Data Loss Prevention: The Complete Guide

Dieser umfassende Leitfaden unterstützt Sie beim Verständnis und zur Implementierung von Data Loss Prevention (DLP) in Ihrem Unternehmen. Er erläutert die Definition, Entwicklung und die Unterschiede zu anderen Sicherheitstools. Sie erfahren, welche Arten von sensiblen Daten durch DLP geschützt werden, einschließlich persönlicher und geistiger Eigentumsrechte, und verstehen die Herausforderungen bei der Identifizierung dieser Datentypen.

Der Leitfaden differenziert zudem zwischen Datenverlust, -lecks und -pannen. Er hebt die Schlüsselfunktionen von DLP-Lösungen hervor und skizziert Strategien und Taktiken für ein effektives DLP-Programm.

1. Was ist DLP?

Definition: Data Loss Prevention (DLP) ist eine Technologie, die sie bei der Verhinderung von Datenverlusten unterstützt und Datenschutzverletzungen und unbefugte Datenexfiltration aus dem Unternehmensnetzwerk zu verhindern.

1.1 Was leistet DLP?

Identifizierung sensibler Daten: DLP-Tools helfen Ihnen zu erkennen, welche Daten besonders geschützt werden müssen.

Vermeidung von Datenverlusten: Überwachung und Blockierung von Datenexfiltration und -übertragung von Unternehmensdaten, ob versehentlich oder absichtlich.

1.2 Definitionen in der Branche

Forrester: Erkennt und verhindert Verstöße gegen Sicherheitsrichtlinien hinsichtlich der Verwendung, Speicherung und Übertragung sensibler Daten.

Gartner: Klassifiziert und prüft Inhalte über mehrere Plattformen hinweg und wendet Sicherheitsrichtlinien dynamisch an.

1.3 Wie unterscheidet sich DLP von anderen Sicherheitstools?

DLP ist keine Einheitslösung, sondern Teil einer umfassenderen Cybersicherheitsstrategie, die Folgendes beinhalten kann:

• Antiviren-Software: Wehrt bösartige Programme ab.
• Web-Sicherheit: Spürt Schwachstellen in Ihren Webanwendungen auf.
• Intrusion Detection: Identifiziert verdächtige Netzwerkaktivitäten.

Das Wichtigste zum Schluss: Während andere Cybersicherheits-Tools einen allgemeinen Schutz bieten, konzentriert sich DLP speziell auf die Identifizierung von Daten und die Verhinderung von Datenverlusten.

2. Geschichte und Entwicklung von DLP

2.1 Ein kurzer Zeitstrahl

• 1980s: Die Datensicherheit gewinnt an Aufmerksamkeit.
• Anfang der 2000er: Spezialisierte DLP-Lösungen kommen auf.
• 2006-2007: Der Begriff „DLP“ wird geprägt und populär gemacht.

2.2 Frühe Konzepte

Die ersten Erwähnungen von DLP stammen aus dem frühen Teil dieses Jahrhunderts. Einem Papier des SANS Institute aus dem Jahr 2008 zufolge setzte sich der Begriff „DLP“ im Jahr 2007 durch, obwohl seine Funktionen teilweise schon vorher in anderer Software verfügbar waren.

2.3 Der PGP-Meilenstein

Im Jahr 1991 entwickelte Phil Zimmermann Pretty Good Privacy (PGP), eine der ersten Lösungen, die sich auf den Datenschutz konzentrierte und ein grundlegendes Element der Datenverschlüsselung darstellte. Sein Hauptzweck war die Sicherung von E-Mail-Nachrichten durch asymmetrische Verschlüsselung.

2.4 Das Zeitalter der DLP-Monolithen: Anfang der 2010er Jahre

DLP-Lösungen entwickelten sich um 2006 und 2007 schnell zu komplexen Systemen. Sie wurden entweder von Software-Giganten übernommen oder wurden zu eigenständigen, komplizierten Monolithen. Diese Lösungen stützten sich in hohem Maße auf komplexe reguläre Ausdrücke zur Datenklassifizierung, was für Sicherheitsteams zu einer Herausforderung wurde.

