DSPM vs. CSPM: Wichtigste Unterschiede, Anwendungsfälle und Einsatzgebiete von SSPM

Die Cloud-Sicherheit weist ein Transparenzproblem auf.

Zu wissen, dass ein Speicher-Bucket, eine Datenbank, eine Cloud-Rolle oder eine SaaS-Anwendung über eine riskante Konfiguration Angelegenheiten.

Die nächste Frage wird damit aber nicht beantwortet:

Welche Daten sind durch diese Gefährdung tatsächlich gefährdet?

Diese Unterscheidung erklärt, warum Sicherheitsteams zunehmend bewerten DSPM vs. CSPM anstatt die Wolkenlage als ein einzelnes Problem zu behandeln.

Cloud-Sicherheitsstatus-Management (CSPM) Der Schwerpunkt liegt primär auf der Konfiguration und dem Sicherheitsstatus der Cloud-Infrastruktur.

Verwaltung der Datensicherheitsmaßnahmen (DSPM) Der Fokus liegt auf den Daten selbst, einschließlich der Frage, wo sensible Daten vorhanden sind, was sie enthalten, wer oder was darauf zugreifen kann, wie sie offengelegt werden und welche Risiken ein Eingreifen erfordern.

SaaS Security Posture Management (SSPM) fügt eine weitere Ebene hinzu, indem der Fokus auf Konfigurationen gelegt wird., Identitäten, Berechtigungen, Integrationen, und andere Sicherheitsrisiken innerhalb von SaaS-Anwendungen.

Die einfachste Unterscheidung ist:

CSPM fragt, ob die Cloud-Infrastruktur sicher ist.

DSPM fragt, ob die Daten sicher sind.

SSPM fragt, ob SaaS-Anwendungen sicher konfiguriert und verwaltet werden.

Moderne Unternehmen benötigen oft mehr als eine, da Infrastruktur, Anwendungen, Identitäten, Daten und KI mittlerweile sich überschneidende Sicherheitsgrenzen schaffen.

Worin besteht der Unterschied zwischen DSPM und CSPM?

Der Hauptunterschied zwischen DSPM und CSPM liegt darin, was die jeweilige Sicherheitsdisziplin schützt und versteht.

CSPM konzentriert sich auf Cloud-Infrastruktur und -Konfigurationen.

DSPM konzentriert sich auf Daten und die damit verbundenen Risiken.

CSPM identifiziert Infrastrukturrisiken. DSPM liefert den notwendigen Datenkontext, um deren potenzielle Auswirkungen zu verstehen.

Was ist DSPM?

Data Security Posture Management (DSPM) unterstützt Organisationen dabei, Risiken im Zusammenhang mit sensiblen Daten kontinuierlich zu erkennen, zu klassifizieren, zu verstehen, zu priorisieren und zu reduzieren.

DSPM geht von den Daten aus, nicht von der Infrastruktur, die sie umgibt.

Sicherheitsteams nutzen DSPM, um Fragen wie die folgenden zu beantworten:

• Wo befinden sich die sensiblen Daten?
• Was beinhalten die Daten?
• Welche Daten sind reguliert, vertraulich oder geschäftskritisch?
• Wer oder was hat Zugriff darauf?
• Welche Berechtigungen bergen unnötige Risiken?
• Werden sensible Daten öffentlich zugänglich gemacht oder breit gestreut?
• Wie nutzen Identitäten die Daten?
• Welche Kopien bergen unnötige Risiken?
• Hat die KI Zugriff auf die Daten?
• Bei welchen Risiken ist zuerst Handlungsbedarf gegeben?
• Wie können Teams das Ansteckungsrisiko verringern?

Die Kategorie hat sich auch über ihren anfänglichen Fokus auf die Cloud-Datenermittlung hinaus entwickelt.

Da Unternehmen immer mehr Daten mit SaaS, Analysen, KI-Pipelines, RAG, Modellen, Copiloten und Agenten verbinden, muss DSPM zunehmend Verbindungen herstellen. Datensensibilität in Bezug auf Identität, Zugriff, Offenlegung, Aktivität, Geschäftskontext, KI-Nutzung und Behebungsmaßnahmen.

