Kurzantwort: Ein einheitliches Cybersecurity-Modell löst Datensilos auf, indem es Informationen zu Assets, Bedrohungen, Schwachstellen, Sicherheitskontrollen, Lieferanten und Geschäftsprozessen in einem konsistenten Modell miteinander verknüpft. Statt einzelne Warnmeldungen und Berichte isoliert zu betrachten, können Sicherheitsteams Zusammenhänge erkennen, betroffene Geschäftsservices identifizieren und Risiken gezielter priorisieren.
Den meisten Unternehmen mangelt es nicht an Sicherheitsdaten. Sie verfügen über Endpoint-Warnmeldungen, Ergebnisse aus Schwachstellenscans, Cloud-Sicherheitsinformationen, Identity-Ereignisse, Auditberichte, Risikoregister und Lieferantenbewertungen.
Das eigentliche Problem besteht darin, dass diese Informationen häufig auf verschiedene Systeme verteilt sind. Jedes Tool zeigt nur einen Teil der Situation, verwendet eine eigene Terminologie und bewertet den Schweregrad nach unterschiedlichen Kriterien. Cybersecurity- und IT-Risk-Teams müssen die Ergebnisse anschließend manuell zusammenführen.
Ein einheitliches Cybersecurity-Modell schafft hierfür einen strukturierten Ansatz. Es verbindet relevante Informationen, damit Teams nicht nur erkennen, was passiert ist, sondern auch verstehen, was ein Ereignis für das Unternehmen bedeutet.
Warum Sicherheitsdaten fragmentiert werden
Datensilos entstehen selten durch eine einzelne Fehlentscheidung. Meist entwickeln sie sich schrittweise, während ein Unternehmen wächst und neue Technologien einführt.
Ein Unternehmen nutzt möglicherweise eine Plattform für das Schwachstellenmanagement, eine weitere für Cloud Security und zusätzliche Systeme für Identity, Compliance, Incident Response und Drittanbieterrisiken. Unternehmensübernahmen, Cloud-Migrationen und dezentrale Beschaffungsentscheidungen erhöhen die Komplexität zusätzlich.
Jedes dieser Systeme kann für sich genommen korrekt funktionieren. Schwierigkeiten entstehen, sobald Zusammenhänge zwischen den Ergebnissen verschiedener Tools hergestellt werden müssen.
Ein Schwachstellenscanner kann beispielsweise eine kritische Schwachstelle auf einem Server erkennen. Er weiß jedoch möglicherweise nicht:
- welche Anwendung auf dem Server ausgeführt wird;
- ob das System über das Internet erreichbar ist;
- welcher Geschäftsprozess davon abhängt;
- ob sensible Daten verarbeitet werden;
- welches Team für das System verantwortlich ist;
- welche Sicherheitsmaßnahmen bereits vorhanden sind;
- ob ein externer Dienstleister die Schwachstelle beheben muss.
Ohne diesen Kontext erhält eine technisch kritische Schwachstelle möglicherweise höchste Priorität, obwohl sie nur ein isoliertes Testsystem betrifft. Gleichzeitig bleibt eine niedriger bewertete Schwachstelle in einem internetfähigen Produktionssystem möglicherweise unbearbeitet.
Es fehlen also nicht unbedingt Daten. Häufig fehlen die relevanten Verknüpfungen zwischen diesen Daten.
Was bedeutet einheitliche Cybersecurity-Modellierung?
Ein einheitliches Cybersecurity-Modell schafft eine konsistente Darstellung der Sicherheitsumgebung eines Unternehmens.
Dabei werden Informationen nicht einfach aus verschiedenen Tools in ein weiteres Repository übertragen. Das Modell definiert zusätzlich die Beziehungen zwischen den einzelnen Elementen. Dazu können gehören:
- Geschäftsservices;
- Anwendungen und Infrastruktur;
- Cloud-Ressourcen;
- Benutzer und Identitäten;
- Daten und Informationswerte;
- Bedrohungen und Angriffstechniken;
- Schwachstellen und Fehlkonfigurationen;
- Sicherheitskontrollen;
- Vorfälle und Warnmeldungen;
- Lieferanten und andere Drittanbieter;
- regulatorische Anforderungen;
- betriebliche und finanzielle Auswirkungen.
So entsteht ein verknüpftes Gesamtbild von Cybersecurity und IT-Risiken.
Das Modell kann beispielsweise zeigen, dass eine anfällige Cloud-Workload eine kundenorientierte Anwendung unterstützt, personenbezogene Daten verarbeitet, aus dem Internet erreichbar ist und von einem externen Anbieter abhängt. Dieser Kontext bietet eine deutlich bessere Grundlage für die Risikobewertung als ein technischer Schweregrad allein.
