DSPM und DLP schützen beide sensible Daten, lösen aber unterschiedliche Aspekte des Datensicherheitsproblems.
Verwaltung der Datensicherheitsmaßnahmen (DSPM) Unterstützt Organisationen dabei, sensible Daten zu entdecken, zu verstehen, wo diese offengelegt werden, riskante Zugriffe und Konfigurationen zu identifizieren, Risiken zu priorisieren und die Gefährdung in Cloud-, SaaS-, On-Premises-, Hybrid- und KI-Umgebungen zu reduzieren.
Verhinderung von Datenverlust (DLP) Der Fokus liegt auf der Kontrolle der Verwendung, Weitergabe, Übertragung und Verschiebung sensibler Daten. DLP-Richtlinien können Warnungen aussprechen, den Zugriff blockieren, einschränken oder anderweitig reagieren, wenn sensible Informationen auf eine Weise verarbeitet werden, die gegen die Richtlinien verstößt.
Der Unterschied lässt sich am einfachsten so verstehen:
DSPM hilft dabei, festzustellen, wo sich sensible Daten befinden, wer oder was darauf zugreifen kann und warum sie gefährdet sind. DLP hilft dabei, die zulässigen Zugriffsrechte von Benutzern und Systemen auf diese Daten durchzusetzen.
Für die meisten Unternehmen stellt sich nicht mehr die Frage DSPM im Vergleich zu DLP. Die wichtigere Frage ist, wie DSPM und DLP zusammenarbeiten können, um die Datenexposition zu reduzieren, ohne unnötige Reibungsverluste für das Unternehmen zu verursachen.
DSPM vs. DLP: Wichtigste Erkenntnisse
- DSPM konzentriert sich auf Datenstruktur und -verfügbarkeit. Es hilft Organisationen dabei, sensible Daten zu entdecken, Zugriffsrechte und Risiken zu verstehen, Sicherheitslücken zu priorisieren und Sicherheitsprobleme zu beheben.
- DLP konzentriert sich auf die Durchsetzung von Richtlinien. Es hilft dabei, zu kontrollieren, wie sensible Daten geteilt, übertragen, hochgeladen, heruntergeladen oder anderweitig verwendet werden.
- Sie ergänzen sich, sind aber nicht austauschbar. DSPM liefert den notwendigen Kontext, um Risiken zu verstehen. DLP kann diesen Kontext nutzen, um präzisere Kontrollen anzuwenden.
- Moderne Datensicherheit geht über die reine Datenübertragung hinaus. Sicherheitsteams müssen außerdem die Offenlegung sensibler Daten, übermäßigen Zugriff, Aktivitäten, Eigentumsverhältnisse und die Interaktion mit KI verstehen.
- KI erhöht den Einsatz. Copiloten und KI-Agenten können Unternehmensdaten abrufen, verarbeiten und darauf reagieren, wodurch die Transparenz hinsichtlich der für die KI zugänglichen Daten und Berechtigungen immer wichtiger wird.
- BigID verfolgt einen datenzentrierten Ansatz. BigID verbindet Erkennung, Klassifizierung, Zugriff, Aktivität, Risiko und Behebung von Problemen in unternehmensweiten Daten- und KI-Umgebungen.
DSPM vs. DLP: Was ist der Unterschied?
Beginnen wir mit dem Datenrisiko
Erfahren Sie, wie BigID dabei hilft, sensible Daten aufzudecken, Gefährdung und Zugriff zu verstehen, Risiken zu priorisieren und in Cloud-, SaaS-, On-Premises- und KI-Umgebungen Maßnahmen zu ergreifen.
Was ist DSPM?
Management von Datensicherheitsmaßnahmen ist ein datenzentrierter Sicherheitsansatz, der kontinuierlich sensible Daten erkennt und die Bedingungen bewertet, die eine Gefährdung oder ein Risiko darstellen.
