Automatisierte Datenklassifizierung: Definition und Funktionsweise

Bei der automatisierten Datenklassifizierung werden Technologien und Algorithmen eingesetzt, um Daten automatisch anhand vordefinierter Kriterien zu kategorisieren und zu sortieren. In diesem Blog erfahren Sie mehr darüber, warum sie für die Cybersicherheit wichtig ist, welche Anwendungsfälle es gibt und wie sie funktioniert. Die Technologie scannt verschiedene Datensätze und kennzeichnet sie entsprechend ihrer Vertraulichkeit und Wichtigkeit.

Dies ist eine erhebliche Verbesserung gegenüber der manuellen Klassifizierung, da sie effizienter und weniger zeitaufwendig ist und die Wahrscheinlichkeit menschlicher Fehler verringert. Automatisierte Systeme können große Datenmengen mit hoher Geschwindigkeit sortieren, was im Vergleich zur manuellen Sortierung unpraktisch ist.

Die automatisierte Datenklassifizierung ist besonders nützlich für die Verwaltung und den Schutz sensibler Informationen wie personenbezogener Daten (PII), Kreditkartendaten, medizinischer Unterlagen und geschützter Geschäftsinformationen. Die spezialisierte Software erkennt solche Daten und wendet geeignete Sicherheitsmaßnahmen zu ihrem Schutz an.

Automatisierte Klassifizierungstechniken können Algorithmen für maschinelles Lernen umfassen, die im Laufe der Zeit lernen und sich anpassen, um genauere Klassifizierungen zu erstellen. Dieser Prozess wird in der heutigen datengesteuerten Welt immer wichtiger, da die Bedenken hinsichtlich Datensicherheit, Datenschutz und Einhaltung von Vorschriften zunehmen.

Warum ist die automatisierte Datenklassifizierung für die Cybersicherheit wichtig?

Die automatisierte Datenklassifizierung ist aus mehreren Gründen für die Cybersicherheit von entscheidender Bedeutung:

Genauigkeit: Automatisierte Systeme können viel mehr Daten schneller und mit einer höheren Genauigkeit klassifizieren als Menschen. Sie können problemlos große Datenmengen verarbeiten und stellen sicher, dass keine Daten unklassifiziert bleiben.

Konsistenz: Automatisierte Systeme wenden vordefinierte Klassifizierungsregeln konsistent auf alle Daten an und eliminieren Abweichungen, die bei der manuellen Klassifizierung auftreten können.

Verbesserte Sicherheit: Die automatisierte Klassifizierung ermöglicht die Identifizierung und Kennzeichnung sensibler Daten in Echtzeit und gewährleistet so, dass diese kritischen Informationen sofort gesichert werden.

Rechtzeitige Reaktion: Automatisierte Systeme können Daten, die nicht den Richtlinien entsprechen, schnell identifizieren und ermöglichen so sofortige Maßnahmen, um potenzielle Datenlecks oder -verstöße zu verhindern.

Automatisierte Datenklassifizierung in Anwendungsfällen der Cybersicherheit

Erkennung und Reaktion auf Bedrohungen

Durch das Scannen eingehender Daten und deren Klassifizierung nach Bedrohungsstufen kann die automatisierte Datenklassifizierung Cybersicherheitssysteme dabei unterstützen, potenzielle Bedrohungen schnell zu erkennen. Dadurch können Cyberbedrohungen schneller abgewehrt werden.

Compliance-Management

Vorschriften wie die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) und der Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) schreiben strenge Datenschutzverfahren vor. Die automatisierte Datenklassifizierung kann Unternehmen dabei helfen, Daten einfach nach Vertraulichkeit zu kategorisieren und erforderliche Compliance-Verfahren automatisch umzusetzen.

Zugriffskontrolle

Automatisierung kann dabei helfen, Daten zu kategorisieren und festzulegen, wer auf welche Art von Daten zugreifen darf, um sicherzustellen, dass vertrauliche Informationen nur für autorisierte Benutzer zugänglich sind.

Verhinderung von Datenverlust

Robuste Datenklassifizierungssysteme unterstützen die Verhinderung von Datenverlust, indem sie wichtige Daten durch automatische Klassifizierung nach Vertraulichkeit vor versehentlichem oder absichtlichem Verlust oder Diebstahl schützen.

Vorfallmanagement

Die Überwachung und Verfolgung der enormen Datenmenge während eines Sicherheitsvorfalls kann überwältigend sein. Die automatisierte Datenklassifizierung kann eine schnellere Reaktion auf Vorfälle ermöglichen, indem sie Informationen im Zusammenhang mit dem Vorfall priorisiert und klassifiziert.

