3 wichtige Prognosen für DSPM im Jahr 2025: Die Zukunft der Cloud-Datensicherheit

Im Jahr 2025 wird die Landschaft der Cloud-Datensicherheit unglaublich dynamisch und kritisch sein. Da Unternehmen zunehmend Daten in die öffentliche Cloud migrieren, ist der Bedarf an robuster, zukunftsorientierter Datensicherheit höher denn je. Diese Entwicklung wird durch eine Vielzahl von Faktoren vorangetrieben, von der Zunahme strenger Datenvorschriften bis hin zum Anstieg komplexer, KI-gestützter, cloudbasierter Datenpannen. Angesichts dieser Faktoren müssen Unternehmen proaktive Strategien wie Datensicherheit mit Zero-Trust-Frameworks und KI-gestütztes Data Security Posture Management (DSPM) einsetzen, um den sich ständig weiterentwickelnden Bedrohungen immer einen Schritt voraus zu sein.

3 Trends, die es 2025 zu beobachten gilt

Prognose Nr. 1: Es ist mit einem massiven Anstieg KI-gestützter Angriffe auf Daten zu rechnen

Beschreibung: Im Jahr 2025 wird die Landschaft der Cloud-Datensicherheit durch eine enorme Zunahme raffinierter und gezielter Cyberbedrohungen geprägt sein. Cyberkriminelle werden Fortschritte in den Bereichen künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) nutzen, um effektivere und unauffälligere Angriffsmethoden zu entwickeln, was die Erkennung und Abwehr zu einer immensen Herausforderung macht. 

Von der Automatisierung der Malware-Entwicklung bis hin zur raffinierten Manipulation von KI-Modellen in Unternehmen werden Cyberkriminelle KI nutzen, um äußerst zielgerichtete und erstaunlich überzeugende Bedrohungen zu entwickeln, die Unternehmen hundertmal schneller und umfassender treffen können. Angreifer werden KI auch zur Automatisierung von Phishing-Kampagnen, zur Erstellung äußerst überzeugender Deepfakes und zur Entwicklung fortschrittlicher Malware nutzen, die sich in Echtzeit anpasst, um herkömmliche Abwehrmaßnahmen zu umgehen.

Priorität: Um die aktuellen Herausforderungen im Bereich der Cloud-Datensicherheit zu bewältigen, müssen Unternehmen fortschrittliche KI- und ML-gestützte Sicherheitsmaßnahmen einbetten, die dabei helfen, neu auftretende Bedrohungen in Echtzeit zu erkennen und zu neutralisieren. Sie werden auch die Erkennung und Reaktion auf sowie die Prognose und das Aufspüren von Bedrohungen verbessern und das Security Posture Management mit Verhaltensanalysen kombinieren, um sensible Datensätze in Echtzeit zu überwachen und abzusichern und Risiken wie Versuche der Datenexfiltration oder ungewöhnliche Datenzugriffsmuster zu erkennen.

KI- und ML-Algorithmen in Kombination mit einer fortschrittlichen Bedrohungskorrelation unterstützen Unternehmen außerdem dabei, Datenrisiken zu identifizieren und zu priorisieren, die Alarmmüdigkeit zu reduzieren und Sicherheitsteams dabei zu helfen, sich auf den Schutz der wichtigsten Datenbestände zu konzentrieren. KI wird auch zeitaufwendige Prozesse automatisieren, sodass sich Sicherheitsteams auf wichtige Aufgaben konzentrieren und die Sicherheit von Unternehmen gewährleisten können, ohne ein großes Team zu benötigen.

Unternehmen haben zudem die Möglichkeit, eine Zero-Trust-Architektur einzuführen. Diese Architekturen stellen sicher, dass nur autorisierte User und Geräte auf sensible Daten zugreifen können, wodurch die Angriffsfläche erheblich reduziert wird. Parallel dazu müssen Unternehmen eine Sicherheitskultur etablieren, um ihre Cloud-Daten vor einem breiten Spektrum an Bedrohungen und Schwachstellen zu schützen.

Prognose Nr. 2: Datensicherheit in der Cloud wird zur obersten Priorität

Beschreibung: Im Jahr 2025 wird die Cloud-Datensicherheit von entscheidender Bedeutung sein, da immer mehr Unternehmen ihre Betriebsabläufe, unternehmenskritischen Anwendungen und Daten in Cloud-Umgebungen verlagern. Eines der dringendsten Probleme ist — angesichts ihres Umfangs, ihrer Vielfalt und ihrer Dynamik — die Sicherheit der in der Cloud gespeicherten Daten. Laut IDC wird erwartet, dass die Menge der Daten mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 21,2 % zunimmt und bis 2026 über 221.000 Exabyte erreichen wird.

