Verstehen der Datenverlustprävention (DLP): Was es ist, wie es funktioniert und Tipps zum Einstieg
Daten sind nicht nur eine Sammlung von Einsen und Nullen – sie bilden das Rückgrat eines gesunden Unternehmens, leiten die Entscheidungsfindung, die Wettbewerbsstrategie und das Wachstum. Dennoch kämpfen Unternehmen weltweit mit zunehmend ausgeklügelten Cyberangriffen, Datenlecks, Ransomware-Angriffen und Bedrohungen von innen, was die Bemühungen zur Datenverlustprävention (DLP) unverzichtbar macht.
Dieser Artikel beleuchtet, was Datenverlustprävention ist, wie sie funktioniert, DLP-Softwarelösungen und wie man eine DLP-Strategie für eine stärkere Datensicherheit erstellt.
Was ist Datenverlustprävention (DLP)?
Datenverlustprävention dreht sich darum, sensible Informationen vor Verlust, Beschädigung, Missbrauch oder unbefugtem Zugriff zu schützen. Dazu gehören vertrauliche Informationen wie Kundendaten, Finanzberichte, geistiges Eigentum, Mitarbeiterakten und andere firmeneigene Informationen.
Die Vorteile des Datenschutzes betreffen rechtliche, ethische und geschäftliche Anliegen. Hier sind mehrere Gründe, warum Organisationen Datenverlustprävention priorisieren sollten:
1. Datenvisibilität verbessern: Mit der Einführung des Cloud-Computing und dem Aufstieg von Big Data wird es immer schwieriger, vertrauliche Daten zu verfolgen. Insbesondere Cloud-DLP-Lösungen bieten Unternehmen eine bessere Sichtbarkeit darüber, wie Daten verwaltet, gespeichert, abgerufen und im gesamten Unternehmen verwendet werden.
2. Daten in Remote/BYOD-Umgebungen sichern: DLP-Software kann Sicherheitsrichtlinien und Zugriffskontrollen für Remote- und BYOD-Mitarbeiter durchsetzen sowie Konsistenz in den Sicherheitspraktiken über Teams, Abteilungen und Standorte hinweg sicherstellen.
3. Geistiges Eigentum schützen: Unternehmen reagieren mit Innovationen auf Geschäftsgeheimnisse, firmeneigene Prozesse und Technologien sowie Wettbewerbsdaten. Eine DLP-Strategie kann kritische Anlagen schützen.
4. Markenruf fördern: Indirekte Kosten von Datenverletzungen beinhalten einen Verlust des Kundenvertrauens, das sehr schwer wiederherzustellen ist. Laut dem Thales Consumer Digital Trust Index hören über 20% der Verbraucher auf, Unternehmen zu nutzen, die Datenverletzungen erlitten haben.
5. Einhaltung der Vorschriften nachweisen: Datenschutzgesetze und -vorschriften wie GDPR, CCPA und HIPAA verlangen von Organisationen, personenbezogene Daten zu schützen, und die Nichteinhaltung kann zu erheblichen Geldstrafen und rechtlichen Schritten führen. DLP-Lösungen umfassen Berichtsfunktionen, die den Nachweis der Einhaltung erleichtern können.
6. Cyberangriffe und Datenverletzungen verhindern: Laut dem IBM Cost of a Data Breach Report 2023 beträgt die durchschnittlichen globalen Kosten einer Datenverletzung im Jahr 2023 4,45 Millionen Dollar. Direkte Kosten umfassen Geldstrafen, Entschädigungen und die Kosten für die Behebung der Verletzung. DLP-Lösungen können bewährte Verfahren zur Datensicherheit durchsetzen und schnell auf Schwachstellen hinweisen oder diese beheben, wodurch Sicherheitsteams geholfen wird, Vorfälle zu verhindern und darauf zu reagieren.
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Eine erfolgreiche DLP-Strategie erfordert einen ganzheitlichen Ansatz, der Technologie, Richtlinien und Menschen integriert. Sie müssen verstehen, welche Daten Sie haben, wie sie in Ihrer Organisation verwendet werden und welche Risiken sie haben.
