Bewährte Verfahren für DLP

Der Wandel hin zu dynamischen Netzwerkumgebungen, Remote-Arbeitskräften und der zunehmenden Verbreitung von Daten und Cloud-Anwendungen hat die Datensicherheit in eine komplexe Herausforderung verwandelt, die weit über den Rahmen traditioneller „Burg-und-Graben-Strategien“ hinausgeht. Cyberkriminelle nutzen diese modernen Sicherheitslücken aus und setzen Organisationen damit dem Risiko kostspieliger Kompromittierungen und Verstöße gegen Compliance-Vorschriften aus.

Einem Bericht zufolge waren bei jeder dritten Kompromittierung Schattendaten beteiligt, wobei die durchschnittlichen Kosten einer Kompromittierung 4,88 Millionen USD erreichten. 

Lösungen zur Verhinderung von Datenverlust (Data Loss Prevention, DLP), die die unbefugte Weitergabe, Übertragung und Nutzung sensibler Daten erkennen und verhindern, sind für die Bewältigung von Datenrisiken in modernen Unternehmen unerlässlich geworden. 

Die bloße Bereitstellung eines Softwaretools reicht jedoch nicht für eine umfassende Datensicherheit aus. Organisationen müssen die richtige Kombination aus Strategie, Prozessen und Technologie implementieren, um Daten in Netzwerken, Endgeräten und der Cloud zu schützen. 

In diesem Artikel stellen wir Ihnen umsetzbare bewährte Verfahren für DLP vor, die Organisationen dabei helfen, datenbezogene Risiken zu minimieren und ihre Sicherheitslage zu stärken.

Die drei gängigen DLP-Typen

Verschiedene Arten von DLP helfen Teams, Daten in verschiedenen Anwendungsszenarien zu schützen. In diesem Abschnitt behandeln wir die drei gängigsten Arten von DLP-Tools und wie diese Daten während der Übertragung, im Ruhezustand und in der Cloud schützen. 

Nr. 1: Netzwerk-DLP

Netzwerkbasierte DLP-Tools schützen Daten während der Übertragung. Diese DLP-Lösungen können die Dateifreigabe und den übrigen Netzwerkverkehr, einschließlich E-Mail und Messaging, überwachen. Netzwerkbasierte DLP-Systeme ermöglichen es Teams, Verstöße gegen Sicherheitsrichtlinien im Netzwerk in Echtzeit zu erkennen und unautorisierte Datenübertragungen zu verhindern.

Nr. 2: Endgeräte-DLP

Endgeräte-DLP überwacht Server, Cloud-Repositorys und Endgeräte, um ruhende Daten zu sichern und die Daten vor Missbrauch oder Datenverlust zu schützen. Es vereinfacht die Berichtspflichten und erleichtert es InfoSec-Teams, die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften sicherzustellen. Organisationen können Endgeräte-DLP auch verwenden, um Datenuploads an nicht genehmigte Standorte (SaaS, Web), Gerätenutzungsrichtlinien und USB-Einschränkungen im gesamten Unternehmen durchzusetzen. 

Nr. 3: Cloud-DLP

Cloud-DLP bietet Schutz für Daten, die in der Cloud gespeichert oder verarbeitet werden. Eine Cloud-DLP-Lösung scannt kontinuierlich Daten, um sensible Daten zu identifizieren und automatisch zu verschlüsseln, bevor sie in der Cloud gespeichert werden. Sie kann InfoSec-Teams benachrichtigen, wenn Richtlinienverstöße oder verdächtiges Verhalten festgestellt werden. Darüber hinaus schützt Cloud-DLP SaaS-Anwendungen, sichert IaaS-Speicher und hilft Organisationen, sich vor Schatten-IT zu schützen. 

Bewährte Verfahren, die für alle Arten von DLP gelten

Für die einzelnen DLP-Typen gibt es jeweils eigene bewährte Verfahren (mehr dazu weiter unten), doch es gibt eine Reihe grundlegender bewährter Verfahren für DLP, die allen Arten von DLP-Lösungen gemeinsam sind. Die folgenden bewährten Verfahren für DLP helfen Teams dabei, ihre DLP-Initiativen auf Erfolgskurs zu bringen. 

