Verwaltung der Datensicherheitslage (DSPM)

Verwaltung der Datensicherheitslage (DSPM) wurde entwickelt, um sensible Daten in Cloud-, lokalen und hybriden Umgebungen zu erkennen, zu klassifizieren und zu schützen. Da Datensicherheit eine geschäftskritische Priorität ist, hat sich DSPM zur am schnellsten wachsenden Sicherheitskategorie entwickelt. 75% der Unternehmen geben an, dass dies der Fall sein wird DSPM bis Mitte 2025 einführen.

Der Hauptgrund für diese Einführung ist, dass Unternehmen keinen Einblick in ihr wertvollstes Kapital haben: ihre Daten. Sicherheitsteams haben Schwierigkeiten, wichtige Fragen zu beantworten, wie zum Beispiel:

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

Herkömmliche Sicherheitsmodelle konzentrieren sich auf den Schutz von Netzwerken, Endpunkten und Cloud-Konfigurationen. Diese Maßnahmen sind zwar wichtig, bieten aber kein klares Verständnis dafür, wo sensible Daten gespeichert sind oder wie sie offengelegt werden. Das ist so, als würde man ein Schloss bauen, um einen Schatz zu schützen, obwohl man nicht weiß, wo sich dieser Schatz überhaupt befindet.

Da Daten ständig zwischen Cloud-Umgebungen, lokalen Systemen und SaaS-Anwendungen übertragen werden, benötigen Unternehmen einen datenorientierten Sicherheitsansatz.

Hier kommt DSPM ins Spiel.

Definition von Data Security Posture Management (DSPM)

Die neueste Generation von DSPM, AI-native genannt (da sie im Zeitalter der KI erfunden wurde), bietet Datentransparenz in beispiellosem Umfang, Präzision und Geschwindigkeit. Mit KI-nativem DSPM können Unternehmen riesige Datensätze schneller als je zuvor erkennen und klassifizieren.

Im Gegensatz zu anderen Sicherheitstools, die sich auf Perimeterschutz, Firewalls, Datenverlagerung oder Konfigurationen konzentrieren, konzentriert sich DSPM auf die Daten selbst und hilft Ihnen dabei, den Schatz Ihres Königreichs vollständig zu verstehen, was es Ihnen letztendlich ermöglicht, ein effektiveres Schloss zu bauen, um es zu schützen.

Warum sich DSPM von herkömmlichen Sicherheitstools unterscheidet

Herkömmliche Sicherheitstools wurden für vom Unternehmen kontrollierte Umgebungen entwickelt, wobei der Schwerpunkt auf Netzwerkperimeter (Firewalls, VPNs), Endpunktschutz (Antivirus) und Datenverlagerungskontrollen (DLP) lag.

Diese Methoden bleiben zwar wichtig, aber ohne klare Datensichtbarkeit sind sie weitaus weniger effektiv, als sie sein könnten. Das liegt daran, dass Daten nicht mehr innerhalb eines definierten Umkreises bleiben. Sie werden über Multi-Cloud-Umgebungen, Drittanbieteranwendungen, externe Mitarbeiter und lokale Speichersysteme übertragen.

KI-natives DSPM wurde entwickelt, um dieser Realität gerecht zu werden und bietet:

• Durchgängige Transparenz für Cloud-, SaaS- und lokalen Speicher.
• Automatisierte Klassifizierung sensibler Daten, wodurch die manuelle Klassifizierung vollständig entfällt.
• Proaktive Risikobewertung zur Erkennung von Expositionsrisiken, bevor sie ausgenutzt werden.
• Überwachung, um Risiken zu erkennen, sobald sie auftreten, und um zu verfolgen, wie auf Daten zugegriffen und sie verwendet werden.
• Automatisierte Problembehebung zur dynamischen Durchsetzung von Sicherheitsrichtlinien.

Durch die Umstellung auf ein datenzentriertes Sicherheitsmodell können Unternehmen blinde Flecken beseitigen, die Angriffsflächen reduzieren und die Einhaltung von Vorschriften nachweisen — und gleichzeitig Innovationen für KI-Initiativen freisetzen. Da Daten der Treibstoff für KI sind, ist es unerlässlich, dass Unternehmen verstehen, welche Daten in ihre KI-Tools und -Systeme aufgenommen (und aus ihnen abgerufen) werden.

