Daten wieder in DLP einbringen: Warum Sie eine cloudnative Datensicherheitslösung benötigen

In den letzten Jahrzehnten haben viele Organisationen Data Loss Prevention (DLP)-Lösungen eingeführt, um ihre sensiblen Daten zu schützen. Das funktionierte anfangs in den frühen Tagen des Internets, aber die Realität ist, dass herkömmliche DLP-Lösungen im heutigen Cloud-First-Umfeld keinen effektiven Schutz vor Datenverlust bieten können.

Da Unternehmen zunehmend cloudbasierte Tools nutzen, verschwimmen die Netzwerkgrenzen, und es reicht nicht mehr aus, nur die Daten zu schützen, die das Unternehmensperimeter verlassen. Daher setzen sie verschiedene Arten von Enterprise-DLP-Lösungen ein – wie E-Mail-, Endpunkt- und Netzwerklösungen –, doch auch diese reichen nicht aus, um der Datenlandschaft in der Cloud gerecht zu werden.

Cloud DLP entwickelt sich weiter, führt jedoch zu neuen Silos und Segmentierungen, die die Absicherung von Daten erschweren. Ein effektives Datensicherheits-Tool benötigt moderne Funktionen zur Verhinderung von Datenverlust (Data Loss Prevention) über verschiedene Cloud-Plattformen, Container-Umgebungen, virtuelle Maschinen und mehr hinweg.

So schützen Sie sensible Daten im modernen Cloud-Zeitalter.

Warum Unternehmen DLP-Alternativen in Betracht ziehen sollten

Traditionelle DLP-Lösungen wurden in den 1990er Jahren entwickelt und lösten zunächst das Problem, für das sie geschaffen wurden: den Schutz von sensiblen Daten davor, das Unternehmen per E-Mail oder über Endgeräte wie Laptops und Mobilgeräte zu verlassen. DLPs funktionierten, indem sie bestimmte Daten einfach daran hinderten, ohne Autorisierung die Netzwerkgrenzen zu überschreiten.

Früher waren herkömmliche DLPs effektiv, weil E-Mails, Textdokumente, Bilder und andere Dateien sich innerhalb eines klar abgegrenzten Perimeters befanden und leichter als sensibel oder nicht sensibel eingestuft werden konnten. Das Problem ist, dass Cloud-Technologien den Geschäftsbereichen und Entwicklungsteams mehr Freiheit und Flexibilität verschafft haben, wodurch die meisten Unternehmensinfrastrukturen keine festen Grenzen mehr haben.

Eine Vielzahl von Anwendungen für Zusammenarbeit, Partneraktivierung und Kundenbindung hat ebenfalls zu einer Informationsflut geführt, die es sehr schwierig macht, Daten zu klassifizieren, ohne kontextbezogene Informationen zu berücksichtigen. Selbst Cloud-DLPs, die auf bestehenden DLP-Technologien basieren und für diese grenzenlose, datenorientierte Ära angepasst wurden, können Daten ohne zusätzliche Tools und Kontext nicht angemessen schützen.

Anstatt DLPs und andere Lösungen zu verwenden, die E-Mails, Endpunkte, das Netzwerk oder die Cloud schützen, sollten Unternehmen eine Alternative in Betracht ziehen, die darauf abzielt, die Daten selbst zu verstehen und abzusichern. Das bedeutet, sensible Daten überall automatisch zu erkennen und zu schützen – selbst wenn sich Cloud-Umgebungen schnell verändern und Unternehmen weiterhin immer mehr Daten erzeugen.

7 unverzichtbare Funktionen für den Schutz vor Datenverlust in der Cloud

Darauf sollten Sie achten, wenn Sie eine Datensicherheitslösung auswählen, die mit den Datenmengen und der Verbreitung im Cloud-Zeitalter skalieren kann.

1. Schützt Daten überall

Die meisten Unternehmen verfügen heute über weitläufige Cloud-Umgebungen mit sensiblen Daten an allen möglichen Orten, wodurch der herkömmliche DLP-Ansatz überholt ist. Es reicht nicht mehr aus, nur Daten zu schützen, die Netzwerkgrenzen überschreiten, denn moderne Infrastrukturen sind ein komplexes Geflecht aus Cloud-Diensten, SaaS-Anwendungen, APIs und mehr.

