Gestión de la postura de seguridad de los datos (DSPM)

Gestión de la postura de seguridad de datos (DSPM) está diseñado para descubrir, clasificar y proteger datos confidenciales en entornos de nube, locales e híbridos. Debido a que la seguridad de los datos es una prioridad crítica para el negocio, DSPM se ha convertido en la categoría de seguridad de más rápido crecimiento, con un 75 % de las organizaciones que afirman que Adoptar el DSPM para mediados de 2025..

La razón principal de esta adopción es que las empresas carecen de visibilidad sobre su activo más valioso: sus datos. Los equipos de seguridad tienen dificultades para responder preguntas esenciales, como:

• ¿Dónde se almacenan nuestros datos confidenciales?
• ¿Quién tiene acceso a ello?
• ¿Está debidamente asegurado?
• ¿Estamos cumpliendo con los requisitos normativos?

Los modelos de seguridad tradicionales se centran en proteger redes, dispositivos y configuraciones en la nube. Si bien estas medidas son importantes, no ofrecen una comprensión clara de dónde residen los datos confidenciales ni cómo se exponen. Es como construir un castillo para proteger un tesoro sin saber siquiera dónde se encuentra.

Dado que los datos se mueven constantemente entre entornos en la nube, sistemas locales y aplicaciones SaaS, las organizaciones necesitan un enfoque de seguridad que priorice los datos.

Aquí es donde entra en juego DSPM.

Definición de la gestión de la postura de seguridad de los datos (DSPM)

La última generación de DSPM, denominada nativa de IA (ya que se inventó en la era de la IA), proporciona visibilidad de datos a una escala, precisión y velocidad sin precedentes. Con DSPM nativa de IA, las organizaciones pueden descubrir y clasificar conjuntos de datos masivos más rápido que nunca.

A diferencia de otras herramientas de seguridad que se centran en la defensa perimetral, los cortafuegos, el movimiento de datos o las configuraciones, DSPM se centra en los datos en sí, ayudándote a comprender plenamente el tesoro de tu reino, lo que, en última instancia, te permite construir un castillo más eficaz para protegerlo.

Por qué DSPM es diferente de las herramientas de seguridad tradicionales.

Las herramientas de seguridad tradicionales fueron diseñadas para entornos controlados por la empresa, haciendo hincapié en los perímetros de red (firewalls, VPN), la protección de los puntos finales (antivirus) y los controles de movimiento de datos (DLP).

Si bien estos métodos siguen siendo importantes, sin una visibilidad clara de los datos, resultan mucho menos efectivos de lo que podrían ser. Esto se debe a que los datos ya no se limitan a un perímetro definido, sino que fluyen a través de entornos multinube, aplicaciones de terceros, equipos de trabajo remotos y sistemas de almacenamiento locales.

DSPM, basado en IA, está diseñado para abordar esta realidad y ofrece:

• Visibilidad integral en la nube, SaaS y almacenamiento local.
• Clasificación automatizada de datos sensibles, eliminando por completo la clasificación manual.
• Evaluación proactiva de riesgos para detectar los riesgos de exposición antes de que sean explotados.
• Realizar un seguimiento para identificar los riesgos a medida que surjan y controlar cómo se accede a los datos y cómo se utilizan.
• Corrección automatizada para aplicar políticas de seguridad de forma dinámica.

Al adoptar un modelo de seguridad centrado en los datos, las organizaciones pueden eliminar puntos ciegos, reducir la superficie de ataque y demostrar el cumplimiento normativo, al tiempo que impulsan la innovación en las iniciativas de IA. Dado que los datos son el motor de la IA, es fundamental que las organizaciones comprendan qué datos se incorporan (y se extraen) de sus herramientas y sistemas de IA.

El creciente desafío de la seguridad de los datos: riesgos en la nube, en las instalaciones y de cumplimiento normativo.

Las organizaciones generan y almacenan más datos que nunca. Pero esta explosión de datos conlleva riesgos importantes, como:

Expansión de datos, que se produce cuando los datos se comparten y se multiplican en diferentes entornos, creando una superficie de ataque más grande y difícil de detectar.

