Enterprise Data Loss Prevention (DLP)
Enterprise Data Loss Prevention (DLP) bezeichnet eine Reihe von Tools, Richtlinien und Strategien, die entwickelt wurden, um den unbefugten Zugriff, die Weitergabe oder das Durchsickern sensibler Daten innerhalb einer Organisation zu verhindern. Es hilft Unternehmen, vertrauliche Informationen vor versehentlichen und böswilligen Datenlecks zu schützen, indem es die Datenbewegung über verschiedene Endgeräte-, Netzwerk- und Cloud-Umgebungen hinweg überwacht, erkennt und kontrolliert.
Was ist Data Loss Prevention?
DLP ist jede Software, die sensible Daten identifiziert, klassifiziert und es Sicherheitsteams ermöglicht, Nutzungsrichtlinien für diese Daten festzulegen. Ähnlich wie eine Firewall die Anfragen filtern kann, die einen Server erreichen, können moderne DLP-Lösungen die Qualität des Geräts oder Benutzers beurteilen, der Zugriff auf Daten anfordert.
Die konkreten Richtlinien, die festlegen, welche Benutzer auf welche Daten zugreifen dürfen, sind flexibel. Sie können von der Organisation ausgewählt oder an Datenschutzbestimmungen angepasst werden, wie zum Beispiel:
- DSGVO
- PCI DSS
- HIPAA
Wird ein Verstoß gegen die Richtlinien festgestellt, alarmiert das System die Sicherheitsteams, blockiert die Aktivität und kann sogar in Echtzeit Schutzmaßnahmen wie Verschlüsselung implementieren.
Die DLP-Datenermittlung ermöglicht es Unternehmen, sensible Informationen in ihren verschiedenen Zuständen zu identifizieren.
Aktiv genutzte Daten
Wenn Daten von Anwendungen oder Benutzern aktiv genutzt werden, können DLP-Tools dies erkennen und Überwachungsfunktionen für deren Echtzeitnutzung einsetzen. Während Daten im gesamten Unternehmensnetzwerk übertragen werden, analysiert DLP diese Übertragungen, um Anomalien oder unbefugte Versuche zur Übertragung sensibler Informationen zu erkennen.
Daten im Ruhezustand
Bei ruhenden Daten identifizieren DLP-Tools die betreffenden Datenbanken und Dateispeicherorte und implementieren perimeterartige Kontrollen sowie eine kontinuierliche Überwachung.
Sie bewerten außerdem die Speicherumgebungen für Schwachstelle und minimieren Risiken, bevor Angreifer sie ausnutzen können.
Die Bedeutung von Enterprise DLP
Die durchschnittlichen Kosten eines Datenlecks sind mittlerweile auf 4,88 Millionen Dollar gestiegen. Persönlich identifizierbare Informationen (PII), wie z. B. Steueridentifikationsnummern, E-Mails und Wohnadressen, sind ein Hauptziel für Cyberkriminelle; fast die Hälfte aller Datenschutzverletzungen betrifft PII von Kunden. Auch Aufzeichnungen über geistiges Eigentum (IP-Verzeichnisse) sind in ähnlicher Weise anfällig und machen 43 % der Datenschutzverletzungen aus.
Ein Grund für den Erfolg von Cyberkriminellen ist die Tatsache, dass der Schutz von Daten schwieriger denn je ist.
Die weite Verbreitung führt dazu, dass es in unterschiedlichsten Formaten, an verschiedenen Orten und von verschiedenen Akteuren gespeichert wird. Darüber hinaus erfordern unterschiedliche Datentypen je nach Sensibilitätsgrad und Einhaltung der Datenschutzbestimmungen eine unterschiedliche Handhabung – was die Bedeutung von Strategien wie DLP unterstreicht.
Die gängigsten Arten von DLP-Lösungen
Da Data Loss Prevention auf einem Programm beruht, das analysiert, worauf unrechtmäßig zugegriffen wird, mag es Sie vielleicht überraschen zu hören, dass es mehr als einen Weg gibt, dies zu erreichen.
Netzwerkbasierte DLP
Diese Schutzform ist stark perimeterbasiert: Als eine der traditionelleren Konfigurationen wird sie auf einem Netzwerk-Gateway eingesetzt. Sobald Anfragen im Netzwerk eingehen, werden die als Antwort gesendeten Daten kontinuierlich überwacht.
