Datensicherheits-Statusmanagement (DSPM)

Datensicherheits-Statusmanagement (DSPMDSPM (Data Security Policy Management) wurde entwickelt, um sensible Daten in Cloud-, On-Premise- und Hybridumgebungen zu erkennen, zu klassifizieren und zu schützen. Da Datensicherheit geschäftskritisch ist, hat sich DSPM zur am schnellsten wachsenden Sicherheitskategorie entwickelt: 75 % der Unternehmen geben an, dass sie DSPM einsetzen werden. DSPM bis Mitte 2025 einführenDie

Der Hauptgrund für diese Entwicklung liegt darin, dass Unternehmen den Überblick über ihr wertvollstes Gut verlieren: ihre Daten. Sicherheitsteams haben Schwierigkeiten, grundlegende Fragen zu beantworten, wie zum Beispiel:

• Wo werden unsere sensiblen Daten gespeichert?
• Wer hat Zugriff darauf?
• Ist es ordnungsgemäß gesichert?
• Erfüllen wir die Compliance-Anforderungen?

Herkömmliche Sicherheitsmodelle konzentrieren sich auf den Schutz von Netzwerken, Endgeräten und Cloud-Konfigurationen. Diese Maßnahmen sind zwar wichtig, bieten aber kein klares Bild davon, wo sensible Daten gespeichert sind oder wie sie gefährdet werden. Das ist, als würde man eine Burg bauen, um einen Schatz zu schützen, ohne zu wissen, wo dieser Schatz überhaupt ist.

Da Daten ständig zwischen Cloud-Umgebungen, lokalen Systemen und SaaS-Anwendungen hin und her wandern, benötigen Unternehmen einen datenzentrierten Sicherheitsansatz.

Hier kommt DSPM ins Spiel.

Definition des Datensicherheits-Posture-Managements (DSPM)

Die neueste Generation von DSPM, die sogenannte KI-native (da sie im Zeitalter der KI entwickelt wurde), bietet Datentransparenz in beispiellosem Umfang, mit höchster Präzision und Geschwindigkeit. Mit KI-nativer DSPM können Unternehmen riesige Datensätze schneller als je zuvor entdecken und klassifizieren.

Im Gegensatz zu anderen Sicherheitstools, die sich auf Perimeterverteidigung, Firewalls, Datenbewegung oder Konfigurationen konzentrieren, konzentriert sich DSPM auf die Daten selbst und hilft Ihnen, den Schatz Ihres Königreichs vollständig zu verstehen, was Ihnen letztendlich ermöglicht, eine effektivere Burg zu bauen, um ihn zu schützen.

Warum DSPM sich von herkömmlichen Sicherheitstools unterscheidet

Traditionelle Sicherheitslösungen wurden für unternehmenskontrollierte Umgebungen entwickelt und konzentrieren sich auf Netzwerkperimeter (Firewalls, VPNs), Endpunktschutz (Antivirus) und Datenbewegungskontrolle (DLP).

Diese Methoden sind zwar weiterhin wichtig, aber ohne klare Datentransparenz weit weniger effektiv als möglich. Denn Daten bleiben nicht mehr innerhalb eines definierten Bereichs. Sie fließen durch Multi-Cloud-Umgebungen, Drittanbieteranwendungen, Remote-Mitarbeiter und lokale Speichersysteme.

Die KI-native DSPM-Lösung wurde entwickelt, um dieser Realität gerecht zu werden und bietet Folgendes:

• Vollständige Transparenz über Cloud-, SaaS- und On-Premise-Speicher hinweg.
• Automatisierte Klassifizierung sensibler Daten, wodurch die manuelle Klassifizierung vollständig entfällt.
• Proaktive Risikobewertung zur Erkennung von Gefährdungen, bevor diese ausgenutzt werden.
• Überwachung zur frühzeitigen Erkennung von Risiken und zur Nachverfolgung des Datenzugriffs und der Datennutzung.
• Automatisierte Abhilfemaßnahmen zur dynamischen Durchsetzung von Sicherheitsrichtlinien.

