Wie verhindern Datenmanagement-Anwendungen Datenverletzungen?

Unternehmen sind verantwortlich für Daten vom Moment der Beschaffung bis zum Zeitpunkt der Entsorgung.

Innerhalb dieses Datenlebenszyklus sind Organisationen verpflichtet, Informationen sicher zu halten – sicherzustellen, dass sie nicht durch Verletzungen gefährdet sind. Laut einer aktuellen Umfrage ist das Potenzial von exponierten sensiblen Daten das, was Geschäftsleiter am meisten beunruhigt.

Mit bedeutenden Datenverletzungen wie T-Mobile, Western Digital und NextGen in den Nachrichten sind sich die Nutzer der Gefahren bewusst, die auftreten können, wenn sie Unternehmen mit ihren sensiblen Informationen vertrauen.

Die Beibehaltung der Sichtbarkeit, die Einhaltung von Vorschriften und die Kontrolle über Daten sind heute für jedes Unternehmen eine Notwendigkeit.

Der Schlüssel zum Schutz persönlicher Daten ist ein angemessenes Datenmanagement.

Einige Funktionen, die Datenmanagement-Anwendungen haben müssen, um Organisationen vor Cyberverletzungen zu schützen, werden im Folgenden erörtert.

Inhaltsverzeichnis

• Verfolgung sensibler Informationen
• Erreichung der Datenkonformität zur Verhinderung von Datenverletzungen
• Einsatz von maschinellem Lernen zur frühzeitigen Erkennung von Risiken
• Bewertung von Risiken in benutzerfreundlichen Berichten
• Kombination von Datenmanagement und Bedrohungserkennung

Verfolgung sensibler Informationen

Cyberkriminelle sind hauptsächlich an privaten Benutzerinformationen interessiert. Sie möchten diese als Waffe für Lösegeld verwenden oder online verkaufen. Eine vollständige Sichtbarkeit sensibler Daten und die Aufzeichnung, wer versucht, darauf zuzugreifen, ist ein integraler Schritt, um sie von böswilligen Akteuren fernzuhalten.

Es ist keine Überraschung, dass die drei Branchen, die häufig Ziel von Cyberangriffen sind, die persönliche Informationen offenlegen:

• Gesundheitswesen
• Finanzen
• Fertigung

Alle sind anfällig für Verletzungen, bei denen böswillige Akteure versuchen, persönlich identifizierbare Informationen zu stehlen und zu leaken. Warum? Weil Unternehmen in diesen Branchen eine Menge wertvoller Daten in ihrer Infrastruktur speichern.

Zum Beispiel ereignete sich einer der neuesten Datenverletzungen bei NextGen, einem Anbieter von Gesundheitssoftware, die für die Verwaltung medizinischer Aufzeichnungen entwickelt wurde. Sozialversicherungsnummern, Geburtsdaten, vollständige Namen und Wohnadressen von über 1 Million Patienten wurden bei dem Vorfall offengelegt.

Hacker hatten über online gestohlene Mitarbeiteranmeldeinformationen Zugriff auf das System.

Datenmanagement-Anwendungen können verwendet werden, um sensible Benutzerdaten zu identifizieren, zu kategorisieren und zu verfolgen sowie um zu überwachen, wer jederzeit Zugriff darauf hat.

Erreichung der Datenkonformität zur Verhinderung von Datenverletzungen

GDPR, CCPA, HIPAA und SOX sind mehr als Abkürzungen, die das rechtliche Team eines Unternehmens betreffen. Ihre Anwendung spielt eine wichtige Rolle in der Cybersicherheit – insbesondere bei der Verhinderung von Datenverletzungen. Die Einhaltung ist auch eine IT-Angelegenheit.

Was passiert, wenn ein Unternehmen die Datenschutzgesetze nicht einhält?

Es kam kürzlich ans Licht, dass die kanadische Manulife Bank nachlässige Praktiken beim Schutz der hochsensiblen Daten ihrer Kunden hatte. Die Insiderquelle enthüllte eine beunruhigende Wahrheit – die Bank hat seit Jahren nicht die erforderlichen Datenschutzrichtlinien eingehalten.

Infolgedessen könnten die persönlichen Daten ihrer Kunden potenziell offengelegt worden sein. Hunderte von Mitarbeitern hatten jederzeit Zugriff darauf.

Die Informationen, die die Bank über ihre Kunden hat, umfassen Adressen, Ausweise, Geburtsdaten, Telefonnummern und Sozialversicherungsnummern. In den falschen Händen können sie zu Identitätsbetrug führen.