Datos en la sombra, que ocurre cuando los datos confidenciales se escapan de los sistemas, se olvidan y, por lo demás, quedan sin gestionar ni supervisar. copias de datos confidenciales, lo que aumenta el riesgo de exposición accidental.

Acceso excesivo, lo cual ocurre cuando las cuentas (humanas y no humanas) tienen permisos excesivos, lo que significa que los usuarios o las aplicaciones pueden acceder a datos a los que no deberían tener acceso.

Desafíos del cumplimiento normativo, lo cual ocurre cuando los datos no cumplen con los requisitos reglamentarios de leyes y marcos como el RGPD, la HIPAA, la PCI DSS y otros.

Seguridad de datos en la nube frente a seguridad de datos en las instalaciones: se requiere un enfoque unificado.

Si bien la seguridad en la nube ha cobrado mayor importancia en los últimos años, muchas organizaciones aún dependen de infraestructuras locales para sus datos críticos. Por ello, buscan proteger tanto los datos en la nube como los locales con una única plataforma de seguridad.

Dicho esto, los desafíos de la seguridad de datos en la nube difieren de los de los entornos locales. La seguridad en la nube evoluciona rápidamente, pero requiere una gobernanza estricta para prevenir configuraciones incorrectas y riesgos de acceso. La seguridad en entornos locales consume muchos recursos, es lenta para escalar y vulnerable a sistemas de defensa obsoletos.

DSPM cierra esta brecha, proporcionando una postura de seguridad de datos unificada en entornos de nube, SaaS y locales. Las organizaciones obtienen visibilidad completa de sus datos, lo que ayuda a reducir los riesgos de seguridad y a mantener el cumplimiento normativo sin sobrecarga operativa.

Cómo funciona DSPM: Un análisis paso a paso

DSPM nativo de IA proporciona un enfoque novedoso para la seguridad de los datos que simplemente no era posible antes de la llegada de la IA. Así es como funciona:

1. Descubrimiento y clasificación de datos

El primer paso para proteger los datos es saber dónde se encuentran y qué tipo de datos son. DSPM lo hace automáticamente mediante:

• Analizamos entornos en la nube, locales y SaaS para localizar datos confidenciales, incluso los datos ocultos que desconoces.
• Clasifica los datos estructurados, semiestructurados y no estructurados en función de multitud de características.
• Proporciona contexto sobre los datos, lo que permite a las organizaciones comprender realmente qué son los datos y cómo se utilizan.

Esto elimina la necesidad de clasificar manualmente los datos, lo que proporciona a los equipos de seguridad visibilidad sobre su información confidencial sin necesidad de un etiquetado de datos interminable que queda obsoleto en cuanto se realiza.

2. Evaluación de riesgos y análisis de la postura de seguridad

Una vez clasificados los datos, DSPM evalúa su postura de seguridad para identificar riesgos potenciales, tales como:

• Datos sobreexpuestos o de acceso público que podrían ser explotados.
• Permisos mal configurados que otorgan acceso no autorizado.
• Datos no oficiales o copias no supervisadas que plantean riesgos de incumplimiento normativo.

Las organizaciones que utilizan DSPM reciben notificaciones sobre estos riesgos de forma priorizada, lo que les ayuda a identificar qué deficiencias en materia de seguridad, privacidad o cumplimiento normativo requieren atención inmediata.

3. Monitoreo y detección de amenazas

Los riesgos de seguridad evolucionan constantemente. DSPM descubre y clasifica continuamente los datos a medida que se mueven por sus entornos. De este modo, su nivel de seguridad se mantiene siempre actualizado.

4. Corrección automatizada

Una vez identificados los riesgos, DSPM ayuda a automatizar acciones, como el enmascaramiento dinámico de datos o la integración con sus sistemas de seguridad para activar acciones correctivas.

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¿Por qué las organizaciones necesitan DSPM ahora?