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

Unternehmen generieren und speichern mehr Daten als je zuvor. Mit dieser Datenexplosion gehen jedoch erhebliche Risiken einher, wie zum Beispiel:

Datenflut, das auftritt, wenn Daten gemeinsam genutzt werden und sich in verschiedenen Umgebungen vermehren, wodurch eine größere, undurchsichtigere Angriffsfläche entsteht.

Schattendaten, was passiert, wenn sensible Daten durch das Raster rutschen, vergessen werden und andernfalls nicht mehr verwaltet und überwacht werden. Kopien sensibler Daten, was das Risiko einer versehentlichen Offenlegung erhöht.

Übermäßiger Zugriff, was passiert, wenn Konten (menschliche und nichtmenschliche) zu viele Zugriffsrechte haben, was bedeutet, dass Benutzer oder Anwendungen auf Daten zugreifen können, auf die sie eigentlich nicht zugreifen können sollten.

Herausforderungen bei der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, was passiert, wenn Daten die regulatorischen Anforderungen in Gesetzen und Rahmenwerken wie der DSGVO, HIPAA, PCI DSS und mehr nicht erfüllen.

Cloud-Datensicherheit versus Datensicherheit vor Ort: Ein einheitlicher Ansatz ist erforderlich

Während die Cloud-Sicherheit in den letzten Jahren an Priorität gewonnen hat, verlassen sich viele Unternehmen immer noch auf eine lokale Infrastruktur für unternehmenskritische Daten. Aus diesem Grund sind Unternehmen bestrebt, sowohl Cloud-basierte als auch lokale Daten mit einer einzigen Sicherheitsplattform zu schützen.

Allerdings unterscheiden sich die Herausforderungen der Datensicherheit in der Cloud von denen vor Ort. Die Cloud-Sicherheit entwickelt sich schnell, erfordert jedoch eine strikte Steuerung, um Fehlkonfigurationen und Zugriffsrisiken zu verhindern. Die lokale Sicherheit ist ressourcenintensiv, lässt sich nur langsam skalieren und ist anfällig für veraltete Schutzmaßnahmen.

DSPM schließt diese Lücke und bietet eine einheitliche Datensicherheit in Cloud-, SaaS- und lokalen Umgebungen. Unternehmen erhalten einen vollständigen Überblick über ihre Daten und tragen so dazu bei, Sicherheitsrisiken zu reduzieren und die Einhaltung der Vorschriften ohne betrieblichen Aufwand aufrechtzuerhalten.

So funktioniert DSPM: Eine schrittweise Aufschlüsselung

KI-natives DSPM bietet einen neuartigen Ansatz zur Datensicherheit, der vor dem Aufkommen der KI einfach nicht möglich war. So funktioniert es:

1. Datenermittlung und Klassifizierung

Der erste Schritt beim Schutz von Daten besteht darin, zu wissen, wo sie sich befinden und um welche Daten es sich handelt. DSPM tut dies automatisch, indem es:

• Scannen Sie Cloud-, lokale und SaaS-Umgebungen, um sensible Daten zu lokalisieren, auch die Schattendaten, von denen Sie nichts wissen.
• Klassifiziert strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten anhand einer Vielzahl von Merkmalen.
• Stellt den Kontext zu den Daten bereit und ermöglicht es Unternehmen, wirklich zu verstehen, was die Daten sind und wie sie verwendet werden.

Dadurch entfällt die Notwendigkeit einer manuellen Datenklassifizierung, sodass Sicherheitsteams Einblick in ihre vertraulichen Informationen erhalten, ohne dass endlose Datenkennzeichnungen erforderlich sind, die veraltet sind, sobald sie abgeschlossen sind.

2. Risikobewertung und Analyse der Sicherheitslage

Sobald die Daten klassifiziert sind, bewertet DSPM ihre Sicherheitslage, um potenzielle Risiken zu identifizieren, wie z. B.:

• Überbelichtete oder öffentlich zugängliche Daten, die ausgenutzt werden könnten.
• Falsch konfigurierte Berechtigungen, die unbefugten Zugriff gewähren.
• Schattendaten oder unüberwachte Kopien, die ein Compliance-Risiko darstellen.

Organisationen, die DSPM verwenden, werden priorisiert über diese Risiken informiert, sodass sie erkennen können, welche Sicherheits-, Datenschutz- oder Compliance-Lücken sofort behoben werden müssen.

