Was ist DLP (Data Loss Prevention) und warum ist sie unverzichtbar? | Zscaler

Daten sind das Lebenselixier heutiger Unternehmen, und mit der weit verbreiteten Nutzung von Cloud-Lösungen und der Arbeit im Homeoffice sind vertrauliche Daten überall verteilt. Ein einziger Verstoß kann schwerwiegende finanzielle, rechtliche und Reputationsschäden verursachen. Globale Vorschriften wie die DSGVO, HIPAA und PCI DSS sehen hohe Strafen und strenge Compliance-Prüfungen vor.

Die Bedrohungslage weitet sich rasant aus:

• 85 % aller Sicherheitsverletzungen beginnen mit Systemangriffen, Social Engineering oder einem sonstigen Fehler, weshalb ein proaktiver Schutz von Web und E-Mail von größter Bedeutung ist.
• Über 95 % des Webtraffics sind mittlerweile verschlüsselt, und mehr als 87 % der Bedrohungen verstecken sich im verschlüsselten Traffic.
• KI-gesteuerte Angriffe haben im Vergleich zum Vorjahr um 56 % zugenommen, angeführt von KI-gestützten Deepfake-Imitationen und KI-fähiger Malware, was den Bedarf an robuster KI und Datenverteidigung verstärkt.

Der Schutz vertraulicher Daten erfordert die automatisierte Erkennung, die kontinuierliche Klassifizierung und die gründliche Inhaltsprüfung über alle Datenkanäle hinweg, ohne die Benutzerleistung zu beeinträchtigen.

Zukunftsfähige ganzheitliche DLP-Lösungen sind ein strategischer Geschäftstreiber, der Risiken mindert, Abläufe optimiert und die Cloud-Transformation beschleunigt. Zukunftsfähige Plattformen liefern messbare Ergebnisse wie zum Beispiel:

• Risikominderungbei Datenschutzverletzungen : Kontinuierliche Überprüfung der Daten im laufenden Betrieb und im Ruhezustand, um unautorisierte Datenexfiltration auf Endgeräten und in Web-, SaaS- und Cloud-Umgebungen zu verhindern.
• Einsparungen beim Verwaltungsaufwand: Fragmentierte Einzelprodukte werden durch KI-gestützte Klassifizierung ersetzt, wodurch manuelle Richtlinienanpassungen und Fehlalarme reduziert werden.
• Schnellere Reaktion auf Bedrohungsvorfälle: Korreliert den Verhaltenskontext mit der Inhaltsprüfung, um riskante Datenaktivitäten in Echtzeit zu identifizieren und zu neutralisieren.
• Kontinuierliche Einhaltung gesetzlicher Bestimmungen: Automatisiert Compliance-Audits für DSGVO, HIPAA und PCI DSS mit vorgefertigten Wörterbuchvorlagen und Echtzeitüberwachung.

Um wirksame Kontrollmechanismen zu implementieren, müssen Unternehmen ihre Daten in allen drei Betriebszuständen sichern:

1. In Verwendung: Überwacht aktive Daten auf Usergeräten, wenn Dateien geöffnet, erstellt, geändert oder gedruckt werden.
2. Bei der Übertragung: Scannt Daten, während sie Unternehmensnetzwerke, verschlüsselte Webverbindungen oder E-Mail-Systeme durchlaufen.
3. Im Ruhezustand: Schützt statische Daten, die sich in Cloud-Speichern, Repositories, Datenbanken oder lokalen Laufwerken befinden.

Sehen wir uns die spezifischen Kanäle genauer an, die vertrauliche Daten gefährden, und die Hauptursachen für Verstöße.