2.5 Das Problem mit Monolithen

Die großen Marktteilnehmer boten diese sperrigen DLP-Lösungen als Teil größerer Softwarepakete an. Diese wurden zwar von Unternehmen gerne gekauft, erwiesen sich aber oft als zu schwerfällig in der Verwaltung. Die Standardeinstellungen waren für unterschiedliche Umgebungen unzureichend, was zu erheblichen Datenverlusten führte.

2.6 Evolution: Zwei unterschiedliche Herangehensweisen

Nischenintegration: Einige Anbieter integrierten DLP in spezialisierte Cybersicherheitsprodukte, z. B. E-Mail-Sicherheitslösungen. Dies führte jedoch häufig zu einer unzureichenden Datenidentifizierung.

Fokussierte Technologien: Andere konzentrierten sich auf bestimmte Aspekte von DLP, wie z. B. die Überwachung von Endpunkten und Benutzeraktivitäten, und sorgten so für eine erstklassige Datenidentifizierung und Überwachten Datenströme zuverlässig.

3. Arten von Daten: Was DLP schützt

3.1 Das Dilemma der Definition

Die Definition von „sensiblen Daten“ kann sich als schwierig erweisen, da sie in verschiedenen Kontexten variieren können. So kann beispielsweise der Quellcode einer kommerziellen Anwendung hochsensibel sein, während derselbe Code in einer Open-Source-Umgebung nicht sensibel ist. Diese Zweideutigkeit kann zu false positives führen.

3.2 Universelle Arten von sensiblen Daten

Während die Definition sensibler Daten unterschiedlich ausfallen kann, sind einige Arten allgemein anerkannt und oft gesetzlich geregelt:

• Persönlich identifizierbare Informationen (PII): PII werden in erster Linie in den Vereinigten Staaten definiert und umfassen Daten, die die Identität einer Person zurückverfolgen können – Name, Sozialversicherungsnummer und biometrische Daten, um nur einige zu nennen.
• Personenbezogene Daten: Ein weiter gefasster Begriff, insbesondere im Zusammenhang mit der europäischen Datenschutzgrundverordnung (DSGVO), der alle Informationen zu einer identifizierbaren Person umfasst, wie Standortdaten oder Online-Kennungen.
• Sensible persönliche Daten (SPI): Definiert unter dem California Privacy Rights Act (CPRA), kann dieser Begriff auch IP-Adressen umfassen, die im Allgemeinen nicht als PII oder persönliche Daten gelten.
• Nicht-öffentliche persönliche Informationen (NPI): NPI stammen aus dem Gramm-Leach-Bliley Act (GLBA) und können Namen, Einkommen, Kreditwürdigkeit und sogar über Cookies erfasste Daten umfassen.

3.3 Geistiges Eigentum

Abgesehen von personenbezogenen Daten müssen Unternehmen oft verschiedene Arten von geistigem Eigentum (IP) schützen:

• Quellcode: Besonders wichtig bei der Softwareentwicklung.
• Formeln: Entscheidend für Branchen wie die Pharmaindustrie.
• Diagramme, Videos und mehr: Verschiedene Formen von geistigem Eigentum, die für verschiedene Geschäftsarten wichtig sind.

3.4 Die Komplexität der Aufgabe

Data Leak Prevention -Software steht vor einer anspruchsvollen Aufgabe, da je nach lokalen Gesetzen und der Art des Unternehmens verschiedene Definitionen und Bereiche von Daten berücksichtigt werden müssen. Aus diesem Grund greifen feste Regeln oft zu kurz, und Algorithmen durch maschinelles Lernen spielen eine entscheidende Rolle bei der Identifizierung sensibler Daten.