3. Überwachung und Erkennung von Bedrohungen

Sicherheitsrisiken entwickeln sich ständig. DSPM erkennt und klassifiziert kontinuierlich Daten, während sie sich in Ihren Umgebungen bewegen. Auf diese Weise ist Ihr Sicherheitsstatus immer auf dem neuesten Stand.

4. Automatisierte Problembehebung

Sobald Risiken identifiziert wurden, hilft DSPM dabei, Aktionen zu automatisieren, wie z. B. das dynamische Maskieren von Daten oder die Integration in Ihre Sicherheitssysteme, um Abhilfemaßnahmen auszulösen.

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Warum Unternehmen jetzt DSPM benötigen

Unternehmen, die keinen datenzentrierten Sicherheitsansatz verfolgen, sind mit erheblichen Risiken konfrontiert:

• Höhere Wahrscheinlichkeit von Datenschutzverletzungen, wobei ein durchschnittlicher Verstoß etwa 4,8 Millionen US-Dollar kostet.
• Regulatorische Bußgelder für die Nichteinhaltung von Datenschutzgesetzen.
• Rufschädigung, die zum Verlust des Kundenvertrauens führt.
• Unfähigkeit, KI und andere strategische datengestützte Initiativen einzuführen.

DSPM hilft Organisationen:

• Verschaffen Sie sich einen vollständigen Überblick über ihre Daten.
• Automatisieren Sie die Risikoerkennung und -behebung.
• Verstärken Sie Compliance und Governance in allen Umgebungen.
• Nutzen Sie das volle Potenzial von Daten für KI und andere Initiativen.

Hauptvorteile von KI-nativem DSPM

KI-natives DSPM bietet Unternehmen mehr Transparenz und Kontrolle über sensible Daten in Cloud-, lokalen und SaaS-Umgebungen. Es verlagert die Datensicherheit von einem reaktiven auf einen proaktiven Ansatz und verhindert Sicherheitsvorfälle, bevor sie passieren. Schließlich können Sie nicht schützen, was Sie nicht sehen können.

Vollständige Sichtbarkeit sensibler Daten

Eine der größten Herausforderungen, vor denen Unternehmen stehen, ist der fehlende Einblick in den Speicherort ihrer sensiblen Daten. Vertrauliche Informationen sind oft auf mehrere Cloud-Plattformen, Drittanbieteranwendungen und interne Systeme verteilt. Ohne eine zentrale Methode zur Datenüberwachung riskieren Unternehmen, versehentliche Offenlegung, Insiderbedrohungen und Compliance-Verstöße zu vermeiden.

KI-natives DSPM hilft dabei, dieses Problem zu lösen, indem es alle sensiblen Daten in Cloud- und lokalen Umgebungen automatisch scannt und inventarisiert. Sicherheitsteams erhalten eine zentrale Informationsquelle für die Datensicherheit, wodurch es einfacher wird, Richtlinien durchzusetzen, Risiken zu erkennen und Informationen vor unbefugtem Zugriff zu schützen.

Die besten DSPM-Lösungen helfen Ihnen bei der Entschlüsselung Ihrer Daten-DNA und geben Ihnen Einblick in Datenattribute wie:

• Besitzer
• Standort
• Verschlüsselungsstatus
• Status der Sicherungskopie
• Hash-Daten
• Maskierte Daten
• Kategorie der Daten
• Datentyp
• Empfindlichkeitsstufe
• Synthetische Daten
• Anwendbare Vorschriften und Rahmenbedingungen
• Wohnsitz der betroffenen Person
• Maßnahmen zum Datenschutz
• Art der betroffenen Person
• Geschäftlicher Kontext
• und vieles mehr...

Proaktive Risikobewertung

Herkömmliche Sicherheitstools basieren häufig auf signaturgestützter Bedrohungserkennung, was bedeutet, dass sie nur auf bekannte Bedrohungen reagieren können. Dieses reaktive Modell ist nicht in der Lage, neu auftretenden Risiken wie neuen Fehlkonfigurationen, unbeabsichtigtem Datenverlust oder internen Bedrohungen zu begegnen.

