Von automatischer Daten-Klassifizierung bis Double Key Encryption und eDiscovery: So sichert M365 Ihre Compliance.
In diesem Blog wenden wir uns an technisch versierte Leser und bieten eine detaillierte Anleitung zur Implementierung von Technologien wie der automatischen Datenklassifizierung, Auto-Labeling, Double Key Encryption und eDiscovery in Microsoft 365 (M365). Denn genau diese Funktionen sind essenziell für die moderne Datenverwaltung und -sicherheit in Unternehmen.
Automatische Datenklassifizierung in Microsoft 365
Definition und Nutzen
Die automatische Datenklassifizierung in M365 kategorisiert Daten mithilfe von Algorithmen und maschinellem Lernen anhand vordefinierter Kriterien wie Sensibilität, Inhalt und Herkunft. Diese Technologie hilft Unternehmen dabei, sensible Informationen effizient zu identifizieren und zu schützen, was die Einhaltung gesetzlicher und regulatorischer Anforderungen erleichtert.
Technologien und Methoden
Regelbasierte Klassifizierung: Verwendet vordefinierte Regeln, um Daten zu klassifizieren. Bestimmte Schlüsselwörter oder Muster werden erkannt und entsprechend kategorisiert.
Maschinelles Lernen: Analysiert Daten und lernt aus Mustern, um eine dynamischere und präzisere Klassifizierung zu ermöglichen. Das System wird kontinuierlich verbessert.
Hybride Ansätze: Kombinieren regelbasierte Methoden mit maschinellem Lernen, um die Vorteile beider Ansätze zu nutzen.
Implementierung
In M365 beginnt die Implementierung mit der Identifikation der zu klassifizierenden Datenquellen, wie E-Mails, SharePoint- und OneDrive-Dokumente. Es werden Kriterien festgelegt, um sensible von weniger kritischen Daten zu unterscheiden. Anschließend kommen geeignete Tools wie der Microsoft Information Protection (MIP) Scanner zum Einsatz, um die Klassifizierung durchzuführen. Machine-Learning-Modelle werden mit repräsentativen Datensätzen trainiert. Nach der Integration in die IT-Infrastruktur erfolgt eine kontinuierliche Überwachung, um die Effektivität sicherzustellen.
Beispiele für Data Classifier
Classifier | Beschreibung | Verwendungszweck |
Schlüsselworterkennung | Erkennt vordefinierte Schlüsselwörter oder Phrasen in den Daten. | Identifizierung sensibler Informationen wie „vertraulich“, „streng geheim“. |
RegEx-Mustererkennung | Nutzt reguläre Ausdrücke, zur Mustersuche. | Erkennung von Kreditkartennummern, Telefonnummern, E-Mail-Adressen. |
Maschinelles Lernen | Analysiert Daten und lernt aus Mustern zur dynamischen Klassifizierung. | Trennung von sensiblen und allgemeinen Daten basierend auf bisherigen Klassifikationen. |
Entitätserkennung | Erkennt Namen, Orte, Organisationen in Texten. | Identifikation und Klassifizierung personenbezogener Daten (PII). |
Metadaten-basierte Klassifizierung | Nutzt Metadaten wie Datum, Autor zur Klassifizierung. | Verwaltung und Schutz älterer oder archivierter Dokumente. |
Praxisbeispiel
Ein großes Finanzinstitut nutzte die automatische Datenklassifizierung in M365, um sensible Kundendaten von allgemeinen Informationen zu trennen. Mithilfe von maschinellem Lernen konnte das Institut Kreditkartennummern, Sozialversicherungsnummern und andere persönliche Informationen effizient identifizieren und klassifizieren. Dies unterstützte die Einhaltung von Datenschutzgesetzen wie der DSGVO und verbesserte die Sicherheit sensibler Daten.
Automatisches Labeling (Auto-Labeling) in Microsoft 365
Definition und Vorteile
Auto-Labeling in M365 versieht klassifizierte Daten automatisch mit Labels, die deren Sensibilität oder Zugehörigkeit kennzeichnen. Dies vereinfacht die Datenverwaltung und erhöht die Sicherheit, da sensible Informationen einfacher identifiziert und geschützt werden können.
Technologien und Methoden
Regelbasierte Labeling-Engines: Anwenden von Labels nach vordefinierten Regeln. Beispielsweise könnten alle Dokumente mit Kreditkartendaten automatisch als "vertraulich" gekennzeichnet werden.
KI-gestütztes Labeling: Verwendet maschinelles Lernen, um Labels basierend auf Dateninhalt und -kontext dynamisch anzuwenden. Dies ermöglicht eine präzisere Labeling-Strategie.
Implementierung
Die Implementierung von Auto-Labeling in M365 beginnt mit der Erstellung von Labeling-Regeln in der Microsoft Security & Compliance Center Konsole. Es werden klare Regeln und Kriterien für das Labeling definiert, um festzulegen, welche Labels für welche Datentypen verwendet werden. Die Integration mit Klassifizierungstools wie dem MIP sorgt dafür, dass das Labeling nahtlos funktioniert. Abschließend sollte der Labeling-Prozess kontinuierlich überwacht und bei Bedarf angepasst werden, um die Genauigkeit zu maximieren.
