Was ist ein Datenleck?

Ein Datenleck unterscheidet sich von einem Data Breach dadurch, dass ein Datenleck oft unbeabsichtigt ist und durch schlechte Datensicherheitspraktiken und -systeme verursacht wird. Im Gegensatz dazu ist eine Sicherheitsverletzung in der Regel das Ergebnis eines gezielten Cyberangriffs durch Cyberkriminelle. Sobald ein Datenleck auftritt, werden sensible Informationen preisgegeben und Unternehmen anfällig für Ausbeutung. Ein Datenleck kann zu einem Data Breach führen, der häufig finanzielle und rechtliche Schäden sowie Reputationsschäden verursacht.

Datenlecks haben die üblichen Ursachen. Unzureichend gesicherter Cloud-Speicher und falsch konfigurierte Firewalls sind häufig die Ursachen, aber es gibt auch andere Fälle:

• Menschliches Versagen
• Social Engineering und Phishing
• Bedrohungen von innen
• Technische Schwachstellen
• Daten während der Übertragung
• Daten im Ruhezustand
• Daten im Einsatz

Menschliches Versagen

Missmanagement sensibler Daten, wie z. B. das Versenden von E-Mails an die falschen Empfänger oder das Teilen vertraulicher Informationen ohne ordnungsgemäße Genehmigung, kann leicht zu Datenlecks führen.

Social Engineering und Phishing

Hacker nutzen das menschliche Element aus, indem sie Mitarbeiter dazu verleiten, personenbezogene Daten wie SSNs oder Zugangsdaten preiszugeben, was weitere und möglicherweise größere Angriffe ermöglicht.

Bedrohungen von innen

Verärgerte Mitarbeiter oder Auftragnehmer mit Zugang zu sensiblen Informationen könnten absichtlich Daten preisgeben.

Technische Schwachstellen

Ungepatchte Software, schwache Authentifizierungsprotokolle und veraltete Systeme bieten böswilligen Akteuren die Möglichkeit, Sicherheitslücken auszunutzen. Fehlkonfigurierte APIs stellen einen wachsenden Risikovektor dar, insbesondere mit dem Aufkommen von Cloud- und Microservice-Architekturen, und können vertrauliche Daten unbeabsichtigt offenlegen.

Daten während der Übertragung

Sensible Daten, die per E-Mail, Messaging oder Programmierschnittstellenaufrufen (API) übertragen werden, können abgefangen werden. Ohne angemessene Datenschutzmaßnahmen, wie z. B. Verschlüsselung, können diese Informationen unbefugtem Zugriff ausgesetzt sein. Verschlüsselungsstandards und Netzwerksegmentierung sind nützliche Tools zum Schutz von Daten während der Übertragung.

Daten im Ruhezustand

In Datenbanken, Servern oder Cloud-Speichern gespeicherte Informationen können aufgrund fehlerhafter Sicherheitseinstellungen oder falscher Berechtigungen preisgegeben werden. So kann beispielsweise der offene Zugang zu vertraulichen Informationen wie Quellcode, SSNs oder Geschäftsgeheimnissen ein Sicherheitsrisiko darstellen. Sichere Zugriffskontrollen, Least-Privilege-Modelle und kontinuierliche Überwachung geben Unternehmen ein tieferes Verständnis dafür, wo Sicherheitslücken bestehen können.

Daten im Einsatz

Daten, die über Systeme oder Endgeräte verarbeitet werden, können durchsickern, wenn Endpunkt-Schwachstellen bestehen, wie z. B. unverschlüsselte Laptops oder Daten, die auf Datenspeicher wie USB-Sticks gespeichert sind. Diese Art von Gefährdung kann auch auftreten, wenn Mitarbeiter die Sicherheitsrichtlinien nicht befolgen.

Die Folgen eines Datenlecks können schwerwiegend sein, insbesondere wenn es um personenbezogene Daten oder Geschäftsgeheimnisse geht. Finanzielle Verluste, Reputationsschäden und rechtliche Konsequenzen sind oft die Folge, da Cyberkriminelle leicht zugängliche Daten für Ransomware-Angriffe, Identitätsdiebstahl oder den Verkauf der Informationen im Dark Web ausnutzen können. Ein Unternehmen, das ein Datenleck im Zusammenhang mit Kreditkarteninformationen erleidet, könnte mit hohen Geldstrafen und einem erheblichen Vertrauensverlust der Verbraucher rechnen. Verstöße gegen Vorschriften wie die DSGVO und HIPAA aufgrund eines Datenlecks können ebenfalls schwere Strafen und rechtliche Konsequenzen nach sich ziehen.

Ein häufig wiederholter Fall von Datenlecks in der realen Welt ist die versehentliche Offenlegung sensibler personenbezogener Daten in unverschlüsselten Datenspeicher-Umgebungen. Diese Daten können Telefonnummern, Sozialversicherungsnummern und Kreditkartendetails enthalten, die Hacker für Identitätsdiebstahl oder betrügerische Transaktionen nutzen können. Durchgesickerte Daten können auch in Ransomware-Angriffen ausgenutzt werden, bei denen böswillige Akteure die exponierten Informationen verschlüsseln und eine Zahlung für die Freigabe verlangen, oft nachdem sie durch ein fehlerhaftes System oder einen erfolgreichen Phishing-Betrug Zugang erhalten haben.

