Auf starke Inhaltsanalysetechnologien gesetzt

Mit der Integration von spezifischen „Linguistischen Analysen“ in die Suite erweitert Infowatch seine Content-Analyse-Technologie, um Datenverlusten besser vorbeugen zu können. Zwar sind viele Menschen heutzutage auf das Thema Datenschutz sensibilisiert, allerdings machen beabsichtigte Datenschutzverletzungen durch illoyale Mitarbeiter fast die Hälfte aller Datenverluste aus. Über zahlreiche Quellen wie mobile Geräte oder Datenträger, per E-Mail, Web, Instant Messenger oder ausgedruckte Unterlagen gelangen vertrauliche Daten in fremde Hände. Die Folgen können für betroffene Unternehmen verheerend sein. Empfindliche finanzielle Verluste und ein nachhaltiger Image-Schaden sind oftmals die Konsequenz.

Um potentielle Bedrohungen zu minimieren, hat Infowatch Technologien entwickelt, die Unternehmen die Möglichkeit geben, individuelle Sicherheits-Policies durchzusetzen. Der Hersteller setzt dabei vor allem auf die mehrstufige Analyse von Inhalten und kombiniert verschiedene Technologien miteinander, um vertrauliche Daten zuverlässig zu identifizieren. Eine Besonderheit der Traffic-Monitor-Enterprise-Suite liegt dabei laut Anbieter auf der Linguistischen Analyse. Da die Identifikation vertraulicher Daten bei der Kommunikation im Unternehmen die schwerste Überprüfungsaufgabe darstellt, kommt eine intelligente Engine zum Einsatz, die mit Hilfe von morphologischen Analysen inhaltssensitiv arbeitet und bedenkliche Vorgänge filtert.

Die Linguistische Analyse basiert dabei auf einer automatischen Kategorisierung von Texten anhand einer Content-Filter-Datenbank. Diese wird im Vorfeld mit Informationskategorien wie „Finanzen“, „Technologien“ oder beliebigen weiteren ausgestattet und nach Vertraulichkeit bewertet. Diese hierarchisierten Kategorien enthalten Begriffe und Begriffskombinationen, die unterschiedlich stark gewichtet werden können. Dabei bedarf die Datenbank einer ständigen Aktualisierung, um eine genaue Erkennung von sicherheitsbedenklichen Informationen zu gewährleisten.

Automatische Entscheidung

Ein weiteres Hilfsmittel zur exakten Inhaltsanalyse ist der „Traffic Monitor Autolinguist“, der laut Anbieter Content-Filter-Datenbanken automatisch erstellt und anpasst. Um die Datenbank zu erstellen, müssen lediglich vertrauliche Dokumente eingelesen werden, aus denen der Autolinguist relevante Termini extrahiert und der passenden Kategorie zuordnet. Diese Datenbank könne dann ebenfalls zur linguistischen Analyse herangezogen werden. Momentan werden als analysierbare Sprachen Deutsch, Englisch, Russisch, Italienisch und Spanisch unterstützt. Weitere europäische Sprachen werden mit anderen inhaltsbezogenen Analysen untersucht.

Natalya Kaspersky, CEO von Infowatch ergänzt: „Traffic Monitor Enterprise enthält eine allgemeine Content-Filter-Datenbank, die nach der Installation der Lösung direkt verwendet werden kann. Zusätzlich bieten wir Datenbanken für vertikale Märkte wie Banken oder staatliche Institutionen an. Diese branchenspezifischen Datenbanken decken nach unseren Erfahrungen etwa 60 bis 70 Prozent des Bedarfs ab.“

Traffic Monitor analysiert zunächst die zu überwachenden Daten nach formalen Eigenschaften wie beispielsweise Dateityp, Dateigröße sowie Sender und Empfänger der übermittelten Daten. Die relevanten Inhalte werden dabei extrahiert und mit verschiedenen Technologien der Inhaltsanalyse „on the fly“ ausgewertet. Auf der Basis von vordefinierten Sicherheits-Policies wird anschließend eine automatische Entscheidung darüber getroffen, ob Daten gesendet oder geblockt werden. Bei einer Verletzung der Policies wird die Übermittlung zunächst geblockt und der zuständige Administrator alarmiert, der anschließend intervenierend einschreiten kann. Nach Beenden des Vorgangs werden die analysierten Daten in einer Datenbank abgelegt, um im Nachhinein forensische Analysen und damit verbundene rechtliche Schritte zu ermöglichen. Der implementierte „Forensic Storage“ stellt dabei unter DLP-Lösungen, so heißt es, ein Alleinstellungsmerkmal dar.

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