Was ist Data Loss Prevention (DLP)? Eine Definition & Best Practices

Im Jahr 2021 erreichten Datenschutzverletzungen einen neuen Rekord, 22 Milliarden Datensätze wurden bei 4.145 öffentlich bekannt gewordenen Sicherheitsverletzungen offengelegt. Hacker und Datendiebe waren im darauffolgenden Jahr 2022 noch erfolgreicher, allein im dritten Quartal wurden 108,9 Millionen Konten erfolgreich angegriffen. Die durchschnittlichen Kosten jedes Einbruchs stiegen von 4.24 Millionen Dollar im Jahr 2021 zu 4.35 Millionen Dollar im Jahr 2022.

Unternehmen sollten diese besorgniserregenden Trends verfolgen, um ihre Datenbestände zu schützen. Sie sollten außerdem sicherstellen, dass ihr Cybersecurity Programm Strategien zur Prävention von Datenschutzverletzungen, Datenverlusten und Datenmissbrauch enthält. Eine solche Strategie ist Data Loss Prevention (DLP).

Definition von Data Loss Prevention

Gartner definiert DLP als “eine Reihe von Technologien und Inspektionstechniken, die dafür genutzt werden, um Informationen, die in einem Objekt - wie in einem Anhang, einer E-Mail, einem Paket, einer Applikation oder einem Datenspeicher - enthalten sind, während der Ruhephase (im Speicher), während der Nutzung (während eines Vorgangs) oder während der Übertragung (über ein Netzwerk), zu klassifizieren”.

Vereinfacht ausgedrückt, umfasst DLP alle Technologien, Tools und Techniken, die dafür eingesetzt werden um den Verlust, das Durchsickern oder den Missbrauch von Daten zu verhindern, die durch eine Sicherheitsverletzung, eine unbefugte Nutzung oder eine absichtliche Exfiltration entstehen können.

Die Notwendigkeit von Data Loss Prevention

DLP Lösungen schützen Unternehmen vor dem Verlust von sensiblen, vertraulichen oder kritischen Daten. Oftmals landen gestohlene Unternehmensdaten im Dark Web und Cyberkriminelle können durch den Missbrauch eine Menge Geld verdienen. Diese Verluste und Lecks können durch Insider-Bedrohungen, z. B. durch böswillige Mitarbeiter oder durch externe Cyber-Kriminelle, die eine finanzielle Auszahlung anstreben, entstehen.

Datenlecks können auch durch menschliche Fahrlässigkeit entstehen. Zum Beispiel können Mitarbeiter, vertrauliche Informationen per E-Mail an unbefugte User senden, Passwörter über unsichere Instant-Messaging-Kanäle weitergeben oder vertrauliche Informationen in einen bösartigen Link einfügen, nachdem sie Opfer eines Phishing-Angriffs wurden.

Um solche ungünstigen Umstände zu vermeiden, benötigen Unternehmen eine Möglichkeit, den unbefugten und böswilligen Informationsfluss zu erkennen und zu verhindern. Hier kommt DLP zum Einsatz. DLP Lösungen können Datenschutzverletzungen und Leaks verhindern, indem sie unangemessene, anomale oder verdächtige User-Aktivitäten erkennen und Daten isolieren, wenn sie solche Verstöße entdecken. Sie können auch Sicherheitsvorfälle identifizieren, um die Reaktion auf Vorfälle zu beschleunigen und deren negative Auswirkungen zu minimieren.

Zusammenfassend sind DLP-Tools für die Cybersicherheit von Unternehmen unverzichtbar, da sie es Unternehmen ermöglichen:;

• Erkennen und Schließen von Sicherheitslücken, die die Unternehmensdaten gefährden
• Proaktiver Schutz sensibler oder vertraulicher Informationen, einschließlich geistigen Eigentums, Finanzunterlagen und personenbezogener Daten von Kunden (PII) 
• Vollständiger Einblick in alle Datenbestände, einschließlich ruhender, bewegter und genutzter Daten 

• Klassifizierung geschäftskritischer Informationen, um eine angemessene Nutzung und Speicherung sicherzustellen 
• Angleichung der Informationssicherheitsrichtlinien an die einschlägigen Vorschriften, wie HIPAA, PCI-DSS oder GDPR 
• Durchführung von forensischen Untersuchungen nach einem Sicherheitsvorfall 

