Bedeutung von Datenexfiltration: Definition, Erkennung und Prävention – Leitfaden

Datenexfiltration ist zum bestimmenden Element moderner Cyberangriffe geworden. Laut einer Studie von BlackFog waren 93 % der ransomware in der ersten Hälfte des Jahres 2024 mit Datenexfiltration verbunden, wobei die Angreifer sensible Informationen stahlen, bevor sie die Verschlüsselung einsetzten. Dies stellt eine grundlegende Veränderung in der Vorgehensweise der Angreifer dar – und erfordert eine entsprechende Veränderung in der Art und Weise, wie Sicherheitsteams Angriffe erkennen und darauf reagieren.

Die Geschwindigkeit dieser Angriffe lässt wenig Raum für Fehler. Der Incident Response Report 2025 von Unit 42 hat ergeben, dass die mittlere Zeit bis zur Exfiltration mittlerweile nur noch zwei Tage beträgt, wobei in fast einem Fünftel der Fälle die Daten innerhalb der ersten Stunde nach der Kompromittierung gestohlen werden. Für Sicherheitsexperten war es noch nie so wichtig wie heute, zu verstehen, wie Exfiltration funktioniert – und wie man sie verhindern kann.

Dieser Leitfaden bietet einen umfassenden Überblick über Datenexfiltration: Was sie ist, wie Angreifer sie durchführen, welche Tools sie verwenden und welche Strategien zur Erkennung und Prävention im Jahr 2025 tatsächlich funktionieren.

Der Markt für Datenexfiltration spiegelt diese wachsende Bedrohung wider. Unternehmen investieren massiv in Technologien zum Schutz vor Datenexfiltration, wobei der weltweite Markt für Datenverlustprävention bis 2026 voraussichtlich 6 Milliarden US-Dollar überschreiten wird. Diese Investitionen werden durch steigende regulatorische Strafen, steigende Kosten für Datenschutzverletzungen und die Verlagerung hin zu erpresserischen Datenexfiltrationen getrieben, die herkömmliche Backup-Strategien unzureichend machen.

Was ist Datenexfiltration?

Daten-Exfiltration ist die unbefugte Übertragung von Daten aus dem Netzwerk einer Organisation an einen externen Standort, der von einem Angreifer kontrolliert wird. Im Gegensatz zur versehentlichen Offenlegung von Daten handelt es sich bei der Exfiltration um vorsätzlichen Diebstahl – Angreifer suchen gezielt nach sensiblen Informationen, sammeln und extrahieren diese, um finanziellen Gewinn zu erzielen, Spionage zu betreiben oder Erpressung zu betreiben. Laut dem NIST Computer Security Resource Center wird Exfiltration definiert als „die unbefugte Übertragung von Informationen aus einem Informationssystem”.

Für Sicherheitsteams ist diese Unterscheidung wichtig. Bei einer Datenverletzung ist die Exfiltration oft die Methode – also das „Wie“ –, während die Verletzung selbst das Ergebnis ist. Das Verständnis dieser Beziehung hilft Unternehmen dabei, ihre Erkennungsmaßnahmen auf die Transfermechanismen zu konzentrieren, die Angreifer tatsächlich verwenden.

Das Ausmaß des Problems ist erheblich. Untersuchungen von BlackFog zeigen, dass 94 % der erfolgreichen Cyberangriffe im Jahr 2024 mit Datenexfiltration einhergingen, entweder zusätzlich zur Verschlüsselung oder anstelle davon. Angreifer haben erkannt, dass gestohlene Daten einen Hebel bieten, den Verschlüsselung allein nicht bieten kann – die Drohung mit öffentlicher Offenlegung oder Verkauf an Wettbewerber erzeugt einen Druck, der auch nach der Wiederherstellung der Systeme aus Backups bestehen bleibt.

Zu den Datentypen, die häufig für die Exfiltration ins Visier genommen werden, gehören:

• Persönlich identifizierbare Informationen (PII): Namen, Adressen, Sozialversicherungsnummern, Führerscheine – diese sensiblen Daten erzielen auf Dark-Web-Märkten hohe Preise.
• Geschützte Gesundheitsdaten (PHI): Krankenakten, Versicherungsdaten, Behandlungshistorien
• Anmeldedaten: Benutzernamen, Passwörter, API-Schlüssel, Authentifizierungstoken
• Geistiges Eigentum: Quellcode, Produktdesigns, Forschungsdaten, Geschäftsgeheimnisse
• Finanzdaten: Kreditkartennummern, Bankkontodaten, Transaktionsaufzeichnungen

Datenexfiltration vs. Datenverletzung vs. Datenleck

Das Verständnis der Terminologie hilft Sicherheitsteams dabei, präziser über Vorfälle zu kommunizieren und ihre Erkennungsmaßnahmen entsprechend auszurichten.

Tabelle 1: Unterscheidung zwischen Datenexfiltration, -verletzung und -leckage Vergleich von Absicht, Ursache und Beispielen für jede Art von Datensicherheitsvorfall

Insider-Bedrohungen können alle diese Kategorien umfassen. Ein böswilliger Insider, der absichtlich Daten exfiltriert, begeht vorsätzlichen Diebstahl. Ein fahrlässiger Mitarbeiter, der versehentlich vertrauliche Dateien an den falschen Empfänger per E-Mail versendet, verursacht eine Datenpanne. Beide Fälle bergen Risiken, erfordern jedoch unterschiedliche Erkennungsansätze und Reaktionsverfahren.

Wie Datenexfiltration funktioniert

Moderne Datenexfiltration folgt einem vorhersehbaren Angriffszyklus, wobei sich die Geschwindigkeit, mit der Angreifer diese Phasen durchlaufen, dramatisch beschleunigt hat. Das Verständnis dieses Zyklus hilft Sicherheitsteams dabei, Erkennungsmöglichkeiten in jeder Phase zu identifizieren.

Der Lebenszyklus eines Exfiltrationsangriffs:

1. Erster Zugriff: Der Angreifer verschafft sich durch phishing, Diebstahl von Anmeldedaten oder Ausnutzung von Schwachstellen Zugang.
2. Entdeckung: Der Angreifer kartiert die Umgebung, um wertvolle Datenspeicher zu identifizieren.
3. Seitliche Bewegung: Angreifer erweitert Zugriff, um Zielsysteme zu erreichen
4. Sammlung: Der Angreifer bereitet Daten für die Übertragung vor, wobei er sie häufig komprimiert oder verschlüsselt.
5. Befehls- und Kontrollzentrum: Angreifer richtet Kommunikationskanal für die Extraktion ein
6. Exfiltration: Der Angreifer überträgt Daten an eine externe Infrastruktur.
7. Aufräumen: Der Angreifer entfernt Spuren seiner Aktivitäten (optional)

Der Unit 42 Incident Response Report dokumentiert, dass die Verweildauer von 13 Tagen im Jahr 2023 auf sieben Tage im Jahr 2024 gesunken ist. Noch kritischer ist, dass laut Help Net Security die Datenexfiltration im Durchschnitt innerhalb von zwei Tagen erfolgt – und in einem von fünf Fällen innerhalb der ersten Stunde nach der Kompromittierung.

