Daten im Kontext verstehen: Ein LLM-getriebener Ansatz zur Datenklassifizierung

Datensicherheit hing schon immer von einer Herausforderung ab: dem wahren Verständnis der Daten selbst. Jahrelang haben Unternehmen zahlreiche Kontroll-, Überwachungs-, Governance- und Zugriffsrichtlinien eingeführt, aber sie sind immer noch blind geblieben. Diese Methoden halfen zwar an den Rändern, konnten aber keinen wirklichen Einblick in die Daten liefern. Ohne zu wissen, um was es sich bei den Daten eigentlich handelt, wie sie verwendet werden oder wo sie offengelegt werden, haben selbst die stärksten Sicherheitsprogramme Schwierigkeiten, genaue Entscheidungen zu treffen oder die richtigen Maßnahmen in großem Maßstab zu ergreifen.

Als Unternehmen von lokalen Systemen auf Cloud, Multi-Cloud und SaaS umstellten, explodierte dieses Problem. Statt einer Handvoll Datenbanken verwalten Unternehmen heute Zehntausende von Datenspeichern über Buckets, Dateiserver, Data Warehouses und Tools für die Zusammenarbeit. Jede Umgebung führt zu blinden Flecken und neuen Formen komplexer, sich ständig weiterentwickelnder Daten. Ältere Tools konnten nicht mithalten, und das Ergebnis war eine Sammlung von Teilkarten und Halbwahrheiten.

Die KI-gestützte Klassifizierung von Cyera wurde vom ersten Tag an für diese Realität entwickelt. Sie konzentriert sich darauf, Daten im Kontext zu verstehen, und nicht nur darauf, sie zu kennzeichnen. Durch die Kombination mehrerer Klassifikationsansätze, darunter Clustering, große Sprachmodelle, erlernte Intelligenz und mehr, bietet Cyera eine sich kontinuierlich verbessernde Klassifikations-Engine, die sich an reale Umgebungen anpasst und präzise Einblicke in großem Maßstab liefert.

Dieser Ansatz bietet das, was der modernen Datensicherheit immer gefehlt hat: ein vollständiges und zuverlässiges Verständnis davon, welche Daten existieren, wo sie sich befinden und warum sie wichtig sind.

Warum Datenklassifizierung wichtig ist

Jedes Unternehmen ist mit Daten überflutet. Jeden Tag werden Milliarden von Dateien, Aufzeichnungen und Dokumenten zwischen Systemen hin- und herbewegt. Herkömmliche Klassifizierungstools basieren auf nur auf flachen, regelbasierten Methoden wie Regex, Musterabgleich oder Schlüsselwortlisten. Sie können vorhersehbare Formate finden, aber sie können Bedeutung, Absicht oder Geschäftskontext nicht interpretieren.

Aus diesem Grund brechen diese Systeme zusammen:

Sie können nicht auf Cloud- und Multi-Cloud-Ausbreitung skaliert werden.

Die Anzahl der Datenspeicher ist explosionsartig angestiegen, und ältere Tools können die Klassifizierung nicht schnell genug oder tief genug klassifizieren, um Schritt zu halten.

Sie wurden für vorhersehbare Daten entwickelt, nicht für komplexe Daten.

Tools wie herkömmliche DLP wurde in akzeptabler Weise ausgeführt, wenn die Daten bekannten Mustern folgten. Die heutigen Daten tun dies nicht.

Sie produzieren endlose Falschmeldungen.

Musterbasierte Systeme erkennen Zeichenketten, keine Bedeutungen. Den Teams bleibt es überlassen, den Lärm zu sortieren, anstatt das Risiko zu beheben.

Sie können die Geschäftsrelevanz nicht verstehen.

Eine Kreditkartennummer, ein Testdatensatz und ein Kundendatensatz sehen ohne tieferen Kontext ähnlich aus. Ältere Tools können den Unterschied nicht erkennen.

