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Was ist Data Loss Prevention (DLP)?

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Übersicht

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Data Loss Prevention (DLP) ist ein strategischer Sicherheitsansatz zum Schutz sensibler digitaler Daten durch die Erkennung, Überwachung und Kontrolle von Datenbewegungen in der gesamten Umgebung eines Unternehmens. Dies umfasst lokale Plattformen, Cloud-Umgebungen und Endpunkte im gesamten Unternehmen.

DLP-Lösungen kombinieren mehrere Sicherheitstechnologien, um Ihre wertvollsten Informationsbestände zu schützen. Ganz gleich, ob es um den Schutz von geistigem Eigentum, Quellcode, Kundendatensätzen oder regulierten Daten geht, DLP bietet umfassende Transparenz und Kontrolle darüber, wie sensible Informationen durch Ihre Systeme fließen.

Schutz vor Datenverlust (DLP)

Wie funktioniert der Schutz vor Datenverlust?

Moderne DLP-Lösungen arbeiten mit fünf Kernfunktionen:

Datenerkennung und Klassifizierung

Fortschrittliche Scan-Technologien identifizieren sensible Informationen in Netzwerken, Endgeräten und Cloud-Umgebungen. Content Inspection Engines analysieren Dateien, Datenbanken und Mitteilungen, um Daten automatisch nach Sensibilitätsstufen zu klassifizieren.

Überwachung in Echtzeit

Die kontinuierliche Überwachung verfolgt die Datenbewegungen über alle organisatorischen Berührungspunkte hinweg. Die Analyse des Benutzerverhaltens erkennt anomale Aktivitäten, die auf potenzielle Sicherheitsbedrohungen oder Richtlinienverstöße hinweisen könnten.

Durchsetzung der Politik

Anpassbare Sicherheitsrichtlinien steuern, wie auf verschiedene Arten von Daten zugegriffen werden kann, wie sie gemeinsam genutzt oder übertragen werden können. Diese Richtlinien passen sich an verschiedene Kontexte, Benutzerrollen und Geschäftsanforderungen an.

Automatisierte Antwort

Bei Richtlinienverstößen reagiert das System automatisch mit Blockierung, Verschlüsselung, Quarantäne oder anderen Schutzmaßnahmen. Dies verhindert eine unbefugte Datenexposition, bevor sie eskaliert.

Incident Management

Sicherheitsteams erhalten Echtzeitwarnungen über potenzielle Datenverletzungen mit Kontext und empfohlenen Maßnahmen für eine schnelle Reaktion.

Warum ist DLP wichtig?

Der Business Case für die Implementierung von DLP erstreckt sich über mehrere Dimensionen:

Finanzieller Schutz

Datenschutzverletzungen haben erhebliche finanzielle Auswirkungen durch direkte Kosten, behördliche Strafen und Geschäftsunterbrechungen. Unternehmen sehen sich bei der Wiederherstellung nach Sicherheitsvorfällen mit längeren Phasen betrieblicher Herausforderungen konfrontiert.

Reputationsmanagement

Das Vertrauen der Kunden erodiert schnell nach Datenschutzverletzungen im Zusammenhang mit personenbezogenen Daten. Die Aufrechterhaltung einer starken Sicherheitsposition trägt dazu bei, langfristige Kundenbeziehungen und die Marktposition zu erhalten.

Gesetzliche Vorschriften einhalten

Moderne Vorschriften wie GDPR, HIPAA und andere branchenspezifische Anforderungen erfordern robuste Datenschutzmaßnahmen. DLP hilft bei der Aufrechterhaltung der Konformität über mehrere gesetzliche Rahmenbedingungen hinweg.

Wettbewerbsvorteil

Speziell für Softwareunternehmen bedeutet der Schutz des geistigen Eigentums und des Quellcodes den Erhalt von Marktvorteilen und die Absicherung von Investitionen in Forschung und Entwicklung.

Operative Kontinuität

Proaktiver Datenschutz verhindert erhebliche Geschäftsunterbrechungen, die in der Regel auf Sicherheitsvorfälle folgen, und erhält die Produktivität und den Kundenservice aufrecht.

Herausforderungen bei der Implementierung von DLP-Lösungen

Unternehmen sehen sich bei der Einführung von DLP-Lösungen häufig mit verschiedenen Hindernissen konfrontiert:

Komplexität der Datenklassifizierung

Die Identifizierung und Kategorisierung sensibler Informationen in verschiedenen Systemen - Codebases, Datenbanken, Dokumente und Tools für die Zusammenarbeit - erfordert ausgefeilte Klassifizierungsfunktionen. Das Gleichgewicht zwischen Genauigkeit und betrieblicher Effizienz bleibt eine Herausforderung.

Integration von Entwickler-Workflows

DLP muss sich nahtlos in agile Entwicklungsumgebungen einfügen, ohne die legitime Arbeit zu stören. Dazu gehören Code-Repositories, CI/CD-Pipelines, gemeinsam genutzte Laufwerke und verschiedene SaaS-Tools, auf die sich Entwicklungsteams verlassen.

Abdeckung mehrerer Umgebungen

Moderne Entwicklungsteams arbeiten über verschiedene Cloud-Umgebungen und persönliche Geräte hinweg. Eine wirksame DLP muss einen einheitlichen Schutz bieten, unabhängig davon, wo sich die Daten befinden oder wie sie bewegt werden.

Verwaltung von Warnmeldungen

Schlecht konfigurierte Systeme generieren übermäßig viele Warnmeldungen, was zu einer Ermüdung der Warnmeldungen und einer geringeren Wirksamkeit führt. Erfolgreiche DLP-Strategien erfordern eine kontinuierliche Abstimmung und intelligente Priorisierung.

Wie OpenText Data Loss Prevention (DLP) intelligent macht

OpenText™ Partner und Kunden können über unsere OEM-Lösungen umfassende DLP-Funktionen nahtlos in ihre bestehenden Anwendungen integrieren. Unabhängig davon, ob Sie ein unabhängiger Softwareanbieter (ISV) oder ein Unternehmen sind, das DLP-Lösungen als eigenständiges Produkt oder integrierte Komponente zum Weiterverkauf an Kunden anbieten möchte, können Sie alle DLP-Funktionen effizient in Ihre Plattform integrieren.

OpenText™ Knowledge Discovery bietet eine fortschrittliche Such-, Wissensentdeckungs- und Analyseplattform, die als Grundlage für unsere DLP-Intelligenz dient. Die Plattform nutzt KI und maschinelles Lernen, um Erkenntnisse aus unstrukturierten Daten in den Bereichen Textanalyse, Audioanalyse, Videoanalyse und Bildanalyse zu gewinnen.

Die wichtigsten Vorteile von OpenText™ DLP-Lösungen

Umfassende Datenabdeckung: Greifen Sie auf über 160 Repository-Quellen und mehr als 1.900 Dateitypen zu und durchsuchen Sie diese, um eine vollständige Datentransparenz in Ihrem gesamten Informations-Ökosystem zu gewährleisten - von herkömmlichen Datenbanken und Dateisystemen bis hin zu modernen Cloud-Repositories und Kollaborationsplattformen.

Erweiterte Analysefunktionen: Nutzen Sie künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen für anspruchsvolle Datenanalysen über mehrere Inhaltstypen hinweg. Zu den Textanalysefunktionen gehören die Verarbeitung natürlicher Sprache und die optische Zeichenerkennung, um den Inhalt, den Ton und die Stimmung von Dokumenten zu verstehen. Für visuelle Inhalte bietet die automatische Bildverarbeitung Funktionen zur Objekterkennung, -klassifizierung und -wiedererkennung.

Flexible Integrationsmöglichkeiten: Integrieren Sie DLP-Funktionen direkt in bestehende Anwendungen über die OEM-Lösungen von OpenText. Dieser White-Label-Ansatz ermöglicht es unabhängigen Softwareanbietern und Unternehmen, umfassenden Datenschutz zu integrieren, ohne Lösungen von Grund auf neu entwickeln zu müssen, so dass die DLP-Funktionalität ein fester Bestandteil bestehender Arbeitsabläufe wird.

