7 bewährte Schritte zur Aufdeckung von Shadow Data mit DSPM-Tools

Shadow Data – also vertrauliche Informationen, die außerhalb genehmigter Systeme wie persönliche Cloud-Laufwerke, Ad-hoc-Backups oder E-Mail-Anhänge gespeichert werden – entziehen sich den Standardkontrollen und sind eine der Hauptursachen für unbemerkte Datenexponierung.

Der schnellste Weg zur Identifikation ist der Einsatz von DSPM, um sensible Daten kontinuierlich über Cloud-, SaaS- und On-Premises-Umgebungen hinweg zu entdecken, zu klassifizieren und zu beheben. In diesem Blogbeitrag stellen wir sieben bewährte Schritte vor, mit denen Security-Verantwortliche Shadow Data gezielt finden und beseitigen können.

Im weiteren Verlauf empfiehlt es sich, die Data Governance auf einer einheitlichen zero trust Sicherheitsbasis wie dem Kiteworks Private Data Network zu zentralisieren, um Verschlüsselung, Zugriff und Revisionssicherheit im großen Maßstab zu vereinfachen.

Executive Summary

• Kernaussage: Setzen Sie DSPM ein, um Shadow Data kontinuierlich in Cloud-, SaaS- und On-Premises-Umgebungen zu entdecken, zu klassifizieren und zu beheben – gestützt auf eine zero trust Architektur wie das Kiteworks Private Data Network.

• Warum das wichtig ist: Shadow Data erhöht unbemerkt das Risiko und die Compliance-Exponierung. Ein strukturiertes DSPM-Programm mit automatisierter Behebung und kontinuierlichem Monitoring senkt die Wahrscheinlichkeit von Datenschutzverstößen, reduziert Audit-Aufwand und minimiert den operativen Aufwand.

wichtige Erkenntnisse

1. Shadow Data entsteht außerhalb genehmigter Systeme. DSPM integriert sich in Cloud-, SaaS- und Datenspeicher, macht unverwaltete Daten sichtbar und ermöglicht gezielte Maßnahmen gegen versteckte Risiken.

2. Identitäts- und Datenfluss-Mapping deckt riskante Kopien auf. Durch die Überlagerung von Anwendern, Servicekonten und Datensätzen lassen sich veraltete Backups, nicht genehmigte Synchronisationen und überprivilegierte Zugriffe identifizieren.

3. Kontinuierliches Monitoring setzt zero trust durch. Erkennen Sie Anomalien nahezu in Echtzeit und ordnen Sie Kontrollen Vorschriften wie DSGVO, HIPAA und CCPA zu.

4. Automatisierte Behebung verkürzt Exponierungsfenster. Durchsetzung von Least Privilege, Verschlüsselung oder Quarantäne von Daten und Orchestrierung von Freigaben mit vollständigem Audit-Trail.

5. Eine einheitliche Plattform vereinfacht Governance und Audits. Kiteworks zentralisiert Richtlinien, Verschlüsselung und Protokollierung mit einem CISO-Dashboard für klare Transparenz bei Risiko und Compliance.

1. Integration und Erkennung von Daten in Cloud- und SaaS-Umgebungen

Die Integration von DSPM-Tools mit führenden Cloud-Diensten, Datenspeichern und SaaS-Anwendungen ermöglicht eine ganzheitliche Transparenz über alle Datenquellen im Unternehmen – essenziell, um unverwaltete oder Shadow Data aufzudecken. Für Struktur und Umfang des Programms siehe die DSPM-Framework-Implementierungsempfehlungen von Spin.AI. Shadow Data bezeichnet laut Netwrix-Forschung sensible Informationen, die außerhalb genehmigter Systeme gespeichert werden – oft in persönlichen Cloud-Laufwerken oder E-Mail-Anhängen – und ein erhebliches Risiko darstellen.

Ein praktischer Integrationsablauf:

• Verbinden Sie Unternehmens-Cloud-Plattformen (AWS, Azure, Google Cloud) mit Least-Privilege-Rollen.

• Integrieren Sie Repositorys, SaaS-Apps, Objekt-/Dateispeicher und Data Warehouses.

• Ziehen Sie Inhalte (Datei-/Datenbank-Scans), Kontext (Metadaten, Standort, Freigaben) und Besitz (Anwender, Servicekonten) heran, um eine präzise Cloud-Datenklassifizierung und -erkennung zu ermöglichen.

• Nutzen Sie agentenloses, automatisiertes Scanning, um maximale Abdeckung bei minimalem Betriebsaufwand zu erreichen; siehe Vergleich agentenloser DSPM-Scans von Sentra.

• Definieren Sie Baselines für Daten-Transparenz und SaaS-Sicherheit über alle Mandanten hinweg.

Tipp: Überprüfen Sie die Funktionen anhand der für regulierte Umgebungen wichtigen DSPM-Kriterien – darunter Ende-zu-Ende-Verschlüsselung, zero trust Datenaustausch-Kontrollen und einheitliche Revisionssicherheit.