Dieser Wandel ist wichtig, weil eine Sicherheitsfeststellung ohne Datenkontext zu einer falschen Priorität führen kann.

Was ist CSPM?

Cloud Security Posture Management (CSPM) bewertet kontinuierlich die Cloud-Infrastruktur und -Dienste auf Konfigurationsfehler, Richtlinienverstöße, Schwachstellen, übermäßige Infrastrukturberechtigungen und Compliance-Lücken.

CSPM evaluiert üblicherweise Umgebungen wie AWS, Microsoft Azure und Google Cloud.

Typische Befunde der CSPM können Folgendes umfassen:

• Öffentlich zugänglicher Cloud-Speicher
• Zu permissive Cloud-IAM-Rollen
• Unverschlüsselte Ressourcen
• Offene Netzwerkports
• Konfigurationsdrift
• Fehlende Protokollierung oder Überwachung
• Cloud-Ressourcen, die gegen die Sicherheitsrichtlinien verstoßen
• Lücken bei der Einhaltung der Cloud-Konfiguration

CSPM liefert Cloud-Sicherheitsteams wichtige Infrastrukturkontexte.

Der infrastrukturelle Kontext allein erklärt jedoch möglicherweise nicht die geschäftlichen Auswirkungen eines Befundes.

Ein öffentlich zugänglicher Test-Bucket mit synthetischen Daten birgt nicht dasselbe Datenrisiko wie ein öffentlich zugänglicher Bucket mit Kundendatensätzen, Anmeldeinformationen, Quellcode oder regulierten Gesundheitsdaten.

Die Konfiguration mag identisch aussehen. Die Daten verändern das Risiko.

DSPM vs. CSPM: Der Unterschied wird im Datenkontext deutlich.

Benötigt man DSPM, wenn man bereits CSPM besitzt?

Für Organisationen, die sensible Daten in Cloud-Umgebungen, SaaS-Plattformen, Datensystemen und KI-Workflows speichern, ersetzt CSPM nicht DSPM.

Die beiden Disziplinen befassen sich mit unterschiedlichen Ebenen.

Betrachten wir eine Cloud-Datenbank mit einer zu permissiven Rolle.

CSPM kann die Cloud IAM oder Konfigurationsproblem.

DSPM fügt Fragen hinzu wie:

• Enthält die Datenbank sensible Daten?
• Welche sensiblen Bereiche gibt es?
• Welche Identitäten können sie erreichen?
• Übersteigt dieser Zugriff die geschäftlichen Anforderungen?
• Hat jemand auf die sensiblen Daten zugegriffen?
• Existiert an anderer Stelle eine weitere Kopie?
• Kann eine KI-Anwendung oder ein KI-Agent darauf zugreifen?
• Welchen Abhilfemaßnahmen sollten die Teams Priorität einräumen?

CSPM kann Ihnen anzeigen, dass mit der Cloud-Ressource etwas nicht stimmt. DSPM hilft dabei, das Ausmaß des Problems zu ermitteln.

Funktionieren DSPM und CSPM zusammen?

Ja.

Organisationen können Infrastruktur und Datenkontext kombinieren, um Cloud-Risiken genauer zu priorisieren.

Betrachten wir zwei Speicherressourcen mit dem gleichen Konfigurationsproblem.

Ressource A: Öffentlich zugänglich, enthält öffentliche Marketingmaterialien.

Ressource B: Öffentlich zugänglich, enthält personenbezogene Daten von Kunden und API-Zugangsdaten.

Eine rein auf die Konfiguration beschränkte Betrachtungsweise könnte beiden Befunden eine ähnliche Dringlichkeit beimessen.

Eine datenbasierte Sichtweise ermöglicht es, die potenziellen Auswirkungen auf das Geschäft sofort zu erkennen.

Dadurch entsteht ein nützlicheres Priorisierungsmodell:

Cloud-Exposition + Sensible Daten + Zugriff + Aktivität + Geschäftskontext = Handlungsrelevantes Risiko

Der Ausdruck ist keine mathematische Formel. Er verdeutlicht, warum der Schweregrad der Infrastruktur allein nicht das Datenrisiko bestimmt.

Was ist SSPM?