Intelligente Inhaltsverarbeitung: Führen Sie tiefgreifende Scans und Klassifizierungen von personenbezogenen Informationen (PII) in allen unterstützten Datenformaten mit Content Intelligence Engines durch, die sensible Daten automatisch kategorisieren und kennzeichnen.

Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP): Verwenden Sie fortschrittliche, KI-gestützte Modelle, einschließlich optischer Zeichenerkennung, um bei der Analyse von Textdaten Tonfall, Stimmung und öffentliche Meinung zu verstehen.

Intelligente Bildanalyse: Automatisieren Sie die Verarbeitung und Analyse von Bilddateien mit Objekterkennung, Bildklassifizierung, Objekterkennung und anderen Funktionen für unstrukturierte Daten.

Nahtlose Verbesserung der Sicherheit: Stärken Sie Ihre Sicherheits- und Compliance-Protokolle durch die Implementierung von Lösungen, die es Ihnen ermöglichen, sensible Daten zu identifizieren, zu schützen, zu verhindern und Maßnahmen zu ergreifen, und die gleichzeitig zur Einhaltung von Vorschriften wie HIPAA, GDPR und ähnlichen Rahmenwerken beitragen.

Proaktive Risikoerkennung: Identifizieren Sie, wer auf sensible Informationen zugegriffen hat und ob die Handlungen mit den festgelegten Richtlinien übereinstimmen. Sie können Benutzer isolieren, den Zugriff beschränken oder Sicherheitsprotokolle auslösen, um Datenlecks zu verhindern, bevor sie eskalieren.

Häufig gestellte Fragen zum Schutz vor Datenverlust

Welche Branchen profitieren am meisten von DLP-Lösungen?

Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen, Behörden, Rechtswesen und Technologiebranche profitieren am meisten von der DLP-Implementierung, da sie mit sensiblen Kundendaten und geistigem Eigentum umgehen und strenge gesetzliche Vorschriften einhalten müssen.

Wie unterscheiden sich unsere DLP-Lösungen von denen der Konkurrenz?

Die DLP-Lösungen von OpenText, insbesondere OpenText™ Knowledge Discovery, zeichnen sich durch umfassende KI-gestützte Analysen aus, die mehr als 1.900 Dateitypen verarbeiten, durch Integrationsmöglichkeiten mit mehr als 160 Repositories und durch flexible Einbettungsoptionen für ISVs und Unternehmen, unterstützt durch jahrzehntelange Erfahrung im Informationsmanagement.

Wie sieht der typische Zeitplan für die Implementierung einer OpenText™ DLP-Lösung aus?

Der Zeitrahmen für die Implementierung hängt von der Größe und Komplexität des Unternehmens ab und liegt in der Regel zwischen 4 und 12 Wochen. Durch eine schrittweise Einführung können Unternehmen zunächst ihre sensibelsten Daten schützen und dann die Abdeckung schrittweise erweitern.

Wie gehen OpenText DLP-Lösungen mit Cloud-Umgebungen und Remote-Arbeitsszenarien um?

Die Plattform bietet konsistenten Schutz in lokalen, Cloud- und hybriden Umgebungen mit speziellen Funktionen für Remote-Arbeitsszenarien, einschließlich der Überwachung von Heimnetzwerken, persönlichen Geräten und Cloud-Collaboration-Tools.

Wie lassen sich OpenText DLP-Lösungen in die bestehende Sicherheitsinfrastruktur integrieren?

Unsere DLP-Lösungen (OpenText Knowledge Discovery) bieten vorgefertigte Integrationen mit den wichtigsten SIEM-Plattformen, Identity-Management-Lösungen, Endpoint-Protection-Tools und Cloud-Access-Security-Brokern, um bestehende Sicherheits-Ökosysteme zu erweitern, ohne dass die Infrastruktur ersetzt werden muss.

Welcher laufende Support und welche Updates werden angeboten?

OpenText bietet umfassenden technischen Support, regelmäßige Updates der Detection Engines, neue Richtlinienvorlagen, die an neue Vorschriften angepasst sind, und regelmäßige Überprüfungen zur Optimierung der DLP-Leistung.

Können DLP-Lösungen von OpenText an spezifische gesetzliche Anforderungen angepasst werden?