Cyera hat herausgefunden, dass etwa 86% der Daten eines Unternehmens nur in seiner Umgebung vorkommen. Es spiegelt die interne Sprache, proprietäre Strukturen und spezialisierte Prozesse wider. Herkömmliche Tools können diese Daten nicht genau interpretieren, sodass blinde Flecken entstehen, die täglich zunehmen.

Um Daten heute zu verstehen, braucht es etwas mehr: Kontext, Beziehungen und Bedeutung.

Warum KI und LLMs alles verändern

Die Einführung von LLMs in der Datensicherheit markiert einen grundlegenden Wandel. LLMs wurden entwickelt, um die Beziehungen zwischen Wörtern, Phrasen und Konzepten zu verstehen. Ihre Kernfunktion ist die Interpretation von Sprache und Bedeutung.

Es gibt keinen Bereich der Cybersicherheit, der sich stärker verändern wird als die Datensicherheit, denn LLMs sind endlich in der Lage, Daten so zu verstehen, wie Menschen es tun.

Mit LLMs kann sich die Klassifikation vom Mustervergleich zum kognitiven Verständnis entwickeln. Anstatt zu fragen: „Entspricht diese Zeichenfolge einem Muster“, können wir jetzt fragen:

• Was bedeuten diese Daten?
• Wie wird es verwendet?
  Welchem Geschäftszweck dient es?
• Wie sensibel ist es und für wen?
• Welche Beziehungen verbinden es mit anderen Daten?

Dies bedeutet einen Wandel von Sichtbarkeit zu Verständnis, von Bezeichnungen zu Erkenntnissen und von Regeln zu Informationen.

Wie Cyera Intelligenz auf die Klassifizierung anwendet

Die Klassifizierung moderner Daten erfordert mehr als eine Technik. Kein einzelnes Modell, Regelsatz oder Algorithmus ist in der Lage, jede Art von Information in jeder Umgebung zu verstehen. Verschiedene Datensätze haben ein unterschiedliches Maß an Komplexität, Struktur, Umgebung und geschäftlicher Bedeutung. Für einige ist eine musterbasierte Klassifizierung ausreichend. Andere erfordern ein semantisches Verständnis. Viele benötigen beides.

Cyera nähert sich der Klassifikation als intelligentes, adaptives System. Es vereint mehrere Analysemethoden und wendet jede einzelne nur dort an, wo sie am besten geeignet ist. Dadurch bleibt die Klassifizierung präzise, schnell und effizient im großen Maßstab. Es stellt auch sicher, dass vertrauliche und urheberrechtlich geschützte Informationen anhand des Kontextes interpretiert werden, nicht nur anhand des Inhalts.

Im Folgenden finden Sie einige Beispiele für die Techniken, die Cyera in diesem umfassenderen Ansatz verwendet. Sie stellen nur einen Teil der umfassenden Informationen dar, die auf der gesamten Plattform angewendet werden, aber sie veranschaulichen, wie Cyera die richtige Methode für die richtigen Daten zur richtigen Zeit auswählt.

Ein System mit mehreren Modellen, das für reale Daten entwickelt wurde

Cyera verwendet einen mehrschichtigen, adaptiven Ansatz, da unterschiedliche Datensätze unterschiedliche Formen von Intelligenz benötigen. Kein einzelnes Modell kann die Klassifikation alleine lösen.

Um zu sehen, wie das in der Praxis funktioniert, sind hier nur einige der vielen Techniken aufgeführt, die die Klassifikations-Engine von Cyera antreiben:

1. Clustering im großen Maßstab

Maschinengenerierte Daten werden in enormen Mengen produziert. Clustering gruppiert ähnliche Dateien und reduziert Redundanz, sodass die Klassifizierung innerhalb von Wochen statt Jahren abgeschlossen werden kann.

