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                                      Bericht der Threat Labs: Finanzdienstleistungen 2025

                                      Die Netskope Threat Labs Report-Reihe zielt darauf ab, strategische, umsetzbare Informationen zu aktiven Bedrohungen bereitzustellen. Dieser Bericht konzentriert sich auf den Finanzdienstleistungssektor.
                                      Netskope Threat Labs Report
                                      13 Minuten Lesezeit

                                      Einführung Link Link

                                      Aufgrund der sensiblen persönlichen und finanziellen Informationen, die sie verwalten, werden Finanzdienstleistungsunternehmen häufig von Angreifern ins Visier genommen. Das Potenzial für finanziellen Gewinn, Datendiebstahl und organisatorische Schäden macht die Datensicherheit zu einem vorrangigen Anliegen in diesem Sektor. In diesem Bericht werden die wichtigsten Cybersicherheitsrisiken hervorgehoben, mit denen Finanzdienstleister konfrontiert sind, insbesondere:

                                      • Persönliches App-Risiko – Benutzer, die regulierte Daten in persönliche Cloud-Apps hochladen, sind ein Top-Datensicherheitsrisiko für Finanzdienstleistungsunternehmen: 13 % der Benutzer laden Daten in persönliche Apps hoch und 83 % der Unternehmen richten Kontrollen ein, um solche Uploads zu verhindern.
                                      • Generatives KI-Risiko – Ein wachsendes Datensicherheitsrisiko bei Finanzdienstleistungen besteht darin, dass Benutzer regulierte Daten, geistiges Eigentum und Quellcode an genAI-Apps senden, wobei 95 % der Unternehmen diese Apps derzeit verwenden und die Kontrollen implementieren, um die Risiken zu reduzieren.
                                      • Social-Engineering-Risiko – Phishing und Malware sind nach wie vor ein erhebliches Risiko im Finanzdienstleistungssektor: Jeden Monat klicken 4,7 von 1.000 Nutzern auf Phishing-Links und 9,8 von 1.000 Nutzern auf andere bösartige Links.

                                       

                                      test answer

                                      Risiko für persönliche Apps Link Link

                                      Persönliche Apps im Finanzdienstleistungssektor stellen ein erhebliches Datensicherheitsrisiko dar. 92 % der Mitarbeiter im Finanzdienstleistungssektor nutzen regelmäßig persönliche Apps, und 13 % laden sensible Daten in diese Apps hoch. Wie schwerwiegend dieses Problems ist, dass 74 % der Verstöße gegen die Richtlinien für personenbezogene App-Daten das Hochladen regulierter personenbezogener und finanzieller Daten betreffen.

                                      Netskope Threat Labs Report - Finanzdienstleistungen 2025 - Verstöße gegen die Datenrichtlinie für persönliche Apps im Finanzdienstleistungssektor

                                      Zu den persönlichen Apps, an die Menschen regelmäßig Daten hochladen, posten oder anderweitig senden, gehören soziale Medien, Cloud-Speicher, Webmail und generative KI-Apps. Die folgende Abbildung zeigt die Top-Apps, sortiert nach dem Prozentsatz der Organisationen, die sie für Upstream-Aktivitäten verwenden.

                                      Netskope Threat Labs Report - Finanzdienstleistungen 2025 - Top-Apps für vorgelagerte Aktivitäten zu persönlichen Apps im Finanzdienstleistungssektor

                                      Während 13 % der Mitarbeiter, die Daten in persönliche Apps hochladen, unter dem weltweiten Durchschnitt von 26 % liegen, unterstreicht die Art der betroffenen Daten (hochsensible persönliche und finanzielle Informationen), wie wichtig es ist, Kontrollen einzurichten, um die Datensicherheitsrisiken zu reduzieren, die mit persönlichen Apps verbunden sind, einschließlich:

                                      Upstream-Blöcke – 83 %
                                      83 % der Finanzdienstleister verfügen über Kontrollmechanismen, um ihre Benutzer aktiv daran zu hindern, Daten in persönliche Apps hochzuladen. Diese Abbildung enthält Steuerelemente, die das Hochladen von Daten in bestimmte persönliche Apps oder Konten nicht zulassen (z. B. sind Microsoft OneDrive-Uploads auf die freigegebene M365-Instanz, aber nicht auf persönliche Konten zulässig). Es umfasst auch nuanciertere Kontrollen, die andere Technologien integrieren, wie z. B. Data Loss Prevention (DLP) und Echtzeit-Benutzercoaching.

