Microsoft Purview Data Security Investigations (KI-gestützte Analyse und präventive Risikoerkennung)

Microsoft Purview Data Security Investigations als KI-gestütztes Tool zur Analyse und präventiven Erkennung von Datensicherheitsrisiken.

Microsoft Purview Data Security Investigations ist als KI-gestütztes Werkzeug beschrieben, das Unternehmen bei der Analyse von Datensicherheitsvorfällen unterstützt und gleichzeitig präventiv auf Risiken ausgerichtet ist. Ziel ist es, Vorfälle schneller untersuchen zu können und Risiken frühzeitig zu erkennen. Laut den bereitgestellten Informationen kann dies dazu beitragen, Compliance-Kosten zu senken und Datenschutzverstöße zu minimieren.

Was Microsoft Purview Data Security Investigations laut Beschreibung leistet

Im Mittelpunkt steht die Verbindung aus Untersuchung (reaktive Aufklärung von Vorfällen) und präventiver Risikoerkennung durch kontinuierliche Analysen. In den Angaben wird zudem betont, dass KI-gestützte Technologien die Untersuchungsgeschwindigkeit deutlich erhöhen sollen: Untersuchungen, die zuvor Wochen dauern konnten, sollen durch Funktionen wie semantische Suche und Inhaltsklassifizierung auf Stunden verkürzt werden.

Warum präventive Datensicherheitsanalysen für Unternehmen relevant sind

Die Relevanz des Tools wird in den Informationen vor allem über zwei Effekte begründet: erstens die Beschleunigung von Untersuchungen und zweitens die frühzeitige Erkennung von Risiken. Beides soll den operativen Aufwand reduzieren und gleichzeitig helfen, Datenschutzverstöße zu minimieren. Zusätzlich wird die Senkung von Compliance-Kosten als wesentlicher Nutzen genannt, da schnelleres und gezielteres Vorgehen bei Vorfällen und Risiken organisatorische und finanzielle Folgekosten reduzieren kann.

KI-Funktionen: Semantische Suche, Inhaltsklassifizierung und Orchestrierung

Ein zentrales Versprechen in den bereitgestellten Punkten ist die Nutzung KI-gestützter Technologien. Genannt werden unter anderem semantische (vektorbasierte) Suche, Embeddings, LLMs (Large Language Models) zur Inhaltsanalyse sowie automatische Klassifizierung. Ergänzend werden technische Details zur Funktionsweise als "KI-Orchestrierung und vektorbasierte Suche" beschrieben.

KI-Orchestrierung: Dateien zerlegen, Einheiten analysieren, Ergebnisse verdichten

Die präventive Stärke wird explizit auf eine intelligente KI-Orchestrierung zurückgeführt, die Dateien in kleinere Einheiten zerlegt. Darauf aufbauend werden vektorbasierte Embeddings erzeugt, die als Grundlage für semantische Suchen dienen. In der bereitgestellten Beschreibung ist diese Architektur relevant, weil sie tiefergehende Analysen ermöglicht und damit nicht nur einzelne Treffer liefert, sondern Inhalte umfassender bewerten kann.

Vektorbasierte, semantische Suche - auch sprachenübergreifend

Die vektorbasierte Suche wird als Mechanismus beschrieben, um Inhalte semantisch zu durchsuchen. Besonders hervorgehoben wird, dass diese Suche sprachenübergreifend funktionieren kann. Dadurch wird eine präzisere Risikobewertung möglich, die nicht nur auf exakte Wortübereinstimmungen angewiesen ist, sondern auf Bedeutungszusammenhänge.

LLMs und Inhaltsklassifizierung zur Risikobewertung

Die bereitgestellten Informationen nennen LLMs für detaillierte Analysen sowie eine automatische Klassifizierung von Inhalten. Zusammen mit semantischer Suche soll dies die Untersuchung von Wochen auf Stunden verkürzen (wie Microsoft berichtet). In den Angaben wird außerdem beschrieben, dass Risiken detailliert bewertet werden können - genannt werden sensiblen Datenexpositionen bis hin zu Insider-Aktivitäten.