Aufgrund dieser verkürzten Zeitspanne können herkömmliche Erkennungsansätze, die auf der Identifizierung von Anomalien über längere Zeiträume beruhen, die Exfiltration vollständig übersehen. Sicherheitsteams benötigen Echtzeit-Verhaltensanalysen, mit denen sich Datenkriminalität während der Ausführung erkennen lässt.

Angreifer nutzen mehrere Kanäle für die Exfiltration, die sie je nach Anforderungen an die Tarnung und dem Datenvolumen auswählen:

• HTTPS: Verschlüsselter Webdatenverkehr, der sich in legitime Geschäftskommunikation einfügt
• DNS-Tunneling: In DNS-Anfragen und -Antworten verschlüsselte Daten
• Cloud : Seriöse Plattformen wie Google Drive, Dropbox, OneDrive und MEGA
• Befehls- und Kontrollkanäle: Benutzerdefinierte Protokolle oder verschlüsselte Tunnel
• E-Mail: Anhänge oder Weiterleitungsregeln für kleinere Datensätze
• Physische Medien: USB-Sticks oder andere Wechseldatenträger

DNS-Tunneling für die Datenexfiltration

DNS-Tunneling ist eine der heimlichsten Methoden zur Datenexfiltration, da DNS-Datenverkehr oft als vertrauenswürdig gilt und selten gründlich überprüft wird. Laut dem DNS-Sicherheitsressourcenzentrum von Infoblox verschlüsseln Angreifer gestohlene Daten in DNS-Anfragen und -Antworten und umgehen so herkömmliche Sicherheitskontrollen, die sich auf den Web- oder E-Mail-Datenverkehr konzentrieren.

Die Technik funktioniert, indem Daten in kleine Teile zerlegt und als Subdomain-Abfragen an eine vom Angreifer kontrollierte Domain verschlüsselt werden. Der DNS-Server des Angreifers empfängt diese Abfragen, extrahiert die Daten und setzt sie wieder zusammen. Antwortdatensätze können Befehle oder zusätzliche Daten zurück an das kompromittierte System übertragen.

Die Erkennung erfordert die Analyse von DNS-Abfragemustern auf Anomalien:

• Ungewöhnlich hohe Abfragevolumina für bestimmte Domains
• Lange Subdomain-Zeichenfolgen, die verschlüsselte Daten enthalten können
• Anfragen an neu registrierte oder verdächtige Domains
• Entropieanalyse, die nicht standardmäßige Zeichenverteilungen aufzeigt
• Abfragen, die von der normalen DNS-Basislinie der Organisation abweichen

Seitliche Bewegungen gehen häufig der DNS-Exfiltration voraus, da sich Angreifer auf Systemen positionieren, die Zugriff auf sensible Datenspeicher haben. Das Verständnis dieser Zusammenhänge hilft Sicherheitsteams dabei, Netzwerkaktivitäten über den gesamten Lebenszyklus eines Angriffs hinweg zu korrelieren.

Exfiltration über cloud Speicherdienste

Der Missbrauch Cloud ist zu einer bevorzugten Methode für die Exfiltration geworden, da er sich unauffällig in den legitimen Geschäftsverkehr einfügt. APT-Gruppen und ransomware nutzen zunehmend cloud wie Google Drive, Dropbox, OneDrive und MEGA, um gestohlene Daten zu extrahieren.

Die Earth Kurma-Kampagne, die sich gegen südostasiatische Regierungen richtete, demonstrierte diese Technik auf effektive Weise, indem sie Dropbox und OneDrive für die Exfiltration nutzte und gleichzeitig über KRNRAT- und MORIYA-Rootkits einen dauerhaften Zugriff aufrechterhielt. Der Datenverkehr erscheint legitim, da diese Dienste häufig für geschäftliche Zwecke genutzt werden.

Auch die Befehls- und Kontrollinfrastruktur nutzt zunehmend cloud , wobei Gruppen wie Fog ransomware Google Sheets für die C2-Kommunikation ransomware – eine Technik, die sich nur schwer von der normalen Nutzung von Produktivitätswerkzeugen unterscheiden lässt.

Die Erkennung erfordert:

• Integration eines Cloud Security Brokers (CASB) für Transparenz bei der genehmigten und nicht genehmigten Nutzung von cloud
• Überwachung auf ungewöhnliche Upload-Volumen oder -Muster
• Identifizieren von Verbindungen zu cloud von unerwarteten Systemen
• Verfolgung der cloud -Nutzung außerhalb der normalen Geschäftszeiten
• Korrelation zwischen cloud und Anomalien bei der Benutzerauthentifizierung

Social Engineering als Mittel zur Datenexfiltration

Social-Engineering-Angriffe dienen häufig als erster Angriffsvektor, der anschließend die Datenexfiltration ermöglicht. Angreifer manipulieren eher die menschliche Psychologie als technische Schwachstellen, um an die für den Datendiebstahl erforderlichen Anmeldedaten und Zugriffsrechte zu gelangen.

Gängige Social-Engineering-Techniken, die zu Datendiebstahl führen:

• Phishing : E-Mails zum Sammeln von Anmeldedaten, die Angreifern legitimen Zugriff auf Datensysteme verschaffen. Der Snowflake-Hack ging auf Anmeldedaten zurück, die über malware gestohlen wurden, die über phishing malware .
• Spear phishing: Gezielte Angriffe auf bestimmte Personen mit Zugriff auf sensible Daten, häufig unter Vortäuschung der Identität von Führungskräften oder vertrauenswürdigen Partnern.
• Vortäuschen: Erfinden von Szenarien, um Mitarbeiter dazu zu manipulieren, Zugang zu Daten zu gewähren oder Daten direkt zu übertragen.
• Business Email Compromise (BEC): Sich als Führungskraft ausgeben, um Datenübertragungen oder Zugriffsanfragen zu autorisieren

Sicherheitskontrollen müssen neben technischen Abwehrmaßnahmen auch den Faktor Mensch berücksichtigen. Schulungen zum Sicherheitsbewusstsein verringern die Anfälligkeit für Social Engineering, während die Multi-Faktor-Authentifizierung die Auswirkungen gestohlener Anmeldedaten begrenzt. Unternehmen sollten Verifizierungsverfahren für Anfragen nach sensiblen Daten und ungewöhnliche Zugriffsmuster implementieren.