SaaS Security Posture Management, oder SSPM, bewertet kontinuierlich den Sicherheitsstatus innerhalb von SaaS-Anwendungen.

SSPM konzentriert sich typischerweise auf Risiken wie:

• Unsichere SaaS-Konfigurationen
• Übermäßige SaaS-Berechtigungen
• Inaktive oder unnötige Konten
• Einstellungen für schwache Authentifizierung
• Risikoreiche Integrationen von Drittanbietern
• OAuth-Berechtigungen
• Konfigurationsdrift
• Verstöße gegen die SaaS-Compliance

Der Unterschied zu CSPM liegt in der Ebene, die jeweils bewertet wird.

CSPM konzentriert sich auf Cloud-Infrastruktur. SSPM konzentriert sich auf die SaaS-Anwendungsarchitektur.

DSPM überwindet diese Grenzen, indem es den Daten folgt.

DSPM vs. CSPM vs. SSPM

Warum KI die Entscheidung zwischen DSPM und CSPM verändert

Künstliche Intelligenz führt zu einem grundlegenden Wandel im Lagemanagement, da die Infrastruktur den Teams nicht mehr ausreichend darüber informiert, wie Daten genutzt werden.

Eine KI-Anwendung kann Informationen abrufen aus:

• Cloud-Datenbanken
• Objektspeicher
• SaaS-Anwendungen
• Data-Warehouses
• Vektordatenbanken
• Unternehmensdokumente
• APIs
• Ampelindizes

Die Infrastruktur mag zwar den Konfigurationsrichtlinien entsprechen, aber das KI-System hat dennoch Zugriff auf sensible, veraltete, schädliche, übermäßig gespeicherte oder übermäßig exponierte Informationen.

KI erhöht daher die Bedeutung von Fragen wie:

• Auf welche sensiblen Daten kann KI zugreifen?
• Welche Identität gewährt der KI diesen Zugriff?
• Hat die KI geerbt? übermäßige Berechtigungen?
• Sollen die Daten in einen Ampel- oder Schulungsworkflow einfließen?
• Welche sensiblen Daten erscheinen in Aufforderungen oder Antworten?
• Wohin gelangen KI-generierte oder KI-abgerufene Daten als Nächstes?

Die Sicherheit von KI benötigt Infrastrukturkontext, aber auch Datenkontext.

Diese Anforderung trägt dazu bei, zu erklären, warum DSPM sich von der Transparenz von Cloud-Daten hin zu einer umfassenderen Datensicherheit, Zugriffsanalyse, KI-Sicherheit und Fehlerbehebung entwickelt hat.

DSPM vs. CSPM vs. CNAPP

Eine weitere häufige Fehlerquelle sind Cloud-native Anwendungsschutzplattformen, oder CNAPP.

CNAPP vereint verschiedene Cloud-native Sicherheitsfunktionen, darunter häufig CSPM, Cloud-Workload-Schutz, Berechtigungsmanagement für Cloud-Infrastrukturen, Schwachstellenmanagement und andere Cloud-Sicherheitsfunktionen.

DSPM kann CNAPP durch die Hinzufügung tiefergehender Datenanalyse ergänzen.

Die Unterscheidung bleibt nützlich:

CNAPP konzentriert sich in erster Linie auf die Absicherung cloudnativer Anwendungen und Infrastrukturen.

DSPM konzentriert sich darauf, das Risiko für die Daten selbst zu verstehen und zu reduzieren.

Da Plattformen immer stärker zusammenwachsen, sollten Käufer die tatsächlichen Fähigkeiten bewerten und nicht davon ausgehen, dass ein Akronym eine gleichwertige Tiefe garantiert.

DSPM vs. CSPM vs. DLP

DLP fügt eine weitere Steuerungsebene hinzu.

DSPM und DLP Beide konzentrieren sich auf sensible Daten, lösen aber unterschiedliche Probleme.

DSPM Hilft Teams dabei, festzustellen, wo sensible Daten vorhanden sind, wer oder was darauf zugreifen kann, wo sie gefährdet sind und welche Risiken behoben werden müssen.