Durch den Wechsel zu einem datenzentrierten Sicherheitsmodell können Unternehmen Sicherheitslücken schließen, Angriffsflächen reduzieren und Compliance nachweisen – und gleichzeitig Innovationen für KI-Initiativen freisetzen. Da Daten die Grundlage für KI bilden, ist es unerlässlich, dass Unternehmen verstehen, welche Daten in ihre KI-Tools und -Systeme ein- und aus ihnen abgerufen werden.

Die wachsende Herausforderung der Datensicherheit: Cloud-, On-Premise- und Compliance-Risiken

Organisationen generieren und speichern mehr Daten als je zuvor. Doch mit dieser Datenexplosion gehen erhebliche Risiken einher, wie zum Beispiel:

DatenflutDies tritt auf, wenn Daten geteilt werden und sich in verschiedenen Umgebungen vervielfältigen, wodurch eine größere und schwerer zu erkennende Angriffsfläche entsteht.

SchattendatenDies geschieht, wenn sensible Daten unbemerkt bleiben, in Vergessenheit geraten und anderweitig nicht verwaltet und überwacht werden. Dadurch entstehen Kopien sensibler Daten, was das Risiko einer versehentlichen Offenlegung erhöht.

Übermäßiger ZugriffDies tritt auf, wenn Konten (menschliche und nicht-menschliche) übermäßig berechtigt sind, was bedeutet, dass Benutzer oder Anwendungen auf Daten zugreifen können, auf die sie nicht zugreifen sollten.

Herausforderungen bei der Einhaltung regulatorischer BestimmungenDies tritt ein, wenn Daten die regulatorischen Anforderungen von Gesetzen und Rahmenwerken wie der DSGVO, HIPAA, PCI DSS und anderen nicht erfüllen.

Cloud-Datensicherheit vs. On-Premise-Datensicherheit: Ein einheitlicher Ansatz ist erforderlich

Obwohl die Cloud-Sicherheit in den letzten Jahren an Bedeutung gewonnen hat, setzen viele Unternehmen weiterhin auf lokale Infrastrukturen für geschäftskritische Daten. Daher suchen sie nach einer Möglichkeit, sowohl Cloud-basierte als auch lokale Daten mit einer einzigen Sicherheitsplattform zu schützen.

Die Herausforderungen der Datensicherheit in der Cloud unterscheiden sich jedoch von denen in On-Premise-Umgebungen. Cloud-Sicherheit entwickelt sich rasant, erfordert aber strenge Governance, um Fehlkonfigurationen und Zugriffsrisiken zu verhindern. On-Premise-Sicherheit ist ressourcenintensiv, langsam skalierbar und anfällig für veraltete Schutzmechanismen.

DSPM schließt diese Lücke und bietet eine einheitliche Datensicherheitsarchitektur für Cloud-, SaaS- und On-Premise-Umgebungen. Unternehmen erhalten vollständige Transparenz über ihre Daten, wodurch Sicherheitsrisiken reduziert und die Einhaltung von Vorschriften ohne zusätzlichen operativen Aufwand gewährleistet werden kann.

So funktioniert DSPM: Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung

KI-basiertes DSPM bietet einen neuartigen Ansatz für Datensicherheit, der vor dem Aufkommen von KI schlichtweg unmöglich war. So funktioniert es:

1. Datenermittlung und -klassifizierung

Der erste Schritt zur Datensicherung besteht darin, zu wissen, wo sich die Daten befinden und um welche Art von Daten es sich handelt. DSPM erledigt dies automatisch durch:

• Durchsucht Cloud-, On-Premise- und SaaS-Umgebungen nach sensiblen Daten, sogar nach Schattendaten, von denen Sie nichts wissen.
• Klassifiziert strukturierte, semistrukturierte und unstrukturierte Daten anhand einer Vielzahl von Merkmalen.
• Liefert Kontextinformationen zu den Daten und ermöglicht es Organisationen, wirklich zu verstehen, worum es sich bei den Daten handelt und wie sie verwendet werden.

Dadurch entfällt die Notwendigkeit einer manuellen Datenklassifizierung, und Sicherheitsteams erhalten Einblick in ihre sensiblen Informationen, ohne dass eine endlose Datenkennzeichnung erforderlich ist, die bereits nach ihrer Fertigstellung veraltet ist.

2. Risikobewertung und Analyse der Sicherheitslage

Sobald die Daten klassifiziert sind, bewertet DSPM deren Sicherheitslage, um potenzielle Risiken zu identifizieren, wie zum Beispiel:

• Übermäßig exponierte oder öffentlich zugängliche Daten, die ausgenutzt werden könnten.
• Fehlkonfigurierte Berechtigungen ermöglichen unberechtigten Zugriff.
• Schattendaten oder unkontrollierte Kopien, die Compliance-Risiken bergen.

Organisationen, die DSPM nutzen, werden priorisiert über diese Risiken informiert, was ihnen hilft, diejenigen Sicherheits-, Datenschutz- oder Compliance-Lücken zu identifizieren, die sofortige Aufmerksamkeit erfordern.

3. Überwachung und Bedrohungserkennung

Sicherheitsrisiken entwickeln sich ständig weiter. DSPM erkennt und klassifiziert Daten kontinuierlich, während sie sich in Ihren Umgebungen bewegen. Dadurch ist Ihr Sicherheitsstatus stets aktuell.

4. Automatisierte Fehlerbehebung

Sobald Risiken identifiziert sind, hilft DSPM bei der Automatisierung von Aktionen, wie z. B. der dynamischen Maskierung von Daten oder der Integration mit Ihren Sicherheitssystemen, um Abhilfemaßnahmen auszulösen.

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Warum Organisationen jetzt DSPM benötigen

Unternehmen, die keinen datenzentrierten Sicherheitsansatz verfolgen, sind erheblichen Risiken ausgesetzt:

• Erhöhtes Risiko von Datenschutzverletzungen, wobei eine durchschnittliche Datenschutzverletzung Kosten von rund 4,8 Millionen Dollar verursacht.
• Regulierungsstrafen bei Nichteinhaltung von Datenschutzgesetzen.
• Reputationsschaden,¹ der zum Verlust des Kundenvertrauens führt.
• Unfähigkeit zu KI sicher einführen und andere strategische, datengestützte Initiativen.

DSPM unterstützt Organisationen:

• Erhalten Sie vollständige Transparenz über deren Daten.
• Automatisierte Risikoerkennung und -behebung.
• Die Einhaltung von Vorschriften und die Einhaltung von Governance-Strukturen in allen Bereichen stärken.
• Nutzen Sie Daten optimal für KI und andere Initiativen.

Wichtigste Vorteile von KI-nativem DSPM

KI-basiertes DSPM bietet Unternehmen mehr Transparenz und Kontrolle über sensible Daten in Cloud-, On-Premise- und SaaS-Umgebungen. Es wandelt die Datensicherheit von einem reaktiven zu einem proaktiven Ansatz um und verhindert Sicherheitsvorfälle, bevor sie entstehen. Denn was man nicht sieht, kann man nicht schützen.

Vollständige Transparenz sensibler Daten

Eine der größten Herausforderungen für Unternehmen ist der fehlende Überblick darüber, wo ihre sensiblen Daten gespeichert sind. Diese sensiblen Informationen sind oft über verschiedene Cloud-Plattformen, Drittanbieteranwendungen und interne Systeme verstreut. Ohne eine zentrale Datenüberwachung riskieren Unternehmen versehentliche Offenlegung, Insiderbedrohungen und Verstöße gegen Compliance-Vorschriften.

KI-basiertes DSPM löst dieses Problem durch automatisches Scannen und Inventarisieren aller sensiblen Daten in Cloud- und On-Premise-Umgebungen. Sicherheitsteams erhalten so eine zentrale Datenquelle für die Datensicherheit, was die Durchsetzung von Richtlinien, die Erkennung von Risiken und den Schutz von Informationen vor unbefugtem Zugriff vereinfacht.

