Aus meiner Praxis als Webentwickler stand ich immer wieder vor der Aufgabe, nach passenden „Standardlösungen“ für Kunden zu suchen, die aus Kundensicht nicht nur einfach und unkompliziert zu managen sind, sondern auch meinen fachlichen Ansprüchen an GRC-Faktoren wie sauberen Datenschutz im Sinne der DSGVO genügen, nachvollziehbare Compliance sicherstellen und gleichzeitig eine klare und strukturierte Governance ermöglichen, die im Sinne des Unternehmens ist.

Was auf den ersten Blick wie ein Effizienzgewinn für kleine und mittlere Unternehmen aussieht, ist aus Compliance-Perspektive oft ein erhebliches Risiko. Und da wir als Agentur auch für die Auswahl externer Tools oftmals die Hand ins Feuer halten müssen, uns angesichts der hohen Intransparenz und des mangelnden Datenschutzes in vielen Tools aber nur ungern verbrennen, haben wir kurzerhand den Entschluss gefasst, einen GRC-optimierten und DSGVO-konformen KI-Chatbot zu entwickeln, der genau diese kritischen Punkte sicherstellt.

Das Kernproblem: Keine Datenhoheit bei den meisten KI-Chatbots

Die zentrale Frage, die sich jedes Unternehmen stellen muss, bevor es einen KI-Chatbot auf seiner Website einsetzt, lautet: Was passiert mit den Daten, die meine Kunden im Chat eingeben? Die Antwort ist bei den meisten Anbietern ernüchternd und bildet damit auch das Kernproblem. Fehlende Datenhoheit und Nachvollziehbarkeit über Speicherung und fortlaufende Verarbeitung von sensiblen und/oder personenbezogenen Daten sind bei fast jedem KI-Chatbot eine echte „Blackbox“.

Beispiel:

Ein Kunde besucht die Website eines Handwerksbetriebs und schreibt in den Chat: „Hallo, ich bin Max Müller aus der Kirchenstraße 12 in Hamburg. Können Sie bei uns im Bad die Fliesen erneuern? Meine Nummer ist 0170 1234567.“

In einer einzigen Nachricht mit etwa 140 Zeichen stecken Name, Adresse, Telefonnummer – alles personenbezogene Daten im Sinne des Art. 4 Nr. 1 DSGVO. Der Kunde hat sie freiwillig eingegeben, ohne gefragt zu werden. In der datenschutzrechtlichen Terminologie spricht man von „aufgedrängten Daten“. Je nach Anwendungsfall können noch medizinische oder ethnische Daten als besondere Kategorien personenbezogener Daten (Art. 9 DSGVO) dazukommen und zusätzlich an der Brisanz der Daten zündeln.

Und genau hier beginnt das Problem. Denn die meisten KI-Chatbot-Anbieter leiten diese Eingabe ungefiltert an ein Sprachmodell weiter — in der Regel an OpenAI, Anthropic oder Google. Die Daten verlassen den europäischen Rechtsraum, werden auf US-Servern verarbeitet, und der Betreiber der Website hat keine Kontrolle darüber, was mit diesen Daten geschieht.

Datenfluss-Blackbox bei KI-Chatbots: Ein echtes Problem für den Datenschutz

Das ist also nicht nur ein theoretisches Risiko. Die DSGVO ist hier eindeutig: Wer ein KI-System bereitstellt, das personenbezogene Daten verarbeitet, ist als Verantwortlicher nach Art. 4 Nr. 7 DSGVO einzustufen – und muss sämtliche Pflichten erfüllen, die damit einhergehen. Dazu gehören Rechtsgrundlage, Informationspflicht, Zweckbindung, Datenminimierung und das Recht auf Löschung. Der EU AI Act wird zudem noch weitere Stufen zur Risikoprüfung draufsatteln, die ab August 2027 ebenfalls zu berücksichtigen sind.

Ein simples „Bitte geben Sie keine persönlichen Daten ein“ als Hinweis im Chat reicht aus Compliance-Sicht also nicht aus, um die Verantwortung abzuwälzen. Kunden halten sich nicht an solche Hinweise – und das Unternehmen (oder der Website-Betreiber) bleibt in der Pflicht.

Was wir bei der Marktrecherche festgestellt haben

Im Rahmen unserer GRC-Beratungstätigkeit haben wir Dutzende KI-Chatbot-Lösungen geprüft – für unsere Kunden und für eigene Projekte. Das Ergebnis lässt sich in drei Kategorien zusammenfassen:

• Kategorie 1: US-basierte Self-Service-Plattformen wie Tidio, Botsonic, Chatling, CustomGPT. Einfach einzurichten, günstiger Preis, funktional überzeugend. Aber: Datenverarbeitung auf US-Servern, keine echte PII-Kontrolle, DSGVO-Konformität bestenfalls eine Behauptung im Marketing – kein Privacy by Design.
• Kategorie 2: Enterprise-Lösungen aus dem DACH-Raum wie ADVISORI, Pexon Consulting, assono und weitere. DSGVO wird ernst genommen, oft mit Privacy by Design. Aber: Hohe Projektkosten ab fünfstelligen Summen, Setup-Zeiten von Wochen bis Monaten, für KMU schlicht unbezahlbar und unverhältnismäßig teuer.
• Kategorie 3: DACH-Nischen-Anbieter wie Userlike, moinAI, KI-DACH. Hier gibt es bereits „deutsches Hosting“, DSGVO-Awareness. Aber: Entweder zu teuer für Kleinunternehmen, zu generisch in der Konfiguration oder ohne echte Anonymisierung – die Daten landen trotzdem beim KI-Modell.

Was fehlte: Eine Lösung, die technische Datenschutz-Architektur (nicht nur Marketing-Claims) mit der Einfachheit verbindet, die ein Handwerker, ein kleiner Online-Shop oder ein Beratungsbüro braucht. Eine Lösung, bei der ein Fliesenleger in Hamburg in fünf Minuten einen KI-Fachberater auf seiner Website hat und trotzdem jede Datenschutzprüfung besteht. Ein KI-Chatbot, der sich in maximal 5 Minuten in die eigene Website integrieren lässt und idealerweise eine native Unterstützung für WordPress liefert – z. B. via WordPress-Plugin.

Die Idee: Eigenentwicklung – Privacy by Design und in unter 5 Minuten live

Wir brauchen also etwas, das es (noch) nicht gibt. Nicht zu dem Preis, nicht in der Einfachheit und vor allem nicht mit der Datenschutz-Architektur, die wir aus GRC-Perspektive für notwendig und aus KMU-Sicht für bezahlbar halten.

Die Konsequenz war die Entwicklung unserer eigenen Chatbot-Lösung: Fachagent.com – eine SaaS-Plattform für KI-Fachberater auf Websites, die DSGVO-Konformität architektonisch verankert, statt sie als Feature-Label zu verwenden.

DSGVO-konforme KI-Chatbot-Lösung von Fachagent.com

Der Kern: Ein eigener Privacy-Layer, der Datenschutz sicherstellt

Das Herzstück ist unsere Anonymisierungsschicht ainony.me, die wir kurzerhand als separaten API-Service ausgelagert haben. Sie sitzt als eigenständige Anwendung zwischen dem Chat-Widget und dem KI-Modell. Jede Nachricht durchläuft diese Schicht, bevor sie die KI erreicht:

• PII-Erkennung in Echtzeit,
• Maskierung durch anonymisierte Platzhalter,
• Fail-Closed bei Fehlern,
• vollständiger Audit-Trail.

Die KI sieht damit keine personenbezogenen Daten – die Datenminimierung passiert vor der Verarbeitung, nicht danach.