4. Verständnis von Datenverlust, Datenlecks und Datenschutzverletzungen: Hauptunterschiede

4.1 Datenverlust: Der Ausgangspunkt

DLP-Software zielt in erster Linie darauf ab, Datenverluste zu verhindern, die im Wesentlichen auf zwei Arten auftreten können:

• Datenexposition: Daten werden entweder absichtlich oder unabsichtlich aus Ihrer kontrollierten Umgebung verschoben, ohne dass dies notwendigerweise das Ergebnis eines Cyberangriffs ist.
• Datenverlust auf Quellenebene: Der Verlust von Daten an der Quelle, z. B. ein Festplattenausfall, bei dem es keine Sicherungskopie gibt. Dieses Szenario fällt in der Regel nicht in den Anwendungsbereich von DLP-Software.

4.2 Datenlecks: Der Endpunkt

Ein Datenleck (oder ein Datenverlust) kann im Hinblick darauf verstanden werden, wo die Daten landen:

• Externer böswilliger Zugriff: Ein Außenstehender greift durch Hacking oder Systemschwachstellen auf die Daten zu.
• Beabsichtigte Datenlecks: Dies geschieht, wenn jemand unbefugten Zugriff erlangt und innerhalb oder außerhalb Ihrer Organisation absichtlich sensible Daten (z.B. Kundendaten) an nicht autorisierte Stellen weiterleitet.

4.3 Datenverletzungen: Böswillige Absicht

Eine Sicherheitsverletzung bezieht sich in der Regel auf:

• Unbefugter Zugriff: Ein Cyberangriff, der zu einem unbefugten Zugriff auf oder zur Offenlegung von sensiblen, vertraulichen oder geschützten Daten führt.

4.4 Die Begriffe im Kontext

• Datenverlust: Konzentriert sich auf die Quelle oder den Ursprung der fehlenden Daten.
• Datenleck: Konzentriert sich auf das Ziel, das die Daten erreichen.
• Datenpanne: Hebt die unbefugte und oft böswillige Absicht hinter der Datenexposition hervor.

4.5 Zusammenfassung: Verwendung der Terminologie

Obwohl diese Begriffe oft synonym verwendet werden, hängt ihre Verwendung von der Absicht, der Quelle und der Wirkung ab. Sie alle beziehen sich im Wesentlichen auf die Situation, wenn sensible Daten „nach außen dringen“ (Datenexfiltration) also das Unternehmensnetzwerk verlassen. Die austauschbare Verwendung der Begriffe sollte kein Grund zur Besorgnis sein, da sie sich alle auf Aspekte desselben übergreifenden Problems beziehen.

5. DLP-Kernfunktionen: Ein detaillierter Blick

DLP-Software spielt eine entscheidende Rolle beim Schutz sensibler Daten, da sie in Echtzeit arbeitet, um unbefugte Übertragungen zu überwachen, zu identifizieren und zu verhindern. Sehen wir uns nun die Kernfunktionen an, die DLP unverzichtbar machen.

5.1 Identifizierung sensibler Daten: Die Grundlage

• Traditionelle Methoden: Frühere DLP-Software basierte auf festen Regelsätzen, die von den Administratoren ständig aktualisiert werden mussten, wenn neue Datentypen auftauchten.
• Moderne Ansätze: Mithilfe von maschinellem Lernen und statistischer Analyse lernt moderne DLP-Software mit der Zeit dazu, sensible Daten besser zu identifizieren und Fehlalarme zu reduzieren.

5.2 Endpunkt-orientierte DLP: Benutzerarbeitsplätze

• Datenabgleich: Überwacht Zwischenablagen, multi cloud oder public Cloud Anwendungen und andere Aktivitäten auf den PCs und Laptops der Benutzer, um sensible Daten zu identifizieren.
• Echtzeit-Aktionen: Blockiert das Einfügen von Daten an riskanten Orten wie Instant-Messaging-Apps oder Social-Media-Seiten und ermöglicht gleichzeitig die sichere Nutzung interner Anwendungen.
• Medienkontrolle: Verhindert oder verschlüsselt die Übertragung von Daten auf externe Speicher wie USB-Sticks.

5.3 Übertragungsfokussierte DLP: Netzwerk und Cloud

• Protokoll-Überwachung: Wirkt ähnlich wie eine Firewall und überwacht den Netzwerkverkehr in Echtzeit über mehrere Protokoll-Gateways.
• Transferkontrolle: Blockiert sofort alle sensiblen Daten, die in HTTP, SMTP, FTP und anderen Internetprotokollen erkannt werden.
• Cloud-Integration: Moderne DLP-Lösungen haben ihren Anwendungsbereich auf Multi Cloud und Public Cloud ausgeweitet und passen sich so den heutigen Anforderungen an die Datensicherung an.

5.4 Zusammenfassung: Vielschichtiger Schutz

Während das übergreifende Ziel darin besteht, sensible Daten zu identifizieren und zu schützen, können sich verschiedene DLP-Lösungen auf bestimmte Kanäle für Datenverluste spezialisieren. Unabhängig davon, ob sie sich auf Endgeräte oder die Datenübertragung konzentrieren, nutzen moderne DLP-Systeme fortschrittliche Technologien, um eine zuverlässigen, anpassungsfähige Datensicherheit zu bieten.

Der DLP-Richtlinienrahmen: Mehr als Technologie

Die DLP-Technologie spielt zwar eine wichtige Rolle beim Schutz sensibler Daten, ist aber nur ein Teil eines umfassenden DLP-Richtlinien. Sehen wir uns die entscheidenden Komponenten an, aus denen sich eine vollständige und effektive DLP-Strategie zusammensetzt.

Strategische Grundlage: Was ist ein DLP-Richtlinienrahmen?

Ein DLP-Richtlinienrahmen dient als strategischer Plan, der Ihren DLP-Ansatz über verschiedene Phasen hinweg umreißt. Es ergänzt Ihr taktisches DLP-Programm und konzentriert sich auf die praktischen Aspekte der DLP.

Phase 1: Planung Ihrer DLP-Strategie

• Vorbereitung: Bevor Sie eine DLP-Lösung überhaupt in Betracht ziehen, ist eine gründliche Planung unerlässlich. Dazu gehört die Organisation von Schulungen, Drills, Webinaren und Lehrübungen.
• Klassifizierung der Daten: Qualitativ hochwertige DLP-Tools können bei der Automatisierung helfen, aber für die Bewertung der Datenempfindlichkeitsstufen und die Festlegung von Zugriffskontrollen ist menschliches Urteilsvermögen erforderlich.
• Compliance und Audits: Machen Sie sich mit den einschlägigen Vorschriften wie HIPAA, PCI DSS und DSGVO vertraut und planen Sie bei Bedarf interne und externe Audits ein.

Phase 2: Implementieren Ihrer DLP-Maßnahmen

• Datenbereinigung: Bereinigen Sie vorrangig sensible Daten, die unnötig sind oder an ungeeigneten Orten gespeichert werden.
• Zugriffskontrollen: Jetzt ist der richtige Zeitpunkt, um Datenzugriffs- und -Berechtigungen einzurichten und zu bewerten und dabei Erkenntnisse aus bestehenden Datenzugriffsprotokollen zu nutzen.
• Software-Konfiguration: Hier geht es nicht nur um die Einrichtung der DLP-Software, sondern auch um deren Konfiguration, damit sie Ihren spezifischen Anforderungen entspricht.

Phase 3: Laufende Wartung und Überwachung

• Kontinuierliche Überwachung: Der Datenzugriff sollte kontinuierlich überwacht werden, um unnötige Berechtigungen zu widerrufen und neue Arten sensibler Daten zu identifizieren.
• Kontoverwaltung: Besonders wichtig in Szenarien wie Personalwechsel, müssen die Kontoberechtigungen ständig aktualisiert werden.
• Bereitschaft für Zwischenfälle: Führen Sie einen aktuellen Reaktions- und Abhilfeplan, um sicherzustellen, dass Sie auf alle Fälle von Datenverlusten vorbereitet sind.

