Sie sind hier: Startseite » Markt » Tipps und Hinweise

Von Umgebungssicherheit zu Daten-Resilienz


Mitarbeiterverhalten als Risiko: Wie sich Daten in Cloud Computing-Anwendungen sichern lassen
Durch Cloud-Anwendungen verlängert sich die Verarbeitungskette von Daten signifikant


Von Anurag Kahol, CTO, Bitglass

Die Sicherheit von Cloud Computing-Anwendungen wird maßgeblich definiert durch die Sicherheit der dort befindlichen Daten. Den Anforderungen jenseits des Netzwerkperimeters sind klassische Sicherheitsansätze jedoch nicht mehr gewachsen. Nunmehr ist das Verhalten der Nutzer der Faktor, der in punkto Datensicherheit potenziell den größten Schaden anrichten kann. Um dieses Risiko einzudämmen, benötigen IT-Security-Teams ein Verständnis davon, wie die Verwertungskette ihrer Daten über die gesamte Cloudumgebung hinweg aussieht und Sicherheitsfunktionen, die unmittelbar auf der Datenebene ansetzen.

Software-as-a-Service (SaaS)-Anwendungen wie Office 365, Box oder Salesforce haben sich mit zunehmender Nutzung der Cloud mittlerweile zum neuen Standard entwickelt. Unternehmen nutzen dabei die für sie bereit gestellte Anwendung im Funktionsumfang des nach ihren Bedürfnissen ausgewählten Kostenmodells. Mit Cloudanwendungen stehen für jedes Team und jede Fachabteilung unternehmensweit spezifische Dienste und Funktionen zur Verfügung, die auf ihre jeweiligen Aufgabenbereiche zugeschnitten sind.

Durch Cloud-Anwendungen verlängert sich die Verarbeitungskette von Daten signifikant. Der Zugriff ist für autorisierte Mitarbeiter prinzipiell rund um die Uhr möglich, egal, ob sie sich von ihrem Arbeitsplatz oder außerhalb der Geschäftszeiten über ihr Smartphone einloggen. Auf der einen Seite sind dies Annehmlichkeiten, die zu einer flexiblen Arbeitskultur beitragen und die Zufriedenheit der Mitarbeiter steigern können. Andererseits bringt dies neue Risikofaktoren mit sich, wie Up- und Downloads von Dateien über ungesicherte Endpunkte. Dies erhöht die Wahrscheinlichkeit für Datenverluste und schafft außerdem Angriffsvektoren für Cyberangriffe. Verschärft wird die Problematik dadurch, dass beispielsweise für sensible Daten regulatorische Auflagen gelten, die die Kontrolle über den gesamten Datenbestand erforderlich machen.

Mitarbeiterverhalten als folgenreichstes Risiko
Jenseits des Netzwerkperimeters geht es also insbesondere darum, potenzielle Schäden in Folge riskanten Mitarbeiterverhaltens zu verhindern. Einfache Verbote wie beispielsweise den Login von privaten Endgeräten oder die eigenmächtige Nutzung von Unternehmensdaten in nicht-genehmigten Cloudanwendungen zu untersagen, mögen zwar beruhigend wirken. Tatsächlich können Unternehmen damit allerdings nicht nachvollziehen, was mit ihren Daten in den Händen der Mitarbeiter geschieht. Dabei befinden sich in Organisationen im Durchschnitt weit über hundert Apps in Gebrauch, davon viele, von denen die IT-Abteilung keinerlei Kenntnis hat. Eine Studie aus dem Jahr 2019 ergab, dass fast die Hälfte (45 Prozent) der Unternehmen Kundendaten in der Cloud speichern, 42 Prozent Mitarbeiterdaten und 24 Prozent geistiges Eigentum. Kommt es also zu einem Datenverlust, müssen Unternehmen unter Umständen haftungs- oder strafrechtliche Konsequenzen befürchten.

