Google Cloud DLP: Produktübersicht und Preise

Google LLC wurde am 4. September 1998 gegründet und ist ein multinationales Technologieunternehmen, das auf Cloud Computing, eine Suchmaschine sowie Hardware-, Software- und Werbetechnologien spezialisiert ist. Google ist die größte Tochtergesellschaft von Alphabet Inc.

Lösungen für Data-Loss-Prevention-Technologie (DLP) wurden zu einer Zeit eingeführt, als die Cloud noch nicht existierte. Daher lag der Schwerpunkt von DLP-Lösungen darauf, den Netzwerkperimeter eines Unternehmens durch die Erkennung oder Blockierung von Daten zu sichern.

Was ist Data-Loss-Prevention-Technologie?

DLP-Technologie hilft Unternehmen, Ereignisse wie Angriffe zu überwachen, zu erkennen und zu verhindern, die zu Datenverlust führen. DLP-Lösungen wurden für die moderne Welt neu entwickelt und berücksichtigen die zunehmende Nutzung der Cloud. Heute ist DLP besonders in den Bereichen Datenschutz, Sicherheit und Compliance effektiv.

Google Cloud DLP ist eine cloudnative DLP-Lösung, die sich den heutigen Herausforderungen im Umgang mit Daten stellt. Sie bietet einen vollständig verwalteten Dienst zur Erkennung, Klassifizierung und zum Schutz der sensibelsten Daten eines Unternehmens in Cloud-Speichern. Außerdem bietet sie Einblick in die Daten eines Unternehmens und verringert das Risiko, dass diese Daten gefährdet werden.

Wichtige Funktionen von Google Cloud DLP

Automatisierte Erkennung sensibler Daten in Data Warehouses

Mit Cloud DLP können Sie sensible Daten erkennen, indem Sie alle BigQuery-Tabellen und -Spalten in Ihrem Unternehmen charakterisieren. Außerdem können Sie einzelne Projekte oder bestimmte Ordner der Organisation auswählen. Nutzer müssen lediglich die Konfiguration direkt in der Cloud-Console-Oberfläche vornehmen. Tabellen- und Spaltenprofile können Aufschluss über die Datenschutz- und Sicherheitslage geben.

Cloud DLP kann von überall aus verwendet werden

Unabhängig davon, ob sich die Nutzer in der Cloud befinden oder nicht, können sie mit Cloud DLP Daten scannen, aufdecken, organisieren und darüber berichten. Dank der integrierten Unterstützung für das Scannen und Organisieren sensibler Daten kann Cloud DLP von überall aus verwendet werden. Cloud DLP unterstützt Datastore und BigQuery sowie eine Streaming-Content-API und ermöglicht dadurch die Einbindung weiterer Datenquellen, Anwendungen und Workloads.

Automatische Maskierung von Daten

Nutzer profitieren von den Tools von Cloud DLP zur Klassifizierung, Maskierung, Tokenisierung und Transformation sensibler Daten. Dadurch lässt sich die Verwaltung der Daten verbessern, die Nutzer erfassen, speichern und aus denen sie Erkenntnisse gewinnen. Cloud DLP unterstützt strukturierte und unstrukturierte Daten. Beim Schutz sensibler Identifikatoren kann Cloud DLP Nutzern dabei helfen, den Nutzen ihrer Daten für Verknüpfungen, KI und Analysen zu erhalten.

Risiko der Re-Identifizierung in strukturierten Daten berechnen

Das Risiko der Re-Identifizierung bezeichnet die Möglichkeit, dass scheinbar anonyme oder pseudonyme Datensätze de-anonymisiert werden und dadurch die Identität von Nutzern offenlegen. Um ein besseres Verständnis für Datenschutzrisiken und Schutzmaßnahmen zu vermitteln, hilft Cloud DLP dabei, Attribute wie Quasi-Identifikatoren zu verstehen, und misst unter anderem statistische Eigenschaften wie k-Anonymität.

Serverlos

Google Cloud DLP erspart Ihnen den Aufwand für die Verwaltung von Hardware, virtuellen Maschinen und Skalierung. Da Cloud DLP serverlos ist, lässt es sich von Anfang an skalieren. Unabhängig von der Datenmenge übernimmt Cloud DLP die Skalierung für Sie.

Pay-as-you-go-Modell

Cloud DLP bietet Nutzern die Flexibilität eines Pay-as-you-go-Preismodells. Dank kundenfreundlicher Preise müssen Nutzer nicht im Voraus für eine erwartete Nachfrage bezahlen. Statt als Abonnement oder pro Gerät wird Cloud DLP nach der Menge der verarbeiteten Daten abgerechnet.

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Anwendungsfälle

Sensible Daten automatisch aufspüren und verwalten

Das Verständnis und die Verwaltung von Daten im gesamten Unternehmen sorgen für kontinuierliche Transparenz über die Unternehmensdaten. Dadurch verbessert sich die Qualität der getroffenen Entscheidungen, Datenrisiken werden gewahrt und reduziert und die Compliance bleibt unter Kontrolle. Cloud DLP führt diesen Prozess automatisch aus und ermöglicht die Einrichtung von Datenprofilen ohne zusätzlichen Verwaltungsaufwand oder zu verwaltende Jobs, sodass Sie sich auf andere Aufgaben konzentrieren können.