Hier ist eine Schritt-für-Schritt-Anleitung, wie Sie mit dem Aufbau einer Datenverlustpräventionsstrategie beginnen können.
Schritt 1. Ziele und Erfolgskennzahlen festlegen
Ist Ihr Hauptziel, die Datensichtbarkeit zu erhöhen? Ermöglichen Sie strategische Entscheidungen? Verringern Sie die Anzahl der Sicherheitsvorfälle? Vereinfachen Sie die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften?
Die Identifizierung eines Hauptziels für Ihre DLP-Strategie ist der erste Schritt, um die Zustimmung der wichtigsten Interessengruppen zu gewinnen und den Erfolg Ihrer Bemühungen zu messen.
Schritt 2. Daten klassifizieren und priorisieren
Welche Art von Daten würden die größten Probleme verursachen, wenn sie verloren gehen, kompromittiert oder gestohlen würden? Die Identifizierung kritischer Daten und ihrer damit verbundenen Risiken hilft dabei, Ihre DLP-Bemühungen auf die wirkungsvollsten Bereiche zu konzentrieren.
Hier sind einige typische Datenklassifizierungstypen:
- Personenbezogene Identifizierungsinformationen (PII): Daten, die Einzelpersonen identifizieren können, wie Sozialversicherungsnummern, Adressen und Geburtsdaten.
- Geschützte Gesundheitsinformationen (PHI): Gesundheitsbezogene Daten, die unter Vorschriften wie HIPAA fallen, einschließlich medizinischer Aufzeichnungsnummern, biometrischer Daten, Gesundheitsplannummern, etc.
- Zahlungskarteninformationen (PCI): Zahlungskartendaten einschließlich Kreditkartennummern, Namen und Adressen.
- Geistiges Eigentum: Dazu gehören Patente, Geschäftsgeheimnisse und Forschungsdaten.
Daten werden auch typischerweise in eine von vier Kategorien basierend auf ihrer Empfindlichkeit klassifiziert:
- Öffentlich: Informationen, die ohne zusätzliche Sicherheitsprotokolle offen geteilt werden können. Beispiele sind Unternehmenswebsites, Werbematerialien und Informationen zu den Produkten oder Dienstleistungen des Unternehmens.
- Intern: Obwohl diese Daten keine sensiblen Informationen enthalten, die dem Unternehmen schaden könnten, wenn sie extern weitergegeben werden, sollten sie nicht außerhalb des Unternehmens geteilt werden. Beispiele sind interne Memos und Kommunikation sowie das Mitarbeiterhandbuch.
- Vertraulich: Die Offenlegung dieser Informationen könnte sich negativ auf die Organisation auswirken. Beispiele sind Lieferantenverträge, Mitarbeiterdaten und Leistungsbewertungen, Preisrichtlinien usw.
- Eingeschränkt: Der Zugang zu diesen Daten ist noch stärker kontrolliert als zu vertraulichen Informationen und umfasst Geschäftsgeheimnisse, personenbezogene Informationen, Finanzdaten usw. Der Datenzugriff wird typischerweise nur auf einer Notwendigkeitsbasis oder über eine NDA gewährt, um das rechtliche und Compliance-Risiko zu minimieren.
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Schritt 3. Daten überwachen und Risiken identifizieren
Verfolgen und überwachen Sie, wie Daten durch Ihre Netzwerke, Systeme und Geräte fließen, um zu verstehen, wann und wo Ihre Daten am anfälligsten sind.
Mit diesem Wissen können Sie jedes bestehende Verhalten verstehen, das Daten gefährdet, und effektive Richtlinien und Prozesse entwickeln, um Datenverlust zu verhindern. Sie können auch Bereiche identifizieren, in denen unbefugter Datenzugriff oder Datenexfiltration am wahrscheinlichsten auftreten, um Ihre Richtlinien und Kontrollen zu informieren.
