Was ist das eigentlich? Cyberrisiken verständlich erklärt

Es wird viel über Cyberrisiken gesprochen. Oftmals fehlt aber das grundsätzliche Verständnis, was Cyberrisiken überhaupt sind. Ohne diese zu verstehen, lässt sich aber auch kein Versicherungsschutz gestalten.

Beinahe alle Aktivitäten des täglichen Lebens können heute über das Internet abgewickelt werden. Online-Shopping und Online-Banking sind im Alltag angekommen. Diese Entwicklung trifft längst nicht nur auf Privatleute, sondern auch auf Firmen zu. Das Schlagwort Industrie 4.0 verheißt bereits eine zunehmende Vernetzung diverser geschäftlicher Vorgänge über das Internet.

Anbieter von Cyberversicherungen für kleinere und mittelständische Unternehmen (KMU) haben Versicherungen die Erfahrung gemacht, dass trotz dieser eindeutigen Entwicklung Cyberrisiken immer noch unterschätzt werden, da sie als etwas Abstraktes wahrgenommen werden. Für KMU kann dies ein gefährlicher Trugschluss sein, da gerade hier Cyberattacken existenzbedrohende Ausmaße annehmen können. So wird noch häufig gefragt, was Cyberrisiken eigentlich sind. Diese Frage ist mehr als verständlich, denn ohne (Cyber-)Risiken bestünde auch kein Bedarf für eine (Cyber-)Versicherung.

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Exam Name : Databricks Certified Data Engineer Professional
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Exam Code: DCDEP
Exam Name: Databricks Certified Data Engineer Professional
Type: Proctored certification
Total number of questions: 60
Time limit: 120 minutes
Question types: Multiple choice

Section 1: Databricks Tooling
- Explain how Delta Lake uses the transaction log and cloud object storage to guarantee atomicity and durability
- Describe how Delta Lakes Optimistic Concurrency Control provides isolation, and which transactions might conflict
- Describe basic functionality of Delta clone.
- Apply common Delta Lake indexing optimizations including partitioning, zorder, bloom filters, and file sizes
- Implement Delta tables optimized for Databricks SQL service
- Contrast different strategies for partitioning data (e.g. identify proper partitioning columns to use)

Section 2: Data Processing (Batch processing, Incremental processing, and Optimization)
- Describe and distinguish partition hints: coalesce, repartition, repartition by range, and rebalance
- Contrast different strategies for partitioning data (e.g. identify proper partitioning columns to use)
- Articulate how to write Pyspark dataframes to disk while manually controlling the size of individual part-files.
- Articulate multiple strategies for updating 1+ records in a spark table (Type 1)
- Implement common design patterns unlocked by Structured Streaming and Delta Lake.
- Explore and tune state information using stream-static joins and Delta Lake
- Implement stream-static joins
- Implement necessary logic for deduplication using Spark Structured Streaming
- Enable CDF on Delta Lake tables and re-design data processing steps to process CDC output instead of incremental feed from normal Structured Streaming read
- Leverage CDF to easily propagate deletes
- Demonstrate how proper partitioning of data allows for simple archiving or deletion of data
- Articulate, how “smalls” (tiny files, scanning overhead, over partitioning, etc) induce performance problems into Spark queries

Section 3: Data Modeling
- Describe the objective of data transformations during promotion from bronze to silver
- Discuss how Change Data Feed (CDF) addresses past difficulties propagating updates and deletes within Lakehouse architecture
- Apply Delta Lake clone to learn how shallow and deep clone interact with source/target tables.
- Design a multiplex bronze table to avoid common pitfalls when trying to productionalize streaming workloads.
- Implement best practices when streaming data from multiplex bronze tables.
- Apply incremental processing, quality enforcement, and deduplication to process data from bronze to silver
- Make informed decisions about how to enforce data quality based on strengths and limitations of various approaches in Delta Lake
- Implement tables avoiding issues caused by lack of foreign key constraints
- Add constraints to Delta Lake tables to prevent bad data from being written
- Implement lookup tables and describe the trade-offs for normalized data models
- Diagram architectures and operations necessary to implement various Slowly Changing Dimension tables using Delta Lake with streaming and batch workloads.
- Implement SCD Type 0, 1, and 2 tables

