Datenerkennung und -klassifizierung bilden die Grundlage für Sicherheit, Compliance und sichere Einführung von KI. Um Ergebnisse wie das Least-Privilege-Prinzip, effektives DLP und die sichere Nutzung von Tools wie Microsoft Copilot zu erreichen, ist eine korrekte, skalierbare und automatisierte Klassifizierung erforderlich. Mit dem rasanten Aufkommen von KI steht sogar noch mehr auf dem Spiel. KI führt zu einer Explosion der Datenmengen und bietet böswilligen Akteuren neue Möglichkeiten, sensitive Daten zu finden und zu exfiltrieren.
Trotz der Bedeutung von Datenklassifizierung bleibt sie für die meisten Unternehmen eine andauernde Herausforderung. Sie haben Schwierigkeiten, einfache Fragen wie „Wo sind meine sensitive Daten?“ und „Welche Art von sensitive Daten habe ich?“ zu beantworten.
Es gibt keine Patentlösung für die effektive Erkennung und Klassifizierung von Daten. Sie können nicht einfach ehemalige Ansätze nutzen oder dem neuesten Technologietrend hinterherjagen. Um eine wirksame Grundlage für Sicherheit, Compliance und die sichere Einführung von KI zu entwickeln, benötigen Sie das richtige Tool für die Aufgabe.
In diesem Blog erläutern wir die Ansätze zur Erkennung und Klassifizierung von Daten im Detail und wie Sie die richtige Kombination für Genauigkeit und Skalierung finden.
Häufige Fallstricke bei der Datenerkennung und -klassifizierung
Die meisten Projekte zur Datenerkennung und -klassifizierung scheitern oder kommen nie über das Anfangsstadium hinaus. Der Fokus liegt zu sehr auf einer Technik und auf Abkürzungen, um den Umfang zu erreichen. Letztlich ist das Ergebnis dieser Ansätze einer ungenügende Grundlage für Datensicherheit, die kritische Daten gefährdet. Lassen Sie uns einen Blick auf diese üblichen Fallstricke werfen.
Der herkömmliche Ansatz „Regex only“
Einige Anbieter stützen sich ausschließlich auf reguläre Ausdrücke (Regex) für die Klassifizierung. Obwohl dieser Ansatz effektiv und skalierbar ist, um vorhersehbare Muster zu finden, hat er Schwierigkeiten mit Mehrdeutigkeit, Kontext und neuen Datentypen. Darüber hinaus erfordern diese Regeln häufig eine manuelle Anpassung durch spezialisierte Teams, um mit neuen Datentypen Schritt zu halten, was die Sicherheitsteams unter ständiger Richtlinienverwaltung und Fehlalarmen begräbt.
Die Falle „Nur KI“
Groß Sprachmodelle (LLMs) lösen Begeisterung wegen ihrer Fähigkeit aus, Kontext und Semantik zu verstehen. Obwohl LLMs neue Arten von Datentypen effektiv klassifizieren können, ist es riskant, sich ausschließlich auf KI für Klassifizierung zu verlassen. Für diese Modelle sind sorgfältig zusammengestellte Trainingsdaten erforderlich – oft branchen- oder unternehmensspezifisch – um korrekte Ergebnisse zu liefern und Fehler aufgrund von Vermutungen oder Halluzinationen zu vermeiden.
Wenn ein Anbieter Daten ohne ein korrekt trainiertes Modell klassifiziert, ist das Ergebnis unzuverlässig und kann die Kosten schnell im großen Maßstab in die Höhe treiben. Einfach ausgedrückt: KI ist nicht effizient für die deterministische, hochpräzise Identifizierung bekannter Muster, die den Großteil von Datenerkennung und -klassifizierung ausmacht. Trotz der Begeisterung ist es unerlässlich, an das Ziel zu denken: Genauigkeit und Effizienz, nicht nur „KI“.
Die Stichproben-Abkürzung
Wenn das Hauptverkaufsargument eines Anbieters die Scangeschwindigkeit ist, deutet dies oft auf eine architektonische Abkürzung hin: Stichproben. Um schnelle Ergebnisse bei großen Datenbeständen zu erzielen, vermeiden einige Plattformen den Ressourcenbedarf vollständiger Scans und analysieren stattdessen nur eine Teilmenge der Daten. Während das für einen einmaligen Schnappschuss akzeptabel sein mag, schafft es eine unsichere Grundlage für jedes kontinuierliche Sicherheitsprogramm.
