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Sensible Daten in der Cloud schützen

So wird die Cloud nicht zum Abflussrohr für sensible Daten
Datensicherheit in der Cloud wird für Unternehmen zunehmend zu einem kritischen Bestandteil ihrer IT-Infrastruktur

Wenn Unternehmen in der Cloud geistiges Eigentum oder persönliche Informationen verlieren, drohen ihnen erhebliche Konsequenzen. Mit den richtigen Maßnahmen für Datensicherheit in der Cloud können sie zuverlässig Vorsorge treffen. Forcepoint erläutert die fünf wichtigsten davon. Datensicherheit in der Cloud wird für Unternehmen zunehmend zu einem kritischen Bestandteil ihrer IT-Infrastruktur. Sie nutzen immer häufiger Cloud-Dienste für den Betrieb von Anwendungen und die Speicherung von Daten, gleichzeitig greifen durch Remote- und mobile Arbeit immer größere Teile ihrer Belegschaft mit unterschiedlichsten Endgeräten von außerhalb des Unternehmensnetzwerks auf diese Cloud-Services zu. Dadurch vergrößert sich die Angriffsfläche für Cyberkriminelle und ihnen bieten sich neue Einfallstore.

Wenn Unternehmen in der Cloud geistiges Eigentum oder persönliche Informationen verlieren, drohen ihnen erhebliche Konsequenzen. Diese reichen von empfindlichen Geldstrafen über einen irreparablen Reputationsverlust bis hin zu existenzbedrohenden Umsatzeinbußen. Der Cybersecurity-Spezialist Forcepoint erläutert fünf Maßnahmen, mit denen Unternehmen das verhindern können.

1. Zero-Trust-Frameworks implementieren. Der Sicherheitsansatz von Zero Trust verfolgt das Ziel, dass nur vertrauenswürdige Nutzer auf Anwendungen zugreifen können, die sensible Daten beherbergen. Beim Zugang zu Cloud-Diensten können Unternehmen das mithilfe eines CASB (Cloud Access Security Broker) sicherstellen. Dieses Sicherheits-Tool unterstützt Multi-Faktor-Authentifizierung (MFA) sowie Single Sign-on (SSO) und kann feingranulare Berechtigungen durchsetzen. Dadurch gewährleistet es, dass nur autorisierte Benutzer Zugriff auf bestimmte Daten und Anwendungen erhalten.

2. Richtlinien für Dateninteraktionen aufsetzen. Um ihre sensiblen Daten in der Cloud zu schützen, sollten sie Policies dafür definieren und dabei festlegen, welche Daten überhaupt in eine Cloud hochgeladen werden dürfen, etwa in eine GenAI-Plattform, oder welche Informationen Mitarbeiter aus einer Cloud auf BYOD-Geräte herunterladen dürfen, die nicht von der zentralen IT verwaltet werden. Dabei können ihnen bereits bestehende Frameworks und Standards helfen. Oft können mit Hilfe von pre-defined Policies entsprechende Richtlinien für Dateninteraktionen in der Cloud schnell und einfach erstellt werden.

3. Kontinuierliche Data Discovery und Datenklassifizierung betreiben. Damit Unternehmen ihre sensiblen Daten in der Cloud schützen können, müssen sie erst einmal herausfinden, welche sie überhaupt besitzen und wo genau sie sich befinden – und das nicht nur einmalig, sondern laufend, weil ihre Daten im täglichen Geschäftsleben ständig verändert und erweitert werden. Moderne Tools bieten ihnen dafür viele Automatismen. Sie können alle Speicherorte eines Unternehmens in der Cloud scannen und die erfassten Daten mithilfe von Künstlicher Intelligenz selbstständig verstehen und klassifizieren.

4. Dateninteraktionen laufend kontrollieren. Damit Unternehmen die Einhaltung der Richtlinien sicherstellen können, müssen sie alle Datenbewegungen in die Cloud, aus der Cloud und innerhalb der Cloud überwachen. Dann sind sie in der Lage, mögliche Bedrohungen zu identifizieren und schnell Gegenmaßnahmen einzuleiten, die einen Datenabfluss oder Datenschutzverstöße stoppen können. Geeignete Sicherheits-Systeme ermöglichen es ihnen, alle Daten, Speichersysteme und Zugriffe in Echtzeit zu überwachen und verdächtige Aktivitäten wie ungewöhnliche Veränderungen an Daten oder von normalen Mustern abweichende Zugriffe zu erkennen, zu limitieren oder ganz zu blockieren.

