Der Aufstieg, Fall und die Wiedergeburt der Data Loss Prevention

Warum brauchen Unternehmen Data Loss Prevention? Aus demselben Grund, warum Autos Bremsen brauchen: um schnell fahren zu können.

Ich habe das zum ersten Mal in meinen frühen Tagen bei Symantec (RIP) gehört, und es ist mir im Gedächtnis geblieben. (—Linda) Datenschutz bremst ein Unternehmen nicht aus – er ermöglicht Geschwindigkeit und Innovation. Jahrzehntelang war Data Loss Prevention (DLP) diese Bremse, die Unternehmen die Möglichkeit gab, sich schnell zu bewegen, ohne die Kontrolle über ihre Daten zu verlieren.

Doch als Cloud- und digitale Transformation in den 2010er Jahren an Fahrt aufnahmen, geriet DLP ins Hintertreffen. Die Zahl der Fehlalarme stieg, starre Richtlinien standen im Weg, und die blinden Flecken wurden größer. Anstatt das Geschäft zu beschleunigen, wurde es zum Engpass. Sicherheitsverantwortliche begannen zu fragen: Ist DLP noch relevant oder hat es seinen Weg verloren?

Jetzt findet eine DLP-Renaissance statt, angetrieben durch die Datenexplosion und den Aufstieg der KI. Die Technologie, die wir alle kennen (und lieben/hassen), entwickelt sich über ihre traditionellen On-Premises-Wurzeln hinaus zu adaptiven, intelligenten Abwehrmechanismen – und könnte endlich ihr ursprüngliches Versprechen einlösen.

Lassen Sie uns den Aufstieg, Fall und die Wiedergeburt von DLP erkunden.

Die Entstehung und der Aufstieg von DLP (2000er Jahre)

In den frühen 2000er Jahren waren Startups wie Vontu, Reconnex und Tablus Vorreiter im Bereich DLP. Sie konzentrierten sich auf Inhaltsinspektion, Netzwerküberwachung und das Scannen von Daten im Ruhezustand und in Verwendung. Diese Lösungen verfolgten sensible Informationen über Netzwerke hinweg und überwachten Endpunkte, um Daten zu schützen, die auf Geräten gespeichert sind.

Als DLP an Bedeutung gewann, wurden große Cybersicherheitsunternehmen aufmerksam und begaben sich auf eine Übernahmewelle. Sie konsolidierten den Markt schnell – Symantec kaufte Vontu, RSA übernahm Tablus, McAfee schnappte sich Onigma und Reconnex, und Websense (heute Forcepoint) übernahm PortAuthority. Diese Übernahmen integrierten DLP in größere Unternehmenssicherheitsplattformen und positionierten es als Goldstandard für Datenschutz.

Mit der Ausweitung der Unternehmensdaten-Perimeter wurden die herkömmlichen, netzwerkbasierten Kontrollen von DLP weniger effektiv.

Die Ernüchterung von DLP (2010er Jahre)

In den 2010er Jahren veränderten Cloud-Computing und SaaS die Unternehmensinfrastruktur grundlegend und brachten völlig neue Herausforderungen für die Datensicherheit mit sich. DLP, das ursprünglich für lokale Netzwerke, Speicher und Endpunkte entwickelt wurde, fehlte die Flexibilität, sich anzupassen.
‍
Sicherheitsteams wurden von Fehlalarmen überflutet und hatten Schwierigkeiten, die „interessanten“ Vorfälle von harmlosen Aktivitäten zu unterscheiden. Insider-Bedrohungen wurden schwerer zu erkennen, da DLP kein echtes Kontextbewusstsein hatte und somit nicht in der Lage war, riskante, aber autorisierte Benutzeraktivitäten zu erkennen. Mitarbeitende mit legitimen Zugriffsrechten konnten weiterhin sensible Daten bewegen, ohne Alarme auszulösen.

Gleichzeitig wurden unstrukturierte Daten – wie Dokumente, E-Mails, Tabellenkalkulationen und Präsentationen – zu einem großen blinden Fleck. Während DLP sowohl zum Schutz strukturierter als auch unstrukturierter Daten entwickelt wurde, war es bei der Handhabung strukturierter Daten, die klaren, vordefinierten Mustern folgten, weitaus effektiver. Unstrukturierte Daten hingegen wiesen eine große Bandbreite an Formaten auf und verfügten über keine standardisierte Struktur. Sie wurden zudem immer häufiger über E-Mail, Cloud-Speicher und Kollaborationstools geteilt – was die Klassifizierung und Durchsetzung erheblich erschwerte.

Um die Lücke zu schließen, entstanden Cloud DLP und integrierte DLP als Teillösungen. Cloud DLP, das in Plattformen wie Microsoft, Google und AWS integriert ist, bot Einblick in Cloud-Umgebungen, ermöglichte jedoch keine einheitliche Durchsetzung über den gesamten Datenbestand eines Unternehmens hinweg. Integrierte DLP bettete den Datenschutz in Sicherheitstools wie E-Mail-Gateways, Endpunktschutz und Cloud Access Security Brokers (CASBs) ein.

