Meilleures pratiques DSPM (guide 2025) : stratégies essentielles pour une gestion efficace de la posture de sécurité des données

Les entreprises gèrent désormais des données sensibles via plus de 100 services cloud et applications SaaS, ce qui rend difficile le suivi de l'emplacement des données et de leur utilisation. Cette prolifération de données élargit la surface d'attaque, augmentant ainsi l'exposition aux violations, aux erreurs de configuration, aux lacunes de conformité et aux accès non autorisés.

Pour combler cet écart de visibilité, les équipes de sécurité utilisent Data Security Posture Management (DSPM) meilleures pratiques : les stratégies éprouvées qui facilitent la découverte, la classification et la protection des données sensibles à grande échelle.

Là où les outils traditionnels de protection des données sont souvent insuffisants, ces stratégies fournissent la structure nécessaire pour maintenir la visibilité et le contrôle dans des environnements multicloud complexes.

Dans cet article, nous explorerons les meilleures pratiques pratiques en matière de DSPM, allant de l'établissement d'un inventaire de données robuste à la gestion de l'accès, en passant par l'intégration d'outils de détection pilotés par l'IA et l'automatisation de la surveillance de la conformité.

Pourquoi les meilleures pratiques de la DSPM sont plus importantes que jamais en 2025

Les défis en matière de protection des données se sont intensifiés à mesure que les entreprises se développent dans des environnements cloud, sur site, hybrides et SaaS. Le respect des meilleures pratiques DSPM aide les équipes de sécurité à reprendre le contrôle et à réduire les risques dans ce paysage complexe.

Voici pourquoi ils sont importants en 2025 :

• Visibility lacunes : La rapidité avec laquelle les entreprises adoptent les outils cloud et SaaS a créé un problème de visibilité que les méthodes de sécurité traditionnelles ne peuvent pas résoudre. Les équipes gèrent les données dans de multiples environnements, ce qui rend plus difficile de savoir où sont stockées les informations sensibles et qui y a accès. Ces angles morts ouvrent la porte à une exposition accidentelle et à des attaques ciblées.
• Regulemental pressure : Les lois, telles que le RGPD, l'HIPAA et la SOX, exigent un contrôle total sur la manière dont les données sont collectées, stockées et utilisées. Les équipes de sécurité doivent conserver des pistes d'audit détaillées et démontrer la conformité à la demande. Sans une visibilité claire et une gouvernance adéquate, le respect de ces normes devient de plus en plus difficile.
• Infractions : En 2025, data violations cost les entreprises gagnent en moyenne 4,4 millions de dollars dans le monde. Cependant, en investissant dans des pratiques préventives, les organisations peuvent réduire leur risque d'exposition et réduire considérablement les dépenses de recouvrement. Dans de nombreux cas, les économies réalisées grâce aux violations évitées l'emportent sur le coût de la mise en place d'un programme DSPM solide.
• Menaces avancées : Les attaques ciblent souvent des actifs de données non surveillés ou oubliés stockés dans le cloud, dans des environnements de test et sur des disques partagés. Les meilleures pratiques DSPM aident les équipes de sécurité à combler ces lacunes en fournissant visibilité et contrôle sur chaque donnée, quel que soit son emplacement.

À mesure que ces pressions s'intensifient, les investissements s'accélèrent, DSPM market size en s'étendant aux entreprises privilégiant le cloud.

Meilleures pratiques de mise en œuvre avancée

Les pratiques avancées du DSPM mettent l'accent sur une visibilité approfondie et un contrôle intelligent des environnements de données complexes. Ils aident les entreprises à gérer les opérations cloud à grande échelle, à réduire les tâches manuelles et à maintenir une protection cohérente sur toutes les plateformes.

DSPM and cloud native integration

Les environnements de données modernes couvrent plusieurs fournisseurs de cloud et de plateformes SaaS. Une stratégie DSPM native du cloud permet aux équipes de sécurité de gérer cette complexité avec précision et rapidité.

• Approches privilégiant les API: les API se connectent directement aux environnements cloud et SaaS, offrant aux équipes de sécurité une visibilité approfondie sur les flux de données, le stockage et l'accès. Cette connexion directe permet d'identifier les informations sensibles sur l'ensemble des systèmes sans coûts ni étapes manuelles supplémentaires.
• Multicloud Strategies: De nombreuses organisations opèrent simultanément sur AWS, Azure et GCP. Une configuration DSPM solide applique des politiques et des contrôles cohérents sur toutes les plateformes, réduisant ainsi les lacunes qui apparaissent lorsque chacune est gérée séparément.
• Integration of security tools: L'intégration des données DSPM à des outils tels que SIEM et SOAR permet de contextualiser les alertes et d'automatiser la réponse aux incidents. Les équipes de sécurité peuvent suivre les activités inhabituelles et agir plus rapidement grâce à des tableaux de bord unifiés, tout en hiérarchisant les risques critiques.