Schritt 4. Entwicklung von Richtlinien und Implementierung von Kontrollen
Arbeiten Sie mit wichtigen Stakeholdern in Ihrer Organisation zusammen, wie z. B. der Geschäftsführung und den Abteilungsleitern, um Richtlinien und Kontrollen zu entwickeln, die spezifische Risiken mindern. Seien Sie proaktiv bei der Einholung von Feedback und der Überwachung von Kontrollen, damit Sie die Effektivität messen und Ihre Taktiken verbessern können.
Schritt 5. Schulung der Mitarbeiter zu den besten Praktiken für DLP
Menschliches Versagen ist für 33% aller Datenverluste verantwortlich. Dennoch erkennen oder verstehen die Mitarbeiter oft nicht ihre Rolle bei versehentlichem Datenverlust.
Regelmäßige Schulungen des Personals zur Verhinderung von Datenverlusten werden Ihr Team mit dem Wissen und dem Bewusstsein ausstatten, das es benötigt, um bewährte Verfahren und Unternehmensrichtlinien einzuhalten. Sie werden wissen, wie man mit sensiblen Daten umgeht und potenzielle Bedrohungen erkennt.
Alle Schulungen sollten eine Überprüfung des Incident-Response-Plans Ihrer Organisation enthalten. Durch die Festlegung und klare Kommunikation von Verfahren zur Meldung von Datensicherheitsvorfällen können Sie diese schneller und effektiver angehen.
Was ist DLP-Software und wie funktioniert sie?
Software zur Verhinderung von Datenverlusten (Data Loss Prevention, DLP) ist darauf ausgelegt, die DLP-Bemühungen einer Organisation zu automatisieren und zu verbessern. DLP-Lösungen klassifizieren Geschäftsdaten anhand ihrer Sensibilität und Kritikalität und erkennen automatisch Verstöße gegen Unternehmensrichtlinien und -vorschriften wie GDPR, HIPAA und PCI DSS. DLP-Software kann Organisationen auf Probleme aufmerksam machen und Verschlüsselungen und andere Abhilfemaßnahmen automatisieren, um zu verhindern, dass Endbenutzer versehentlich oder absichtlich Daten weitergeben oder Risiken für die Organisation verursachen.
DLP-Tools überwachen und steuern auch Endgeräte und Aktivitäten, wie das Kopieren von Daten auf USB-Laufwerke, das Drucken oder das Erstellen von Screenshots. Sie filtern Datenströme in Unternehmensnetzwerken und überwachen Cloud-Tools, um Daten im Ruhezustand, in Gebrauch und in Bewegung zu schützen. Berichte können Unternehmen auch dabei helfen, Compliance-Anforderungen zu erfüllen oder nachzuweisen und Lücken in ihrer Informationssicherheitslage zu identifizieren.
Es gibt drei Haupttypen von Lösungen zur Verhinderung von Datenverlusten:
- Endpoint-DLP: Lösungen zur Verhinderung von Datenverlusten auf Endgeräten überwachen Endgeräte wie Server, Computer, Laptops und mobile Geräte, auf denen Daten gespeichert und abgerufen werden.
- Cloud-DLP: Lösungen zur Verhinderung von Datenverlusten in der Cloud scannen und prüfen Daten, um automatisch sensible Informationen zu erkennen und zu verschlüsseln, bevor sie in die Cloud eingetragen und dort gespeichert werden.
- Network-DLP: Analysiert den Datenverkehr im Unternehmensnetzwerk, um sensible Daten in Bewegung zu erkennen und sicherzustellen, dass sie nicht unter Verstoß gegen die Informationssicherheitsrichtlinien gesendet oder an Stellen weitergeleitet werden, an die sie nicht gelangen sollen.
Da Unternehmen in die Cloud migrieren, wird die Cybersicherheit komplexer und ressourcenintensiver. Cloud-DLP-Lösungen helfen durch:
- Erweiterung von On-Premises-Protokollen: Cloud-DLP erweitert nahtlos die Schutzrichtlinien für lokale Daten auf Cloud-Speicher und -Tools. Unternehmen können spezifische Regeln für verschiedene Datentypen festlegen und so Sicherheitsrichtlinien und -prozesse maßgeschneidert gestalten.