DLP konzentriert sich darauf, gemäß den Richtlinien zu kontrollieren, wie sensible Daten verwendet, weitergegeben, übertragen oder verschoben werden.

Zum Beispiel:

DSPM kann sensible Kundendaten mit übermäßigem Zugriff identifizieren.

DLP kann verhindern, dass jemand diese Daten an ein nicht autorisiertes Ziel sendet.

CSPM kann die Cloud-Konfiguration identifizieren, die einen weiteren Expositionspfad geschaffen hat.

Diese Steuerungselemente funktionieren am besten, wenn Teams ihren Kontext miteinander verknüpfen, anstatt sie als voneinander unabhängige Warnmeldungsströme zu betreiben.

Der Markt verlagert sich von der Transparenz der Marktposition hin zur Risikoreduzierung.

Die Sicherheitsteams haben bereits Warnmeldungen erhalten.

Die schwierigere Aufgabe besteht darin, zu entscheiden, welche Probleme wichtig sind und diese zu beheben, bevor sie zu Zwischenfällen führen.

Moderne DSPM-Systeme müssen daher mehr leisten, als nur eine Karte sensibler Daten zu erstellen.

Teams müssen zunehmend miteinander kommunizieren:

Wann sollten Sie sich für DSPM, CSPM oder beides entscheiden?

Setzen Sie DSPM dann ein, wenn Sie wissen müssen, welche Daten gefährdet sind.

DSPM sollte Priorität erhalten, wenn Organisationen Folgendes benötigen:

• Unbekannte oder sensible Daten finden
• Datenexposition verstehen
• Identifizieren Sie übermäßigen Zugriff
• Verknüpfen Sie Identitäten mit sensiblen Informationen
• Priorisieren Sie das Risiko entsprechend der Datensensitivität.
• Schützen Sie Daten in Cloud-, SaaS-, Hybrid- oder On-Premise-Systemen.
• Reduzierung des KI-Datenrisikos
• Unterstützung der Datenschutz- und Regulierungsanforderungen
• Behebung des Risikos sensibler Daten

CSPM sollte priorisiert werden, wenn die Cloud-Konfiguration das Hauptproblem darstellt.

CSPM sollte Priorität haben, wenn Teams Folgendes benötigen:

• Cloud-Fehlkonfigurationen identifizieren
• Bewertung der Konformität von Cloud-Ressourcen
• Überwachung der Infrastrukturkonfigurationsabweichung
• Risikoreiche Cloud-IAM-Einstellungen finden
• Cloud-Workloads und -Dienste bewerten
• Standardisierung der Cloud-Sicherheitslage über alle Konten hinweg

Verwenden Sie beide, wenn sensible Daten in der Cloud verarbeitet werden.

Für viele Unternehmen ist dies die pragmatische Antwort.

CSPM liefert Infrastrukturkontext.

DSPM liefert Datenkontext.

Zusammengenommen helfen diese Signale den Sicherheitsteams dabei, zu ermitteln, welche Infrastrukturprobleme ein relevantes Risiko für sensible Informationen darstellen.

Worauf Sie bei einer modernen DSPM-Plattform achten sollten

Der DSPM-Markt ist schnell gereift.

Käufer sollten mehr bewerten, als nur ob ein Produkt ein Cloud-Repository scannen und personenbezogene Daten identifizieren kann.

Achten Sie auf Fähigkeiten, die die Risikofrage vollständig beantworten:

Umfassende Datenanalyse

Kann die Plattform strukturierte, semistrukturierte und unstrukturierte Daten in den Umgebungen erkennen, die Ihr Unternehmen tatsächlich nutzt?

Genaue Klassifizierung

Kann es sensible, regulierte, vertrauliche und geschäftskritische Daten mit ausreichender Genauigkeit identifizieren, um Sicherheitsentscheidungen zu treffen?

Identitäts- und Zugriffskontext

Können Teams feststellen, wem die Daten gehören, wer darauf zugreifen kann, welche Identitäten ein Datenleck verursachen und wo Berechtigungen den Geschäftsbedarf überschreiten?

Aktivitätskontext

Können Teams zwischen theoretischem Datenzugriff und tatsächlicher Datennutzung unterscheiden?