Technologie ist zwar ein wichtiger Faktor, aber ein gut durchdachtes DLP-Richtliniensystem stellt sicher, dass Sie nicht ausschließlich von ihr abhängig sind. Indem Sie der Planung, Implementierung und fortlaufenden Wartung gleichermaßen Aufmerksamkeit schenken, schaffen Sie eine robuste und anpassungsfähige Strategie zum Schutz der wertvollen Daten Ihres Unternehmens.

Erstellung eines zuverlässigen DLP-Programms: Ein taktischer Leitfaden

Das DLP-Programm ist der operative Arm Ihrer übergreifenden DLP-Strategie. Obwohl die Einzelheiten je nach Struktur, Anforderungen und Datentypen eines Unternehmens variieren können, gibt es universelle Elemente, die für den Erfolg entscheidend sind. Im Folgenden finden Sie eine Aufschlüsselung der wichtigsten Komponenten, die Sie in Ihr DLP-Programm integrieren sollten.

1. Schulung und Sensibilisierung der Mitarbeiter: Die erste Verteidigungslinie

• Wichtigkeit: Die Wirksamkeit von DLP beginnt auf der menschlichen Ebene. Geschulte Mitarbeiter machen seltener Fehler, die zu Datenverlusten führen.
• Beispiel: Der Vorfall bei Boeing im Jahr 2017 dient als abschreckendes Beispiel. Mangelndes Bewusstsein führte zum Verlust der persönlichen Daten von 36.000 Mitarbeitern und zu einer saftigen Geldstrafe.
• Aktion: Führen Sie regelmäßige Schulungen, Quizspiele und Simulationen durch, um eine Kultur des Datenbewusstseins zu schaffen.

2. Einhaltung bewährter Praktiken für die Cybersicherheit: Die Sicherheitsgrundlagen

• Grundsatz des geringsten Privilegs: Stellen Sie zunächst sicher, dass nur die Personen Zugang zu sensiblen Daten haben, die ihn auch benötigen. Es ist einfacher, den Zugriff später zu gewähren, als ihn im Nachhinein zu widerrufen.
• Aktion: Führen Sie regelmäßig Audits durch, um sicherzustellen, dass das Prinzip befolgt wird. Entziehen Sie unnötigen Zugang sofort und aktualisieren Sie die Zugangsprotokolle regelmäßig.

3. Integration mit umfassenderen Sicherheitsmaßnahmen: Ein ganzheitlicher Ansatz

• Warum das so wichtig ist: DLP sollte nicht isoliert betrieben werden. Sie muss Teil eines umfassenden Sicherheitsrahmens sein, um effektiv zu sein.
• Häufige Fallen: Selbst zuverlässige DLP-Lösungen geraten ins Wanken, wenn andere Sicherheitsaspekte schwach sind. Beispielsweise können anfällige Webanwendungen DLP unbrauchbar machen, so dass Datenverstöße drohen.
• Aktion: Aktualisieren und testen Sie regelmäßig alle Sicherheitsmaßnahmen, einschließlich der Sicherheit von Webanwendungen, Firewalls und Intrusion Detection Systemen.

Bei einem erfolgreichen DLP-Programm geht es nicht nur um die Implementierung von Softwarelösungen, sondern auch um die Schaffung einer Kultur des Bewusstseins, die Einhaltung bewährter Verfahren im Bereich der Cybersicherheit und die Integration von DLP in ein breiteres Sicherheitssystem. Wenn Sie diese Schlüsselbereiche abdecken, können Sie ein DLP-Programm entwickeln, das in der Lage ist, sich an die sich entwickelnden Risiken anzupassen und die Datenbestände Ihres Unternehmens effektiv zu schützen.