Stichproben führen von vornherein zu Schwachstellen und dann ist es unmöglich, die Compliance auf Prüfungsniveau aufrechtzuerhalten, präzise Richtlinien durchzusetzen und effektiv auf einen Datenverstoß zu reagieren.
Das eigentliche Ziel ist eine Klassifizierung, der Sie vertrauen können. Datenerkennung und -klassifizierung muss eine vollständige, kontinuierlich aktualisierte, kontextbezogene Ansicht Ihrer skalierbaren Daten bieten.
Die Lösung: Das richtige Werkzeug für die richtige Aufgabe
Genauso wie Sie einen Hammer nicht verwenden würden, um eine Schraube einzudrehen, sollten Sie nicht eine einzige Klassifizierungsmethode für jeden Datentyp verwenden. Ein skalierbarer Ansatz kombiniert das Beste aus mehreren Welten:
- Auf Mustern basierend Klassifizierung: Auf Mustern basierende Klassifizierung ist die Antwort, wenn es um strukturierte Datentypen wie Kreditkartennummern oder Kennungen im Gesundheitswesen geht. Techniken wie proximity matching, negative Schlüsselwörter und algorithmische Verifikation (z. B. Luhn für Kreditkarten) liefern hohe Genauigkeit bei geringen Rechenkosten.
- Exakter Datenabgleich (EDM): Wenn Gewissheit auf Datensatzebene erforderlich ist (z. B. dies ist die Patienten-ID 22814 aus unserem Master-EMR-System), ist EDM unverzichtbar. Es vergleicht unstrukturierte Daten mit einem gehashten Referenzsatz, wodurch nahezu keine Fehlalarme auftreten und kritische Daten präzise verifiziert werden.
- AI/LLM-unterstützte Klassifizierung: KI glänzt, wenn Unklarheiten bestehen. Es ist ein leistungsfähiges Tool zum Kategorisieren neuer Datentypen, zum Interpretieren uneinheitlicher Schemata oder um Kontext Klassifizierungsergebnissen hinzuzufügen. Mit Schichten von Musterlogik, erhöht KI die allgemeine Präzision und Umsetzbarkeit, vor allem bei mehrdeutigen oder sich verändernden Daten.
Skalierbarkeit und Korrektheit zu erreichen, ist abhängig von der Verwendung der geeigneten Klassifizierungsmethoden
Fazit: Verwenden Sie zuerst die schnellste und genaueste Methode (Muster), bringen Sie EDM für absolute Sicherheit dazu und fügen Sie KI hinzu, um den Kontext besser zu verstehen.
Ein umsetzbarer Ansatz zur Datenerkennung und -klassifizierung
Bei der Erkennung und Klassifizierung von Daten geht es nicht nur um die Sichtbarkeit. Es geht um die Sicherung von Daten. Die Varonis Data Security Platform bietet einen durchgängigen Ansatz für Datensicherheit – von der Erkennung bis zur Sanierung – der darauf abzielt, den manuellen Aufwand zu verringern und die Sicherheitsergebnisse bei jedem Schritt zu beschleunigen.
- Automatische Datenspeicher-Erkennung: Ordnen Sie Daten automatisch in Ihrem gesamten Bestand zu, einschließlich Cloud, SaaS und Hybrid. Hunderte von Datenbanken, Tausende von Buckets und unzählige Dateifreigaben werden alle kontinuierlich inventarisiert.
- Automatische Klassifizierung mit dem besten Tool: Starten Sie mit einem umfassenden Vollscan, um eine Ausgangsbasis festzulegen und verwenden Sie eine Mischung aus Musterabgleich, exaktem Datenabgleich (EDM) und KI-gestützter Klassifizierung, um Genauigkeit sicherzustellen. Skalieren Sie dann effizient mit inkrementellem Scannen, indem Sie native Logs für Aktivitäten nutzen, um Änderungen zu erkennen und nur das zu scannen, was neu ist oder geändert wurde.
