Die typischen Herausforderungen beim Umgang mit Datenrisiken

Was ist Data Risk Management?

Datenrisikomanagement ist die Gesamtheit aller Prozesse und Arbeitsabläufe, die zur Identifizierung, Bewertung, Minderung und Überwachung von Risiken eingesetzt werden, die speziell mit den Datenbeständen einer Organisation verbunden sind.

• Datenidentifizierung und -klassifizierung. Ein Unternehmen muss die Arten, Mengen, Speicherorte und Sensibilität seiner Datenbestände genau kennen. Dieses Verständnis bildet die Grundlage für das Risikomanagement, da unbekannte Risiken nicht beherrschbar sind.
• Risikobewertungen. Bei der Risikobewertung jedes Datentyps werden die Risiken für Datenschutz, Sicherheit, Verfügbarkeit und Compliance sorgfältig geprüft. Beispielsweise enthält eine Kundendatenbank sensible, geschäftskritische Informationen, während öffentliche Marketingmaterialien des Unternehmens ein geringeres Risiko für das Unternehmen darstellen.
• Data Governance. Daten sind ein Unternehmenswert und erfordern die Erstellung und Durchsetzung von Data-Governance-Regeln, die die ordnungsgemäße Verwendung, Handhabung und Speicherung jedes Datentyps festlegen. Verschiedene Datenklassifizierungen unterliegen oft spezifischen Regeln, die nicht nur unternehmensweite Richtlinien für den Umgang mit Daten vorgeben, sondern auch die Grundlage für die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften bilden.
• Risikominderungsstrategien. Nach eingehender Prüfung der Risiken für jeden Datentyp legen Führungskräfte aus den relevanten Bereichen Richtlinien zur Risikominderung fest, um operative Probleme anzugehen. Beispielsweise erfordert die kritische Datenbank Investitionen in Technologien zur Gewährleistung von Redundanz und Sicherheit, wie Identitäts- und Zugriffsmanagement (IAM). Diese Datenbank nutzt außerdem Datenschutztechnologien und bietet Echtzeit-Protokollierung und Alarmmeldungen. Gut dokumentierte Strategien zur Risikominderung belegen darüber hinaus die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften.
• Überwachungs- und Berichterstellungs-Tools. Das Datenrisikomanagement nutzt häufig Software-Tools, um den Datenzugriff zu überwachen – was wurde wann und von wem abgerufen – und überprüfbare Protokolle zu erstellen. Unbefugter Zugriff löst Echtzeitwarnungen und vorbeugende Sicherheitsmaßnahmen aus.

Warum ist Datenrisikomanagement wichtig?

Daten sind für jedes moderne Unternehmen von entscheidender Bedeutung. Wenn man Daten als Vermögenswert betrachtet, ähnlich wie ein Gebäude oder einen Computer, wird es sinnvoll, ihnen ein Risiko zuzuordnen. Daten können verloren gehen, unzugänglich werden, gestohlen oder beschädigt werden. Genauso wie ein Unternehmen eine funktionsfähige Struktur oder eine geeignete IT-Infrastruktur benötigt, benötigt es auch Zugriff auf wichtige, oft sensible Daten.

Das Datenrisikomanagement betrachtet Geschäftsdaten als Vermögenswert, der geschützt werden muss, um die Stabilität des Unternehmens zu gewährleisten. Zu den zahlreichen Vorteilen gehören:

• Betriebskontinuität. Das Datenrisikomanagement unterstützt die Geschäftskontinuität. Die erforderlichen Daten sind vollständig, korrekt und bei Bedarf verfügbar, dank robuster Speichertechniken und Software-Tools, die die Sicherheit überwachen und die Datenintegrität gewährleisten.
• Sicherheit gewährleisten. Das Datenrisikomanagement umfasst Richtlinien, Verfahren und Techniken, die Geschäftsdaten vor Diebstahl oder Verlust schützen. Der Zugriff auf sensible Daten erfordert in der Regel eine geeignete Authentifizierung und Autorisierung. Der Zugriff wird überwacht und protokolliert, um böswillige Aktivitäten zu verhindern.
• Einhaltung von Vorschriften. Moderne Unternehmen müssen eine Vielzahl von Vorschriften einhalten. Einige dienen dem Schutz von Personen und deren vertraulichen Daten. Andere unterstützen den erfolgreichen Geschäftsbetrieb. Die meisten Vorschriften sehen bei Nichteinhaltung Geldstrafen und rechtliche Sanktionen vor. Das Datenrisikomanagement sorgt für die Einhaltung der Vorschriften.
• Optimierung des Geschäftsbetriebs. Diese Ergebnisse stärken das Vertrauen von Kunden, Geschäftspartnern, Aufsichtsbehörden und anderen Stakeholdern. Darüber hinaus ermöglicht ein solides Risikomanagement eine schnelle Reaktion auf Verstöße oder Datenverluste und mindert so die Auswirkungen.