Daten in der Cloud nicht zusätzlich zu schützen, wäre also grob fahrlässig. Da diese sich jenseits des Netzwerkperimeters befinden, sind Firewalls wirkungslos. Der Ansatz, sämtliche zugreifenden Endgeräte abzusichern, ist leider etwas schwerfällig und in seiner Wirksamkeit begrenzt. Im Gegensatz dazu sind Sicherheitsmaßnahmen, die auf der Datenebene ansetzen, agiler und effektiver. Mit ihnen können Security-Verantwortliche einen Überblick ihrer Daten gewinnen, in Echtzeit Kontrollaufgaben wahrnehmen und die Sicherheitsrisiken durch Mitarbeiterverhalten minimieren.

Dies gelingt durch die folgenden Funktionen:

1. Durch API-Integrationen
über Cloud-Anwendungen hinweg können Unternehmen sensible Datenmuster, die sich in der Cloud befinden, erkennen, verwalten und löschen.

2. Identity and Access Management (IAM) erhöht durch das Einbeziehen kontextabhängiger Faktoren beim Account-Login das Sicherheitsniveau. Darüber hinaus können die Zugriffsrechte eines Nutzeraccounts je nach Abteilung, Position, Dokumentenarten, Standort, Endgerät oder Zeiträume verfeinert werden.

3. User and Entity Behavior Analytics (UEBA): Mit der anwendungsübergreifenden Analyse des Nutzerverhaltens lassen sich Richtlinien nach Sicherheits- und Compliance-Anforderungen anwenden. UEBA-Funktionen erkennen potenziell gefährliches Nutzerverhalten in Echtzeit und setzen automatisiert Reaktionen, wie die Alarmierung der IT-Abteilung, in Gang oder erzwingen zusätzlich eine Multi-Faktor-Authentifizierung durch den Nutzer.

4. DLP und Verschlüsselung: Mit Data Loss Prevention (DLP) erhalten Security-Teams eine Übersicht der Datenströme sowie der Benutzeraktivitäten. Kommt es zu Anomalien oder einem vermeintlichen Verstoß, können sie sofort eingreifen. Verschlüsselungsfunktionen wiederum stellen die letzte Verteidigungslinie dar, falls der Ernstfall eintritt: Fallen Daten Unbefugten in die Hände, sind diese für sie unbrauchbar.

Der in Netzwerkumgebungen vorherrschende Sicherheitsansatz, möglichst viele Schwachstellen zu schließen, ist in Cloudumgebungen nicht mehr zielführend. Da IT-Teams jenseits des Netzwerkperimeters über weniger Kontrolle verfügen, kann der Versuch, sämtliche Risikofaktoren im Umfeld des Nutzers auszuschalten, in der Cloud nicht für ein befriedigendes Sicherheitsniveau sorgen. Stattdessen ist es sinnvoller, die Anfälligkeit der Daten für Sicherheitsrisiken, die bei der Nutzung entstehen können, so weit wie möglich herabzusetzen. (Bitglass: ra)

eingetragen: 10.08.20
Newsletterlauf: 23.09.20

Bitglass: Kontakt und Steckbrief

Der Informationsanbieter hat seinen Kontakt leider noch nicht freigeschaltet.


Meldungen: Tipps und Hinweise

  • 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.

  • Fünf Mythen über Managed Services

    Managed Services sind ein Erfolgsmodell. Trotzdem existieren nach wie vor einige Vorbehalte gegenüber externen IT-Services. Die IT-Dienstleisterin CGI beschreibt die fünf hartnäckigsten Mythen und erklärt, warum diese längst überholt 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.

  • Acht Einsatzszenarien für Industrial AI

    Artificial Intelligence (AI) entwickelt sich zunehmend zur Schlüsselressource für die Wettbewerbsfähigkeit der deutschen Industrie. Doch wie weit ist die Branche wirklich? Laut einer aktuellen Bitkom-Befragung setzen bereits 42?Prozent der Industrieunternehmen des verarbeitenden Gewerbes in Deutschland AI in ihrer Produktion ein - ein weiteres Drittel (35?Prozent) plant entsprechende Projekte.

Wir verwenden Cookies um unsere Website zu optimieren und Ihnen das bestmögliche Online-Erlebnis zu bieten. Mit dem Klick auf "Alle akzeptieren" erklären Sie sich damit einverstanden. Erweiterte Einstellungen