Warum?
Um die vielfältigen Bedrohungsszenarien von heute abzuwehren erfordert es die Cybersicherheitspraktiken zu überarbeiten. Unter anderem die jüngste Transformationen hin zu Remote und Hybrid Arbeitsmodellen haben die Cybersicherheitsrisiken erhöht, daUnternehmen die Schwierigkeit haben die Kontrolle und die Übersicht zu haben. Ob versehentlich oder böswillig - Datenlecks sind mit enormen Kosten verbunden. Privatsphäre, nationale Sicherheit und Reputation. Traditionelle Datensicherheitsmethoden sind rigoros , aber die alltägliche Geschäftsaktivität kommt nahezu zum erliegen.
Data Loss Prevention (DLP)-Lösungen sind ein Mittel um eine Organisation effektiv zu schützen, ohne die Mehrwerte der Kommunikation zu einzuschränken
Was?
DLP erkennt, verwaltet und überwacht sensible Daten in einer automatisierten Weise und dies auch in der Notwendigkeit von fehleranfälligen, manuellen Prozessen. Darüber hinaus ist die DLP Lösung ein flexibles und modulares Werkzeug dass die Anforderungen an die Datensicherheit gewährleistet, sich in die bestehende Infrastruktur eingliedert und ins Budget der Organisation passt.
Kurz gesagt, DLP umfasst folgende Key-Features:
1) Erkennung und Klassifizierung: DLP erkennt und klassifiziert intelligent sensible oder wertvolle Daten, die in der Organisation ein- und ausgehen.
Außerdem kann es Dateien erkennen die schädlichen Inhalt enthalten.
2) Einschränken und Verschlüsseln: Sicherheitsrichtlinien und -vorschriften können automatisch angewendet werden anhand der klassifizierten Daten.
Daten können geschwärzt oder verschlüsselt werden, so dass die Privatsphäre der Kommunikation gewahrt ist und unbefugtes Teilen verhindert wird. Darüber hinaus werden eingehende Bedrohungen oder bösartige Inhalte blockiert oder bereinigt.
3) Überwachen: Die Datennutzung wird überwacht, um verdächtiges Verhalten zu identifizieren und Compliance zu schaffen
Wie?
Wie bereits erwähnt, enthält DLP drei Hauptsäulen. Die erste ist die Entdeckung und Klassifizierung. Dazu gehören Prüfung sowohl strukturierter als auch unstrukturierter Daten und automatische Identifizierung und Klassifizierung sensibler oder wertvolle Daten. Mittels regulärer Ausdrücke
Fingerabdruck und Wörterbücher, Der Inhalt wird zu einem Infotyp, z.B. E-Mail-Adressen oder Kreditkartennummern und einer Wahrscheinlichkeitsbewertung belegt, die das Vertrauen, mit dem ein bestimmtes Element klassifiziert wird.
Organisationen sind in der Lage, einen Eskalationsschwellenwert zu definieren- um unnötige Fehlalarme zu vermeiden - und sie können benutzerdefinierte Wörterbücher oder Erkennungsregeln für unternehmensspezifische Datentypen aufbauen
Kontextbasierte Klassifizierungwird genutzt, um die Sicherheitsniveaus der Klassifizierung zu erhöhen und komplexere Klassifizierungen zu erstellen - Datentypen wie geistiges Eigentum.
Die zweite Säule der DLP ist die De-Identifizierung von Daten. DLP ermöglicht verschiedene Transformationstechniken zur Verschleierung sensibler Daten wie Schwärzung, Maskierung,Pseudonymisierung, Tokenisierung, formaterhaltende Verschlüsselung und mehr. Adaptives DLP Die Schwärzung wendet automatisch die richtige Transformation gemäß den Regeln an, die von der Organisation definiert werden. Je nach Zweck, Vorschrift oder Ziel können Daten entfernt werden;aus einem Dokument vollständig, tokenisiert, so dass es noch für Analysen verwendet werden kann oder so verschlüsselt, dass nur autorisierte Akteure es erneut identifizieren können In ähnlicher Weise funktioniert Secure File: Die Freigabe in Kombination mit Data Rights Management-Richtlinien ermöglicht es bestimmten Akteuren mehr Funktionalität zu nutzen als andere. Wenn Sie beispielsweise einem CEO erlauben, sensible Daten an dieCFO zu schicken, dann werden in diesem Fall werden die Daten automatisch verschlüsselt. Die Kommunikation wird aber beispielsweise blockiert wenn ein Praktikant sensible Daten an einen unbekannten Dritten sendet.
Die dritte DLP-Säule - Monitoring und Risikoanalyse - dreht sich um Monitoring-Daten wie Bewegungs- und Nutzerverhalten. Das System ist in der Lage, Muster zu erkennen, die auf böswillige oder fahrlässige Benutzer zurückführen und erkennen riskantes Verhalten über Dateien, Apps und Endpunkte hinweg.
Erhöhte Datentransparenz kann auch zu Erkenntnissen führen, die die Datensicherheit betreffen und verbessern können
GET READY !
DLP kann Organisationen gegen zunehmende Insider und Outsider Bedrohungen schützen. Durch Erkennung, De-Identifizierung und Überwachung sensibler Daten. Durch die innovativen Techniken, die verwendet, sind DLP-Lösungen automatisiert, flexibel und können iterativ umgesetzt. Sind Sie bereit für Datensicherheit der nächstenGeneration für Ihr Unternehmen ? !