Nr. 1: Eine umfassende DLP-Richtlinie entwickeln

Organisationen müssen zunächst den Umfang ihrer Daten verstehen. Entwerfen Sie anschließend eine Sicherheitsrichtlinie, die sensible Daten und Zugriffsebenen definiert, um festzulegen, wer die Daten verwenden darf, und um zulässige und nicht zulässige Zielorte für Daten zu spezifizieren. Legen Sie abschließend Behebungen und Konsequenzen bei Verstößen gegen die Richtlinien fest und sorgen Sie so für eine optimierte Reaktion.

Nr. 2: Sensible Daten identifizieren und klassifizieren 

Bevor Sie Datenschutzrichtlinien festlegen, ist es von entscheidender Bedeutung, dass Sie Ihre Daten verstehen. Nutzen Sie automatisierte Tools und Frameworks, um sensible Daten wie personenbezogene Daten, Zahlungsdetails oder andere regulierte Finanzinformationen zu klassifizieren. 

Nr. 3: DLP-Systeme regelmäßig aktualisieren und prüfen

Datenbedrohungen sind ein andauernder und unerbittlicher Kampf zwischen Angreifern und Sicherheitsverantwortlichen. InfoSec-Teams sollten sicherstellen, dass ihre Sicherheitsrichtlinien stets auf dem neuesten Stand sind, um neue Bedrohungen zu erkennen und abzuwehren. 

Nr. 4: In die Weiterbildung und Sensibilisierung Ihrer Mitarbeiter investieren

Schulen Sie die Mitarbeiter in der gesamten Organisation durch regelmäßig stattfindende Schulungsmodule, Seminare und Informationsveranstaltungen, um das Bewusstsein dafür zu schärfen, wie Szenarien mit Datenverlust erkannt und gemeldet werden können. 

Nr. 5: Strenge Zugriffskontrollen implementieren 

Das Least-Privilege-Prinzip (Principle of Least Privilege, POLP) muss durchgesetzt werden, um sicherzustellen, dass Einzelpersonen nur Zugriff auf Daten und Ressourcen haben, die zur Ausführung ihrer Arbeit erforderlich sind. Verwenden Sie außerdem die Multifaktor-Authentifizierung (MFA) und tauschen Sie Zertifikate und Geheimnisse regelmäßig aus, um den Schadensumfang zu begrenzen, falls Zugangsdaten kompromittiert werden sollten. 

Nr. 6: DLP mit anderen Geschäftsinitiativen abstimmen

Unternehmen sollten die DLP-Integration an ihren Geschäftszielen ausrichten, um den ROI zu maximieren. Die Abstimmung von DLP-Initiativen auf regulatorische Anforderungen trägt beispielsweise dazu bei, sowohl Sicherheits- als auch Compliance-Ziele zu erreichen. Organisationen können Systemänderungen vornehmen, um die Anforderungen der DSGVO, HIPAA und CCPA zu erfüllen. Dies kann parallel zur DLP-Integration erfolgen, um den Übergang für die Teams zu erleichtern und die betriebliche Effizienz zu verbessern. 

Darüber hinaus sollte DLP in umfassendere Sicherheitsrahmen wie Identity Access Management (IAM) und Zero Trust integriert werden, um umfassende Sicherheit zu gewährleisten. Es ist jedoch wichtig, ein Gleichgewicht zwischen Sicherheit und Benutzerfreundlichkeit zu finden, damit die Implementierung einer DLP-Integration die interne Produktivität und Zusammenarbeit nicht behindert. 

Nr. 7: DLP-Effektivität messen und optimieren

Die Messung der Effektivität von DLP nach der Integration ist von entscheidender Bedeutung. Ihre Organisation sollte wichtige DLP-Kennzahlen erfassen, darunter Datenverlustvorfälle, blockierte Dateiübertragungen, unbefugte Zugriffsversuche und Compliance-Raten. Durch regelmäßige Tests und Simulationen lassen sich Schwachstellen identifizieren und die Reaktion auf Bedrohungen optimieren. 