Andere Anbieter setzen auf „EU-Server“ als DSGVO-Argument. Das ist notwendig, aber nicht hinreichend. Solange personenbezogene Daten das KI-Modell erreichen, findet eine Verarbeitung statt, unabhängig vom Serverstandort. Ainony.me und Fachagent eliminieren dieses Problem an der Wurzel.

Privacy Layer im KI-Chatbot von Fachagent

Was Fachagent darüber hinaus löst

Für den Nutzer läuft die gesamte Compliance-Architektur im Hintergrund. Das Setup ist einfach:

1. URL eingeben,
2. Branchenvorlage auswählen,
3. Chat-Widget einbinden – fertig.

Die Anonymisierung, das Audit-Logging und die Transparenzhinweise nach EU AI Act passieren vollautomatisch und revisionssicher. Der Handwerker, der seinen Chatbot einrichtet, muss sich nicht mit Art. 32 DSGVO beschäftigen. Das System stellt es sicher.

Fachagent ist nicht entstanden, weil der Markt noch einen Chatbot brauchte, sondern weil wir eine Lösung anbieten wollten, die Datenschutz durch transparente und nachvollziehbare Architektur garantiert und gleichzeitig ein präzises Beratungsangebot mit Lead-Generierung für Endkunden anbietet. Und genau das sind Features von Fachagent.

Der ideale KI-Chatbot für WordPress-Websites

WordPress ist das meistgenutzte CMS der Welt – und die Grundlage für Hunderttausende KMU-Websites im DACH-Raum. Gleichzeitig ist das WordPress-Ökosystem ein besonderer Risikobereich: Plugins laden externe Scripts, übertragen Daten an Drittanbieter und schaffen Angriffsvektoren, die vielen Betreibern nicht bewusst sind.

Für Fachagent haben wir deshalb ein eigenes WordPress-Plugin entwickelt, das die Integration des KI-Chatbots in WordPress so einfach wie möglich macht. Das Plugin verbindet die WordPress-Website mit dem Fachagent-Backend über einen API-Key. Das Chat-Widget wird asynchron geladen und hat keinen Einfluss auf die Seitenperformance. Es ist kompatibel mit allen gängigen Themes, Page-Buildern und Cookie-Consent-Plugins.

Der entscheidende Punkt: Das Plugin selbst überträgt keine personenbezogenen Daten. Es lädt lediglich das Widget, das die Chat-Oberfläche bereitstellt. Die gesamte Datenverarbeitung – inklusive Anonymisierung – läuft über das Fachagent-Backend auf deutschen Servern. Der WordPress-Betreiber hat keine zusätzliche Datenschutz-Verantwortung durch das Plugin, die über die normale Chatbot-Nutzung hinausgeht.

Du kannst Fachagent ab sofort 14 Tage kostenlos testen. Eine Registrierung reicht völlig aus und erfordert keine Zahlungsmethode.

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Executive Summary: Sicherheitslücke in Claude Cowork – Datei-Diebstahl via Prompt Injection?

Nur wenige Tage nach dem Start von Claude Cowork haben Sicherheitsforscher eine kritische Schwachstelle ermittelt: Angreifer können in scheinbar harmlosen Dokumenten wie E-Mails, PDFs und anderen Filesunsichtbare Anweisungen verstecken, die den KI-Agenten wie Claude’s „Cowork“ dazu bringen, vertrauliche Dateien aus verbundenen Ordnern des lokalen Systems zu exfiltrieren – und zwar ohne menschliche Genehmigung. Der Angriff nutzt eine bekannte Isolationsschwäche in der containerisierten Codeausführungsumgebung von Claude, die laut Berichten zwar bekannt, aber bislang nicht aktiv geschlossen wurde. Für Governance, Risk und Compliance ist das ein klassischer „Reality Check“: Sobald KI-Agenten Zugriff auf lokale Dateisysteme, Integrationen oder Unternehmensdaten erhalten, wird Prompt Injection nicht zu einem theoretischen Risiko, sondern zu einem konkreten Datenabfluss-Szenario mit potentiell erheblichen Folgeschäden.

Der Fall zeigt sehr plastisch, warum „agentische“ KI-Systeme („agentic ai“, also KI, die nicht nur antwortet, sondern Aktionen ausführt) eine neue Risikoklasse darstellen. Die Kernfrage für Organisationen lautet nicht mehr: „Ist das Tool nützlich?“, sondern:  Welche Daten dürfen überhaupt in Reichweite eines KI-Agenten liegen – und wie verhindern wir, dass der Agent auf manipulierte Anweisungen reagiert?

Was ist Claude Cowork und warum ist die Sicherheitslücke in Claude Cowork so kritisch?

Claude Cowork ist eine vollständig durch die von Anthropic entwickelte KI Claude automatisiert geschriebene Agenten-Software, die als produktiver KI-Begleiter gedacht ist, der mit der (lokalen) Arbeitsumgebung interagieren kann – z. B. über verbundene Ordner, Browser-Aktionen oder Integrationen. Wir sprechen also über eine direkte Integration von KI in die Systemumgebung beispielsweise von MacOS.

Genau diese Nähe zur „echten“ Datenquellen macht den Unterschied zu einem normalen Chatbot wie ChatGPT oder Google Gemini. Denn anders als in diesen Chat-basierten LLMs müssen in Claude Cowork keine Dateien hoch- und wieder runtergeladen werden, um eine aktive (Mit-) Arbeit der KI zu ermöglichen, sondern dieses geschiehet direkt im Dateisystem des lokalen Rechners. Claude nutzt dabei das bereits aus Claude Code bekannte „Terminal System“, das insbesondere bei Softwareentwickler sehr beliebt ist und erheblichen Vorteile gegenüber der Entwicklung beispielsweie mit OpenAIs „Codex“ beitet.

Wenn ein Agent Dateien lesen und Aktionen ausführen kann, wird jede Eingabe- oder Dokumentquelle zu einer potenziellen Angriffsfläche. heise und t3n sprechen in diesem Zusammenhang von Dateiexfiltration über indirekte Prompt-Injektionen – also versteckte Befehle, die nicht in der sichtbaren Benutzeranweisung stehen, sondern „im Hintergrund“ in einem Dokument platziert werden. Klassischen Beispiele sind schwarze Schriften auf schwarzem Hintergrund oder weiße Schriften auf weißem Hintergrund, die über eingelesene PDF-, Word- oder auch HTML-Dokumente direkt in den Systemprompt wandern und unauthorisierte Aktionen durchführen könnten.

So läuft der Angriff ab: „Harmloses Dokument“ + versteckte Anweisung = Datei-Upload

Die von Sicherheitsforschern beschriebene Angriffskette ist aus Angreifersicht unangenehm simpel: Ein Nutzer verbindet Claude Cowork mit einem lokalen Ordner, in dem auch vertrauliche Inhalte liegen (z.B. Fotos, andere Dokumente, Source Code). Danach wird eine Datei (z. B. eine Word-Datei) in Cowork geladen, die wie ein nützliches Hilfsdokument wirkt – in der Praxis werden solche „Prompt- oder Skill-Dateien“ gerne online geteilt, was die Eintrittswahrscheinlichkeit erhöht. In das Dokument ist jedoch eine Anweisung eingebettet, die für Menschen praktisch unsichtbar ist, etwa durch sehr kleine Schrift und Farb-/Layout-Tricks. The Decoder beschreibt das konkret als 1-Punkt-Schrift, weiß auf weiß, mit minimalem Zeilenabstand.

Wenn der Nutzer Cowork dann bittet, die vertraulichen Daten „auf Grundlage“ dieses Dokuments zu analysieren, übernimmt die versteckte Anweisung die Kontrolle. Laut heise und t3n wird der Agent dabei u. a. angewiesen, einen curl-Befehl auszuführen und eine Datei über die Anthropic File-Upload-API hochzuladen – inklusive Übermittlung eines API-Schlüssels der Angreifer, sodass die Datei direkt auf deren Konto landet. Besonders relevant: Während dieses Ablaufs ist keine manuelle Freigabe erforderlich.

Warum eine Sicherheitslücke bei Claude Cowork so schwer zu erkennen ist

Ein zentraler Punkt ist, dass der Datenabfluss nicht „wie Malware“ wirkt. Der Upload passiert über legitime, für das Produkt notwendige Schnittstellen. Laut Berichten bleibt der Angriff oft unentdeckt, weil die Anthropic-API als vertrauenswürdig gilt und daher nicht automatisch als verdächtiger Datenabfluss auffällt.
heise und t3n greifen zudem die Kritik auf, dass „Achtet auf verdächtige Aktionen“ als Warnhinweis für normale Nutzer nicht realistisch ist – Prompt Injection ist für viele Anwender schlicht nicht zuverlässig erkennbar.

GRC-Relevanz: Was bedeutet das für Governance, Risk und Compliance?

Auch für diesen sicherheitsrelevanten Case mit Claude Cowork nehme ich eine Einordnung in den Kontext von GRC vor, damit IT-Leader, IT-Spezialisten und Berater auf die neuen Bedrohungen durch agentische Systeme in Zukunft besser reagieren können:

Governance: KI-Agenten mit Datei- oder Integrationszugriff gehören nicht in die „Tool-Ecke“ einzelner Teams. Es braucht klare Policies: Welche Verzeichnisse dürfen angebunden werden? Welche Datenklassen sind tabu (Kundendaten, Verträge, HR, Quellcode, Finanzzahlen)? Welche Tools und Schnittstellen sind freigegeben – und mit welchen Settings?

Risk: Prompt Injection ist hier kein abstraktes Modellrisiko, sondern ein Datenabfluss-Risiko durch nicht vertrauenswürdige Inputs (Dokumente, Webseiten, geteilte „Skills“). Das Thema gehört klar in das Cyber-Risikomanagement: Eintrittswahrscheinlichkeit für Schäden steigt, sobald Agenten in reale Workflows integriert werden. Schadenshöhe ist potenziell hoch, weil es um vertrauliche Dateien geht – und diese könne personenbezogene, sensible Daten enthalten ebenso wie schützenswerte Geschäfts- und Kundendaten.

Compliance: Sobald personenbezogene Daten oder vertrauliche Unternehmensinformationen betroffen sein können, treffen Datenschutz, Geheimhaltung, Vertrags- und Sicherheitsanforderungen aufeinander. Organisationen müssen nachweisen können, dass sie angemessene TOMs etabliert haben – und dass KI-Tools nicht „ungeprüft“ Zugriff auf sensible Daten erhalten. Der Fall ist zudem ein gutes Beispiel für „Shadow AI“: Wenn Mitarbeitende solche Agenten eigenständig anbinden, entstehen Compliance-Risiken außerhalb formaler Kontrollen.

Pragmatische Konsequenzen: Was Unternehmen jetzt tun sollten

Wer agentische KI-Tools testet oder unmittelbar einführen will, sollte kurzfristig drei Leitplanken setzen:

1. Scope begrenzen (nur nicht-sensitive Testdaten, keine lokalen Ordner mit sensiblen Kundendaten).
2. Input-Hygiene (keine fremden „Skills“, Prompt-Dateien oder Dokumente aus unklaren Quellen in produktive Workflows).
3. Kontrollen einziehen (Monitoring, DLP (Data Loss Prevention)/Upload-Kontrollen, klare Freigabeprozesse für Integrationen und Datei-Zugriffe). Diese Maßnahmen ersetzen keine Produkt-Fixes – reduzieren aber das Risiko, bis Anbieter wirksame Schutzmechanismen liefern.

Beratung zur sicheren KI-Nutzung im Kontext Cybersecurity durch Elsen GRC

Elsen GRC unterstützt Unternehmen, SaaS-Anbieter und Behörden dabei, KI-Agenten und KI-Integrationen GRC-sicher zu betreiben – insbesondere dort, wo Datei-, System- oder Integrationszugriffe ins Spiel kommen. Dazu gehören Use-Case-Assessments, Policy- und Governance-Design (inkl. Datenklassen/Scopes), Risikoanalysen zu Prompt-Injection-Szenarien sowie die Ableitung pragmatischer TOMs (Freigaben, Monitoring, technische Guardrails). Ziel ist eine KI-Nutzung, die Produktivität ermöglicht, ohne unkontrollierte Datenabflüsse und Haftungsrisiken zu provozieren. Vereinbaren Sie gerne ein unverbindliches Beratungsgespräch.

Foto: © Claude.com

Quellen:

• Sicherheitslücke in Claude Cowork: So verschaffen sich Hacker unbemerkt Zugriff – heise.de
• Sicherheitslücke in Claude Cowork – t3n.de
• Claude Cowork hit with file-stealing prompt injection – The Decoder

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Die wichtigsten Aufgaben von KI Governance

KI Governance definiert im Allgemeinen, wie Künstliche Intelligenz (KI) im Unternehmen eingeführt, genutzt, überwacht und weiterentwickelt wird. Sie legt nicht nur fest, welche KI-Systeme (z.B. Google Gemini, ChatGPT, Copilot oder ähnliche LLMs) eingesetzt werden dürfen, auf welchen Daten sie basieren bzw. zugreifen dürfen, wer Entscheidungen freigibt (Stichwort: „Human in the Loop“) und wie Risiken durch den KI-Einsatz bewertet und kontrolliert werden.

Zu den zentralen und wichtigsten Aufgaben der KI Governance gehören beispielsweise

• die Entwicklung verbindlicher KI-Richtlinien,
• die klare Zuordnung von Rollen und Verantwortlichkeiten,
• die Dokumentation von Modellen und Einsatzkontexten sowie
• die Bewertung rechtlicher, ethischer und technischer Risiken.

Darüber hinaus umfasst KI Governance auch die kontinuierliche Überwachung bestehender KI-Anwendungen und KI-Integrationen in Prozesse und Produkte eines Unternehmens und deren Anpassung an neue regulatorische oder organisatorische Anforderungen. Damit ist KIG nicht nur eine Aufgabe der Geschäftsführung oder Unternehmensleitung, sondern auch in Fachabteilungen ein wichtiger und elementarer Teil der Prozesskette.

Kernprinzipien der KI Governance

KI Governance folgt klaren Steuerungsprinzipien, die den verantwortungsvollen Einsatz von KI im Unternehmen sicherstellen. Zentrales Element ist die Verantwortlichkeit: Zuständigkeiten, Entscheidungswege und Kontrollmechanismen müssen eindeutig definiert sein – das ist, wie oben beschrieben, Aufgabe einer klaren KI Governance Richtlinie. Darauf aufbauend sorgt Transparenz (z.B. durch Informations- und Dokumentationsprozesse) dafür, dass der Einsatz, die Funktionsweise und der Zweck von (implementierten) KI-Systemen nachvollziehbar dokumentiert sind.

Ein weiteres Grundprinzip ist der risikobasierte Ansatz, bei dem KI-Anwendungen abhängig von ihrem Einsatzkontext und ihrer potenziellen Wirkung unterschiedlich bewertet und gesteuert werden. Eine gute Orientierung bietet hier bereits das 4-Stufen Risiko-Modell zur Risikobewertung nach EU AI Act. Ergänzend dazu stellt Compliance-by-Design sicher, dass rechtliche und regulatorische Anforderungen bereits bei Einführung und Nutzung von KI berücksichtigt werden. Diese Prinzipien werden nicht statisch verstanden, sondern im Rahmen einer kontinuierlichen Überprüfung regelmäßig angepasst und weiterentwickelt.