Primäre Datenexpositionsvektoren

• E-Mail-Systeme: Bei Phishing-Angriffen werden schädliche Links oder Anhänge eingesetzt, um Zugangsdaten und vertrauliche Dateien zu exfiltrieren.
• SaaS-Plattformen: Fehlkonfigurierte Zugriffskontrollen in Plattformen wie Salesforce, Workday und Microsoft 365 legen firmeneigene Datensätze offen.
• GenAI und nicht genehmigte SaaS: Öffentliche KI-Modelle wie ChatGPT können Usereingaben speichern und so vertraulichen Code oder personenbezogene Daten externen Plattformen zugänglich machen.
• Remotezugriff und nicht verwaltete Geräte: Wenn dezentral arbeitende User über nicht verwaltete Netzwerke oder private Endgeräte auf Unternehmensdaten zugreifen, entstehen unkontrollierbare Zugriffsrisiken.
• Cloud- und Multi-Cloud-Infrastruktur: Speicher-Buckets und APIs in AWS, Azure und der Google Cloud Platform (GCP) sind gefährdet, wenn Sicherheitskonfigurationen von den empfohlenen Einstellungen abweichen.

Ursachen für Datenpannen

• Phishing und Diebstahl von Zugangsdaten: Über 85 % aller Sicherheitsverletzungen beginnen mit irreführenden Social-Engineering-Taktiken, die darauf abzielen, Zugangsdaten von Usern zu erlangen.
• Ransomware und Doppelerpressung: Die Angreifer verschlüsseln kritische Systeme und drohen damit, die exfiltrierten Daten zu veröffentlichen, falls die Lösegeldforderungen nicht erfüllt werden.
• KI-gesteuerte Exploits: Cyberkriminelle nutzen generative KI, um Schwachstellenscans zu automatisieren und hochgradig zielgerichtete Spear-Phishing-Nachrichten zu erstellen.

Nachdem wir nun wissen, wodurch vertrauliche Daten gefährdet werden, stellt sich die Frage, wie DLP tatsächlich Schutz bietet.

DLP überwacht und kontrolliert, wie Daten verwendet, weitergegeben und gespeichert werden. Das beginnt mit der Ermittlung und Klassifizierung von Daten (z. B. Finanzunterlagen oder geistiges Eigentum) auf Grundlage ihrer Vertraulichkeit. Sicherheitsrichtlinien stellen dann sicher, dass ausschließlich befugte User auf diese Daten zugreifen, sie freigeben oder übertragen können.

Um Verstöße zu verhindern, identifiziert eine DLP-Lösung Risiken wie unverschlüsselte E-Mails, unbefugte Dateifreigaben oder Daten, die genehmigte Kanäle verlassen. Wenn sie verdächtige Aktivitäten erkennt, reagiert sie in Echtzeit: Sie blockiert die Aktion, verschlüsselt den Inhalt oder benachrichtigt die Sicherheitsbeauftragten.

Methoden zur Erkennung schützenswerter Daten

Um zu erkennen, wann Maßnahmen ergriffen werden müssen, muss die DLP-Lösung in der Lage sein, vertrauliche Daten zu identifizieren. Dazu setzt DLP-Technologie auf verschiedene Erkennungstechniken:

• Bei der herkömmlichen Klassifizierung werden Muster in vordefinierten und benutzerdefinierten Wörterbüchern abgeglichen, um vertrauliche Daten wie Kreditkartennummern, personenbezogene Daten (PII) und Gesundheitsdaten (PHI) zu identifizieren und zu kontrollieren.
• KI-gestützte Klassifizierung beschleunigt das Auffinden insbesondere von Daten, die womöglich schwer zu erkennen sind. Ein KI-Modell könnte beispielsweise in einem transkribierten Gespräch schnell vertrauliche Informationen erkennen.
• Beim exakten Datenabgleich (EDM) werden Inhalte mit Referenzwerten wie Sozialversicherungsnummern, Kreditkartennummern oder Kontodaten verglichen.
• Beim Indexed Document Matching (IDM) werden Inhalte auf Ähnlichkeiten mit indizierten Dokumenten wie Verträgen oder vertraulichen Berichten durchsucht.
• Optische Zeichenerkennung (OCR) erkennt vertrauliche Informationen in gescannten Bildern oder PDFs.