Sicherheitsanalysen

Die manuelle Analyse von Sicherheitsdaten ist zeitaufwendig und fehleranfällig. Durch die automatisierte Klassifizierung wird dieser Prozess optimiert, sodass die Daten für Analysezwecke verständlicher und nützlicher werden.

Verbesserung der Verschlüsselungspraktiken

Verschiedene Datentypen erfordern unterschiedliche Verschlüsselungs-Stufen und -Prozesse. Durch die automatisierte Datenklassifizierung kann sichergestellt werden, dass die richtige Verschlüsselungsstufe auf die richtige Art von Daten angewendet wird.

Risikomanagement und -bewertung

Die Automatisierung kann dazu beitragen, sensible Daten zu identifizieren und zu isolieren, und so ein gezielteres und effektiveres Risikomanagement ermöglichen.

Phishing-Erkennung

Automatisierte Systeme können E-Mails anhand verschiedener Faktoren klassifizieren, potenzielle Phishing-E-Mails identifizieren und isolieren und so das Risiko von Sicherheitsverletzungen verringern.

Sichere Datenmigration

Bei Datenübertragungen oder -migrationen stellt die automatisierte Datenklassifizierung sicher, dass sensible Daten angemessen geschützt werden, wodurch das Risiko von Datenlecks während der Migration verringert wird.

Wie funktioniert die automatisierte Datenklassifizierung?

Hier ist eine grundlegende Übersicht über die Funktionsweise des Prozesses:

1. Definition des Klassifizierungsschemas: Die Organisation erstellt zunächst ein Klassifizierungsschema, in dem die Kategorien und Bezeichnungen für die Daten festgelegt werden. Dieses Schema kann Vertraulichkeitsbezeichnungen wie „öffentlich“, „intern“, „vertraulich“ und „sensibel“ oder traditionelle, benutzerdefinierte Klassifizierungen enthalten, die für das Unternehmen oder die Branche relevant sind.
2. Identifizierung: Anschließend werden automatisierte Tools oder Software verwendet, um den Datentyp zu scannen und zu identifizieren. Dabei kann es sich um alles handeln, von personenbezogenen Daten (PII) über geschützte Gesundheitsdaten (PHI) bis hin zu Finanzdaten.
3. Analyse: Mithilfe von KI- oder maschinellen Lerntechnologien analysiert das System die Daten und bestimmt ihre Klassifizierung auf der Grundlage definierter Regeln oder Kriterien. Dies kann die Untersuchung von Dateiinhalten, Formaten, Speicherorten und dem umgebenden Kontext umfassen.
4. Klassifizierung: Die identifizierten Daten werden dann automatisch in die entsprechende Kategorie eingeteilt, wie sie durch die Geschäftsregeln oder den Lernalgorithmus definiert ist.
5. Kontinuierliches Lernen und Anpassung: Algorithmen für maschinelles Lernen können ihre Klassifizierungsmuster und ihren Scharfsinn im Laufe der Zeit verbessern, wenn sie mit mehr Daten und Ergebnissen konfrontiert werden.
6. Überprüfung und Anpassungen: Obwohl der Prozess weitgehend automatisiert ist, spielen Menschen nach wie vor eine Rolle bei der Überprüfung von Klassifizierungen, der Korrektur von falsch-positiven oder falsch-negativen Ergebnissen und der Anpassung der Regeln oder Algorithmen nach Bedarf.
7. Umsetzung von Kontrollrichtlinien: Sobald die Klassifizierung abgeschlossen ist, werden je nach Klassifizierungsstufe geeignete Sicherheitskontrollmaßnahmen wie Verschlüsselung, Zugriffskontrollen oder Aufbewahrungsrichtlinien angewendet.

Die wichtigsten Vorteile der automatisierten Datenklassifizierung

Mehr Effizienz: Der Einsatz automatisierter Tools zur Datenklassifizierung kann die Effizienz erheblich steigern. Anstatt Daten manuell zu sortieren, nutzen diese Tools maschinelles Lernen und andere Technologien, um Daten automatisch anhand vordefinierter Kriterien zu klassifizieren.

Weniger menschliche Fehler: Die manuelle Datenklassifizierung ist nicht nur zeitaufwendig, sondern auch anfällig für menschliche Fehler. Mit automatisierten Systemen wird die Wahrscheinlichkeit von Fehlklassifizierungen drastisch reduziert.

Bessere Compliance: Die automatisierte Datenklassifizierung kann Organisationen dabei helfen, Datenschutzbestimmungen einzuhalten. Das System kann sensible Daten identifizieren und kennzeichnen und so sicherstellen, dass sie angemessen und in Übereinstimmung mit Vorschriften wie der DSGVO oder dem HIPAA behandelt werden.