Durch ein Microsoft-Leck im Jahr 2023 wurden 38 TB sensibler interner Daten aufgrund eines falsch konfigurierten Azure Blob Store, einer Art Objektspeicher, offengelegt. Diese Daten enthielten vertrauliche Informationen wie persönliche Daten, private Schlüssel, Passwörter und Open-Source-KI-Trainingsdaten.

Ein weiterer prominenter Vorfall betraf Capita, eine Gruppe, die Dienstleistungen für den NHS, die Gemeinden und das Militär im Vereinigten Königreich erbringt. Ein Amazon S3-Bucket legte persönliche und finanzielle Daten offen, die verschiedene britische Kommunen und Bürger betrafen. Als Ergebnis erlitt Capita einen finanziellen Verlust von etwa 85 Millionen USD und die Aktien des Unternehmens fielen um mehr als 12 %.

Unsachgemäß konfigurierte Clouds, insbesondere bei Diensten wie AWS und Azure, sind nach wie vor eine Hauptquelle für unbeabsichtigte Datenverluste, die oft Millionen von Nutzern betreffen und aufgrund von Fehlern in den Sicherheitseinstellungen sensible Informationen preisgeben.

Während Malware und Insider Threat nach wie vor ein Problem darstellen, sind die meisten Datenlecks eher auf Betriebsfehler als auf vorsätzliche Cyberangriffe zurückzuführen. Durch die Implementierung robuster Datenschutz-Frameworks, kontinuierlicher Überwachung und häufigen Audits können Unternehmen ihre sensiblen Informationen besser schützen und das Risiko einer Offenlegung minimieren.

Eine proaktive, mehrschichtige Sicherheitsstrategie ist unerlässlich, um Risiken zu minimieren und den Datenschutz in allen Phasen der Datenverarbeitung zu gewährleisten.

Die Implementierung von Tools für Data Loss Prevention (DLP) hilft Unternehmen, den Datenzugriff zu überwachen und den Fluss vertraulicher Informationen zu kontrollieren. DLP-Lösungen ermöglichen es Datenteams, ihre Daten zu überprüfen, Zugriffskontrollen durchzusetzen, unbefugte Dateibewegungen zu erkennen, die Freigabe sensibler Daten außerhalb des Unternehmens zu blockieren und sensible Informationen vor Exfiltration oder Missbrauch zu schützen.

Bewertungen und Audits von Drittanbietern sind entscheidend, um Schwachstellen bei Anbietern oder Auftragnehmern, die mit sensiblen Daten umgehen, zu identifizieren und zu verringern. Risikomanagement-Software von Drittanbietern kann dazu beitragen, das Risiko einer Datenexposition durch externe Partner zu minimieren.

Der Einsatz solider Sicherheitspraktiken wie Datenverschlüsselung, automatisierte Schwachstellen-Scans, Cloud Posture Management, Endpunktschutz, mehrstufige Authentifizierungsprotokolle und umfassende Sicherheitsschulungen für Mitarbeiter können das Risiko eines unbefugten Zugriffs verringern.

Eine strukturierte Ransomware-Strategie kann den Schaden minimieren und Unternehmen dabei helfen, Ransomware schnell einzudämmen, ihre Ausbreitung zu verhindern und wertvolle Daten zu schützen. Außerdem trägt ein gut definierter Plan dazu bei, dass alle Stakeholder ihre Rollen kennen, was Ausfallzeit reduziert und finanzielle und Reputationsrisiken mindert. Dieser Ansatz hilft, Schwachstellen zu identifizieren, zukünftige Angriffe zu verhindern und kritische Daten zu schützen.

Im Zusammenhang mit maschinellem Lernen hat der Begriff „Data Leakage“ eine andere Bedeutung im Vergleich zu seiner allgemeinen Verwendung in den Bereichen Datensicherheit und Verlustprävention. Data Leakage bezieht sich auf die unsachgemäße Einführung von Informationen von außerhalb des Datensatzes in das Modell während dessen Entwicklung, was zu überoptimistischen und irreführenden Ergebnissen führen kann. Diese Art von Data Leakage tritt auf, wenn Algorithmen für maschinelles Lernen auf Daten trainiert werden, auf die sie keinen Zugriff haben sollten. Das Ergebnis ist ein Modell, das in der Entwicklung außergewöhnlich gut funktioniert, aber in realen Anwendungen versagt.

Modelle, die von Leckagen betroffen sind, schneiden bei der Entwicklung oft gut ab und zeigen eine hohe Genauigkeit, können aber nicht auf neue, ungesehene Daten verallgemeinert werden. Dies gilt insbesondere für den Einsatz von maschinellen Lernmodellen bei der Erkennung von Finanzbetrug, der Diagnostik im Gesundheitswesen oder der Cybersicherheit, wo die Leistung in der realen Welt von größter Bedeutung ist. Eine ordnungsgemäße Kreuzvalidierung und der sorgfältige Umgang mit sensiblen Daten sind kritisch, um diese Form von Datenlecks zu vermeiden.

Implementierung starker Data-Governance-Praktiken und Modellvalidierungstechniken wie Cross-Validation, um Leakage zu verhindern und zu bestätigen, dass eine Modellverallgemeinerung notwendig ist. Die Vermeidung von Data Leakage ist grundlegend für den Aufbau zuverlässiger und sicherer Modelle.