Moderne DSPM-Systeme helfen Sicherheitsteams bei der Beantwortung von Fragen wie:
- Wo werden sensible und regulierte Daten gespeichert?
- Wer oder was hat Zugriff darauf?
- Welche Berechtigungen sind übertrieben?
- Wo werden Daten öffentlich oder allgemein zugänglich gemacht?
- Welche Konfigurationen erhöhen das Risiko?
- Wie werden sensible Daten abgerufen bzw. verwendet?
- Welche Risiken sollten die Teams zuerst beheben?
- Auf welche Unternehmensdaten können KI-Systeme zugreifen?
DSPM beginnt mit kontinuierliche Datenerkennung und -klassifizierung, Anschließend werden Kontextinformationen wie Zugriff, Aktivität, Eigentumsverhältnisse, Sicherheitslage, Geschäftswert und Gefährdung hinzugefügt.
Ziel ist es nicht einfach, ein weiteres Inventar zu erstellen. Ziel ist es vielmehr, zu identifizieren, wo sensible Daten ein erhebliches Risiko darstellen, und dieses Risiko zu reduzieren.
Was ist DLP?
Datenverlustprävention bezieht sich auf Technologien und Richtlinien, die die unangemessene Verwendung, Weitergabe oder Übermittlung sensibler Daten erkennen und kontrollieren.
DLP kann die Überwachung und Reaktion auf sensible Daten steuern:
- E-Mail außerhalb der Organisation
- Auf einen nicht genehmigten Dienst hochgeladen
- Auf einen Endpunkt oder ein Wechseldatenträger kopiert
- Gemeinsam genutzt über SaaS-Anwendungen
- Unter Verstoß gegen die Richtlinien heruntergeladen oder übertragen.
- In eine KI-Anwendung oder einen anderen eingeschränkten Workflow eingegeben
Je nach Architektur kann ein DLP-System Warnungen ausgeben, blockieren, einschränken, unter Quarantäne stellen, redigieren oder eine andere Richtlinienreaktion anwenden.
Moderne DLP-Lösungen beschränken sich nicht mehr auf den Netzwerkperimeter. DLP-Kontrollen greifen zunehmend auf Endpunkte, SaaS-Anwendungen, Browser, Cloud-Plattformen, E-Mails und andere Orte über, an denen Unternehmensdaten verwendet werden.
Wie DSPM und DLP zusammenarbeiten
DSPM und DLP werden effektiver, wenn Sicherheitsteams sie als miteinander verbundene Schichten und nicht als separate Programme behandeln.
Betrachten wir ein einfaches Beispiel.
Ein Sicherheitsteam möchte verhindern, dass Mitarbeiter regulierte Kundendaten in einen nicht genehmigten externen Dienst hochladen.
DLP kann die Richtlinie zum Zeitpunkt der Handlung durchsetzen.
Bevor die Organisation jedoch eine präzise Richtlinie verfassen kann, benötigt sie verlässliche Antworten auf mehrere Fragen:
- Welche Daten enthalten tatsächlich regulierte Kundeninformationen?
- Wo werden diese Daten gespeichert?
- Wer hat Zugriff darauf?
- Welche Kopien sind überbelichtet?
- Welche Repositories oder Datensätze bergen das höchste Risiko?
Genau hier setzt DSPM an und bietet einen Mehrwert.
DSPM stellt Sicherheitsteams den Datenkontext bereit. DLP verwendet Richtlinien, um zu steuern, was mit diesen Daten geschieht.
Eine einfache Art, darüber nachzudenken
DSPM: Finden Sie die sensiblen Daten.
DSPM: Verstehen Sie, wer oder was darauf Zugriff hat.
DSPM: Ermitteln Sie, warum das Risiko besteht, und priorisieren Sie es.
DLP: Die Richtlinie ist anzuwenden, wenn diese Daten verwendet oder verschoben werden.
Zusammen: Das Risiko eines Vorfalls sollte minimiert und riskante Handlungen sollten im Ernstfall kontrolliert werden.
