Was ist DSPM? Datensicherheits-Posture-Management erklärt

Daten gehören mittlerweile zu den am schwierigsten zu sichernden Bereichen von Unternehmen.

Nicht etwa, weil es den Organisationen an Sicherheitsinstrumenten mangelt.

Weil sensible Daten heute über Cloud-Infrastrukturen, SaaS-Anwendungen, Datenbanken, Data Lakes, Data Warehouses, Kollaborationsplattformen, Entwicklungsumgebungen, Endpunkte, KI-Pipelines, Vektordatenbanken, RAG-Systeme, Copiloten und autonome Agenten hinweg übertragen werden.

Die Identitäten, die auf diese Daten zugreifen, haben sich ebenfalls geändert.

Mitarbeiter teilen sich nun den Zugriff mit Anwendungen., Servicekonten, APIs, Maschinenidentitäten, KI-Systeme und Agenten, die Informationen abrufen und in Maschinengeschwindigkeit handeln können.

Traditionelle Sicherheitstools spielen nach wie vor eine wichtige Rolle, doch viele setzen bei Infrastruktur, Identitäten, Endpunkten, Netzwerken oder Aktivitäten an.

Data Security Posture Management, oder DSPM, beginnt mit den Daten.

Es fragt:

• Wo befinden sich die sensiblen Daten?
• Was ist darin enthalten?
• Wem gehört es?
• Wer oder was hat Zugriff darauf?
• Wo führt übermäßiger Zugang zu Risiken?
• Wie werden die Daten tatsächlich genutzt?
• Welche Kopien vergrößern die Angriffsfläche?
• Welche KI-Systeme können diese Daten abrufen oder darauf reagieren?
• Welche Risiken sind am wichtigsten?
• Was sollten Sicherheitsteams zuerst beheben?

DSPM unterstützt Organisationen dabei, Sicherheitsrisiken im Zusammenhang mit sensiblen und kritischen Daten kontinuierlich zu erkennen, zu verstehen, zu priorisieren und zu reduzieren.

Der Markt hat sich auch von der anfänglichen Vorstellung, dass DSPM lediglich “sensible Daten in der Cloud finden” sollte, weiterentwickelt.”

Moderne DSPM-Systeme verknüpfen sensible Daten zunehmend mit Identität, Zugriff, Offenlegung, Aktivität, Geschäftskontext, KI-Nutzung, Richtlinien und Abhilfemaßnahmen.

Was ist DSPM?

Data Security Posture Management (DSPM) ist eine datenzentrierte Sicherheitsdisziplin, die kontinuierlich sensible Daten aufspürt, die Bedingungen rund um diese Daten bewertet, die Gefährdung priorisiert und Organisationen dabei hilft, das Datensicherheitsrisiko zu reduzieren.

DSPM bietet Sicherheitsteams Kontextinformationen, die infrastrukturorientierte Tools oft nicht allein liefern können.

Ein Cloud-Sicherheitstool kann eine zu nachgiebige Speicherressource identifizieren.

DSPM fragt, was diese Ressource enthält.

Eine Identitätsplattform kann anzeigen, dass ein Dienstkonto Zugriff auf eine Datenbank hat.

DSPM fragt, ob diese Datenbank Kundendaten enthält. PII, Referenzen, Finanzinformationen, Quellcode oder geistiges Eigentum.

Ein Sicherheitsüberwachungstool kann einen großen Download erkennen.

DSPM fügt Kontextinformationen darüber hinzu, ob die heruntergeladenen Daten sensible oder geschäftskritische Daten enthalten.

Diese Unterscheidung macht DSPM im Grunde datenorientiert.

Das Hauptziel besteht nicht einfach darin, ein Dateninventar zu erstellen.

Es gilt zu bestimmen:

Welche Daten bergen ein relevantes Sicherheitsrisiko, warum besteht dieses Risiko und was sollten die Teams dagegen unternehmen?.

