Edge-Computing, die dezentrale Verarbeitung von Daten nahe an den Aktivitätspunkten, birgt spezifische Sicherheitsrisiken, die oft hinter den Standards eines zentralen Rechenzentrums zurückbleiben. Wie können Netzwerk-, Anwendungs- und Datensicherheitspraktiken an der Edge an die bewährten Maßstäbe eines Rechenzentrums angepasst werden?
Herausforderungen des Edge-Computings:
Edge-Computing ist eine Miniaturform eines Rechenzentrums, wodurch Schutzmechanismen reduziert werden, um Kosten zu minimieren. Dies führt zu verschiedenen Risiken, darunter:
1. Datenspeicherungs-, Backup- und Schutzrisiken: Aufgrund begrenzter Speicherkapazitäten an der Edge können kritische Dateien oft nicht effektiv gesichert werden, was im Falle eines Vorfalls zu Datenverlust führen kann.
2. Passwort- und Authentifizierungsrisiken: Edge-Systeme werden selten von Sicherheitsexperten gewartet, was zu leicht merkbaren Standardpasswörtern und unzureichender Authentifizierung führen kann.
3. Risiken mit Cloud-Computing: Die Kombination von Edge-Computing und Cloud-Computing erfordert besondere Aufmerksamkeit, da die Sicherheitsrisiken von der spezifischen Beziehung zwischen Edge und Cloud abhängen.
4. IoT-Sicherheitsrisiken: Edge-Anwendungen im Zusammenhang mit dem Internet der Dinge (IoT) bringen spezifische Risiken mit sich, darunter M2M-Protokolle ohne Verschlüsselung, drahtlose Schnittstellen, und Abhängigkeiten von schwer zu aktualisierenden IoT-Geräten.
Best Practices zur Sicherheitsverbesserung:
Um diesen Risiken zu begegnen, sollten Best Practices implementiert werden:
1. Verschlüsselung der Daten: Die Grundlage für den Datenschutz besteht in der Verschlüsselung von Daten sowohl im Ruhezustand als auch während der Übertragung. Die Auswahl geeigneter Algorithmen und Protokolle ist entscheidend, um Sicherheit und Leistung in Einklang zu bringen.
2. Implementierung von Data-Governance-Richtlinien: Data-Governance-Richtlinien definieren, wer auf welche Daten zugreifen darf, und tragen dazu bei, Vorschriften einzuhalten und Datenlecks zu verhindern. Mechanismen wie Zugriffskontrolle und Authentifizierung werden verwendet, um diese Richtlinien durchzusetzen.
3. Erkennung und Prävention von Daten-Anomalien: Die frühzeitige Erkennung von Daten-Anomalien durch KI-Techniken hilft, böswillige oder fehlerhafte Aktivitäten zu identifizieren und zu verhindern. Intrusion-Detection- und Prevention-Systeme sowie Firewalls spielen hierbei eine wichtige Rolle.
4. Nutzung von Edge-Intelligenz: Die lokale Verarbeitung und Entscheidungsfindung an der Edge, bekannt als Edge-Intelligenz, reduziert Abhängigkeiten von externen Parteien und verbessert die Datensicherheit durch schnellere und genauere Analysen.
5. Zero-Trust-Ansatz: Die Einführung eines Zero-Trust-Ansatzes, bei dem keiner Entität standardmäßig vertraut wird, unterstützt die Sicherung von Daten an der Edge. Multi-Faktor-Authentifizierung, kontinuierliche Überwachung und Risikobewertung sind dabei entscheidend.
Die Umsetzung dieser Best Practices trägt dazu bei, die Sicherheit im Bereich des Edge-Computings zu erhöhen und potenzielle Risiken zu minimieren.