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Eine AI-gestützte datenzentrische Security-Strategie hilft CIOs bei der Abwehr ständig neuer Gefahren

Machine Learning transformiert die Datensicherheit

15.01.2018
Unternehmen haben sehr viel Arbeit, Zeit und Geld investiert, um erforderliche Sicherheits-Systeme und -Protokolle zu implementieren. Dennoch bereitet die Datensicherheit den meisten IT-Spezialisten nach wie vor große Sorgen.

Teil der Herausforderung ist eine exakte und schnelle Überprüfung, die Aufschluss darüber gibt, wie sicher die Daten sind. Meiner Erfahrung nach schaffen es die meisten Unternehmen, die Sicherheit ihrer sensiblen Informationen zu gewährleisten. Aber sie führen keine regelmäßigen Audits der Daten durch, weil sie den Kosten- und Zeitaufwand im Zusammenhang mit der Analyse von Zugriffsmustern und der Überprüfung auf Sicherheitsverletzungen scheuen. In vielen Unternehmen könnten die IT-Experten nicht genau verorten, wo sich alle ihre sensiblen Daten befinden.

Bei einer Studie des Ponemon Instituts mit dem Titel "Der Zustand der datenbezogenen Sicherheit" erklärten 57 % der Teilnehmer, ihr größtes Sicherheitsproblem sei, dass sie nicht wüssten, wo ihre sensiblen Daten abgelegt sind. Nach Ansicht eines Großteils der IT-Experten (79 %) stellt diese Unwissenheit ein erhebliches Sicherheitsrisiko dar.

Für die meisten Unternehmen sind Daten heute - und auch in Zukunft - ein wichtiger Teil ihrer digitalen Transformationsstrategie. Diese Daten schaffen aber auch neue Angriffsflächen, wenn keine entsprechenden Sicherheits-Systeme und -Prozesse vorhanden sind. In einem aktuellen Blogbeitrag weist Graeme Thompson, CIO von Informatica, deutlich auf diesen Punkt hin:

"Nachdem sich die Unternehmen in Richtung Cloud entwickelt haben, entwickeln sie sich nun hin zum unternehmensweiten Datenzugriff. Wir sehen die wertvollen Informationen und Innovationen, die zur Abschaffung isolierter abteilungsinterner Data Warehouses zugunsten eines umfassenden Data Lake führen. Die Öffnung dieser Silos kostet uns zwar unter Umständen eine Sicherheitsebene für spezifische Datensätze, aber die Abschottung von Informationen führt uns definitiv nicht weiter."

Die Bedeutung von Machine Learning für die Sicherheit

Im vergangenen Jahr sprach ich mit dem obersten CISO (Chief Information Security Officer) eines großen Unternehmens über seinen Zeitaufwand für die Sicherung seiner IT-Systeme und Daten. Dieser CISO hat Hervorragendes bei der Einführung von Stammdaten-Managementsystemen und Prozessen geleistet, die Sicherheit, Genauigkeit und Verfügbarkeit der Daten garantieren. Trotz allem zeigte er sich besorgt, weil er nicht ausreichend Personal bzw. Budget hatte, um die maximale Sicherheit der Unternehmensdaten zu gewährleisten.

Angesichts der steigenden Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten funktionieren einige ältere IT-Sicherheitskonzepte nicht mehr so gut wie früher. Mein Rat an den CISO war, etwas Zeit in die Recherche von AI-basierten maschinellen Lernkonzepten für die Datensicherheit zu investieren. Die Implementierung von "Machine Learning" in Sicherheitssysteme entlastet in der Regel die Teammitglieder, sodass sie sich auf andere Dinge konzentrieren können. Was aber viel wichtiger ist: Diese Systeme sind in der Lage, Gefahren und Probleme in einem Umfang zu überwachen, der Menschen schlichtweg überfordert.

Zudem können IT-Experten mithilfe maschineller Lernsysteme sensible Daten besser lokalisieren und managen, Korrekturmaßnahmen und -aktionen empfehlen und genauer feststellen, wer Daten im Unternehmen abruft und nutzt.

Der CISO, mit dem ich gesprochen habe, testet derzeit ein Sicherheitsüberwachungskonzept für seine IT-Systeme und Datenspeicher, das mit maschinellen Lernverfahren arbeitet. Das System ist zwar erst wenige Monate im Einsatz, aber der CISO registriert bereits Effizienzgewinne bei der unternehmensweiten Sicherheitsüberwachung.

Wie viele andere Bereiche in modernen Unternehmen verändert maschinelles Lernen auch die Herangehensweisen an die Datensicherheit mit neuen Dimensionen der Automatisierung und intelligenter Gefahrenabwehr. "Machine Learning" stellt zwar kein Patentrezept für Sicherheit dar, aber es ist ein sehr gutes Tool, das in Ihrem Security-Konzept nicht fehlen sollte.

Mehr Informationen darüber, wie zukunftsorientierte CIOs die Sicherheit Ihres Unternehmens erhöhen, finden Sie unter https://www.informatica.com/CIO.

Kommentare zum Artikel

Dr. Helge Husmann

Ich teile die Ansicht, dass nur KI basierte Algorithmen die Aufgaben der zukünftigen IT-Sicherherheit übernehmen sollte. Ich selbst habe einen KI Algorithmus entwickelt, mit dem wir uns amm Markt befinden. ich kenne die Schwierigkeiten des Vertriebs unserer Lösung, es bedarf einen überaus langwierigen Salesprozess. Die itelligente Gefahrenabwehr kann nicht den alten Sicherheitssystemen überlassen werden, sie haben gezeigt dass sie nicht in der Lage sind. Sie arbeiten reaktiv und ein KI Algorithmus arbeitet aktiv an der Gefahrenabwehr. Mein System macht außerdem Predictive Analytic, dass ist eine zukunftahnende Berechnungsform der zukünftigen Angriffe.dss macht ein klassisches IT-Sicherheitssystem nicht.

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