                                      Verhinderung von Datenverlust (DLP) – 70 %
                                      DLP ist seit langem beliebt, um das Risiko für persönliche Apps im Finanzdienstleistungssektor zu reduzieren, wo es von 70 % der Unternehmen genutzt wird, was über dem weltweiten Durchschnitt von 66 % liegt.

                                      Echtzeit-Benutzercoaching – 40%
                                      Echtzeit-Benutzer-Coaching wird seit langem von 40 % der Finanzdienstleister genutzt, um das Risiko für persönliche Apps zu minimieren. Es hilft Benutzern, die in der Regel die Daten und Geschäftsinhalte verstehen, im Moment fundierte Entscheidungen zur Datensicherheit zu treffen. Beispielsweise kann ein Benutzer entscheiden, ob er Daten in eine persönliche App hochlädt oder nicht. In 75 % der Fälle führt das Echtzeit-User-Coaching dazu, dass die Nutzer den Handlungsversuch abbrechen. Dies zeigt eine signifikante Risikoreduzierung und erkennt gleichzeitig den Wert der Berücksichtigung von Daten und Geschäftskontext an, da 25 % der Aktivitäten, die durch strengere Kontrollen hätten verhindert werden können, fortgesetzt werden durften.

                                       

                                      Generatives KI-Risiko Link Link

                                      Generative KI-Apps werden im Finanzdienstleistungssektor immer beliebter, wo 95 % der Unternehmen mittlerweile genAI verwenden und Unternehmen durchschnittlich 10 verschiedene genAI-Apps verwenden. Auch die Zahl der Nutzer, die genAI-Apps aktiv nutzen, steigt weiter an, wobei durchschnittlich 6 % der Menschen die Apps regelmäßig nutzen. Hinter diesem Durchschnitt verbirgt sich jedoch eine viel aggressivere Akzeptanz in einigen Organisationen. Während die oberen 25 % der Finanzdienstleister im Jahr 2024 nur acht oder mehr Apps nutzten, nutzen sie jetzt 19 oder mehr, wie in der folgenden Abbildung zu sehen ist.

                                      Netskope Threat Labs Report - Finanzdienstleistungen 2025 - GenAI-Nutzer pro Monat mittlerer Prozentsatz mit schattiertem Bereich mit 1. und 3. Quartil im Finanzdienstleistungssektor

                                      Während ChatGPT im vergangenen Jahr die beliebteste genAI-App geblieben ist, ist ihre Popularität seit Oktober 2024 unverändert geblieben, was darauf hindeutet, dass ihre Akzeptanz ein Plateau erreicht haben könnte. In der Zwischenzeit verzeichnete Microsoft Copilot im Laufe des Jahres ein schnelles Wachstum, das sich ebenfalls abgeflacht zu haben scheint. Andere Allzweck-GenAI-Apps wie Google Gemini und Anthropic Claude gewannen erheblich an Zugkraft, ebenso wie spezialisiertere Anwendungen wie der Schreibassistent Quillbot und der Präsentationsassistent Gamma. Die Einführung von Microsoft 365 Copilot begann ebenfalls Ende 2024 und wird sich im Laufe des Jahres 2025 in einem ähnlichen Tempo wie Microsoft Copilot im Jahr 2024 fortsetzen. Diese Trends bei Finanzdienstleistungen spiegeln breitere Muster der Einführung von genAI wider. Die folgende Abbildung zeigt die 10 wichtigsten Akzeptanztrends der genAI-Apps bei Finanzdienstleistungen im vergangenen Jahr.

                                      Netskope Threat Labs Report - Finanzdienstleistungen 2025 - Beliebteste Apps nach Prozentsatz der Unternehmen im Finanzdienstleistungssektor

                                      Finanzdienstleister sind immer noch dabei, Kontrollen einzuführen, um die mit genAI-Apps verbundenen Risiken zu reduzieren, während ihre Nutzung weiter zunimmt. 90 % der Unternehmen blockieren aktiv mindestens eine genAI-App, und die Anzahl der blockierten Apps pro Organisation wächst weiter. Die folgende Abbildung zeigt, dass der Durchschnitt weiter steigt, während das dritte Quartil nun über 30 Apps liegt.

