Unstrukturierte Daten: Blinde Flecken bei Wieder­herstell­barkeit, Berechtigungen und Compliance

Banken und Versicherungen investieren Milliarden in Cyber­sicherheit, Backups und Replikations­lösungen. Dennoch scheitern viele Institute im Ernstfall an drei grundlegenden Fragen: Lassen sich die definierten Wieder­herstellungs­ziele (RTO/RPO) tatsächlich einhalten und nachweisen? Sind Millionen von Dateiberechtigungen korrekt gesetzt und kontrolliert? Und kann die Integrität der wiederhergestellten Daten zweifelsfrei belegt werden?

von Stefan Hirschberg, Solution Engineer, Datadobi

Gerade bei unstrukturierten Daten bleiben diese Fragen häufig unbeantwortet. Das ist problematisch, denn …

… unstrukturierte Daten machen heute rund 80 bis 90 Prozent aller Unternehmensdaten aus und enthalten oft geschäftskritische Informationen.“

Wer diese Daten nicht aktiv managt, klassifiziert und kontrolliert, hat im Ernstfall ein Problem — nicht nur mit Ransomware, sondern auch mit den Aufsichtsbehörden.

Um unstrukturierte Daten effektiv zu schützen, braucht es einen ausgereiften Ansatz, der weit über Zugriffskontrollen und regelmäßige Backups hinausgeht.

Der Weg dahin führt durch vier technische Ebenen. Und jede davon hat es in sich:

1. Den Überblick über die Datenlandschaft gewinnen

Transparenz in den Unternehmensdaten ist die Grundlage für eine solide Datenstrategie. Heutige Datenumgebungen sind jedoch oft von unklaren Strukturen und inkonsistenten Speichermustern geprägt, gerade wenn sie durch Akquisitionen und Fusionen gewachsen sind. Um die Kontrolle über ihre Daten wiederzuerlangen, müssen Finanzunternehmen sich einige wesentliche Einblicke verschaffen: etwa die Auslastung der Speicherkapazität, die Anzahl und Zusammensetzung der vorgehaltenen Dateien, die Datenkategorien und wie diese organisiert sind sowie das Alter der vorhandenen Daten.

Diese Faktoren liefern eine Grundlage für die Einschätzung der datenbezogenen Risiken und Kosten. Kapazitätsberichte allein geben dagegen nicht das vollständige Bild wieder. Beispielsweise hat die Anzahl der tatsächlich vorhandenen Dateien erhebliche Auswirkungen auf Backup-Leistung, Replikationszyklen, Wieder­herstellungs­zeitziele (RTO) und Wieder­herstellungs­punktziele (RPO). Wer hier nur auf Kapazitätsdaten schaut und die Dateidichte ignoriert, gefährdet die Wiederherstellbarkeit im Ernstfall. Denn ohne genaue Kenntnis der Dateidichte lassen sich weder RTO noch RPO realistisch planen, geschweige denn gegenüber Auditoren oder Aufsichtsbehörden belastbar nachweisen. Der Datenschutzansatz bekommt dadurch gravierende Lücken.

2. Die Daten klassifizieren und kategorisieren

Metadaten-Klassifikation ist das Herzstück einer belastbaren Datenstrategie. Durch eine Klassifizierung lässt sich zwischen geschäftskritischen Datensätzen und Dateien von geringerem Wert unterscheiden.

Unstrukturierte Daten umfassen vielfältige Kategorien wie Anwendungsdaten, finanzbezogene Dokumente, aber auch technische und gestalterische Ressourcen.“

Nicht all diese Daten erfordern denselben Schutz. Durch die Klassifizierung lässt sich zwischen geschäftskritischen Datensätzen und Inhalten von geringerem Wert unterscheiden.

Metadaten wie Änderungs- und Zugriffsalter, Eigentümerschaft und Dateityp sind dabei die entscheidenden Indikatoren. Sie ermöglichen eine automatisierte, skalierbare Klassifikation auch in Umgebungen mit Milliarden von Dateien. Alle Daten als gleich wichtig zu behandeln, ist dagegen ein kostspieliger und unnötiger Ansatz: Oft werden inaktive oder verwaiste Daten, die keinem aktiven Geschäftsnutzer mehr zugeordnet sind, aufgrund eines mangelnden Lebenszyklus-Management weiter in Datenschutzmaßnahmen einbezogen. Das treibt nicht nur Infrastrukturkosten in die Höhe, sondern erschwert auch die Wiederherstellung.

3. Datenoptimierung: Datenschutz und Datenwert in Einklang bringen

Der nächste Schritt ist die Optimierung der gespeicherten Daten anhand ihres Geschäftswerts und ihrer Nutzung. Dazu gehört nicht nur eine Konsolidierung und Deduplikation. Selten genutzte Daten sollten auch in kontrollierte Archivumgebungen verlagert werden, um den Umfang der bei einem Cyber-Angriff gefährdeten Daten zu reduzieren. Damit wird es einfacher, die aktiven, geschäftskritischen Daten in den Primärspeichern angemessen zu schützen.