Wo DSPM über traditionelles DLP hinausgeht
Unternehmensweite Datenerkennung
DSPM erkennt kontinuierlich sensible Daten in strukturierten und unstrukturierten Umgebungen, einschließlich Cloud-Speicher, SaaS-Plattformen, Datenbanken, Dateifreigaben und hybrider Infrastrukturen.
Dies hilft Organisationen dabei, Daten zu identifizieren, deren Existenz ihnen möglicherweise nicht bewusst ist, einschließlich Schattendaten, veraltete Kopien, doppelt gespeicherte sensible Informationen und nicht verwaltete Repositories.
Zugriffs- und Berechtigungsrisiko
Das Datenrisiko hängt von mehr als nur dem Inhalt ab.
Ein sensibler Datensatz wird umso gefährlicher, wenn Hunderte von Identitäten unnötigerweise darauf zugreifen können.
Datenzugriffsverwaltung Es bietet Einblick in Benutzer, Gruppen, Dienstkonten, Anwendungen, Maschinenidentitäten, KI-Systeme, Berechtigungen und Eigentumsverhältnisse, sodass Teams übermäßige Zugriffe erkennen und das Prinzip der minimalen Berechtigungen durchsetzen können.
Risikopriorisierung
Nicht jede Sicherheitsbefundung verdient die gleiche Dringlichkeit.
DSPM hilft Teams dabei, Datensensibilität mit Gefährdung, Berechtigungen, Aktivitäten, Eigentumsverhältnissen und Geschäftskontext zu verknüpfen, damit sie die Abhilfemaßnahmen auf Risiken mit dem größten potenziellen Einfluss konzentrieren können.
Sanierung
Modernes DSPM sollte nicht bei der Risikoidentifizierung aufhören.
Organisationen benötigen einen Weg, um dies durch Maßnahmen wie die folgenden zu reduzieren:
- Unnötigen Zugriff entfernen
- Korrektur riskanter Konfigurationen
- Reduzierung offengelegter oder redundanter Daten
- Anbringen von Etiketten oder Schutz
- Zuweisung von Sanierungsmaßnahmen an verantwortliche Eigentümer
- Auslösen von Arbeitsabläufen über Sicherheits- und IT-Systeme hinweg
Erfahren Sie, wie sich DSPM für Daten und KI weiterentwickelt hat.
Erfahren Sie, wie moderne DSPM-Systeme die Erkennung sensibler Daten, den Zugriff, das Risikomanagement, die Behebung von Problemen und die KI-Sicherheit im gesamten Unternehmen miteinander verbinden.
Wo DLP die Durchsetzung hinzufügt
DLP bleibt wertvoll, weil manche Entscheidungen zur Datensicherheit in dem Moment getroffen werden müssen, in dem ein Benutzer oder ein System eine Aktion ausführt.
Beispiele hierfür sind:
- Blockieren des externen E-Mail-Versands eines vertraulichen Dokuments
- Verhindern, dass sensible Informationen in einen nicht genehmigten Cloud-Dienst hochgeladen werden
- Einschränkung des Kopierens regulierter Daten auf einen nicht verwalteten Endpunkt durch einen Benutzer
- Erkennung der Eingabe sensibler Inhalte in ein nicht autorisiertes KI-Tool
DSPM kann die Anzahl riskanter Situationen, die dieses Stadium erreichen, reduzieren, indem es die Gefährdung und den Zugriff bereits im Vorfeld adressiert. DLP fungiert dann als Kontrollinstanz für die verbleibenden Aktivitäten mit sensiblen Daten.
Aus diesem Grund sollten Organisationen vermeiden, DSPM als Ersatz für jede DLP-Kontrolle zu betrachten.
DSPM vs. DLP für KI-Sicherheit
Künstliche Intelligenz verändert den Vergleich, da Unternehmensdaten heute über mehr als nur Mitarbeiter, E-Mails, Endgeräte und SaaS-Anwendungen fließen.