Datenklassifizierung im gesamten Unternehmen

Datenschutzbeauftragte müssen sich heute mit immer größeren Datenmengen auseinandersetzen. Diese Daten müssen geschützt und korrekt verarbeitet werden. Wenn Datenschutzbeauftragte Hunderttausende Dateien manuell unter Quarantäne stellen, schützen und klassifizieren wollen, wird dies nicht nur mühsam, sondern auch zeitaufwendig. Mit Cloud DLP können Sie Ihre Daten klassifizieren und die Erkenntnisse gewinnen, die für hohe Standards bei Kontrolle, Governance und Compliance erforderlich sind.

Mit Cloud DLP können Sie Dateien an Quarantänespeicherorte hochladen und anschließend von Cloud DLP automatisch klassifizieren und entsprechend dem Klassifizierungsergebnis an die richtigen Speicherorte verschieben lassen.

Sensible Daten in strukturierten und unstrukturierten Workloads schützen

Cloud DLP ermöglicht beim Wechsel in die Cloud weitere Workloads und erleichtert dadurch den Schutz Ihrer sensiblen Daten. Mithilfe von Re-Identifizierungstechniken wie Pseudonymisierung können Sie den Nutzen Ihrer Daten erhalten. Außerdem können Sie das Risiko bei der Verarbeitung von Daten verringern, indem Sie die sensiblen Rohidentifikatoren unkenntlich machen.

Mit der Funktion zum Auslösen von Cloud-DLP-Jobs lassen sich Prüfscans für Daten planen. Ein Job ist eine von Cloud DLP ausgeführte Aktion, die Inhalte auf sensible Daten scannt und das Risiko der Re-Identifizierung berechnet. So können Sie Prüf-Jobs ausführen, um Daten anhand von Kriterien zu untersuchen, die Sie festlegen. Außerdem können Sie Risikoanalyse-Jobs ausführen, um de-identifizierte Daten zu untersuchen und Kennzahlen zum Risiko der Re-Identifizierung zu erzeugen. Die Funktion zum Auslösen von Jobs automatisiert die Erstellung und Ausführung von Prüf- und Risikoanalyse-Jobs.

Preise

Cloud DLP berechnet Gebühren für die Funktionen zur Prüfung und Transformation sowie für das Datenprofiling.

Preise für Speicherprüfungs-Jobs

Die Abrechnung basiert auf den pro Monat geprüften Bytes.

Preise für die Inhaltsprüfung

Auch diese Methode wird anhand der pro Zeitraum geprüften Bytes abgerechnet.

Preise für die Inhaltstransformation

Die Inhaltstransformation wird nach der Anzahl der pro Zeitraum transformierten Bytes abgerechnet.

Preise für das Datenprofiling

Die Richtlinie für den Datenprofiling-Dienst ist unten dargestellt.

Zum Beispiel kostet das Profiling einer 10-GB-BigQuery-Tabelle 0,30 US-Dollar. Cloud DLP erstellt den ganzen Monat über täglich Profile für neue Tabellen, sofern die Scan-Konfiguration aktiv bleibt. Tabellen werden in den Folgemonaten nur dann erneut profiliert, wenn Daten hinzugefügt oder entfernt wurden.

Risikoanalyse

Risikoanalyse-Jobs werden unter BigQuery-Ressourcen ausgeführt. Daher erscheinen sie unter der BigQuery-Nutzung, und Cloud DLP erhebt für die Risikoanalyse keine zusätzlichen Kosten.

Kosten kontrollieren

Die Kosten können bei einer Zunahme der von Cloud DLP zu scannenden Informationsmenge außerordentlich hoch werden. Um sich vor überhöhten Kosten zu schützen, können Nutzer:

• Stichproben verwenden, um die Anzahl der geprüften Bytes zu begrenzen. Cloud DLP kann eine winzige Teilmenge eines Datensatzes statt des gesamten Datensatzes scannen und so potenzielle Kosten für das Scannen eines vollständigen Datensatzes vermeiden.
• Inkrementelle Scans durchführen. Sie können Cloud DLP so konfigurieren, dass nur Daten gescannt werden, die seit der letzten Prüfung geändert wurden.
• Scans auf relevante Dateien beschränken. Nutzer können festlegen, welche Dateien beim Scannen ein- oder ausgeschlossen werden. Dadurch lassen sich Dateien mit sensiblen Informationen einbeziehen und solche ohne sensible Inhalte auslassen.
• Den Preisrechner von Google verwenden. Um eine Schätzung der erwarteten Kosten auf Grundlage der Art und Menge der gescannten Daten zu erhalten, können Sie den Google Cloud Pricing Calculator ausprobieren.

Zusammenfassung von Google Cloud DLP

Mit der rasanten technologischen Entwicklung und den zunehmenden Herausforderungen und Bedrohungen für Daten war der Schutz von Unternehmensdaten noch nie so wichtig. Google Cloud DLP bietet eine leistungsstarke und dennoch einfach zu bedienende cloudnative Lösung für die heutigen Herausforderungen im Umgang mit Daten.

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