-basiertes DLP
Auf einzelnen Geräten wie Laptops und Desktops installiert, konzentriert sich Endgerät DLP auf die genutzten Daten.
Es kontrolliert Aktionen wie das Kopieren von Dateien auf externe Laufwerke, das Drucken vertraulicher Dokumente oder das Hochladen von Daten in nicht genehmigte Cloud-Dienste und verhindert so den Datenabfluss auf Geräteebene.
Cloud-DLP
Angesichts der zunehmenden Verbreitung von Cloud-Anwendungen und -Diensten schützen Cloud-DLP- Lösungen Daten, die in Cloud-Umgebungen gespeichert und verarbeitet werden. Sie überwachen Daten über Cloud-Speicherplattformen und Anwendungen hinweg, gewährleisten die Einhaltung der Sicherheitsrichtlinie und bieten Einblick in nicht autorisierte Cloud-Dienste.
Discovery DLP
Anstatt den Datenidentifizierungsprozess bis zur letzten Sekunde hinauszuzögern, bietet Discovery DLP einen sanfteren Ansatz, indem es die verschiedenen Datenbanken und Repositories durchsucht, die ein Unternehmen zur Speicherung seiner Daten verwendet. Anschließend klassifiziert es die verschiedenen Arten von Daten, die es findet, nach ihrer Sensitivität.
Dies ermöglicht es den Teams, zu ermitteln, wo Daten gespeichert sind, und ihre Sicherheitsmaßnahmen auf diese Datenbestände anzuwenden.
5 Best Practices für den Erfolg von Enterprise DLP
Nach der Konfiguration ist DLP äußerst effektiv darin, den Überblick darüber zu behalten, wo sich die Daten Ihres Unternehmens befinden und wer darauf zugreift.
Allerdings bleiben diese Daten nicht statisch – wie die Datenbanken, die sie schützen, muss auch Ihr DLP-System einige grundlegende Best Practices einhalten.
#1: Aktivieren Sie die Prüfung von geschichteten Inhalten.
Die Inhaltsprüfung ist eine der wichtigsten Methoden, mit denen DLP-Tools sensible Informationen überhaupt erst erkennen können. Durch die Aktivierung dieser Funktion kann Ihr DLP-Tool Ihre Datenbanken durchsuchen und Datentypen kennzeichnen.
Ältere Tools basieren auf der manuellen Tag-Auswahl, neuere bieten hingegen eine automatisierte Erkennung von PII und IP.
#2: Kontextanalyse wählen
Nur die Hälfte des Datenschutzprozesses sollte sich auf die Daten selbst konzentrieren. Die andere Hälfte sollte berücksichtigen, wer es anfordert. Bei der Kontextanalyse werden die übergeordneten Faktoren von Datentransfers berücksichtigt – wie die Rolle des Benutzers innerhalb der Organisation und der Zeitpunkt der Anfrage vor Ort.
Durch diese Transparenz ermöglicht Ihnen Ihr DLP-Tool, Richtlinien festzulegen, wer wann auf die Daten zugreifen darf.
#3: Auf dem Kontext aufbauen mit der Analyse des Nutzerverhaltens
Die Kontextanalyse betrachtet lediglich das unmittelbare Umfeld einer Datenzugriffsanfrage; die Verhaltensanalyse des Nutzers betrachtet die Zugriffshistorie des Nutzers auf Daten und erstellt ein Profil des normalen Verhaltens.
Dadurch kann ein DLP-Tool plötzliche Änderungen im Datenzugriffsverhalten erkennen, was eines der ersten und letzten Anzeichen für eine Kontokompromittierung unmittelbar vor einem Datenleck ist. Wenn beispielsweise ein Vertriebskonto plötzlich massenhaft Kundendaten anfordert, kann eine Verhaltensanalyse-Engine erkennen, dass dies höchst verdächtig ist.
(Selbst wenn die Aktion von einem Konto mit den entsprechenden Zugriffsrechten durchgeführt wird.)
#4: Inhaltsrichtlinien risikobasiert gestalten
Inhaltsrichtlinien sind die zentralen Mechanismen, mit denen Ihre Organisation die Kontrollen für jeden Datentyp implementieren kann. Die Gestaltung dieser Inhaltsrichtlinien sollte mit einer Absichtserklärung beginnen.