Ja, die Plattform enthält vorkonfigurierte Vorlagen für die wichtigsten Vorschriften wie GDPR, HIPAA, PCI DSS und CCPA sowie Anpassungsoptionen für branchenspezifische oder regionale Compliance-Anforderungen.

Wie gehen DLP-Lösungen von OpenText mit Fehlalarmen um?

Algorithmen des maschinellen Lernens werden durch Rückkopplungsschleifen ständig verbessert, so dass die Zahl der Fehlalarme mit der Zeit abnimmt. Sicherheitsteams können die Erkennungsregeln feinabstimmen, Vertrauensschwellen festlegen und eine Ausnahmebehandlung implementieren, um die Unterbrechung legitimer Geschäftsaktivitäten zu minimieren.

Welchen Grad an Transparenz bieten Ihre DLP-Lösungen in Bezug auf Datenbewegungen?

Unsere DLP-Lösungen bieten umfassende Dashboards und Berichtsfunktionen, die einen Echtzeit-Einblick in die Datenbewegungen in Ihrem Unternehmen ermöglichen. Dazu gehören detaillierte Prüfprotokolle, die Überwachung von Benutzeraktivitäten, Dateizugriffshistorien und anpassbare Warnmeldungen, die auf bestimmte Unternehmensrollen zugeschnitten werden können.

Wie schützen Ihre DLP-Lösungen Daten bei der Übertragung und Daten im Ruhezustand?

Die Lösungen verwenden komplementäre Strategien für den Schutz von Daten bei der Übertragung (E-Mail-Überwachung, sichere Web-Gateways, Netzwerküberwachung) und von Daten im Ruhezustand (Inhaltsüberprüfung, Zugriffskontrolle, Durchsetzung von Verschlüsselung) und gewährleisten so einen umfassenden Schutz während des gesamten Lebenszyklus der Daten.

Welche Trainingsressourcen stellt OpenText zur Verfügung, um die Benutzerakzeptanz sicherzustellen?

OpenText bietet Trainingsprogramme, Vorlagen für die Endbenutzerkommunikation, schrittweise Implementierungsanleitungen und Best Practices für das Change Management, um die reibungslose Einführung von DLP-Richtlinien zu gewährleisten und gleichzeitig die Unterbrechung des Geschäftsbetriebs zu minimieren.

Wie gehen OpenText DLP-Lösungen mit verschlüsselten Daten und Kommunikation um?

Die Plattform umfasst Funktionen zur Überprüfung verschlüsselter Kommunikation durch Integration mit TLS-Überprüfungstools, clientseitige Agenten, die Inhalte vor der Verschlüsselung analysieren, sowie die Durchsetzung von Richtlinien für die Verwaltung von Verschlüsselungsschlüsseln.

Können Ihre DLP-Lösungen vor Insider-Bedrohungen schützen?

Ja, sie umfassen spezielle Funktionen zur Erkennung und Eindämmung von Insider-Bedrohungen durch Verhaltensanalysen, Anomalieerkennung und Überwachung der Benutzeraktivitäten, die verdächtige Muster selbst bei autorisierten Benutzern mit legitimem Zugriff erkennen.

Wie oft werden die Erkennungssysteme und Klassifizierungsregeln aktualisiert?

OpenText aktualisiert regelmäßig seine Erkennungs-Engines und Klassifizierungsregeln, um neue Bedrohungen und Datentypen zu erkennen. Kritische Sicherheitsupdates werden nach Bedarf veröffentlicht, während Funktionserweiterungen und Verbesserungen der Mustererkennung einem regelmäßigen Veröffentlichungsplan folgen.

Welche Optionen gibt es für den Einsatz von DLP-Lösungen von OpenText in Umgebungen mit eingeschränkter Konnektivität?

OpenText bietet spezielle Bereitstellungsoptionen für Umgebungen mit eingeschränkter Konnektivität, einschließlich Offline-Richtlinien-Updates, agentenbasiertes Scannen, das keine ständige Verbindung erfordert, und Architekturen, die speziell für luftdichte oder hochsichere Netzwerke entwickelt wurden.

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