- Optimierung der Compliance: Cloud-DLP-Lösungen verfügen häufig über integrierte Vorlagen, die sich an globalen Vorschriften orientieren und die Einhaltung der Vorschriften vereinfachen.
- Echtzeitüberwachung und -behebung: Während Daten in der Cloud verschoben oder abgerufen werden, überwacht und sichert Cloud-DLP diese kontinuierlich. DLP-Lösungen bieten Echtzeit-Transparenz und Kontrolle über Daten im Ruhezustand, Daten in Gebrauch und Daten in Bewegung. Sie verfolgen auch den Zugriff, um sicherzustellen, dass die richtigen Berechtigungen vorliegen und unbefugte Benutzer keinen Zugriff auf vertrauliche Daten erhalten.
- Vorfallreaktion und -analyse: Im Falle eines Cyberangriffs oder einer Datenpanne können DLP-Tools Leckagen nachverfolgen, um Untersuchungen zu informieren, die Zeit zur Lösung zu verkürzen und die Minderungstaktiken zu verbessern.
- Bildung und Best Practices: Durch Markierung sensibler Datenübertragungen werden die Mitarbeiter stärker auf Datenrichtlinien und Best Practices aufmerksam.
Tipps zur Auswahl einer Cloud-DLP-Lösung
Wie bei jeder Softwarelösung ist es wichtig, mehrere Anbieter zu evaluieren, um die richtige Lösung für die spezifischen Herausforderungen und Bedürfnisse Ihrer Organisation zu finden. Hier ist eine Liste der wichtigsten Funktionen und Fähigkeiten, auf die Sie bei der Auswahl von DLP-Softwareanbietern achten sollten:
- Automatisierte Datenklassifizierung: Die Klassifizierung von Daten ist der erste Schritt, um zu entscheiden, wie sie geschützt werden sollen. Während einige DLP-Software erfordert, dass Daten vorab klassifiziert werden, bevor sie Richtlinien durchsetzen kann, klassifizieren moderne Lösungen Daten automatisch, sobald sie verwendet und in einer Organisation erstellt werden.
- Fähigkeiten in künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen: KI-Algorithmen und maschinelle Lernmodelle können riesige Mengen an Daten aufnehmen und analysieren, um Benutzerverhaltenstrends zu identifizieren und Abweichungen zu kennzeichnen, was Organisationen einen Vorteil bei der Erkennung unbefugter Zugriffsversuche und potenzieller Sicherheitsbedrohungen verschafft.
- Sowohl vorgefertigte als auch anpassbare Richtlinienpakete: Out-of-the-Box-Richtlinienpakete können die Einhaltung von Vorschriften und Sicherheitsrahmen vereinfachen, während anpassbare Optionen es Ihnen ermöglichen, das Tool an Ihre speziellen Bedürfnisse anzupassen.
- Anpassbare Richtliniendurchsetzung: Suchen Sie nach einer DLP-Lösung, die die Richtlinien Ihrer Organisation automatisch durchsetzen kann. Zum Beispiel das Verschlüsseln aller sensiblen Daten, bevor sie übertragen werden, oder das Verhindern, dass Benutzer sensible Daten auf USB-Laufwerke übertragen. Achten Sie auch darauf, dass verschiedene Richtlinien für unterschiedliche Benutzertypen und Zugriffsrollen angewendet werden können.
- Berichtsfunktionen: Die besten DLP-Lösungen liefern umsetzbare Einblicke, die Ihnen helfen, die Art und Weise zu verbessern, wie Ihre Organisation ihre Informationsressourcen schützt. Berichtsfunktionen sollten Endbenutzerrichtlinienverletzungen, Zugriffsprotokolle und Vorfallberichte umfassen.