Arten der Datenexfiltration

Datenexfiltration kann nach den beteiligten Bedrohungsakteuren, den verwendeten Vektoren oder den eingesetzten Techniken kategorisiert werden. Das Verständnis dieser Kategorien hilft Unternehmen dabei, ihre Investitionen in die Erkennung von Bedrohungen entsprechend ihrer spezifischen Bedrohungslage zu priorisieren.

Externe Bedrohung durch Exfiltration

Fortgeschrittene, hartnäckige Bedrohungsgruppen aus Nationalstaaten und Cyberkriminelle Organisationen stellen die raffiniertesten externen Exfiltrationsbedrohungen dar.

Aktive APT-Gruppen, die 2024–2025 Datenexfiltration betreiben:

• Salt Typhoon China): Laut einer gemeinsamen Warnung von CISA, NSA und FBI Salt Typhoon seine Aktivitäten auf über 80 Länder und mehr als 600 Organisationen ausgeweitet und zielt dabei in erster Linie auf den Telekommunikations- und Regierungssektor ab, um Daten und Metadaten aus Abhörmaßnahmen zu sammeln.
• APT31 (China): Nutzung von cloud wie Yandex Cloud C2 und Datenexfiltration aus Regierungsauftragnehmern und Zielen im IT-Sektor
• Kimsuky (Nordkorea): Einsatz des Keyloggers KLogEXE und der Backdoor FPSpy zur langfristigen Exfiltration von Anmeldedaten und Daten im Rahmen der Sparkling Pisces-Kampagne
• Earth Kurma: Angriffe auf südostasiatische Regierungen und Telekommunikationsunternehmen unter Verwendung von Dropbox und OneDrive zum Datendiebstahl mit den Rootkits KRNRAT und MORIYA
• Cl0p/FIN11: Umstellung auf massenhafte Datenexfiltration über zero-day in Unternehmenssoftware, darunter die jüngste Oracle EBS-Kampagne

Ransomware Betreiber haben die Datenexfiltration zur gängigen Praxis gemacht. BlackFog berichtet, dass 96 % der ransomware im dritten Quartal 2025 mit Exfiltration einhergingen – die höchste jemals verzeichnete Rate –, wobei das durchschnittliche Exfiltrationsvolumen pro Opfer bei 527,65 GB lag.

Exfiltration durch Insider-Bedrohungen

Insider-Bedrohungen stellen besondere Herausforderungen für die Erkennung dar, da Insider legitimen Zugriff auf Systeme und Daten haben.

Böswillige Insider stehlen absichtlich Daten, um sich persönlich zu bereichern, Wettbewerbsvorteile zu erlangen oder Sabotage zu betreiben. Der Fall des Insiderdiebstahls bei Google im Jahr 2024 zeigt die möglichen Auswirkungen: Laut einer Analyse von Syteca zu Insider-Sicherheitsverletzungen hat der Softwareentwickler Linwei Ding 500 vertrauliche Dateien mit proprietären KI-Chip-Designs und Supercomputer-Architekturen aus über 10 Jahren entwendet.

Nachlässige Insider geben Daten unbeabsichtigt preis durch:

• Versenden sensibler Dateien an private E-Mail-Konten
• Hochladen von Daten in nicht autorisierte cloud
• Falsche Konfiguration von Systemen, um Daten öffentlich zugänglich zu machen
• Auf phishing hereinfallen, die externen Zugriff ermöglichen

Die Erkennung erfordert Verhaltensanalysen, die Basis-Muster festlegen und Abweichungen identifizieren – beispielsweise wenn ein Mitarbeiter plötzlich auf große Mengen von Dateien zugreift, die er zuvor nie berührt hat, oder Daten auf USB-Sticks kopiert, obwohl er dies normalerweise nicht tut.

Tabelle 2: Arten der Datenexfiltration nach Vektor und Akteur Kategorisierung der Exfiltrationsmethoden mit Angabe des Vektors, des typischen Bedrohungsakteurs und des Schwerpunkts der Erkennung

MITRE ATT&CK

Das MITRE ATT&CK bietet einen strukturierten Ansatz zum Verständnis und zur Erkennung von Exfiltration. Die Exfiltrationstaktik (TA0010) umfasst neun Techniken und acht Untertechniken, die Sicherheitsteams überwachen sollten.

Laut einer Analyse der Coveware-Daten durch Fidelis Security trat Exfiltration in 87 % der beobachteten Fälle im vierten Quartal 2024 auf und rangierte damit an erster Stelle. MITRE ATT&CK Taktik – noch vor Command and Control, Verteidigungsumgehung und Ausführung.

Tabelle 3: MITRE ATT&CK -Matrix für MITRE ATT&CK Wichtige Exfiltrationstechniken mit IDs, Untertechniken und Empfehlungen zur Erkennung

Empfehlungen zur Erkennung nach Technik

Zur Erkennung von Bedrohungen und threat hunting stehen die folgenden Erkennungsstrategien im Einklang mit bestimmten MITRE-Techniken:

T1041 - Exfiltration über C2-Kanal:

• Normale C2-Kommunikationsvolumina und -muster zu Beginn der Studie
• Warnung bei erheblichen Abweichungen in der Datenübertragungsgröße oder -häufigkeit
• Überwachen Sie Verschlüsselungsmuster, die von festgelegten C2-Profilen abweichen.

T1048 - Exfiltration über alternatives Protokoll:

• Analysieren Sie DNS-Abfragevolumina und Entropie für Tunneling-Indikatoren.
• Überprüfen Sie den FTP- und SMTP-Datenverkehr auf sensible Datenmuster.
• Überwachen Sie die Protokollnutzung von Systemen, die diese Protokolle normalerweise nicht verwenden.

T1567 - Exfiltration über Webdienst:

• Integrieren Sie CASB, um Einblick in genehmigte und nicht genehmigte cloud zu erhalten.
• Verfolgen Sie API-Aufrufe cloud auf ungewöhnliche Volumina oder Zugriffsmuster.
• Korrelieren Sie cloud mit der Benutzerauthentifizierung und den Verhaltensbaselines.

T1052 - Exfiltration über physische Medien:

• Implementieren Sie endpoint mit USB-Überwachung.
• Gerätekontrollrichtlinien für Wechselmedien durchsetzen
• Warnung bei Dateizugriffsmustern, gefolgt von USB-Geräteanschlüssen

Von Angreifern verwendete Exfiltrationstools

Das Verständnis der spezifischen Tools, die Angreifer verwenden, ermöglicht effektivere Erkennungsregeln und threat hunting . Die Landschaft der Exfiltrationstools wird von legitimen Dienstprogrammen dominiert, die von Angreifern zweckentfremdet werden – eine Technik, die dabei hilft, der Erkennung zu entgehen, indem sie sich in normale Geschäftsabläufe einfügt.

Laut einer Analyse von ReliaQuest zu Exfiltrationstools wurde Rclone zwischen September 2023 und Juli 2024 in 57 % aller ransomware eingesetzt und ist damit das dominierende Exfiltrationstool in der aktuellen Bedrohungslandschaft.

