Unternehmen haben die Hoheit über ihre Daten und müssen deren Sicherheit und Integrität gewährleisten. Dabei sind sie mit vielen Gefahren konfrontiert, die zu Datenmissbrauch, aber auch zu Datenmanipulation führen können. Sind Unternehmen nicht gegen Betrug, Geldwäsche, Diskriminierung, Spionage, Kartellverstöße oder Diebstahl geistigen Eigentums gewappnet, drohen schmerzhafte Strafzahlungen, Umsatz- und Gewinneinbußen oder Reputationsverlust. Kommt es zu einem meldepflichtigen Verstoß, müssen Unternehmen in der Lage sein, die entsprechenden Daten schnell transparent zu machen, um sicherzustellen, dass sie die strengen gesetzlichen Vorgaben und Fristen einhalten. Wird beispielsweise ein Verstoß gegen die DSGVO nicht innerhalb von 72 Stunden gemeldet, droht dem Unternehmen ein Bußgeld von bis zu 10 Millionen Euro oder zwei Prozent des weltweiten Jahresumsatzes.
Es sind alle Institutionen betroffen
Nicht nur Unternehmen, sondern auch staatliche Institutionen wie Finanzkontrolleure oder Ermittler gegen organisierte Kriminalität stehen vor der Herausforderung der Datenberge. Auf Speichersystemen und Endgeräten lagern unüberschaubare Datenmengen. Rund 80 Prozent der dort gespeicherten Daten sind unstrukturiert und reichen von E-Mails, Bildern, Videos, Sprachnachrichten über Chatverläufe und Social-Media-Profile bis hin zu Office- und PDF-Dokumenten. Die Suche nach relevanten Daten ist eine Mammutaufgabe und gleicht der sprichwörtlichen Suche nach der Nadel im Heuhaufen. Spezielle Such- und Analysetechniken kommen daher bei der Datenforensik zum Einsatz. Sie sichern und ordnen die Richtigkeit und Vollständigkeit der relevanten Daten. Im Folgenden stellen wir Ihnen fünf Herausforderungen im Umfeld von e-Discovery vor.
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Zeitdruck: Geschwindigkeit spielt in der Datenforensik in zweifacher Hinsicht eine wichtige Rolle. Sie ist entscheidend für die rechtzeitige Erkennung potenzieller Bedrohungen zur kontinuierlichen Abwehr von Angriffen. Darüber hinaus ist sie bei der Aufklärung und Dokumentation von Datenmissbrauch essentiell. In beiden Fällen kommt es darauf an, schnell die richtigen Informationen aus den unstrukturierten Daten zu extrahieren.
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Datenvolumen: Riesige Datenmengen, vielfältige Dateitypen und Datenformate sowie unterschiedliche interne und externe Speicher machen die manuelle Suche nach bestimmten Daten schwierig bis unmöglich. Diese unstrukturierten Daten ähneln einer Black Box, die aus forensischer Sicht oft die entscheidenden Informationen enthält.
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Datenintegrität: Datenforensik erfordert exaktes, wahrheitsgetreues und zuverlässiges Arbeiten. Das schließt sensible personenbezogene, unternehmenskritische, aber auch unter den Geheimschutz fallende Daten und Metadaten ein. Die Ergebnisse müssen im Zweifelsfall auch vor Gericht Bestand haben.
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Datenqualität: Unstrukturierte Daten erschweren im Vergleich zu strukturierten Datenbeständen die Extraktion von forensischen Informationen und Hinweisen. Dadurch erhöht sich nicht nur der Analyse- und Ermittlungsaufwand, sondern auch die Gefahr verfälschter oder qualitativ minderwertiger Ergebnisse. Sind die Daten hingegen perfekt aufbereitet, kann KI bei der Auswertung eingesetzt werden.
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Risiken: Datenverfälschung, Compliance-Vorschriften, komplexes Datenmanagement und unvorhersehbare Parameter müssen als Risiken bei einer datenforensischen Untersuchung immer berücksichtigt werden. Sie können die Untersuchung erschweren oder die Ergebnisse verfälschen. Ein methodisch sauberes, softwaregestütztes Vorgehen kann hier unterstützen.
eDiscovery geht fast immer mit einer Kombination aus riesigen, hochsensiblen Datenmengen, hohem Zeitdruck und drastischen Schadens- und Strafpotenzialen einher. Kritische Datenbestände müssen daher in kurzer Zeit erfasst, analysiert und richtig bewertet werden – erst dann können die richtigen Entscheidungen getroffen werden. Ohne die Unterstützung durch automatisierte Such- und Analysewerkzeuge ist dies kaum möglich.
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