2. Semantische Distanzierung zur Identifizierung bedeutungsbasierter Ähnlichkeit

Semantische Distanzierung misst, wie eng verwandte Dokumente auf ihrer Bedeutung basieren, nicht nur auf Schlüsselwörtern oder ihrer Struktur. Auf diese Weise kann Cyera erkennen, wenn zwei Daten ähnliche Konzepte vermitteln, auch wenn sich Text, Format oder Feldnamen unterscheiden. Es wird auch hervorgehoben, wenn ähnlich aussehende Datensätze tatsächlich unterschiedliche Geschäftsinhalte repräsentieren. Dies erhöht die Präzision unstrukturierter, maschinengenerierter und proprietärer Daten.

3. LLM-Validierung für hochpräzisen Mustervergleich

Herkömmlicher Mustervergleich führt zu vielen Fehlalarmen. Cyera verwendet LLMs als Überprüfungsebene, um festzustellen, ob ein erkanntes Muster (z. B. eine Zahlenfolge oder ein Schlüsselwort) tatsächlich vertrauliche Daten darstellt. Das LLM interpretiert den Kontext, die Absicht und die Nutzung der Umgebung, um die Übereinstimmung zu bestätigen oder abzulehnen. Dadurch wird der Lärm reduziert und sichergestellt, dass nur bedeutsame Risiken ans Licht kommen.

4. LLM-basierte Klassifikation für semantisches Verständnis

LLMs interpretieren Beziehungen innerhalb von Dokumenten, um zu verstehen, was die Daten sind repräsentiert, nicht nur wie es aussieht. Cyera verwendet sie, um die Klassifikation um einen tieferen Kontext, Geschäftsrelevanz und domänenspezifische Bedeutung zu bereichern.

5. Gelernte Klassifizierung für firmeneigene Geschäftsdaten

Jedes Unternehmen verfügt über einzigartige Daten, die nicht mit Mustern oder öffentlichen Taxonomien übereinstimmen. Gelernte Modelle identifizieren diese Datentypen automatisch, indem sie Zusammenhänge, Verhalten und semantische Ähnlichkeit analysieren.

Diese Techniken arbeiten mit anderen firmeneigenen LLM-basierten Ansätzen zusammen, um eine hohe Präzision und einen hohen Rückrufwert zu erzielen und gleichzeitig Geschwindigkeit und Kosteneffizienz in großem Maßstab beizubehalten.

Von der Sichtbarkeit zum Verständnis und Handeln

LLMs und kognitive Techniken ermöglichen es uns, etwas aufzubauen, das Sicherheitsteams noch nie zuvor hatten: ein vollständiges Bild ihres Datenökosystems. Sobald Sie dieses Verständnis haben, erweitern sich die Möglichkeiten. Sie können damit beginnen, Risiken zu priorisieren, Teams zu den wirkungsvollsten Lösungen zu führen und Stakeholder mit Workflows zu unterstützen, die im gesamten Unternehmen integriert sind.

Am wichtigsten ist, dass der Ansatz von Cyera zur Datenklassifizierung Unternehmen von reaktiver Sicherheit zu fundiertem, selbstbewusstem Handeln überführt. Anstatt falsch positiven Ergebnissen hinterherzujagen, können sich Teams auf das konzentrieren, was wirklich wichtig ist.

Daten im Kontext verstehen

Die Klassifizierung ist nur ein Teil des Puzzles. Unternehmen müssen die Daten verstehen, um sie wirklich schützen zu können. Mit dem Aufkommen von LLMs und KI sind Sicherheitsteams endlich in der Lage, Daten so zu interpretieren, wie es das Unternehmen tut. Sie können Kontext, Bedeutung, Zusammenhänge und Relevanz in einer Tiefe verstehen, die herkömmliche Tools nie erreicht haben.

Cyeras Ansatz macht Klassifikation zu einem lebendigen, sich weiterentwickelnden Verständnis der Umwelt. Es hilft Unternehmen, Daten klar und präzise zu schützen, auch wenn Umfang und Komplexität weiter zunehmen.

Dies ist eine intelligentere Methode, Daten im Zeitalter der KI zu verstehen und zu schützen.

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