Lors de l'évaluation Les fournisseurs DSPM, les critères de sélection doivent inclure l'évolutivité, la profondeur d'intégration et la facilité de déploiement dans des environnements hybrides et multicloud. Les solutions répondent à ces exigences grâce à une architecture cloud native et à une découverte automatique des données.

Dirigeant Plateformes DSPM comme celui de Cyera, combinez des intégrations simples et une visibilité en temps réel pour simplifier la protection des données dans des écosystèmes complexes multicloud.

Automatisation de la surveillance et de la conformité

L'automatisation des processus de surveillance et de conformité permet aux opérations de sécurité de rester proactives et de se concentrer sur les risques réels plutôt que sur les tâches manuelles ou les fausses alertes.

• Smart Alert: Les systèmes DSPM avancés utilisent une analyse contextuelle pour détecter les menaces réelles tout en réduisant le bruit généré par les faux positifs. Cette approche améliore le temps de réponse et réduit la fatigue liée aux alertes.
• Conformité automatisée: Les contrôles intégrés pour le RGPD, l'HIPAA, la SOX et d'autres réglementations simplifient le processus d'audit. Les équipes peuvent confirmer que les pratiques de traitement des données répondent à chaque exigence sans effectuer de révisions répétitives.
• Surveillance en temps réel: Le suivi continu de l'accès aux données et des mouvements fournit un aperçu immédiat des comportements inhabituels ou des violations des politiques. Cela permet d'accélérer les enquêtes et les mesures correctives.
• Audit reports: Les modèles standardisés facilitent la génération de rapports de conformité répondant aux attentes réglementaires. Les responsables de la sécurité peuvent produire des résumés détaillés sur l'état de protection des données, les journaux d'accès, les mises à jour des politiques, les résolutions d'incidents et les résultats de l'évaluation des risques chaque fois que cela est nécessaire.

Strategies DSPM spécifiques à l'industrie

Une approche unique de la DSPM fonctionne rarement, car différents secteurs sont confrontés à des défis uniques en matière de sécurité et de conformité. L'adaptation des stratégies aux types de données, aux réglementations et à l'exposition aux risques de chaque secteur permet de renforcer la protection et de faciliter la conformité.

Services financiers

Les institutions financières gèrent des données de paiement et des enregistrements de transactions hautement sensibles, ce qui nécessite une surveillance stricte.

Le déploiement de DSPM pour automatiser les contrôles PCI DSS et SOX a réduit les révisions manuelles tout en préservant la conformité. Associé à un cryptage robuste et à des politiques d'accès rigoureuses, il protège également les données des clients contre les menaces internes et externes.

Pour les banques internationales, les contrôles transfrontaliers de résidence des données sont essentiels pour répondre aux exigences régionales en matière de confidentialité sans sacrifier l'efficacité opérationnelle.

Health care

Alors que le secteur de la santé passe aux dossiers basés sur le cloud, la DSPM devient essentielle pour protéger les données des patients. La conformité à la loi HIPAA repose sur le fait de savoir où se trouvent les informations sur les patients et qui peut y accéder.

Le DSPM fournit cette visibilité, génère des pistes d'audit automatisées et signale les accès anormaux. Cela permet aux hôpitaux et aux centres de recherche de protéger la vie privée, de préserver la confiance et de rester en conformité avec les réglementations.

Technologie et SaaS

Les entreprises technologiques et les fournisseurs de SaaS doivent protéger leur propriété intellectuelle, du code source aux algorithmes propriétaires.

DSPM prend en charge les environnements multi-locataires en isolant les données des clients et en empêchant les accès croisés entre locataires. Il renforce également la protection des ensembles de données d'IA et de ML qui contiennent souvent des informations sensibles sur les utilisateurs ou des informations commerciales.

Ces mesures réduisent le risque de fuites susceptibles de nuire à la fois aux clients et à la réputation de la marque.

Intégration de l'IA et des technologies émergentes

L'intelligence artificielle redéfinit la façon dont les entreprises gèrent et protègent les données. Lorsqu'elle est intégrée au DSPM, l'IA fournit des informations plus approfondies, une détection plus rapide et un contrôle plus précis. Ces avancées aident les équipes de sécurité à adopter une prévention proactive tout en suivant le rythme de l'augmentation des volumes et de la complexité des données.

Capacités DSPM améliorées par l'IA

L'IA ajoute de l'intelligence à chaque étape des opérations DSPM. Il permet aux systèmes de s'adapter à l'évolution des environnements de données et de détecter les risques que les processus manuels ignorent souvent.