Zum Beispiel für ein in den USA ansässiges Unternehmen, das Folgendes erreichen möchte:
- Identifizieren Sie Dokumente, die geistiges Eigentum enthalten.
- Verhindern, dass sie mit einem öffentlichen KI-Tool geteilt werden
Dieser Ansatz muss für alle Datentypen, die Ihre Organisation verarbeitet, angewendet werden.
Keine Sorge, falls Sie das noch nicht wissen – die vorangegangenen Schritte der Datenermittlung sollten Ihnen all das aufzeigen. Neben der Beschränkung, welche Apps auf sensible Daten zugreifen oder diese weitergeben dürfen, sollten Sie unbedingt Richtlinien implementieren, die den Zugriff auf bestimmte Arbeitsgruppen beschränken.
Ein neuer Praktikant im Vertrieb sollte beispielsweise keinen Zugriff auf die Datenbanken der Entwicklungsabteilung benötigen. Je höher das Risiko der Daten, desto spezifischer sollten die DLP-Richtlinien auf den jeweiligen Benutzer zugeschnitten sein.
#5: Setzen Sie diese Richtlinien durch
Letztendlich nützt es nichts, Richtlinien zu haben, wenn sie nicht durchgesetzt werden. Die erste Verteidigungslinie Ihres DLP-Tools sollten strenge Zugriffskontrollen sein. Deshalb sollten sie sich mit Ihrem Identitätsanbieter integrieren, da dies eine größere Vielfalt an Möglichkeiten zur Überprüfung der Benutzerintegrität bietet. Je nach Risikostufe der Daten kann beispielsweise die Benutzerintegrität mittels mehrstufiger Authentifizierung überprüft werden.
Zu den weiteren Optionen zur Durchsetzung von Richtlinien sollte die Just-in-Time-Verschlüsselung gehören, die verhindern kann, dass eine Datenbank durchgesickert und weitergegeben wird, wenn ein Benutzer mit hohem Risiko oder eine API Zugriff erlangt. Auf diese Weise bleibt es auch dann unbrauchbar, wenn es aus dem Unternehmen entfernt wird.
Die Implementierung einer DLP-Strategie beinhaltet die Auswahl von DLP-Lösungen , die den spezifischen Bedürfnissen einer Organisation entsprechen, wobei Faktoren wie die folgenden berücksichtigt werden müssen:
- Regulatorische Anforderungen
- Datenflussmuster
- Risk tolerance
Durch die Kombination verschiedener Arten von DLP-Lösungen und den Einsatz mehrerer Schutzstrategien können Unternehmen ihre sensiblen Informationen wirksam vor einer Vielzahl von Bedrohungen schützen.
Funktionsweise fortschrittlicher DLP-Tools
Advanced DLP nutzt die Kernkomponenten von DLP wie Datenerkennung und -schutz und zielt darauf ab, eine Reihe von Schwachstellen älterer Lösungen zu beheben.
Ein Problem, mit dem einige Organisationen konfrontiert waren, war beispielsweise die sich rasch verändernde Grundlage nicht nur der gesammelten Daten, sondern auch der Art und Anzahl der Mitarbeiterrollen, die Zugriff darauf benötigen. Dies erklärt im Großen und Ganzen jedes schnell wachsende Startup oder jede Organisation, die sich neu ausrichtet.
Fortschrittliche DLP-Lösungen legen großen Wert auf Automatisierung. Dies wird erreicht, indem der Prozess der Verhaltensanalyse der Nutzer auf alle ausgehenden Datenflüsse ausgeweitet wird. Dies wiederum dient dazu, automatisch unternehmensspezifische Basisrichtlinien zu erstellen. Organisationen können diese Richtlinien anschließend überprüfen und bestätigen, bevor sie vom System durchgesetzt werden.
Dadurch bleibt ein Unternehmen deutlich flexibler, insbesondere bei der Verwaltung großer Datenmengen.
Die Kontrollmöglichkeiten sind in der Regel auch umfassender und ermöglichen die Kontrolle über Datenübertragungen an soziale Medien, Webmail und Dateiaustauschdienste, unabhängig vom verwendeten Webbrowser. Die Inhaltsprüfung kann auch auf ausgehende Sofortnachrichten und Bilder auf entfernten oder Offline-Geräten angewendet werden.
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