI-Tools von Drittanbietern durch Mitarbeiter zurückzuführen war, und 39 % berichteten von bestätigten oder vermuteten Lecks von firmeneigenem geistigem Eigentum aus demselben Grund.

Angesichts dieser Herausforderungen ist es keine Überraschung, dass 75 % der Organisationen Die Einführung von DSPM war bereits im letzten Jahr geplant. Nach dieser breiten Anwendung geht eine umfassende DSPM-Strategie für KI über interne Systeme hinaus. Sie berücksichtigt auch, wie Mitarbeiter und Geschäftsbereiche mit externen KI-Plattformen interagieren, oft ohne Genehmigung der IT- oder Sicherheitsabteilung.

ChatGPT Enterprise- und Consumer-Nutzungsverfolgung

Bei Tools wie ChatGPT verschwimmt die Grenze zwischen Privat- und Berufsleben. Selbst wenn Mitarbeiter Zugriff auf ChatGPT Enterprise haben, geben sie möglicherweise unwissentlich sensible Unternehmensdaten in ihr privates Konto ein. Laut Cyberhavens ForschungBei fast 40 % der Interaktionen von Mitarbeitern mit KI-Tools geht es um sensible Daten, wobei ein Drittel der Mitarbeiter über private Konten auf Gen AI-Tools zugreift, außerhalb jeglicher unternehmensinterner Aufsicht.

Um diesem Risiko zu begegnen, sollte eine DSPM-Strategie für KI Folgendes beinhalten:

• Erkennen Sie, wenn sensible Daten in Eingabeaufforderungen eingegeben werden, selbst bei einem Unternehmenskonto.
• Überwachen Sie die Antworten, um festzustellen, wann die Ausgaben möglicherweise übermäßig geteilte oder geschützte Daten enthalten.
• Bei Erkennung unsicheren Verhaltens werden automatisierte Kontrollmechanismen eingesetzt.

Google Gemini, Claude und neue KI-Plattformen

Neben den bekannten LLMs setzen viele Unternehmen auf kleinere, branchenspezifische KI-Anwendungen.

Die Erweiterung von DSPM auf diese Plattformen bedeutet:

• Scannen nach Verbindungen und API-Datenverkehr, die mit nicht genehmigten KI-Diensten in Verbindung stehen
• Kennzeichnung ungewöhnlicher Datenflüsse, die darauf hindeuten, dass sensible Informationen extern gesendet werden
• Einheitliche Richtlinien auf allen Plattformen durchsetzen, nicht nur bei den „großen Namen“.
• Dadurch erhalten IT- und Sicherheitsverantwortliche Einblick, wer mit neuen Tools experimentiert und welche Daten dabei verarbeitet werden.

Branchenspezifische KI-Anwendungen

In vielen Fällen fließen die risikoreichsten Daten nicht über allgemeine Chatbots, sondern über branchenspezifische KI-Anwendungen, wie zum Beispiel:

• KI im Gesundheitswesen analysiert Patientendaten
• Finanz-KI, die Kreditbewertungs- oder Betrugserkennungsmodelle durchführt
• Industrielle KI verarbeitet IoT-Sensordaten von kritischen Infrastrukturen

Eine vollständige DSPM-Strategie für KI muss sich auf diese spezialisierten Umgebungen erstrecken, indem Datenpipelines über branchenspezifische Modelle hinweg abgebildet und auf der Grundlage sektorspezifischer Vorgaben Leitplanken durchgesetzt werden. Einhaltung Rahmenwerke.

Wie Cyera die DSPM-Problematik für KI-Lücken löst

Cyera wurde entwickelt, um die Herausforderungen der Datensicherheit in modernen KI-Umgebungen zu bewältigen. Durch die Automatisierung der Priorisierung und die gezielte Behebung von Sicherheitslücken kann Cyera das Datenrisiko in Unternehmen innerhalb von nur drei Monaten um 80 % reduzieren und Teams so ein sicheres Handeln ermöglichen.

Anstatt KI-Funktionen auf einer bestehenden Plattform nachträglich zu integrieren, ist die Architektur von Cyera von Grund auf so konzipiert, dass Unternehmen die nötige Transparenz und Kontrolle erhalten, um KI sicher und skalierbar einzuführen. Und so funktioniert es:

Kontinuierliche agentenlose Erkennung

Cyera lässt sich dank einer agentenlosen Architektur innerhalb von Minuten bereitstellen und ermöglicht die Datenverfügbarkeit, lange bevor herkömmliche Tools überhaupt eingerichtet sind. Die Plattform erkennt und analysiert Daten in SaaS-, IaaS-, DBaaS- und On-Premise-Umgebungen schnell und skaliert reibungslos mit dem Wachstum der Umgebungen.

