Die ISO 27001-Norm und ihre ergänzende ISO 27002 haben im Jahr 2022 eine Aktualisierung erfahren, die für Unternehmen mit ISO 27001-Zertifizierung oder Zertifizierungsabsichten von Bedeutung ist. Erstmals wird in der Norm ausdrücklich gefordert, dass Unternehmen Maßnahmen zur Verhinderung von Datenabflüssen ergreifen. Data Leakage Prevention (DLP) rückt dadurch verstärkt in den Fokus. Forcepoint informiert betroffene Unternehmen über die Auswirkungen dieser Veränderungen und gibt ihnen Einblicke in bewährte Praktiken, um den Anforderungen gerecht zu werden.
Informationssicherheitsmanagementsysteme: ISO 27001 Zertifizierung erfordert verstärkte Maßnahmen
Der ISO 27001-Standard für Informationssicherheitsmanagementsysteme (ISMS) hat in Deutschland an Bedeutung gewonnen, da immer mehr Unternehmen die Notwendigkeit erkennen, ihre internen Prozesse und Verfahren zum Schutz sensibler Informationen zu stärken. Ende 2021 waren über 1.600 Unternehmen in Deutschland nach ISO 27001 zertifiziert, was auf einen anhaltenden Trend hinweist. Mit der Neufassung der Norm im letzten Jahr wurden die Anforderungen an ISMS weiter verschärft. Sowohl die ISO 27001:2022 als auch die ISO 27002:2022 betonen die Bedeutung der Data Leakage Prevention (DLP) als eine der wesentlichen Maßnahmen. Unternehmen stehen vor der Herausforderung, ihre Informationssicherheitspraktiken anzupassen und sicherzustellen, dass ihre ISMS den aktualisierten Standards entsprechen, um ihre Zertifizierung beizubehalten.
Vertrauen und Reputation stärken: Datenschutzverletzungen und der Verlust von sensiblen Informationen können erhebliche Schäden für das Vertrauen und die Reputation eines Unternehmens verursachen. Durch die aktive Auseinandersetzung mit DLP können Unternehmen zeigen, dass sie den Schutz ihrer Kunden- und Geschäftsdaten ernst nehmen. Dies kann zu einem positiven Image beitragen und das Vertrauen der Kunden, Partner und Stakeholder stärken.
Effizienter Schutz vor Datenlecks: Erfahrungen von Forcepoint zeigen, dass die Einführung einer Data Leak Prevention in der Praxis wesentlich schneller erfolgen kann als von Unternehmen erwartet. Durch den Einsatz von KI und Machine Learning können moderne Lösungen Daten zuverlässig an allen Speicherorten identifizieren und automatisch klassifizieren, wodurch der manuelle Aufwand minimiert wird. Zusätzlich bieten diese Lösungen einen umfangreichen Satz vorgefertigter Richtlinien für den Umgang mit sensiblen Daten, was einen schnellen Grundschutz ermöglicht. Eine ideale Eigenschaft solcher Lösungen ist die Fähigkeit, bestehende Datenklassifizierungen und Regeln aus anderen Sicherheitstools zu übernehmen und nahtlos zu integrieren.
Effektiver Datenschutz durch lokale Überwachung: Um Datenschutzverletzungen zu verhindern, müssen Daten nicht zentral gesammelt werden. Stattdessen kann eine effektive Lösung darin bestehen, die Überwachung und Kontrolle lokal auf dem Endgerät durchzuführen. Durch die Einhaltung aller Datenschutzrichtlinien am Gerät können Verstöße erkannt und effektive Maßnahmen ergriffen werden, wie beispielsweise Warnhinweise, Dokumentenverschlüsselung oder das Blockieren von verdächtigen Aktivitäten. Unternehmensweite Auswertungen können dabei anonymisiert erfolgen, um Muster und Trends zu identifizieren, ohne die individuellen Mitarbeiterdaten offenzulegen.
Einer der Hauptvorteile von DLP-Lösungen besteht darin, Unternehmen bei der Bewältigung der Herausforderungen im Zusammenhang mit der Informationssicherheit zu unterstützen. Oftmals fehlt Unternehmen der Überblick darüber, welche Daten sie tatsächlich besitzen und welche Speicher- oder Löschfristen für diese gelten. DLP-Lösungen bieten eine umfassende Dateninventarisierung und -klassifizierung, sodass Unternehmen genau wissen, welche Informationen sie haben und wie diese verwaltet werden müssen. Dadurch können sie Maßnahmen ergreifen, um ihre Daten effektiv zu schützen, Compliance-Anforderungen zu erfüllen und potenzielle Risiken zu minimieren.
Frank Limberger, Data & Insider Threat Security Specialist bei Forcepoint in München, berichtet, dass die Anwendung von Data Loss Prevention (DLP) in Deutschland bisher nur selten vorkommt. Wenn doch, erfolgt dies meist mit unzureichenden Maßnahmen wie manuellen Datenklassifizierungen oder starren Richtlinien, die nicht alle möglichen Sicherheitsverletzungen abdecken und die Arbeitsprozesse der Mitarbeiter beeinträchtigen. Limberger betont jedoch, dass moderne DLP-Lösungen mit automatisierter Data Discovery, automatisierter Datenklassifizierung und vordefinierten Richtlinien die Einführung relativ einfach machen. Darüber hinaus passen sie ihre Reaktionen anhand einer Risikoermittlung an die jeweilige Situation an. Auf diese Weise unterstützen diese fortschrittlichen Lösungen Unternehmen dabei, unerwünschten Datenabfluss zuverlässig zu verhindern und neue sowie alte Anforderungen der ISO 27001 schnell umzusetzen.