Rclone und cloud stools

Rclone ist ein Open-Source-Befehlszeilenprogramm, das für die Synchronisierung von Dateien mit cloud entwickelt wurde. Es unterstützt über 40 cloud , darunter Google Drive, Amazon S3, Dropbox und MEGA – dieselben Dienste, die Angreifer bevorzugt für den Empfang gestohlener Daten nutzen.

Warum Angreifer Rclone bevorzugen:

• Schnelle und zuverlässige Übertragung großer Dateien
• Native Unterstützung für Verschlüsselung
• Integriert sich in von Angreifern bevorzugte Dienste wie MEGA
• Die Befehlszeilensteuerung ermöglicht Skripting und Automatisierung.
• Open Source und weit verbreitet

Erkennungsindikatoren für Rclone:

• Prozessgestaltung für rclone.exe oder rclone
• Befehlszeilenargumente, die enthalten Mega, gdrive, s3oder andere cloud Dienstnamen
• Argumente, die enthalten --kein-Zertifikat-prüfen (wird häufig verwendet, um SSL-Inspektionen zu umgehen)
• Argumente, die enthalten Kopie, synchronisierenoder umziehen mit externen Zielen
• Große Datenübertragungen nach Ausführung des Rclone-Prozesses

Endpoint und Reaktionslösungen sollten eine spezifische Erkennungslogik für Rclone-Befehlszeilenmuster enthalten.

WinSCP, cURL und legitime Dateiübertragungstools

Neben Rclone nutzen Angreifer eine Reihe legitimer Dateiübertragungsprogramme:

WinSCP: Ein Windows-SFTP- und FTP-Client, der in Unternehmensumgebungen weit verbreitet ist. Da es sich um ein vertrauenswürdiges Tool handelt, lösen WinSCP-Sitzungen zu externen Hosts in Umgebungen, in denen keine spezielle Erkennung konfiguriert wurde, möglicherweise keine Warnmeldungen aus.

cURL: cURL ist in Windows 10 und späteren Versionen nativ enthalten und erfordert keine Bereitstellung – Angreifer können es sofort auf jedem modernen Windows-System verwenden. Dieser„Living-off-the-Land”-Ansatz vermeidet das Ablegen zusätzlicher ausführbarer Dateien, die Malware auslösen könnten. malware auslösen könnten.

Azure Storage Explorer und AzCopy: BleepingComputer berichtet, dass ransomware wie BianLian und Rhysida zunehmend Azure-Tools für die Datenexfiltration nutzen und dabei die Geschwindigkeit des Azure Blob-Speichers und die Legitimität der Microsoft-Infrastruktur ausnutzen.

RMM-Software: Fernüberwachungs- und -verwaltungstools wie AnyDesk, Splashtop und Atera bieten sowohl Befehls- und Steuerungsfunktionen als auch Datenübertragungsfunktionen. Fog ransomware nutzt ransomware eine Kombination dieser Tools zusammen mit Google Sheets für C2.

Tabelle 4: Vergleich von Exfiltrationstools und Erkennungsmethoden Verbreitung der Tools basierend auf Vorfalldaten mit spezifischen Erkennungsansätzen

Datenexfiltration in der Praxis

Fallstudien aus der Praxis verdeutlichen, wie Exfiltrationsangriffe ablaufen und welche Lehren Unternehmen daraus ziehen können. Die finanziellen und betrieblichen Auswirkungen, die bei Vorfällen in den Jahren 2024–2025 dokumentiert wurden, zeigen, warum Exfiltration für Sicherheitsteams zum Hauptanliegen geworden ist.

Laut dem IBM Cost of a Data Breach 2024 beliefen sich die durchschnittlichen Kosten für Erpressung durch Datenexfiltration auf 5,21 Millionen US-Dollar pro Vorfall – und lagen damit über den weltweiten durchschnittlichen Kosten für Datenschutzverletzungen in Höhe von 4,88 Millionen US-Dollar. Dieser Aufschlag spiegelt den zusätzlichen Hebel wider, den Angreifer durch gestohlene Daten gewinnen, sowie den erweiterten Aufwand für die Behebung von Schäden, der entsteht, wenn sensible Informationen die Kontrolle des Unternehmens verlassen. Unternehmen im Bereich Cybersicherheit im Gesundheitswesen und Finanzdienstleistungen sind aufgrund gesetzlicher Strafen und der Sensibilität geschützter Daten mit den höchsten Kosten konfrontiert.

Fallstudien 2024–2025

Datenpanne bei Snowflake (2024)

Der Snowflake-Hack hat gezeigt, wie sich die Kompromittierung von Zugangsdaten bei einem Technologieanbieter auf Hunderte von Kundenunternehmen auswirken kann. Laut einer Analyse derCloud Alliance:

• Angriffsmethode: Der Angreifer UNC5537 nutzte Snowflake-Kundenkonten aus, die keine Multi-Faktor-Authentifizierung hatten, und verwendete dabei Anmeldedaten, die er mit malware erbeutet hatte.
• Auswirkungen: Milliarden von Anrufaufzeichnungen wurden von AT&T gestohlen, personenbezogene Daten von Ticketmaster und Santander Bank sowie Daten von etwa 165 weiteren Organisationen.
• Grundursache: Kompromittierung von Anmeldedaten in Verbindung mit fehlender MFA bei vom Kunden kontrollierten Konten
• Lektion: MFA ist für cloud nicht optional. Die Verwaltung von Anmeldedaten durch Dritte wirkt sich direkt auf die Sicherheit von Kundendaten aus. Unternehmen müssen sicherstellen, dass cloud eine starke Authentifizierung durchsetzen oder ermöglichen.

Angriff auf Change Healthcare (2024)

Der Angriff auf Change Healthcare wurde zu einer der größten Datenschutzverletzungen im Gesundheitswesen in der Geschichte und verdeutlichte die verstärkten Auswirkungen von Datenexfiltration in vernetzten Systemen. Die Analyse von ERM Protect dokumentiert:

• Angriffsmethode: ransomware BlackCat (ALPHV) haben sensible Gesundheitsdaten exfiltriert, bevor sie die Verschlüsselung durchgeführt haben.
• Auswirkungen: 192,7 Millionen Menschen betroffen, Kosten für die Bewältigung auf 2,87 Milliarden Dollar geschätzt, weitreichende Störungen des Gesundheitssystems
• Grundursache: Erster Zugriff über phishing oder Kompromittierung von Anmeldedaten, gefolgt von seitlicher Bewegung zu datenreichen Systemen
• Lektion: Gesundheitsdaten sind ein bevorzugtes Ziel für doppelte Erpressung. Die Vernetzung der Gesundheitssysteme verstärkt die Auswirkungen jedes einzelnen Sicherheitsverstoßes. Organisationen im Gesundheitswesen müssen sowohl der Prävention als auch der Erkennung von Datendiebstahl Priorität einräumen.