Arten von DLP-Lösungen und -Bereitstellungen

DLP kann diese Funktionen unabhängig vom jeweiligen Datenkanal anwenden. Die verschiedenen DLP-Typen stellt man sich am besten als eine Reihe spezieller Anwendungsfälle vor:

• Network/Inline DLP überwacht den Datenfluss in Unternehmensnetzwerken und identifiziert potenzielle Datenlecks oder verdächtige Datenflussmuster.
• Endpoint DLP schützt Daten, die auf Mitarbeitergeräten gespeichert sind oder über diese abgerufen werden.
• Email DLP verhindert, dass vertrauliche Informationen über E-Mail-Kanäle nach außen gelangen.
• Cloud DLP mindert Risiken, die mit der Speicherung vertraulicher Daten in öffentlichen und hybriden Cloud-Umgebungen verbunden sind.
• SaaS DLP sichert Unternehmensdaten, die in SaaS-Anwendungen von Drittanbietern verwendet werden.

Da Cloud- und SaaS-Anwendungsfälle noch relativ neu sind, haben viele Unternehmen bestehende Network-, Endpoint- und E-Mail-DLP durch Einzellösungen ergänzt. Leider führt dieser Ansatz dazu, dass die Richtlinienverwaltung komplizierter wird, Schutzlücken entstehen und verschiedene andere Herausforderungen auftreten.

In der folgenden Tabelle erfahren Sie mehr über die wichtigsten Kategorien von Insider-Bedrohungen und über die Abwehrmaßnahmen, mit denen Zscaler sie stoppt, bevor sie Schaden anrichten können.

Der sprunghafte Anstieg der Nutzung generativer KI eröffnet neue Möglichkeiten für Datenlecks. Häufig kopieren Mitarbeiter firmeneigenen Code, Finanzprognosen oder Gesundheitsdaten in öffentliche KI-Tools.

Zscaler DLP bietet umfassende Steuerungsmöglichkeiten für GenAI-Plattformen:

• KI-gestützte Promptprüfung: Durchsucht Texte, die in Tools wie ChatGPT, Claude und Gemini eingefügt werden, vor dem Absenden nach vertraulichen Mustern.
• Granulare Zugriffsrichtlinien: Erzwingt Lese-, Blockierungs- oder selektive Schwärzungskontrollen für genehmigte und nicht genehmigte KI-Anwendungen.
• Blockieren von Kopieren/Einfügen und Hochladen: Verhindert, dass User vertrauliche Dokumente oder Datenbankexporte in generative KI-Tools hochladen.

Der Schutz von Multi-Cloud-Umgebungen erfordert einheitliche Transparenz für alle gängigen Anbieter. Zscaler erweitert Unified DLP und Data Security Posture Management (DSPM) nativ auf die Google Cloud Platform (GCP) sowie auf AWS und Azure.

• Nativer GCP-Schutz: Zscaler DSPM erkennt, klassifiziert und sichert automatisch vertrauliche strukturierte und unstrukturierte Daten, die in Google Cloud Storage und GCP-Datenbanken gespeichert sind.
• Echtzeitprüfung: Nutzt eine Hochgeschwindigkeits-Cloud-Infrastruktur, um Inline-DLP-Richtlinien ohne Proxy-Latenz durchzusetzen.

Zscaler Unified DLP baut auf der Architektur der Zero Trust Exchange und gewährleistet lückenlose Transparenz und Richtlinienkontrolle für alle Endgeräte, Web-, SaaS-, E-Mail- und Cloud-Anwendungen.

Dadurch profitieren Sie von mehreren Wettbewerbsvorteilen:

• 99,7 % Erkennungsgenauigkeit: Unterstützt durch KI-Engines, die Fehlalarme und die Belastung durch administrative Warnmeldungen minimieren.
• 44 % schnellere Reaktion auf Sicherheitsvorfälle: Integriert Verhaltensanalysen mit der Durchsetzung von Richtlinien in Echtzeit für den gesamten Unternehmenstraffic.
• Vollständige Skalierung für verschlüsselten Traffic: Überprüft 100 % des TLS/SSL-verschlüsselten Traffics in Echtzeit ohne Beeinträchtigung der Performance oder User Experience.
• Native SSE-Integration: Kombiniert DLP mit Secure Web Gateway (SWG), Cloud Access Security Broker (CASB) und Zero Trust Network Access (ZTNA).

Zscaler wurde im IDC MarketScape für Worldwide DLP 2025 als Leader ausgezeichnet. Den vollständigen Bericht erhalten Sie unter IDC MarketScape DLP Assessment.