Data Loss Prevention (DLP) bezeichnet Maßnahmen und Technologien, die den ungewollten Verlust, Diebstahl oder die fehlerhafte Verarbeitung von Daten verhindern. Im Kontext von Systemintegration spielt DLP eine zentrale Rolle – denn je mehr Systeme miteinander kommunizieren, desto größer ist die Gefahr, dass Daten an der falschen Stelle landen, verloren gehen oder unkontrolliert abgegriffen werden.
Ob bei der Integration von ERP-Systemen, Fachverfahren, E-Akten, IoT-Geräten oder externen Webservices: Nur mit geeigneten DLP-Strategien lassen sich Datenflüsse sicher, nachvollziehbar und regelkonform steuern.
Warum ist DLP bei Integrationen besonders relevant?
In komplexen Integrationsszenarien ist die Gefahr für Datenverluste besonders hoch:
- Daten werden zwischen verschiedenen Formaten (JSON, XML, CSV) konvertiert
- Kommunikation erfolgt über Protokolle wie REST, SOAP, MQTT, SFTP
- Es gibt verschiedene Transportwege: Cloud, On-Premise, OT-Netzwerke
- Prozesse laufen automatisiert und teils asynchron
- Beteiligte Systeme haben unterschiedliche Sicherheits- und Berechtigungsniveaus
DLP schützt hier vor typischen Risiken wie:
- versehentlichem Löschen, Überschreiben oder Verwerfen von Daten
- fehlerhaften Mappings oder Formatkonflikten
- unbefugtem Zugriff auf sensible Inhalte (z. B. personenbezogene Daten)
- Datenverlust bei Verbindungsabbrüchen oder Systemfehlern
Technische Maßnahmen zur Data Loss Prevention
Transaktionssicherheit und Wiederholbarkeit
- Nutzung von transaktionalen APIs oder Queue-Mechanismen
- Speicherung nicht übertragener Daten zur späteren Wiederholung
- Automatische Re-Transmits bei temporären Fehlern
Validierung und Formatprüfung
- Prüfung von Eingangs- und Ausgangsdaten auf Struktur, Pflichtfelder, Wertebereiche
- Unterstützung für strukturierte Daten wie XRechnung, XÖV, HL7
- Fehlerbehandlung bei inkompatiblen Daten mit Logging und Alerting
Zugriffsschutz und Berechtigungskontrolle
- Rollenbasiertes Zugriffsmanagement
- Token-Authentifizierung, OAuth2, mTLS
- Mandantenfähigkeit und Datenklassifizierung
Monitoring & Alerting
- Echtzeitüberwachung über Dashboards
- Erkennung von Anomalien im Datenfluss
- Eskalationen und Benachrichtigungen bei Abweichungen
Audit-Trails und Logging
- Lückenlose Protokollierung von Datenbewegungen
- Dokumentation aller Transformationen, Mappings, Konnektoraktivitäten
- Reporting für interne Kontrollen und externe Audits (z. B. DSGVO, KRITIS)
Praxisbeispiele
- Schutz personenbezogener Daten aus einem Formular beim Import ins DMS
- Sicherstellung, dass Smart-Meter-Daten vollständig im Fachverfahren ankommen
- Verhinderung von Datenverlust bei Fehlkonfiguration eines REST-Endpunkts
- Erkennung und Vermeidung von Daten-Duplikaten bei asynchroner Verarbeitung
Fazit
Data Loss Prevention ist ein Muss für jede professionelle Integration. Sie schützt sensible Daten, sichert automatisierte Prozesse ab und erfüllt gesetzliche Anforderungen. DLP sorgt dafür, dass Daten dort ankommen, wo sie hingehören – vollständig, korrekt und nachvollziehbar.
Tags: