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.
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.
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.
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“.
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.
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:
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.
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.
Unser Funktionsprinzip ist klar: Es gibt keine Vorkonfiguration, keine laufende Richtlinienwartung und keine manuelle Feinabstimmung – nur schnelle, einfache Bereitstellung und umgehender Wert.
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.
Automatisierte Datenklassifizierung bietet mehr als nur Sichtbarkeit – sie ermöglicht kritische Sicherheitsmaßnahmen. So sieht das in der Praxis aus:
Die Herausforderung: Einführung von Microsoft 365 Copilot für 10.000 klinische und Backoffice-Mitarbeitende, ohne Exposure sensibler Patientendaten (PHI) zu riskieren.
Die Lösung:
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.
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:
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.
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.
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.