Kopiloten, KI-Assistenten und autonome Agenten können:
- Unternehmensdaten abrufen
- Durchsuchen Sie verschiedene Repositories
- Zugriff auf Anwendungen und APIs
- Daten für Eingabeaufforderungen und Datenabruf verwenden
- Generieren Sie Ausgaben basierend auf sensiblen Informationen
- Aktionen gegen Geschäftssysteme durchführen
Organisationen müssen daher beides verstehen Datenoffenlegung vor KI-Interaktion und Datennutzung während der KI-Interaktion.
DSPM trägt zur Schaffung dieser Grundlage bei, indem es sensible, für KI zugängliche Daten, riskante Berechtigungen, übermäßige Offenlegung und andere Datensicherheitsrisiken identifiziert.
DLP und andere Durchsetzungsmechanismen können dann dazu beitragen, eine unangemessene Nutzung oder Bewegung über unterstützte Kanäle einzuschränken.
Für autonome KI-Agenten benötigen Organisationen außerdem AI Access Governance um zu verstehen, auf welche KI-Identitäten Zugriff haben, wie diese Berechtigungen vererbt wurden und wo der Zugriff den Geschäftsbedarf übersteigt.
DSPM vs. DLP für Insiderrisiken
DSPM und DLP spielen auch unterschiedliche Rollen in Insiderrisiko.
DSPM trägt dazu bei, das Missbrauchspotenzial zu verringern, indem es Folgendes identifiziert:
- Sensible Daten wurden zu vielen Nutzern zugänglich gemacht
- Übermäßige Berechtigungen
- Offene oder allgemein geteilte Repositories
- Ungewöhnlicher Zugang zu hochwertigen Informationen
- Daten mit schwacher Eigentümerschaft oder Kontrolle
DLP hilft bei der Kontrolle bestimmter Aktionen, wie z. B. dem Senden regulierter Informationen an ein persönliches Konto oder dem Hochladen vertraulicher Dateien auf einen nicht autorisierten Dienst.
DSPM trägt zur Verringerung des Explosionsradius bei. DLP hilft, riskante Datenverarbeitung zu verhindern oder einzudämmen.
Benötigen Sie DSPM, DLP oder beides?
Die richtige Antwort hängt von dem Problem ab, das Sie lösen müssen.
Wie BigID DSPM und Datenschutz angeht
BigID geht bei der Datensicherheit vom Daten selbst aus.
Anstatt Entdeckung, Zugriff, Aktivität, Risiko, KI und Behebung als separate Probleme zu behandeln, verbindet BigID diese miteinander, um eine kontinuierliche Sicht auf die Gefährdung sensibler Daten zu schaffen.
BigID unterstützt Organisationen:
- Sensible Daten entdecken und klassifizieren: Identifizieren Sie regulierte, vertrauliche, geschützte und geschäftskritische Informationen in strukturierten und unstrukturierten Umgebungen.
- Exposition verstehen: Identifizieren Sie sensible Daten, die übermäßig exponiert, weit verbreitet, falsch konfiguriert oder anderweitig gefährdet sind.
- Zugriff verwalten: Verbinden Sie Benutzer, Gruppen, Anwendungen, Dienstkonten, Maschinenidentitäten und KI-Systeme mit den Daten, auf die sie zugreifen können.
- Aktivität überwachen: Um zu verstehen, wie sensible Daten tatsächlich abgerufen und verwendet werden, muss der Verhaltenskontext einbezogen werden.
- Risiken priorisieren: Kombinieren Sie Sensitivität, Exposition, Zugriff, Aktivität, Eigentumsverhältnisse und Geschäftskontext, um Teams auf wesentliche Datenrisiken zu fokussieren.
- Abhilfe schaffen: Workflows und Aktionen auslösen, um übermäßigen Zugriff, riskante Konfigurationen, offengelegte Daten und andere Sicherheitsprobleme zu reduzieren.
