Data Loss Prevention

Data-Loss-Prevention

DLP (Data Loss Prevention) ist ein Marketingbegriff im Bereich der Informationssicherheit. Schützt Unternehmen vor Datenverlust und sichert sensible Daten für E-Mail, Social Media und Web-Filesharing. DLP-Regeln (Data Loss Prevention) werden verwendet, um Bedingungen zu definieren, die von der Data Loss Prevention erkannt werden sollen.

Wozu ist Data Loss Prevention (DLP) da?

Datenverlustprävention (Data Loss Prevention, DLP) ist eine Methode, die vertrauliche oder wichtige Information schützen soll. Er wird auch für Softwarelösungen benutzt. Hierbei kann es sich um ein Produkt handeln, bei dem verschiedene Sicherheitsverfahren und -massnahmen eingesetzt werden, um die Datenvertraulichkeit zu garantieren. Melden Sie sich an. Tragen Sie eine E-Mail-Adresse ein. Um fortzufahren, klicken Sie einfach das Feld an.

Um fortzufahren, klicken Sie hier. Die Data Leck Prevention wird als Begriff für Data Loss Prevention benutzt, obwohl Fachleute zwischen den beiden Bezeichnungen unterschieden. Data Leckageprävention hingegen geht davon aus, dass die Weitergabe der Informationen unbefugt erfolgte. Für den erfolgreichen Einsatz von Data Loss Prevention Tools im Betrieb müssen alle Mitarbeitenden eingebunden und der Datenschutz in einem Information Security Management System (ISMS) dargestellt werden.

Neben der Überwachung und Aktivitätskontrolle können Data Loss Prevention-Lösungen auch zum Filter und Schutz von Datenströmen im Firmennetzwerk eingesetzt werden.

Sicherheit gegen Datenverluste und Datenlecks

Datenschutzbestimmungen wie die DSGVO erfordern eine ordnungsgemäße Verwaltung vertraulicher Informationen. Geregelte Informationen sicher erkennen und kontrollieren, wie und wo sie genutzt und aufbewahrt werden. Datenschutzbestimmungen einrichten, um die Übermittlung vertraulicher Informationen zu unterdrücken. Binden Sie die Lösungen mit Verschlüsselungs- und CASB-Technologien ein, um E-Mails, Wechseldatenträger, einzelne Akten und Informationen in der Wolke zu schützen.

Verlässt die Datei Ihr Haus und ist vielerorts verfügbar, geht nicht alles unter. Bei der Suche nach Wegen zur Steigerung der Effizienz und Kollaboration erweitern Firmen auch die Zahl der Kommunikationskanäle, über die Angestellte Firmendaten austauschen oder entwenden können. Vektorielles maschinelles Lernen (VML) erkennt und erkennt intellektuelles Kapital und andere schwer zu beschreibende Informationen, wie z.B. Finanzunterlagen, Quelltext, etc.

Empfindlichkeits-Bilderkennung (SIR) kennt empfindliche Informationen, die in Formulare und andere Bilder (gescannte Vorlagen, Bildschirmfotos und Fotos) eingebettet sind, mit Hilfe einer eingebauten OCR-Engine (Optical Character Recognition). Das Exact Data Matching (EDM) kennzeichnet die sensiblen Informationen durch Fingerprinting in strukturierter Datenbank, z.B. "alle Bankkontonamen und zugehörige Kontonummern". Indiziertes Document Matching (IDM) verwendet Fingerabdrucktechniken auf Dokumenten, um vertrauliche Informationen zu erkennen, die an anderer Stelle, z. B. in einer E-Mail-Nachricht, teilweiser Wiederverwendung zugeführt werden können.