Arten von DLP Lösungen

Es gibt viele unterschiedliche Arten, DLP Lösungen und Technologien zu kategorisieren. Eine Art besteht darin den Datentyp, der geschützt werden soll, zu kategorisieren. Unterschiedliche DLP Techniken können Daten schützen, die gerade in Gebrauch sind, sich durch das Netzwerk bewegen oder im Netzwerk ruhen. DLP Tools schützen gewöhnlich Daten, die gerade im Gebrauch sind, zum Beispiel bei der Authentifizierung von Usern oder der Zugriffskontrolle. Tools, die Daten verschlüsseln und E-Mail-Sicherheit bieten, werden verwendet, um Daten in Bewegung zu schützen. Schließlich schützen einige DLP-Technologien Daten im Ruhezustand auf verschiedenen Speichermedien und an verschiedenen Netzwerkstandorten, einschließlich der Cloud, indem sie Zugriffsbeschränkungen einführen und User authentifizieren. 

Zwei andere Möglichkeiten, um DLP Technologien zu kategorisieren sind Enterprise DLP oder Integrated DLP. Enterprise DLP Lösungen sind umfassender und nützlicher, um Datenlecks von Desktops, Servern, Netzwerken und E-Mails zu verhindern. Integrierte DLP-Lösungen umfassen sichere Web-Gateways (SWGs), sichere E-Mail-Gateways (SEGs) und Cloud Access Security Broker (CASBs) sowie Tools und Plattformen für: 

• Email Verschlüsselung 
• Enterprise Content Management (ECM) 
• Datenermittlung (Data Discovery)
• Klassifizierung der Daten 

Eine dritte Möglichkeit, DLP zu kategorisieren, basiert auf der Art und Weise, wie Unternehmensdaten offengelegt werden, verloren gehen oder gefährdet sind. Ein solches Mittel ist die E-Mail. E-Mail-fokussierte DLP-Tools erkennen ein- und ausgehende E-Mails, um Phishing- und Social-Engineering-Angriffe zu erkennen und zu verhindern, dass User absichtlich oder versehentlich Unternehmensdaten an böswillige Akteure weitergeben. In ähnlicher Weise überwacht eine Endpunkt-DLP-Lösung alle Server, Computer, Laptops und mobilen Geräte, auf denen Daten verwendet, gespeichert oder verschoben werden. Ein Netzwerk-DLP-Tool überwacht alle im Unternehmensnetzwerk verwendeten, übertragenen und gespeicherten Daten und warnt die Administratoren vor anomalen oder verdächtigen Daten oder User-Verhaltensweisen. Cloud DLP Lösungen haben das Ziel, Daten in Cloud-Repositories zu überwachen und zu schützen.

DLP Best Practices zum Schutz von Unternehmensdaten 

Die Kosten einer Datenschutzverletzung sind nicht nur teuer. Rufschädigung, Bußgelder, Vertrauensverlust bei den Kunden und Rechtsstreitigkeiten sind mögliche Folgen eines einzigen negativen Ereignisses. DLP kann dazu beitragen, solche geschäftsschädigenden Umstände zu verhindern. Aus diesem Grund ist es wichtig, die richtigen DLP-Tools, -Prozesse und -Kontrollen zu implementieren. Diese Best Practices unterstützen Sie bei der Umsetzung. 

Legen Sie GESCHÄFTLICHE ANFORDERUNGEN und DLP Ziele fest

Definieren Sie zuerst die Anforderungen ihres Unternehmens an die Datensicherheit. Dadurch können DLP Ziele und die Implementierungsstrategie leichter festgelegt werden. Wenn die IT-Teams wissen, warum die Datensicherheit für das Unternehmen wichtig ist, können sie einen Plan für die Einführung/Umsetzung erstellen, der den festgelegten Zielen entspricht. 

Der Plan selbst sollte allen Beteiligten mitgeteilt werden, damit sie den Zweck, die beabsichtigte Verwendung und die möglichen betrieblichen Auswirkungen des DLP-Tools verstehen. Zudem sollten Rollen und Verantwortlichkeiten von Anfang an ein Teil des Plans sein, um die Verantwortlichkeit und die schnelle Behebung von Fehlern zu gewährleisten. 

