Datenklassifizierung, Daten- management und...

ITConcepts Professional GmbHIn den Dauen 653117 Bonn

Telefon: +49 228 – 9087330Website: www.itconcepts.netE-Mail: [email protected]

ITConcepts Professional GmbH

In den Dauen 653117 Bonn

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Datenklassifizierung, Daten-management und Datenschutz

Bringen Sie Struktur und Schutz in das

Datenchaos Ihres Unternehmens

Marcus Westen

CISSP, Datenschutzbeauftragter (TÜV)

Business Development IAM und IT Security

Kernkompetenz:

• IT- und Prozessberatung

• Identity & Access Management (IAM)

• IT Security

• Business Service Management (BSM)

Highlights:

• Einer der führenden BSM- und IAM-Integratoren in Deutschland, der Schweiz, den USA und Asien-Pazifik

• Kundenorientierte Beratung, Planung und Implementierung technologischer Lösungen

Zahlen und Fakten

Über uns

2

Firmensitz

In den Dauen 6 53117 Bonn

Gründungim Jahr 2000

Umsatz 2015Deutschland

>16,5 Mio. €Weltweit

>36 Mio. €

Mitarbeiter

>150 Deutschland>200 weltweit

© ITConcepts Professional GmbH, All rights reserved.

Produkte und Services

Alles aus einer Hand

3© ITConcepts Professional GmbH, All rights reserved.

Herstellerunabhängig

Services

• Professional Service Provider

• Support und Betrieb (Operations & Outtasking Provider)

• Managed Services und Offshore Services

• Eigener Schulungsbereich

Eigene Produkte

• Lösung für Java Development, Corporate

Directory (LDAP) Management, Identity- und Workflow

Management sowie weiterer Software

• go:Identity Identity Management Lösung, Out-of-the-Box

Reseller, Support und Business Partner

• Warum sollte ich mich mit diesem Thema auseinandersetzen?

• Was steckt dahinter?

• Wie erkenne ich den Wert von Daten und klassifiziere diese?

• Wie steuere ich den Umgang mit meinen Daten?

• Wie schütze ich meine Daten vor unerlaubtem Zugriff?

Agenda

1.

2.

3.

Hintergründe

Datenklassifizierung

Datenmanagement und Datenschutz

© ITConcepts Professional GmbH, All rights reserved. 4

Im Laufe des IT-Lebens wachsen Unmengen an Datenbeständen an. Es sind meist unstrukturierte, räumlich verteilte Daten in Share Point, auf File Servern, in E-Mail-Systemen etc.

…und warum ist das schlecht?

Was treibt uns an?

…unstrukturierte Daten soweit der Speicher reicht…


Haftungsrisiko

• Das wachsende persönliche Haftungsrisiko von Vorstandsmitgliedern verschafft Revisionssicherheit mehr Gewicht.

Gesetze/Anforderungen für Unternehmen

• Unternehmen stehen vor den vielleicht größten Anforderungen durch

• verschärfte nationale Gesetze wie KonTraG

• Aufsichtsbehörden wie das BaFin

• Vorschriften wie Basel II

• BDSG und die Europäische Datenschutzrichtlinie

• Gesetze wie Gramm-Leach-Bliley oder Sox (USA)

Compliance

Regulatorische Zwänge erfordern dringende Handlungen


• Wissensmanagement ist das systematische Management von Wissensressourcen eines Unternehmens zum Zweck der Schaffung von Mehrwert und um taktische und strategische Entscheidungen zu treffen.

• Bestandteile: Initiativen, Prozesse, Strategien und Systeme, die zur Erhaltung und Verbesserung der Speicherung, Bewertung, gemeinsamen Nutzung, Verfeinerung und der Erweiterung von Wissen dienen.

• Ziel: Das richtige Wissen der richtigen Person zur richtigen Zeit zur Verfügung zu stellen und das Wissen vor fremdem Zugriff zu schützen.

Data Knowledge Management

Definition







Agenda

1.

2.

3.

Hintergründe




• Klassifizierung ist das zentrale, steuernde Element und Trigger für viele Aktionen.

• Klassifizierung ermöglicht eine Automation und einen geregelten Umgang mit Daten.

• Toolgestützte Klassifikation hilft die Daten zu strukturieren in:

• Sensible Informationen, die geschützt werden müssen

• Wichtige Informationen, die archiviert werden müssen

• Passive Informationen, die wenig gebraucht werden

• Überflüssige Informationen, die gelöscht werden könnten


Warum Datenklassifizierung?




IST Situation

WUNSCH Situation

SOLL Situation

Datenmengen ohne Klassifizierung

Klassifikation der Daten

Klassifikation der Daten undSchutz der sensiblen Daten

Klassifikation der zu schützenden Daten

Was ist das Ziel?

