Vertrauen ist der neue Perimeter: Warum Datensicherheit, Compliance und Datenschutz ohne verlässliche Sicherheitsdaten scheitern

Stellen Sie sich vor: 90 % der IT- und Sicherheitsverantwortlichen behaupten selbstbewusst, sie seien bereit, die nächste große Schwachstelle oder Sicherheitslücke zu bewältigen. Doch bei genauerem Hinsehen vertrauen nur 25 % tatsächlich den Daten, auf deren Basis sie ihre Sicherheitsentscheidungen treffen. Diese gefährliche Diskrepanz zwischen Selbstvertrauen und Realität schafft eine Schwachstelle, die kritischer ist als jeder Zero-Day-Exploit – und sie verbirgt sich offen in Ihrem Security Stack.

Der aktuelle Axonius-„Trust Factor“-Report offenbart eine beunruhigende Wahrheit, die jede Sicherheitsfachkraft nachts wachhalten sollte: Drei Viertel aller Unternehmen treffen kritische Sicherheitsentscheidungen auf Basis von Daten, denen sie selbst nicht vertrauen. Das ist nicht nur ein technisches Problem – es ist ein grundlegender Bruch im Fundament moderner Cybersicherheit.

In einer Zeit, in der Daten jede Sicherheitsentscheidung steuern – von der Priorisierung von Patches bis hin zu Compliance-Berichten –, führen unzuverlässige Daten zu Kettenreaktionen und gefährden die gesamte Sicherheitslage. Wenn das Vertrauen gering ist, muss die Kontrolle hoch sein – und genau hier werden Lösungen wie das Private Data Network von Kiteworks, inklusive des AI Data Gateway, unverzichtbar. Diese Plattformen verwandeln das Chaos fragmentierter, unzuverlässiger Daten in eine einzige, verlässliche Quelle, auf die sich Sicherheitsteams wirklich stützen können.

Der Weg nach vorn besteht nicht darin, noch mehr Tools einzuführen oder mehr Berichte zu generieren. Es geht darum, falsches Vertrauen in echte Kontrolle zu verwandeln, indem die eigentliche Ursache angegangen wird: die Vertrauenskrise bei Daten, die die moderne Cybersicherheit untergräbt.

Data Security Disconnect: Selbstvertrauen ohne Kontrolle

Die Zahlen zeichnen ein klares Bild übertriebener Selbstsicherheit in Unternehmen. Laut Axonius-Report geben zwar die meisten Sicherheitsverantwortlichen an, vorbereitet zu sein, doch 75 % gestehen, dass sie nicht allen Daten ihres Unternehmens vertrauen. Die Hauptursachen für dieses Vertrauensdefizit sind allzu bekannt: inkonsistente Daten (36 %), unvollständige Daten (34 %) und ungenaue Daten (33 %). Das sind keine kleinen Ärgernisse – es sind grundlegende Mängel, die selbst die fortschrittlichsten Sicherheitstools wirkungslos machen.

Tool-Wildwuchs verschärft das Problem exponentiell. 98 % der Unternehmen setzen mehrere Sicherheitstools ein – Datenfragmentierung ist zur Norm geworden. Jedes Tool arbeitet isoliert, spricht seine eigene Sprache und liefert seine eigene Version der „Wahrheit“. Das Ergebnis? Sicherheitsteams verbringen mehr Zeit damit, widersprüchliche Daten abzugleichen, als tatsächlich ihre Umgebung zu schützen.

Die Folgen dieses Disconnects sind gefährliche Verzögerungen. Der Report zeigt: 81 % der Unternehmen benötigen mehr als 24 Stunden, um kritische Schwachstellen zu beheben. In einer Bedrohungslandschaft, in der Angreifer Schwachstellen innerhalb weniger Stunden ausnutzen, verwandelt diese Verzögerung beherrschbare Risiken in potenzielle Katastrophen.

Hier wird das Versprechen einheitlicher Kontrolle entscheidend. Lösungen wie das Private Data Network von Kiteworks fungieren als zentrale Steuerung über isolierte Systeme hinweg und machen das Abgleichen mehrerer Datenquellen überflüssig. Echtzeit-Remediation und umfassende Transparenz durch CISO-Dashboards verwandeln hektisches Reagieren in proaktive Verteidigung.

Die Lücke zwischen gefühlter Bereitschaft und tatsächlicher Fähigkeit ist kein reines Messproblem – sie ist strukturell und erfordert ein Umdenken, wie wir Sicherheitsdaten erfassen, vertrauen und nutzen.