Angriff auf Ingram Micro SafePay (2025)

Der Angriff auf Ingram Micro zeigt, wie die Kompromittierung von VPN-Anmeldedaten einen massiven Datendiebstahl ermöglicht:

• Angriffsmethode: ransomware verschaffte sich über kompromittierte VPN-Anmeldedaten Zugang zu Systemen, nutzte dann laterale Bewegungen und PowerShell zur Erkundung, bevor sie sich über verschlüsseltes HTTPS aus dem System zurückzog.
• Auswirkungen: 3,5+ TB an Daten wurden abgezogen, darunter Finanz-, Rechts- und geistiges Eigentum. Die täglichen Umsatzverluste während des Vorfalls werden auf 136 Millionen US-Dollar geschätzt.
• Grundursache: Kompromittierung der VPN-Anmeldedaten ohne MFA-Durchsetzung
• Lektion: Die VPN-Sicherheit erfordert dieselbe Strenge wie jeder andere Fernzugriffsmechanismus. Verschlüsselte HTTPS-Exfiltration umgeht herkömmliche Inspektionen und erfordert Verhaltensanalysen zur Erkennung.

Branchenspezifische Exfiltrationsmuster

Laut dem Kroll Data Breach 2025 und einer Studie von IBM sind bestimmte Branchen einem erhöhten Risiko von Datenexfiltration ausgesetzt:

Tabelle 5: Vergleich der Auswirkungen von Datenexfiltrationen in verschiedenen Branchen Wichtige Kennzahlen zu Häufigkeit von Sicherheitsverletzungen, Kosten und betroffenen Datentypen nach Branche

Die Fertigungsindustrie ist seit vier Jahren in Folge die am stärksten betroffene Branche. 51 % der Fertigungsunternehmen zahlen Lösegeld in Höhe von durchschnittlich 1 Million US-Dollar. Aufgrund seiner Abhängigkeit von Betriebstechnologie und geistigem Eigentum ist dieser Sektor besonders anfällig für Erpressungsangriffe.

Erkennen von Datenexfiltration

Eine effektive Erkennung erfordert einen mehrschichtigen Ansatz, der mehrere Technologien kombiniert. Keine einzelne Lösung kann alle Exfiltrationsversuche abfangen – Angreifer nutzen bewusst legitime Tools und verschlüsselte Kanäle, um einer Erkennung zu entgehen.

Der von BleepingComputer veröffentlichte Blue Report 2025 ergab, dass Unternehmen im dritten Quartal 2025 nur 3 % der Exfiltrationsversuche verhindern konnten – die niedrigste jemals verzeichnete Präventionsrate. Diese Statistik unterstreicht die entscheidende Bedeutung von Investitionen in die Erkennung.

Verhinderung von Datenverlusten (DLP)

DLP-Lösungen bieten inhaltsbezogene Überprüfung und Durchsetzung von Richtlinien für die Datenübertragung:

Fähigkeiten:

• Inhaltsprüfung auf sensible Datenmuster (SSN, Kreditkartennummern, PII)
• Durchsetzung von Richtlinien für Datenübertragungen über USB, E-Mail, cloud und Netzwerk
• Klassifizierung und Kennzeichnung sensibler Inhalte
• Überwachung der Benutzeraktivitäten und Alarmierung

Einschränkungen:

• Verschlüsselter Datenverkehr kann ohne SSL/TLS-Überwachung nicht überprüft werden.
• Exfiltration über legitime Tools mit gültiger geschäftlicher Rechtfertigung kann übersehen werden
• Erfordert fortlaufende Pflege und Anpassung der Richtlinien
• Die dateibasierte Erkennung hat Probleme mit dem Kopieren/Einfügen in KI-Tools.

Netzwerkerkennung und -reaktion (NDR)

Netzwerk-Erkennungs- und Reaktionslösungen nutzen Verhaltensanalysen, um Bedrohungen durch die Analyse des Netzwerkverkehrs zu erkennen. Laut der NDR-Übersicht von IBM bietet NDR mehrere Vorteile für die Erkennung von Datenexfiltration:

Fähigkeiten:

• Verhaltensanalyse von Netzwerkverkehrsmustern
• Verschlüsselte Datenverkehrsanalyse ohne Entschlüsselung – Erkennung von Anomalien anhand von Metadaten, Zeitabläufen und Volumen
• Anomalieerkennung gegenüber etabliertem Basisverkehr
• Deep Packet Inspection für bekannte Bedrohungssignaturen
• Erkennung seitlicher Bewegungen als Vorstufe zur Exfiltration

Stärken bei der Erkennung von Exfiltration:

• Einblick in verschlüsselte Kanäle, die DLP nicht überprüfen kann
• Erkennung von Techniken zum Leben vom Land, die endpoint umgehen
• Korrelation zwischen Netzwerkverhalten und Bedrohungsinformationen

Benutzer- und Entitätsverhaltensanalyse (UEBA)

UEBA legt Basiswerte für normales Benutzerverhalten fest und identifiziert Abweichungen, die auf eine Kompromittierung oder Insider-Bedrohung hindeuten können:

Erkennungsfähigkeiten:

• Zugriff auf sensible Systeme außerhalb der Geschäftszeiten
• Ungewöhnliche Datenzugriffsmengen oder -muster
• Zugriff auf Dateien oder Systeme außerhalb der normalen Rolle
• Verhaltensänderungen, die einer Kündigung oder Entlassung vorausgehen
• Indikatoren für die gemeinsame Nutzung von Konten oder den Missbrauch von Anmeldedaten

Endpoint und -Reaktion (EDR)

Endpoint und -Reaktion bieten Einblick in Aktivitäten auf Host-Ebene, die für die Erkennung der Verwendung von Exfiltrationstools entscheidend sind:

Erkennungsfähigkeiten:

• Prozessüberwachung für Exfiltrationstools (Rclone, WinSCP, cURL)
• Protokollierung von Dateizugriffen und -übertragungen
• Analyse von Befehlszeilenargumenten
• Erkennung von Techniken zum Leben von der Natur
• USB- und Wechselmedienaktivität

Wichtige Indikatoren für Datenexfiltration

Das frühzeitige Erkennen von Anzeichen für Datenexfiltration ermöglicht eine schnellere Reaktion und reduziert Datenverluste. Sicherheitsteams sollten auf folgende Warnzeichen achten:

Netzwerkbasierte Indikatoren:

• Ungewöhnliche ausgehende Datenmengen, insbesondere außerhalb der Geschäftszeiten
• Verbindungen zu neu registrierten Domains oder verdächtigen IP-Bereichen
• Anomalien bei DNS-Abfragen, darunter hohe Volumina für einzelne Domains oder verschlüsselte Subdomain-Zeichenfolgen
• Große verschlüsselte Übertragungen an cloud erdienste
• Protokollanomalien wie HTTP/HTTPS-Datenverkehr auf nicht standardmäßigen Ports

Eine effektive Analyse des Netzwerkverkehrs ist unerlässlich, um diese Muster zu erkennen, bevor die Daten das Unternehmen verlassen.