- Sichere KI-Daten: Identifizieren Sie für KI zugängliche sensible Daten, übermäßige KI-Berechtigungen, riskante Datenoffenlegung und andere durch die Einführung von KI entstehende Datensicherheitsrisiken.
Dieser Ansatz hilft Organisationen dabei, von der reinen Fragestellung zum nächsten überzugehen. “Sind sensible Daten ausgetreten?” zur Beantwortung der weiter gefassten Fragen, die die moderne Datensicherheit erfordert:
Wo befinden sich die sensiblen Daten? Wer oder was hat Zugriff darauf? Wie werden sie verwendet? Warum sind sie offengelegt? Was sollten wir zuerst beheben?
Datensicherheit in der Praxis erleben
Erfahren Sie, wie BigID die Ermittlung sensibler Daten, den Zugriff, die Aktivitäten, das Risiko, die KI-Exposition und die Behebung miteinander verknüpft, um Teams dabei zu helfen, das Datenrisiko im gesamten Unternehmen zu reduzieren.
Häufig gestellte Fragen zu DSPM vs. DLP
Worin besteht der Hauptunterschied zwischen DSPM und DLP?
DSPM konzentriert sich auf die Erkennung sensibler Daten, das Verständnis von Gefährdung und Zugriff, die Priorisierung von Risiken und die Verbesserung der Datensicherheit. DLP konzentriert sich auf die Durchsetzung von Richtlinien, die die Verwendung, Weitergabe und Übertragung sensibler Daten regeln.
Ersetzt DSPM DLP?
Nein. DSPM und DLP lösen unterschiedliche Probleme. DSPM bietet umfassendere Transparenz und einen besseren Risikokontext, während DLP Kontrollen an spezifischen Punkten der Datennutzung oder -übertragung ermöglicht. Viele Organisationen profitieren von der Nutzung beider Systeme.
Welches sollte ein Unternehmen zuerst implementieren, DSPM oder DLP?
Es kommt auf die Sicherheitslücke an. Organisationen, denen der Überblick über sensible Daten, deren Offenlegung oder Zugriff fehlt, benötigen in der Regel DSPM-Funktionen. Organisationen, die bestimmte Formen unzulässiger Datenbewegungen unterbinden müssen, benötigen DLP-Kontrollen. Ausgereifte Programme verbinden beides.
Beinhaltet DSPM auch die Datenermittlung?
Ja. Die kontinuierliche Ermittlung und Klassifizierung sensibler Daten bildet die Grundlage für DSPM. Modernes DSPM ergänzt dies um Zugriffs-, Aktivitäts-, Expositions-, Risikopriorisierungs- und Abhilfekontext.
Kann DLP Daten in Cloud- und SaaS-Umgebungen schützen?
Ja. Moderne DLP-Lösungen sind plattformübergreifend einsetzbar, z. B. in Cloud-Umgebungen, SaaS-Anwendungen, auf Endgeräten, in Browsern, E-Mails und anderen Umgebungen. Der Funktionsumfang hängt von der jeweiligen Architektur und den Integrationen ab.
Wie unterstützen DSPM und DLP die KI-Sicherheit?
DSPM unterstützt Unternehmen dabei, sensible Daten zu identifizieren, auf die KI-Systeme zugreifen können, den Zugriff und die Gefährdung durch KI zu verstehen und Risiken zu priorisieren. DLP und andere Kontrollmechanismen können dazu beitragen, die unangemessene Nutzung oder Weitergabe von Daten über unterstützte Kanäle einzuschränken.
Wie unterstützt BigID DSPM?
BigID verknüpft die Erkennung und Klassifizierung sensibler Daten mit Zugriffs-, Aktivitäts-, Expositions-, Risikopriorisierungs-, Behebungs- und KI-gestützter Datensicherheit, um Unternehmen dabei zu helfen, Datenrisiken kontinuierlich zu verstehen und zu reduzieren.
Autor