In seinem Marktüberblick für Juli 2026, Gartner beschreibt DSPM indem sie Einblick in strukturierte und unstrukturierte Daten ermöglichen und Organisationen dabei helfen, Datenschutz-, Sicherheits- und KI-bezogene Datenrisiken zu bewerten und zu mindern.

Diese letzte Kategorie ist wichtig.

KI hat DSPM erweitert: vom Schutz von Daten an ihrem Speicherort hin zum Schutz von Daten als Modelle, Anwendungen und Copiloten., RAG-Systeme, und Agenten konsumieren es.

Warum ist DSPM wichtig?

Den Sicherheitsteams mangelt es nicht an Erkenntnissen.

Sie haben Schwierigkeiten mit dem Kontext.

Eine Fehlkonfiguration ist von Bedeutung.

Übermäßige Berechtigungen sind problematisch.

Ein öffentlicher Link ist wichtig.

Ein veraltetes Servicekonto ist wichtig.

Die Auswirkungen auf das Geschäft verändern sich jedoch dramatisch, je nachdem, welche Daten dieser Bedingung zugrunde liegen.

Betrachten wir zwei Repositories mit identischen Zugriffsproblemen.

Eines davon enthält öffentliche Marketingressourcen.

Die andere Datei enthält personenbezogene Daten von Kunden, API-Zugangsdaten, Finanzdaten und proprietären Quellcode.

Das technische Ergebnis könnte ähnlich aussehen.

Die potenziellen Auswirkungen nicht.

DSPM fügt den erforderlichen Datenkontext hinzu, um Sicherheitsstörungen von materiellen Risiken zu unterscheiden.

Diese Fähigkeit ist umso wichtiger geworden, als sich Daten schneller verbreiten, als Sicherheitsteams sie manuell verfolgen können.

Die Datenflut nimmt immer weiter zu

Sensible Informationen können in folgenden Bereichen vorhanden sein:

• Cloud-Objektspeicher
• Datenbanken
• Data-Warehouses
• Datenseen
• SaaS-Anwendungen
• Dateisysteme
• Kollaborationsplattformen
• Entwicklungsumgebungen
• Backups und Snapshots
• KI-Trainingsdatensätze
• Vektordatenbanken
• RAG-Wissensquellen
• KI-Anwendungen und Agenten

Jede neue Kopie kann einen weiteren Zugriffspfad, eine weitere Richtlinienverpflichtung und eine weitere Sicherheitsentscheidung auslösen.

Die Identität ist maschinengesteuert geworden

Sensible Daten gehören nicht mehr ausschließlich zu Arbeitsabläufen, die dem menschlichen Zugriff unterliegen.

Anwendungen, APIs, Servicekonten, Workloads, Maschinenidentitäten, Copiloten und autonome Agenten greifen zunehmend auf Unternehmensinformationen zu.

Damit ist eine Frage zentral für das moderne DSPM:

Wer oder was kann auf die Daten zugreifen?

Datenbasierte Identitätssicherheit Dies ermöglicht den Teams eine nützlichere Sicht auf die Offenlegung von Berechtigungen, da diese mehr Bedeutung erlangen, wenn die Teams die damit verbundenen Sensibilitäten verstehen.

KI kann vergessene Daten reaktivieren

Eine Datei, die drei Jahre lang niemand geöffnet hat, kann plötzlich relevant werden, wenn ein Unternehmensmitarbeiter sie indexiert.

Ein veralteter Kundendatensatz kann zu einem Ampelergebnis führen.

Ein vergessener Datensatz kann zu Trainingsmaterial für Modelle werden.

Ein Dienstkonto mit weitreichenden Berechtigungen kann als Zugriffspfad für einen KI-Agenten dienen.

KI wandelt ungenutzte Daten in einen aktiven Sicherheitskontext um.

DSPM muss Unternehmen zunehmend dabei helfen zu verstehen, welche Unternehmensdaten KI nutzen, abrufen, offenlegen, transformieren oder auf welche Weise sie reagieren kann.

Wie funktioniert DSPM?

Ein sinnvolles DSPM-Betriebsmodell umfasst fünf Phasen:

1. Daten entdecken

DSPM findet kontinuierlich Daten in den unterstützten Unternehmensumgebungen.

Discovery sollte strukturierte, semistrukturierte und unstrukturierte Informationen berücksichtigen und die Sicherheitsabdeckung nicht auf einige wenige Cloud-Speichertechnologien beschränken.

Entdeckung und Klassifizierung Sie bilden die Grundlage, denn Sicherheitsteams können Daten nicht schützen, die sie nicht finden können.

2. Klassifizieren und verstehen

Discovery teilt den Teams mit, dass Daten vorhanden sind.

Die Klassifizierung erklärt, was es bedeutet.

DSPM sollte Kontextinformationen wie die folgenden identifizieren:

• PII
• PHI
• PCI- und Zahlungsinformationen
• Zugangsdaten und Geheimnisse
• Finanzinformationen
• Geistiges Eigentum
• Quellcode
• Vertrauliche Geschäftsdaten
• Regulierte Informationen
• Kritische oder hochwertige Daten

Durch Klassifizierung können Daten auch mit Eigentumsverhältnissen, Richtlinien, Standort, Geschäftsfunktion, Aufbewahrungsfristen und regulatorischen Anforderungen verknüpft werden.

3. Zugriffs-, Identitäts- und Aktivitätskontext hinzufügen

Die Kenntnis der Existenz sensibler Informationen sagt den Sicherheitsteams nichts darüber aus, wie gefährdet diese Informationen tatsächlich sind.

DSPM wird umso nützlicher, je besser es Folgendes ermittelt:

• Welche Benutzer können auf die Daten zugreifen?
• Welche Gruppen gewähren Zugang?
• Welche Anwendungen können es erreichen?
• Welche Dienstkonten und Maschinenidentitäten haben Berechtigungen?
• Welche KI-Systeme können es abrufen?
• Ob der Zugang öffentlich oder extern ist
• Ob Berechtigungen den Geschäftsbedarf übersteigen
• Wie Identitäten die Daten tatsächlich nutzen

Dies verbindet die Körperhaltung mit Risiko übermäßigen Zugangs und geringste Privilegien.

4. Datenrisiken priorisieren

Eine ausgereifte DSPM-Plattform sollte nicht alle Befunde gleich behandeln.

Das Risiko kann sich je nach Folgendem ändern:

• Datensensibilität
• Volumen
• Belichtung
• Zugangsbreite
• Identitätstyp
• Aktivität
• Geschäftskritikalität
• Eigentum
• Regulierungsbereich
• KI-Zugriff
• Mögliche Auswirkungen auf das Geschäft

Dies hilft den Teams, sich auf die sensiblen Daten zu konzentrieren, die am ehesten erhebliche Konsequenzen nach sich ziehen.

5. Risikominderung

DSPM sollte Erkenntnisse mit konkreten Maßnahmen verknüpfen.

Je nach Risiko müssen die Teams möglicherweise Folgendes tun:

• Übermäßigen Zugriff entziehen
• Freigabeberechtigungen ändern
• Unnötige Daten löschen
• sensible Werte schwärzen
• Etiketten anbringen
• Quarantänedaten
• Aufbewahrung durchsetzen
• Weisen Sie einen Eigentümer zu
• Eine Untersuchung auslösen
• Leiten Sie die Fehlerbehebung an das zuständige Team weiter.

Politikgesteuerte Sanierung DSPM wird von einer weiteren Transparenzebene in eine operative Sicherheitskontrolle umgewandelt.

Was sind die Kernfunktionen von DSPM?