DSPM bietet eine proaktive Risikobewertung und erkennt falsch konfigurierte Sicherheitseinstellungen, übermäßige Zugriffsberechtigungen und unbefugte Datenspeicherung (und andere Risiken), bevor sie ausgenutzt werden können. Unternehmen, die DSPM nutzen, können Sicherheitslücken mit hohem Risiko priorisieren und diese automatisch beheben, wodurch die Wahrscheinlichkeit einer Sicherheitsverletzung verringert wird.

Schnellere Compliance-Berichterstattung

Die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften ist eine wachsende Herausforderung für Unternehmen, die mit vertraulichen Informationen umgehen. Gesetze und Rahmenbedingungen wie die DSGVO, HIPAA, CCPA und PCI DSS erfordern strenge Datenschutz-, Prüf- und Berichtsmaßnahmen. Die meisten Unternehmen verlassen sich jedoch auf manuelle Compliance-Audits, die zeitaufwändig und fehleranfällig sind.

DSPM optimiert die Einhaltung von Vorschriften, indem es die Datenermittlung, Klassifizierung und Durchsetzung von Richtlinien automatisiert. Unternehmen können den Compliance-Status viel einfacher verfolgen, indem sie prüfungsfähige Berichte erstellen und bestätigen, dass die Sicherheitskontrollen den gesetzlichen Anforderungen entsprechen. Dies reduziert die Belastung der Sicherheitsteams und verbessert gleichzeitig die Effizienz der Einhaltung von Vorschriften.

Bessere Zugriffskontrollen und Governance

Viele Datenschutzverletzungen sind auf Konten zurückzuführen, bei denen Mitarbeiter, Partner und Drittanbieteranwendungen mehr Zugriff auf sensible Daten haben als nötig, was das Risiko von Insiderbedrohungen oder versehentlicher Offenlegung erhöht.

DSPM hilft Unternehmen dabei, Richtlinien für den Zugriff mit den geringsten Rechten durchzusetzen und sicherzustellen, dass nur die richtigen Benutzer zur richtigen Zeit Zugriff auf die richtigen Daten haben. Bedenken Sie Folgendes: Wissen Sie, wer Zugriff auf Ihre sensibelsten Daten hat? Wenn Sie keinen klaren Überblick über Ihre Daten haben, können Sie diese Frage wahrscheinlich nicht sicher beantworten.

Schnellere Reaktion auf Vorfälle

Sicherheitsteams sind überfordert von Warnmeldungen, was es schwierig macht, kritische Bedrohungen zu priorisieren und rechtzeitig zu reagieren. Wenn sich ein Vorfall ereignet, ist es für die meisten Unternehmen oft schwierig zu wissen, welche Daten kompromittiert wurden. Es erfordert Millionen von Dollar und umfangreiche Beratungsleistungen, um eine Antwort auf die Frage zu finden: Handelt es sich um eine erhebliche Datenschutzverletzung?

DSPM hilft Unternehmen, schnell zu reagieren, indem es einen klareren Überblick darüber bietet, welche Daten betroffen waren (und ob es darauf ankommt).

Wie DSPM im Vergleich zu anderen Sicherheitslösungen abschneidet

Viele Unternehmen verwenden bereits verschiedene Sicherheitstools, um ihre Daten zu schützen, aber DSPM bietet einen datenzentrierten Ansatz. KI-natives DSPM geht noch einen Schritt weiter, indem es KI nutzt, um Daten auf eine Weise zu erkennen und zu klassifizieren, die zuvor unmöglich war.

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

CSPM schützt Cloud-Konfigurationen, aber es mangelt an umfassender Datentransparenz. DSPM ergänzt dies, indem es Sicherheitsteams hilft, Fehlkonfigurationen zu priorisieren, die sich auf sensible Daten auswirken.

Wie sich DSPM von Data Loss Prevention (DLP) unterscheidet

Tools zur Verhinderung von Datenverlust (DLP) verhindern unbefugte Datenverschiebungen, indem sie den Datenfluss blockieren oder einschränken. Aufgrund der hohen Falsch-Positiv-Raten aufgrund ungenauer Klassifizierungen sind viele DLP-Tools jedoch häufig unwirksam (oder gar nicht aktiviert).

DSPM bietet eine präzise Datenklassifizierung, und diese Erkenntnisse können genutzt werden, um die Falsch-Positiv-Raten zu reduzieren und DLP-Tools dabei zu unterstützen, ihr Versprechen zu erfüllen.