Während dies ein extremes Beispiel für schlechten Schutz persönlicher Daten ist, erinnert es daran, wie wichtig es ist, die Daten der Nutzer zu schützen. Und wie Nachlässigkeit zu möglichen Betrugs- und Hacking-Angriffen führen kann.

Die besten Datenmanagement-Anwendungen automatisieren Compliance-Prozesse, um sicherzustellen, dass die vom Unternehmen gespeicherten Informationen den erforderlichen Standards entsprechen.

Gesetze sind anfällig für Änderungen, und täglich werden neue Daten (die konform sein müssen) erworben, was diese Praxis unerlässlich macht.

Einsatz von maschinellem Lernen zur frühzeitigen Erkennung von Risiken

Unternehmen speichern große Mengen an Online-Dokumenten. Wenn sie keine Sichtbarkeit über solche Dateien haben, können die Cybersicherheitsteams feststellen, dass die sensiblen Daten Monate nachdem der böswillige Akteur den ersten Zugriff auf das Netzwerk erlangt hat, kompromittiert wurden.

Je länger es dauert, bis die Sicherheitsteams kritische Risiken identifizieren, desto teurer wird die Nachwirkung des Angriffs sein.

In einigen der neuesten Verletzungen dauerte es Tage und sogar Monate, bis Unternehmen die Bedrohung bemerkten und begannen, ihre betroffenen Kunden über eine Datenverletzung zu informieren.

Maschinelles Lernen kann böswillige Hacker im System entdecken, indem es verdächtige Aktivitäten im Kontext eines Unternehmens erkennt.

Zum Beispiel eine Person, die außerhalb ihrer Arbeitszeiten auf Daten zugegriffen hat. Sie versuchten, die Dateien herunterzuladen, zu ändern oder zu löschen, die sie normalerweise nicht für ihre Arbeit benötigen.

Datenmanagement-Anwendungen, die maschinelles Lernen nutzen, um Bedrohungen wie unbefugten Zugriff rechtzeitig zu erkennen.

So wird selbst wenn der Kriminelle andere Cyberlösungen umgeht, ihre Aktivität frühzeitig die richtigen Alarmglocken auslösen.

Bewertung von Risiken in benutzerfreundlichen Berichten

Nicht alle Schwachstellen stellen dasselbe Risiko dar. Die Bewertung, ob das Risiko wahrscheinlich sensible Daten des Unternehmens gefährdet, spart Zeit für die Sicherheitsteams. Außerdem hilft es ihnen, sich auf die Behebung von Schwachstellen zu konzentrieren, die ein kritisches Risiko darstellen.

Sicherheitsteams sind bereits mit Warnungen überlastet, unterbesetzt und überarbeitet. Die Behebung von Schwachstellen, die zu Sicherheitsvorfällen führen können, ist ein langwieriger und fortlaufender Prozess.

Genau Berichte sind entscheidend für Teams, die schnell auf hochriskante Bedrohungen reagieren müssen.

Im Durchschnitt dauert es zwischen 180 und 290 Tagen, bis Sicherheitsexperten die Schwachstellen im System beheben.

Schwächen, die als kritisch eingestuft werden, haben Priorität und könnten innerhalb von 146 Tagen behoben werden. Bei Schwachstellen mit niedrigem Risiko kann es etwa 10 Monate dauern, bis sie behoben werden.

Die besten Datenmanagement-Anwendungen unterscheiden zwischen hochriskanten Cyberproblemen, die wahrscheinlich sensible Daten gefährden, und solchen, die nicht auf den nächsten Patch-Zeitplan warten können.

Kombination von Datenmanagement und Bedrohungserkennung

Datenschutz und -management gehen Hand in Hand mit Cybersicherheitsprotokollen und -lösungen.

Um das Unternehmen vor Datenverletzungen zu schützen, ist es notwendig, einen ganzheitlichen Ansatz zum Schutz vor Hacking anzuwenden. Neben dem Schutz der Infrastruktur vor technischem Hacking und Phishing ist es notwendig, sicherzustellen, dass die Daten im System gut geschützt sind.

Der Schutz privater Daten spielt hier eine zentrale Rolle.

Datenmanagement-Anwendungen sollten kontinuierlich private Daten identifizieren und klassifizieren sowie maschinelles Lernen und Automatisierung nutzen, um die Einhaltung zu erreichen und böswillige Insider frühzeitig zu erkennen.