Einordnung im Kontext von Governance, Risk und Compliance

In der GRC-Beratung ist KI Governance ein zentrales Bindeglied zwischen Governance, Risk und Compliance. Sie übersetzt regulatorische Anforderungen und interne Leitlinien in konkrete Steuerungs- und Kontrollmechanismen für KI-Systeme.

• Aus Governance-Sicht geht es um strategische Steuerung, Entscheidungsprozesse und unternehmensweite Leitlinien für den KI-Einsatz.
• Aus Risk-Sicht stehen Risiken wie Fehlentscheidungen, Bias, Haftungsfragen, Reputationsschäden oder die Verhinderung von Shadow AI im Fokus.
• Aus Compliance-Sicht stellt KI Governance sicher, dass gesetzliche Vorgaben, insbesondere DSGVO, EU AI Act und angrenzende IT- und Sicherheitsanforderungen, systematisch eingehalten und nachweisbar umgesetzt werden.

KI Governance macht KI damit zu einem steuerbaren und prüfbaren Bestandteil der unternehmerischen Gesamtsteuerung, die sich nicht nur auf das Level der Geschäftsführung beschränkt!

Praxisrelevanz für Unternehmen

KI wird zunehmend in produktiven Prozessen eingesetzt, etwa bei Entscheidungsunterstützung, Automatisierung oder generativer KI. Ohne klare KI Governance entstehen schnell unkontrollierte Nutzungen, Datenschutzrisiken und regulatorische Lücken. Unternehmen benötigen daher verbindliche Regeln für den KI-Einsatz, klare Freigabeprozesse, Transparenz über genutzte Tools und Modelle sowie eine laufende Risikoüberwachung wie unseren KI Risiko Check.

KI Governance Beratung durch Elsen GRC

Elsen GRC unterstützt Unternehmen beim Aufbau und der Weiterentwicklung einer praxistauglichen KI Governance. Zu unserer Beratungsleistung gehören die Analyse bestehender KI-Nutzungen, die Entwicklung klarer KI-Richtlinien und Rollenmodelle, die Bewertung von Risiken und Compliance-Anforderungen sowie die Integration von KI Governance in bestehende GRC-Strukturen. Ziel ist es, KI rechtssicher, nachvollziehbar und wirtschaftlich sinnvoll einzusetzen und gleichzeitig Risiken wie Shadow AI oder regulatorische Verstöße zu vermeiden. Klingt passend? Dann vereinbaren Sie gerne eine unverbindliche KI Governance Erstberatung.

Bild: © Meritt Thomas – Unsplash.com

Quellen und Verweise:

• Europäische Kommission: EU AI Act
• OECD: AI Governance and Risk Management
• ENISA: Cybersecurity and Governance Frameworks

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Executive Summary: NIS-2 Registrierung startet jetzt beim BSI – was Unternehmen jetzt wissen müssen

Mit dem Start der NIS-2 Registrierung beginnt für viele Unternehmen und Organisationen eine neue Phase verpflichtender Cybersicherheits-Compliance. Die europäische NIS-2-Richtlinie  erweitert den Kreis der betroffenen Einrichtungen deutlich und verpflichtet diese, sich aktiv zu identifizieren, Sicherheitsmaßnahmen umzusetzen und Vorfälle zu melden. Auch wenn die nationale Umsetzung in Deutschland noch nicht vollständig abgeschlossen ist, laufen die Vorbereitungen für die NIS-2 Registrierung beim BSI bereits auf Hochtouren. Unternehmen sollten jetzt klären, ob sie betroffen sind, ab wann Pflichten greifen und wo die Registrierung erfolgen wird – denn eine automatische Benachrichtigung ist nicht vorgesehen.

Die NIS-2 Registrierung ist kein rein formaler Akt, sondern der sichtbare Einstieg in ein umfassendes Cybersicherheits- und Aufsichtsregime. Sie markiert den Punkt, an dem sich Organisationen gegenüber Behörden erklären müssen, ganz im Sinne von „Wir sind von NIS 2 betroffen  – und wir haben unsere Risiken und Schutzmaßnahmen im Griff!“

Was ist NIS-2 überhaupt? Kurze Einordnung

Die NIS-2-Richtlinie (Network and Information Security Directive 2) ist eine EU-weite Vorgabe zur Stärkung der Cyber-Resilienz. Sie ersetzt die bisherige NIS-Richtlinie und reagiert auf die zunehmende Bedrohung durch Cyberangriffe, Lieferkettenrisiken und systemische IT-Abhängigkeiten – auch im Kontext von KI.

Im Kern verpflichtet NIS 2 betroffene Organisationen dazu, angemessene technische und organisatorische Maßnahmen (sog. TOMs) zur IT- und Informationssicherheit umzusetzen, Sicherheitsvorfälle zeitnah zu melden und die Verantwortung klar auf der Leitungsebene zu verankern. Cybersicherheit wird damit ausdrücklich zur Management- und Governance-Aufgabe.

Ab wann gilt NIS-2 – und was bedeutet das für die Registrierung?

Die NIS-2-Richtlinie ist auf EU-Ebene bereits in Kraft getreten. Die Mitgliedstaaten müssen sie in nationales Recht überführen. In Deutschland erfolgt dies über das NIS-2-Umsetzungs- und Cybersicherheitsstärkungsgesetz, das sich aktuell noch im Gesetzgebungsverfahren befindet.

Unabhängig davon bereiten die zuständigen Behörden, insbesondere das Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik (BSI), bereits die NIS-2 Registrierung vor. Geplant ist ein zentrales Registrierungsportal, über das betroffene Unternehmen ihre Zugehörigkeit anzeigen müssen. Die Registrierung ist damit eine aktive Pflicht: Unternehmen müssen selbst prüfen, ob sie unter NIS 2 fallen, und sich fristgerecht registrieren.

Für wen gilt die NIS-2 Registrierung und wer muss sich registrieren?

Die NIS-2-Richtlinie erweitert den Anwendungsbereich erheblich. Betroffen sind nicht mehr nur klassische Kritische Infrastrukturen, sondern auch viele mittelständische Unternehmen und KMU. Maßgeblich sind dabei vor allem Branche, Unternehmensgröße und Funktion.

Erfasst werden unter anderem Unternehmen aus den Bereichen Energie, Verkehr, Wasser, Gesundheitswesen, digitale Infrastruktur, IT-Dienstleistungen, Cloud- und Rechenzentrumsbetrieb, Industrie, Entsorgung sowie Teile der öffentlichen Verwaltung. Die Richtlinie unterscheidet zwischen wesentlichen Einrichtungen und wichtigen Einrichtungen. Beide Gruppen unterliegen der NIS-2 Registrierung und verbindlichen Sicherheitsanforderungen – mit abgestufter Aufsicht und Sanktionierung.

NIS-2 gilt also insbesondere für:

• Unternehmen ab 50 Mitarbeitenden oder 10 Mio. € Jahresumsatz, sofern sie in einem erfassten Sektor tätig sind
• Kritische und wichtige Branchen wie Energie, Verkehr, Gesundheitswesen, Wasser, digitale Infrastruktur, IT- und Cloud-Dienstleister
• Unternehmen mit systemischer Bedeutung, z. B. Managed Service Provider, Rechenzentren, SaaS- und Plattformanbieter
• Öffentliche Einrichtungen und Behörden, soweit sie unter den erweiterten Anwendungsbereich der Richtlinie fallen

Wo startet die Registrierung für NIS-2 beim BSI?

Die NIS-2 Registrierung soll in Deutschland zentral über ein BSI-Portal erfolgen (Link zur BSI-Pressemitteilung). Dort müssen Unternehmen künftig Angaben zu ihrer Organisation, Branche und Rolle machen. Auf dieser Basis erfolgt die Zuordnung zum NIS-2-Regime und die weitere aufsichtsrechtliche Betreuung.