Eine effektive Datensicherheitslösung muss in der Lage sein, Daten kontinuierlich und automatisch zu entdecken, egal wo sie sich befinden – einschließlich Cloud-Speicher-Buckets, Datenbanken, Containern, virtuellen Maschinen und SaaS-Anwendungen. Dies ist entscheidend für die Umsetzung von Datensicherheit in hybriden Umgebungen, die sich ständig weiterentwickeln.

2. Erkennt automatisch sensible Daten

Während herkömmliche DLPs bestimmte von Sicherheitsteams identifizierte strukturierte Daten daran hinderten, Kontrollpunkte zu verlassen, indem sie reguläre Ausdrücke zur Klassifizierung von Daten definierten, wussten diese Lösungen tatsächlich nicht, wo die Daten gespeichert waren und ob sie sensibel waren. Das bedeutet, dass DLPs große Mengen an unregulierten und unstrukturierten Daten nicht einfach schützen konnten, weil ihnen das nötige Kontextverständnis fehlte, um Sicherheitsrichtlinien korrekt anzuwenden.

Eine effektive Datensicherheitslösung sollte in der Lage sein, sensible Daten überall automatisch zu entdecken und zu klassifizieren, auch an unerwarteten Orten. Dazu gehören auch Rohdaten, die weniger offensichtlich als sensibel einzustufen sind – was besonders wichtig ist, da Unternehmen im Laufe der Zeit immer mehr unstrukturierte Daten ansammeln.

3. Ermöglicht benutzerdefinierte Datenrichtlinien

Viele herkömmliche DLP-Lösungen erlaubten entweder den Datenzugriff oder blockierten ihn, was jedoch sehr einschränkend ist, wenn Unternehmen weitläufige Cloud-Umgebungen haben. Daten können je nach den spezifischen Sicherheitsanforderungen des Unternehmens oder der Branche ein hohes oder geringes Risiko darstellen. DLPs fehlt die Flexibilität und das Kontextbewusstsein, um Sicherheitsrichtlinien dynamisch anzuwenden, die in bestimmten Situationen sinnvoll sind, und sie erzeugen dadurch zu viele Fehlalarme.

Stattdessen sollte eine effektive Datensicherheitslösung berücksichtigen, wo die Daten gespeichert sind, wie sensibel die Daten sind, in welchem Kontext auf sie zugegriffen wird und weitere Faktoren, wenn Sicherheitsrichtlinien angewendet werden. Das bedeutet, dass Sicherheitsteams Werkzeuge zur Verfügung gestellt werden sollten, um individuelle Datenrichtlinien zu erstellen, die mit übergeordneten Sicherheits-, Compliance- und Regulierungsrahmen übereinstimmen.

4. Integriert sich mit führenden Tools und Plattformen

Legacy-DLPs waren berüchtigt dafür, schwer umzusetzen zu sein, da das Sicherheitsteam in der Regel alle möglichen Datenwege und Zugriffsrechte abbilden musste – eine äußerst manuelle und arbeitsintensive Aufgabe. Heutige Mitarbeitende nutzen viel zu viele Tools und Geräte, als dass dieser Ansatz noch realistisch wäre.

Eine moderne Datensicherheitslösung muss sich problemlos in bestehende Arbeitsabläufe und Toolchains integrieren lassen, um die Einführung zu beschleunigen. Dazu sind sofort einsatzbereite Integrationen mit einer Vielzahl von Tools und Plattformen erforderlich, darunter Datenkataloge, Workflow-Tools, Identitätsmanagement-Plattformen, SIEM-Lösungen und mehr.

5. Erkennt und behebt potenzielle Risiken

Herkömmliche DLPs konzentrieren sich auf den Schutz sensibler Daten, helfen Sicherheitsteams jedoch kaum dabei zu verstehen, welche Daten tatsächlich gefährdet sind. Dies ist besonders problematisch, da das heutige Data Sprawl eine deutlich größere Angriffsfläche geschaffen hat, die von Sicherheitsteams verwaltet werden muss.

Durch einen proaktiven Ansatz mit Data Security Posture Management (DSPM)-Funktionen kann eine moderne Datensicherheitslösung Unternehmen dabei unterstützen, ihre Cyber-Resilienz zu verbessern. DSPM umfasst das Erkennen von Schwachstellen und die Priorisierung von Maßnahmen zur Behebung, sodass Sicherheitsteams schneller auf potenzielle Bedrohungen reagieren können.