Datenschutzrisiken, die im Verborgenen lauern

Die explosionsartige Verbreitung von KI hat eine neue Kategorie von Datenschutzrisiken geschaffen, auf die die meisten Unternehmen völlig unvorbereitet sind. Die Forschung von Kiteworks zeigt eine alarmierende Realität: 27 % der Unternehmen berichten, dass mehr als 30 % der in KI-Tools fließenden Daten vertrauliche oder sensible Informationen enthalten. Noch besorgniserregender: 17 % der Unternehmen wissen schlichtweg nicht, welche Daten ihre Mitarbeitenden mit KI-Systemen teilen.

Das sind keine theoretischen Risiken. Sobald sensible Daten in ein KI-System gelangen – seien es Kundeninformationen, proprietäre Algorithmen oder vertrauliche Geschäftsstrategien –, sind sie unwiederbringlich und dauerhaft gespeichert. Die Daten leben weiter in Trainingsmodellen, zwischengespeicherten Antworten und Drittanbietersystemen, weit außerhalb Ihrer Kontrolle. Schatten-KI-Nutzung, Browser-Erweiterungen und das beiläufige Teilen von Zugangsdaten schaffen unsichtbare Exponierungspunkte, die traditionelle Sicherheitstools weder erkennen noch verhindern können.

Der Axonius-Report bestätigt diese Sorge: 47 % der Führungskräfte nennen den Schutz von Kundendaten als oberste Priorität bei der Behebung von Schwachstellen. Doch den meisten Unternehmen fehlt die grundlegende Transparenz, um zu wissen, wann sensible Daten ihre Kontrolle verlassen – geschweige denn die Fähigkeit, dies zu verhindern.

Für CISOs: „Wenn 47 % der Führungskräfte den Schutz von Kundendaten priorisieren, brauchen Sie mehr als Richtlinien – Sie brauchen Technologie, die sicherstellt, dass sensible Daten niemals Ihre Kontrolle verlassen, selbst wenn Mitarbeitende nur produktiv sein wollen.“

Die Datenschutzrisiken des KI-Zeitalters stehen nicht bevor – sie sind bereits da und wachsen mit jedem neuen KI-Tool, das Ihre Mitarbeitenden entdecken.

Compliance-Fehler: Die Audit-Trails, die nicht existieren

Die Compliance-Lücke, die diese Reports aufdecken, sollte jeden Compliance-Beauftragten und CISO alarmieren. Nur 29 % der Unternehmen führen wöchentliche Schwachstellen- oder Expositionsprüfungen durch – die große Mehrheit arbeitet mit veralteten Risikoprofilen, die bei jeder ernsthaften Prüfung durchfallen würden. Es geht nicht nur um fehlende Best Practices – es geht um grundlegende Nichteinhaltung von Vorschriften, die kontinuierliches Monitoring und Dokumentation verlangen.

Betrachten Sie die konkreten Anforderungen, an denen die meisten Unternehmen scheitern:

• DSGVO Artikel 30 fordert detaillierte Verarbeitungsprotokolle, die die meisten fragmentierten Systeme nicht liefern können
• CCPA-Löschrechte sind nicht umsetzbar, wenn Sie nicht wissen, wo Ihre Daten gespeichert sind
• HIPAA-Audit-Trails verlangen eine umfassende Nachverfolgung, die isolierte Tools nicht leisten können

Die Kiteworks-Forschung unterstreicht die Dringlichkeit: Allein in den USA wurden 2024 insgesamt 59 KI-spezifische Regularien erlassen. Dennoch haben 60 % der Unternehmen keinen Überblick über ihre tatsächliche KI-Nutzung. Ghost User mit vergessenen Zugängen, veraltete Berechtigungen und fehlende Datenklassifizierung schaffen ein Compliance-Desaster mit Ansage.

Die Lösung erfordert mehr als schrittweise Verbesserungen. Unternehmen brauchen automatisiertes, kontinuierliches Monitoring, einheitliche Audit-Trails und Richtliniendurchsetzung über alle Daten-Touchpoints hinweg – nicht nur dort, wo jedes einzelne Tool hinschaut.

Tool-Wildwuchs und Datenfragmentierung: Eine stille Bedrohung für Governance

Die Axonius-Erkenntnis, dass 98 % der Unternehmen mehrere Sicherheitstools einsetzen, offenbart ein Paradoxon: Im Versuch, alle Risiken abzudecken, haben Unternehmen eine unkontrollierbare Komplexität geschaffen. 27 % nennen Integrationsprobleme als größte Herausforderung – die Tools, die eigentlich Sicherheit stärken sollen, werden so selbst zum Governance-Hindernis.

