Die Rolle von KI und ML im DSPM

Die rasante Verbreitung von KI verändert die Datensicherheitsbranche grundlegend, da KI-Anwendungen und die riesigen Datenmengen, auf die sie angewiesen sind, neue Risiken mit sich bringen. Generative KI ist dabei besonders herausfordernd, da diese Algorithmen häufig Zugriff auf enorme Mengen an Unternehmensdaten haben.

KI-Sicherheit ist im Kern Datensicherheit, doch vielen Unternehmen fehlen die nötigen Einblicke in ihre Daten, um zu verhindern, dass KI-Systeme versehentlich Informationen preisgeben, aufnehmen oder missbrauchen. Die sichere Einführung von KI erfordert einen datenorientierten Ansatz zur Entdeckung von Daten, zur Bewertung ihres Risikoprofils und zur Durchsetzung angemessener Zugriffskontrollen.

Data Security Posture Management (DSPM) ist zur am schnellsten wachsenden Sicherheitskategorie geworden, da sie die einzigartigen Herausforderungen der Datensicherheit in moderner Infrastruktur, Datenverteilung und generativen KI-Anwendungen adressiert.

Dieser Artikel untersucht, wie DSPM Unternehmen dabei unterstützen kann, ihre KI-Daten und -Anwendungen zu schützen:

1. Entdecken Sie weitläufige KI-Daten

Daten wachsen weltweit in rasantem Tempo, und es wird erwartet, dass das Gesamtvolumen im Jahr 2025 181 Zettabyte erreicht. Ein wesentlicher Treiber dieses Wachstums ist die Einführung von KI- und Machine-Learning-Anwendungen, die enorme Datenmengen für Training und Inferenz benötigen.

Die Einführung von KI hat die Angriffsfläche vergrößert, da Informationen aus E-Mails, Chatprotokollen, juristischen Dokumenten und Mediendateien in KI-Modelle eingespeist werden. Zum Beispiel birgt Microsoft Copilot Risiken für die Datensicherheit, weil es verschiedene Datenquellen wie Sharepoint und OneDrive nutzt, die häufig sensible Unternehmensinformationen in einigen Dateien enthalten.

Mit dem zunehmenden Datenwachstum steigt der Bedarf an einem DSPM-Tool, das Daten in Echtzeit über alle Umgebungen hinweg entdecken kann – von lokalen und Cloud-Servern bis hin zu SaaS- und KI-Anwendungen. Dazu gehört auch die Erstellung eines Inventars von unbekannten KI-Anwendungen und Daten, von denen Sicherheitsteams noch nichts wissen.

2. Unstrukturierte KI-Daten klassifizieren

Generative KI ist in der Lage, riesige Mengen an unstrukturierten Daten zu verarbeiten, darunter Texte, Bilder und Videos. Das bedeutet, dass Organisationen enorme Mengen an unstrukturierten Daten sammeln und diese generativen KI-Modellen zuführen, was zu einer Verschiebung des Fokus von strukturierten hin zu unstrukturierten Daten führt.

Unstrukturierte Daten sind jedoch weitaus schwieriger zu kategorisieren und waren historisch gesehen weniger im Fokus von Datensicherheitslösungen. Herkömmliche Datenklassifizierungswerkzeuge, die manuelle Methoden und starre reguläre Ausdrücke verwenden, führen häufig zu Fehlalarmen oder falsch klassifizierten sensiblen Daten, insbesondere wenn diese Techniken auf unstrukturierte Datensätze angewendet werden.

Ein effektives DSPM-Tool kann unstrukturierte Daten mithilfe automatisierter Techniken präzise klassifizieren, um sensible Daten in riesigen Datenspeichern zu identifizieren. Dazu gehört auch die Klassifizierung sensibler Informationen auf Dateiebene, was entscheidend für die Absicherung von KI-Tools ist, die Unternehmensdaten verarbeiten.

3. Sichere generative KI-Tools

Da Organisationen KI in ihre Arbeitsabläufe integrieren, steigt das Risiko einer Datenoffenlegung aufgrund unzureichender Zugriffskontrollen und Sicherheitsrichtlinien. Zudem nutzen viele Mitarbeitende mittlerweile täglich generative KI-Tools wie ChatGPT und DeepSeek, ohne die Sicherheitsrisiken zu verstehen.

Infolgedessen führen überprivilegierte generative KI-Tools dazu, dass sensible Daten unbeabsichtigt an unbefugte interne Nutzer, externe Dienstleister und Cloud-Anbieter weitergegeben werden. Das bedeutet, dass ein erhöhter Bedarf an angemessener Governance und Zugangskontrollen besteht, um zu verhindern, dass Nutzer versehentlich sensible Daten in diese KI-Tools eingeben.