2. Identitäten und Datenflüsse abbilden, um Shadow Data aufzudecken

IAM-Mapping überlagert Anwender, Servicekonten und Datensätze, um überprivilegierte Zugriffe sichtbar zu machen. Datenfluss-Mapping verfolgt Transformationen über ETL-Prozesse, APIs und Integrationen hinweg – siehe Identity- und Data-Flow-Mapping in DSPM von Relyance. Die Nachverfolgung von Pipelines und Integrationen deckt oft versteckte Kopien, veraltete Backups oder nicht genehmigte Synchronisationen auf, in denen sich Shadow Data ansammelt.

Typische Datenflussquellen, die Sie mit Identitätsüberlagerungen prüfen sollten:

Das Einbetten von Datenherkunft mit privilegierten Zugriffsansichten deckt Schatten-IT-Muster frühzeitig auf – bevor sie sich ausbreiten.

3. Kontinuierliches Monitoring für Anomalien und Compliance implementieren

Kontinuierliches Monitoring bedeutet die fortlaufende, nahezu in Echtzeit erfolgende Analyse von Datenzugriffsmustern und -flüssen, um Anomalien zu erkennen, Richtlinien durchzusetzen und gesetzliche Vorgaben einzuhalten. Laut IBM-Guide zu kontinuierlichem DSPM-Monitoring scannen moderne Plattformen fortwährend und verfolgen Datenstandorte, um sensible Informationen sichtbar und geschützt zu halten – auch in komplexen Umgebungen.

Nutzen Sie kontinuierliches Monitoring, um:

• Zugriffe außerhalb der Richtlinien oder anomale Datenflüsse zu erkennen (z. B. plötzliche Massendownloads, unerwartete regionsübergreifende Verschiebungen).

• Nahezu in Echtzeit Compliance-Überwachung und Reporting zu bieten, abgebildet auf DSGVO, HIPAA und CCPA.

• zero trust Datenschutz durchzusetzen, indem Sie jeden Zugriff kontinuierlich verifizieren; siehe zero trust Datenschutz-Use-Cases von CrowdStrike.

In Kiteworks werden diese Kontrollen durch eine einheitliche Richtlinienebene und zentrale Protokollierung innerhalb des Kiteworks Private Data Network gestützt, was die Nachweisführung für Audits und Incident Response vereinfacht.

4. Risiken bewerten und Schwachstellen proaktiv beheben

Risikobewertung bedeutet, Schwachstellen, Fehlkonfigurationen und unautorisierte Zugriffe zu identifizieren, die zu Datenpannen oder Compliance-Verstößen führen können. Tenables DSPM-Übersicht zeigt, wie Dashboards Probleme nach Schwere priorisieren und so die Erkennung und Reaktion beschleunigen – entscheidend, da Shadow Data die Angriffsfläche innerhalb von Minuten vergrößern kann.

Priorisieren und beheben Sie:

• Offene oder falsch konfigurierte Speicher-Buckets (öffentliche ACLs, zu lockere Mandantenfreigaben).

• Übermäßig exponierte Backup-Dateien und Snapshots (veraltet, unverschlüsselt, weit lesbar).

• Unverschlüsselte sensible Datensätze in Test-/Entwicklungsdatenbanken (Produktivdaten in weniger vertrauenswürdigen Zonen).

• Übermäßige Berechtigungen auf Servicekonten (ständige Admin-Rollen, ungenutzte Tokens).

• Shadow SaaS-Repositorys, die durch Self-Service-Anmeldungen entstehen.

Nutzen Sie ein maßgeschneidertes Risikoscoring, um die Behebung dort zu fokussieren, wo der größte Impact droht: Datensensitivität, Exponierungsbreite, externe Zugänglichkeit und Blast Radius. Für Implementierungstipps und Kontrollzuordnung siehe das Kiteworks DSPM-Datenblatt.

5. Shadow Data in Bewegung und im ruhenden Zustand klassifizieren

Wie im DSPM für Daten in Bewegung beschrieben, erkennen und klassifizieren umfassende Lösungen Cloud-Daten nicht nur im ruhenden Zustand, sondern auch in Bewegung – entscheidend, um Exfiltrationsrisiken frühzeitig zu erkennen. Datenklassifizierung ist der automatisierte Prozess zur Identifikation und Kennzeichnung sensibler Daten – wie personenbezogene Daten, Gesundheitsdaten, Finanzunterlagen oder geistiges Eigentum – über Speicherorte, Repositorys und Datenströme hinweg.

So ermöglicht DSPM eine präzise Klassifizierung:

• Scannen Sie alle angebundenen Repositorys (strukturierte und unstrukturierte) mit Inhalts-, Kontext- und Besitzsignalen im großen Maßstab.

• Markieren Sie sensible Datentypen, damit sie in Dashboards, DLP-Regeln und Zugriffsrichtlinien erscheinen.