Die besten DSPM-Lösungen helfen Ihnen, Ihre Daten-DNA zu entschlüsseln und geben Ihnen Einblick in Datenattribute wie:

• Eigentümer
• Standort
• Verschlüsselungsstatus
• Sicherungsstatus
• Gehashte Daten
• Maskierte Daten
• Datenkategorie
• Datentyp
• Empfindlichkeitsniveau
• Synthetische Daten
• Anwendbare Vorschriften und Rahmenbedingungen
• Wohnsitz der betroffenen Person
• Datenschutzmaßnahmen
• Art der betroffenen Person
• Geschäftlicher Kontext
• und vieles mehr…

Proaktive Risikobewertung

Herkömmliche Sicherheitstools basieren häufig auf signaturbasierter Bedrohungserkennung und können daher nur auf bekannte Bedrohungen reagieren. Dieses reaktive Modell ist ungeeignet, um neu auftretende Risiken wie Fehlkonfigurationen, unbeabsichtigte Datenweitergabe oder Insiderbedrohungen abzuwehren.

DSPM bietet eine proaktive Risikoanalyse und erkennt fehlerhafte Sicherheitseinstellungen, übermäßige Zugriffsrechte und unautorisierte Datenspeicherung (sowie weitere Risiken), bevor diese ausgenutzt werden können. Unternehmen, die DSPM einsetzen, können Sicherheitslücken mit hohem Risiko priorisieren und diese automatisch beheben, wodurch die Wahrscheinlichkeit eines Sicherheitsvorfalls reduziert wird.

Schnellere Compliance-Berichterstattung

Die Einhaltung gesetzlicher Bestimmungen stellt Unternehmen, die sensible Daten verarbeiten, vor wachsende Herausforderungen. Gesetze und Rahmenwerke wie die DSGVO, HIPAA, CCPA und PCI DSS erfordern strenge Maßnahmen zum Datenschutz, zur Prüfung und zur Berichterstattung. Die meisten Organisationen verlassen sich jedoch auf manuelle Compliance-Prüfungen, die zeitaufwändig und fehleranfällig sind.

DSPM optimiert die Compliance durch die Automatisierung von Datenermittlung, -klassifizierung und Richtliniendurchsetzung. Unternehmen können den Compliance-Status deutlich einfacher verfolgen, auditfähige Berichte erstellen und bestätigen, dass die Sicherheitskontrollen den regulatorischen Anforderungen entsprechen. Dies entlastet die Sicherheitsteams und verbessert gleichzeitig die Effizienz der Compliance-Prozesse.

Stärkere Zugriffskontrollen und Governance

Viele Datenschutzverletzungen entstehen durch übermäßige Berechtigungen von Benutzerkonten, wenn Mitarbeiter, Partner und Drittanbieteranwendungen mehr Zugriff auf sensible Daten haben als nötig, wodurch das Risiko von Insiderbedrohungen oder versehentlicher Offenlegung steigt.

DSPM unterstützt Unternehmen bei der Durchsetzung des Prinzips der minimalen Berechtigungen und stellt sicher, dass nur die berechtigten Benutzer zum richtigen Zeitpunkt Zugriff auf die richtigen Daten haben. Wissen Sie beispielsweise, wer Zugriff auf Ihre sensibelsten Daten hat? Ohne klare Datentransparenz können Sie diese Frage wahrscheinlich nicht sicher beantworten.

Schnellere Reaktion auf Vorfälle

Sicherheitsteams sind durch die Flut an Warnmeldungen überfordert, was es ihnen erschwert, kritische Bedrohungen zu priorisieren und rechtzeitig zu reagieren. Oftmals ist es für die meisten Organisationen nach einem Vorfall schwer festzustellen, welche Daten kompromittiert wurden. Es bedarf Millionen von Dollar und umfangreicher Beratungsleistungen, um die Frage zu beantworten: Handelte es sich um eine schwerwiegende Datenschutzverletzung?

DSPM hilft Organisationen, schnell zu reagieren, indem es einen besseren Überblick darüber bietet, welche Daten betroffen sind (und ob dies von Bedeutung ist).