Las empresas que no adoptan un enfoque de seguridad centrado en los datos se enfrentan a riesgos significativos:

• Mayor probabilidad de filtraciones de datos, con un coste medio aproximado de 4,8 millones de dólares por filtración.
• Multas reglamentarias por incumplimiento de las leyes de protección de datos.
• Daño a la reputación,1 que conlleva la pérdida de la confianza del cliente.
• Incapacidad para Adopte la IA de forma segura y otras iniciativas estratégicas basadas en datos.

DSPM ayuda a las organizaciones:

• Obtenga visibilidad completa de sus datos.
• Automatice la detección y la mitigación de riesgos.
• Reforzar el cumplimiento normativo y la gobernanza en todos los entornos.
• Aprovechar al máximo el potencial de los datos para la IA y otras iniciativas.

Principales ventajas de la gestión de la privacidad de datos (DSPM) basada en IA

La gestión de la seguridad de datos (DSPM) basada en IA proporciona a las organizaciones mayor visibilidad y control sobre los datos confidenciales en entornos de nube, locales y SaaS. Transforma la seguridad de datos de un enfoque reactivo a uno proactivo, previniendo incidentes de seguridad antes de que ocurran. Al fin y al cabo, no se puede proteger lo que no se ve.

Visibilidad total de los datos confidenciales

Uno de los mayores desafíos que enfrentan las organizaciones es la falta de visibilidad sobre dónde se almacenan sus datos confidenciales. La información sensible suele estar dispersa en múltiples plataformas en la nube, aplicaciones de terceros y sistemas internos. Sin una forma centralizada de monitorear los datos, las organizaciones se exponen a riesgos de exposición accidental, amenazas internas e incumplimiento normativo.

La gestión del rendimiento de los datos (DSPM) basada en IA ayuda a resolver este problema mediante el escaneo y el inventario automáticos de todos los datos confidenciales en entornos locales y en la nube. Los equipos de seguridad obtienen una fuente única de información fidedigna sobre la seguridad de los datos, lo que facilita la aplicación de políticas, la detección de riesgos y la protección de la información contra el acceso no autorizado.

Las mejores soluciones DSPM te ayudan a decodificar el ADN de tus datos, brindándote visibilidad sobre atributos de datos como:

• Dueño
• Ubicación
• Estado de cifrado
• Estado de la copia de seguridad
• Datos hash
• Datos enmascarados
• Categoría de datos
• Tipo de datos
• Nivel de sensibilidad
• Datos sintéticos
• Reglamentos y marcos aplicables
• Residencia del interesado
• Medidas de protección de datos
• Tipo de sujeto de datos
• Contexto empresarial
• y mucho más…

Evaluación proactiva de riesgos

Las herramientas de seguridad tradicionales suelen basarse en la detección de amenazas mediante firmas, lo que significa que solo pueden responder a amenazas conocidas. Este modelo reactivo no logra abordar los riesgos emergentes, como nuevas configuraciones erróneas, la exposición involuntaria de datos o las amenazas internas.

DSPM ofrece una evaluación de riesgos proactiva, detectando configuraciones de seguridad incorrectas, permisos de acceso excesivos y almacenamiento de datos no autorizado (entre otros riesgos) antes de que puedan ser explotados. Las organizaciones que utilizan DSPM pueden priorizar las brechas de seguridad de alto riesgo y corregirlas automáticamente, reduciendo así la probabilidad de una intrusión.

Informes de cumplimiento más rápidos

El cumplimiento normativo representa un desafío creciente para las empresas que manejan información sensible. Leyes y marcos regulatorios como el RGPD, la HIPAA, la CCPA y la PCI DSS exigen medidas estrictas de protección de datos, auditoría e informes. Sin embargo, la mayoría de las organizaciones recurren a auditorías de cumplimiento manuales, que consumen mucho tiempo y son propensas a errores.

DSPM optimiza el cumplimiento normativo mediante la automatización del descubrimiento, la clasificación y la aplicación de políticas de datos. Las organizaciones pueden realizar un seguimiento del estado de cumplimiento con mayor facilidad, generando informes listos para auditoría y confirmando que los controles de seguridad se ajustan a los requisitos normativos. Esto reduce la carga de trabajo de los equipos de seguridad y, al mismo tiempo, mejora la eficiencia del cumplimiento.