Dies bedeutet, dass Ihr Sicherheitsteam sofortigen Einblick in den gesamten Datenbestand erhält, einschließlich Schattendaten und nicht genehmigter KI-Tools, ohne dass die Leistung bestehender Workloads beeinträchtigt wird.

Datenspeicherhygiene

Cyera unterstützt Sie bei der Pflege sauberer und gut verwalteter Datenbestände, indem es die Datenspeicher kontinuierlich abbildet und veraltete Dateien nach Klassifizierung, Alter und Änderungsdatum kategorisiert anzeigt. So lässt sich leicht erkennen, welche Dateien archiviert oder gelöscht werden sollten. Gerade in KI-Umgebungen, wo Trainingsdatensätze schnell anwachsen und oft sensible Informationen enthalten, ist diese kontinuierliche Datenpflege eine unerlässliche Sicherheitsmaßnahme.

KI-gestützte Klassifizierung

Cyera nutzt einen KI-basierten Klassifikator, der sich an jede Umgebung anpasst und Daten automatisch klassifiziert. Dabei wird eine Genauigkeit von über 95 % über strukturierte und unstrukturierte Datenquellen hinweg erreicht, einschließlich unternehmensspezifischer Datentypen. So werden Fehlalarme und der manuelle Aufwand herkömmlicher Klassifizierungstools vermieden, und Sicherheitsteams können sich ausschließlich auf reale Risiken konzentrieren.

SecOps-Modus

Cyeras dediziertes SecOps-Mode-Command-Center bietet Ihrem Sicherheitsteam wichtige Einblicke und Handlungsempfehlungen zur Verbesserung der Datensicherheit – alles an einem Ort. Anstatt Analysten zu zwingen, zwischen verschiedenen Tools zu wechseln und Warnmeldungen manuell zu korrelieren, vereint SecOps Mode Datensensibilität, Zugriffsaktivitäten, Identitätskontext und Gefährdungssignale in einer einzigen, priorisierten Ansicht, die Ihnen schnellere Entscheidungen ermöglicht.

Universelle Datenabdeckung

Cyera bietet eine einheitliche Plattform zur Ermittlung sensibler und geschützter Daten sowie zur Steuerung des Zugriffs auf KI-Systeme. Sie deckt alle Arten von KI-Tools im Unternehmen ab: genehmigte und inoffizielle, Standard- und Eigenentwicklungen. Diese umfassende Abdeckung gewährleistet, dass keine Datenpipeline oder Drittanbieterintegration außerhalb des Governance-Bereichs liegt.

Einheitliche Dateneinblicke

Cyera korreliert Datensensibilität, Geschäftszweck, Identitäten, Zugriffsaktivitäten und Gefährdung, um echte Risiken zu identifizieren und Störfaktoren zu eliminieren. So erhält Ihr Team KI-gestützte Schweregradbewertungen, die Probleme im vollen Geschäftskontext analysieren, damit sich Ihr Team auf das Wesentliche konzentrieren kann.

Diese zusammenfassenden Erkenntnisse zeigen Ihnen nicht nur, welche Daten existieren, sondern auch, warum sie wichtig sind und welche Maßnahmen zu ergreifen sind. So erhalten Sie den vollständigen Kontext, der für fundierte Entscheidungen zur Datensicherheit erforderlich ist.

Implementieren Sie DSPM für KI zum Schutz sensibler Daten

Unternehmen KI-Initiativen Sie können nur dann erfolgreich sein, wenn sie auf Sicherheit und Vertrauen basieren. Ohne angemessene Schutzmaßnahmen können sensible Daten offengelegt, Compliance-Vorgaben missachtet und Modelle missbraucht werden.

DSPM für KI begegnet diesen Herausforderungen, indem es Unternehmen die notwendige Transparenz und Governance bietet, um Datenrisiken effektiv zu managen. Durch die Integration von DSPM in die KI-Strategie von Unternehmen können diese die Einführung beschleunigen und gleichzeitig sicherstellen, dass Innovationen sicher, konform und nachhaltig bleiben.

