Datensicherheit ist die praktische Umsetzung des Schutzes digitaler Informationen gegen unbefugten Zugriff, Beschädigung oder Diebstahl während des gesamten Lebenszyklus. Dieses Konzept umfasst alle Aspekte der Informationssicherheit, von der physischen Sicherheit von Hardware und Speichergeräten über Verwaltungs- und Zugangskontrollen bis hin zur logischen Sicherheit von Softwareanwendungen. Es enthält auch organisatorische Richtlinien und Verfahren.

Wenn sie richtig implementiert sind, schützen robuste Datensicherheitsstrategien die Informationsressourcen eines Unternehmens vor cyberkriminellen Aktivitäten, aber sie schützen auch vor Bedrohungen von innen und menschlichem Versagen, das nach wie vor zu den Hauptursachen für Datenschutzverletzungen gehört. Zur Datensicherheit gehört der Einsatz von Tools und Technologien, die dem Unternehmen einen besseren Überblick darüber verschaffen, wo sich seine wichtigen Daten befinden und wie sie verwendet werden. Idealerweise sollten diese Tools in der Lage sein, Schutzmaßnahmen wie Verschlüsselung, Datenmaskierung und Schwärzung sensibler Dateien anzuwenden und die Berichterstattung zu automatisieren, um Audits und die Einhaltung gesetzlicher Anforderungen zu optimieren.


Geschäftliche Herausforderungen
Die digitale Transformation verändert jeden Aspekt der Arbeitsweise und des Wettbewerbs heutiger Unternehmen grundlegend. Die schiere Menge an Daten, die Unternehmen erstellen, bearbeiten und speichern, nimmt zu und führt zu einem erhöhten Bedarf an Datengovernance. Darüber hinaus sind die Computerumgebungen heute komplexer als früher. Sie erstrecken sich routinemäßig über die öffentliche Cloud, das Rechenzentrum des Unternehmens und zahlreiche Edge-Geräte, die von IoT-Sensoren (Internet der Dinge) bis hin zu Robotern und Remote-Servern reichen. Diese Komplexität schafft eine erweiterte Angriffsfläche, die schwieriger zu überwachen und zu schützen ist.
Gleichzeitig nimmt das Bewusstsein der Verbraucher für die Bedeutung des Datenschutzes zu. Aufgrund der zunehmenden öffentlichen Nachfrage nach Datenschutzinitiativen wurden in letzter Zeit mehrere neue Datenschutzvorschriften erlassen, darunter die europäische Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) und der California Consumer Protection Act (CCPA). Diese Vorschriften gesellen sich zu den seit langem bestehenden Datensicherheitsbestimmungen wie dem Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA), der elektronische Gesundheitsdaten schützt, und dem Sarbanes-Oxley Act (SOX), der die Aktionäre von Aktiengesellschaften vor Bilanzierungsfehlern und Finanzbetrug schützt. Angesichts von Höchststrafen in Millionenhöhe besteht für jedes Unternehmen ein starker finanzieller Anreiz, die Einhaltung der Vorschriften zu gewährleisten.

Der geschäftliche Wert von Daten war noch nie so groß wie heute. Der Verlust von Geschäftsgeheimnissen oder geistigem Eigentum kann sich auf zukünftige Innovationen und Rentabilität auswirken. Vertrauenswürdigkeit wird also für die Verbraucher immer wichtiger, und ganze 75 % geben an, dass sie nicht bei Unternehmen einkaufen, denen sie in Bezug auf den Schutz ihrer persönlichen Daten nicht vertrauen.  

Verschlüsselung
Mithilfe eines Algorithmus, der normale Textzeichen in ein unlesbares Format umwandelt, verschlüsseln Verschlüsselungsschlüssel Daten, so dass nur autorisierte Benutzer sie lesen können.  Datei- und Datenbankverschlüsselungslösungen  dienen als letzte Verteidigungslinie für sensible Daten, indem sie deren Inhalt durch Verschlüsselung oder Tokenisierung unkenntlich machen. Die meisten Lösungen umfassen außerdem Funktionen zur Verwaltung von Sicherheitsschlüsseln.

Datenlöschung
Datenlöschung ist sicherer als die herkömmliche Datenlöschung, da hier eine Software eingesetzt wird, die Daten auf jedem beliebigen Speichergerät vollständig überschreibt. Dadurch ist sichergestellt, dass die Daten nicht wiederherstellbar sind.
 
Datenmaskierung
Durch die Maskierung von Daten können Unternehmen ihren Teams die Möglichkeit geben, Anwendungen zu entwickeln oder Mitarbeiter anhand echter Daten zu schulen. Die Datenmaskierung maskiert persönliche Daten, wo dies erforderlich ist, damit die Entwicklung in Umgebungen stattfinden kann, die den Vorschriften entsprechen.

Datenresilienz

Resilienz wird dadurch bestimmt, wie gut ein Unternehmen jede Art von Ausfall übersteht oder sich davon erholt – von Hardwareproblemen bis hin zu Stromausfällen und anderen Ereignissen, die die Datenverfügbarkeit beeinträchtigen (PDF, 256 KB). Eine schnelle Wiederherstellung ist entscheidend, um negative Auswirkungen zu minimieren.

Datensicherheits-Tools und -Technologien sollten sich den wachsenden Herausforderungen stellen, die mit der Sicherung der heutigen komplexen, verteilten, hybriden und/oder Multi-Cloud-Datenverarbeitungsumgebungen verbunden sind. Dazu gehört, dass man weiß, wo sich die Daten befinden, dass man verfolgen kann, wer Zugriff darauf hat, und dass man risikoreiche Aktivitäten und potenziell gefährliche Dateibewegungen blockiert. Umfassende Datenschutzlösungen, die es Unternehmen ermöglichen, einen zentralisierten Ansatz für die Überwachung und die Richtliniendurchsetzung zu wählen, können die Aufgabe vereinfachen.