Controles de acceso y gobernanza más estrictos

Muchas filtraciones de datos se producen debido a cuentas con permisos excesivos, cuando los empleados, socios y aplicaciones de terceros tienen más acceso al necesario a datos confidenciales, lo que aumenta el riesgo de amenazas internas o exposición accidental.

DSPM ayuda a las organizaciones a implementar políticas de acceso con privilegios mínimos, garantizando que solo los usuarios autorizados tengan acceso a los datos correctos en el momento oportuno. Piénselo: ¿sabe quién tiene acceso a sus datos más confidenciales? Si no tiene una visibilidad clara de los datos, probablemente no pueda responder a esta pregunta con seguridad.

Respuesta más rápida ante incidentes

Los equipos de seguridad se ven desbordados por la sobrecarga de alertas, lo que dificulta priorizar las amenazas críticas y responder a tiempo. A menudo, cuando ocurre un incidente, a la mayoría de las organizaciones les resulta difícil saber qué datos se vieron comprometidos. Se necesitan millones de dólares y grandes esfuerzos de consultoría para ayudar a responder a la pregunta: ¿se trató de una filtración de datos importante?

DSPM ayuda a las organizaciones a responder con rapidez al proporcionar una visibilidad más clara de qué datos se vieron afectados (y si esto es relevante).

Comparación de DSPM con otras soluciones de seguridad

Muchas organizaciones ya utilizan diversas herramientas de seguridad para proteger sus datos, pero DSPM ofrece un enfoque centrado en los datos. DSPM, con su enfoque nativo en IA, va un paso más allá al aprovechar la inteligencia artificial para descubrir y clasificar datos de maneras que antes eran imposibles.

¿En qué se diferencia DSPM de la gestión de la postura de seguridad en la nube (CSPM)?

CSPM protege las configuraciones en la nube, pero carece de una visibilidad profunda de los datos. DSPM lo complementa ayudando a los equipos de seguridad a priorizar las configuraciones erróneas que afectan a los datos confidenciales.

¿En qué se diferencia DSPM de la prevención de pérdida de datos (DLP)?

Las herramientas de prevención de pérdida de datos (DLP) impiden el movimiento no autorizado de datos bloqueando o restringiendo su flujo. Sin embargo, las altas tasas de falsos positivos debidas a clasificaciones inexactas hacen que muchas herramientas DLP resulten ineficaces (o incluso que no estén activadas).

DSPM proporciona una clasificación de datos precisa, y estos conocimientos pueden utilizarse para reducir las tasas de falsos positivos y ayudar a que las herramientas DLP cumplan con lo prometido.

¿En qué se diferencia DSPM de la gestión de derechos de infraestructura en la nube (CIEM)?

Las soluciones de gestión de derechos de infraestructura en la nube (CIEM) ayudan a las organizaciones a identificar, analizar y corregir permisos excesivos o mal configurados en las identidades en la nube (tanto humanas como de máquinas).

Si bien la gestión de identidades y permisos en la nube (CIEM) es fundamental para administrar las identidades y los permisos, no aborda directamente el riesgo de los datos. Se centra en quién tiene acceso, pero no necesariamente en qué accede ni si ese acceso es apropiado o riesgoso.

Cómo evaluar una solución DSPM

Con la creciente adopción de DSPM, las organizaciones deben evaluar cuidadosamente qué plataforma se adapta mejor a sus requisitos de seguridad y cumplimiento normativo.

Características clave a tener en cuenta en una solución DSPM

Cuando Elegir una solución DSPMConsideremos cinco factores críticos:

• VelocidadPriorice las plataformas que ofrecen una implementación rápida y resultados inmediatos, a menudo mediante la integración sin agentes.
• Escala: Asegurar que la solución DSPM pueda escalar sin esfuerzo en entornos extensos y complejos.
• PrecisiónOpte por plataformas con alta precisión de clasificación, que utilicen métodos sofisticados basados ​​en IA que vayan más allá de las expresiones regulares.
• Nativo de IAElija soluciones DSPM creadas en la era de la IA, capaces de aprovechar la inteligencia artificial avanzada y el aprendizaje automático para descubrir y clasificar datos que los proveedores tradicionales no detectan.
• ContextoSeleccione plataformas que proporcionen información detallada sobre los datos, ofreciendo contexto como el origen de los datos, las regulaciones asociadas y los niveles de riesgo.