- Mitarbeiterschulung: Vorfallbasierte Mitarbeiterschulungen können Endbenutzern in Echtzeit Anweisungen und Anleitung zu Unternehmensrichtlinien und Best Practices bieten. Suchen Sie nach einem DLP-Tool, das Verstöße kennzeichnet und Benutzer darüber informiert, wie sie Richtlinien verletzen, um das Bewusstsein und die Datenhandhabungspraktiken zu verbessern.
- Benutzerfreundlichkeit und einfache Einführung: Vermeiden Sie übermäßig komplexe und unintuitive Tools. Indem Sie eine Lösung auswählen, die in Ihrer Organisation schnell und einfach eingeführt werden kann, können Sie sie schnell implementieren und Ihre sensiblen Daten schneller schützen. Und weil einfache Tools von Ihrem Personal eher verwendet werden, wird die Software umso effektiver sein.
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Die Lösung von Nightfall ermöglicht es Ihnen, Zahlungsinformationen, persönlich identifizierbare Informationen, geschützte Gesundheitsinformationen, Geheimnisse, Anmeldeinformationen und mehr zu entdecken, zu klassifizieren und zu schützen – alles von einem einzigen Dashboard aus. Künstliche Intelligenz-basierte Erkennungstools wie Nightfall können Hunderte von Dateitypen auf sensible Daten scannen und diese Daten in nahezu Echtzeit erkennen und beheben, um Ihre allgemeine Sicherheitshaltung und -hygiene zu verbessern.
In Kombination mit Secureframe können Sie:
- Risiken bewerten, identifizieren und beheben in Ihrer gesamten Organisation
- Die Einhaltung von gefragten Rahmenwerken und Vorschriften vereinfachen, einschließlich SOC 2, ISO 27001, PCI DSS, HIPAA und GDPR
- Nutzen Sie die Kraft der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens, um Ihre GRC und Data-Loss-Prevention-Praktiken zu automatisieren
- Schulen Sie die Mitarbeiter zu Sicherheitsrichtlinien und bewährten Verfahren
- Überwachen Sie Ihre Sicherheits- und Compliance-Position in Echtzeit
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Fordern Sie eine Demo anHäufig gestellte Fragen zur Verhinderung von Datenverlust
Was macht die Verhinderung von Datenverlust?
Data Loss Prevention (DLP) sind Strategien, Tools, Richtlinien und Prozesse, die entwickelt wurden, um die Informationen eines Unternehmens vor Verlust, Missbrauch oder unbefugtem Zugriff zu schützen.
Data-Loss-Prevention-Software (DLP) bietet in der Regel die folgenden Funktionen:
1. Entdeckung sensibler Daten
- Identifizieren und Katalogisieren: DLP-Tools können die digitale Umgebung eines Unternehmens durchsuchen, um sensible Daten zu identifizieren und zu katalogisieren, wo immer sie sich befinden, sei es in Cloud-Diensten, lokalen Servern, Endgeräten oder mobilen Einheiten.
2. Überwachung
- Echtzeit-Überwachung: Überwacht kontinuierlich die Datenverarbeitung und -transaktionen in Echtzeit, um sicherzustellen, dass die Richtlinien für sensible Daten eingehalten werden.
- Netzwerkverkehrsanalyse: Überwacht Daten im Netzwerkverkehr und achtet auf sensible Informationen, die gesendet oder empfangen werden.
3. Richtliniendurchsetzung
- Implementierung von Regeln: Durchsetzung von Regeln, wo sensible Daten gespeichert werden können, wie sie verwendet werden können und mit wem sie geteilt werden können.
- Automatische Durchsetzung: Wendet automatisch Verschlüsselung an, isoliert Dateien oder blockiert Aktivitäten, die vordefinierten Richtlinien widersprechen.
4. Datenklassifizierung
- Kennzeichnung von Daten: DLP-Lösungen klassifizieren Daten basierend auf ihrer Sensibilität, regulatorischen Anforderungen und ihrem Geschäftswert.
- Kontextanalyse: Versteht den Kontext, in dem Daten verwendet werden, um zwischen legitimer und verdächtiger Datennutzung zu unterscheiden.