Skalierbarkeit: Mit dem Wachstum einer Organisation wächst auch die Menge der von ihr verarbeiteten Daten. Automatisierte Datenklassifizierungssysteme können problemlos auf größere Datenmengen skaliert werden und gewährleisten eine konsistente Klassifizierung über alle Datensätze hinweg.

Echtzeit-Klassifizierung: Die automatisierte Datenklassifizierung ermöglicht eine Datenanalyse und -klassifizierung in Echtzeit und gewährleistet so den sofortigen Schutz neuer Daten, sobald diese in das System gelangen.

Kosteneinsparungen: Die automatisierte Datenklassifizierung kann zu erheblichen Kosteneinsparungen führen, da weniger Zeit und Ressourcen für die manuelle Klassifizierung benötigt werden und das Risiko kostspieliger Datenschutzverletzungen oder Bußgelder aufgrund von Verstößen gegen die Vorschriften sinkt.

Schnellere Reaktion auf Bedrohungen: Mit automatisch klassifizierten Daten können Organisationen Sicherheitsbedrohungen oder -verletzungen schnell erkennen und darauf reagieren, wodurch potenzielle Schäden minimiert werden.

Verbesserte Datenverwaltung: Die automatisierte Datenklassifizierung bietet einen klaren Überblick über die Daten der Organisation und deren Klassifizierung und liefert wertvolle Erkenntnisse für die Datenverwaltung.

Gängige Herausforderungen und Risiken der automatisierten Datenklassifizierung

Die automatisierte Datenklassifizierung ist eine revolutionäre Technik zur Verwaltung riesiger Datenmengen. Sie ist jedoch nicht ohne Herausforderungen und potenzielle Risiken:

Übermäßiges Vertrauen in die Automatisierung: Automatisierte Systeme sind zwar effizient, aber nicht unfehlbar. Ein vollständiges Vertrauen in sie könnte zu unkontrollierbaren Situationen führen, wenn diese Systeme auf Probleme oder Ausfälle stoßen.

Fehlklassifizierung: Fehler im automatisierten Klassifizierungssystem können möglicherweise zu einer Fehlklassifizierung von Daten führen, was schwerwiegende Folgen haben kann, wie z. B. die Offenlegung sensibler Informationen oder Datenlecks.

Unfähigkeit, mit unstrukturierten Daten umzugehen: Klassifizierungssysteme funktionieren oft am besten mit strukturierten Daten. Da jedoch immer mehr unstrukturierte Daten generiert werden, können automatisierte Systeme Schwierigkeiten haben, diese genau und effektiv zu klassifizieren.

Schulung und Implementierung: Es könnte schwierig sein, die in der automatisierten Datenklassifizierung verwendeten maschinellen Lernmodelle zu schulen. Die Modelle müssen mit hochwertigen Daten trainiert werden, um eine optimale Leistung zu erzielen, und müssen neu trainiert werden, wenn neue Datentypen eingeführt werden.

Zugänglichkeits- und Benutzerfreundlichkeitsprobleme: Eine Über- oder Fehlklassifizierung kann zu Zugriffsproblemen führen, bei denen die rechtmäßigen Benutzer möglicherweise nicht auf die benötigten Daten zugreifen können oder sich gezwungen sehen, irrelevante Daten zu durchsuchen.

Kostenintensiv: Die Implementierung und Wartung eines automatisierten Klassifizierungssystems könnte für kleine und mittlere Unternehmen eine finanzielle Herausforderung darstellen.

Risiko von Fehlalarmen: Die Genauigkeit eines automatisierten Systems ist bei der Datenklassifizierung von entscheidender Bedeutung. Die Möglichkeit von Fehlalarmen kann zu unnötigen Sicherheitswarnungen oder übersehenen Datenschutzverletzungen führen.

Datensicherheit: Da automatisierte Datenklassifizierungssysteme mit sensiblen Informationen arbeiten, können Schwachstellen im System zu Datenschutzverletzungen führen.

Kontinuierliche Updates: Automatisierte Datenklassifizierungssysteme müssen ständig aktualisiert und gewartet werden, um mit sich ändernden Datenmustern, Datenschutzbestimmungen und Cyber-Bedrohungen Schritt zu halten.

Wie lässt sich die automatisierte Datenklassifizierung in bestehende Sicherheitsrahmen integrieren?

Die automatisierte Datenklassifizierung lässt sich auf verschiedene Weise in bestehende Sicherheitsrahmen integrieren:

Integration in Tools zur Verhinderung von Datenverlust (DLP)

Systeme zur automatisierten Datenklassifizierung können in DLP-Tools integriert werden, um den unbefugten Zugriff auf sensible Daten zu verhindern und die Datenintegrität zu wahren. Bei einer Integration können die DLP-Tools die Klassifizierungskennzeichnungen verwenden, um die nicht genehmigte Übertragung sensibler Daten zu verhindern.