Da immer mehr unternehmenskritische Anwendungen und Services in die Cloud verlagert werden, werden ständig sensible Informationen erstellt, übertragen und gespeichert. Die meisten dieser Daten sind aufgrund folgender Faktoren unsicher: 

• Eingeschränkte Transparenz: Die meisten Sicherheitsteams haben Schwierigkeiten, sensible Daten zu erkennen, ihren Standort zu ermitteln, festzustellen, wer Zugriff darauf hat oder wie sie verwendet werden, was zu Transparenzlücken und Datenlecks führt.
• Standardmäßig übermäßige Zugriffsrechte: Sicherheitsteams haben Schwierigkeiten, Berechtigungen für den Datenzugriff nachzuverfolgen, das Prinzip der minimalen Rechtevergabe durchzusetzen und die richtige Balance zwischen Zugänglichkeit und Sicherheit sowie Compliance der Daten zu finden.
• Öffentliche Exposition: Konfigurationsfehler sind aufgrund häufiger Änderungen bei Cloud-Services und -Konfigurationen an der Tagesordnung, wodurch sensible Daten ungeschützt und angreifbar sind. Für Sicherheitsteams ist es von entscheidender Bedeutung, diese Probleme zu beheben, bevor sie von Kriminellen ausgenutzt werden.

Priorität: Unternehmen müssen einen proaktiven Ansatz für die Cloud-Datensicherheit verfolgen, mit dem sie Daten genau erkennen und klassifizieren, Risiken priorisieren und die erforderlichen Sicherheitskontrollen anwenden können. Dazu gehört die Implementierung fortschrittlicher Sicherheitslösungen wie DSPM, die eine kontinuierliche Überwachung und Risikobewertung von Cloud-Datenumgebungen ermöglichen.

Prognose Nr. 3: Die Zunahme von agentenbasierter generativer KI und Retrieval-Augmented Generation (RAG) wird die Datengovernance in Unternehmen gefährden

Beschreibung: Large Language Models (LLMs) werden immer leistungsfähiger. Modelle wie o1 von OpenAI bieten umfangreiche Funktionen wie komplexes logisches Denken und bessere Problemlösungsfähigkeiten. Dadurch können Unternehmen weit über die typischen Anwendungsfälle von Conversational AI für LLMs hinausgehen. Diese fortschrittlichen logischen Fähigkeiten in Modellen und die Einführung von Retrieval-Augmented Generation (RAG) bilden den perfekten Ausgangspunkt für die Automatisierung von Daten und fortschrittliche Unternehmens-Workflows. 

Generative KI-Workloads, die in öffentlichen Clouds ausgeführt werden, in Kombination mit Data Lakes für Unternehmen wie S3 oder Azure Storage bieten erhebliche Möglichkeiten und die Grundlage für KI-Workflows, die mit großen Mengen sensibler Unternehmensdaten gefüttert werden. Zudem werden KI-Automatisierungskerne wie Semantic den Weg für multimodale KI-Agenten ebnen, die mehrere Cloud-Serviceanbieter nutzen können. Das stellt Sicherheitsunternehmen vor große Herausforderungen im Bereich der Datengovernance.

Dadurch werden Bedrohungsakteure verstärkt Techniken wie Prompt Injection einsetzen, die möglicherweise kritische Unternehmensdaten offenlegen.

Priorität: Unternehmen müssen sich einen Überblick über die sensiblen Daten verschaffen, die von KI-Workloads und -Services verarbeitet werden. Die Erkennung und Klassifizierung von Cloud-Daten und die Schaffung von Transparenz über den Aktionsradius der KI werden ein entscheidender Schritt in der Strategie für Data Protection der Unternehmen im Bereich KI sein. Darüber hinaus müssen Unternehmen sicherstellen, dass für ein effektives Management der KI-Datensicherheit umfassende KI-Kontrollen wie KI-Inhaltsfilter, Datenverschlüsselung, Prompt-Protokollierung und Überwachung der Netzwerk-Exposition von KI-Ressourcen implementiert werden. 