Tools zur Datenerkennung und -klassifizierung
Vertrauliche Informationen können sich in strukturierten und unstrukturierten Datenspeichern befinden, darunter Datenbanken, Data Warehouses, Big Data-Plattformen und Cloud-Umgebungen. Datenerkennungs- und Klassifizierungslösungen automatisieren den Prozess der Identifizierung sensibler Informationen sowie den Prozess der Bewertung und Behebung von Schwachstellen.

Überwachung von Daten- und Dateiaktivitäten
Tools zur Überwachung von Dateiaktivitäten analysieren Datennutzungsmuster und ermöglichen es den Sicherheitsteams, festzustellen, wer auf Daten zugreift, Anomalien zu erkennen und Risiken zu identifizieren. Bei nicht normalen Aktivitätsmustern können auch dynamische Sperrungen und Warnmeldungen implementiert werden.

Tools zur Schwachstellen- und Risikoanalyse
Diese Lösungen erleichtern die Erkennung und Behebung von Schwachstellen, wie z. B. veraltete Software, Fehlkonfigurationen oder schwache Kennwörter, und können auch Datenquellen mit dem größten Risiko für eine Gefährdung identifizieren.

Automatisierte Erstellung von Compliance-Berichten
Umfassende Datenschutzlösungen mit automatisierten Berichtsfunktionen können ein zentrales Repository für unternehmensweite Prüfpfade zur Einhaltung von Vorschriften bereitstellen.

KI
KI erhöht die Leistungsfähigkeit eines Datensicherheitssystems, da sie große Datenmengen verarbeiten kann. Cognitive Computing, ein Teilbereich der KI, erfüllt die gleichen Aufgaben wie andere KI-Systeme, simuliert dabei aber menschliche Denkprozesse. Im Bereich der Datensicherheit ermöglicht dies eine schnelle Entscheidungsfindung, und insbesondere wenn Geschwindigkeit von entscheidender Bedeutung ist.

Weitere Informationen zu KI für Cybersicherheit
 
Multicloud-Sicherheit
Die Definition von Datensicherheit hat sich mit dem wachsenden Potenzial der Cloud erweitert. Unternehmen benötigen nun komplexere Lösungen, da sie nicht nur Daten, sondern auch Anwendungen und proprietäre Geschäftsprozesse schützen wollen, die über öffentliche und private Clouds laufen.

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Quantentechnologie
Die revolutionäre Quantentechnologie verspricht, viele traditionelle Technologien radikal zu verändern. Die Verschlüsselungsalgorithmen werden dadurch wesentlich facettenreicher und immer komplexer und sicherer werden.

Schaffung von Datensicherheit der Enterprise-Klasse
Der Schlüssel zu einer effektiven Datensicherheitsstrategie ist ein risikobasierter Ansatz zum Schutz der Daten im gesamten Unternehmen. Zu Beginn des Strategieentwicklungsprozesses sollten die Beteiligten unter Berücksichtigung der Unternehmensziele und der rechtlichen Anforderungen eine oder zwei Datenquellen mit den sensibelsten Informationen ermitteln und dort beginnen. Nachdem sie klare und strenge Richtlinien zum Schutz dieser begrenzten Quellen festgelegt haben, können sie diese bewährten Verfahren auf den Rest der digitalen Assets des Unternehmens in einer nach Prioritäten geordneten Weise ausweiten. Durch die Implementierung automatisierter Datenüberwachungs- und Datenschutzfunktionen lassen sich bewährte Verfahren wesentlich leichter skalieren.

Datensicherheit und die Cloud
Die Sicherung von cloudbasierten Infrastrukturen erfordert einen anderen Ansatz als das traditionelle Modell, bei dem die Abwehrmaßnahmen am Netzwerkrand platziert werden. Dies erfordert umfassende Tools zur Erkennung und Klassifizierung von Cloud-Daten sowie laufende Überwachung der Aktivitäten und Risikomanagement. Cloud-Überwachungstools können zwischen die Database-as-a-Service-Lösung (DBaaS) eines Cloud-Providers geschaltet werden und Daten während der Übertragung überwachen oder den Datenverkehr an Ihre bestehende Sicherheitsplattform umleiten. Dies ermöglicht eine einheitliche Anwendung von Richtlinien, unabhängig davon, wo die Daten gespeichert sind.

Datensicherheit und BYOD
Die Nutzung von PCs, Tablets und mobilen Geräten in Unternehmen nimmt zu, obwohl die Sicherheitsverantwortlichen begründete Bedenken hinsichtlich der Risiken haben, die diese Praxis mit sich bringen kann. Eine Möglichkeit, die Sicherheit von BYOD-Geräten, d.h. von Privatgeräten, zu verbessern, besteht darin, von Mitarbeitern, die diese Privatgeräte verwenden, die Installation von Sicherheitssoftware für den Zugriff auf Unternehmensnetzwerke zu verlangen, um so die zentrale Kontrolle und den Einblick in den Datenzugriff und -verkehr zu verbessern. Eine weitere Strategie besteht darin, eine unternehmensweite, auf Sicherheit ausgerichtete Denkweise zu etablieren und die Mitarbeiter zu ermutigen, sichere Kennwörter, eine Mehrfaktorauthentifizierung, regelmäßige Software-Updates und Geräte-Backups sowie Datenverschlüsselung zu verwenden, indem ihnen der Wert dieser Maßnahmen vermittelt wird.