Wie erkenne ich den Wert von Daten? Wie steuere ich den Umgang?

UnstructuredData

Create

Dispose

Archive

Secure

Discover

Search

Datenklassifizierung - Herausforderung


• Unstrukturierte Daten aus Share Point, auf File Servern etc.

• Räumlich verteilt über Länderorganisationen und diverse Standorte.

• Unterschiedlichste Anforderungen, datentyp- und abteilungsspezifisch.

BusinessValue

dataglobal‘s Unified Information Governance Model

BusinessValue

Classify

Create

Dispose

Archive

Secure

Discover

Search

Lösung dataglobal – Welchen Wert bietet sie?


POLICY INTEGRATION

PROCESS TRANSPARENCY

• Wir verfolgen einen ganzheitlichen Ansatz im Informationsmanagement.

• Unser Konzept bringt Business, IT und Compliance zusammen.

• Klassifizierung ist das zentrale, steuernde Element und Trigger für viele Aktionen.

• dg classification bewertet die Daten inhaltlich (in Ergänzung zu Meta-Daten Bezug).

• Unified Archiving ist ein wesentlicher Baustein.

Das Gesamtkonzept nennen wir: Unified Information Governance.

Information nach ihrem Wert managen

Lösung dataglobal – Welchen Wert bietet sie?


Der Wert der Information bestimmt Aktionen und Aufbewahrung.

Extraction

Engine

Look Across

Look Into

File Servers

SharePoint

Email

Capture Intelligence & Classification Value-Added Applications

Critical data

Compliance data

… other criteria

Risk relevantdata

Retention/DispositionRecords Management

ComplianceManagement

Dynamic AccessControl, DLP

Business Continuity

Location-Agnostic Store and Manage

Hybrid CloudOn -premises

Inte

llig

ence-D

riven P

olicy E

xecution

Warum ist Klassifizierung notwendig?

Nur Klassifizierung ermöglicht Automation


Sensible Informationen, die besonders geschützt werden müssen.

Wichtige Informationen, die archiviert werden müssen.

Passive Informationen, die wenig gebraucht werden.

Überflüssige Informationen, die gelöscht werden könnten.

Grundlegende Funktionen

dg classification 2.0


Ausreißer und Hotspots leicht erkennen

Jeder Nutzer und jede Anwendung kann die Information nutzen

Unternehmensweit nach dem gleichen Prinzip

Schnelle Gruppierung für gemeinsame Verarbeitung

Man kann von außensehen, was drin ist

Jeder Nutzer und jede Anwendung kann die Information nutzen

Klassifizierung an der Datei anbringen

Welcher Vorteil entsteht daraus?


Transparenz

Synergien

Sicherheit

Einheitlichkeit

Effizienz

• Vollständige Auflistung bei Herrn Mustermann• MS Office documents (*.docx, *.xlsx,

*.pstx…)

• Open document format (*.odf, *.odt…)

• PDF files

• HTML, XML and derived formats

• Rich text format

• Source code formats (*.java, *.class, *.cpp, *.c, *.h)

• Email formats (EML, MSG)

• Archive types: ZIP, GZIP, JAR, WAR, EAR

• Image formats (*.png, *.tiff, *.jpeg, *.gif)

• Font formats (*.ttf)

Datenquellen

Welche Formate sind klassifizierbar?


.docx

zip

.pdf

eml,msg

.odf

…

• In einem Windows 2008 R2 Umfeld alle, die mit dem MS Standard „File Classification Infrastructure, FCI“ und dem „Alternate Data Streams, ADS“ Konzept arbeiten können.

• Im Umfeld der dataglobal:• Archivierung (dghyparchive), auch für

Share Point-Umgebungen.

• Migration (dgfile)

• Verschlüsselung (Microsoft RMS)

• Verlagern von Dateien aus dem Dateisystem ins Share Point.

Nachgelagerte Anwendungen

Welche können die Klassifizierungsinformationen nutzen?


• Metadaten-basierte Klassifizierung ermöglicht eine extrem hohe Geschwindigkeit

• Pattern Matching ist sehr präzise bei Kriterien, die sich in regulären Ausdrücken formulieren lassen

• Machine Learning mit linguistisch-statistischen Verfahren ist allgemein einsetzbar und liefert sehr gute Ergebnisse bei unscharfen Kriterien

• Optional lassen sich weitere, spezielle Klassifizierer (z.B. Bilderkennung) einbinden

Kombination versch. Klassifizierungsmethoden


Kaskadierung in einer universellen Lösung

Metadaten-basiert

PatternMatching

MachineLearning…

… bringt sehr schnell eine sichere Struktur in Ihre Daten.