DSPM kann den Kontext rund um nicht-menschliche Identitäten wie generative KI-Tools erkennen und anzeigen. Dies hilft dabei festzustellen, auf welche Daten diese Tools zugreifen können, und ihren Zugriff so weit wie möglich einzuschränken, um Sicherheitsrisiken zu mindern und den Schadensradius bei einer KI-Sicherheitsverletzung zu minimieren.

4. Datenschutz und Compliance optimieren

Die weitverbreitete Einführung von KI erhöht die Komplexität der  Daten-Compliance, und neue Anforderungen entwickeln sich ständig weiter, da Datenschutzvorschriften wie der EU AI Act auf dem Weg sind.

KI erhöht das Potenzial für Compliance-Verstöße, da sie enorme Datenmengen verarbeitet und Organisationen nicht immer nachvollziehen können, ob sie Zugriff auf sensible Informationen hat. Zum Beispiel können KI-Tools versehentlich eingeschränkte Daten wie Kunden-PII oder Finanzinformationen aufnehmen, was gegen die DSGVO, CCPA oder branchenspezifische Vorschriften verstoßen kann.

DSPM kann kontextbezogene Einblicke in Bezug auf Datenresidenz, Aufbewahrung und Schutzmaßnahmen bieten, um Compliance-Probleme bei der Nutzung von KI zu verhindern. Tiefgehende Dateneinblicke helfen Organisationen sicherzustellen, dass Zugriffskontrollen, Verschlüsselungsmaßnahmen, Tokenisierung, MFA, Protokollierung und andere Sicherheitsprotokolle entsprechend der Sensibilität und dem Risikoniveau der Daten korrekt angewendet werden.

Wie KI das DSPM verbessert

Obwohl KI neue Herausforderungen für die Datensicherheit mit sich bringt, führt sie auch zu Verbesserungen bei der Art und Weise, wie DSPMs und andere Sicherheitstools Cyber-Bedrohungen bekämpfen, den Datenschutz gewährleisten und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften durchsetzen.

Verbessert die Datenklassifizierung

Innovative DSPMs nutzen große Sprachmodelle (LLMs) und proprietäre KI-Algorithmen zur Datenklassifizierung. KI kann komplexe Datenmuster und Kontexte analysieren, um Informationen genauer als herkömmliche Methoden zu klassifizieren – und das mit der Geschwindigkeit und dem Umfang, die erforderlich sind, um riesige unstrukturierte Datensätze abzusichern.

Darüber hinaus kann eine KI-gestützte, unbeaufsichtigte Klassifizierung verwendet werden, um auch unternehmensspezifische Daten zu erkennen und zu kategorisieren. So können Unternehmen auf Grundlage ihrer individuellen Datenlandschaft gezieltere und angemessenere Sicherheitsmaßnahmen anwenden.

Verbessert die Risiko-Intelligenz 

Führende DSPMs nutzen außerdem KI-Algorithmen, um Risiko-Intelligenz bereitzustellen, die Fehlalarme reduziert und dadurch die Alarmmüdigkeit verringert. Durch ein besseres Verständnis des Kontexts rund um Daten – etwa wer auf die Daten zugreift und wo sie sich befinden – können KI-gestützte Datensicherheits-Tools genauere Risiko-Intelligenz liefern.

Weniger Fehlalarme geben Sicherheitsteams das Vertrauen, effizientere und gezieltere Maßnahmen zur Abwehr von Bedrohungen zu ergreifen, ohne die Sicherheit zu beeinträchtigen oder den Geschäftsbetrieb zu stören.

Beschleunigt die Bedrohungserkennung

Einige DSPMs verfügen über Bedrohungserkennungsfunktionen, die KI nutzen, um Datenzugriffsmuster, Berechtigungsänderungen und mehr in Echtzeit kontinuierlich zu analysieren, um Anomalien aufzudecken. Dadurch können Änderungen bei der Datenexponierung sichtbar gemacht, neue Schwachstellen erkannt und neue Bedrohungen sofort gemeldet werden.

Automatisierte KI-Algorithmen können potenzielle Schwachstellen schneller erkennen als manuelle Methoden und erzeugen oft weniger Fehlalarme. Wenn KI-gestützte DSPMs automatisierte Warnmeldungen liefern, die zuverlässig und zeitnah sind, können Sicherheitsteams schneller reagieren, um Bedrohungen zu mindern und die Behebungszeiten zu verkürzen.

Wählen Sie ein KI-natives DSPM

Kurz gesagt, KI eröffnet enorme Chancen in nahezu jeder Branche, bringt jedoch auch neue Risiken für die Datensicherheit mit sich. Durch die Einführung einer modernen DSPM-Lösung können Unternehmen ihre Daten und KI sicher nutzen, um ihr Geschäft voranzutreiben.

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