Herausforderungen bei DLP
Immer mehr Unternehmen suchen nach Lösungen, um sensible Daten zuverlässig vor unbefugten Zugriffen durch externe Angreifer oder Risiken durch Insider zu schützen. Jedoch verfügt nur eine geringe Anzahl an Unternehmen über die notwendigen Ressourcen, um Komplexität, hohe Bereitstellungskosten und beträchtlichen Hindernisse, die normalerweise mit der Implementierung einer DLP-Lösung einhergehen.
Zitat Jörg Ziercke (Präsident Bundeskriminalamt)
„Früher oder später wird jeder mit dem Internet verbundene PC mit Schadsoftware infiziert. Dagegen kann sich keiner schützen“
Ziele von DLP
Viele Unternehmen treibt daher auch die Sorge, dass eines Tages Finanzdaten oder Kundendaten in der Google-Suche auftauchen.
Das Konzept hinter DLP geht davon aus, dass Firewall und Virenscanner versagen, sich Schadsoftware im Unternehmensnetzwerk ausbreitet und Datenverluste bevorstehen - wenn nicht DLP eingreift. DLP beschränkt beispielsweise unachtsame Mitarbeiter und verhindert, dass als vertraulich bzw. sensibel gekennzeichnete Daten durch menschliches Versagen oder Betrugsabsicht nach aussen gelangen.
Möglichkeiten einer DLP-Lösung
Die von uns verwendeten DLP-Systeme basieren auf einer Cloud-Lösung mit verhaltensbasierter Erkennung. Wir sind in der Lage ein Cyber-Plattform mit einem beispiellosen Umfang an Cyber Protection-Fähigkeiten bereitstellen, die die Anforderungen des renommierten NIST Cyber Security Frameworks (von der Bedrohungsidentifizierung bis zur Schadensbehebung) erfüllen und es daher ermöglichen, selbst angesichts von Cyberkriminellen, Insider-Bedrohungen oder Technologieausfällen die Geschäftskontinuität von Unternehmen zuverlässig zu gewährleisten.
Kann sensible Daten schützen, die über eine Vielzahl von Benutzer- und Systemverbindungen übertragen werden (wie etwa über Instant Messaging-Applikationen oder alle Arten von Peripheriegeräten)
Die Lösung ist als managed Service verfügbar oder über eine Cloud-Oberfläche die es erlaubt in Zusammenspiel mit dem Protection-Client die Klassifizierung und Überwachung sensibler Daten vorzunehmen.
Kann direkt einsetzbare Datenklassifizierungsvorlagen bereitstellen, welche gängige Datenschutzbestimmungen (wie GDPR/EU-DSGVO, HIPAA oder PCI DSS) erfüllen.
Ermöglicht eine kontinuierliche Überwachung von DLP-Vorfällen mit verschiedenen Optionen zur Durchsetzung von DLP-Richtlinien, wobei diese zudem fortlaufend und automatisch an unternehmensspezifische Anforderungen angepasst werden können.
Stellt robuste Audit- und Protokollierungsfähigkeiten bereit, mit deren Hilfe die Administratoren effektiv auf DLP-Ereignisse reagieren und forensische Untersuchungen durchführen können, wenn es zu Datenschutzverstößen gekommen ist, bzw. werden die Überwachungsdaten im Rahmen der Managed-Services ausgewertet und zur Verfügung gestellt.
Reputatonsschaden durch Datenverlust
60% bis 70% aller Datenschutzverletzungen erfordern eine öffentliche Bekanntgabe.
Diese Statistik schadet dem Ruf eines jeden Unternehmens. Eine von Intel durchgeführte Studie ergab, dass 70% der Vorfälle von Datenverlusten in kleineren, kommerziellen Unternehmen – KMUs oder SMBs – entweder eine öffentliche Bekanntgabe erforderten oder negative finanzielle Auswirkungen hatten.