Mit der Registrierung gehen weitere Pflichten einher: die Benennung von Ansprechpartnern, die Vorbereitung auf Meldepflichten bei Sicherheitsvorfällen sowie die Nachweisbarkeit von Sicherheitsmaßnahmen. Die Registrierung ist damit der erste formale Schritt in eine laufende Compliance-Beziehung mit der Aufsichtsbehörde.

Die NIS-2 Registrierung ist beim BSI über das BSI-Portal möglich

Bedeutung der NIS-2 Registrierung für Governance, Risk und Compliance

Aus GRC-Sicht stellt die NIS-2 Registrierung den Startpunkt für ein dauerhaftes Cybersicherheits-Management dar. Entsprechende Governance-Strukturen müssen sicherstellen, dass die Geschäftsleitung informiert, eingebunden und verantwortlich ist. Risiko-Management muss Cyberrisiken systematisch erfassen, priorisieren und regelmäßig überprüfen – auch mit Blick auf Dienstleister und Lieferketten.

Für die Compliance bedeutet NIS 2, dass Sicherheitsmaßnahmen, Schulungen, Risikoanalysen und Incident-Prozesse nicht nur existieren, sondern dokumentiert und prüfbar sein müssen. Die Registrierung macht Organisationen sichtbar – und damit auch überprüfbar. Wer hier also noch keine passenden Risk- und Compliance-Management Prozesse etabliert hat, sollte sich spätestens nach der Registrierung sputen!

Unterstützung bei der Registrierung durch Elsen GRC

Elsen GRC begleitet Unternehmen und öffentliche Stellen bei der NIS-2 Registrierung und der anschließenden Umsetzung der Anforderungen. Dazu gehören die Prüfung der Betroffenheit, die strukturierte Vorbereitung auf das BSI-Portal, der Aufbau oder Abgleich von Governance- und Risiko-Strukturen sowie die Integration von NIS-2-Pflichten in bestehende Compliance-Systeme.

Ziel ist es, die Registrierung nicht als isolierte Pflicht zu behandeln, sondern als Einstieg in eine belastbare und zukunftsfähige Cyber-Governance. Gerne unterstütze ich Sie dabei im Rahmen eines unverbindlichen Erstgesprächs.

Foto: Joshua Woroniecki – Unsplash.com

Quellen:

• NIS-2 Registrierung und BSI-Portal – Digital Business Magazin
• NIS-2 Umsetzungsgesetz – IHK Erfurt
• NIS-2-Richtlinie – Europäische Kommission
• NIS 2 startet – All-About-Security

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Executive Summary: RSL Standard für KI-Suche

Mit RSL 1.0 („Really Simple Licensing“ oder auch „Responsible Search Language“) entsteht erstmals ein technischer Standard, der nicht mehr nur regelt, ob Inhalte gecrawlt werden dürfen, sondern wie und zu welchem Zweck Inhalte von KI-Systemen genutzt werden dürfen. Der RSL Standard für KI-Suche adressiert damit das bisherige Internet-Governance Vakuum: Die robots.txt als Crawler-Steuerung ist für klassische Suchmaschinen wie Google gedacht, nicht für LLMs, KI-Suchsysteme und Answer Engines. RSL ermöglicht es Organisationen, maschinenlesbar festzulegen, ob Inhalte indexiert, zusammengefasst, in KI-Antworten verwendet oder für Trainings- und Finetuning-Zwecke der LLMs genutzt werden dürfen. Für CEOs, Tech Leads und Management markiert RSL einen Wendepunkt: Die Kontrolle über digitale Inhalte verschiebt sich von impliziter Duldung hin zu expliziter, strategischer Steuerung.

Der neue RSL Standard für KI-Suche ist mehr als nur technisches Detail. RSL ist ein neuer technischer Standard zur Steuerung der KI-basierten Nutzung von Web-Inhalten, aber kein Lizenzvertrag im rechtlichen Sinn. Er wird damit zu einem Instrument, mit dem Organisationen Verantwortung für die Positionierung ihrer Inhalte im wachsenden KI-Ökosystem.

Warum der RSL Standard die robots.txt im KI-Zeitalter ersetzen wird

Die mittlerweile „in die Tage gekommene“ robots.txt kennt im Kern nur zwei Zustände: erlauben oder verbieten. Dieses binäre Modell funktioniert für klassische Webcrawler, versagt aber im Kontext moderner KI-Systeme. Ein einfaches Beispiel:

# robots.txt
User-agent: *
Disallow: /wp-admin/
Allow: /wp-admin/admin-ajax.php

Allen User-Agents ist es also erlaubt, die Verzeichnisse zu durchsuchen, mit Ausnahme des Verzeichnisses /wp-admin/, wobei /wp-admin/admin-ajax.php erlaubt ist. Einschränkungen lassen sich also granular festlegen.

LLMs und KI-Suchmaschinen nutzen Inhalte aber nicht nur zur Auffindbarkeit, sondern zur semantischen Verarbeitung: Sie extrahieren Wissen, erzeugen Zusammenfassungen, kombinieren Inhalte über Quellen hinweg und integrieren diese in direkte Antworten oder die eigenen Datenstrukturen und Modelle.

Genau hier setzt RSL an. Der Standard trennt erstmals sauber zwischen unterschiedlichen Verwendungszwecken von Inhalten. Damit reagiert er auf eine Realität, die viele Organisationen längst spüren: Inhalte werden heute nicht mehr nur „gefunden“, sondern automatisiert weiterverarbeitet. Ohne explizite Steuerung entsteht ein Kontrollverlust – technisch, rechtlich wie strategisch.

Beispiel und Verwendung des RSL Standards für Websites

Der RSL-Standard ermöglicht es Website-Betreibern, maschinenlesbar und zweckbezogen festzulegen, wie KI-Suchsysteme, Answer Engines und Crawler Inhalte verwenden dürfen. Anders als bei robots.txt geht es nicht nur um „zulassen“ oder „blockieren“, sondern um konkrete Nutzungsbedingungen wie Indexierung, KI-Zusammenfassungen oder Wiederverwendung, inklusive Lizenz- und Attributionspflichten.

Das folgende Beispiel zeigt eine bewusst offene Freigabe für die gesamte Website, gekoppelt an eine klare Bedingung: Nutzung ist erlaubt, aber nur mit Quellenangabe nach CC BY 4.0.

<rsl xmlns="https://rslstandard.org/rsl">
  <content url="/">
    <license>
      <permits type="usage">all</permits>
      <payment type="attribution">
        <!-- Content available under CC attribution license -->
        <standard>https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/</standard>
      </payment>
    </license>
  </content>
</rsl>

Erklärung der RSL-Bestandteile:

• Technisch bedeutet <content url="/">, dass die Regel für den gesamten Webauftritt (Root und Unterseiten) gilt.
• Mit <permits type="usage">all</permits> wird die Nutzung der Inhalte grundsätzlich erlaubt, also nicht nur das Crawlen, sondern je nach Implementierung auch die Weiterverarbeitung in KI-Suchen und KI-Antwortsystemen.
• Der Block <payment type="attribution"> definiert die Gegenbedingung: Es ist keine Bezahlung im monetären Sinne, sondern viel mehr eine Verpflichtung zur Attribution.
• Über <standard> wird diese Pflicht an eine etablierte Lizenz gekoppelt, hier Creative Commons BY 4.0, was bedeutet: Inhalte dürfen genutzt und wiedergegeben werden, solange eine nachvollziehbare Quellenangabe erfolgt.