Präventive Risikoerkennung durch kontinuierliche Analysen

Der präventive Einsatz wird in den "key claims to verify" sowie im FAQ ausdrücklich betont: Durch kontinuierliche Analysen sollen Risiken früh erkannt werden. In der bereitgestellten Entwurfs-Erweiterung wird zudem beschrieben, dass Analysten kategorisierte Ergebnisse mit Schweregrad-Bewertungen erhalten, um priorisierte Maßnahmen einzuleiten. Dieses Vorgehen zielt darauf ab, nicht nur die Reaktionszeit zu reduzieren, sondern Vorfälle durch fortlaufende Überwachung zu verhindern oder zumindest frühzeitig sichtbar zu machen.

Integrationen: Defender XDR, Sentinel und Insider Risk Management

Als wichtiger Baustein wird die Integration mit anderen Diensten genannt. Konkret werden Defender XDR, Sentinel und Insider Risk Management aufgeführt. Diese Verknüpfungen werden in den Angaben als zentral angesehen, um Untersuchungen und Risikobewertungen ganzheitlicher durchführen zu können.

Insider Risk Management: Proaktive Risikoindikatoren aus Microsoft 365-Protokollen

Die Kombination mit Insider Risk Management wird als besonders präventiv beschrieben: Sie liefert proaktive Risikoindikatoren aus Microsoft 365-Protokollen. Laut der bereitgestellten Zusammenfassung ermöglicht dies eine ganzheitliche Risikobewertung und unterstützt Maßnahmen, die aus der Sicht der Angaben den präventiven Charakter des Tools stärken. In der Entwurfs-Erweiterung wird beschrieben, dass diese Indikatoren mit Untersuchungsdaten zu einem umfassenden Risikobild zusammengeführt werden.

Erfahrungen und Beschleunigung: Untersuchungen "in Stunden statt Wochen"

In den bereitgestellten Informationen wird explizit darauf verwiesen, dass die KI-gestützten Funktionen Untersuchungen deutlich verkürzen können. Genannt wird ein Vergleich "von Wochen auf Stunden", den Microsoft im Kontext der Testphase berichtet. Die Aussage wird dabei in Verbindung mit semantischer Suche, Inhaltsklassifizierung sowie der beschriebenen Orchestrierung (Zerlegung, Embeddings, LLM-Analysen) positioniert.

Kosten und Preismodell: Verbrauchsabhängig, plus eDiscovery Premium

Zu den Rahmenbedingungen gehören Kosten- und Betriebsaspekte. Es wird darauf hingewiesen, dass sich das Tool in öffentlicher Vorschau befindet und Preismodelle auf Verbrauch basieren. Genannt werden Meter für non-AI Processing und Storage sowie Security Compute Units. Gleichzeitig wird betont, dass Unternehmen die Kosten über ein Dashboard überwachen sollten, da große Datenmengen teuer werden können.

Rollen und Berechtigungen: Strenge Zugriffskontrolle als Rahmenbedingung

Ein weiterer Punkt in den bereitgestellten Risiken betrifft Berechtigungen: Nicht alle Rollen können Suchen erstellen oder Vektorsuchen ausführen. Das wird als relevant eingestuft, weil es die Flexibilität einschränken kann und Administratoren Rollen sorgfältig konfigurieren müssen. In der Entwurfs-Erweiterung wird dieser Punkt ebenfalls aufgegriffen und als Voraussetzung für den produktiven Einsatz hervorgehoben.

FAQ zu Microsoft Purview Data Security Investigations (aus den bereitgestellten Angaben)

Wie funktioniert die präventive Risikoerkennung?

Durch kontinuierliche Analysen mit KI-Orchestrierung und Integration in Insider Risk Management werden Risikoindikatoren früh erkannt.

Welche KI-Technologien werden eingesetzt?

Semantische/vektorbasierte Suche, Embeddings, LLMs für Inhaltsanalyse und automatische Klassifizierung.

Wie werden Kosten berechnet?

Über Meter für non-AI Processing/Storage und Security Compute Units; eDiscovery Premium bei 20 USD/GB/Monat.