                                      Netskope Threat Labs Report - Finanzdienstleistungen 2025 - Anzahl der pro Organisation blockierten Apps Median mit schattiertem Bereich mit 1. und 3. Quartil im Finanzdienstleistungssektor

                                      Nuanciertere Strategien – z. B. DLP und Echtzeit-Benutzercoaching – erfreuen sich immer größerer Beliebtheit als genAI-Kontrollen zur Risikominderung. Im vergangenen Jahr stieg der Prozentsatz der Unternehmen, die Echtzeit-Benutzer-Coaching einsetzen, um das genAI-Risiko zu mindern, von 26 % auf 35 %. Der Prozentsatz der Organisationen, die DLP verwenden, stieg von 35 % auf 52 %. Die folgende Grafik zeigt, dass DLP für die GenAI-Akzeptanz auf dem Vormarsch ist, aber immer noch hinter DLP für die Einführung persönlicher Apps (70 %) zurückbleibt.

                                      Netskope Threat Labs Report - Finanzdienstleistungen 2025 - Prozentsatz der Unternehmen, die DLP verwenden, um den Zugriff auf genAI-Apps im Finanzdienstleistungssektor zu kontrollieren

                                      Verstöße gegen die Datenrichtlinie für genAI-Apps haben auch eine andere Zusammensetzung als die für persönliche Apps. Während persönliche Apps von regulierten finanziellen und persönlichen Daten dominiert wurden, sind Verstöße für genAI-Apps eine ungefähr gleiche Mischung aus geistigem Eigentum, Quellcode und regulierten Daten, was darauf hindeutet, dass sowohl die Nutzung dieser Apps als auch die Bedenken hinsichtlich der Datensicherheit breiter gefasst sind.

                                      Netskope Threat Labs Report - Finanzdienstleistungen 2025 - Arten von Verstößen gegen die Datenrichtlinie für genAI-Apps im Finanzdienstleistungssektor

                                       

                                      Social-Engineering-Risiko Link Link

                                      Social Engineering ist eine beliebte Taktik, die viele Angreifer anwenden, von ausgeklügelten geopolitischen und kriminellen Gruppen bis hin zu kleinen Ransomware-Partnern und Cybercrime-Banden. Diese Angreifer setzen verschiedene Taktiken wie Phishing, Pretexting, Malware und Deepfakes ein, um Personen innerhalb der Zielorganisationen zu manipulieren. Social Engineering ist erfolgreich, wenn Angreifer Vertrauen gewinnen, Angst einflößen oder die Opfer manipulieren, um die Sicherheit zu gefährden.

                                      Unter den Finanzdienstleistern besteht eine der häufigsten Social-Engineering-Taktiken darin, Opfer dazu zu verleiten, Malware herunterzuladen und auszuführen. 9,8 von 1.000 Benutzern werden jeden Monat dazu verleitet, Malware herunterzuladen. Im Folgenden finden Sie eine Liste der fünf häufigsten Malware-Familien, die im vergangenen Jahr angetroffen wurden, wobei mehrere JavaScript-Downloadprogramme hervorgehoben werden, die zur Übermittlung bösartiger Nutzlasten verwendet werden, Verkehrsleitsysteme, die verwendet werden, um Opfer auf bösartige Websites umzuleiten, und der beliebte Cobalt Strike-Beacon, der zur Kontrolle kompromittierter Systeme verwendet wird.

                                      Downloader.Nemucod ist ein JavaScript-Downloader, der zuvor Teslacrypt ausgeliefert hat.

                                      Trojan.FakeUpdater (auch bekannt als Trojan.FakeUpdater (auch bekannt als SocGholish) ist ein JavaScript-Downloader, der verschiedene Nutzlasten bereitstellt, darunter NetSupport RAT, RedLine Stealer und Cobeacon.

                                      Downloader.SLoad (auch bekannt als Starslord) ist ein Downloader, der oft verwendet wird, um Ramnit bereitzustellen.

                                      Trojan.Parrottds ist ein JavaScript-basiertes Verkehrsleitsystem, das seit 2019 Websites infiziert und verwendet wird, um Datenverkehr an verschiedene bösartige Orte umzuleiten.

                                      Backdoor.Cobeacon ist ein bösartiger Agent, der mit der Red-Team-Operationssoftware Cobalt Strike erstellt wurde, um die Kontrolle über ein kompromittiertes System zu behalten.

                                      Eine der Social-Engineering-Techniken, mit denen Angreifer Malware verbreiten, besteht darin, die Malware auf beliebten Cloud-Diensten zu hosten. Von den 9,8 von 1.000 Nutzern, die jeden Monat Malware von Cloud-Apps herunterladen, laden 1,7 die Malware von beliebten Cloud-Apps herunter. Zu den Top-Apps nach Prozentsatz der Unternehmen mit Malware-Downloads gehören die beliebtesten Cloud-Speicher-Apps und die beliebte Code-Sharing-Plattform GitHub, auf der verschiedene Hacktools gehostet werden.