Las organizaciones que adopten la gestión de la seguridad de los datos (DSPM) basada en IA obtendrán una ventaja estratégica, reduciendo los riesgos de seguridad e impulsando la innovación, al tiempo que garantizan que los datos permanezcan protegidos en todo momento.

Por qué DSPM es el futuro de la seguridad de datos

Como ya hemos comentado, a medida que las amenazas a la seguridad de los datos se vuelven más sofisticadas, las defensas tradicionales basadas en el perímetro ya no son suficientes. Con la creciente proliferación de datos, las organizaciones necesitan una mayor visibilidad de los mismos. Las soluciones de seguridad basadas en IA se están volviendo esenciales, ya que ofrecen una mayor visibilidad, una evaluación de riesgos automatizada y una protección proactiva. Mientras tanto, los marcos regulatorios, especialmente los que rigen los datos y la IA, están evolucionando rápidamente, lo que convierte el cumplimiento normativo en una prioridad absoluta.

Al adoptar DSPM ahora, las organizaciones pueden fortalecer su postura de seguridad, adelantarse a los requisitos de cumplimiento y proteger los datos confidenciales tanto en entornos en la nube como locales.

Dar el siguiente paso con DSPM

Las organizaciones ya no pueden depender únicamente de las herramientas de seguridad tradicionales. A medida que los datos se distribuyen cada vez más en entornos de nube, SaaS e híbridos, un enfoque de seguridad centrado en los datos resulta esencial.

DSPM proporciona la visibilidad, la automatización y la inteligencia necesarias para proteger la información confidencial. Ahora es el momento de tomar el control de la seguridad de sus datos.

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Preguntas frecuentes

¿Cuál es la diferencia entre DSPM y DLP?

Tanto la gestión de la postura de seguridad de datos (DSPM) como la prevención de pérdida de datos (DLP) se centran en proteger los datos confidenciales, aunque cumplen funciones diferentes.

La prevención de pérdida de datos (DLP, por sus siglas en inglés) está diseñada principalmente para evitar que los datos salgan de la red de una organización mediante la monitorización y el control de su movimiento. Aplica políticas basadas en reglas para bloquear el movimiento de datos no autorizado. Sin embargo, la DLP presenta dificultades en los entornos modernos de nube múltiple y SaaS, donde los datos se mueven dinámicamente entre aplicaciones y ubicaciones de almacenamiento.

Por otro lado, DSPM ofrece visibilidad sobre dónde residen los datos confidenciales, cómo se accede a ellos y si están debidamente protegidos. No bloquea el movimiento de datos, sino que identifica riesgos de seguridad, permisos excesivos, configuraciones incorrectas e infracciones de políticas antes de que provoquen una brecha de seguridad.

En resumen: DLP se centra en restringir el movimiento de datos, mientras que DSPM garantiza la seguridad de los datos en reposo, independientemente de dónde se encuentren.

¿Qué es una plataforma de seguridad de datos?

Una plataforma de seguridad de datos es una solución de seguridad integral que ayuda a las organizaciones a proteger los datos confidenciales contra el acceso no autorizado, las filtraciones y las infracciones de cumplimiento normativo. Estas plataformas suelen incluir tecnología DSPM y otras funcionalidades en las siguientes áreas:

• Prevención de pérdida de datos (DLP)
• Identidad
• Privacidad
• Gobernanza, Riesgo y Cumplimiento (GRC)
• Linaje de datos
• Seguridad de IA

La gestión de la seguridad de los datos (DSPM) suele considerarse el pilar más importante de una plataforma de seguridad de datos.

¿Qué es la postura de seguridad de los datos?