Wie sich DSPM im Vergleich zu anderen Sicherheitslösungen schlägt

Viele Organisationen nutzen bereits verschiedene Sicherheitstools zum Schutz ihrer Daten, DSPM bietet jedoch einen datenzentrierten Ansatz. Das KI-basierte DSPM geht noch einen Schritt weiter, indem es KI einsetzt, um Daten auf bisher unmögliche Weise zu erkennen und zu klassifizieren.

Wie sich DSPM von Cloud Security Posture Management (CSPM) unterscheidet

CSPM sichert Cloud-Konfigurationen, bietet aber keine umfassende Datentransparenz. DSPM ergänzt dies, indem es Sicherheitsteams dabei unterstützt, Fehlkonfigurationen zu priorisieren, die sensible Daten beeinträchtigen.

Wie sich DSPM von Data Loss Prevention (DLP) unterscheidet

Tools zur Verhinderung von Datenverlust (DLP) verhindern die unbefugte Übertragung von Daten, indem sie den Datenfluss blockieren oder einschränken. Hohe Fehlalarmraten aufgrund ungenauer Klassifizierungen führen jedoch dazu, dass viele DLP-Tools oft wirkungslos sind (oder gar nicht erst aktiviert werden).

DSPM ermöglicht eine präzise Datenklassifizierung, und diese Erkenntnisse können genutzt werden, um die Rate falsch positiver Ergebnisse zu reduzieren und DLP-Tools dabei zu helfen, ihr Versprechen einzulösen.

Wie sich DSPM von Cloud Infrastructure Berechtigungsmanagement (CIEM) unterscheidet

Lösungen für das Cloud Infrastructure Entitlement Management (CIEM) helfen Unternehmen dabei, übermäßige oder falsch konfigurierte Berechtigungen für Cloud-Identitäten (sowohl menschliche als auch maschinelle) zu identifizieren, zu analysieren und zu beheben.

CIEM ist zwar unerlässlich für die Verwaltung von Cloud-Identitäten und -Berechtigungen, geht aber nicht direkt auf Datenrisiken ein. Es konzentriert sich darauf, wer Zugriff hat, aber nicht unbedingt darauf, worauf zugegriffen wird und ob dieser Zugriff angemessen oder riskant ist.

Wie man eine DSPM-Lösung bewertet

Angesichts der zunehmenden Verbreitung von DSPM müssen Unternehmen sorgfältig abwägen, welche Plattform am besten zu ihren Sicherheits- und Compliance-Anforderungen passt.

Wichtige Merkmale, auf die Sie bei einer DSPM-Lösung achten sollten

Wann Auswahl einer DSPM-LösungBerücksichtigen Sie fünf entscheidende Faktoren:

• Geschwindigkeit: Plattformen, die eine schnelle Bereitstellung und rasche Ergebnisse ermöglichen, oft durch agentenlose Integration, sollten Vorrang haben.
• Skala: Sicherstellen, dass die DSPM-Lösung mühelos auf umfangreiche und komplexe Umgebungen skalierbar ist.
• Präzision: Entscheiden Sie sich für Plattformen mit hoher Klassifizierungsgenauigkeit, die anspruchsvolle KI-basierte Methoden jenseits regulärer Ausdrücke nutzen.
• KI-nativ: Wählen Sie DSPM-Lösungen, die im Zeitalter der KI entwickelt wurden und in der Lage sind, fortschrittliche KI und maschinelles Lernen zu nutzen, um Daten zu entdecken und zu klassifizieren, die von herkömmlichen Anbietern übersehen werden.
• KontextWählen Sie Plattformen aus, die tiefgreifende Einblicke in die Daten bieten und Kontextinformationen wie Datenherkunft, zugehörige Vorschriften und Risikostufen bereitstellen.

Organisationen, die KI-native DSPM einsetzen, erlangen einen strategischen Vorteil, indem sie Sicherheitsrisiken reduzieren und Innovationen freisetzen, während gleichzeitig sichergestellt wird, dass die Daten jederzeit geschützt bleiben.