Wie sich DSPM von Cloud Infrastructure Entitlement Management (CIEM) unterscheidet

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

CIEM ist zwar für die Verwaltung von Cloud-Identitäten und -Berechtigungen von entscheidender Bedeutung, geht jedoch nicht direkt auf Datenrisiken ein. Es konzentriert sich darauf, wer Zugriff hat, aber nicht unbedingt, auf was sie zugreifen und ob dieser Zugriff angemessen oder riskant ist.

So evaluieren Sie eine DSPM-Lösung

Angesichts der zunehmenden Einführung von DSPM müssen Unternehmen sorgfältig prüfen, welche Plattform ihren Sicherheits- und Compliance-Anforderungen am besten entspricht.

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

Wann Auswahl einer DSPM-Lösung, berücksichtigen Sie fünf kritische Faktoren:

• Geschwindigkeit: Priorisieren Sie Plattformen, die eine schnelle Bereitstellung und schnelle Ergebnisse bieten, häufig durch eine agentenlose Integration.
• Maßstab: Stellen Sie sicher, dass die DSPM-Lösung mühelos in ausgedehnten, komplexen Umgebungen skaliert werden kann.
• Präzision: Entscheiden Sie sich für Plattformen mit hoher Klassifizierungspräzision, die ausgeklügelte KI-basierte Methoden verwenden, die über reguläre Ausdrücke hinausgehen.
• KI-nativ: Entscheiden Sie sich für DSPM-Lösungen, die im Zeitalter der KI entwickelt wurden und in der Lage sind, fortschrittliche KI und maschinelles Lernen zu nutzen, um Daten zu erkennen und zu klassifizieren, die ältere Anbieter übersehen haben.
• Kontext: Wählen Sie Plattformen aus, die tiefe Einblicke in Daten bieten und Kontext wie Datenherkunft, zugehörige Vorschriften und Risikoniveaus bieten.

Unternehmen, die KI-natives DSPM einsetzen, werden sich einen strategischen Vorteil verschaffen, indem sie Sicherheitsrisiken reduzieren und Innovationen vorantreiben und gleichzeitig sicherstellen, dass Daten jederzeit geschützt sind.

Warum DSPM die Zukunft der Datensicherheit ist

Wie bereits erwähnt, reichen herkömmliche, perimetergestützte Schutzmaßnahmen nicht mehr aus, da die Bedrohungen der Datensicherheit immer ausgefeilter werden. Angesichts der zunehmenden Datenflut benötigen Unternehmen eine bessere Datentransparenz. KI-native Sicherheitslösungen werden immer wichtiger. Sie bieten verbesserte Transparenz, automatisierte Risikobewertung und proaktiven Schutz. In der Zwischenzeit entwickeln sich die regulatorischen Rahmenbedingungen — insbesondere die für Daten und KI — rasant weiter, sodass die Einhaltung von Vorschriften oberste Priorität hat.

Wenn Unternehmen jetzt DSPM einführen, können sie ihre Sicherheitslage stärken, Compliance-Anforderungen immer einen Schritt voraus sein und sensible Daten sowohl in Cloud- als auch in lokalen Umgebungen schützen.

Machen Sie den nächsten Schritt mit DSPM

Unternehmen können sich nicht mehr 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 vertraulicher Informationen erforderlich sind. Jetzt ist es an der Zeit, die Kontrolle über Ihre Datensicherheit zu übernehmen.

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Häufig gestellte Fragen

Was ist der Unterschied zwischen DSPM und DLP?

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

DLP wurde in erster Linie entwickelt, um zu verhindern, dass Daten das Netzwerk einer Organisation verlassen, indem die Datenbewegung überwacht und gesteuert wird. Es setzt regelbasierte Richtlinien durch, um unbefugte Datenübertragungen zu blockieren. DLP hat jedoch Probleme in modernen Multi-Cloud- und SaaS-Umgebungen, in denen Daten dynamisch zwischen Anwendungen und Speicherorten übertragen werden.

DSPM hingegen gibt Aufschluss darüber, wo sich sensible Daten befinden, wie auf sie zugegriffen wird und ob sie ordnungsgemäß geschützt sind. Es blockiert nicht die Übertragung von Daten, identifiziert aber Sicherheitsrisiken, übermäßige Berechtigungen, Fehlkonfigurationen und Richtlinienverstöße, bevor sie zu einer Sicherheitsverletzung führen.