5. Zugriffskontrolle
- Beschränkter Zugriff: Kontrolliert, wer basierend auf Rollen und Verantwortlichkeiten innerhalb der Organisation Zugang zu sensiblen Daten hat.
6. Vorfallreaktion und Berichterstattung
- Warnungen und Benachrichtigungen: Generiert Warnungen bei Vorfällen, bei denen Richtlinienverstöße auftreten, um rechtzeitige Reaktionen zu ermöglichen.
- Vorfallsverfolgung: Erfasst und protokolliert Vorfälle zu Prüfzwecken und zur Analyse der potenziellen Auswirkungen eines Verstoßes.
7. Verhinderung unbefugter Datenübertragung
- Blockiert Lecks: Verhindert die Übertragung sensibler Daten außerhalb des Firmennetzwerks durch E-Mails, Cloud-Speicher, externe Laufwerke und andere Kanäle.
- Steuerung von Wechseldatenträgern: Verwalten und Überwachen von Daten, die auf oder von Wechselspeichergeräten wie USB-Laufwerken kopiert werden.
8. Compliance-Management
- Regulatorische Einhaltung: Hilft Organisationen, verschiedenste Datenschutzbestimmungen wie GDPR, HIPAA, PCI-DSS und mehr einzuhalten.
- Richtlinienvorlagen: Enthält oft vorgefertigte Richtlinienvorlagen für allgemeine regulatorische und geschäftliche Anforderungen.
9. Datenschutz außerhalb des Unternehmensnetzwerks
- Endpunktschutz: Arbeitet auf Endgeräten, um Daten zu schützen, selbst wenn diese außerhalb des Firmennetzwerks sind.
- Fern- und Mobilschutz: Schützt Daten, auf die von Fernarbeitern oder auf mobilen Geräten zugegriffen wird, um die Einhaltung der Richtlinien unabhängig vom Standort sicherzustellen.
10. Ausbildung und Schulung
- Benutzerengagement: Einige DLP-Lösungen beziehen Benutzer ein, indem sie Aufforderungen und Warnungen bereitstellen, wenn diese im Begriff sind, eine Richtlinie zu verletzen, und dienen somit als Schulungsinstrument und zur Verstärkung guter Datenhandhabungspraktiken.
Was sind die 3 Arten der Datenverlustprävention?
Es gibt drei Haupttypen der Datenverlustprävention:
- Endpunkt-DLP: Endpunktdatenverlustpräventionslösungen überwachen Endgeräte wie Server, Computer, Laptops und mobile Geräte, auf denen Daten gespeichert und abgerufen werden.
- Cloud-DLP: Cloud-Datenverlustpräventionslösungen scannen und überprüfen Daten, um automatisch sensible Informationen zu erkennen und zu verschlüsseln, bevor sie in die Cloud übertragen und gespeichert werden.
- Netzwerk-DLP: Analysiert den Datenverkehr im Firmennetzwerk, um sensible Daten in Bewegung zu erkennen und sicherzustellen, dass diese nicht in Verletzung der Informationssicherheitsrichtlinien gesendet oder an einen unerwünschten Ort geroutet werden.
Was ist der Unterschied zwischen DLP und EDR?
Data Loss Prevention (DLP) und Endpoint Detection and Response (EDR) sind zwei verschiedene Arten von Sicherheitslösungen, die zum Schutz der digitalen Assets einer Organisation verwendet werden. DLP schützt die Daten selbst davor, verloren zu gehen oder abzufließen, während EDR die Endpunkte vor Cyber-Bedrohungen schützt.
DLP-Lösungen konzentrieren sich in erster Linie darauf, den unbefugten Zugriff und die Übertragung sensibler Daten zu verhindern. Sie helfen sicherzustellen, dass kritische Informationen das Firmennetzwerk nicht ohne ordnungsgemäße Genehmigung verlassen.
- DLP-Systeme klassifizieren und schützen sensible und geschäftskritische Daten.