Die einheitliche Modellierung konsolidiert Informationen daher nicht nur. Sie gibt ihnen eine gemeinsame Struktur und Bedeutung.
Wie löst ein einheitliches Modell Datensilos auf?
1. Es schafft eine gemeinsame Sprache
Verschiedene Tools können unterschiedliche Begriffe für dasselbe Asset, dieselbe Sicherheitskontrolle oder dasselbe Risiko verwenden. Selbst interne Teams definieren Risikostufen nicht immer einheitlich.
Ein gemeinsames Modell führt konsistente Definitionen und Beziehungen ein. Dadurch lassen sich Informationen besser vergleichen, Duplikate reduzieren und Missverständnisse zwischen Cybersecurity, IT, Compliance und Fachbereichen vermeiden.
2. Es verbindet technische Erkenntnisse mit Geschäftswerten
Eine Sicherheitswarnung wird für das Risikomanagement erst dann wirklich aussagekräftig, wenn klar ist, welche Geschäftsbereiche betroffen sein könnten.
Durch die Verknüpfung technischer Befunde mit Anwendungen, Services, Daten, Verantwortlichen und Geschäftsprozessen können Teams beurteilen, ob ein Problem den Betrieb stören, sensible Informationen gefährden oder Kunden beeinträchtigen könnte.
Damit verlagert sich die Betrachtung von einem isolierten technischen Wert hin zu den tatsächlichen geschäftlichen Auswirkungen.
3. Es verbessert die Risikopriorisierung
Sicherheitsteams erhalten oft mehr Findings, als sie gleichzeitig bearbeiten können. Die Priorisierung darf sich deshalb nicht ausschließlich auf den vom Tool zugewiesenen Schweregrad stützen.
Ein einheitliches Modell kann mehrere Faktoren berücksichtigen:
- technischen Schweregrad;
- Wahrscheinlichkeit einer Ausnutzung;
- Erreichbarkeit über das Internet;
- Kritikalität des Assets;
- Sensibilität der verarbeiteten Daten;
- vorhandene Sicherheitskontrollen;
- mögliche Betriebsunterbrechungen;
- Abhängigkeit von Lieferanten;
- regulatorische Auswirkungen.
Das Modell ersetzt keine Expertenentscheidung. Es stellt jedoch eine bessere Informationsgrundlage dafür bereit.
4. Es macht Verantwortlichkeiten sichtbar
Sicherheitsprobleme bleiben häufig ungelöst, wenn nicht klar ist, wer für die Entscheidung oder Behebung verantwortlich ist.
Ein einheitliches Modell kann jedes Asset, Risiko und jede Remediation-Maßnahme mit dem zuständigen Business Owner, technischen Team oder Lieferanten verknüpfen. Dadurch werden Verantwortlichkeiten transparenter und Maßnahmen lassen sich gezielter nachverfolgen.
5. Es unterstützt ein konsistentes Reporting
Geschäftsleitung, Risikoverantwortliche und Security Analysts benötigen unterschiedliche Detailstufen. Ihre Berichte sollten jedoch auf derselben Informationsgrundlage beruhen.
Ein einheitliches Modell ermöglicht es, technische Erkenntnisse im geschäftlichen Kontext darzustellen, ohne die Verbindung zu den zugrunde liegenden Nachweisen zu verlieren. Das Management erkennt die möglichen Auswirkungen auf einen kritischen Service, während Analysten weiterhin auf die zugehörigen Warnmeldungen, Schwachstellen und Kontrollen zugreifen können.
Welche Rolle spielt AI?
Artificial Intelligence kann Unternehmen dabei unterstützen, große Mengen an Sicherheitsinformationen auszuwerten, Beziehungen zu erkennen und ungewöhnliche Muster hervorzuheben. Probleme mit unvollständigen oder inkonsistenten Daten kann AI jedoch nicht eigenständig lösen.
Erhält ein AI-System fragmentierte, doppelte oder widersprüchliche Informationen, können auch seine Ergebnisse unvollständig oder irreführend sein. Die Qualität AI-gestützter Analysen hängt daher wesentlich von der Struktur und Verlässlichkeit der zugrunde liegenden Daten ab.
Ein einheitliches Cybersecurity-Modell stellt einen umfassenderen Kontext bereit. Statt eine Warnmeldung isoliert zu bewerten, kann ein AI-gestützter Prozess das betroffene Asset, seine Exposition, verknüpfte Identitäten, relevante Schwachstellen, vorhandene Kontrollen und mögliche Geschäftsauswirkungen berücksichtigen.
