Die Herausforderung der Compliance-Konvergenz: Berechtigungsstreuung und KI-Regulierungen in hybriden Umgebungen
Führungskräfte im Bereich Unternehmenssicherheit stehen vor der Herausforderung der Compliance-Konvergenz. Da Daten Grenzen überschreiten und KI-generierte Informationen zunehmend auf persönliche Daten zugreifen können, müssen Technologen entschlossen handeln, um regulatorischen Risiken zu entgehen. In dieser Herausforderung liegt jedoch ein Wettbewerbsvorteil für diejenigen, die proaktiv intelligente Governance-Rahmenwerke aufbauen.
Die Zahlen erzählen eine Geschichte. In fünf US-Bundesstaaten wurden bisher neue Datenschutzgesetze eingeführt. Gleichzeitig ist in der Europäischen Union (EU) das Gesetz über digitale operationale Resilienz (DORA) für Finanzdienstleistungsunternehmen in Kraft getreten. Das EU-KI-Gesetz schafft ein komplexes Netz überlappender regulatorischer Anforderungen, die traditionelle Daten-Governance-Rahmenwerke nicht bewältigen können.
Die finanziellen Auswirkungen sind überwältigend und beschleunigen sich. Forschungen zeigen, dass die durchschnittlichen Kosten eines Datenvorfalls im Jahr 2024 fast 5 Millionen Dollar betrugen, mit 10,5 Billionen Dollar an erwarteter Cyberkriminalität in diesem Jahr. Die Kosten des Nicht-Handelns sind hoch. Hinter diesen Zahlen steht eine Epidemie der Berechtigungsstreuung.
Der Zusammenstoß von Innovation und Compliance
Besonders schwierig wird es nicht nur durch das Volumen neuer Vorschriften, sondern auch durch deren Zusammenführung in der Daten-Governance. Die Europäische Datenschutzbehörde (EDPB) hat Unternehmen daran erinnert, dass die verantwortungsvolle Entwicklung von KI mit den Prinzipien der EU-Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) in Einklang gebracht werden muss.
Dieser Konflikt zwischen Innovation und Compliance wird durch die Notwendigkeit von KI-Initiativen verstärkt, die auf eine Vielzahl von Daten angewiesen sind, was im Widerspruch zu strengen Datenschutzvorschriften steht. Ohne einen ganzheitlichen Ansatz, der die Berechtigungsstreuung angeht, stehen Organisationen vor der Wahl, Innovationen zu behindern oder hohe Strafen aufgrund unzureichender Zugangsverwaltung zu riskieren.
Multi-Cloud-Governance als blinder Fleck
Traditionelle Compliance-Ansätze versagen oft in hybriden Umgebungen, in denen Governance-Probleme aufgrund der verschiedenen genutzten Dienste und der Komplexität der zugrunde liegenden Infrastruktur zunehmen. Daten, die in der Cloud gespeichert sind, werden häufig skaliert, geteilt und automatisiert, was die tatsächliche Lage der Daten sowohl für den Endbenutzer als auch für den Dienstanbieter verschleiern kann.
Die Multi-Cloud-Umgebung, die Agilität bietet, hat sich zu einem Governance-blinden Fleck entwickelt. Das Fehlen standardisierter Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs) und die Obfuskation der Datenresidenz über verschiedene Plattformen hinweg sind mehr als technische Hürden. Sie sind Bedrohungen für eine konsistente Durchsetzung von Richtlinien und prüfbare Compliance. Diese Fragmentierung bedeutet auch, dass es schwierig wird, gegenüber Regulierungsbehörden Rechenschaft abzulegen.
Die Herausforderung der KI-Verstärkung
KI-Workloads fügen den Compliance-Rahmenwerken eine weitere Komplexität hinzu. Nach der DSGVO haben Patentbewerber mit größerer Exposition gegenüber den EU-Märkten daten-sparende Patente erhöht, die darauf ausgelegt sind, wirksam mit weniger personenbezogenen Daten zu arbeiten, während sie datenschutzintensive Patente reduzieren. Dennoch fehlt den meisten Organisationen die Governance-Infrastruktur, um diesen Übergang zu unterstützen.
Ein wesentlicher Teil dieser fehlenden Infrastruktur ist die Fähigkeit, den Zugriff auf die großen Datensätze, die KI-Modelle speisen, zu verwalten und einzuschränken sowie zu verhindern, dass Berechtigungsstreuung sensible Trainingsdaten oder Daten offenlegt, auf die anfordernde Benutzer keinen Zugriff haben sollten.
Aufbau widerstandsfähiger Governance: Drei kritische Fähigkeiten
Der Weg nach vorne ist klar, wenn auch herausfordernd. Führungskräfte im Bereich Unternehmenssicherheit und die Unternehmen, die sie bedienen, müssen von reaktiver Compliance zu proaktiver Daten-Governance übergehen. Dies ist nicht nur für das Überleben notwendig, sondern auch ein Sprungbrett für Innovationen. Drei grundlegende Fähigkeiten sind erforderlich, um wirklich widerstandsfähige Rahmenwerke aufzubauen:
- Automatisierte Analyse von Zugriffskontrollen
Technologen müssen automatisierte Analysen und die Behebung von Zugriffskontrolllisten implementieren. Manuelle Berechtigungsprüfungen können nicht die aktuellen regulatorischen Anforderungen erfüllen. Moderne datengetriebene Organisationen benötigen Systeme, die komplexe Berechtigungsherkünfte automatisch analysieren, überprivilegierte Zugriffsarten identifizieren und Verstöße ohne menschliches Eingreifen beheben können.
- Metadata-gesteuerte Durchsetzung von Richtlinien
Intelligente Governance-Rahmenwerke müssen Metadatenintelligenz nutzen. Diese Rahmenwerke müssen reichhaltige Metadaten extrahieren und nutzen, um eine richtlinienbasierte Datenlebenszyklusverwaltung zu ermöglichen. Dies ermöglicht es Technologen und Datenteams, Anforderungen an Zweckbeschränkungen aus Vorschriften wie dem California Consumer Privacy Act (CCPA) und der DSGVO umzusetzen.
- Übergreifende Sichtbarkeit
Vollständige Sichtbarkeit über alle Umgebungen hinweg ist unerlässlich. Compliance-Teams benötigen eine einheitliche Sicht auf lokale, hybride und Multi-Cloud-Datenbestände. Ohne sie können sie die Rechenschaftspflicht hinsichtlich der Datenverarbeitung, die Regulierungsbehörden verlangen, nicht nachweisen.
Diese drei Fähigkeiten sind entscheidende Schritte zur Bewältigung des Moments der Compliance-Konvergenz. Organisationen, die proaktiv in automatisierte Daten-Governance-Rahmen investieren, die die Berechtigungsstreuung gezielt angehen, werden die Vorteile der digitalen Transformation und der KI-Innovation freisetzen.
