Überblick#
Data Minimization beschreibt zentrale Prinzipien und Aufgaben der Informationssicherheit. Diese Zusammenfassung unterstützt Teams dabei, Data Minimization aufzubauen, zu betreiben und fortlaufend zu verbessern.
Kernziele#
- Gemeinsames Verständnis von Data Minimization zwischen Security, Engineering und Führung schaffen.
- Messbare Ziele für Data Minimization definieren, die Risiko- und Resilienzkennzahlen unterstützen.
- Onboarding-Hinweise dokumentieren, damit neue Teammitglieder Data Minimization schnell anwenden können.
Umsetzungshinweise#
- Verantwortlichkeiten, Datenquellen und abhängige Systeme für Data Minimization benennen.
- Minimale Prozesse, Tooling und Runbooks dokumentieren, die Data Minimization wirksam halten.
- Data Minimization auf relevante Standards wie ISO/IEC 27001, NIST CSF oder CIS Controls abbilden.
Operative Signale#
- Frühindikatoren: Signale, dass Data Minimization leidet (z. B. Rückstau, laute Alerts, verfehlte SLAs).
- Spätindikatoren: Auswirkungen, die zeigen, dass Data Minimization versagt hat (z. B. Vorfälle, Audit-Feststellungen).
- Feedback-Schleifen: Retrospektiven und Metrik-Reviews, die Data Minimization kontinuierlich justieren.
Verwandte Praktiken#
- Data Minimization mit Verteidigungsstrategie, Bedrohungsmodellierung und Notfalltests verzahnen.
- Updates zu Data Minimization über kurze Briefings, Dashboards und interne FAQs teilen.
- Verbesserungen in Data Minimization mit Tabletop-Übungen koppeln, um Erwartungen zu validieren.