FAQs Schutz vor Datenverlust
Warum ist der Schutz vor Datenverlust für Unternehmen wichtig?
Der Schutz vor Datenverlust ist für jedes Unternehmen wichtig, das sensible und geschäftskritische Informationen in digitaler Form speichert. Mit anderen Worten, so gut wie jede Organisation.
Ganz gleich, ob es sich um Kundendaten, geistiges Eigentum, zukünftige Geschäftspläne oder Finanzinformationen handelt - es ist viel zu leicht, dass Daten absichtlich oder versehentlich verloren gehen. Ein solcher Verlust kann schwerwiegende finanzielle und rechtliche Folgen haben und das Vertrauen der Kunden und den Ruf des Unternehmens erheblich beeinträchtigen.
Was ist der Unterschied zwischen Datenverlust und Datenleck?
Datenverlust ist einfach das - verloren. Beispiele sind das Versäumnis, ein Backup durchzuführen oder einen Laptop zu verlegen. Daten können auch durch Cyberangriffe gestohlen werden.
Ein Datenleck ist die unbefugte Offenlegung von geistigem Eigentum, Unternehmens- oder Kundendaten, persönlichen und anderen sensiblen Daten, die nicht für die Öffentlichkeit bestimmt sind. Datenlecks entstehen in der Regel durch Internet- oder E-Mail-Kommunikation, können aber auch durch verlorene Laptops, optische Medien, mobile Geräte und USB-Sticks entstehen.
Worauf sollten Sie bei einer DLP-Lösung achten?
Bei der Auswahl von DLP-Software sind die Funktionen zur Datenerkennung, die Integration in die bestehende IT-Infrastruktur und in Cloud-Anwendungen sowie die Skalierbarkeit für das Wachstum des Unternehmens von entscheidender Bedeutung.
Darüber hinaus sind eine benutzerfreundliche Oberfläche, robuste Verschlüsselungsoptionen und Flexibilität bei der Definition und Anpassung von Sicherheitsrichtlinien wichtige Faktoren, auf die Sie bei einer DLP-Lösung achten sollten.
Für eine erweiterte DLP-Funktionalität sollten Sicherheitsteams Lösungen mit granularen Datenklassifizierungsfunktionen in Betracht ziehen, die verschiedene Arten von sensiblen Informationen identifizieren und schützen können, gepaart mit automatisierten Durchsetzungs- und Abhilfemaßnahmen, wie z. B. dem Blockieren nicht autorisierter Datenübertragungen, dem Verschlüsseln sensibler Dateien oder der Alarmierung von Administratoren. Viele dieser Funktionen stehen heute zur Verfügung, wenn Sie mit einem Anbieter von KI-gestützter Data Loss Prevention-Software zusammenarbeiten, der maschinelle Lerntechnologien einsetzt, um einen Großteil der Arbeit bei der Identifizierung von riskantem Benutzerverhalten, der Klassifizierung von Richtlinienverstößen und der Behebung von Risiken in Echtzeit zu automatisieren.
Zu den sensiblen Informationen, die DLP-Tools identifizieren können sollten, gehören persönlich identifizierbare Informationen (PII), Kreditkartennummern und andere PCI DSS-Daten sowie geschützte Gesundheitsinformationen (PHI).
Ziehen Sie außerdem eine Lösung zum Schutz vor Datenverlust in Betracht, die kritische Daten und geistiges Eigentum (IP) identifizieren kann.
DLP-Tools sollten auch in der Lage sein, verschiedene Datenkanäle (E-Mail, Endpunkte, Cloud-Speicher, SaaS-Anwendungen) zu überwachen und verdächtige Aktivitäten nahezu in Echtzeit zu erkennen, um das Risiko durch böswillige Akteure zu minimieren. Schließlich sollte Ihre DLP-Lösung umfassende Berichte und Audit-Protokolle für die Einhaltung von Vorschriften und die Überprüfung erstellen.