Beispielsweise können Red-Team-Übungen (bei denen einige Mitarbeiter versuchen, Datendiebstahlangriffe durchzuführen) dazu beitragen, die Robustheit der DLP-Implementierung zu beurteilen. Kennzahlen und Feedback können dazu beitragen, Aktualisierungen der Sicherheitsrichtlinien und -maßnahmen zu entwickeln und so die DLP-Protokolle an sich verändernde Bedrohungen und organisatorische Bedürfnisse anzupassen. 

Bewährte Praktiken für Netzwerk-DLP

Da Daten über Zwischen- und externe Netzwerke übertragen werden, sind sie besonders anfällig für Abhörangriffe, Man-in-the-Middle-Angriffe und Dateninjektionsangriffe. Eine wirksame DLP-Lösung für Netzwerke erfordert fortschrittliche Tools zur Traffic-Überwachung und Verschlüsselung, um Daten während der Übertragung zu schützen. 

Nr. 1: Fortschrittliche Traffic-Überwachungstools nutzen

Für eine effektive Analyse von Daten während der Übertragung ist häufig Einblick in die Nutzlast erforderlich. Teams sollten Tools mit Funktionen wie Deep Packet Inspection einsetzen, um den Netzwerkverkehr zu analysieren und kontinuierlich zu überwachen.

Nr. 2: Netzwerksegmentierung implementieren

Die Netzwerksegmentierung kann die Ausbreitung im Falle einer Kompromittierung reduzieren und den durch einen Bedrohungsakteur verursachten Schaden begrenzen. Es sollten Beschränkungen durchgesetzt werden, um die Übertragung sensibler Daten zwischen kritischen und weniger sicheren Teilen des Netzwerks zu verhindern. Die Netzwerksegmentierung unterstützt zudem direkt die Einhaltung von Vorschriften wie PCI-DSS, HIPAA und DSGVO, die vorschreiben, wie sensible Daten gespeichert und übertragen werden. 

Nr. 3: Sensible Daten während der Übertragung verschlüsseln 

Unverschlüsselte Daten während der Übertragung machen das Abhören für einen Bedrohungsakteur, der Zugriff auf dasselbe Netzwerk hat, zum Kinderspiel. Teams sollten Verschlüsselungsstandards wie Transport Layer Security (TLS) für Daten während der Übertragung implementieren, um das Risiko von Abhörversuchen und Man-in-the-Middle-Angriffen zu minimieren. 

Nr. 4: Nicht autorisierte Kommunikation erkennen und blockieren

Es sollten Echtzeitwarnungen und Reaktionsprotokolle konfiguriert werden, die Sie über Anomalien wie häufige Datenzugriffsversuche, große ausgehende Datenübertragungen oder unautorisierte Kommunikationen, die durch unbekannte IP-Adressen gekennzeichnet sind, informieren.

Bewährte Verfahren für Endgeräte-DLP

Endgeräte-DLP ist von entscheidender Bedeutung für die Durchsetzung von Nutzungsbeschränkungen für Geräte und die Überwachung der Aktivitäten der Benutzer zum Schutz der Unternehmensdaten. Die folgenden bewährten Verfahren können Organisationen dabei helfen, Datenrisiken an Endgeräten zu minimieren. 

Nr. 1: Gerätespezifische Richtlinien durchsetzen

Definieren Sie umfassende Nutzungsrichtlinien für alle Geräte, die mit Unternehmensdaten interagieren, einschließlich Laptops, Desktop-Computern und Mobilgeräten. Mithilfe dieser Richtlinien können Beschränkungen für das Einbinden nicht autorisierter USB-Geräte, das Hochladen auf nicht genehmigte Webseiten oder SaaS-Anwendungen sowie das Einrichten von MFA-Anforderungen durchgesetzt werden.

Nr. 2: Tools zum Schutz von Endgeräten einsetzen

Auf Geräten installierte Agenten können leistungsstarke Sicherheitsfunktionen bieten, die bei agentenlosen Lösungen nicht realisierbar sind. Verwenden Sie Endgeräte-Agenten, um die Datennutzung auf firmeneigenen Geräten zu verfolgen, zu überwachen und zu kontrollieren, damit verdächtiges Verhalten erkannt wird und Sicherheitsrichtlinien durchgesetzt werden. 