… verfolgt einen ganzheitlichen Ansatz im Informationsmanagement.

… bringt Business, IT und Compliance zusammen.

… ist das zentrale, steuernde Element und Trigger für viele Aktionen.

… bewertet die Daten inhaltlich (in Ergänzung zu Meta-Daten Bezug).

… schafft die Basis für ein strukturiertes Berechtigungsmanagement.

Fazit

Toolgestützte Datenklassifizierung…







Agenda

1.

2.

3.

Hintergründe




Basis für aktives Datenmanagement und Datenschutz

• Zugriffsanalyse: Auf welchen Wegen werden Zugriffe erlaubt, erweitert, korrigiert oder entzogen?

• Zugriffsregeln: Einführung und Nachverfolgung

• Überführung der Datenkontrolle in ein zentrales Identity Management System oder andere Security Lösungen


Was mache ich mit den klassifizierten Daten?


Datenmanagement und -schutz

SailPoint SecurityIQ


• Daten-Owner sind unbekannt

• User erhalten über diverse Wege Zugriff auf Daten

• Gruppen sind nicht exklusiv für bestimmte Daten oder Applikationen

• Änderungen an den Gruppenzugehörigkeiten sind nicht vorhersehbar

Chaos beim Zugriff auf unstrukturierte Daten

“Payables & Receivables” Folder Beispiel

……

…

…

PayablesRead & Execute

ReceivablesModify

Ruby SmithFull Control

Group W

Group X

Group Y

Group Z

Aaron J.

Erin M.

Owner: ?


SecurityIQ

Audit & Forensics

Auto Fulfillment

Business Owner – Data User –Data Owners

Policies Engine: Workflows; Reports (Standard & Scheduled); Administration

Activities; Entitlements; Identities; Classification; Enrichment

Wer hat wie Zugriff auf diese Daten?

Wer nutzt diesen Zugriff (nicht)?

Einführung eines automatischen Prozesses und einer Kontrolle

Wo liegen die sensitiven Daten?

! Real-time Alarme

Granulare Audit Reports

?


SecurityIQ

Kontrolle – Daten-Owner feststellen, ihnen nützliche Tools

bereit stellen, und die Kontrolle über sensitive Daten ermöglichen

Compliance – Erfüllung von BDSG, PCI, HIPAA, EU Data

Protection unter Umsetzung von Best Practices

Remediation – Bereinigung von Zugriffen auf sensitive Daten

Sichtbarkeit – Wo sind die Daten? Welche Daten sind es?

Welche sind sensitive und wer nutzt sie?


Sichtbarkeit

Wo liegen Ihre sensitiven Daten?

DATA DISCOVERY & CLASSIFICATION

Was sind die sensitive Daten und wo liegen sie?

REAL-TIME ACTIVITY MONITORING

Wer greift auf welche Daten zu?

PERMISSIONS ANALYSIS

Wer hat Zugriff auf welche Daten?

Mergers /Acquisitions

Verstöße beiZugriffen,

Sicherung undCompliance


Kontrolle

Nützliche Tools einsetzen

DATA OWNERS ELECTION

Wem gehören die Daten in einer Resource?

ACCESS REQUESTS

Verhinderung Access Management Chaos

REAL-TIME ACCESS POLICIES

Wer verstößt gegen die Zugriffspolicy?


Compliance

Governance Best Practice umsetzen

ACCESS & COMPLIANCE INSIGHTS

Implementierung von Compliance controls

FINE GRAINED AUDIT TRAIL

Historische Aktivitätsforensik

ACCESS REVIEWS

Welche Rechte sind noch notwendig?


Remediation

Sicherheit verbessern

REAL-TIME RESPONSES

Alarmierung zu Verstößen wenn sie erfolgen

PERMISSIONS CLEANUP

Berechtigungen aktuell halten

AUTOMATED ACCESS FULFILLMENT

Menschliche Fehler mit Automation verringern


Owner:

Owner: ?

……

…

…

PayablesRead & Execute

ReceivablesModify

Ruby SmithFull Control

Group W

Group X

Group Y

Group Z

Aaron J.

Erin M.

Payables & Receivables File Share – Read/ExecRead & Execute

Payables & Receivables File Share -ModifyModify

Payables & Receivables File Share -Full ControlFull Control

Ruby S.

Aaron J.

Erin M.

Ruby Smith

Vorher: “Payables & Receivables”

Nachher: “Payables & Receivables”

Normalisierungseffekt auf File Shares


… ein Zugriffspfad pro User

… eindeutig und vorhersehbar

… exklusive Ressourcengruppen

… bereit für die Automation

Fazit


Kontakt

Bei Fragen oder dem Wunsch nach einer Live Demo,sprechen Sie uns gerne an!

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