Die KI-native DSPM-Plattform von Cyera bietet Ihnen die Geschwindigkeit und Präzision, die Sie benötigen, um sensible Daten in jedem KI-Workflow zu sichern – von Trainingspipelines bis hin zu Echtzeit-Inferenzen.

Vereinbaren Sie noch heute eine Demo. Um zu erfahren, wie Cyera Ihr Unternehmen bei der sicheren Einführung von KI unterstützen kann.

DSPM für KI – Häufig gestellte Fragen

Was ist DSPM für KI?

DSPM für KI bedeutet, die Prinzipien von DSPM, wie Datenermittlung, Klassifizierung und Compliance-Überwachung, auf KI-Systeme anzuwenden. Dies umfasst:

• Nachverfolgung des Datenflusses sensibler Daten durch Trainings-, Inferenz- und Speicherumgebungen.
• Aufspüren von Schatten-KI-Projekten, die möglicherweise außerhalb der offiziellen Steuerung operieren.
• Durchsetzung des Prinzips der minimalen Berechtigungen für Entwickler, Datenwissenschaftler und KI-Operatoren.

Worin unterscheidet sich DSPM für KI von regulärem DSPM?

Das reguläre DSPM konzentriert sich auf ruhende Daten, überwacht allgemeine Datenbestände auf Sicherheitslücken und gewährleistet die Einhaltung von Vorschriften. DSPM für KI baut darauf auf, um KI-spezifische Herausforderungen zu bewältigen, indem es:

• Umgang mit Datensätzen, die beim Training und der Inferenz von KI verwendet werden und die groß, unstrukturiert oder sensibel sein können.
• Überwachung der Nutzung, des Zugriffs und des potenziellen Missbrauchs von KI-Modellen.
• Bereitstellung einer kontinuierlichen Auswertung von KI-Workflows anstelle von lediglich statischen Datenbeständen.

Ist Microsoft Purview DSPM für KI ausreichend für die Anforderungen von Unternehmen?

Die kurze Antwort lautet: Es kommt darauf an. Purviews DSPM für KI bietet starke Funktionen, insbesondere in Umgebungen mit vielen Microsoft-Produkten. Für Unternehmen mit komplexen KI-Anforderungen in Multi-Cloud- oder Hybridumgebungen deckt es jedoch möglicherweise nicht alle Anforderungen standardmäßig ab.

Können wir DSPM zur Absicherung von GenAI verwenden?

Ja, und es ist zunehmend eine der effektivsten Methoden dafür. Generative KI birgt jedoch einzigartige Datenrisiken, wie zum Beispiel:

• Sensible Informationen, die in Eingabeaufforderungen eingegeben wurden
• Im Training verwendete proprietäre Daten
• Ausgaben, die unbeabsichtigt vertrauliche Inhalte offenlegen könnten

DSPM begegnet diesen Risiken, indem es kontinuierliche Transparenz darüber bietet, auf welche Daten GenAI-Systeme zugreifen können, sensible Informationen klassifiziert, bevor sie in ein Modell gelangen, Ein- und Ausgaben in Echtzeit überwacht und Richtlinien durchsetzt, die unbefugte Datenweitergabe verhindern. Für einen detaillierteren Einblick in die praktische Funktionsweise lesen Sie unseren Leitfaden zu [Link einfügen]. warum DSPM der Eckpfeiler der KI-Sicherheit istDie

Worin besteht der Unterschied zwischen CSPM und DSPM?

CSPM (Cloud Security Posture Management) und DSPM sind komplementäre, aber dennoch unterschiedliche Disziplinen. CSPM konzentriert sich auf die Absicherung der Cloud-Infrastruktur und identifiziert dabei Compliance-Verstöße und Schwachstellen auf Umgebungsebene, wie beispielsweise ungeschützte Speicherbereiche oder falsch konfigurierte Netzwerkeinstellungen. DSPM hingegen fokussiert sich auf die Daten selbst und ermittelt, wo sensible Daten gespeichert sind, wer darauf zugreifen kann und wie sie verwendet werden – unabhängig von der zugrunde liegenden Infrastruktur.

Kurz gesagt: CSPM sichert die Umgebung, in der Ihre Daten gespeichert sind, während DSPM die Daten direkt schützt. Für Unternehmen, die KI-Workloads in der Cloud betreiben, sind beide wichtig, aber DSPM ist unerlässlich, um die Datenrisiken zu verstehen, die CSPM allein nicht aufdecken kann.

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