Bestimmen Sie die GELTENDEN SICHERHEITS- UND KONFORMITÄTSSTANDARDS 

Einer der Vorteile von DLP ist, dass es Unternehmen ermöglicht, die geltenden Anforderungen zu erfüllen. Es ist wichtig, diese Anforderungen zu kennen, um die DLP-Bereitstellung und -Optimierung zu rationalisieren und zu bestimmen, wie Unternehmensdaten überwacht und geschützt werden sollten. 

BEWERTUNG DER GESAMTEN SICHERHEITSARCHITEKTUR UND -STRATEGIE DES UNTERNEHMENS 

Viele DLP Lösungen setzen Cybersecurity Tools, wie Firewalls, Antivirus Software und Endpoint Protection ein, um die Unternehmensumgebung zu überwachen und Datenverletzungen zu verhindern. Zudem nutzen einige dieser Tools fortschrittliche Technologien wie Künstliche Intelligenz (KI) sowie Automatisierung für Alarme, die Reaktion auf Vorfälle (Incident Response) und die Durchführung von Abhilfemaßnahmen. Um diese Funktionen optimal nutzen zu können, sollte die DLP-Lösung mit all diesen Elementen in die Cybersicherheitsarchitektur des Unternehmens integriert werden. 

DAS ÖKOSYSTEM DER DATEN PRÜFEN

Da Unternehmen immer größere Datenmengen erfassen und verarbeiten, kann es schwierig werden diese zu schützen. Schutz beginnt damit, dass man weiß, was geschützt werden muss. Zuerst sollte man feststellen, welche Daten verwendet werden, welche Daten ruhen und welche Daten in Bewegung sind, und wo diese verschiedenen Datentypen gespeichert sind. Um die Daten zu ermitteln, sind Datenaudits und Dateninventare erforderlich. 

Die Audits und Bestandsaufnahmen erleichtern es den Teams wiederum die Daten, die im Falle einer Kompromittierung den höchsten Schaden anrichten würden, zu identifizieren. Dieses Verständnis ist die Grundlage für eine angemessene Klassifizierung, Priorisierung und den Schutz von Daten. 

ZUSAMMENARBEIT MIT EINEM SACHKUNDIGEN IMPLEMENTIERUNGSPARTNER 

DLP ist zu wichtig, um es einem unerfahrenen, hausinternen IT-Team zu überlassen. Es ist immer eine gute Idee mit einem kompetenten und vertrauenswürdigen Cybersecurity-Partner zusammen zu arbeiten, um geeignete DLP-Lösungen zu implementieren. 

Der richtige Partner kann eine DLP Strategie entwickeln und Unternehmen bei der Implementation, der Durchführung und der kontinuierlichen Pflege unterstützen. Ein Partner wie ForeNova bieten zudem einen erstklassigen Managed Detection and Response (MDR)-Services für die 24x7-Überwachung aller Unternehmensnetzwerke, Endgeräte, der Cloud und der Identitäten. Dadurch können Cyberangriffe proaktiv erkannt werden und Datenschutzverletzungen verhindert werden. Darüber hinaus erkennt ForeNova  automatisch in Echtzeit, wenn unverschlüsselte Datenübertragungen von Endpunkten innerhalb des Netzwerks ausgehen. 

Fazit 

Eine wirksame Prävention von Datenschutzverletzungen und Datenlecks ist nur mit effektiven DLP-Tools möglich. Diese Tools müssen in der Lage sein, Endgeräte zu schützen und einen vollständigen Einblick in die Bedrohungsumgebung zu geben. 

ForeNovas NovaGuard bietet eine leistungsstarke Bedrohungserkennung für Endgeräte, um Datenlecks und Datenschutzverletzungen zu verhindern. Seine einzigartige Ransomware-Honeypot-Funktion verhindert die Verschlüsselung feindlicher Daten und kann weit verbreitete Ransomware erkennen, um proaktiv vor Bedrohungen zu schützen.

Zudem bietet das leistungsstarke ForeNova-Tool NovaCommand einen hervorragenden Einblick in die Bedrohungslandschaft, so dass Sicherheitsteams Bedrohungen für Unternehmensdaten erkennen können. Basierend auf einer leistungsstarken Verhaltenserkennung und mehr als 800 KI-Modellen, reagiert  NovaCommand automatisch, um Angreifer zu stoppen, die versuchen, mehr Zugriffsrechte zu erhalten. Außerdem verhindert NovaCommand Datenschutzverletzungen, bevor sie passieren können. 

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