Aus GRC-Sicht ist entscheidend, dass solche Freigaben eine bewusste Governance-Entscheidung sind: Sie erhöhen Reichweite und Auffindbarkeit, können aber auch Kontroll- und Verwertungsrisiken erhöhen, wenn Attribution praktisch nicht durchgesetzt oder überprüft wird. Das betrifft insbesondere Plattformen oder beispielsweise Organisationen mit Mediensammlungen oder Archiven, für die gesonderte Nutzungsbedingungen abgeschlossen wurden, die vor der Ausbreitung von KI-Systemen abgeschlossen wurden.

Wie wird RSL verwendet und in Websites eingebunden?

Die RSL Datei kann auf unterschiedliche Weisen in Websites eingebunden werden. In Kürze stellen wir hier eine weiterführende Anleitung für die Einbindung von RSL-Dateien bereit. In der Zusammenfassung:

• RSL-Datei statisch bereitstellen: RSL als XML unter einer festen, öffentlichen URL veröffentlichen (z. B. /.well-known/license.xml oder /license.xml)
• RSL Discovery ermöglichen: In der robots.txt auf die RSL-Datei verweisen (RSL: https://…/license.xml), optional zusätzlich im HTML-Head verlinken (z.B. <link rel=“rsl“ type=“application/xml“ href=“https://deinedomain.tld/.well-known/license.xml“>
• Struktur sauber halten: Gültiges XML, korrekter Content-Type, stabile URL und http Status 200 sicherstellen
• Governance beachten: RSL-Regeln strategisch und nicht wahllos festlegen, dokumentieren und regelmäßig überprüfen

Wichtig: RSL ist ein Signal, kein rechtlicher Zwang. Deshalb sollte der Standard auch so genutzt werden.

Auf unserer Agentur-Website haben wir einen ausführlichen Beitrag erstellt, der erklärt, wie man eine RSL-Datei in Websites und WordPress einbindet.

Was der RSL Standard für KI-Suche tatsächlich regelt

Der RSL Standard für KI-Suche ist als deklaratives Regelwerk konzipiert, das KI-Systemen klare Nutzungsgrenzen signalisiert. Im Fokus steht nicht der einzelne Bot oder AI-Agent, sondern die Art der Nutzung von Inhalten. Organisationen können differenzieren, ob Inhalte etwa:

• für klassische Suchindizes genutzt werden dürfen,
• in KI-generierten Antworten oder Zusammenfassungen erscheinen dürfen,
• für Trainings- oder Finetuning-Zwecke ausgeschlossen sind,
• nur unter bestimmten Bedingungen weiterverarbeitet werden dürfen.

Damit entsteht erstmals eine technische Sprache für Content-Governance im KI-Kontext. Wichtig ist jedoch: RSL ist kein rechtlicher Zwangsmechanismus. Er entfaltet seine Wirkung nur dort, wo KI-Anbieter ihn respektieren. Genau hier beginnt die strategische Dimension für Management und Technologieverantwortliche.

Strategische Auswirkungen für Unternehmen, Plattformen und Behörden

Für Unternehmen mit wissensbasierten Geschäftsmodellen (z.B. Beratung, Medien, Software, Industrie, Forschung, Archivierung von Webinhalten) wird RSL 1.0 zu einem strategischen Steuerungsinstrument. Inhalte sind nicht mehr nur Marketing-Asset, sondern Trainings- und Wissensquelle für KI-Systeme Dritter. Wer hier keine klare Position bezieht, überlässt anderen die Wertschöpfung und verschenkt so wertvolles Potential für mehr Sichtbarkeit durch den RSL Standard!

Für Tech Leads bedeutet RSL zusätzlichen Abstimmungsbedarf zwischen Content, IT, Recht und Produkt. Es reicht nicht, den Standard technisch umzusetzen, entscheidend ist die vorgelagerte Frage: Welche Inhalte wollen wir bewusst für KI freigeben, und welche nicht?

Behörden wiederum erhalten mit RSL ein Instrument, um Informationsangebote kontrolliert zugänglich zu machen, ohne dass amtliche Inhalte ungefiltert in KI-Antwortsystemen landen. Gerade im Kontext von Neutralität, Haftung und öffentlicher Kommunikation kann RSL helfen, klare digitale Leitplanken zu setzen.

Bedeutung für Governance, Risk und Compliance

Aus Governance-Sicht zwingt RSL Organisationen zu klaren Entscheidungen. Content-Freigaben für KI sind keine technische Detailfrage, sondern Management-Entscheidungen mit Auswirkungen auf IP, Reputation und Wettbewerbsfähigkeit.  Im Risiko-Management verschiebt sich der Fokus: Das Risiko liegt nicht mehr nur im unautorisierten Zugriff, sondern in der ungewollten semantischen Nutzung von Inhalten. RSL kann Risiken reduzieren, ersetzt aber keine übergeordnete KI- und Datenstrategie und schon gar nicht den Schutz sensibler Daten, die innerhalb eines Website-Ökosystems gespeichert sind.

Für die Compliance stellt sich die Frage der Nachvollziehbarkeit: Wie dokumentieren Organisationen ihre RSL-Regeln? Wie überwachen sie deren Einhaltung? Und wie integrieren sie den Standard in bestehende Datenschutz-, IP- und KI-Governance-Strukturen? RSL ist freiwillig, deshalb braucht es klare interne Prozesse. Gerne unterstützen wir Sie bei der Einführung passender Governance-Frameworks.

Beratung zum RSL Standard und KI-Suche

Elsen GRC unterstützt Unternehmen, Tech-Organisationen und Behörden dabei, den RSL Standard für KI-Suche, die Indexierung und Limitierung für LLM-Verarbeitung strategisch sinnvoll einzuordnen und umzusetzen. Im Fokus steht nicht die reine Technik, sondern die Verbindung von Urheber- und Nutzungsrechten, Content-Strategie, KI-Governance, Risiko-Management und Compliance.

Wir begleiten Management-Teams, Redaktionen und Content-Ersteller bei der Entscheidung, welche Inhalte für KI-Systeme freigegeben werden sollten, entwickeln mit Ihnen klare Content- und KI-Policies und unterstützen bei der Integration von RSL in bestehende Governance- und Kontrollmodelle. Wir führen auch konkrete Risiko-Checks für den Einsatz von KI durch. Ziel ist es, digitale Sichtbarkeit und Innovationsfähigkeit der eigenen Website, Inhalte und Organisation zu erhalten, ohne die Kontrolle über die eigenen Inhalte und Risiken im KI-Zeitalter zu verlieren.

Melden Sie sich gerne für ein unverbindliches Erstgespräch.

Foto: Screenshot / rslstandard.org

Quellen:

• RSL 1.0: Neuer Standard zur Regelung der KI-Nutzung von Inhalten – heise online
• Responsible Search Language (RSL) – offizieller Standard

Der Beitrag RSL Standard für KI-Suche: Neuer Ordnungsrahmen für Internet-Inhalte erschien zuerst auf ELSEN GRC.

Der Beitrag Streit um KI-Urheberrecht eskaliert: OpenAI muss 20 Millionen Chatprotokolle offenlegen erschien zuerst auf ELSEN GRC.

Wie entsteht Shadow AI?

Shadow AI entsteht, wenn Mitarbeitende einer Organisation externe KI-Dienste, Chatbots oder generative KI-Tools für die Erledigung von Aufgaben verwenden, ohne dass es dafür eine offizielle Genehmigung oder Policy innerhalb der Organisation gibt. Häufig erfolgt die Nutzung von Shadow AI aus aus Effizienzgründen, jedoch ohne Einhaltung interner Sicherheits- oder Datenschutzvorgaben. Dies kann zum Abfluss sensibler Daten, Kontrollverlust über Geschäftsprozesse und ungewollten Compliance-Risiken führen. Ein klassisches Beispiel ist die Nutzung privater Accounts von ChatGPT am Arbeitsplatz.