                                      Netskope Threat Labs Report - Finanzdienstleistungen 2025 - Top-Apps für Malware-Downloads im Finanzdienstleistungssektor

                                      Phishing ist die zweithäufigste Social-Engineering-Technik: 4,7 von 1.000 Nutzern im Finanzdienstleistungssektor besuchen jeden Monat eine Phishing-Website. Während Netskope im vergangenen Jahr einen weltweiten Anstieg von Phishing verzeichnete, blieben die Phishing-Raten in der Finanzdienstleistungsbranche relativ stabil, da die Raten in anderen Branchen aufgeholt haben. Wie in der folgenden Abbildung zu sehen ist, ahmte fast die Hälfte der Phishing-Angriffe Cloud-Anwendungen und Bankinstitute nach.

                                      Netskope Threat Labs Report - Finanzdienstleistungen 2025 - Top-Phishing-Ziele durch angeklickte Links im Finanzdienstleistungssektor

                                      Microsoft war die am häufigsten nachgeahmte Marke unter den Cloud-Phishing-Angriffen, während DocuSign- und Adobe-Köder auch häufig verwendet wurden, um Anmeldeinformationen für verschiedene andere Dienste zu stehlen.

                                      Netskope Threat Labs Report - Finanzdienstleistungen 2025 - Top-Cloud-Phishing-Ziele durch angeklickte Links im Finanzdienstleistungssektor

                                      Die Analyse der Referrer der Phishing-Seiten, die von Opfern im Finanzdienstleistungssektor besucht werden, zeigt einen bemerkenswerten Trend: Suchmaschinenoptimierungs-Poisoning (SEO) ist nach wie vor eine beliebte Taktik, um Phishing-Seiten in den Suchmaschinenergebnissen aufzulisten, auf denen die Opfer möglicherweise nicht auf der Hut sind. Nach Suchmaschinen stammt der verbleibende Traffic auf Phishing-Seiten aus verschiedenen Quellen.

                                      Netskope Threat Labs Report - Finanzdienstleistungen 2025 - Top-Web- und Cloud-Kategorien, die auf Phishing-Seiten im Finanzdienstleistungssektor verweisen

                                       

                                      Einzelne Branchen-Highlights Link Link

                                      Dieser Abschnitt enthält Aufschlüsselungen für die drei einzelnen Sektoren, aus denen sich Finanzdienstleistungen zusammensetzen: Banken, Finanzen und Versicherungen.

                                      Bankwesen

                                      Risiko für persönliche Apps
                                      Die Nutzung persönlicher Apps ist im Bankwesen am geringsten, wo nur 8 % der Nutzer regelmäßig Daten an persönliche Apps senden. Nichtsdestotrotz ist DLP nach wie vor eine beliebte Kontrolle zur Begrenzung des Risikos persönlicher Apps, die von 70 % der Unternehmen genutzt wird, während Coaching von 42 % genutzt wird.

                                      Generatives KI-Risiko
                                      Die Nutzung generativer KI ist auch im Bankensektor am geringsten, wo 8 % der Unternehmen genAI nicht nutzen, nur 5 % der Nutzer regelmäßig genAI-Apps verwenden und Unternehmen durchschnittlich acht Apps verwenden. DLP (58 %) und Coaching (34 %) sind beliebte Strategien, um das genAI-Risiko trotz der geringeren Adoptionsrate zu reduzieren.

                                      Social-Engineering-Risiko
                                      Während Social Engineering im Bankwesen immer noch weit verbreitet ist, sind die Nutzer, die dazu verleitet werden, Malware herunterzuladen (8,2 von 1.000) und Phishing-Websites zu besuchen (4,3 von 1.000), geringer als im Finanz- und Versicherungswesen.

                                      Finanzieren

                                      Risiko für persönliche Apps
                                      Die Nutzung persönlicher Apps ist im Finanzwesen am höchsten, wo 20 % der Nutzer regelmäßig Daten an private Apps senden. Unternehmen im Finanzwesen nutzen DLP (75 %) und Echtzeit-Benutzercoaching (35 %), um das Risiko zu mindern, das mit dieser weit verbreiteten Nutzung persönlicher Apps einhergeht.