Integration in Datenverschlüsselungssoftware

Durch die Integration mit Datenverschlüsselungstools können automatisierte Datenklassifizierungssysteme Datenverschlüsselungstechniken basierend auf der Datenklassifizierung anwenden. So können beispielsweise äußerst sensible Daten bei der Erstellung oder Speicherung automatisch verschlüsselt werden.

Integration mit Identitäts- und Zugriffsmanagement (IAM)

Basierend auf der Klassifizierung der Daten können Zugriffsrechte automatisch zugewiesen werden. Beispielsweise können Daten höherer Vertraulichkeitsklassen nur für Personen mit einer bestimmten Berechtigungsstufe zugänglich sein.

Integration mit Sicherheitsinformations- und Ereignismanagement-Systemen (SIEM)

Datenklassifizierungssysteme können klassifizierte Daten in SIEM-Systeme einspeisen. SIEM-Systeme können diese Informationen nutzen, um Risiken auf der Grundlage der Datensensibilität zu priorisieren und detailliertere und relevantere Sicherheitswarnungen bereitzustellen.

Integration mit Intrusion Detection and Prevention-Systemen (IDS/IPS)

Bei einer Integration mit IDS/IPS-Systemen können die Klassifizierungs-Tags zu besseren Reaktionen auf potenzielle Bedrohungen führen.

Die regulatorischen Auswirkungen der automatisierten Datenklassifizierung

Die automatisierte Datenklassifizierung kann mehrere regulatorische Auswirkungen haben:

Einhaltung von Datenschutzbestimmungen

Die automatisierte Datenklassifizierung kann Organisationen bei der Einhaltung verschiedener Vorschriften unterstützen. Dazu gehören die DSGVO in der Europäischen Union, der California Consumer Privacy Act (CCPA) in den Vereinigten Staaten und viele andere. Diese Vorschriften verlangen von Unternehmen, dass sie wissen, welche Daten sie besitzen, wo sie sich befinden und wer darauf zugreifen kann.

Automatisierte Datenklassifizierungstools können Unternehmen dabei helfen, ihre Daten effektiver zu kategorisieren und zu verfolgen.

Potenzieller Missbrauch von Technologie

Während die automatisierte Datenklassifizierung die Effizienz erheblich steigern kann, besteht das Risiko, dass diese Technologien absichtlich oder unabsichtlich missbraucht werden. Daher können Aufsichtsbehörden strenge Kontrollen für die Verwendung solcher Tools vorschreiben.

Genauigkeit und Rechenschaftspflicht

Regulierungsbehörden können die Genauigkeit automatisierter Klassifizierungstools in Frage stellen. Daher müssen Organisationen sicherstellen, dass ihre automatisierten Systeme genau sind und dass sie die Verantwortung für Fehler oder Ungenauigkeiten übernehmen.

Datenspeicherung und -verwaltung:

Auch Vorschriften zur Datenspeicherung und -verwaltung können zum Tragen kommen. Beispielsweise verlangen einige Regeln, dass bestimmte Arten von Daten auf bestimmte Weise oder an bestimmten Orten gespeichert werden. Die automatisierte Datenklassifizierung stellt die Einhaltung dieser Regeln sicher, indem sie Daten korrekt identifiziert und kategorisiert.

Meldung von Datenschutzverletzungen

Im Falle einer Datenschutzverletzung verlangen Vorschriften wie die DSGVO, dass Organisationen bestimmte Arten von Datenschutzverletzungen innerhalb von 72 Stunden der zuständigen Aufsichtsbehörde und in einigen Fällen den betroffenen Personen melden. Eine automatisierte Klassifizierung kann Organisationen dabei helfen, in solchen Szenarien schneller und präziser zu reagieren.

Folgenabschätzungen zur Datenverarbeitung (Data Processing Impact Assessments, DPIAs)

Die Automatisierung der Datenklassifizierung kann bei der Durchführung von DPIAs hilfreich sein, einem von der DSGVO geforderten Prozess, der dazu dient, die Risiken eines Projekts für den Datenschutz zu identifizieren und zu minimieren.

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Die automatisierte Datenklassifizierung spielt eine entscheidende Rolle bei der Stärkung der Cybersicherheit, indem sie die Effizienz und Genauigkeit der Datenverarbeitung verbessert, zur Einhaltung von Vorschriften beiträgt und die allgemeine Sicherheitslage eines Unternehmens verbessert.

Fortra verfügt über Fachwissen bei der Implementierung von Datenklassifizierungslösungen, die eine kontextbasierte Klassifizierung mit automatisierter Datenkennzeichnung anwenden.

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