Unterschätztes Risiko Insider-Angriff
Autor/Redakteur: Christoph M. Kumpa, Director DACH & EE bei Digital Guardian/gg
Beim Stichwort Cyber-Bedrohung denkt man häufig an großangelegte Malware-Angriffe wie Ransomware, mit denen Kriminelle versuchen, das Firmennetzwerk zu kompromittieren. Unterschätzt wird jedoch oft eine Gefahr, die bereits im Firmengebäude sitzt: Die Insider-Bedrohung.
Insider – seien es unachtsame Angestellte oder böswillige Mitarbeiter, die aus finanziellen oder persönlichen Motiven Daten stehlen oder gar löschen – sind ein enormes Risiko für die Datensicherheit in Unternehmen. Oft haben Angestellte, externe Auftragnehmer und andere Dritte legitimen Zugriff auf sensible Daten, um effektiv und flexibel arbeiten zu können. Dies stellt eine Herausforderung für Sicherheitsteams dar, denn es ist wesentlich schwieriger, Bedrohungen zu erkennen, wenn der betreffende Akteur gültigen Zugriff auf Unternehmensdaten hat. Mit entsprechenden Richtlinien und Technologien kann die Gefahr eines internen Datenverlustes oder -diebstahls jedoch erheblich reduziert werden.
Sensibilisierung unvorsichtiger Mitarbeiter
Die Sensibilisierung und Schulung der eigenen Mitarbeiter ist für Unternehmen eine der wirksamsten Abwehrmaßnahmen gegen Insider-Bedrohungen. Dies liegt daran, dass die meisten unbeabsichtigten Datenverstöße auf Handlungen eines unachtsamen Mitarbeiters zurückzuführen sind. Durch regelmäßige Schulungen zum Thema Datensicherheit wird Mitarbeitern beigebracht, korrekt mit sensiblen Unternehmensdaten umzugehen. Zudem sollten alle Angestellten vor deren Implementierung über neue Datenrichtlinien oder Technologien informiert werden.
Datenzentrierter Security-Ansatz zum Schutz vor böswilligen Insidern
Dies schützt sensible Daten allerdings nicht vor Mitarbeitern, die ihre Zugriffsrechte nutzen, um vorsätzlich das Falsche zu tun. Das Risiko der missbräuchlichen Datennutzung oder des Diebstahls durch Insider-Bedrohungen kann jedoch mit geeigneten Technologien eingedämmt werden. Diese Technologien sollten datenzentriert sein: Das bedeutet, sie geben Sicherheitsteams einen Überblick darüber, auf welche Unternehmensdaten wie, wann und von wem zugegriffen wird. Dadurch können Sicherheitsverantwortliche ungewöhnliche Aktivitäten rasch erkennen. Zudem sollten diese Technologien automatisch verhindern, dass ein unbefugter Mitarbeiter sensible Daten kopiert, überträgt oder löscht. Solch ein datenzentrierter Sicherheitsansatz sorgt darüber hinaus dafür, dass unachtsame Angestellte sensible Daten nicht versehentlich verschieben oder versenden.
User and Entity Behavior Analysis (UEBA) mithilfe von Machine Learning
User and Entity Behavior Analysis (UEBA) ist ein Cybersecurity-Prozess zur Verfolgung verdächtiger oder bösartiger Verhaltensweisen. UEBA-Tools überwachen das Nutzerverhalten von Mitarbeitern und externen Auftragnehmern mit Zugriff auf Anwendungen, Konten und Servern, die sensible Daten speichern. Dabei nutzen UEBA-Tools fortschrittliche Machine Learning-Algorithmen in Kombination mit statistischen Auswertungsmethoden, um potentielle Insiderbedrohungen zu ermitteln. Hierzu wird ein Standard-Verhaltensprofil des jeweiligen Nutzers erstellt, mit Informationen wie Ort und Geräten, von denen sich ein User in der Regel anmeldet, auf welche Dateien und Server er normalerweise zugreift, wie oft und zu welcher Zeit, welche Zugriffsrechte er aktuell hat und vieles mehr.
Angenommen, ein Benutzer lädt jeden Tag eine bestimmte Datenmenge von einem bestimmten Gerät herunter und greift jede Woche auf eine bestimmte Anzahl von Servern zu. Stellt das Analyse-Tool fest, dass der Account plötzlich Gigabytes an Daten von einem fremden Standort herunterlädt oder auf neue Server zugreift, wird es Alarm schlagen.
