5 Top Best Practices zur Verhinderung von Datenverlust (DLP).
Das Globaler Datenrisikobericht 2021 von Varonis enthüllte einige interessante Einblicke darüber, warum es zu Datenverlusten kommt. In dem Bericht stellten sie fest, dass durchschnittlich 33 Prozent der Gesamtzahl der von Unternehmen verwendeten Ordner für alle zugänglich sind. Vergleichen Sie dies nun mit dem bekannten Cost of Data Breach Report 2020 des Ponemon Institute, der die durchschnittlichen Kosten einer Datenschutzverletzung auf rund 3.86 Millionen US-Dollar schätzt.
Da Datenschutzverletzungen von Stunde zu Stunde lukrativer werden, haben Hacker den Mangel an angemessenen Data Loss Prevention (DLP)-Praktiken in Unternehmen weltweit maximiert, um Datenschutzverletzungen zu einem regelmäßigen Ereignis statt zu einer Anomalie zu machen. Erschwerend kommt hinzu, dass Unternehmen im Durchschnitt fast 191 Tage brauchen, um Datenschutzverletzungen zu erkennen. Da Verstöße an Schwere und Auswirkung zunehmen, sind nun mehrere Branchen- und Regierungsrichtlinien zur Datenregulierung ins Spiel gekommen, um den sicheren Umgang mit verschiedenen Arten von Daten wie Gesundheitsinformationen (HIPAA) oder Kreditkartendaten (PCI) zu regulieren. Die Nichteinhaltung dieser Vorschriften durch unzureichenden Schutz vor Datenverlust in einem Unternehmen kann zusätzlich zu den finanziellen und Reputationsschäden, die aus Datenverlust resultieren, hohe Geldstrafen nach sich ziehen. Houston IT-Support kann Ihnen helfen, sich in den immer strengeren Compliance-Regelungen zurechtzufinden und effektive DLP-Tools und -Protokolle gemäß Ihren Geschäftsanforderungen einzurichten.
Verstehen der Komplexität des Datenmanagements und der Notwendigkeit von DLP-Software
Es ist klar, dass wir bei unseren Datenschutzpraktiken mehr tun müssen als bisher. Das Problem bei der Verwaltung von Daten in jeder Organisation ist jedoch die schiere Anzahl der Beteiligten, die an einem Unternehmen beteiligt sind. Ihr Unternehmen interagiert zu jedem Zeitpunkt mit Partnern, Kunden, Anbietern, Remote-Mitarbeitern, anderen legitimen Benutzern und mehr. Der Versuch, unbefugte Benutzer in diesem riesigen Pool zu entdecken, kann wie die Suche nach der sprichwörtlichen Nadel im Heuhaufen sein.
Darüber hinaus verwenden die meisten dieser legitimen Benutzer mehrere – autorisierte und nicht autorisierte – Kommunikationskanäle, um Daten über Ihr Unternehmen zu kommunizieren. Die Kanäle können E-Mail, Instant Messaging, freigegebene Ordner (online und offline), Teamzusammenarbeits- und Besprechungssoftware, SMS, soziale Kanäle und mehr umfassen. Geschäftsdaten werden auch in Büro- und persönlichen elektronischen Geräten gespeichert, einschließlich Cloud-Backups, Desktops, Laptops, PDAs, Smartphones, Dateiservern, proprietären Datenbanken und mehr. Der daraus resultierende Mangel an Transparenz in den übergreifenden Datenfluss ist nicht schwer vorstellbar. Für Unternehmen ist es sehr schwierig, bestimmte Daten nachzuverfolgen, die das Unternehmen verlassen – was es sehr kompliziert macht, Datenverlust effektiv zu verhindern.
Was ist Data Loss Prevention (DLP)?
Data Loss Prevention (DLP) sind Tools und Prozesse, mit denen Unternehmen sensible Daten schützen können. DLP-Software identifiziert und klassifiziert effektiv regulierte, vertrauliche und unternehmenskritische Daten. Außerdem werden Administratoren sofort benachrichtigt, wenn Organisationen gegen vordefinierte Richtlinien verstoßen. Im Allgemeinen basieren diese Richtlinien auf der Erfüllung und Übererfüllung von standardmäßigen regulatorischen Compliance-Parametern, wie sie in Datenschutzgesetzen wie HIPAA, PCI-DSS oder GDPR festgelegt sind.
Bei Erkennung eines Richtlinienverstoßes initiiert DLP automatisch Warnungen, Verschlüsselung und eine Vielzahl anderer Abwehrstrategien, die von den Geschäftsanforderungen des Unternehmens definiert werden, um versehentliche oder böswillige Datenfreigabe und Datenverlust zu verhindern. DLP überwacht und steuert Endpunkt- und Cloud-Aktivitäten proaktiv und setzt sogar Datenfilter ein, um Ihre Geschäftsdaten zu sichern und Compliance-Anforderungen zu erfüllen. Die DLP-Berichterstellung kann Unternehmen auch bei der forensischen Analyse von Anomalien bei der Datenbewegung, der Identifizierung von Schwachstellen, der Einrichtung wirksamer Mechanismen zur Reaktion auf Vorfälle und der Erfüllung von Auditanforderungen unterstützen.