Section 4: Security & Governance
- Create Dynamic views to perform data masking
- Use dynamic views to control access to rows and columns

Section 5: Monitoring & Logging
- Describe the elements in the Spark UI to aid in performance analysis, application debugging, and tuning of Spark applications.
- Inspect event timelines and metrics for stages and jobs performed on a cluster
- Draw conclusions from information presented in the Spark UI, Ganglia UI, and the Cluster UI to assess performance problems and debug failing applications.
- Design systems that control for cost and latency SLAs for production streaming jobs.
- Deploy and monitor streaming and batch jobs

Section 6: Testing & Deployment
- Adapt a notebook dependency pattern to use Python file dependencies
- Adapt Python code maintained as Wheels to direct imports using relative paths
- Repair and rerun failed jobs
- Create Jobs based on common use cases and patterns
- Create a multi-task job with multiple dependencies
- Design systems that control for cost and latency SLAs for production streaming jobs.
- Configure the Databricks CLI and execute basic commands to interact with the workspace and clusters.
- Execute commands from the CLI to deploy and monitor Databricks jobs.
- Use REST API to clone a job, trigger a run, and export the run output

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Warum sind Cyberrisiken so schwer greifbar?

Als mehr oder weniger neuartiges Phänomen stellen Cyberrisiken Unternehmen und Versicherer vor besondere Herausforderungen. Nicht nur die neuen Schadenszenarien sind abstrakter oder noch nicht bekannt. Häufig sind immaterielle Werte durch Cyberrisiken in Gefahr. Diese wertvollen Vermögensgegenstände sind schwer bewertbar.

Obwohl die Gefahr durchaus wahrgenommen wird, unterschätzen viele Firmen ihr eigenes Risiko. Dies liegt unter anderem auch an den Veröffentlichungen zu Cyberrisiken. In der Presse finden sich unzählige Berichte von Cyberattacken auf namhafte und große Unternehmen. Den Weg in die Presse finden eben nur die spektakulären Fälle. Die dort genannten Schadenszenarien werden dann für das eigene Unternehmen als unrealistisch eingestuft. Die für die KMU nicht minder gefährlichen Cyberattacken werden nur selten publiziert.

Aufgrund der fehlenden öffentlichen Meldungen von Sicherheitsvorfällen an Sicherheitsbehörden und wegen der fehlenden Presseberichte fällt es schwer, Fakten und Zahlen zur Risikolage zu erheben. Aber ohne diese Grundlage fällt es schwer, in entsprechende Sicherheitsmaßnahmen zu investieren.

Erklärungsleitfaden anhand eines Ursache-Wirkungs-Modells

Häufig nähert man sich dem Thema Cyberrisiko anlass- oder eventbezogen, also wenn sich neue Schadenszenarien wie die weltweite WannaCry-Attacke entwickeln. Häufig wird auch akteursgebunden beleuchtet, wer Angreifer oder Opfer sein kann. Dadurch begrenzt man sich bei dem Thema häufig zu sehr nur auf die Cyberkriminalität. Um dem Thema Cyberrisiko jedoch gerecht zu werden, müssen auch weitere Ursachen hinzugezogen werden.

Mit einer Kategorisierung kann das Thema ganzheitlich und nachvollziehbar strukturiert werden. Ebenso hilft eine solche Kategorisierung dabei, eine Abgrenzung vorzunehmen, für welche Gefahren Versicherungsschutz über eine etwaige Cyberversicherung besteht und für welche nicht.

Die Ursachen sind dabei die Risiken, während finanzielle bzw. nicht finanzielle Verluste die Wirkungen sind. Cyberrisiken werden demnach in zwei Hauptursachen eingeteilt. Auf der einen Seite sind die nicht kriminellen Ursachen und auf der anderen Seite die kriminellen Ursachen zu nennen. Beide Ursachen können dabei in drei Untergruppen unterteilt werden.

Nicht kriminelle Ursachen

Höhere Gewalt

Häufig hat man bei dem Thema Cyberrisiko nur die kriminellen Ursachen vor Augen. Aber auch höhere Gewalt kann zu einem empfindlichen Datenverlust führen oder zumindest die Verfügbarkeit von Daten einschränken, indem Rechenzentren durch Naturkatastrophen wie beispielsweise Überschwemmungen oder Erdbeben zerstört werden. Ebenso sind Stromausfälle denkbar.

Menschliches Versagen/Fehlverhalten

Als Cyberrisiken sind auch unbeabsichtigtes und menschliches Fehlverhalten denkbar. Hierunter könnte das versehentliche Veröffentlichen von sensiblen Informationen fallen. Möglich sind eine falsche Adressierung, Wahl einer falschen Faxnummer oder das Hochladen sensibler Daten auf einen öffentlichen Bereich der Homepage.

Technisches Versagen

Auch Hardwaredefekte können zu einem herben Datenverlust führen. Neben einem Überhitzen von Rechnern sind Kurzschlüsse in Systemtechnik oder sogenannte Headcrashes von Festplatten denkbare Szenarien.

Kriminelle Ursachen

Hackerangriffe

Hackerangriffe oder Cyberattacken sind in der Regel die Szenarien, die die Presse dominieren. Häufig wird von spektakulären Datendiebstählen auf große Firmen oder von weltweiten Angriffen mit sogenannten Kryptotrojanern berichtet. Opfer kann am Ende aber jeder werden. Ziele, Methoden und auch das Interesse sind vielfältig. Neben dem finanziellen Interesse können Hackerangriffe auch zur Spionage oder Sabotage eingesetzt werden. Mögliche Hackermethoden sind unter anderem: Social Engineering, Trojaner, DoS-Attacken oder Viren.

Physischer Angriff

Die Zielsetzung eines physischen Angriffs ist ähnlich dem eines Hackerangriffs. Dabei wird nicht auf die Tools eines Hackerangriffs zurückgegriffen, sondern durch das physische Eindringen in Unternehmensgebäude das Ziel erreicht. Häufig sind es Mitarbeiter, die vertrauliche Informationen stehlen, da sie bereits den notwendigen Zugang zu den Daten besitzen.

Erpressung

Obwohl die Erpressung aufgrund der eingesetzten Methoden auch als Hackerangriff gewertet werden könnte, ergibt eine Differenzierung Sinn. Erpressungsfälle durch Kryptotrojaner sind eines der häufigsten Schadenszenarien für kleinere und mittelständische Unternehmen. Außerdem sind auch Erpressungsfälle denkbar, bei denen sensible Daten gestohlen wurden und ein Lösegeld gefordert wird, damit sie nicht veröffentlicht oder weiterverkauft werden.

Ihre Cyberversicherung sollte zumindet folgende Schäden abdecken:

Cyber-Kosten:

Soforthilfe und Forensik-Kosten (Kosten der Ursachenermittlung, Benachrichtigungskosten und Callcenter-Leistung)
Krisenkommunikation / PR-Maßnahmen
Systemverbesserungen nach einer Cyber-Attacke
Aufwendungen vor Eintritt des Versicherungsfalls

Cyber-Drittschäden (Haftpflicht):

Befriedigung oder Abwehr von Ansprüchen Dritter
Rechtswidrige elektronische Kommunikation
Ansprüche der E-Payment-Serviceprovider
Vertragsstrafe wegen der Verletzung von Geheimhaltungspflichten und Datenschutzvereinbarungen
Vertragliche Schadenersatzansprüche
Vertragliche Haftpflicht bei Datenverarbeitung durch Dritte
Rechtsverteidigungskosten

Cyber-Eigenschäden:

Betriebsunterbrechung
Betriebsunterbrechung durch Ausfall von Dienstleister (optional)
Mehrkosten
Wiederherstellung von Daten (auch Entfernen der Schadsoftware)
Cyber-Diebstahl: elektronischer Zahlungsverkehr, fehlerhafter Versand von Waren, Telefon-Mehrkosten/erhöhte Nutzungsentgelte
Cyber-Erpressung
Entschädigung mit Strafcharakter/Bußgeld
Ersatz-IT-Hardware
Cyber-Betrug