Warum DSPM die Zukunft der Datensicherheit ist

Wie bereits erörtert, reichen traditionelle, auf dem Perimeter basierende Verteidigungsstrategien angesichts zunehmend komplexerer Bedrohungen der Datensicherheit nicht mehr aus. Angesichts der rasanten Datenflut benötigen Unternehmen eine umfassendere Datentransparenz. KI-basierte Sicherheitslösungen werden daher unerlässlich und bieten verbesserte Transparenz, automatisierte Risikobewertung und proaktiven Schutz. Gleichzeitig entwickeln sich regulatorische Rahmenbedingungen – insbesondere jene, die Daten und KI regeln – rasant weiter, wodurch die Einhaltung der Vorschriften höchste Priorität genießt.

Durch die Einführung von DSPM können Unternehmen jetzt ihre Sicherheitslage verbessern, Compliance-Anforderungen stets erfüllen und sensible Daten sowohl in Cloud- als auch in On-Premise-Umgebungen schützen.

Der nächste Schritt mit DSPM

Unternehmen können sich nicht länger allein auf traditionelle Sicherheitstools verlassen. Da Daten zunehmend über Cloud-, SaaS- und Hybridumgebungen verteilt werden, ist ein datenorientierter Sicherheitsansatz unerlässlich.

DSPM bietet die Transparenz, Automatisierung und Intelligenz, die zum Schutz sensibler Daten erforderlich sind. Jetzt ist der richtige Zeitpunkt, Ihre Datensicherheit zu verbessern.

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Häufig gestellte Fragen

Worin besteht der Unterschied zwischen DSPM und DLP?

Data Security Posture Management (DSPM) und Data Loss Prevention (DLP) konzentrieren sich beide auf die Sicherung sensibler Daten, dienen jedoch unterschiedlichen Zwecken.

DLP ist primär darauf ausgelegt, Datenabflüsse aus dem Unternehmensnetzwerk durch Überwachung und Kontrolle von Datenbewegungen zu verhindern. Es setzt regelbasierte Richtlinien durch, um unautorisierte Datenbewegungen zu blockieren. In modernen Multi-Cloud- und SaaS-Umgebungen, in denen Daten dynamisch zwischen Anwendungen und Speicherorten verschoben werden, stößt DLP jedoch an seine Grenzen.

DSPM hingegen bietet Einblick in den Speicherort sensibler Daten, die Zugriffsmethoden und deren Schutz. Es blockiert keine Datenübertragungen, sondern identifiziert Sicherheitsrisiken, übermäßige Berechtigungen, Fehlkonfigurationen und Richtlinienverstöße, bevor es zu einem Datenleck kommt.

Kurz gesagt: DLP konzentriert sich auf die Einschränkung der Datenbewegung, während DSPM sicherstellt, dass Daten im Ruhezustand sicher sind, unabhängig davon, wo sie gespeichert sind.

Was ist eine Datensicherheitsplattform?

Eine Datensicherheitsplattform ist eine umfassende Sicherheitslösung, die Unternehmen dabei unterstützt, sensible Daten vor unberechtigtem Zugriff, Datenschutzverletzungen und Verstößen gegen Compliance-Vorschriften zu schützen. Diese Plattformen umfassen typischerweise DSPM-Technologie und weitere Funktionen in folgenden Bereichen:

• Datenverlustprävention (DLP)
• Identität
• Datenschutz
• Governance, Risiko und Compliance (GRC)
• Datenherkunft
• KI-Sicherheit

DSPM wird oft als die wichtigste Säule einer Datensicherheitsplattform angesehen.

Was versteht man unter Datensicherheitslage?

Die Datensicherheitslage beschreibt den Zustand einer Organisation hinsichtlich des Schutzes ihrer Daten in allen Umgebungen – Cloud, On-Premises und Hybridumgebungen. Sie umfasst die kontinuierliche Identifizierung sensibler Daten, das Aufspüren von Schwachstellen, die Durchsetzung von Sicherheitsrichtlinien und die Reaktion auf Bedrohungen.

Eine solide Datensicherheitsstrategie reduziert das Risiko von Datenschutzverletzungen, verhindert unbefugten Zugriff und gewährleistet die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften durch die Integration von Technologien wie DSPM (Data Security Posture Management) und DLP (Data Loss Prevention) zum Schutz kritischer Informationen.