- Mit Kontext anreichern: Gehen Sie über den Datentyp hinaus, um ihn mit Betreff, Thema und geltenden Vorschriften anzureichern. Eine Datei enthält nicht nur „personenbezogene Daten“. Sie enthält ein „Patientenaufnahmeformular mit HIPAA-regulierten Daten“. Dieser Kontext ist von entscheidender Bedeutung, um umsetzbare Datensicherheit zu gewährleisten.
- Datenaktivitäten und -ströme verfolgen: Behalten Sie einen einheitlichen Audit Trail bei, der Daten, Identität, Netzwerk und Sensitivität-Telemetrie korreliert, um zu sehen, wie klassifizierte Daten verwendet werden, wohin sie sich bewegen und von wem sie bewegt werden, einschließlich KI-Prompt-Interaktionen.
- Reagieren Sie auf ungewöhnliches Verhalten: Korrekte Klassifizierung unterstützt DLP und Risiko Modeling und ermöglicht es UEBA, komplexe Verhaltensweisen von Gegnern aufzudecken. Reichern Sie Alerts mit Klassifizierungskontext an, um Exfiltration, Insider-Bedrohungen und missbräuchliche Verwendung von KI-Tools zu erkennen. Priorisieren Sie Alerts nach möglichem Schaden und Vertrauenswürdigkeit und beschleunigen Sie Untersuchungen mit Varonis 24x7 MDDR.
- Automatisch beheben: Klassifizierungsergebnisse müssen sich direkt in Sicherheitsverbesserungen niederschlagen. Hier kommt die automatisierte Sanierung ins Spiel. Maskieren Sie automatisch sensitive Daten, geben Sie HR-Dateien automatisch Label, entfernen Sie riskanten Gastzugriffe und verhindern Sie, dass sensitive Daten in KI-Prompts eingegeben werden, ohne unnötige Servicetickets oder komplexe Integrationen.
Unser Funktionsprinzip ist klar: Es gibt keine Vorkonfiguration, keine laufende Richtlinienwartung und keine manuelle Feinabstimmung – nur schnelle, einfache Bereitstellung und umgehender Wert.
Sichere Bereitstellung und Datenresidenz
Es ist wichtig, wie Ihre Daten gescannt werden. Zur Vereinfachung der Skalierung, übertragen viele Anbieter Ihre Datenproben direkt zur Klassifizierung ihre Cloud. Das führt zu einem Datenschutzrisiko, vergrößert Ihre Angriffsfläche und entzieht Ihnen die Kontrolle über Ihre Daten. Wenn der Datenaufbewahrungsort Anlass für Bedenken ist, sollte eine direkte Datenübertragung nicht in Frage kommen.
Der Ansatz von Varonis beinhaltet eine zuverlässige Tenant-Isolation, Verarbeitung in der Region zur Erfüllung der Anforderungen an den Datenaufbewahrungsort und Verschlüsselung während der Übertragung und im Ruhezustand. Im Gegensatz zu anderen Anbietern werden Kundendaten niemals zum Trainieren unserer KI-Modelle verwendet.
Für Unternehmen mit strengen Regeln für den Datenaufbewahrungsort ermöglicht unsere Datensammler-Architektur die Verarbeitung und Klassifizierung von Daten, ohne dass sie jemals ihre Umgebung verlassen.
Für einen detaillierteren Einblick in unsere Sicherheitspraktiken, Compliance-Zertifizierungen und Datenschutzrichtlinien empfehlen wir Ihnen den Besuch im Varonis Trust Center.
Von der Klassifizierung zur Kontrolle: Ergebnisse aus der Praxis
Automatisierte Datenklassifizierung bietet mehr als nur Sichtbarkeit – sie ermöglicht kritische Sicherheitsmaßnahmen. So sieht das in der Praxis aus:
Anwendungsfall: Tampa General Hospital setzt KI sicher ein
Die Herausforderung: Einführung von Microsoft 365 Copilot für 10.000 klinische und Backoffice-Mitarbeitende, ohne Exposure sensibler Patientendaten (PHI) zu riskieren.
Die Lösung:
- Das Risiko finden: Automatisch entdeckte und klassifizierte Millionen von Dateien mit PHI, die gefährlich übermäßig exponiert waren.