5. Sämtliche Endgeräte absichern. Um alle Sicherheitslücken zu schließen, sollten Unternehmen eine Sicherheitslösung nutzen, die eine einheitliche Durchsetzung der Richtlinien von unternehmenseigenen Endgeräten bis hin zu den BYOD-Geräten der Mitarbeiter ermöglicht. Dadurch lässt sich beispielsweise verhindern, dass Mitarbeiter sensible Informationen aus einer Cloud-Plattform auf ihren privaten Endgeräten abspeichern oder damit Daten aus einer vertrauenswürdigen Cloud in einen unsicheren Cloud-Service verschieben.

"Für Unternehmen ist entscheidend, dass ihre Sicherheitslösungen Daten in der Cloud schützen, ohne die Produktivität der Mitarbeiter einzuschränken", erklärt Fabian Glöser, Team Leader Sales Engineering bei Forcepoint in München. "Deshalb sollten sie unbedingt Risiko-adaptive Systeme einsetzen. Solche Lösungen sind in der Lage, riskantes Verhalten zu analysieren und darauf mit Maßnahmen zu reagieren, die dem konkreten Kontext angemessen sind. So verhindern sie den ungewollten Abfluss von Daten, ohne jedem Mitarbeiter die gleichen Regeln und Limitierungen aufzubürden." (Forcepoint: ra)

eingetragen: 24.10.24
Newsletterlauf: 05.12.24

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Meldungen: Tipps und Hinweise