Praxisbeispiel
Ein globales Technologieunternehmen führte Auto-Labeling in M365 ein, um sensible interne Dokumente zu kennzeichnen. Dokumente, die Geschäftsgeheimnisse oder geistiges Eigentum enthielten, wurden automatisch als "streng vertraulich" gekennzeichnet. Dies führte zu einer besseren Kontrolle und Nachverfolgung sensibler Informationen und reduzierte das Risiko von Datenlecks erheblich.
Double Key Encryption (DKE) in Microsoft 365
Definition und Nutzen
Double Key Encryption (DKE) in M365 ist eine Verschlüsselungstechnik, die zwei separate Schlüssel verwendet, um Daten zu verschlüsseln und zu entschlüsseln. Dies erhöht die Sicherheit erheblich, da beide Schlüssel benötigt werden, um auf die verschlüsselten Daten zuzugreifen. Diese Methode ist besonders nützlich für die Speicherung und Übertragung hochsensibler Daten.
Technologien und Methoden
Symmetrische Verschlüsselung: Nutzt denselben Schlüssel für Verschlüsselung und Entschlüsselung, was schneller, aber weniger sicher ist.
Asymmetrische Verschlüsselung: Verwendet ein Schlüsselpaar aus öffentlichem und privatem Schlüssel. Der öffentliche Schlüssel kann frei verteilt werden, während der private Schlüssel geheim bleibt.
Hybride Ansätze: Kombinieren symmetrische und asymmetrische Verschlüsselung, um die Vorteile beider Ansätze zu nutzen.
Implementierung
Die Implementierung von DKE in M365 beginnt mit der sicheren Erzeugung und Verwaltung der notwendigen Schlüsselpaare. Die Daten werden zunächst mit dem ersten Schlüssel verschlüsselt und anschließend mit einem zweiten Schlüssel. Eine sichere Schlüsselverwaltungslösung ist unerlässlich, um die Integrität und Verfügbarkeit der Schlüssel zu gewährleisten. Zusätzlich müssen strenge Zugriffskontrollen in M365 implementiert werden, um sicherzustellen, dass nur autorisierte Benutzer Zugriff auf die Schlüssel und verschlüsselten Daten haben.
Praxisbeispiel
Ein Gesundheitsdienstleister implementierte Double Key Encryption in M365, um Patientendaten zu schützen. Mit der Verwendung zweier Schlüssel – einem für die Organisation und einem für den Patienten – konnte das Unternehmen sicherstellen, dass nur autorisierte Personen auf die sensiblen Gesundheitsinformationen zugreifen konnten. Dies trug wesentlich zur Einhaltung der HIPAA-Vorschriften und zum Schutz der Patientendaten bei.
eDiscovery in Microsoft 365
Definition und Nutzen
eDiscovery in M365 ist der Prozess der Identifikation, Sammlung und Analyse elektronischer Daten für rechtliche oder regulatorische Zwecke. Es ermöglicht Unternehmen, relevante Daten effizient und sicher bereitzustellen, was insbesondere bei rechtlichen Auseinandersetzungen oder bei der Einhaltung von Vorschriften von großer Bedeutung ist.
Technologien und Methoden
Datenaufbewahrung: Ordnungsgemäße Speicherung und Archivierung in M365 durch Systeme zur Datenaufbewahrung stellen sicher, dass relevante Daten verfügbar sind, wenn sie benötigt werden.
Indizierungstechnologien: Diese ermöglichen den schnellen Zugriff auf große Datenmengen, indem sie diese in der Microsoft 365 Compliance Center Konsole effizient durchsuchbar machen.
Analyse- und Aufbereitungstools: Helfen, relevante Informationen effizient zu extrahieren und bereitzustellen.
Implementierung
Die Implementierung von eDiscovery in M365 beginnt mit der Erstellung einer Strategie, die den Umfang und die Anforderungen definiert. Wichtige Fragen sind: Welche Datenquellen müssen durchsucht werden? Welche rechtlichen Anforderungen sind zu berücksichtigen? Geeignete eDiscovery-Tools in M365 werden ausgewählt und in die bestehende IT-Infrastruktur integriert. Nach der Identifikation und Sammlung relevanter Daten erfolgt die Analyse und Aufbereitung für rechtliche oder regulatorische Zwecke.
Praxisbeispiel
Ein großes Energieunternehmen setzte eDiscovery in M365 ein, um auf rechtliche Anfragen effizient reagieren zu können. Mithilfe der spezialisierten eDiscovery-Tools in der M365 Compliance Center Konsole konnten relevante E-Mails, Dokumente und andere elektronische Daten schnell identifiziert und bereitgestellt werden. Dies beschleunigte die Datenbereitstellung erheblich und half dabei, rechtliche Fristen einzuhalten.
Zusammenfassung und Ausblick
Die Implementierung von Technologien wie automatischer Datenklassifizierung, Auto-Labeling, Double Key Encryption und eDiscovery in M365 bietet Unternehmen erhebliche Vorteile im Bereich der Datenverwaltung und Sicherheit. Eine sorgfältige Planung und kontinuierliche Überwachung sind entscheidend, um diese Technologien effektiv zu nutzen. Künftige Entwicklungen in den Bereichen KI und maschinelles Lernen werden diese Technologien weiter verbessern und neue Möglichkeiten für die Datenverwaltung eröffnen.