Zentrale Risiken von Shadow AI

Neben der unkontrollierten Datenabfluss oder unklarer interner Rahmenbedingungen für die Nutzung von KI bringt Shadow AI eine weitere Reihe an zentralen Risiken mit sich:

• Datenschutz- und DSGVO-Verstöße: unbeabsichtigtes Hochladen personenbezogener oder vertraulicher Daten in Daten-verarbeitende Systeme außerhalb der Organisation
• Fehlende Transparenz: keine Nachvollziehbarkeit, welche Daten wohin übermittelt wurden
• Fehlender rechtlicher Rahmen: keine klaren rechtlichen Rahmbedingungen, wie z.B. das Vorhandensein konkret Auftragsverarbeitungsverträge (AVV-Verträge)
• Sicherheitsrisiken: Nutzung unsicherer oder manipulierbarer KI-Dienste
• Fehlende Governance: Modelle werden genutzt, ohne dass Richtlinien, Schulungen oder Kontrollprozesse existieren

Damit kann die unkontrollierte Entstehung von Schatten KI durchaus als elementarer Risikofaktor in einer AI-getriebenen Welt darstellen, der für Unternehmen ohne die richtigen, klar und verständlich formulierten KI-Leitlinien nur schwer in den Griff zu bekommen ist. Umso wichtiger ist es, dass sich Unternehmen, Behörden und sonstige Organisationen frühzeitig gegen das Entstehen von Schatten KI wappnen: Durch einen transparenten und offenen Umgang mit KI.

Praxisrelevanz

Shadow AI betrifft nahezu alle Organisationen, die KI im Alltag einsetzen. Unternehmen und Behörden benötigen klare KI-Richtlinien, technische Kontrollen, Schulungen und Transparenzmechanismen, um eine sichere und regelkonforme Nutzung zu gewährleisten.

Beratung zu Shadow AI in Behörden und Unternehmen durch Elsen GRC

Elsen GRC hilft Unternehmen und Behörden dabei, Risiken unkontrollierter KI-Nutzung zu identifizieren, Richtlinien für sicheren KI-Einsatz einzuführen, Datenschutzanforderungen umzusetzen und Governance-Strukturen aufzubauen, die eine kontrollierte, transparente und verantwortungsvolle Verwendung von KI-Tools ermöglichen. Vereinbaren Sie ein unverbindliches Beratungsgespräch.

Bild: © David Werbrouck – Unsplash.com

Quellen: IBM – Shadow AI

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Vodafone begründet den Schritt mit erwarteten Vorteilen: geringere Latenzen, höhere Resilienz und niedrigere Kosten. Für Partner und Inhalteanbieter, die bisher über öffentliche Knoten peerten, bedeutet der Wechsel jedoch zusätzlichen Aufwand für Dokumentation, Prüfung und Verwaltung und künftig unter Umständen direkte Peering-Gebühren. Und ob die vermeintlichen Vorteile wirklich „bis zum Endkunden“ durchkommen, wird sich noch zeigen.

Mögliche Auswirkungen auf Unternehmen und Behörden

Der Rückzug von Vodafone aus dem öffentlichen Peering hat mehrere praktische Konsequenzen:

• Netzwerkabhängigkeiten und Resilienz: Unternehmen, die bisher auf öffentliches Peering gesetzt haben (z. B. Hosting, Medien, Streaming, IT-Service), müssen prüfen, ob der neue private Pfad die gleiche Stabilität, Performance und Redundanz bietet wie zuvor.
• Kostenstruktur & Vertragspartner: Für Partner, die künftig über private Peering-Provider angebunden werden, können neue Gebühren anfallen. Das kann Budgets, Preiskalkulation und Serviceverträge betreffen – gerade für kleinere Anbieter oder Behörden mit begrenztem IT-Budget.
• Compliance und Transparenz: Der Austausch von Daten über privat gehostete oder vernetzte Infrastrukturen erfordert neue Prüfungen hinsichtlich Datenschutz, Datensouveränität und Auditierbarkeit – insbesondere, wenn sensitive oder personenbezogene Daten betroffen sind.
• Risikomanagement & Verfügbarkeit: Ein einzelner privater Anbieter wird zur potenziellen Single Point of Failure. Für Unternehmen und Behörden gilt es, resilientere Architektur, Failover-Szenarien und unabhängige Backup-Verbindungen zu prüfen.

Insbesondere Dienstleister, Cloud-Hoster, SaaS-Anbieter und Behörden, die auf stabile, redundante Infrastruktur angewiesen sind, sollten ihre Risiko- und Compliance-Analyse entsprechend aktualisieren.

Was der Vodafone Ausstieg für Governance, Risk & Compliance bedeutet

Der Wechsel hat direkte GRC-Relevanz:

• Governance muss Transparenz über Netzwerk- und Infrastrukturanbieter stellen: Wer verantwortet Routing, Verfügbarkeit und Datenschutz beim neuen Peering-Partner?
• Risiko steigt: mit neuem Anbieter, privatem Peering und veränderter Netzstruktur verändern sich Angriffsflächen, Ausfallrisiken und Abhängigkeiten.
• Compliance: Verträge, Datenschutzanforderungen, Datenflüsse und Auditfähigkeit müssen neu bewertet werden, insbesondere bei sensiblen oder behördlichen Daten. Welche Verträge müssen erneuert werden? Wie kann sichergestellt werden, dass die eigenen vertraglichen Pflichten erfüllt werden?

Unternehmen, die bisher auf öffentliches Peering vertraut haben, stehen vor potenziell erhöhtem Aufwand bei Sicherstellung von Datenschutz (z.B. nach DSGVO), Verfügbarkeit und Nachvollziehbarkeit, da konkrete Dokumentationspflichten und Neubewertungen von bestehenden Verträgen und Services durch den Vodafone Ausstieg aus dem Peering zu befürchten sind.

Einschätzung

Der Schritt von Vodafone mag ja aus wirtschaftlicher Sicht plausibel sein, aber für viele Beteiligte führt er zu erhöhtem Risiko und unmittelbarer Unsicherheit. Gerade für GRC-Verantwortliche, Compliance-Teams und Betreiber kritischer Infrastrukturen kann dieser Wandel einen Anlass darstellen, Netzarchitektur, Vertragsbedingungen und Schutzmaßnahmen noch einmal gründlich zu überprüfen!

Öffentliche Internetknoten waren bislang ein neutrales Rückgrat der Vernetzung. Der Rückzug eines großen Anbieters kann dazu führen, dass Infrastruktur-Neutralität schwächer wird und private Anbieter an Bedeutung gewinnen – mit allen Konsequenzen für Kontrolle, Transparenz und Risiko.

Beratung durch Elsen GRC

Elsen GRC unterstützt Unternehmen, Behörden und Dienstleister darin, ihre Infrastruktur- und Risikoarchitektur neu zu bewerten: Wir analysieren Peering-Änderungen, bewerten Auswirkungen auf Verfügbarkeit und Compliance, prüfen Datenflüsse und Abhängigkeiten, und unterstützen bei der Definition sicherer Architektur- und Governance-Standards.

Damit sichern Sie Transparenz und Compliance – auch in einem sich schnell wandelnden Netzumfeld. Schreiben Sie uns für eine unverbindliche Erstberatung.

Bild: © Matthew Buchanan – Unsplash.com

Quellen:

• Offizielle Vodafone Pressemitteilung
• Heise.de – Vodafone verlässt öffentliche Internetknoten
• IT-Administrator.de: Vodafone-Peering nur noch über Inter.link

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Was regelt die DSGVO und welche Bedeutung hat sie?

