What is data loss prevention (DLP)?

Was ist Data Loss Prevention (DLP)?

Was ist Data Loss Prevention?

Data Loss Prevention (DLP) bezieht sich auf die Prozesse, Technologien und Richtlinien, mit denen ein Unternehmen das Abfließen, den Verlust und die Zerstörung sensibler Daten erkennt und verhindert. DLP basiert auf der Einsicht in die Nutzung und den Fluss von Daten innerhalb eines Unternehmens Ökosystem, einschließlich der Lieferkette.

Ein wichtiger Hinweis ist, dass der Begriff DLP häufig synonym für Data Loss Prevention und Data Leakage Prevention verwendet wird. Auch wenn es einige bemerkenswerte Unterschiede gibt, decken die meisten DLP-Lösungen beide Anwendungsfälle ab.

Richtlinie zur Vermeidung von Datenverlusten

Eine DLP-Richtlinie ist genau das, wonach sie klingt: Sie definiert den Umfang und die Art Ihrer DLP-Strategie, einschließlich:

Welche Daten müssen geschützt werden, und warum?
Die Risiken, denen Daten ausgesetzt sind
Maßnahmen zur Einhaltung von Vorschriften, sofern relevant
Die Tools, die Sie zum Schutz dieser Daten verwenden werden
Politiken und Prozesse
Rollen und Verantwortlichkeiten
Planung der Reaktion auf Vorfälle

Bewährte Praktiken zur Vermeidung von Datenverlusten

Entwicklung einer wirksamen DLP-Richtlinie:

Die Führung mit ins Boot holen: Wie bei jeder Initiative besteht der erste und wohl wichtigste Schritt darin, die Zustimmung der Unternehmensleitung einzuholen. Jeder Abteilungsleiter sollte ein Mitspracherecht haben, wenn es darum geht, wie Ihre DLP-Strategie Gestalt annimmt und wie sie auf ihre Daten angewendet wird.

Bewerten Sie alles: Dazu gehören Ihre Infrastruktur, Ihre internen Ressourcen, Ihr Hardware-Inventar, Ihre Datenspeicher und vieles mehr. Eine gute Datenhygiene ist entscheidend, also reißen Sie alle Datensilos ein.

Identifizieren und Prioritäten setzen: Bestimmen Sie die verschiedenen Arten und Klassifizierungen von Daten in Ihrem Unternehmen. Weisen Sie jedem einen Prioritätswert zu, der sich nach seiner Kritikalität richtet - und danach, wie viel Schaden er bei Verlust oder Diebstahl anrichten würde.

Erstellen Sie einen Klassifizierungsrahmen: So kann Ihre DLP-Lösung die Daten Ihres Unternehmens genau einordnen und kategorisieren.

Definieren und dokumentieren: Legen Sie Ihre Richtlinien und Verfahren sofort fest und stellen Sie sicher, dass die Dokumentation für alle, die sie benötigen, zugänglich und verständlich ist. Stellen Sie sicher, dass Sie Folgendes festlegen:

Ein Rahmen zur Bewertung von DLP-Anbietern
Eine Politik der akzeptablen Nutzung für Mitarbeiter
Die spezifischen Regeln und Anforderungen, die den Datenfluss regeln
Erfolgsmetriken
Kontrolle der Datennutzung
Schulungsunterlagen für Mitarbeiter

Implementieren Sie die DLP-Technologie: Sobald Sie Ihre DLP-Lösung ausgewählt und implementiert haben, integrieren Sie sie mit Ihren Cybersicherheits-Tools. DLP und Cybersicherheit gehen Hand in Hand, und beide sind für die Geschäftskontinuität entscheidend. Achten Sie bei Ihrer DLP-Technologie darauf, dass Sie die folgenden Anwendungsfälle abdecken:

Datensicherungen
Zugangs- und Nutzungskontrollen
Prüfpfade
Sichere Lagerung
Daten-Orchestrierung
Überwachung

Führen Sie einen kontinuierlichen Dialog. Bieten Sie Ihren Mitarbeitern regelmäßige Schulungen und Anleitungen zu Ihren DLP-Richtlinien und -Lösungen. Stellen Sie sicher, dass die von Ihnen implementierten Lösungen die Arbeitsabläufe nicht unterbrechen oder behindern.

Lösungen zur Verhinderung von Datenverlusten

DLP-Lösungen ermöglichen es Administratoren, Compliance-Beauftragten und anderen wichtigen Akteuren, den Datenfluss innerhalb ihres Unternehmens zu überwachen und zu kontrollieren. Sie werden am häufigsten zum Schutz vor Insider-Bedrohungen und zur Einhaltung von Vorschriften eingesetzt.