- Das Problem beheben: Berechtigungen wurden innerhalb weniger Tage auf ein Least-Privilege-Prinzip umgestellt und die Patientendaten gesichert, bevor KI eingesetzt wurde.
- Alerts bei Datenrisiken: Überwachen Sie kontinuierlich alle Datenaktivitäten und KI-Prompts nach der Bereitstellung, um ungewöhnlichen Zugriff oder riskante Freigaben in Echtzeit zu erkennen und zu stoppen.
Ergebnis: Tampa General setzte erfolgreich und vertrauensvoll KI-Assistenten im gesamten Unternehmen ein, um Innovationen zu ermöglichen, während gleichzeitig sichergestellt wurde, dass ihre sensitive Daten sicher und HIPAA-konform blieben.
Varonis hat maßgeblich dazu beigetragen, dass wir alle Daten sehen konnten, wo sie sich befanden und wer Zugriff darauf hatte.
David Quigley, Identity Protection and Access Manager
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Anwendungsfall: Eine der größten US-Kreditgenossenschaften setzt Enterprise DLP ein
Herausforderung:
Setzen Sie DLP-Kontrollen ein, um die PII und Zahlungskartendaten von Mitgliedern vor internen und externen Bedrohungen zu schützen und gleichzeitig die regulatorische Compliance sicherzustellen.
Die Lösung:
- Das Risiko finden: Millionen von Dateien wurden entdeckt und klassifiziert, die PII- und PCI-Daten enthalten, die die Grundlage für eine korrekte DLP bereitstellen und weitreichenden offenen Zugriff aufdecken.
- Das Problem beheben: Den offenen Zugang um 93 % durch eine automatisierte Sanierung nach dem Least-Privilege-Prinzip, reduzieren und sicherstellen, dass nur autorisierte Nutzer den Zugang behalten.
- Alerts bei Datenrisiken: Aufsicht über Datenaktivitäten in Echtzeit aufrechterhalten und Beauftragung des IR-Teams von Varonis, um drei separate Vorfälle zu untersuchen.
Ergebnis: Die Kreditgenossenschaft stellte DLP mit Zuversicht bereit, um das Risiko von Datenverstößen zu reduzieren und gleichzeitig sicherzustellen, dass sensible Mitgliederdaten sicher und konform mit Vorschriften wie CCPA blieben.
Die Formel ist einfach: Verwenden Sie präzise Klassifizierung, um zu finden, was gefährdet ist, zu beheben, was exponiert ist und Alerts bei verdächtigen Aktivitäten auszulösen.
Wie Klassifizierung sichere KI und nachgelagerte Kontrollen ermöglicht
Datenerkennung und -klassifizierung sind unerlässlich, um KI-Assistenten wie Microsoft 365 Copilot, ChatGPT Enterprise und Salesforce Agentforce sicher nutzen zu können. Man kann nicht schützen, was man nicht kennt. Die Identifizierung sensitiver Daten ist von entscheidender Bedeutung, um die angemessenen Kontrollen anzuwenden und zu verhindern, dass KI sie offenlegt.
Aber ihre Auswirkungen reichen weit über KI hinaus. Korrekte Klassifizierung ist die Grundlage für Ihre wichtigsten nachgelagerten Kontrollen: Sie fügt der Bedrohungserkennung und -reaktion einen hochpräzisen Kontext hinzu, ermöglicht eine effektive DLP, stärkt Insider-Risikoprogramme und ermöglicht die Automatisierung des Datenlebenszyklus.
Mit Ground Truth-Klassifizierung schaffen Sie angemessene Leitplanken. Es wird sichergestellt, dass sensitive Daten vor Exposure oder Missbrauch geschützt sind, unabhängig davon, wohin sie sich bewegen oder welche KI-Agenten Sie einsetzen.
Sind Sie bereit, eine Klassifizierung zu sehen, die Ergebnisse liefert?
Hören Sie auf, Richtlinien zu verwalten und beginnen Sie, Risiken zu verwalten.
Führen Sie ein kostenloses Data Risk Assessment aus, um eine vollständige, aktuelle und kontextbezogene Ansicht Ihrer Daten zu erhalten und klare nächste Schritte für KI-Leitplanken und DLP.
Hinweis: Dieser Blog wurde mit Hilfe von KI übersetzt und von unserem Team überprüft.
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