Nr. 3: Das Nutzerverhalten überwachen

Nutzen Sie die Echtzeitüberwachung des Verhaltens der Benutzer auf allen Geräten, um ungewöhnliche Aktivitäten wie die Übertragung großer Dateien, unbefugte Zugriffsanfragen und häufige Versuche, außerhalb ihres Arbeitsbereichs auf sensible Daten zuzugreifen, zu erkennen. 

Bewährte Verfahren für Cloud-DLP

Die dynamische Natur von Cloud-Umgebungen stellt Transparenz und Datensicherheit vor Herausforderungen. 

Cloud-DLP schützt Daten im Ruhezustand und während der Übertragung in Cloud-Umgebungen. Die folgenden bewährten Verfahren helfen Teams dabei, das Beste aus ihren Cloud-DLP-Implementierungen herauszuholen.

Nr. 1: DLP mit einem Cloud Access Security Broker (CASB) integrieren

Teams sollten Cloud-DLP mit einem CASB integrieren, um umfassende Transparenz und Kontrolle über SaaS-Anwendungen, Cloud-Dienste und gespeicherte Daten zu erlangen. Eine DLP- und CASB-Integration ermöglicht es Organisationen, Cloud-Daten zu schützen und Bedrohungen wie Malware, Ransomware und Spyware zu identifizieren.

Nr. 2: Vor Schatten-IT schützen

SaaS macht die Aktivierung neuer Geschäftsanwendungen einfacher denn je. Es bietet Mitarbeitern außerdem eine einfache Möglichkeit, Software zu nutzen, die nicht von der IT-Abteilung gesichert oder verwaltet wird. Integrieren Sie Cloud-DLP, um nicht genehmigte Anwendungen zu identifizieren und zu blockieren, die versuchen könnten, mit vertraulichen Daten zu interagieren, die in der Cloud gehostet werden. 

Nr. 3: Daten im Ruhezustand und während der Übertragung verschlüsseln

Verschlüsselung erschwert es Bedrohungsakteuren, Daten zu kompromittieren, und sie ist relativ einfach zu implementieren. Organisationen sollten eine durchgängige Verschlüsselung einführen, um gespeicherte und übertragene Daten zuverlässig zu schützen und so die Datensicherheit in der gesamten Cloud zu verbessern. 

Nr. 4: KI und Machine Learning für die Erkennung von Anomalien nutzen 

Verwenden Sie KI- und Machine-Learning-Algorithmen, um verdächtige Zugriffsmuster oder Datenexfiltrationsversuche zu erkennen und Teams davor zu warnen. Diese Algorithmen können außerdem Verhaltensmuster aus Dienst-, Anwendungs-, Netzwerk- und Speicherprotokollen lernen, um organisationsspezifische Anomalien automatisch zu identifizieren. 

Mit CrowdStrike haben Sie Ihre Datensicherheit fest im Griff

DLP ermöglicht es Unternehmen, sensible Daten zu klassifizieren, zu überwachen und zu schützen, indem eine umfassende Datenschutzrichtlinie für Netzwerke, Endgeräte und die Cloud definiert und durchgesetzt wird. Die Identifizierung und Klassifizierung sensibler Daten, die Durchsetzung der Zugriffskontrolle, die Konfiguration von Gerätebeschränkungen und die Durchführung von Mitarbeiterschulungen sind allesamt unerlässlich für eine erfolgreiche DLP-Integration. Organisationen sollten einer spezialisierten Lösung Priorität einräumen, die sich in ihre Sicherheitsinfrastruktur integrieren lässt, um diese Ziele effektiv zu erreichen. 

CrowdStrike Falcon® Data Protection ist eine leistungsstarke und einheitliche Plattform, die umfassenden Datenschutz und Sicherheit für Endgeräte bietet. Sie ermöglicht Ihnen umfassende Sicherheit durch fortschrittliche Funktionen wie Echtzeitüberwachung, ML-basierte Erkennung, fortschrittliche Bedrohungsabwehr und Schutz vor versehentlichen Datenlecks, um sensible Daten zu schützen.