                                      Generatives KI-Risiko
                                      Die Nutzung generativer KI ist auch im Finanzwesen am höchsten, wo 99 % der Unternehmen und 7 % der Nutzer regelmäßig genAI-Apps verwenden und jedes Unternehmen durchschnittlich 11 verschiedene Apps verwendet. Als Reaktion auf die höhere Nutzung sind Finanzorganisationen auch aggressiver bei der Einführung von Kontrollen vorgegangen, um die Risiken von genAI-Apps zu mindern: 61 % nutzen DLP und 35 % nutzen Echtzeit-Benutzercoaching.

                                      Social-Engineering-Risiko
                                      Finanzunternehmen sehen das häufigste Social-Engineering-Risiko: 12,5 von 1.000 Benutzern laden Malware herunter und 5,8 von 1.000 Benutzern besuchen monatlich eine Phishing-Website. Diese höheren Raten unterstreichen, wie wichtig es ist, mehrschichtige Bedrohungsschutzfunktionen zu nutzen, um potenzielle Kompromittierungen von Geräten und Konten zu verhindern und zu erkennen.

                                      Versicherung

                                      Risiko für persönliche Apps
                                      Die Nutzung persönlicher Apps ist im Versicherungssektor höher als im Bankwesen, aber nicht so hoch wie im Finanzwesen: 16 % der Nutzer laden monatlich regelmäßig Daten in persönliche Apps hoch. Die Einführung von DLP war weniger aggressiv: Nur 61 % der Unternehmen nutzen DLP, um das Risiko persönlicher Apps zu reduzieren, während 41 % Echtzeit-Benutzer-Coaching nutzen.

                                      Generatives KI-Risiko
                                      Die Einführung generativer KI in der Versicherungsbranche liegt nur geringfügig hinter dem Finanzwesen zurück: 95 % der Unternehmen nutzen genAI-Apps aktiv und das durchschnittliche Unternehmen 9,3 verschiedene Apps. Während die DLP-Akzeptanz (36 %) deutlich hinter dem Bank- und Finanzwesen zurückbleibt, ist die Einführung von Echtzeit-Benutzer-Coaching (36 %) vergleichbar.

                                      Social-Engineering-Risiko
                                      Bei Versicherungen sind 9,1 von 1.000 Nutzern mit Malware und monatlich mit 5,2 von 1.000 Nutzern mit Phishing konfrontiert, was dem Durchschnitt im Finanzdienstleistungssektor entspricht. Der Hauptunterschied besteht in den Phishing-Zielen: Während Cloud-Apps nach wie vor das Hauptziel sind, übertreffen Phishing-Angriffe, die Social-Media-Marken nachahmen, die Angriffe, die beliebte Banken imitieren.

                                      Netskope Threat Labs Report - Finanzdienstleistungen 2025 - Top-Phishing-Ziele durch angeklickte Links im Versicherungssektor

                                       

                                      Empfehlungen Link Link

                                      Netskope Threat Labs empfiehlt, dass Finanzdienstleister ihre Sicherheitslage überprüfen, um sicherzustellen, dass sie angemessen gegen die in diesem Bericht hervorgehobenen Risikotrends für persönliche Apps, generative KI-Risiken und Social-Engineering-Risiken geschützt sind:

                                      • Überprüfen Sie den gesamten HTTP- und HTTPS-Datenverkehr (Cloud und Web) auf Phishing, Malware und andere schädliche Inhalte. Netskope Kunden können ihre Netskope Next Gen Secure Web Gateway mit einer Bedrohungsschutzrichtlinie konfigurieren, die für den gesamten Datenverkehr gilt.
                                      • Stellen Sie sicher, dass Dateitypen mit hohem Risiko, wie z. B. ausführbare Dateien und Archive, vor dem Herunterladen mithilfe statischer und dynamischer Analysen gründlich überprüft werden. Kunden von Netskope One Advanced Threat Protection können eine Patient Zero Prevention-Richtlinie verwenden, um Downloads bis zur vollständigen Überprüfung zurückzuhalten.
                                      • Blockieren Sie den Zugriff auf Apps, die keinem legitimen Geschäftszweck dienen oder ein unverhältnismäßiges Risiko für die Organisation darstellen. Ein guter Ausgangspunkt ist eine Richtlinie, die seriöse Apps, die derzeit verwendet werden, zulässt, während alle anderen blockiert werden.
                                      • Blockieren Sie Downloads von Apps und Instanzen, die in Ihrer Organisation nicht verwendet werden, um Ihre Risikooberfläche auf die Apps und Instanzen zu reduzieren, die für das Unternehmen erforderlich sind.
                                      • Blockieren Sie Uploads zu Apps und Instanzen, die in Ihrer Organisation nicht verwendet werden, um das Risiko einer versehentlichen oder absichtlichen Offenlegung von Daten durch Insider oder des Missbrauchs durch Angreifer zu verringern.
                                      • Verwenden Sie DLP-Richtlinien , um potenziell vertrauliche Informationen – einschließlich Quellcode, regulierte Daten, Passwörter und Schlüssel, geistiges Eigentum und verschlüsselte Daten – zu erkennen, die an persönliche App-Instanzen, genAI-Apps oder andere nicht autorisierte Speicherorte gesendet werden.
                                      • Nutzen Sie Echtzeit-Benutzercoaching, um Benutzer während der Interaktion an die Unternehmensrichtlinien in Bezug auf KI-Apps, persönliche Apps und sensible Daten zu erinnern.
                                      • Nutzen Sie die Antworten auf Coaching-Aufforderungen, um nuanciertere Richtlinien zu verfeinern und zu erstellen, um sicherzustellen, dass das Coaching zielgerichtet und effektiv bleibt und nicht zu kognitiver Ermüdung beiträgt.
                                      • Überprüfen Sie regelmäßig die Aktivität, Trends, Verhaltensweisen und Datensensibilität von KI-Apps, um Risiken für das Unternehmen zu identifizieren und Richtlinien zu konfigurieren, um diese Risiken zu mindern.
                                      • Verwenden Sie ein Intrusion Prevention System (IPS), um bösartige Datenverkehrsmuster zu identifizieren und zu blockieren, z. B. Command-and-Control-Datenverkehr, der mit weit verbreiteter Malware verbunden ist. Das Blockieren dieser Art der Kommunikation kann weiteren Schaden verhindern, indem die Fähigkeit des Angreifers, zusätzliche Aktionen auszuführen, eingeschränkt wird.
                                      • Verwenden Sie eine Verhaltensanalyseplattform , um versteckte Bedrohungen wie kompromittierte Geräte, kompromittierte Konten und Insider-Bedrohungen zu identifizieren. Eine Verhaltensanalyseplattform kann ausgeklügelte und schwer zu identifizierende Bedrohungen in Ihrer Umgebung identifizieren, wie z. B. formbare (angepasste) Befehls- und Kontroll-Beacons von Frameworks wie Mythic und CobaltStrike.
                                      • Verwenden Sie die Remote Browser Isolation (RBI )-Technologie, um zusätzlichen Schutz beim Besuch von Websites zu bieten, die in Kategorien fallen, die ein höheres Risiko darstellen können, wie z. B. neu beobachtete und neu registrierte Domains.

                                       

                                      Netskope Threat Labs Link Link

                                      Netskope Threat Labs besteht aus den branchenweit führenden Forschern für Cloud-Bedrohungen und Malware, die Abwehrmaßnahmen gegen die neuesten Cloud-Bedrohungen entdecken, analysieren und entwickeln, die Unternehmen betreffen. Unsere Forscher sind regelmäßig Referenten und ehrenamtliche Helfer auf Top-Sicherheitskonferenzen, darunter DEF CON, BlackHat und RSA.

                                       

                                      Über diesen Bericht Link Link

                                      Netskope bietet Millionen von Anwendern weltweit Schutz vor Bedrohungen. Die in diesem Bericht enthaltenen Informationen basieren auf anonymisierten Nutzungsdaten, die von der Netskope One-Plattform erfasst wurden und sich auf eine Untergruppe von Netskope-Kunden mit vorheriger Genehmigung beziehen.

                                      Dieser Bericht enthält Informationen zu Erkennungen, die vom Netskope One Next Generation Secure Web Gateway (NG-SWG) ausgelöst wurden, ohne die Bedeutung der Auswirkungen der einzelnen Bedrohungen zu berücksichtigen. Die Statistiken in diesem Bericht basieren auf dem Zeitraum vom 1. Januar 2024 bis zum 31. Januar 2025. Die Statistiken spiegeln die Taktiken von Angreifern, das Benutzerverhalten und die Unternehmensrichtlinien wider.

                                       

                                      Threat Labs-Berichte

                                      Im monatlichen Bericht der Netskope Threat Labs finden Sie die Top 5 bösartiger Domänen, Malware und Apps, die von der Netskope Security Cloud-Plattform blockiert wurden, sowie aktuelle Veröffentlichungen und eine Zusammenfassung der Bedrohungen.

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