5 Top Best Practices zur Verhinderung von Datenverlust (DLP).
Die folgenden wichtigen DLP-Praktiken zur Verhinderung von Datenverlust helfen Ihnen, Ihre wichtigen Daten vor internen und externen Bedrohungen zu schützen:
Richten Sie ein einzelnes, zentralisiertes DLP-Programm ein
Ad-hoc-DLP-Praktiken und -Technologien in allen Abteilungen und Geschäftsbereichen führen zu effektivem Datenschutz und mangelnder Transparenz der Datenbestände. Wenn Sie bei der Implementierung von DLP-Praktiken nicht konsequent sind, werden Mitarbeiter und Stakeholder dies außerdem wahrscheinlich nicht ernst nehmen.
Werten Sie interne Ressourcen aus
Einige Datenschutzregelungen wie die DSGVO schreiben vor, eine interne Ressource mit dem erforderlichen DLP-Fachwissen einzusetzen oder die Hilfe eines kompetenten Drittanbieters von DLP-Diensten in Anspruch zu nehmen. Verwaltete IT-Dienste Houston kann Ihnen dabei helfen, hochwirksame, bewährte DLP-Tools und -Richtlinien für Unternehmen in Houston zu implementieren.
In jedem Fall muss der Datenschutzbeauftragte (DPO) qualifiziert und erfahren sein, um DPO-Aufgaben zu erfüllen, einschließlich kritischer Compliance-Audits, Überwachung der DLP-Funktion, interne Sensibilisierung für Compliance-Anforderungen und als Verbindungsglied zu Compliance-Behörden. Er/sie muss über das Fachwissen verfügen, um einen effektiven DLP-Plan zu erstellen und umzusetzen, eine DLP-Risikoanalyse durchzuführen, eine effektive Reaktion auf Datenschutzverletzungen und eine Berichtsstruktur zu erstellen, mit den sich entwickelnden Datenschutzgesetzen und Compliance-Anforderungen Schritt zu halten und eine effektive DLP-Schulung und Sensibilisierung durchzuführen .
Führen Sie eine Bestandsaufnahme und Bewertung Ihrer Daten durch
Die Menge an Daten in Ruhe, in Bewegung und in Verwendung in Ihrem Unternehmen ist enorm, und der erste Schritt zur Schaffung eines effektiven DLP-Frameworks besteht darin, die Arten von Daten und ihren Wert für Ihr Unternehmen zu bewerten und zu klassifizieren. Dazu gehört die Identifizierung aller relevanten Daten, die Festlegung ihrer Speicherung und der Sensibilitätsstufen – die Entscheidung, ob die Daten unter regulierte Daten, geistiges Eigentum oder vertrauliche Informationen fallen. Sie müssen die Risiken bewerten, die jede Art von Daten mit sich bringen kann, einschließlich Datenausgangspunkten und Kosten von Datenverlusten. Dies wird dazu beitragen, Sicherheitsparameter für verschiedene Datentypen zu regulieren.
Recherchieren Sie bei mehreren Anbietern
Bevor Sie interne Ressourcen oder Anbieter von Managed Services für DLP beauftragen, ist es möglicherweise sinnvoller, Ihre Erwartungen an DLP in Ihrem Unternehmen aufzulisten. Sie können sich sogar umhören und Geschäftsführer/Eigentümer finden, die DLP-Praktiken angewendet haben, und ihre Erfahrungen, Herausforderungen und Schmerzpunkte herausfinden. Sie können Gartner als Prädiktor für die Leistung von DLP-Anbietern verwenden oder einfach die Zufriedenheit von Unternehmen bewerten, die DLP-Dienste mit Support, Vorfall-Workflow und Datensicherheits-Vertrauensniveaus verwenden.
Richten Sie Richtlinien ein und testen Sie sie
DLP-Tools bieten Unternehmen oft viele vorkonfigurierte Regeln und Richtlinien, die in Ihrem gesamten Netzwerk angepasst und implementiert werden können. Sobald die Richtlinien implementiert sind, regulieren sie den Austausch sensibler Daten über potenziell unsichere Kanäle, einschließlich IMs, E-Mail, Dateifreigabe und Cloud-Dienste. Es kann sogar verwendet werden, um vertrauliche Daten auf nicht autorisierten Computern zu löschen oder zu verschlüsseln. Diese Richtlinien sind hochgradig anpassbar, und Unternehmen sollten mehrere Testrunden durchführen und die Ergebnisse basierend auf einer Bast-Beurteilung für das genau gewünschte Ergebnis bewerten.
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