Transformation der Datensicherheit: Wie KI und ML die nächste Generation von Datensicherheits-Tools prägen

Erfahren Sie, wie Cyera KI-gestützte Klassifizierung einsetzt, um das herkömmliche Data Security Posture Management (DSPM) zu transformieren und präzise, autonome Einblicke in Ihr Datenrisiko zu bieten. Verstehen Sie die Grenzen herkömmlicher, regelbasierter DSPM-Lösungen und warum Unternehmen auf Next-Gen-Plattformen setzen müssen, die KI und ML nutzen, um modernen Datenbedrohungen einen Schritt voraus zu sein.

Viele Jahre lang haben Organisationen auf herkömmliche Datensicherheitslösungen gesetzt. Diese Lösungen umfassten strikte, regelbasierte, manuelle Klassifizierungen und starre Richtlinien, die den sich wandelnden Anforderungen von Unternehmen kaum gerecht wurden. Cyera nutzt innovative Techniken der künstlichen Intelligenz (KI), um unvergleichliche Geschwindigkeit und Genauigkeit zu bieten. Nachfolgend finden Sie 5 Vergleiche zwischen neueren und herkömmlichen Plattformen.

Intelligente Datenklassifizierung

Legacy-DSPM-Systeme verlassen sich typischerweise auf starre, manuell verwaltete Mustererkennung wie reguläre Ausdrücke (RegEx), um Daten zu klassifizieren. Obwohl RegEx eine nützliche Technik zur Kennzeichnung von Daten ist, ist sie anfällig für Fehlalarme. RegEx erfordert einen manuellen Validierungs- und Anpassungsprozess, der die Klassifizierung erheblich verlangsamt. Selbst bei manueller Feinabstimmung ist RegEx anfällig für störende Fehlalarme, was zu Ergebnissen führt, denen nicht vertraut werden kann. Beispielsweise verwechseln Legacy-Tools häufig jede beliebige 9-stellige Zahl mit einer vertraulichen Sozialversicherungsnummer (SSN). 

Moderne DSPM-Systeme, die von KI und maschinellem Lernen (ML) unterstützt werden, können komplexe Datenmuster und Kontexte analysieren, um Informationen genauer zu klassifizieren. Cyera verwendet beispielsweise KI-Techniken wie die Erkennung benannter Entitäten (Named Entity Recognition, NER), um zu erkennen, welche 9-stelligen Zahlen Sozialversicherungsnummern (SSNs), Steuer-IDs, Bankleitzahlen und welche weniger sensible 9-stellige Mitarbeiter-IDs sind. Moderne DSPM-Systeme bieten eine höhere Genauigkeit und Effizienz bei der Datenklassifizierung, senken die Betriebskosten und erhöhen das Vertrauen Ihres Unternehmens in die Ergebnisse des Tools.

Dateiebene Klassifizierungen

Legacy-DSPM-Tools können Dateien nicht klassifizieren und den geschäftlichen Kontext nicht erkennen. Der Kontext auf Dateiebene ist entscheidend für die Umsetzung robuster Datenschutz- und Aktenverwaltungsprozesse. Zum Beispiel sollte der Name eines Arztes, der in einem Diagnosebericht eines Patienten gefunden wird, mit einem höheren Maß an Vertraulichkeit behandelt werden als der Name eines Arztes, der in einer Broschüre für das Gesundheitswesen gefunden wird.

Moderne DSPMs wie Cyera haben künstliche Intelligenz integriert, um die Klassifizierung von Dateien präzise zu erkennen, etwa als Sitzungsprotokolle, Diagnoseberichte, Lebensläufe oder Gehaltsabrechnungen von Mitarbeitenden. Dadurch kann Ihre Organisation gezieltere und kontextgerechte Sicherheitsmaßnahmen anwenden und so sicherstellen, dass sensible Informationen angemessen behandelt und geschützt werden.

Gelerntes Datenumfeld

Die meisten herkömmlichen DSPM-Systeme verfolgen einen Einheitsansatz bei der Klassifizierung. Für jeden spezifischen Anwendungsfall des Kunden müssen RegEx geschrieben werden, was die Implementierung erheblich verlangsamt. Außerdem müssen die Muster ständig aktualisiert werden, da sich die Daten der Organisation weiterentwickeln.

Moderne Lösungen nutzen KI-Technologien, um die einzigartige und dynamische Datenlandschaft jeder Organisation tiefgehend zu verstehen. Cyera beispielsweise lernt und klassifiziert automatisch Daten, die speziell für Ihre Umgebung relevant sind, wie interne ID-Nummern und Dokumenttypen – ganz ohne manuelle Anpassung. Die erlernten Datenklassen stellen sicher, dass alle relevanten Datentypen erfasst und ordnungsgemäß geschützt werden.

Kontextabhängige Klassifizierung 

Traditionelle DSPM-Systeme behandeln Daten mit derselben Klassifizierung einheitlich, ohne den Kontext ihrer Entdeckung zu berücksichtigen. Ein herkömmliches Tool könnte zum Beispiel alle Gesundheitsinformationen gleich behandeln, unabhängig davon, ob sie sich auf Kunden oder Mitarbeiter beziehen oder ob sie identifizierbar oder anonymisiert sind.

Neuere KI-gestützte Plattformen helfen Sicherheitsteams dabei, zu verstehen, was ihre Daten darstellen, und optimieren die Abläufe für Reaktion und Behebung. Dadurch werden die Bemühungen um Datensicherheit effizienter und gezielter. Wenn zum Beispiel ein Ordner mit Kundendaten plötzlich für Mitarbeitende der Personalabteilung zugänglich wird, die normalerweise keinen Zugriff auf Kundendaten haben, wird moderne DSPM diesen als hochriskant kennzeichnen und zusätzliche Kontrollen auslösen. Durch die Identifizierung solcher kontextbezogenen Bedrohungen reduzieren diese Lösungen proaktiv das Risiko, bevor Vorfälle auftreten.

Ein klarer und prägnanter Überblick

Um einen klaren Überblick zu geben, haben wir eine Tabelle erstellt, die die wichtigsten Aspekte von KI-gestützten und herkömmlichen DSPM-Systemen vergleicht:

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Gehen Sie Ihre nächsten Schritte mit Cyera

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