Worin besteht der Unterschied zwischen DSPM und CASB?

Cloud Access Security Broker (CASB) und Data Security Posture Management (DSPM) helfen beide Organisationen beim Schutz ihrer Daten, funktionieren aber unterschiedlich.

• CASB konzentriert sich auf die Kontrolle und Sicherung des Zugriffs auf Cloud-Anwendungen. Es überwacht und setzt Sicherheitsrichtlinien durch, wenn Benutzer mit SaaS-Anwendungen wie Microsoft 365, Google Workspace oder Salesforce interagieren.
• DSPM konzentriert sich auf die Sicherung von Daten an sich, unabhängig davon, wo sie gespeichert oder abgerufen werden. Es bietet Einblick in die Speicherorte sensibler Daten, verfolgt Sicherheitsrisiken und automatisiert die Durchsetzung von Compliance-Vorgaben.

Kurz gesagt: CASB sichert den Cloud-Zugriff und das Benutzerverhalten, während DSPM die eigentlichen Daten in allen Umgebungen sichert.

Ist DSPM Teil von CNAPP?

Cloud-native Application Protection Platforms (CNAPP) sind Sicherheitslösungen, die Anwendungen, Workloads und Infrastrukturen in Cloud-Umgebungen schützen sollen. CNAPP umfasst Komponenten wie CSPM (Cloud Security Posture Management), CIEM (Cloud Infrastructure Entitlement Management) und Workload-Sicherheit.

DSPM ist zwar kein direkter Bestandteil von CNAPP, ergänzt es aber durch eine wichtige zusätzliche Datensicherheitsebene. Während CNAPP sich auf die Sicherung von Cloud-Konfigurationen, Anwendungen und Benutzerzugriffen konzentriert, gewährleistet DSPM den Schutz sensibler Daten in Cloud-Umgebungen.

Viele Organisationen nutzen CNAPP und DSPM gemeinsam für eine umfassende Cloud-Sicherheit.

Lässt sich DSPM in umfassendere Sicherheitsstrategien einbinden?

Ja, DSPM fügt sich nahtlos in umfassendere Sicherheitsstrategien ein, indem es Datenschutz, Risikomanagement und Compliance-Maßnahmen verbessert. Viele Organisationen betrachten es als Grundlage ihrer Datensicherheitsstrategie und integrieren DSPM in folgende Bereiche:

• Zero-Trust-Sicherheitsmodelle zur Durchsetzung strenger Zugriffskontrollen.
• Cloud-Sicherheitslösungen wie CSPM, CNAPP und CASB.
• Lösungen für Identitäts- und Zugriffsmanagement (IAM) zur Verhinderung unberechtigten Zugriffs.
• SIEM- und SOAR-Plattformen zur Verbesserung der Bedrohungserkennung und -abwehr.

DSPM fungiert als fehlendes Puzzleteil in vielen Sicherheitsstrategien, indem es Einblick in Datensicherheitsrisiken bietet und die kontinuierliche Einhaltung der Vorschriften gewährleistet.

Was ist Datenverschlüsselung?

Datenverschlüsselung ist eine Sicherheitsmaßnahme, die lesbare Daten mithilfe kryptografischer Algorithmen in ein unlesbares Format umwandelt. Dadurch wird sichergestellt, dass nur autorisierte Benutzer mit dem korrekten Entschlüsselungsschlüssel auf die Originalinformationen zugreifen können.

Es gibt zwei Hauptarten der Verschlüsselung:

• Verschlüsselung ruhender Daten: Schützt Daten, die in Datenbanken, Cloud-Speichern und lokalen Systemen gespeichert sind.
• Verschlüsselung während der Übertragung: Schützt Daten, die zwischen Anwendungen, Netzwerken und Cloud-Diensten übertragen werden.

Verschlüsselung ist ein entscheidender Bestandteil der Datensicherheit. DSPM bietet Einblick in welche Daten verschlüsselt sind und welche nicht, aber verschlüsselt sein sollten.