KI-Datensicherheit

Kann die Plattform sensible Informationen im Zusammenhang mit KI-Anwendungen, Trainingsdaten, RAG, Modellen, Copiloten und agentenbasierten Arbeitsabläufen identifizieren?

Risikopriorisierung

Priorisiert die Plattform die Ergebnisse anhand von Sensibilität, Gefährdung, Zugriff, Aktivität und geschäftlichen Auswirkungen, anstatt eine weitere einfache Warnmeldungswarteschlange zu erstellen?

Sanierung

Können Teams durch Arbeitsabläufe und Integrationen von einer Feststellung zu Korrekturmaßnahmen gelangen?

Hybridabdeckung

Kann die Plattform Daten über eine einzelne öffentliche Cloud hinaus verfolgen?

Bei großen Unternehmen erstrecken sich sensible Informationen häufig über Cloud-, SaaS-, Hybridinfrastruktur-, On-Premise-Systeme, Entwicklungsumgebungen und KI-Dienste.

Wie BigID DSPM angeht

BigID nähert sich DSPM von den Daten her.

Die Identifizierung risikoreicher Cloud-Ressourcen ist wichtig.

Aber auch die Sicherheitsteams müssen wissen Welche sensiblen Daten verbergen sich hinter dieser Ressource, wer oder was kann darauf zugreifen, wie wird dieser Zugriff genutzt, kann KI darauf zugreifen, welches Geschäftsrisiko entsteht durch die Offenlegung und was sollten die Teams als Nächstes tun?.

BigID unterstützt Organisationen:

• Sensible Daten entdecken und klassifizieren: Identifizieren Sie sensible, regulierte, kritische und risikoreiche Daten in strukturierten, unstrukturierten und semistrukturierten Umgebungen.
• Datensicherheitslage verstehen: Verknüpfen Sie die Sensibilität von Daten mit Gefährdung, Zugriff, Eigentumsverhältnissen und Geschäftskontext, um aussagekräftige Datenrisiken zu identifizieren.
• Übermäßigen Zugriff erkennen: Finden Sie Benutzer, Gruppen, Anwendungen und maschinengesteuerte Identitäten, die über mehr Zugriff auf sensible Daten verfügen, als ihr Geschäftszweck erfordert.
• Aktivitätskontext hinzufügen: Verstehen Sie, wie Identitäten auf sensible Informationen zugreifen, diese nutzen, weitergeben, verändern, herunterladen und mit ihnen interagieren.
• Risiko von KI-Daten reduzieren: Verknüpfen Sie KI-Systeme, Daten, Zugriffe, Herkunft, Eingabeaufforderungen, Richtlinien, Zuständigkeiten und Risiken über unternehmensweite KI-Workflows hinweg.
• Stärkung der Datenverlustprävention: Sensible Datenanalyse und Kontextualisierung werden bei der Datenübertragung zwischen Cloud-, SaaS- und KI-Umgebungen angewendet.
• Handeln Sie: Die Gefährdung kann durch richtlinienbasierte Korrekturmaßnahmen, Zugriffsänderungen, Löschung, Schwärzung, Durchsetzung der Aufbewahrungsfristen und – wo unterstützt – durch nachvollziehbare Arbeitsabläufe reduziert werden.

Der aktuelle DSPM-Ansatz von BigID folgt einer pragmatischen Vorgehensweise:

Entdecken → Verstehen → Priorisieren → Beheben

Das ist deshalb wichtig, weil der Wert von DSPM nicht darin besteht, die größte Anzahl von Haltungsproblemen zu finden.

Es beruht darauf, herauszufinden, welche Daten das größte Risiko bergen, und den Teams dabei zu helfen, dieses Risiko zu verringern.

Häufig gestellte Fragen zu DSPM vs. CSPM

Worin besteht der Unterschied zwischen DSPM und CSPM?

DSPM konzentriert sich auf die Datensicherung, während CSPM primär die Cloud-Infrastruktur und -Konfigurationen absichert. DSPM erkennt und klassifiziert sensible Daten, analysiert Zugriff und Gefährdung, priorisiert Datenrisiken und unterstützt deren Behebung. CSPM identifiziert Fehlkonfigurationen in der Cloud, Verstöße gegen Infrastrukturrichtlinien, übermäßige Cloud-Berechtigungen und andere Risiken für Cloud-Ressourcen.