Endpoint Indikatoren:

• Ausführung bekannter Exfiltrationstools (Rclone, WinSCP, cURL mit externen Zielen)
• Dateikomprimierung oder Verschlüsselung vor Netzwerkübertragungen
• Muster für den Zugriff auf Massendateien stimmen nicht mit der Benutzerrolle überein
• USB-Geräteanschlüsse gefolgt von Operationen mit großen Dateien
• Geplante Aufgaben oder Skripte, die eine automatisierte Datenerfassung durchführen

Indikatoren für das Nutzerverhalten:

• Zugriff auf sensible Dateien außerhalb der normalen Arbeitszeiten
• Herunterladen oder Kopieren ungewöhnlich großer Datenmengen
• Zugriff auf Systeme oder Daten außerhalb der üblichen Aufgabenbereiche
• Mehrere fehlgeschlagene Authentifizierungsversuche, gefolgt von erfolgreichem Zugriff
• E-Mail-Weiterleitungsregeln an externe Adressen

Kontinuierliche Überwachung der Datenexfiltration

Ein wirksamer Schutz vor Datenexfiltration erfordert eine kontinuierliche Überwachung über Netzwerk-, endpoint und cloud hinweg. Punktuelle Bewertungen lassen die Echtzeitindikatoren außer Acht, die auf einen aktiven Datendiebstahl hinweisen.

Überwachungsprioritäten:

• Echtzeit-Netzwerkverkehrsanalyse für Volumen- und Musteranomalien
• Kontinuierliche Überwachung cloud auf unbefugten Datenzugriff
• 24/7-Erfassung und -Analyse von endpoint
• Automatisierte Korrelation von Indikatoren über Datenquellen hinweg
• Integration mit Bedrohungsinformationen für bekannte Exfiltrationsinfrastrukturen

Unternehmen sollten Basisverhaltensweisen für Benutzer, Geräte und Netzwerkverkehr festlegen. Abweichungen von diesen Basiswerten lösen Warnmeldungen aus, die eine Untersuchung nach sich ziehen, sodass auch komplexe Datenentwendungen erkannt werden können, die signaturbasierte Kontrollen umgehen.

Tabelle 6: Vergleich der Erkennungstechnologien für Exfiltration Fähigkeiten, Stärken und Grenzen der einzelnen Erkennungsansätze

Checkliste für eine effektive Erkennung:

1. Überwachung der Erstellung von Exfiltrations-Tools (Rclone, WinSCP, cURL, Azure-Tools)
2. Analysieren Sie Befehlszeilenargumente für cloud -Referenzen.
3. Normale DNS-Abfragemuster als Basis und Warnung bei Tunneling-Indikatoren
4. Verfolgen Sie große ausgehende Datenübertragungen, insbesondere verschlüsselte.
5. Überwachen Sie das Zugriffsvolumen und die Zugriffsmuster auf cloud .
6. Dateizugriff mit Netzwerkaktivität korrelieren
7. Warnung bei Datenzugriff und -übertragungen außerhalb der Geschäftszeiten
8. Verbindungen zu neu registrierten Domains identifizieren

Verhindern von Datenexfiltration

Prävention erfordert eine umfassende Verteidigung – keine einzelne Kontrollmaßnahme kann alle Exfiltrationsversuche verhindern. Die wirksamsten Strategien kombinieren technische Kontrollen mit menschlichen Faktoren und gehen davon aus, dass einige Angreifer die Perimeterverteidigung umgehen werden.

Technische Präventionsmaßnahmen

Zero-Trust-Architektur: Zero trust bietet das grundlegende Rahmenwerk für die Verhinderung von Exfiltration. Zu den wichtigsten Prinzipien gehören:

• Vertraue niemals, überprüfe immer – kontinuierliche Authentifizierung und Autorisierung
• Zugriff mit geringsten Rechten – Benutzer und Systeme erhalten nur den Zugriff, den sie benötigen.
• Von einem Angriff ausgehen – Abwehrmaßnahmen für den Fall entwickeln, dass Angreifer bereits im System sind
• Mikrosegmentierung – Möglichkeiten für laterale Bewegungen einschränken

Netzwerksegmentierung: Eine ordnungsgemäße Segmentierung schränkt den Datenzugriff von Angreifern auch nach einer ersten Kompromittierung ein:

• Trennen Sie sensible Datenspeicher von allgemein zugänglichen Netzwerken.
• Firewall-Regeln zwischen Segmenten implementieren
• Erfordert erneute Authentifizierung für segmentübergreifenden Zugriff
• Überwachen Sie den Datenverkehr zwischen den Segmenten auf Anomalien.

Ausgangsfilterung: Kontrollieren Sie, welche Daten das Netzwerk verlassen dürfen:

• Implementieren Sie Zulassungslisten für genehmigte externe Ziele.
• Alle ausgehenden Verbindungen überwachen und protokollieren
• Bekannte Domänen, die mit Exfiltration in Verbindung stehen, blockieren
• Proxy-Authentifizierung für den Zugriff auf cloud erforderlich

DNS-Überwachung: DNS-basierte Exfiltration erkennen und verhindern:

• Analysieren Sie Abfragemuster für Tunneling-Indikatoren.
• Blockieren Sie Anfragen an bekannte bösartige Domänen.
• Überwachen Sie DNS-over-HTTPS, das herkömmliche Kontrollen umgeht.
• Warnung bei ungewöhnlich hohem Suchvolumen für bestimmte Domains

Multi-Faktor-Authentifizierung: MFA in allen Systemen reduziert die Gefahr von Kompromittierungen durch Anmeldedaten:

• MFA für alle Fernzugriffe und VPN-Verbindungen erzwingen
• MFA für den Zugriff auf cloud erforderlich
• Implementieren Sie nach Möglichkeit eine phishing MFA (FIDO2/WebAuthn).
• Erweitern Sie MFA auf Dienstkonten und privilegierten Zugriff

CASB-Bereitstellung: Cloud Security Brokers bieten Transparenz und Kontrolle:

• Identifizieren Sie sanktionierte und nicht sanktionierte cloud
• Richtlinien für das Hochladen von Daten in cloud durchsetzen
• Überwachen Sie ungewöhnliche cloud -Zugriffsmuster
• Integration mit Identitätsanbietern für kontextbezogene Kontrollen

Lösungen zur Verhinderung von Datenexfiltration

Unternehmen sollten mehrschichtige Lösungen zum Schutz vor Datenexfiltration einsetzen, die verschiedene Angriffsvektoren abdecken:

Lösungen auf Netzwerkebene:

• Netzwerkerkennung und -reaktion (NDR) für Verhaltensanalysen und verschlüsselte Datenverkehrsanalysen
• Firewalls der nächsten Generation mit Anwendungserkennung und SSL-Inspektion
• DNS-Sicherheitslösungen für die Erkennung von Tunneling und die Sperrung bösartiger Domains
• Netzwerksegmentierung zur Einschränkung der lateralen Bewegung und des Datenzugriffs

Lösungen Endpoint:

• Agenten zur Verhinderung von Datenverlusten (DLP) für die Inhaltsprüfung und Durchsetzung von Richtlinien
• Endpoint und -Reaktion (EDR) für die Prozess- und Dateiüberwachung
• Gerätesteuerungsrichtlinien für USB- und Wechseldatenträger
• Anwendungs-Whitelisting zur Verhinderung der Ausführung nicht autorisierter Tools

Cloud-Lösungen:

• Cloud Security Brokers (CASB) für Transparenz bei Schatten-IT und Durchsetzung von Richtlinien
• Cloud Posture Management (CSPM) zur Erkennung von Fehlkonfigurationen
• Identitäts- und Zugriffsmanagement (IAM) mit Richtlinien für bedingten Zugriff
• Cloud DLP integriert in SaaS-Anwendungen

Lösungen auf Identitätsebene:

• Multi-Faktor-Authentifizierung über alle Systeme und cloud hinweg
• Privileged Access Management (PAM) für den Zugriff auf sensible Systeme
• Benutzer- und Entitätsverhaltensanalyse (UEBA) zur Erkennung von Anomalien
• Erkennung und Reaktion auf Identitätsbedrohungen (ITDR) bei Kompromittierung von Anmeldedaten

Der effektivste Ansatz kombiniert Lösungen über alle Ebenen hinweg, wobei die Integration eine Korrelation von Indikatoren und eine koordinierte Reaktion ermöglicht.

Leitfaden für die Reaktion auf Datenlecks

Wenn eine Datenexfiltration festgestellt oder vermutet wird, sollten Unternehmen einen strukturierten Leitfaden für die Reaktion auf Vorfälle befolgen:

Phase 1: Erkennung und erste Beurteilung (0–4 Stunden)

1. Überprüfen Sie die Warnmeldung anhand mehrerer Datenquellen (Netzwerk, endpoint, cloud).
2. Identifizieren Sie betroffene Systeme, Benutzer und Datentypen.
3. Umfang der Exfiltration ermitteln – auf welche Daten wurde zugegriffen und welche wurden möglicherweise übertragen?
4. Bewahren Sie forensische Beweise wie Protokolle, Netzwerkaufzeichnungen und endpoint auf.

Phase 2: Eindämmung (4–24 Stunden) 5. Isolieren Sie betroffene Systeme unter Wahrung der forensischen Integrität. 6. Widerrufen Sie kompromittierte Anmeldedaten und Sitzungen. 7. Blockieren Sie identifizierte Exfiltrationskanäle (IPs, Domänen, cloud ). 8. Implementieren Sie Notfallzugriffskontrollen für sensible Datenspeicher.

Phase 3: Untersuchung und Beseitigung (24–72 Stunden) 9. Durchführung einer umfassenden forensischen Analyse zur Ermittlung des Zeitablaufs des Angriffs 10. Identifizierung des ursprünglichen Zugriffsvektors und der Persistenzmechanismen 11. Erfassung aller Systeme, auf die der Angreifer zugegriffen hat 12. Entfernen des Zugriffs des Angreifers und aller eingesetzten Tools oder Backdoors

Phase 4: Benachrichtigung und Wiederherstellung (falls erforderlich) 13. Bewerten Sie die gesetzlichen Meldepflichten (DSGVO 72 Stunden, HIPAA 60 Tage, NIS2 24 Stunden). 14. Bereiten Sie den Inhalt der Benachrichtigungen für Aufsichtsbehörden, betroffene Personen und Interessengruppen vor. 15. Stellen Sie die Systeme bei Bedarf aus bekanntermaßen funktionierenden Backups wieder her. 16. Implementieren Sie zusätzliche Kontrollen, um eine Wiederholung zu verhindern.

Phase 5: Maßnahmen nach dem Vorfall 17. Überprüfung der gewonnenen Erkenntnisse innerhalb von 30 Tagen 18. Aktualisierung der Erkennungsregeln auf Grundlage der beobachteten Techniken 19. Verbesserung der Präventivmaßnahmen zur Behebung festgestellter Lücken 20. Dokumentation des Vorfalls zur Einhaltung von Vorschriften und als Referenz für die Zukunft

Unternehmen sollten dieses Handbuch anhand von Tabletop-Übungen einstudieren und es entsprechend den sich wandelnden Bedrohungen und regulatorischen Anforderungen aktualisieren.

Compliance- und regulatorische Anforderungen

Datenlecks lösen Meldepflichten gemäß mehreren regulatorischen Rahmenwerken aus. Das Verständnis dieser Fristen ist für die Planung der Reaktion auf Vorfälle und die Einhaltung von Vorschriften unerlässlich.

Tabelle 7: Meldepflichten für Datenlecks Wichtige Vorschriften mit Meldefristen, Strafen und Geltungsbereich

Gemäß dem Leitfaden von Cynet zur Meldung von Verstößen gegen die DSGVO beginnt die 72-Stunden-Frist für die Meldung, sobald das Unternehmen Kenntnis von dem Verstoß erlangt – daher sind eine schnelle Erkennung und Untersuchung unerlässlich.

Die HIPAA-Meldepflichten des US-Gesundheitsministeriums (HHS) sehen abgestufte Strafen vor, die sich nach dem Verschulden richten und von 137 US-Dollar pro Verstoß bei unwissentlichen Verstößen bis zu 68.928 US-Dollar bei vorsätzlicher Vernachlässigung, die nicht korrigiert wird, reichen.

Die NIS2-Richtlinie führt eine Haftung der Führungskräfte ein, wodurch das Management persönlich für Cybersicherheitsmängel verantwortlich gemacht wird. Dadurch gewinnen dokumentierte Sicherheitskontrollen und Verfahren zur Reaktion auf Vorfälle an Bedeutung.

Checkliste zur Prävention:

1. Implementieren Sie eine Zero-Trust-Architektur mit kontinuierlicher Verifizierung.
2. Netzwerksegmentierung einsetzen, um den Datenzugriff zu beschränken
3. MFA auf allen Systemen und cloud durchsetzen
4. Konfigurieren Sie die Ausgangsfilterung und überwachen Sie ausgehende Verbindungen.
5. CASB für Transparenz cloud bereitstellen
6. DNS auf Tunneling-Indikatoren überwachen
7. Richtlinien zur Datenklassifizierung festlegen und durchsetzen
8. Führen Sie regelmäßig Schulungen zum Thema Sicherheitsbewusstsein durch.