6. Findet ein Gleichgewicht zwischen Datenzugriff und Sicherheit

Da Mitarbeiter inzwischen eine Vielzahl von Tools und Geräten für die Kommunikation nutzen, ist es schwierig, alle möglichen Wege des Datentransfers zu definieren und diese mit einer herkömmlichen DLP-Lösung abzusichern. Das führt dazu, dass Sicherheitsteams oft zu restriktive Datenrichtlinien umsetzen und dadurch mit einer Flut von Warnmeldungen und Zugriffsanfragen konfrontiert werden. Wenn Mitarbeiter die benötigten Daten nicht übertragen oder darauf zugreifen können, wenden sie sich ständig an die Sicherheitsteams, um Erlaubnis zu erhalten, oder suchen nach Möglichkeiten, die DLP-Beschränkungen ganz zu umgehen.

Eine effektive Datensicherheitslösung kann Governance-Richtlinien intelligent auf Grundlage kontextbezogener Informationen anwenden, um eine starke Sicherheitslage aufrechtzuerhalten und gleichzeitig angemessenen Zugang für diejenigen zu ermöglichen, die ihn benötigen. Dies kann Sicherheitsteams dabei helfen, ständige Sicherheitswarnungen zu vermeiden und ihre Arbeitsbelastung zu reduzieren. Gleichzeitig können Mitarbeitende produktiv bleiben, ohne übermäßig strenge Sicherheitsbeschränkungen umgehen zu müssen.

7. Überwacht kontinuierlich Veränderungen in der Datenlandschaft

Viele herkömmliche DLPs erfordern, dass Sicherheitsteams sensible Daten manuell klassifizieren, was nicht effektiv ist, um die riesigen Datenmengen zu schützen, die Unternehmen täglich sammeln, teilen und speichern. Das bedeutet, dass sich DLPs zu langsam an Veränderungen anpassen und neue Datenspeicher oft ungeschützt bleiben.

Eine Datensicherheitslösung muss kontinuierlich auf Veränderungen überwachen, um mit der dynamischen Natur von Daten Schritt zu halten. Mithilfe von maschinellem Lernen und anderen fortschrittlichen Techniken kann eine moderne Lösung Datenbestände identifizieren, die PII, PHI, PCI DSS, IP-Daten oder andere Geheimnisse enthalten. Dies ist entscheidend, um potenzielle Risiken für die Datensicherheit im Blick zu behalten.

Cloud Data Loss Prevention mit Cyera

Im Cloud-First-Zeitalter – in dem Netzwerkgrenzen kein verlässlicher Ort mehr sind, um Informationssicherheitsrichtlinien durchzusetzen – müssen Unternehmen auf eine moderne Datensicherheitslösung als DLP-Alternative setzen. Dafür ist ein Tool erforderlich, das sich automatisch an eine sich ständig verändernde Datenlandschaft anpasst und eine wachsende Menge unstrukturierter Daten schützt.

Cyera ist eine ganzheitliche Datensicherheitslösung, die Daten in der modernen, cloud-nativen Welt effektiv schützen kann. Durch die automatische Erkennung und Klassifizierung von Daten in allen Umgebungen kann Cyera ein Inventar sensibler Daten erstellen und eine kontextualisierte Risikobewertung der Daten aufrechterhalten. Anschließend kann die Plattform geeignete Sicherheitskontrollen für diese sensiblen Daten durchsetzen, um den Verlust von Cloud-Daten zu verhindern.

Darüber hinaus verfügt Cyera über leistungsstarke DSPM-Funktionen, die Datenschutzprobleme aufzeigen und geeignete Maßnahmen zu deren Behebung priorisieren. Die Plattform bietet automatisierte Workflows zur Behebung von Problemen, die auf etablierten Sicherheitsrisiko-, Regulierungs- und Compliance-Rahmenwerken basieren, um Sicherheitsteams dabei zu unterstützen, ihre Cloud-Datensicherheitslage zu verbessern.

Um mehr über Cloud Data Loss Prevention mit Cyera zu erfahren, können Sie eine Demo vereinbaren oder eine Datenrisikobewertung anfordern.