Kurz gesagt: DLP konzentriert sich auf die Einschränkung von Datenübertragungen, während DSPM dafür sorgt, dass Daten im Ruhezustand sicher sind, unabhängig davon, wo sie sich befinden.

Was ist eine Datensicherheitsplattform?

Eine Datensicherheitsplattform ist eine umfassende Sicherheitslösung, mit der Unternehmen sensible Daten vor unbefugtem Zugriff, Verstößen und Compliance-Verstößen schützen können. Diese Plattformen beinhalten in der Regel die DSPM-Technologie und andere Funktionen für:

• Schutz vor Datenverlust (DLP)
• Identität
• Datenschutz
• Unternehmensführung, Risiko und Compliance (GRC)
• Datenherkunft
• KI-Sicherheit

DSPM wird oft als die wichtigste Säule einer Datensicherheitsplattform angesehen.

Wie steht es um die Datensicherheit?

Die Datensicherheitslage ist der Zustand eines Unternehmens in Bezug auf den Schutz seiner Daten in allen Umgebungen — in der Cloud, vor Ort und Hybrid. Dazu gehört die kontinuierliche Identifizierung sensibler Daten, die Erkennung von Sicherheitslücken, die Durchsetzung von Sicherheitsrichtlinien und die Reaktion auf Bedrohungen.

Eine starke Datensicherheit reduziert das Risiko von Sicherheitsverletzungen, verhindert unbefugten Zugriff und gewährleistet die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, indem Technologien wie DSPM (Data Security Posture Management) und DLP (Data Loss Prevention) zum Schutz kritischer Informationen integriert werden.

Was ist der Unterschied zwischen DSPM und CASB?

Cloud Access Security Brokers (CASB) und Data Security Posture Management (DSPM) helfen Unternehmen beide dabei, Daten zu schützen, aber sie arbeiten 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 der Daten selbst, unabhängig davon, wo sie gespeichert sind oder auf die zugegriffen wird. Es bietet Einblick in die Speicherorte sensibler Daten, verfolgt Sicherheitsrisiken und automatisiert die Durchsetzung der Vorschriften.

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

Ist DSPM Teil von CNAPP?

Cloud-Native Application Protection Platforms (CNAPP) sind Sicherheitslösungen zum Schutz von Anwendungen, Workloads und Infrastrukturen in Cloud-Umgebungen. CNAPP umfasst Komponenten wie CSPM (Cloud Security Posture Management), CIEM (Cloud Infrastructure Entitlement Management) und Workload-Sicherheit.

DSPM ist nicht unbedingt Teil von CNAPP, aber es ergänzt CNAPP, indem es eine wichtige Datensicherheitsebene hinzufügt. Während sich CNAPP auf die Sicherung von Cloud-Konfigurationen, Anwendungen und Benutzerzugriffen konzentriert, stellt DSPM sicher, dass sensible Daten, die in Cloud-Umgebungen gespeichert sind, immer geschützt sind.

Viele Unternehmen verwenden sowohl CNAPP als auch DSPM zusammen für umfassende Cloud-Sicherheit.

Kann DSPM in umfassendere Sicherheitsstrategien passen?

Ja, DSPM fügt sich nahtlos in umfassendere Sicherheitsstrategien ein, indem es den Datenschutz, das Risikomanagement und die Einhaltung von Vorschriften verbessert. Viele Unternehmen betrachten es als Grundlage ihrer Datensicherheitsstrategie und integrieren DSPM mit:

• Zero-Trust-Sicherheitsmodelle zur Durchsetzung strenger Zugriffskontrollen.
• Cloud-Sicherheitslösungen wie CSPM, CNAPP und CASB.
• Identity and Access Management (IAM) -Lösungen zur Verhinderung unberechtigter Zugriffe.
• SIEM- und SOAR-Plattformen zur Verbesserung der Bedrohungserkennung und -abwehr.

DSPM ist das fehlende Element in vielen Sicherheitsstrategien, indem es Einblick in Datensicherheitsrisiken bietet und eine kontinuierliche Einhaltung der Vorschriften gewährleistet.

Was ist Datenverschlüsselung?

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

Es gibt zwei Hauptarten der Verschlüsselung:

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

Verschlüsselung ist eine wichtige Komponente der Datensicherheit. DSPM bietet einen Überblick darüber, welche Daten verschlüsselt sind und welche nicht, aber verschlüsselt werden sollten.