Datenqualität entscheidend
Künstliche Intelligenz, kurz KI, gehört derzeit zu den meistdiskutierten Themen. Die Entwicklungen sind rasant, die Möglichkeiten scheinen fast unbegrenzt. Viele Unternehmen arbeiten deshalb schon mit KI oder sind aktuell dabei, Tools zu implementieren. "KI als Katalysator für Optimierung, Standardisierung und Digitalisierung wird von Unternehmen bereits vielfältig eingesetzt. Doch es fehlen in vielen Branchen, wie etwa im Retail-Bereich, noch Use Cases - es kann noch nicht alles mit KI-Tools gelöst werden. Vor der Implementierung gilt es in vielen Fällen deshalb noch zu prüfen, ob sich der Einsatz von KI in jedem Fall lohnt", sagt Andreas Mohr, SAP Senior Development Consultant bei retailsolutions.
Sicherheitsrisiken in der Cloud
Es gibt gute Gründe, Daten und Dienste in eine Cloud-Umgebung zu verlagern: Flexibilität, Skalierbarkeit und Kosteneffizienz sprechen eindeutig für die Cloud. Es sind jedoch auch die Risiken zu bedenken und zu managen. Ein wichtiger Aspekt ist die Datensicherheit: Da die Daten in externen Rechenzentren gespeichert werden, sind sie potenziell Angriffen ausgesetzt - sensible Informationen können abgefangen oder manipuliert werden.
Was Unternehmen beachten müssen
Künstliche Intelligenz gehört für immer mehr Unternehmen ganz selbstverständlich zum Geschäftsalltag dazu. Insbesondere die generative KI (GenAI) erlebt einen Boom, den sich viele so nicht vorstellen konnten. GenAI-Modelle sind jedoch enorm ressourcenhungrig, sodass sich Firmen Gedanken über die Infrastruktur machen müssen. NTT DATA, ein weltweit führender Anbieter von digitalen Business- und Technologie-Services, zeigt, warum die Cloud der Gamechanger für generative KI ist.
SAP mit umfassender Cloud-Strategie
Für die digitale Transformation von Unternehmen setzt SAP auf eine umfassende Cloud-Strategie. Hier bietet SAP verschiedene Lösungen an. Neben der SAP Public Cloud, die sehr stark auf den SME-Markt zielt, bedient die Industry Cloud als Kombination aus Private Cloud und industriespezifischen Cloud-Lösungen eher den LE-Markt.
Warum steigende IT-Kosten das kleinere Übel sind
Es gibt Zeiten, in denen sind CIOs wirklich nicht zu beneiden. Zum Beispiel dann, wenn sie der Unternehmensführung wieder einmal erklären müssen, warum erneut höhere Investitionen in die IT nötig sind. Eines der größten Paradoxe dabei: Kosten steigen auf dem Papier auch dann, wenn eigentlich aus Kostengründen modernisiert wird. Der Umstieg vom eigenen Server im Keller in die Cloud? Mehrkosten. Neue SaaS-Lösungen?
Optimierung von Java-Workloads in der Cloud
Cloud-Infrastrukturen versprechen Skalierbarkeit, Effizienz und Kostenvorteile. Doch um Engpässe zu vermeiden, überprovisionieren viele Unternehmen ihre Cloud-Kapazitäten - und bezahlen so oftmals für Ressourcen, die sie gar nicht nutzen. Wie lässt sich das ändern? Ein zentraler Hebel ist die Optimierung von Java-Workloads in der Cloud. Cloud-Infrastrukturen bringen viele Vorteile, aber auch neue Komplexität und oft unerwartet hohe Kosten mit sich. Bei vielen Unternehmen nehmen Java-Umgebungen und -Anwendungen große Volumina in gebuchten Cloud-Kapazitäten ein, denn Java gehört noch immer zu den beliebtesten Programmiersprachen: Laut dem aktuellen State of Java Survey and Report 2025 von Azul geben 68 Prozent der Befragten an, dass über 50 Prozent ihrer Anwendungen mit Java entwickelt wurden oder auf einer JVM (Java Virtual Machine) laufen.
Wer Cloud sagt, muss Datensouveränität denken
Die Cloud hat sich längst zu einem neuen IT-Standard entwickelt. Ihr Einsatz bringt allerdings neue Herausforderungen mit sich - insbesondere im Hinblick auf geopolitische Risiken und die Gefahr einseitiger Abhängigkeiten. Klar ist: Unternehmen, Behörden und Betreiber kritischer Infrastrukturen benötigen eine kompromisslose Datensouveränität. Materna Virtual Solution zeigt, welche zentralen Komponenten dabei entscheidend sind.
KI-Herausforderung: Mehr Daten, mehr Risiko
Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert weiterhin die Geschäftswelt und hilft Unternehmen, Aufgaben zu automatisieren, Erkenntnisse zu gewinnen und Innovationen in großem Umfang voranzutreiben. Doch es bleiben Fragen offen, vor allem wenn es um die Art und Weise geht, wie KI-Lösungen Daten sicher verarbeiten und bewegen. Einem Bericht von McKinsey zufolge gehören Ungenauigkeiten in der KI sowie KI-Cybersecurity-Risiken zu den größten Sorgen von Mitarbeitern und Führungskräften.
Sichere Daten in der Sovereign Cloud
Technologie steht im Mittelpunkt strategischer Ambitionen auf der ganzen Welt, aber ihr Erfolg hängt von mehr als nur ihren Fähigkeiten ab. Damit Dienste effektiv funktionieren, braucht es eine Vertrauensbasis, die den Erfolg dieser Technologie untermauert und eine verantwortungsvolle Speicherung der Daten, Anwendungen und Dienste gewährleistet.
Integration von Cloud-Infrastrukturen
Cloud-Technologien werden zum Schlüsselfaktor für Wachstum und verbesserte Skalierbarkeit über das Kerngeschäft hinaus - auch bei Telekommunikationsanbietern (Telcos). Auch hier ist der Wandel zur Nutzung von Produkten und Dienstleistungen "On-Demand" im vollen Gange, sodass Telcos ihre Geschäftsmodelle weiterentwickeln und zunehmend als Managed-Service-Provider (MSPs) und Cloud-Service-Provider (CSPs) auftreten.

Generative KI mit Serverless optimieren Dank der Cloud: Flexibilität und Skalierbarkeit