Funktionen der Data Loss Prevention-Lösung

Zu den Merkmalen einer DLP-Lösung gehören die folgenden:

Scannen und Analysieren des Datenverkehrs im gesamten Netz zum Schutz von Daten in Bewegung
Scannen und Analysieren des Cloud-Verkehrs
Kontrolle des Datentransfers zwischen Benutzern, Gruppen und Systemen
Rückmeldung an die Nutzer, wenn eine Datenübertragung blockiert wurde
Durchsetzung von Zugriffskontroll-, Datenaufbewahrungs- und Verschlüsselungsrichtlinien
Automatisches Erkennen und Ordnen von Daten
Identifizierung und Kennzeichnung oder Verhinderung potenziell verdächtiger Datenübertragungen
Erkennen und Analysieren von ein- und ausgehenden E-Mails
Suche nach und Auffinden von neuen Daten im Netz
Festlegung automatischer Regeln für die Datennutzung

Vorteile von Data Loss Prevention

Der wichtigste Vorteil von DLP ist, dass es Ihr Unternehmen zu einer guten Datenhygiene zwingt. Sie zwingt Sie dazu, eine Bestandsaufnahme der Daten zu machen, die sich im Besitz Ihres Unternehmens befinden und wo im Netzwerk diese Daten gespeichert sind. Nach dieser Bestandsaufnahme sorgt DLP auch dafür, dass Sie die bewährten Praktiken der Datenhygiene weiterhin einhalten.

Weitere DLP-Vorteile

Zusätzlicher Schutz für Ihre sensibelsten Daten
Vollständige Transparenz darüber, wie die Daten von Ihren Mitarbeitern genutzt und weitergegeben werden
Wirksamerer Schutz vor Insider-Bedrohungen
Wirksamerer Schutz des geistigen Eigentums

Wie Data Loss Prevention funktioniert

DLP kombiniert in der Regel kontextbezogene Inhaltsabgleiche und exakte String-Treffer, um potenzielle Bedrohungen zu erkennen und herauszufiltern. Eine DLP-Lösung erfordert in der Regel, dass ein Unternehmen seinen Regelsatz im Voraus festlegt und programmiert. Fortschrittlichere DLP-Lösungen ergänzen diesen Funktionalismus durch künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen.

Eine DLP-Lösung kann Verstöße gegen Richtlinien durch eine oder alle der folgenden Techniken aufdecken:

Regelbasierter Ausdrucksabgleich: Das DLP-Tool sucht nach allen Inhalten, die bestimmten vordefinierten Regeln oder Kriterien entsprechen.
Exakter Datenabgleich: Nutzt eine Datenbank, um nach exakten Übereinstimmungen mit Dateien oder strukturierten Daten zu suchen.
Prüfsummen-Analyse: Untersucht die Hashes von Dateien, um das Vorhandensein von doppeltem oder geändertem Inhalt festzustellen.
Teilweiser Abgleich: Analysiert Dateien, um bestimmte Datenstrings oder Abschnitte abzugleichen.
Lexikonabgleich: Kombiniert Wörterbücher und vordefinierte Regeln, um unstrukturierte Daten auf sensible Informationen zu analysieren.
Erweiterte Analyse: Verwendet entweder maschinelles Lernen oder analytische Techniken wie die Bayes'sche Analyse, um Richtlinienverstöße in Szenarien aufzudecken, in denen andere Methoden versagt haben.
Datenkategorien: Klassifizierung und Kontrolle von Daten auf der Grundlage vordefinierter Regeln oder Kategorien, z. B. geschützte Gesundheitsinformationen (PHI) oder Kreditkartennummern.

Prävention von Datenverlusten vs. Prävention von Datenlecks

Data Loss Prevention und Data Leak Prevention werden oft als austauschbar angesehen. In vielen Fällen sind sie das auch - jede Lösung, die Datenlecks verhindern soll, stoppt in der Regel auch Datenverluste. Dennoch gibt es ein paar kleine Unterschiede zwischen den beiden Begriffen.

Bei einem Datenverlust sind die betreffenden Daten vollständig unzugänglich geworden. Dies kann auf einen Hardwareausfall, Malware/Ransomware, eine Naturkatastrophe oder einen vorsätzlichen Sabotageakt zurückzuführen sein. Der Schutz vor Datenverlusten erfordert in der Regel eine Kombination aus Geschäftskontinuitätsplanung und Cybersicherheit.

Ein Datenleck hingegen bezeichnet die unbefugte Übertragung von Daten außerhalb eines Unternehmens. Dies kann vorsätzlich (ein Bedrohungsakteur, der das geistige Eigentum eines Unternehmens exfiltriert) oder unbeabsichtigt (ein Mitarbeiter, der einen sensiblen Anhang an die falsche E-Mail weiterleitet) geschehen. Die Verhinderung von Datenlecks ist in der Regel komplexer als die Verhinderung von Datenverlusten, da sie ein gründliches Verständnis des Datenflusses und der Kontrolle der Datenweitergabe erfordert.

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