(pressebox) (Babenhausen, 18.03.2026) Warum Datenerkennung und Datenmaskierung für CMMC wichtig sind

Viele CMMC-Kontrollen setzen voraus, dass Unternehmen:

• FCI und CUI zuverlässig identifizieren können – auch in strukturierten, semi-strukturierten und unstrukturierten Daten,
• sensible Daten in Test-, Analyse- oder Entwicklungsumgebungen minimieren,
• das Prinzip Least Privilege durchsetzen,
• nachvollziehbare und auditierbare Schutzmaßnahmen bereitstellen.

Manuelle Prozesse oder isolierte Tools sind dafür meist nicht ausreichend – besonders in hybriden, Cloud- oder Legacy-Umgebungen, wie sie in der Verteidigungsindustrie häufig vorkommen.

Überblick über IRI-Funktionen für Datenerkennung und Maskierung

IRI bietet einen integrierten Ansatz zum Schutz sensibler Daten:

IRI DarkShield

• automatische Suche, Klassifizierung und Maskierung sensibler Daten
• unterstützt CUI, PII, PHI, PCI und geistiges Eigentum
• arbeitet mit Dateien, Dokumenten, Bildern, Datenbanken und Big-Data-Plattformen

IRI FieldShield / CellShield

• leistungsstarke, regelbasierte Maskierung für strukturierte Daten
• sowohl für Daten „at rest“ als auch „in motion“

IRI Voracity

• einheitliche Plattform für Datenmanagement
• kombiniert Datenerkennung, ETL, Datenqualität und Maskierung
• unterstützt kontrollierte Analysen und KI-Anwendungen

Diese Tools ermöglichen:

• kontinuierliche Datenerkennung,
• richtlinienbasierte Maskierung,
• und überprüfbare Durchsetzung von Sicherheitsrichtlinien.

Verbindung zwischen CMMC-Kontrollen und IRI-Funktionen

1. Identifikation von Assets und Daten, Ziel von CMMC: Verstehen, wo sich FCI und CUI befinden.

DarkShield durchsucht Dateisysteme, Datenbanken, Dokumente oder Objektspeicher mithilfe von:

• Pattern-Matching
• Wörterbüchern
• NLP-Methoden
• Kontextregeln

Damit können sensible Daten auch in PDFs, Office-Dokumenten, Bildern oder Logs erkannt werden.

2. Zugriffskontrolle und Least Privilege, Ziel von CMMC: Zugriff auf sensible Daten beschränken.

IRI-Ansatz:

• irreversible Maskierung
• Pseudonymisierung
• synthetische Daten
• rollenbasierte Maskierungsregeln

Dadurch sehen Nutzer nur die Daten, die sie tatsächlich benötigen.

Ergebnis: geringeres Risiko durch Insider-Bedrohungen oder übermäßige Datenfreigaben.

3. Datenschutz und Bereinigung von Datenträgern, Ziel von CMMC: Unbefugte Offenlegung von CUI verhindern.

IRI-Ansatz:

• statische oder dynamische Maskierung
• Schutz von Daten im Speicher, während der Übertragung und bei Nutzung
• Maskierung von Testdaten

Damit wird verhindert, dass Produktionsdaten in Entwicklungs- oder Testumgebungen gelangen.

4. Risikomanagement, Ziel von CMMC: Auswirkungen eines Sicherheitsvorfalls begrenzen.

IRI-Ansatz:

• maskierte oder geschwärzte Daten sind für Angreifer wertlos
• Discovery-Reports helfen, Risiken zu quantifizieren und Prioritäten festzulegen.

5. Auditfähigkeit und kontinuierliche Überwachung, Ziel von CMMC: Nachweisbare Compliance.

IRI-Funktionen:

• detaillierte Logs
• Berichte über Datenerkennung und Maskierung
• wiederholbare Jobs und Policies

Damit lassen sich Audit-Nachweise für CMMC-Assessments bereitstellen.

Typische Einsatzszenarien in der Verteidigungsindustrie

Organisationen nutzen Datenerkennung und Maskierung beispielsweise für:

• CUI-Discovery vor einem CMMC-Audit
• Datenminimierung in Dev/Test-Umgebungen
• Maskierung sensibler Dokumente beim Austausch mit Partnern oder Behörden
• Analytics und KI mit maskierten, aber nutzbaren Daten
• Compliance-Nachweise in Lieferketten mit Subunternehmern.

Fazit

CMMC-Compliance bedeutet letztlich, Risiken für sensible Verteidigungsinformationen zu reduzieren.

Lösungen für Datenerkennung und Datenmaskierung ermöglichen es Unternehmen, diese Anforderungen:

• präzise,
• skalierbar
• und auditierbar

umzusetzen.

Ein datenorientierter Sicherheitsansatz beschleunigt nicht nur die Zertifizierung, sondern stärkt auch langfristig die Sicherheitsarchitektur von Organisationen.

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Ersetzen von alten ETL-, SQL- und Sortieraufträgen
Suchen, Extrahieren und Restrukturieren unstrukturierter Daten
Replizieren und Erfassen geänderter Datenbank-Daten in Echtzeit
Filtern, Bereinigen, Anreichern und Standardisieren von Daten

PII klassifizieren, entdecken und de-identifizieren
Daten statisch, dynamisch oder inkrementell maskieren
PHI-Re-ID-Risiko bewerten und Quasi-Identifikatoren anonymisieren
Synthetisieren von strukturell und referenziell korrekten Testdaten

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