(TL). Die Verwaltung von Daten und das Cybersecurity-Risikomanagement sind heute für Unternehmen von zentraler Bedeutung. Eine der effektivsten Maßnahmen zur Erhöhung der Sicherheit ist die Datenklassifizierung. Dabei werden Datenbestände in verschiedene Kategorien eingeteilt, um den Schutz sensibler Informationen zu gewährleisten und Compliance-Standards wie die GDPR einzuhalten.
Vermeidung von Risiken durch menschliche Fehler
Ein einfacher menschlicher Fehler kann erhebliche Folgen haben: Compliance-Richtlinien könnten verletzt und vertrauliche Daten ungewollt zugänglich gemacht werden. Durch ordnungsgemäße Datenklassifizierungsrichtlinien und kohärente Datenlebenszyklen lassen sich solche Risiken minimieren. Dies trägt nicht nur zur Sicherheit bei, sondern fördert auch Vertrauen und Integrität im Unternehmen.
Kategorien und Risikostufen
Der erste Schritt der Datenklassifizierung besteht darin, Daten nach Typ, Inhalt und anderen Metainformationen in Kategorien einzuteilen. Diese Kategorien helfen, das richtige Maß an Kontrollen für die Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit der Daten festzulegen. Entscheidend sind dabei die potenziellen Auswirkungen einer Datenkompromittierung auf das Unternehmen.
Für die Klassifizierung von Unternehmensdaten können drei Stufen verwendet werden:
- Hohes Risiko: Vertrauliche Daten, deren Kompromittierung großen Schaden verursachen kann, wie Finanzinformationen, IP-Adressen oder Authentifizierungsdaten.
- Mittleres Risiko: Sensible Daten für den internen Gebrauch, deren Offenlegung unerwünschte, aber nicht katastrophale Folgen haben könnte, wie Strategiedokumente oder anonyme Beschäftigtendaten.
- Geringes/kein Risiko: Öffentliche Daten wie Kontaktinformationen oder Blogbeiträge, die keine besonderen Sicherheitsmaßnahmen erfordern.
Rahmenwerke und Standards
Ein dreistufiges Klassifizierungskonzept ist nicht für jedes Unternehmen geeignet. Deshalb ist das Hauptziel der Datenklassifizierung, sensible Daten zu identifizieren und Prozesse, Labels und Berechtigungen entsprechend anzupassen. Normungsorganisationen wie die International Standards Organization (ISO 27001) und das National Institute of Standards and Technology (NIST SP 800-53) bieten Richtlinien und Empfehlungen zur Datenklassifizierung.
Amazon Web Services (AWS) verwendet einen fünfstufigen Rahmen für die Entwicklung von Richtlinien, der folgende Schritte umfasst:
- Erstellung eines Datenkatalogs
- Bewertung der geschäftskritischen Funktionen und Durchführung einer Folgenabschätzung
- Kennzeichnung von Informationen
- Umgang mit Assets
- Kontinuierliche Überwachung
Automatisierung der Datenklassifizierung
Die Datenklassifizierung ist komplex und erfordert viel Aufwand. Durch Automatisierung lassen sich Prozesse kontrollieren und das Risiko menschlicher Fehler verringern. AWS nutzt hierfür Amazon Macie, ein Tool, das maschinelles Lernen einsetzt, um vertrauliche und sensible Daten zu erkennen, zu klassifizieren und zu schützen. Dashboards ermöglichen die visuelle Darstellung und Überwachung der Daten.
Neben AWS bieten zahlreiche andere Anbieter Tools zur Automatisierung der Datenklassifizierung an. Eine einfache Google-Suche zeigt die Vielzahl der verfügbaren Optionen für Unternehmen jeder Größe. Dies verdeutlicht, dass die Notwendigkeit und der Nutzen der Datenklassifizierung allgemein anerkannt sind.
Die Datenklassifizierung ist ein unverzichtbares Element im Cybersecurity-Risikomanagement. Sie erhöht die Sicherheit, fördert die Einhaltung von Compliance-Standards und minimiert Risiken durch menschliche Fehler. Durch die Nutzung von Standards und die Automatisierung von Prozessen können Unternehmen ihre Daten effektiv schützen und ihre Integrität gewährleisten.