Die sich entwickelnde Landschaft der DLP-Einführung: Trends und Erfordernisse

In einer Zeit, in der der digitale Fußabdruck immer größer wird, befinden sich Unternehmen aller Größenordnungen in einem komplizierten Netz des Datenschutzes. Im Folgenden finden Sie einen umfassenden Überblick über die wichtigsten Trends und treibenden Kräfte hinter der zunehmenden Verbreitung von DLP-Lösungen.

1. Die Allgegenwart von sensiblen Daten: Eine gemeinsame Herausforderung

• Die Realität: Von Kunden-E-Mails bis hin zu Kreditkarteninformationen – Unternehmen jeder Größe haben täglich mit sensiblen Daten zu tun.
• Das Risiko: Diese Daten werden zu einem immer lukrativeren Ziel für Cyberkriminelle.

2. Die Zunahme digitaler Schwachstellen: Ein Wettlauf gegen die Zeit

• Wachsende Besorgnis: Da immer mehr Systeme digitalisiert werden, steigt das Risiko von Identitätsdiebstahl und unbefugtem Zugriff auf Systeme.
• Nicht-traditionelle Bedrohungen: Neben der organisierten Cyberkriminalität dringen auch neue Hacker in das Feld ein, die durch benutzerfreundliche Ransomware-Pakete und Kryptowährungen unterstützt werden.

3. Die Cybersecurity-Talentlücke: Eine drohende Krise

• Die Herausforderung: Der Mangel an qualifizierten Fachkräften für Cybersicherheit verschärft die Schwachstellen, denen Unternehmen ausgesetzt sind.
• Treiber für die Einführung: Diese Lücke zwingt Unternehmen dazu, nach automatisierten Lösungen zu suchen, die die Einschränkungen bei den Humanressourcen ausgleichen können.

4. Die Rolle von MSSPs: Ein zweischneidiges Schwert

• Mittelständische Unternehmen: Kleine und mittlere Unternehmen lagern die Cybersicherheit häufig an Managed Security Service Provider (MSSP) aus.
• MSSP-Herausforderungen: Wie ihre Kunden haben auch MSSPs mit Qualifikationsdefiziten, Budgetbeschränkungen und steigenden Kundenanforderungen zu kämpfen.

5.Die Dynamik des DLP-Marktes: Ein sich wandelndes Terrain

• Herkömmliche Lösungen greifen zu kurz: Ältere DLP-Systeme werden zunehmend als unzureichend angesehen, was durch die Entscheidung von Gartner unterstrichen wird, seinen Magic Quadrant für Enterprise DLP aufzugeben.
• Der Weg in die Zukunft: Unternehmen schwenken auf effizientere, kostengünstigere und einfach zu verwaltende DLP-Lösungen um.

Die Gründe für die Einführung von DLP-Lösungen sind komplex und werden von sich ständig verändernden Risiken, einer wachsenden Talentlücke und einem sich dynamisch verändernden Markt beeinflusst. Unternehmen müssen agil, informiert und proaktiv vorgehen, um ihre digitalen Assets in diesem herausfordernden Umfeld effektiv zu schützen.

Warum Endpoint Protector?

Endpoint Protector von CoSoSys hat sich als Spezialist für Endpoint DLP und Device Control etabliert. Die Lösung konzentriert sich auf den sensibelsten Bereich für potenzielle Datenverluste – die Endanwender.

Endpoint Protector bietet nicht nur moderne Datenklassifizierungstechnologien mit statistischer Analyse und maschinellem Lernen, sondern hilft Ihnen auch sicherzustellen, dass Ihre Benutzer Ihre sensiblen Daten nicht nach außen geben und sie nicht auf unsichere Weise transportieren. Dies hilft Ihnen, sich vor Datenverlusten zu schützen, die durch die Aktivitäten böswilliger Insider sowie durch unbeabsichtigte Fehler und Nachlässigkeit verursacht werden. Endpoint Protector sichert und überwacht nicht nur Daten, sondern hilft auch bei der Erfüllung von Compliance-Anforderungen.

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