Wichtige Arten von Datenrisiken

Datenrisiken lassen sich in der Regel in drei große Kategorien einteilen: Diebstahl, Missbrauch und technischer Ausfall. Jedes Risiko setzt ein Unternehmen dem Risiko von Reputationsschäden, finanziellen Verlusten und rechtlichen Sanktionen aus. Jedes Risiko stellt zudem eine einzigartige Herausforderung dar.

Diebstahl

Datendiebstahl umfasst alle Handlungen, die einen unerwarteten oder unbefugten Zugriff auf sensible Daten ermöglichen, darunter:

• Hacking: Ein Hacker verschafft sich unbefugten Zugriff auf das Sicherheitssystem eines Unternehmens, um Daten einzusehen, zu stehlen oder zu verändern, häufig mithilfe von Methoden wie Phishing.
• Schädliche Software. Malware dringt in die Sicherheitsvorkehrungen eines Unternehmens ein, installiert sich auf einem System und wird dort ausgeführt, um unbefugten Zugriff zu ermöglichen, beispielsweise durch einen Keylogger, der die Anmeldedaten von Benutzern erfasst.
• Menschliches Versagen. Daten werden durch Handlungen oder Unterlassungen von Mitarbeitern offengelegt. Beispielsweise ermöglicht eine falsch konfigurierte IAM-Plattform, ein falsch konfiguriertes Speichersubsystem oder falsch konfigurierte Netzwerkgeräte unbefugten Zugriff.

Missbrauch

Datenmissbrauch liegt vor, wenn Daten auf unbeabsichtigte Weise verwendet oder weitergegeben werden, darunter:

• Datenverlust. Geschützte Daten werden fälschlicherweise an Unbefugte weitergegeben. Beispielsweise sendet ein Mitarbeiter eine Datei an einen Lieferanten, ohne sich der Sensibilität der darin enthaltenen Daten bewusst zu sein.
• Unzulässige Absicht. Der Zugriff auf sensible Daten erfolgt zu Zwecken, die nicht mit den normalen Arbeitsaufgaben vereinbar sind. Beispielsweise könnte ein Mitarbeiter die Gesundheitsdaten eines Kollegen einsehen, obwohl er weder medizinisches Fachpersonal ist noch in der Pflege tätig ist.
• Zugriff durch Dritte. Unternehmen gewähren häufig Dritten, beispielsweise Auftragsdatenverarbeitern, Zugriff auf Daten. Sobald Daten weitergegeben werden – selbst für den vorgesehenen Zweck –, hat deren Diebstahl, Verlust oder Missbrauch dieselben Konsequenzen für das ursprüngliche Unternehmen. Moderne Vereinbarungen zur gemeinsamen Nutzung von Daten verlangen häufig, dass Dritte das gleiche Schutzniveau gewährleisten.

Technische Störungen

Die komplexe technische Infrastruktur, die diese Daten verarbeitet, umfasst häufig eine Vielzahl von Hardwaregeräten und Softwarekomponenten. Alle sind durch komplexe Konfigurationen miteinander verbunden. Ausfälle oder sogar Schwachstellen in irgendeinem Bereich stellen ein Risiko für die Datensicherheit und -verfügbarkeit dar. Zu den häufigsten Risiken zählen:

• Fehlerhafte Konfigurationen. Elemente sind nicht ordnungsgemäß für die Interoperabilität konfiguriert, wodurch Schwachstellen entstehen oder der zuverlässige Zugriff auf Daten eingeschränkt wird. Wenn beispielsweise ein Netzwerkgerät mit einem Standardpasswort versehen ist, ermöglicht dies einem Angreifer den Zugriff auf das Netzwerk.
• Nicht gepatchte Software. Bekannte Schwachstellen in Software ziehen Angreifer an. Es ist wichtig, kritische Software-Tools schnell zu patchen, um bekannte Schwachstellen zu schließen.
• Schwache Passwörter. In der modernen Computertechnik sind Zugangsdaten für den Zugriff auf Daten erforderlich. Viele Unternehmen setzen entsprechende Passwortrichtlinien ein.
• Systemausfälle. Hardwarefehler – von einem abgestürzten Server bis hin zu einem ausgefallenen Speichergerät – machen wichtige Daten unzugänglich. Wichtige Daten erfordern eine ausfallsichere Infrastruktur, einschließlich redundanter Server oder Speichergeräte, die einige Hardwareausfälle tolerieren können. Der kontinuierliche Zugriff auf Daten gewährleistet den normalen Geschäftsbetrieb, bis der Fehler identifiziert und behoben ist.