Für diese verbleibenden Daten empfehlen sich mehrschichtige Schutzmechanismen, einschließlich der Datenreplikation an andere Standorte und per Air Gapping isolierter goldener Kopien, um ein schnelles Failover oder Failback zu ermöglichen und bei Bedarf auch ein völlig neues Quellsystem zu initialisieren. Entscheidend ist: Die Wiederherstellbarkeit muss sich kontinuierlich und lückenlos nachweisen lassen. Etwa über automatisierte Integritätsprüfungen auf File- und Object-Ebene per Hash-Abgleich, dokumentierte Failover-Tests über die Replikationsstrecken sowie unveränderliche Golden Copies als gesicherte Ausgangsbasis. Denn gerade im regulierten Umfeld von Banken und Versicherungen ist ein dokumentierter Wiederherstellbarkeitsnachweis keine Kür, sondern regulatorische Pflicht.

4. Strenge Zugriffskontrollen durchsetzen

Hier liegt die eigentliche Achillesferse der IT-Sicherheit, und hier zeigen sich die gefährlichsten Lücken. Die beste Backup- und Replikationsstrategie hilft nichts, wenn die Zugriffskontrolle mangelhaft ist. Typische Herausforderungen in Umgebungen mit unstrukturierten Daten sind übermäßige Gruppenzugriffsrechte, die uneinheitliche Durchsetzung von Unternehmensrichtlinien sowie außerordentliche Berechtigungen, die in Notfällen eingerichtet, später jedoch nie zurückgenommen wurden.

Eine systematische ACL-Analyse (Access Control List) deckt die Schwachstellen auf: falsch oder zu breit gesetzte Berechtigungen, verwaiste Zugriffsrechte ehemaliger Mitarbeitender und Verstöße gegen das Least-Privilege-Prinzip.

Entscheidend ist jedoch die anschließende ACL-Remediation, also die automatisierte Korrektur fehlerhafter, verwaister oder überprivilegierter Berechtigungen.“

Ohne diese bleibt die Angriffsfläche unkontrollierbar groß, denn in einer typischen Bankenumgebung mit Zehntausenden von Verzeichnissen und Millionen von Dateien ist eine manuelle Überprüfung nicht machbar. Es muss daher einen Mechanismus geben, die gefundenen Sicherheitslücken zu beheben und die Korrekturen nachvollziehbar zu dokumentieren, um das Risiko von Datenmanipulationen, Datenklau und Ransomware-Angriffen zu minimieren. Aufgrund der Dynamik unstrukturierter Datenumgebungen muss dieser Prozess nicht nur automatisch, sondern auch regelmäßig und kontinuierlich erfolgen.

Fazit

Unstrukturierte Daten stellen heute sowohl die größte Chance als auch das größte unkontrollierte Risiko dar. Wenn sie sich auf Primärspeicherplattformen ansammeln, vergrößern sie die Angriffsfläche und erschweren die Wiederherstellung im Ernstfall. Wer keine systematische Metadaten-Klassifikation betreibt, keine ACL-Analysen durchführt und die Wiederherstellbarkeit der Daten nicht kontinuierlich über Integritätsprüfungen, Golden Copies und dokumentierte Failover-Tests nachweist, steht nicht nur schlechter da als der Angreifer, sondern auch schlechter, als es die Aufsichtsbehörden erwarten.

Bessere Einblicke in die Datenlandschaft sind der erste Schritt hin zu besserem Datenschutz. Sie erlauben ein richtlinienbasiertes Datenmanagement über den gesamten Lebenszyklus hinweg – samt der gezielten Verlagerung in Archive, der Überprüfung von Berechtigungen sowie der Minimierung des zu schützenden Datenumfangs. Das senkt nicht nur die Risiken und die Komplexität im Datenbestand, sondern auch die Kosten.

Mehrschichtige Replikationsstrategien bieten Widerstandsfähigkeit sowohl gegen Infrastrukturausfälle als auch gegen Cyberangriffe.“

Gleichzeitig stellen strenge Zugriffskontrollen mit regelmäßigen Überprüfungen und Korrekturmaßnahmen die Datenzugriffs-Governance sicher.

Eine solche moderne Datenmanagementstrategie ist grundlegend für Betriebskontinuität, Ausfallsicherheit und regulatorische Belastbarkeit im Finanzsektor – selbst wenn die Datenflut weiter wächst. Mit ihr sind Finanzunternehmen besser gegen Sicherheitsverletzungen gewappnet. Wer allerdings beim nächsten Cyberangriff kein sauberes Fundament hat, der zahlt doppelt. Stefan Hirschberg, Datadobi