Die DSGVO (Verordnung (EU) 2016/679)  regelt vor allem, unter welchen rechtlichen Voraussetzungen personenbezogene Daten verarbeitet werden dürfen, welche Transparenz- und Dokumentationspflichten Unternehmen haben und welche Rechte Betroffene gegenüber Verantwortlichen geltend machen können (sog. „Betroffenenrechte“). Sie definiert ein umfassendes System aus Rechtsgrundlagen (Art. 6), Schutzmaßnahmen (Art. 25, 32), Risikoabwägungen (Art. 35) und Kontrollmechanismen (Art. 30, 33), das europaweit ein einheitliches Datenschutzniveau sicherstellen soll. Damit schafft die DSGVO nicht nur einen verpflichtenden Rechtsrahmen, sondern bildet auch die Grundlage für Vertrauen in digitale Geschäftsmodelle, Cloud-Anwendungen und datenbasierte Services. Die Verordnung gilt dabei für alle Unternehmen, die Daten von EU-Bürgern verarbeiten – unabhängig vom Unternehmenssitz.

Wichtige Grundprinzipien der DSGVO

Die Grundprinzipien sind das Fundament der gesamten Verordnung: Sie geben vor, wie jede Verarbeitung (rechtlich) auszurichten ist, und dienen Aufsichtsbehörden als Maßstab, um die Rechtmäßigkeit und Angemessenheit datenschutzrelevanter Prozesse zu beurteilen. Allerdings geben die Grundprinzipien keine Hinweise auf konkrete technische Implementierungen oder die Art und Weise der genauen Datenverarbeitung.
(Grundprinzipien gemäß Art. 5 DSGVO):

• Rechtmäßigkeit, Transparenz und Fairness (Art. 5 Abs. 1 lit. a): Verarbeitung nur auf gültiger Rechtsgrundlage, nachvollziehbar für Betroffene.
• Zweckbindung (Art. 5 Abs. 1 lit. b): Daten dürfen nur für klar definierte Zwecke verarbeitet werden.
• Datenminimierung (Art. 5 Abs. 1 lit. c): Nur so viele Daten wie notwendig dürfen verarbeitet werden.
• Richtigkeit (Art. 5 Abs. 1 lit. d): Daten müssen korrekt und aktuell sein.
• Speicherbegrenzung (Art. 5 Abs. 1 lit. e): Löschung, sobald Daten nicht mehr benötigt werden.
• Integrität und Vertraulichkeit (Art. 5 Abs. 1 lit. f): Sicherheit durch technische und organisatorische Maßnahmen.
• Rechenschaftspflicht (Art. 5 Abs. 2): Verantwortliche müssen jederzeit nachweisen können, dass sie die Grundsätze einhalten.

Die Betroffenenrechte

Die DSGVO stellt den Schutz personenbezogener Daten in den Vordergrund, die bereits nach definitorischer Weise auf natürliche Personen zurückzuführen sind, demnach sprechen wir von „Betroffenen“ der Datenverarbeitung. Die im Rahmen der Verordnung festgelegten Betroffenenrechte stellen sicher, dass jede Person Kontrolle über ihre Daten behält und gegenüber Unternehmen wirksame Ansprüche auf Transparenz, Korrektur, Einschränkung oder Löschung durchsetzen kann. Unternehmen sind entsprechend verpflichtet, klare interne Abläufe zur Bearbeitung solcher Anfragen einzurichten.

Betroffenenrechte (Art. 12–22 DSGVO):

• Auskunftsrecht: Art. 15
• Recht auf Berichtigung: Art. 16
• Recht auf Löschung („Recht auf Vergessenwerden“): Art. 17
• Recht auf Einschränkung der Verarbeitung: Art. 18
• Datenübertragbarkeit: Art. 20
• Widerspruchsrecht: Art. 21
• Recht auf Nichtunterworfenheit gegenüber automatisierten Entscheidungen: Art. 22

Pflichten für Unternehmen

Unternehmen müssen die ihnen von der Datenschutz-Grundverordnung auferlegten Pflichten nicht nur formal erfüllen, sondern auch laufend überprüfen und dokumentieren, ob ihre Prozesse den gesetzlichen Anforderungen entsprechen. Dazu gehören regelmäßige Audits, Überwachung von Dienstleistern, Aktualisierung technischer Maßnahmen bei neuen Risiken sowie der Nachweis, dass Mitarbeitende angemessen geschult und Datenschutzrichtlinien im Alltag tatsächlich angewendet werden. Unternehmen haben dabei insbesondere die folgenden Pflichten:

• Verzeichnis von Verarbeitungstätigkeiten: Art. 30
• Datenschutz-Folgenabschätzung (DSFA): Art. 35
• Meldung von Datenschutzverletzungen: Art. 33 (72-Stunden-Regel)
• Benachrichtigung der Betroffenen: Art. 34
• Technische und organisatorische Maßnahmen (TOMs): Art. 32
• Datenschutz durch Technikgestaltung („Privacy by Design“): Art. 25
• Auftragsverarbeitung: Art. 28 (AV-Verträge)
• Bestellung eines Datenschutzbeauftragten: Art. 37–39

Rechtliche Einordnung

• Rechtsakt: EU-Verordnung 2016/679
• In Kraft: seit 25. Mai 2018
• Unmittelbar geltendes EU-Recht in allen Mitgliedstaaten (Art. 288 AEUV)
• Sanktionsrahmen: Art. 83 (bis 20 Mio. € oder 4 % Weltjahresumsatz)
• Regelungen zu Rechtsbehelfen und Haftung: Art. 77 – 82
• Ergänzt durch nationale Gesetze wie das BDSG in Deutschland

DSGVO im Vergleich zu ISO 27001

Auch wenn die Verordnung im direkten Vergleich mit der ISO27001 (international anerkannter Standard für Informationssicherheits-Managementsysteme) einige Gemeinsamkeiten aufweist, unterscheiden sich diese beiden Regelwerke dennoch erheblich. Im Vergleich zur DSGVO bietet ISO 27001 einen strukturierten Sicherheitsrahmen, während die DSGVO verbindlich vorgibt, was geschützt werden muss – ISO 27001 hingegen definiert wie dieser Schutz organisatorisch und auch technisch umgesetzt werden kann.

Ausrichtung:

• DSGVO: Verpflichtendes Datenschutzrecht (Art. 1–2)
• ISO 27001: Freiwilliger Sicherheitsstandard (ISMS)

Inhalte:

• DSGVO: Personenbezogene Daten, Betroffenenrechte (Art. 12–22), Rechtsgrundlagen (Art. 6)
• ISO 27001: Informationssicherheit, Risikoanalyse, Maßnahmenkatalog (Annex A)

Verbindlichkeit:

• DSGVO: Gesetz, Bußgelder gemäß Art. 83
• ISO 27001: Zertifizierung möglich, aber nicht vorgeschrieben

Beratung zur DSGVO durch Elsen GRC

Elsen GRC unterstützt Unternehmen bei der rechtssicheren Umsetzung der DSGVO und dem Aufbau nachhaltiger Datenschutzstrukturen. Dazu gehören die Erstellung von Verarbeitungstätigkeiten (Art. 30), die Durchführung von Datenschutz-Folgenabschätzungen (Art. 35), die Entwicklung geeigneter technischer und organisatorischer Maßnahmen (Art. 32), die Bewertung von Auftragsverarbeitern (Art. 28), interne Richtlinien, Mitarbeiterschulungen rund um das Thema Datenschutz (auch im Kontext des EU AI Act) und Begleitung bei Datenschutzvorfällen gemäß Art. 33–34.

Auf Wunsch übernimmt Elsen GRC die Funktion des externen Datenschutzbeauftragten gemäß Art. 37–39.

Sprechen Sie mich gerne direkt an!

Bild: Immo Wegmann – Unsplash.com

Quellen:

1. Verordnung (EU) 2016/679 – Datenschutz-Grundverordnung
2. Europäische Kommission – Data Protection
3. Bundesbeauftragter für den Datenschutz und die Informationsfreiheit (BfDI)

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