Wie KI das Datenrisikomanagement beeinflusst

Das Aufkommen von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz (KI) hat tiefgreifende Auswirkungen auf das Datenrisikomanagement. Im Großen und Ganzen bieten KI-Technologien drei wesentliche Vorteile für die moderne Geschäftswelt:

• Sie verarbeiten riesige Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen, um Muster und Zusammenhänge zu erkennen.
• Sie reagieren autonom auf diese situativen Daten im Kontext.
• Sie reagieren in einem Bruchteil der Zeit, die menschliche Administratoren benötigen, um zu reagieren.

Daher eignet sich KI besonders gut für Aufgaben des Datenrisikomanagements, da sie die Identifizierung, Bewertung und Minderung von Datenrisiken verbessert.

Im Bereich der Cybersicherheit analysiert und modelliert KI beispielsweise riesige Mengen von Protokoll- und Netzwerkdaten, um charakteristische Signaturen möglicher Angriffe zu finden; anschließend leitet sie in Echtzeit Schritte zur Blockierung und Meldung nachfolgender Vorfälle ein, um den möglichen Angriff zu entschärfen. In einem anderen Beispiel überprüft die KI ausgehende E-Mails, sucht nach geschützten Daten in Anhängen und versteht, wie Datenlecks entstehen. Die KI blockiert solche Anhänge und sendet dann Nachrichten an die Absender über die Bedeutung der Datensicherheit und des Datenrisikomanagements.

• Der Einsatz von  KI bringt jedoch auch einige Herausforderungen mit sich, darunter:
• Es erfordert eine umfangreiche, komplexe und rechenintensive Ausbildung, die erhebliche finanzielle und fachliche Vorleistungen voraussetzt.
• Die KI muss trainiert und validiert werden, um Verzerrungen zu vermeiden, zunächst in den Trainingsdaten, dann in den Algorithmen und der Entscheidungsfindung.
• Die KI muss in der Lage sein, zu lernen und sich an veränderte Geschäftsanforderungen und Risikoprofile anzupassen, was ständiges Training und eine kontinuierliche Überwachung durch Menschen erfordert, um stabile und zuverlässige Ergebnisse zu gewährleisten.
• KI ist nicht zu 100 Prozent genau. Gelegentlich macht die KI Fehler oder interpretiert Verhaltens- oder Situationsdaten falsch.
• Der Einsatz von KI entbindet das Unternehmen nicht von seinen Verpflichtungen zur Einhaltung der Vorschriften. Kommt es beispielsweise aufgrund eines KI-Fehlers zu einer Datenschutzverletzung, bleibt das Unternehmen in vollem Umfang für Geldbußen, Rechtsstreitigkeiten und andere Strafen verantwortlich.

Letztlich verfeinern und beschleunigen KI-Technologien die Techniken des Datenrisikomanagements, aber sie sind weder perfekt, noch ersetzen sie den Menschen - oder menschliche Fehler - aus den Aufgaben des Datenrisikomanagements. KI ist heute ein nützliches Instrument zur Verbesserung des Datenrisikomanagements, aber KI-Systeme können nicht autonom arbeiten.

Bewährte Verfahren für das Datenrisikomanagement

Das Datenrisikomanagement ist ein komplexes Unterfangen mit sehr unterschiedlichen Anforderungen, die von den Anforderungen der Branche, der Unternehmensgröße, den gesetzlichen Bestimmungen und den Fähigkeiten der Mitarbeiter abhängen. Zwar gibt es kein einheitliches Regelwerk für ein angemessenes Datenrisikomanagement, aber es gibt einige bewährte Verfahren, darunter:

• Bewerten Sie die Risiken regelmäßig. Unternehmensdaten wachsen und verändern sich ständig, was Datenrisiken zu einer dynamischen Bedrohung macht. Die regelmäßige Erstellung eines Dateninventars und die Überprüfung der Datenbestände - Art, Standort, Wert und Schwachstellen - sind wichtige Grundlagen, um zu verstehen, was gefährdet ist, und um die Risiken und ihre Folgen zu erkennen. Unternehmen nutzen Bewertungen, um Schutzmaßnahmen zu entwickeln, Mitarbeiter zu sensibilisieren und Strategien zur Risikominderung durchzuführen.
• Kontrolle des Datenzugriffs. Zero-Trust-Richtlinien und Zugriffskontrollen sorgen für eine zuverlässige Authentifizierung und beschränken die Berechtigungen strikt auf die Daten, die für die Erfüllung der Aufgaben des Benutzers erforderlich sind. Zu den gängigen Zugriffstechniken gehören die rollenbasierte Zugriffskontrolle und die attributbasierte Zugriffskontrolle, die den Zugriff auf breitere Benutzertypen und nicht auf Einzelpersonen gewähren.
• Überwachung der Datenqualität und des Zugriffs. Daten werden auch bei rechtmäßigem Zugriff verändert und verfälscht. Durch regelmäßige Überwachung der Datenqualität wird sichergestellt, dass alle Daten vollständig, konsistent und genau bleiben. Außerdem hilft die Überwachung und Protokollierung des Datenzugriffs dabei, Benutzer mit Datenqualitätsproblemen in Verbindung zu bringen und zu klären, auf welche Daten von wem zugegriffen wird.
• Nutzung von KI. Fortschrittliche Plattformen für das Datenrisikomanagement, die häufig auf KI-Technologien basieren, analysieren die Datenqualität, überprüfen Zugriffsmuster und erkennen ungewöhnliche Verhaltensweisen, die den Datenzugriff und die Sicherheit gefährden könnten. Fortgeschrittene Plattformen warnen Administratoren und ergreifen eigenständig Maßnahmen, um potenzielle Bedrohungen zu entschärfen. Andere Technologien, wie beispielsweise Data Loss Prevention, verhindern, dass sensible Daten per Upload oder E-Mail-Anhang das Unternehmen verlassen.
• Ende-zu-Ende-Verschlüsselung einsetzen. Tools mit geringem Rechenaufwand, einschließlich Datenverschlüsselung, schützen Daten sowohl im Ruhezustand als auch bei der Übertragung. Eine Ende-zu-Ende-Verschlüsselung ist besonders dann von Vorteil, wenn sensible Daten außerhalb des lokalen Netzwerks eines Unternehmens ausgetauscht werden müssen.
• Schulung aller Beteiligten. Jeder Mitarbeiter und jeder externe Partner spielt eine Rolle beim Erkennen, Verstehen und Verwalten von Datenrisiken. Die notwendige Ausbildung umfasst laufende Schulungen und regelmäßige Audits, um die Bedeutung von Datenrisiken zu verdeutlichen. Diese Prozesse fördern auch die Bildung eines Reaktionsteams für den Umgang mit Datenverletzungen.

Kommunikation des Datenrisikomanagements im Unternehmen

Das Datenrisikomanagement erfordert eine wirksame Kommunikation innerhalb eines Unternehmens. Beachten Sie die folgenden Praktiken, wenn Sie die Bedeutung des Datenrisikomanagements vermitteln:

• Maßgeschneiderte Botschaften. Unterschiedliche Interessengruppen benötigen unterschiedliche Arten von Erklärungen. Führungskräfte auf der C-Ebene interessieren sich in erster Linie für strategische Fragen - finanzielle, rechtliche und rufschädigende Risiken. Die einfachen Angestellten wollen Nachrichten über bestimmte Maßnahmen, die sich auf ihre tägliche Arbeit auswirken. Außenstehende Parteien konzentrieren sich in der Regel auf Vertrauensfragen im Zusammenhang mit Risiken, die eine ständige Überwachung und gelegentliche Reaktionen erfordern.
• Die Botschaft muss klar sein. Unabhängig von der Botschaft ist Klarheit erforderlich. Die Kommunikation muss mit praktischen Begriffen, Beispielen und Verfahrensschritten, die für die verschiedenen Interessengruppen geeignet sind, gut unterstützt werden.
• Entwickeln Sie eine risikobewusste Kultur. Fördern Sie mit regelmäßiger Kommunikation sowie kontinuierlicher Schulung und Weiterbildung eine Unternehmenskultur, die den Einzelnen befähigt, zu handeln, Datenrisiken nach Möglichkeit zu vermeiden und ihre Auswirkungen zu mindern, wenn sie auftreten.