- Sie überwachen und steuern Endpunktaktivitäten, Netzwerkverkehr und gespeicherte Daten.
- DLP-Richtlinien erzwingen Regeln darüber, wo sensible Daten gespeichert werden können und wie sie übertragen werden können.
- Ziel ist es, versehentliches Teilen zu verhindern, z.B. wenn ein Mitarbeiter eine Datei mit sensiblen Informationen per E-Mail versendet.
EDR-Lösungen sind darauf ausgelegt, Cybersecurity-Bedrohungen auf Endpunktebene zu identifizieren und darauf zu reagieren. Sie überwachen und berichten über bösartige Aktivitäten und bieten Werkzeuge zur Untersuchung und Minderung von Bedrohungen.
- EDR-Systeme überwachen kontinuierlich und sammeln Daten von Endpunkten, die auf eine Bedrohung hinweisen könnten.
- Sie verwenden fortschrittliche Analysen, um verdächtige Aktivitäten und potenzielle Bedrohungen zu erkennen.
- Bei Erkennung alarmieren EDR-Tools das Sicherheitspersonal und bieten Daten zur Untersuchung des Umfangs und der Natur der Bedrohung.
- EDR-Lösungen umfassen oft Werkzeuge zur Isolation betroffener Endpunkte und zur Automatisierung der Reaktionen auf erkannte Bedrohungen.
Was ist der Unterschied zwischen DLP und SIEM?
Obwohl Data Loss Prevention (DLP) und Security Information and Event Management (SIEM) zwei wichtige Komponenten einer umfassenden Sicherheitsstrategie sind, dienen sie unterschiedlichen Zwecken.
DLP ist speziell darauf ausgelegt, die unbefugte Nutzung und Übertragung sensibler Daten zu verhindern. Der Fokus liegt auf dem Datenschutz. SIEM-Lösungen bieten einen umfassenden Überblick über die Informationssicherheit einer Organisation. Sie konzentrieren sich auf Bedrohungserkennung, Sicherheitsvorfallmanagement und Compliance-Berichterstattung.
DLP ist ein präventives Tool, das sensible Daten davor schützt, offengelegt oder verloren zu gehen, während SIEM ein Erkennungs- und Reaktionstool ist, das Organisationen hilft, ihre Sicherheitsereignisse und -vorfälle zu verstehen, um geeignete Maßnahmen zu ergreifen.
Ist DLP eine Firewall?
Nein, Data Loss Prevention (DLP) ist keine Firewall.
Eine Firewall ist ein Netzwerksicherheitsgerät oder eine Software, die ein- und ausgehenden Netzwerkverkehr überwacht und entscheidet, ob bestimmter Datenverkehr basierend auf einer definierten Reihe von Sicherheitsregeln zugelassen oder blockiert wird. Ihr Hauptzweck besteht darin, eine Barriere zwischen Ihrem gesicherten internen Netzwerk und unzuverlässigen externen Netzwerken wie dem Internet zu errichten, um unbefugten Zugriff zu verhindern und eine erste Verteidigungslinie gegen externe Bedrohungen zu bieten.
DLP hingegen konzentriert sich speziell auf die Überwachung, Erkennung und Blockierung sensibler Daten, während sie verwendet werden (data in use), übertragen werden (data in transit) und gespeichert sind (data at rest). Das Ziel von DLP besteht darin, zu verhindern, dass sensible Daten auf unbefugte Weise die Organisation verlassen.
Was ist das Risiko, kein DLP zu haben?
Das Fehlen einer Data Loss Prevention (DLP) Strategie kann eine Organisation verschiedenen Risiken aussetzen, einschließlich:
- Mangel an Sichtbarkeit der Angriffsfläche
- Erhöhtes Risiko von Datenverletzungen und den damit verbundenen finanziellen und rufschädigenden Schäden
- Mögliche Verstöße gegen regulatorische Bestimmungen und Bußgelder
- Möglicher Diebstahl geistigen Eigentums und Verlust des Wettbewerbsvorteils