Diese Fragmentierung führt zu drei kritischen Fehlern. Erstens verhindern Datensilos die Korrelation zusammenhängender Bedrohungen über Systeme hinweg. Zweitens lähmen widersprüchliche Daten aus unterschiedlichen Tools die Entscheidungsfindung. Drittens verzögert der Verwaltungsaufwand für mehrere Tools genau die Patches und Maßnahmen, die diese Tools eigentlich ermöglichen sollen.

Die versteckten Kosten des Tool-Wildwuchses gehen über operative Ineffizienz hinaus. Wenn jedes Tool sein eigenes Asset-Inventar, Schwachstellenstatus und Remediation-Historie pflegt, verlieren Unternehmen die einzige Quelle der Wahrheit, die für wirksame Governance unerlässlich ist. Sicherheitsteams verschwenden unzählige Stunden mit dem Abgleich von Differenzen, statt echte Bedrohungen zu adressieren.

KI-spezifische Sicherheitsblindstellen

Die KI-Revolution hat die Sicherheitskontrollen so weit überholt, dass die meisten Unternehmen gar nicht wissen, wie exponiert sie tatsächlich sind. Die Forschung von Kiteworks liefert ernüchternde Zahlen: Nur 9 % der Unternehmen sind aus Sicherheitssicht wirklich „KI-ready“. Gleichzeitig nutzen 52 % der Mitarbeitenden aktiv nicht autorisierte OAuth-Apps, die Unternehmensrichtlinien komplett umgehen.

Das Risikopotenzial wächst rasant. KI-bezogene Sicherheitsvorfälle stiegen im Jahresvergleich um 56 %, während laut Axonius-Report 36 % der Unternehmen Datenschutz und Sicherheitsbedenken als Haupthindernis für KI-Einführung nennen. Das schafft eine gefährliche Dynamik: Unternehmen, die von KI profitieren wollen, müssen zwischen Innovation und Sicherheit wählen.

Das Risiko der KI-Trainingskontamination stellt eine neue Kategorie permanenter Datenexponierung dar. Gelangen sensible Daten in KI-Trainingssets, werden sie in Modellgewichten und -parametern eingebettet – praktisch fest in Systeme integriert, die Sie weder prüfen, noch löschen, noch kontrollieren können. Herkömmliche Data Loss Prevention-Tools sind dieser neuen Bedrohung nicht gewachsen.

Genau diese Lücke müssen spezialisierte KI-Sicherheitskontrollen schließen. Das Kiteworks AI Data Gateway adressiert die zentralen Probleme für sichere KI-Integration: Blockieren nicht autorisierter Uploads, Scannen von Inhalten auf sensible Daten und Durchsetzen von Richtlinien, bevor Daten KI-Systeme erreichen.

Branchenparadoxien: Hohes Risiko, wenig Schutz

Die branchenspezifischen Ergebnisse beider Reports zeigen gefährliche Widersprüche. Kiteworks fand heraus, dass in jeder Branche zweistellige Prozentsätze der Unternehmen keinerlei KI-Governance haben. Behörden, Gesundheitswesen, Rechts- und Technologiesektor – gerade die Branchen mit den sensibelsten Daten – weisen alarmierende Lücken zwischen Risikoexponierung und Schutzmaßnahmen auf.

Der Axonius-Report ergänzt: Nur 58 % der Unternehmen haben Continuous Threat Exposure Management (CTEM)-Frameworks eingeführt. Das heißt, fast die Hälfte verlässt sich weiterhin auf periodische Assessments und reaktive Maßnahmen statt auf kontinuierliches Monitoring und proaktive Remediation.

Diese Paradoxien schaffen ideale Bedingungen für katastrophale Datenpannen:

• Gesundheitswesen verarbeitet große Mengen PHI in KI-Systemen mit minimaler Governance
• Finanzdienstleister mit strengen regulatorischen Vorgaben arbeiten mit fragmentierten Sicherheitsdaten
• Behörden mit dem Auftrag, Bürgerdaten zu schützen, fehlt die einheitliche Transparenz über ihre Tools
• Rechtsanwaltskanzleien nutzen für vertrauliche Informationen dieselben unsicheren KI-Tools wie alle anderen

Strategische Positionierung: Lösungen auf Schmerzpunkte abstimmen

Die Übereinstimmung der Ergebnisse beider Reports liefert eine klare Roadmap, um die Vertrauenskrise bei Sicherheitsdaten zu lösen. So müssen moderne Plattformen auf diese kritischen Schmerzpunkte eingehen:

Die Trust-Execution-Lücke schließen: Ihr 5-Punkte-Aktionsplan

Der Weg von Misstrauen zu Kontrolle erfordert systematische Veränderungen. So überbrücken Sie die Trust-Execution-Lücke – basierend auf den Erkenntnissen beider Reports:

1. Überprüfen Sie Ihr Datenvertrauen Beginnen Sie mit schonungsloser Ehrlichkeit bezüglich Ihrer Transparenz. Kartieren Sie jedes Tool, jeden Datenfluss, jeden Zugangspunkt. Sie können nur schützen, was Sie sehen – und nur vertrauen, was Sie verifizieren können. Nutzen Sie die 75 %-Misstrauensquote als Ausgangspunkt: Gehen Sie davon aus, dass Ihre Daten unzuverlässig sind, bis das Gegenteil bewiesen ist.
2. Konsolidieren Sie Ihre Kontrollen Bei 98 % der Unternehmen, die unter Tool-Wildwuchs leiden, ist Vereinfachung keine Option, sondern Pflicht. Wählen Sie Plattformen, die Governance vereinheitlichen, statt ein weiteres Silo zu schaffen. Jedes zusätzliche Tool vervielfacht die Komplexität. Streben Sie umfassende Abdeckung durch einheitliche Plattformen an, nicht durch punktuelle Best-of-Breed-Lösungen.
3. Steuern Sie KI-Einstiegspunkte Die 52 % der Mitarbeitenden, die nicht autorisierte KI-Tools nutzen, wollen kein Risiko schaffen – sie wollen produktiv sein. Bieten Sie sichere Alternativen. Blockieren Sie nicht genehmigte Tools, scannen Sie alle Uploads auf sensible Daten und überwachen Sie Datenflüsse zu KI-Systemen. Machen Sie den sicheren Weg zum einfachsten Weg.
4. Automatisieren Sie Compliance Wöchentliche Assessments dürfen keine wöchentlichen Feuerwehreinsätze erfordern. Implementieren Sie kontinuierliche Audit-Trails, automatisierte Klassifizierung und Richtliniendurchsetzung rund um die Uhr. Bei 59 neuen KI-Regularien in nur einem Jahr ist manuelle Compliance zum Scheitern verurteilt.
5. Bereiten Sie sich auf die Aufsicht vor, bevor sie kommt Die nächste Prüfung ist nicht Monate entfernt – im Zeitalter kontinuierlicher Compliance läuft sie permanent. Bauen Sie Systeme, die Kontrolle nachweisen, nicht nur Absicht. Aufsichtsbehörden interessiert, was Sie belegen können – nicht, was Sie behaupten.

Fazit: Vertrauen ist das Fundament echter Cyber-Resilienz

Die Reports von Axonius und Kiteworks zeigen eine unbequeme Wahrheit: Unternehmen scheitern nicht, weil ihnen Sicherheitstools fehlen – sie scheitern, weil sie den Daten dieser Tools nicht vertrauen. Wenn drei Viertel der Sicherheitsteams ihren eigenen Daten nicht trauen, kann keine Technologie diesen grundlegenden Mangel ausgleichen.

Die Zukunft sicherer KI-Nutzung, regulatorische Compliance und effektiver Sicherheitsoperationen beginnt mit einer entscheidenden Frage: „Können Sie belegen, was Ihre Daten gerade tun?“ Wenn Sie das nicht mit Sicherheit beantworten können, gehören Sie zu den 75 %, die auf Glauben statt auf Fakten setzen.

Die Lösung liegt nicht in mehr Komplexität – sondern in einheitlicher Kontrolle. Es geht darum, von Hoffnung zu Gewissheit zu wechseln, von reaktivem Aktionismus zu proaktiver Governance, von fragmentiertem Misstrauen zu einheitlichem Vertrauen. Die Technologie, um diese Herausforderungen zu lösen, existiert – aber es erfordert die Erkenntnis, dass der alte Ansatz, Tool auf Tool zu stapeln, gescheitert ist.

Echte Cyber-Resilienz beginnt mit vertrauenswürdigen Daten. Alles andere – jede Kontrolle, jede Richtlinie, jede Sicherheitsentscheidung – baut darauf auf. Die Frage ist nicht, ob Sie die Vertrauenslücke bei Ihren Sicherheitsdaten schließen müssen. Die Frage ist, ob Sie es tun, bevor Angreifer sie ausnutzen.

Weitere Ressourcen

• Blog Post Zero Trust Architecture: Never Trust, Always Verify
• Video How Kiteworks Helps Advance the NSA’s Zero Trust at the Data Layer Model
• Blog Post What It Means to Extend Zero Trust to the Content Layer
• Blog Post Building Trust in Generative AI with a Zero Trust Approach
• Video Kiteworks + Forcepoint: Demonstrating Compliance and Zero Trust at the Content Layer