La postura de seguridad de datos se refiere al estado de una organización con respecto a la protección de sus datos en todos los entornos: nube, local e híbrido. Implica la identificación continua de datos confidenciales, la detección de vulnerabilidades, la aplicación de políticas de seguridad y la respuesta ante amenazas.

Una sólida postura de seguridad de datos reduce el riesgo de filtraciones, previene el acceso no autorizado y garantiza el cumplimiento normativo mediante la integración de tecnologías como DSPM (Gestión de la Postura de Seguridad de Datos) y DLP (Prevención de Pérdida de Datos) para salvaguardar la información crítica.

¿Cuál es la diferencia entre DSPM y CASB?

Tanto los agentes de seguridad de acceso a la nube (CASB) como la gestión de la postura de seguridad de datos (DSPM) ayudan a las organizaciones a proteger los datos, pero funcionan de manera diferente.

• CASB se centra en controlar y proteger el acceso a las aplicaciones en la nube. Supervisa y aplica políticas de seguridad cuando los usuarios interactúan con aplicaciones SaaS como Microsoft 365, Google Workspace o Salesforce.
• DSPM se centra en la seguridad de los datos en sí, independientemente de dónde se almacenen o se acceda a ellos. Proporciona visibilidad sobre la ubicación de los datos confidenciales, realiza un seguimiento de los riesgos de seguridad y automatiza la aplicación de las normativas de cumplimiento.

En resumen: CASB protege el acceso a la nube y el comportamiento del usuario, mientras que DSPM protege los datos propiamente dichos en todos los entornos.

¿DSPM forma parte de CNAPP?

Las plataformas de protección de aplicaciones nativas de la nube (CNAPP) son soluciones de seguridad diseñadas para proteger aplicaciones, cargas de trabajo e infraestructura en entornos de nube. CNAPP incluye componentes como CSPM (Gestión de la postura de seguridad en la nube), CIEM (Gestión de derechos de infraestructura en la nube) y seguridad de cargas de trabajo.

DSPM no forma parte estrictamente de CNAPP, pero lo complementa al añadir una capa fundamental de seguridad de datos. Mientras que CNAPP se centra en proteger las configuraciones, las aplicaciones y el acceso de los usuarios en la nube, DSPM garantiza que los datos confidenciales almacenados en entornos de nube estén siempre protegidos.

Muchas organizaciones utilizan CNAPP y DSPM conjuntamente para lograr una seguridad integral en la nube.

¿Puede DSPM integrarse en estrategias de seguridad más amplias?

Sí, DSPM se integra perfectamente en estrategias de seguridad más amplias al mejorar la protección de datos, la gestión de riesgos y los esfuerzos de cumplimiento. Muchas organizaciones lo consideran la base de su estrategia de seguridad de datos, integrando DSPM con:

• Modelos de seguridad de confianza cero para imponer estrictos controles de acceso.
• Soluciones de seguridad en la nube como CSPM, CNAPP y CASB.
• Soluciones de gestión de identidades y accesos (IAM) para prevenir el acceso no autorizado.
• Plataformas SIEM y SOAR para mejorar la detección y respuesta ante amenazas.

DSPM actúa como la pieza que falta en muchas estrategias de seguridad, ya que proporciona visibilidad sobre los riesgos de seguridad de los datos y garantiza el cumplimiento continuo.

¿Qué es el cifrado de datos?

El cifrado de datos es una medida de seguridad que convierte los datos legibles en un formato ilegible mediante algoritmos criptográficos. Esto garantiza que solo los usuarios autorizados con la clave de descifrado correcta puedan acceder a la información original.

Existen dos tipos principales de cifrado:

• Cifrado de datos en reposo: Protege los datos almacenados en bases de datos, almacenamiento en la nube y sistemas locales.
• Cifrado en tránsito: Protege los datos que se transmiten entre aplicaciones, redes y servicios en la nube.

El cifrado es un componente fundamental de la seguridad de los datos. DSPM proporciona visibilidad sobre qué datos están cifrados y cuáles no, pero deberían estarlo.