Zu berücksichtigende Schlüsselfaktoren und Tipps für die Vorbereitung von Unternehmen

Um die Herausforderungen der Datensicherheit im Jahr 2025 zu bewältigen, benötigen Unternehmen ein breites Spektrum an Data Protection-Strategien sowie innovative und dennoch umfassende Tools und sollten sich voll und ganz darauf konzentrieren, Cyberkriminellen immer einen Schritt voraus zu sein. Mit dem richtigen Ansatz können Unternehmen diese Herausforderungen zu einem Wettbewerbsvorteil machen und gleichzeitig ihre geschäftskritischen Datenbestände schützen. Hier sind einige Vorschläge und Best Practices für Unternehmen im Jahr 2025.

Verbessern Sie die Datensicherheit mit DSPM: Der logischste Schritt ist die Erweiterung der Datensicherheit auf die Cloud durch DSPM. Unternehmen können die Abdeckung ihrer bestehenden Data Protection-Suite erweitern, um mit DSPM auf Datenrisiken in der Cloud einzugehen, während die Sicherheit der Daten überall (Cloud, Web, E-Mail, Endgeräte, KI und mehr) gewährleistet bleibt.

DSPM trägt dazu bei, die Herausforderungen der ausufernden Datenmengen zu bewältigen und die Datensicherheit zu verbessern. Die Lösung bietet umfassende Transparenz, präzise Klassifizierung, Inventarisierung und granulare Kontrolle über Cloud-Daten. So können Unternehmen die strengen Sicherheits- und Datenvorschriften einhalten, die immer mehr zur Norm werden.

Sichere KI-Einführung mit DSPM: Der strategische Einsatz von KI-Services (z. B. Azure AI Foundry, AWS Bedrock, GCP Vertex AI) ist für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, um ihre eigenen Lösungen individuell anzupassen. Diese Services erhalten zu Lern- und Schulungszwecken Zugriff auf Services zur Speicherung sensibler Daten.

Schlecht konfigurierte Services können versehentlich private Daten während der Interaktion mit Usern oder als Teil ihrer Ausgaben offenlegen. Unternehmen sollten sich darauf konzentrieren, die folgenden Bereiche abzusichern:

1. Sensible Daten, die mit KI-Services geteilt werden
2. Konfigurationen von KI-Services, um die Offenlegung sensibler Daten zu verhindern, da Kriminelle es auf KI-Services abgesehen haben.

Darüber hinaus müssen Sicherheitsteams KI-Services genau überwachen, Fehlkonfigurationen erkennen und Schwachstellen identifizieren und beheben. Mit DSPM können Sicherheitsteams sensible Daten effektiv schützen, die Compliance sicherstellen und die mit fortschrittlichen Technologien wie KI-Services verbundenen Risiken mindern.

Implementieren Sie Zero Trust: Sicherheitsverantwortliche müssen Zero Trust schneller implementieren, insbesondere im Hinblick auf die Daten, um den Zugriff menschlicher und nicht-menschlicher Identitäten zu steuern und sensible Daten vor Exfiltration oder Verstößen zu schützen.

Konsolidieren Sie den Sicherheitsstack: Die Konsolidierung Ihres Sicherheitsstacks und die Einführung einer zentralen, einheitlichen Datensicherheitsplattform hat Vorteile, die über die Gesamtbetriebskosten hinausgehen können. So kann beispielsweise die Zeit bis zur Erkennung und Reaktion auf Sicherheitsvorfälle drastisch verkürzt werden.

Erleichtern Sie die Zusammenarbeit zwischen den Beteiligten:Führungskräfte, Sicherheits- und GRC-Experten (Governance, Risk und Compliance) müssen sich in Sachen Datensicherheit eng abstimmen. Der Austausch von Risikoinformationen zwischen bereichsübergreifenden Gruppen ist entscheidend, um die Zusammenarbeit zu erleichtern und in einer sich schnell entwickelnden Bedrohungslandschaft agil zu bleiben.

Cloud-Datensicherheit 2025

Inmitten der sich schnell verändernden Landschaft der Cloud-Datensicherheit entsteht ein komplexes Zusammenspiel von Risiken und Chancen. Die Cloud-Datensicherheit wird sich als Reaktion auf neue Trends, wie die zunehmende Verbreitung von Multicloud-Umgebungen, verschärfte gesetzliche Anforderungen und die Zunahme von KI-gestützten gezielten Cyberbedrohungen kontinuierlich verändern.

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