Moderne Ansätze zur Abwehr von Exfiltration

Die Bedrohungslage im Bereich der Exfiltration entwickelt sich ständig weiter, sodass Sicherheitsteams ihre Erkennungs- und Reaktionsfähigkeiten entsprechend anpassen müssen. Herkömmliche signaturbasierte Ansätze haben Schwierigkeiten mit Angreifern, die legitime Tools und verschlüsselte Kanäle verwenden.

KI-gestützte Verhaltensanalyse

Moderne Exfiltrationsabwehr stützt sich stark auf KI und maschinelles Lernen, um ausgefeilte Techniken zum Datendiebstahl zu erkennen:

• Verhaltensbaseline: Festlegung normaler Muster für Benutzer, Geräte und Netzwerke zur Identifizierung von Anomalien
• Verschlüsselte Datenverkehrsanalyse: Erkennung von Bedrohungen durch Metadatenanalyse ohne Entschlüsselung
• Korrelation zwischen den Angriffsphasen: Verbindung von Aufklärungs-, lateralen Bewegungs- und Exfiltrationsaktivitäten
• Priorisierung: Unterscheidung zwischen risikoreichen Exfiltrationsverhalten und routinemäßigen Anomalien

The Hacker News berichtet, dass KI-Tools zum wichtigsten Kanal für Datenexfiltration geworden sind. 67 % der KI-Sitzungen finden über persönliche Konten statt, die sich der Kontrolle durch Unternehmen entziehen. Dies schafft neue Herausforderungen für die Erkennung, die eine Überwachung von Einfüge- und Upload-Aktivitäten in KI-Diensten erfordern – etwas, womit herkömmliche DLP-Lösungen nur schwer zurechtkommen.

Wie Vectra AI mit Datenexfiltration Vectra AI

Vectra AI Datenexfiltration durch Attack Signal Intelligence, das mithilfe von KI-gestützten Verhaltensanalysen ausgefeilte Exfiltrationstechniken in Netzwerk-, cloud und Identitätsumgebungen aufspürt. Anstatt sich ausschließlich auf signaturbasierte Erkennung zu verlassen, konzentriert sich dieser Ansatz auf die Identifizierung von Verhaltensmustern, die auf Datenstaging und unbefugte Übertragungen hinweisen – unabhängig davon, ob Angreifer verschlüsselte Kanäle, legitime Tools wie Rclone oder cloud für die Exfiltration nutzen.

Diese Methodik entspricht dem MITRE ATT&CK und bietet Sicherheitsteams Einblick in Exfiltrationsversuche auf technischer Ebene. Durch die Analyse von Metadatenmustern, Verbindungsverhalten und Datenbewegungen in hybriden Umgebungen wird die Erkennung von Bedrohungen auch dann möglich, wenn Angreifer legitime Tools und verschlüsselte Kanäle verwenden, um herkömmliche Kontrollen zu umgehen.

Durch die Konzentration auf das Verhalten von Angreifern statt auf statische Indikatoren können neue Techniken erkannt werden, ohne auf Signatur-Updates warten zu müssen. Angesichts der Weiterentwicklung von KI-Sicherheitsbedrohungen gewinnt dieser verhaltensbasierte Ansatz zunehmend an Bedeutung.

Künftige Trends und neue Überlegungen

Die Bedrohungslage im Bereich der Datenexfiltration entwickelt sich weiterhin rasant, wobei Sicherheitsbeauftragte in den nächsten 12 bis 24 Monaten mit mehreren wichtigen Entwicklungen rechnen müssen.

KI als Bedrohungsvektor und Erkennungsinstrument: KI-Tools stellen den am schnellsten wachsenden Kanal für Datenexfiltration dar. Unternehmen müssen eine KI-spezifische Überwachung implementieren, die Kopier-/Einfügevorgänge in generative KI-Dienste berücksichtigt – herkömmliche dateibasierte DLP-Lösungen können diese Aktivitäten nicht erkennen. Gleichzeitig wird die KI-gestützte Erkennung unerlässlich sein, um ausgefeilte Exfiltrationstechniken in Echtzeit zu identifizieren.

Reine Exfiltration statt Verschlüsselung: Der Wandel von ransomware Verschlüsselung hin zu reiner, auf Exfiltration basierender Erpressung wird sich beschleunigen. Gruppen wie Cl0p und World Leaks haben gezeigt, dass gestohlene Daten ohne die operative Komplexität der Verschlüsselung ausreichend Druckmittel darstellen. Sicherheitsteams müssen der Erkennung von Datendiebstahl Vorrang einräumen, anstatt sich ausschließlich auf Indikatoren ransomware zu konzentrieren.

Regulatorische Entwicklungen: Das EU-Digital-Omnibus-Paket sieht vor, die Meldefristen der DSGVO von 72 auf 96 Stunden zu verlängern und eine zentrale Anlaufstelle für die behördenübergreifende Meldung einzurichten. Unternehmen sollten sich auf die sich wandelnden Compliance-Anforderungen vorbereiten und gleichzeitig ihre derzeitigen Meldefunktionen beibehalten.

Zunahme vonCloud Exfiltrationen: Da Unternehmen immer mehr Workloads in cloud verlagern, werden Angreifer zunehmend cloud Tools und Dienste für Exfiltrationen nutzen. Die Erkennung erfordert eine tiefe Integration mit cloud und Identitätssystemen.

Zero-day : Gruppen wie Cl0p identifizieren und nutzen weiterhin zero-day in Unternehmenssoftware (MOVEit, Oracle EBS) für die massenhafte Datenexfiltration. Unternehmen sollten schnelle Patch-Prozesse und kompensierende Kontrollen für nicht gepatchte Schwachstellen implementieren.

Empfehlungen zur Vorbereitung:

• Sofort: Beheben Sie bekannte Sicherheitslücken in Unternehmenssoftware (Oracle EBS, Citrix NetScaler, VMware vCenter).
• Kurzfristig: Implementierung einer KI-Nutzungsüberwachung zur Erkennung von Datenexfiltration über generative KI-Tools
• Mittelfristig: Einsatz von Verhaltensanalysen zur Erkennung von Datenexfiltration cloud
• Laufend: Überwachen Sie CISA KEV und Bedrohungsinformationen auf zero-day

Die Investitionsprioritäten sollten sich auf Verhaltenserkennungsfunktionen konzentrieren, die in hybriden Umgebungen funktionieren, auf KI-gestützte Analysen, die mit der Entwicklung der Angreifer Schritt halten können, und auf die Integration von Sicherheitstools, die eine Korrelation des gesamten Angriffszyklus vom ersten Zugriff bis zur Exfiltration ermöglichen.