AI kann dadurch unter anderem folgende Aufgaben unterstützen:
- zusammengehörige Warnmeldungen korrelieren;
- wiederkehrende Risikomuster erkennen;
- technische Findings zusammenfassen;
- Untersuchungsprioritäten vorschlagen;
- fehlende Informationen identifizieren;
- Risiko- und Managementberichte vorbereiten.
Die menschliche Kontrolle bleibt unverzichtbar. AI-generierte Schlussfolgerungen müssen nachvollziehbar sein, auf verlässlichen Daten beruhen und durch entsprechend qualifizierte Personen geprüft werden.
Wie lässt sich ein einheitliches Cybersecurity-Modell einführen?
Ein Modell muss nicht von Anfang an das gesamte Unternehmen abdecken. Ein fokussierter Einstieg ist in der Regel zielführender.
Mit einem konkreten Anwendungsfall beginnen
Wählen Sie ein Problem aus, für dessen Lösung Daten aus mehreren Systemen benötigt werden. Dazu können die Priorisierung von Schwachstellen, die Transparenz von Cloud-Risiken, die Bewertung von Lieferantenrisiken oder das Reporting für einen kritischen Geschäftsservice gehören.
Erforderliche Informationen bestimmen
Legen Sie fest, welche Assets, Bedrohungen, Sicherheitskontrollen, Verantwortlichen und Geschäftsauswirkungen miteinander verbunden werden müssen. Nicht jedes verfügbare Datenfeld muss übernommen werden.
Einheitliche Definitionen vereinbaren
Cybersecurity, IT, Risikomanagement und Fachbereiche sollten zentrale Begriffe wie kritisches Asset, Wirksamkeit von Sicherheitskontrollen, Risk Owner und Geschäftsauswirkung gemeinsam definieren.
Relevante Systeme verbinden
Informationen können aus Sicherheitsplattformen, Konfigurationsdatenbanken, Cloud-Diensten, Risikoregistern, Asset-Inventaren und Lieferantenmanagementsystemen stammen. Die Integration kann über APIs, ETL- oder ELT-Prozesse und andere kontrollierte Datenpipelines erfolgen.
Verantwortlichkeiten und Governance festlegen
Es muss klar sein, wer das Modell verantwortet, wer Änderungen vornehmen darf und wie die Datenqualität überwacht wird. Zugriffsrechte müssen geschäftliche, sicherheitsbezogene und regulatorische Anforderungen berücksichtigen.
Ergebnisse messen
Geeignete Kennzahlen sind beispielsweise weniger manuelle Datenaufbereitung, schnellere Risikobewertungen, klarere Zuständigkeiten, weniger doppelte Findings und eine verbesserte Priorisierung von Behebungsmaßnahmen.
Der geschäftliche Nutzen verknüpfter Sicherheitsdaten
Der wichtigste Vorteil besteht nicht darin, mehr Informationen an einem Ort zu sammeln. Entscheidend ist die Fähigkeit, die Zusammenhänge zwischen einzelnen Informationen und ihre Bedeutung für das Unternehmen zu verstehen.
Ein einheitliches Modell kann Unternehmen dabei helfen:
- Risiken zu erkennen, die in isolierten Tools verborgen bleiben;
- Ressourcen auf Probleme mit tatsächlicher geschäftlicher Relevanz zu konzentrieren;
- die Zusammenarbeit zwischen Cybersecurity, IT und Risikomanagement zu verbessern;
- ein konsistenteres Management-Reporting zu ermöglichen;
- Verantwortlichkeiten für die Risikobehandlung klarer zuzuordnen;
- AI-Systemen einen besseren Kontext bereitzustellen;
- Cybersecurity mit dem unternehmensweiten Risikomanagement zu verbinden.
Schaffen Sie ein klareres Bild Ihrer Cyberrisiken
Wenn Teams zu viel Zeit damit verbringen, Tabellen abzugleichen, Ergebnisse verschiedener Tools zu vergleichen oder die richtige Datenversion zu ermitteln, wird ein weiteres Dashboard das Grundproblem wahrscheinlich nicht lösen.
Erforderlich ist zunächst ein einheitlicher Ansatz, der Assets, Bedrohungen, Schwachstellen, Sicherheitskontrollen, Lieferanten und geschäftliche Auswirkungen miteinander verbindet.
Vereinbaren Sie eine kostenlose Beratung mit Cybersecurity Analytics, um Ihre aktuelle Sicherheitsdatenlandschaft zu bewerten. Unsere Experten unterstützen Sie dabei, ein Enterprise-Risk-Management-Framework auf Grundlage eines einheitlichen Cybersecurity-Modells zu entwickeln.