• Erweitern Sie die Erkennung auf unverwaltete Daten in selten gescannten Pfaden (z. B. E-Mail-Anhänge, persönliche Laufwerke und andere Schatten-IT-Quellen).

Das stärkt das Reporting, verschärft Zugriffskontrollen und schließt Compliance-Lücken vor Audits.

6. Automatisierte Behebung zur schnellen Risikoreduzierung einsetzen

Automatisierte Behebung bedeutet, dass Security-Tools automatisch auf erkannte Risiken – wie Fehlkonfigurationen oder exponierte Daten – reagieren, um manuellen Aufwand zu minimieren und das Exponierungsfenster zu verkürzen. Palo Alto Networks hebt in Bezug auf DSPM-Tool-Funktionen policy-gesteuerte Workflows hervor, die Least Privilege durchsetzen und Risiken in Echtzeit beheben.

Typische automatisierte Reaktionen:

• Verschlüsseln oder Quarantäne exponierter Dateien, um den Blast Radius zu begrenzen.

• Berechtigungen oder Zugriffskontrollen auf Least Privilege ändern.

• Sensible Daten in konforme Speicherorte mit korrekter Aufbewahrung und Datenresidenz verschieben.

• Veraltete oder unautorisierte Schattenkopien nach Freigabe löschen.

Kombinieren Sie automatisierte Reaktionen mit menschlicher Kontrolle bei risikoreichen Maßnahmen und loggen Sie jeden Schritt für die Revisionssicherheit.

7. DSPM-Strategien regelmäßig auf neue Risiken überprüfen und anpassen

Bedrohungen, Architekturen und Vorschriften entwickeln sich weiter – Ihr DSPM auch. Etablieren Sie einen vierteljährlichen (oder monatlichen) Überprüfungszyklus: Umfang und Konnektoren neu bewerten, Richtlinien anpassen, Datenwörterbücher aktualisieren, Tagging-Genauigkeit prüfen und Kontrollen an neue regulatorische oder geschäftliche Anforderungen angleichen. Die DSPM-Definition und Best Practices von TechTarget unterstreichen einen adaptiven Ansatz, der mit der wachsenden Datenvielfalt Schritt hält.

Verfolgen Sie KPIs für kontinuierliche Verbesserung:

• Entdeckte und behobene Shadow Data-Repositorys.

• Reduktion von Hochrisiko-Exponierungen und mittlere Behebungszeit (MTTR).

• Prozentsatz sensibler Datensätze, die durch Richtlinien abgedeckt sind.

• Verbesserungen der Compliance-Position, sichtbar in Dashboards und Audit-Berichten.

Wie Kiteworks Unternehmen bei der Identifikation und dem Schutz von Shadow Data unterstützt

Kiteworks ergänzt DSPM auf einzigartige Weise, indem es sensible Inhaltskommunikation und Repositorys in einem gehärteten Private Data Network konsolidiert, das zero trust Kontrollen, konsistente Verschlüsselung und einheitliche Data Governance durchsetzt. Es operationalisiert DSPM-Erkenntnisse, vereinfacht die Behebung, reduziert Datenwildwuchs und liefert auditfähige Nachweise.

Was Kiteworks besonders macht:

• Private Data Network: Zentralisieren Sie sicheren Dateitransfer, Filesharing und Repositorys mit Ende-zu-Ende-Verschlüsselung und granularer Richtlinienorchestrierung; siehe das Kiteworks Private Data Network.

• Sinnvolle Transparenz: Das CISO-Dashboard bietet einheitliche Risiko-, Compliance- und Aktivitätsmetriken zur Priorisierung der Behebung über alle Kanäle hinweg.

• Policy- und Control-Plane: Setzen Sie Least-Privilege-Zugriff, Aufbewahrung und Datensouveränität durch, während sensible Daten automatisch in Quarantäne verschoben, verschlüsselt oder transferiert werden.

• DSPM-Synergie: Mit Kiteworks Plus DSPM erweitern Unternehmen die Erkennung auf Daten in Bewegung, orchestrieren policy-gesteuerte Reaktionen und führen unveränderliche Protokolle für Audits.

Erfahren Sie mehr über den Schutz von Shadow Data, die durch DSPM-Tools aufgedeckt werden – vereinbaren Sie jetzt eine individuelle Demo.

Weitere Ressourcen

• Kurzüberblick Kiteworks + Data Security Posture Management (DSPM)
• Blogbeitrag DSPM vs. traditionelle Datensicherheit: Kritische Schutzlücken schließen
• Blogbeitrag DSPM ROI Calculator: Branchenspezifische Kostenvorteile
• Blogbeitrag Warum DSPM nicht ausreicht und wie Risikoverantwortliche Sicherheitslücken schließen
• Blogbeitrag Essenzielle Strategien zum Schutz von DSPM‑klassifizierten vertraulichen Daten im Jahr 2026