CASBs spielten eine Rolle bei der Erweiterung von DLP auf SaaS-Anwendungen, indem sie Datenaufdeckung und Richtliniendurchsetzung über API-Integrationen oder Reverse-Proxy-Modi anboten. Ihre Wirksamkeit hing jedoch vom Umfang des Zugriffs ab, den Cloud-Service-Provider (CSPs) gewährten, was häufig die Sichtbarkeit und Durchsetzungsmöglichkeiten einschränkte.

Trotz dieser Fortschritte standen Sicherheitsteams weiterhin vor fragmentierter Sichtbarkeit, uneinheitlicher Durchsetzung und operativer Komplexität. Anstatt Agilität zu ermöglichen, war die herkömmliche DLP zu einer Belastung geworden – sie überflutete die Teams mit Warnmeldungen, verlangsamte Untersuchungen und ließ Cloud-Daten ungeschützt.

Das Wiederaufleben von DLP (2020er Jahre)

Heute treiben KI und maschinelles Lernen das Wiederaufleben von DLP voran. Cloud- und integrierte DLP-Lösungen haben die Sichtbarkeit in der Cloud verbessert, aber es fehlt ihnen weiterhin an der einheitlichen Durchsetzung, die für hybride Umgebungen erforderlich ist.

DLP entwickelt sich nun von einer starren, regelbasierten Durchsetzung hin zu einer adaptiven, KI-gesteuerten Sicherheitsschicht. Traditionell basierte DLP auf statischen Regeln und vordefinierten Richtlinien, um die Bewegung sensibler Daten zu erkennen und zu blockieren. Diese Regeln, die häufig auf Schlüsselwörtern, Dateitypen und Mustererkennung basierten, konnten den Kontext der Datennutzung nicht erfassen und überfluteten die Teams mit unnötigen Alarmen – insbesondere in Cloud-Umgebungen.

KI und ML verändern DLP in mehreren entscheidenden Bereichen:

• Intelligentere Datenklassifizierung: Herkömmliche DLP-Lösungen hatten Schwierigkeiten, sensible Daten über vordefinierte Muster hinaus zu klassifizieren. ML-Modelle können jetzt neue oder einzigartige Daten erkennen, die statische Regeln allein übersehen würden. Diese Modelle gleichen Daten mit erlernten Klassifizierungen ab und bieten so eine flexiblere und skalierbarere Alternative zum vollständigen oder teilweisen Dokumenten-Fingerprinting.
• KI-gesteuerte Alarm-Priorisierung: Sicherheitsteams werden mit Alarmen überflutet, von denen viele ein geringes Risiko darstellen. ML kann vergangene Alarme und Ereignisse analysieren und daraus lernen, die kritischsten Datenrisiken zu priorisieren. Dies fungiert als virtueller DLP-Assistent, der dringende Bedrohungen hervorhebt und gleichzeitig Störgeräusche reduziert.
• KI für die Analyse komplexer Ereignisse: Isolierte Sicherheitsereignisse erzählen selten die ganze Geschichte. KI kann Zusammenhänge herstellen, indem sie DLP-Warnungen über Benutzer, Systeme und kontextbezogene Datenquellen – wie Identitätsdienste und andere DLP-Tools – hinweg korreliert. So lassen sich Hochrisikoszenarien erkennen, die sonst unbemerkt bleiben würden.
• Automatisiertes Richtlinienmanagement: DLP ist kein Tool mehr, das man einmal einrichtet und dann vergisst. Richtlinien passen sich jetzt dynamisch an sich entwickelnde Bedrohungen und veränderte Datenmuster an, wodurch die Sicherheit gestärkt und der manuelle Anpassungsaufwand minimiert wird.

Das Ergebnis? Ein intelligenteres, effizienteres System, das sensible Daten schützt und Sicherheitsteams ermöglicht, sich auf das Wesentliche zu konzentrieren.

‍DLP hat sich weiterentwickelt. Und Sie?

DLP ist nicht mehr das, was es einmal war – es ist intelligenter, schneller und für die Herausforderungen von heute gemacht. Mit KI, Automatisierung und adaptiven Richtlinien geht modernes DLP über statische Regeln hinaus und bietet intelligente Datensicherheit.

Nehmen Sie gemeinsam mit führenden CXOs an unserem Webinar teil, in dem sie die Entwicklung und Zukunft von DLP beleuchten: „Hat DLP seinen Zauber verloren? CISOs diskutieren, wie es weitergeht“ mit Pete Chronis (ehemaliger EVP und CISO bei Paramount), Yabing Wang (CISO und CIO bei JustWorks) und George Eapen (ehemaliger CIO von Petrofac).

Jetzt registrieren, um sich Ihren Platz zu sichern.