Ist DSPM besser als CSPM?

Keines der beiden Systeme ersetzt das andere, da sie unterschiedliche Sicherheitsebenen abdecken. DSPM bietet einen tieferen Datenkontext, während CSPM den Kontext der Cloud-Infrastruktur bereitstellt. Organisationen, die sensible Daten in Cloud-Umgebungen speichern, können von der Nutzung beider Systeme profitieren.

Benötige ich DSPM, wenn ich bereits CSPM habe?

Organisationen benötigen DSPM möglicherweise weiterhin, um zu verstehen, welche sensiblen Daten vorhanden sind, wer oder was darauf zugreifen kann, wie stark sie gefährdet sind und welche Datenrisiken behoben werden müssen. CSPM allein bewertet primär die Cloud-Infrastruktur, die diese Daten umgibt.

Kann DSPM CSPM ersetzen?

Nein. DSPM sollte nicht als direkter Ersatz für CSPM dienen. DSPM konzentriert sich auf die Datensicherheit, während CSPM die Cloud-Infrastruktur im Blick hat. Ihre Funktionen können sich im Hinblick auf Gefährdungs- und Zugriffskontexte überschneiden, ihre primären Sicherheitsziele unterscheiden sich jedoch.

Kann CSPM sensible Daten identifizieren?

Einige Cloud-Sicherheitsplattformen bieten zwar Funktionen zur Datenermittlung, doch die Ermittlung und Klassifizierung sensibler Daten bilden den Kern von DSPM. Käufer sollten daher Umfang, Genauigkeit, Abdeckung, Zugriffskontext und Behebungsfunktionen sorgfältig prüfen, anstatt anzunehmen, dass jedes Produkt gleichwertige DSPM-Funktionalität bietet.

Worin besteht der Unterschied zwischen DSPM und SSPM?

DSPM konzentriert sich auf sensible Daten in verschiedenen Umgebungen. SSPM konzentriert sich auf Sicherheitskonfigurationen, Identitäten, Berechtigungen, Integrationen und den Sicherheitsstatus innerhalb von SaaS-Anwendungen. DSPM kann den Datenkontext für sensible Informationen bereitstellen, die in SaaS-Umgebungen gespeichert oder verwendet werden.

Worin besteht der Unterschied zwischen CSPM und SSPM?

CSPM konzentriert sich primär auf Cloud-Infrastruktur und Cloud-Dienste. SSPM konzentriert sich auf SaaS-Anwendungen wie Kollaborations-, CRM-, Produktivitäts- und andere Geschäftsplattformen.

Worin besteht der Unterschied zwischen DSPM und DLP?

DSPM identifiziert, wo sensible Daten vorhanden sind, wer oder was darauf zugreifen kann, wo Risiken bestehen und welche Maßnahmen erforderlich sind. DLP konzentriert sich auf die Durchsetzung von Richtlinien, die den Umgang mit sensiblen Informationen – von der Nutzung über die Weitergabe bis hin zur Übertragung – regeln.

Wie wirkt sich KI auf DSPM aus?

Künstliche Intelligenz (KI) erweitert die Anzahl der Systeme, Identitäten, Pipelines und Workflows, die Unternehmensdaten nutzen können. Modernes DSPM (Data Security Policy Management) unterstützt Unternehmen dabei, sensible, für KI verfügbare Informationen zu identifizieren, Zugriff und Gefährdung zu verstehen, KI-bezogene Datenrisiken zu priorisieren und unnötige Gefährdung zu reduzieren.

Wie unterstützt BigID DSPM?

BigID hilft Unternehmen dabei, sensible Daten zu entdecken und zu klassifizieren, Daten mit Identitäten und Zugriffsrechten zu verknüpfen, Schwachstellen und übermäßige Berechtigungen zu identifizieren, Aktivitäts- und Geschäftskontext hinzuzufügen, Datenrisiken zu priorisieren, die Datensicherheit im Bereich KI zu gewährleisten und die Behebung von Problemen in unternehmensweiten Umgebungen voranzutreiben.