• Automatic learning: Les modèles d'apprentissage automatique améliorent la précision de la découverte et de la classification des données en reconnaissant les modèles de stockage et d'accès aux informations. Cela permet d'identifier les données sensibles ou mal classées sur de grands systèmes distribués avec une plus grande précision.
• Détection des anomalies basée sur l'IA: En analysant le comportement des utilisateurs et du système, l'IA peut signaler des modèles d'accès inhabituels pouvant indiquer des menaces internes ou des comptes compromis. Ces informations aident les équipes de sécurité à agir rapidement avant qu'un incident ne s'aggrave.
• Natural language treatment: les outils NLP peuvent scanner les e-mails, les documents et les journaux de discussion pour identifier et protéger les données non structurées. Cette fonctionnalité est vitale pour les organisations disposant de volumes importants d'informations textuelles que les outils traditionnels ont du mal à analyser à grande échelle.

Generative Security of Data Security

Alors que les entreprises intègrent l'intelligence artificielle dans leurs opérations quotidiennes, la nécessité de adoption sécurisée de l'IA devient critique.

• Protection des données de formation: Les modèles d'IA dépendent de grands ensembles de données pour la formation. Sans mesures de protection appropriées, des informations confidentielles ou réglementées peuvent être exposées. Pour éviter cela, DSPM pour IA peut contribuer à sécuriser les données tout au long du processus de développement.
• IA Copilote Governance: Les assistants automatisés et les copilotes ont besoin de garde-fous lorsqu'ils manipulent des données sensibles. La mise en œuvre de politiques d'accès et de contrôles de surveillance empêche les systèmes d'IA de récupérer ou de partager des informations protégées sans supervision.
• Garanties contre l'exposition: Les outils d'IA génératifs peuvent révéler involontairement des données par le biais de sorties ou d'invitations. Les organisations doivent appliquer le masquage des données, la rédaction et des restrictions contextuelles pour réduire ce risque.

Mesurer le succès du DSPM : des indicateurs clés qui comptent

Le suivi des performances du DSPM aide les responsables de la sécurité à comprendre dans quelle mesure leur programme protège les données et soutient les objectifs commerciaux. Des indicateurs clairs révèlent si la visibilité, l'automatisation et les processus de réponse s'améliorent au fil du temps.

Les mesures suivantes donnent une vision équilibrée des progrès techniques et organisationnels.

Indicateurs de performance de base

Ces indicateurs montrent l'efficacité avec laquelle les outils DSPM identifient, classent et protègent les informations sensibles dans l'ensemble du paysage des données.

• Pourcentage de couverture des données: indique la quantité de données de votre organisation qui est visible via la plateforme DSPM. Un pourcentage plus élevé indique une meilleure visibilité dans les environnements cloud, sur site et SaaS.
• Classification Precision: mesure la précision avec laquelle le système étiquette les données sensibles, ce qui permet d'identifier les lacunes dans la politique ou la logique de détection. Une précision constante renforce la confiance dans les rapports et permet de prendre des mesures de sécurité plus intelligentes.
• Exhibition reduction: suit la baisse du nombre de données sensibles exposées ou non protégées afin de mettre en évidence l'impact des efforts de remédiation. Au fil du temps, la diminution des points d'exposition indique que les politiques et les contrôles d'accès fonctionnent efficacement
• Degré de détection et de réponse: reflète les performances des alertes, des playbooks et des réponses automatisées. Plus une équipe peut détecter et résoudre rapidement un incident lié aux données, moins les dommages potentiels sont importants.

Mesures de l'impact sur les entreprises

Tes mesures relient les résultats du DSPM à la valeur commerciale. Ils aident les équipes de direction à comprendre le retour sur investissement et l'impact global de leur meilleure posture en matière de données.

• Cost Evitation: Le coût des infractions évitées et des violations de conformité. Cela donne une vision claire des avantages financiers liés au maintien de solides pratiques DSPM.
• Gains d'efficacité: L'automatisation a réduit le temps consacré aux contrôles de conformité et à la préparation des audits. La mesure du temps économisé permet de quantifier l'efficacité opérationnelle et de réduire la charge de travail manuelle.
• Productivity improvement: Lorsque les tâches de routine relatives à la sécurité des données sont exécutées automatiquement, les équipes peuvent se concentrer sur la stratégie et l'innovation. Le suivi de cette évolution de la productivité montre comment le DSPM contribue à la performance globale de l'entreprise.

Conclusion

La mise en place d'un programme DSPM solide est un processus continu. Les organisations devraient commencer par des pratiques fondamentales telles que la découverte et la classification des données, puis passer à des fonctionnalités avancées telles que la détection automatique des risques et les informations basées sur l'IA.

Les stratégies DSPM les plus efficaces combinent la technologie, les processus et les personnes. Les outils offrent visibilité et automatisation, les processus assurent la cohérence et des équipes qualifiées favorisent l'amélioration continue.

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