Die Kategorie wächst stetig, aber Enterprise DSPM konzentriert sich üblicherweise auf einige wenige Funktionen.

Ermittlung vertraulicher Daten

Finden Sie sensible und kritische Informationen im gesamten Datenbestand der Organisation.

Klassifizierung der Daten

Ermitteln Sie Datentyp, Sensibilität, Richtlinien, Eigentumsverhältnisse, Wohnsitz, regulatorische Relevanz und Geschäftskontext.

Expositionsanalyse

Identifizieren Sie sensible Daten, die öffentlich zugänglich sind, extern weitergegeben werden, risikoreich konfiguriert sind, sich an einem ungeeigneten Ort befinden, breit zugänglich sind oder anderen Gefährdungsbedingungen unterliegen.

Zugang zur Intelligenz

Verknüpfen Sie Daten mit Benutzern, Gruppen, Anwendungen, Dienstkonten, Maschinenidentitäten und KI-Systemen.

Risikopriorisierung

Nutzen Sie den Datenkontext, um wichtige Erkenntnisse von weniger folgenreichen Haltungsproblemen zu unterscheiden.

Aktivitätskontext

Verstehen Sie, wie sensible Daten abgerufen, heruntergeladen, weitergegeben, verschoben, verändert oder gelöscht werden.

Minimierung von Daten

Identifizieren Sie unnötige, doppelte, veraltete, redundante, überholte oder übermäßig aufbewahrte Informationen, die die Angriffsfläche vergrößern.

Richtlinien- und Compliance-Kontext

Verknüpfen Sie sensible Daten mit Sicherheits-, Datenschutz-, Aufbewahrungs- und regulatorischen Anforderungen.

KI-Datensicherheit

Identifizieren Sie Daten, die von KI-Systemen, Modellen, RAG-Anwendungen, Vektorspeichern, Copiloten und Agenten verwendet werden oder auf die diese Zugriff haben.

Sanierung

Die Erkenntnisse sollten in Korrekturmaßnahmen umgesetzt werden, anstatt den Teams ein weiteres Dashboard vorzusetzen.

DSPM hat sich verändert: Von Cloud Discovery zu Enterprise Data Security

In den ersten Diskussionen zum Thema DSPM lag der Schwerpunkt auf der Aufdeckung sensibler Daten in Public-Cloud-Umgebungen.

Damit wurde ein echtes Problem gelöst.

Es beschreibt nicht mehr die gesamte Kategorie.

Daten bleiben nicht auf eine einzige Cloud beschränkt.

Es bewegt sich zwischen Infrastruktur, SaaS-Anwendungen, Analysen, Kollaborationsplattformen, Entwicklertools, Datenplattformen, KI-Systemen und Geschäftsprozessen.

Das schafft eine nützlichere Denkweise für DSPM:

DSPM sollte sich an den Risiken orientieren, die mit den Daten verbunden sind, und nicht an der Grenze des Repositorys aufhören.

Das Jahr 2026 SANS-Institut-Analyse von DSPM DSPM wird analog dazu als kontinuierliche Disziplin verstanden, die Entdeckung, Klassifizierung, bedrohungsbewusste Risikoanalyse und Priorisierung umfasst.

Mit diesem Wandel entstehen drei wichtige Erwartungen an das moderne DSPM.

DSPM benötigt Identitätskontext

Berechtigungen geben Sicherheitsteams an, worauf eine Identität zugreifen kann.

Sensibilität verdeutlicht ihnen, warum die Erlaubnis wichtig ist.

Aktivität hilft dabei, festzustellen, ob Identitäten diesen Zugriff tatsächlich nutzen.

Moderne DSPM-Systeme sollten diese Signale verbinden.

DSPM benötigt KI-Kontext

KI schafft Datenzugriffswege, die es zu Beginn der DSPM-Kategorie noch nicht gab.

Sicherheitsteams benötigen nun Einblick in sensible Daten, die mit Folgendem verbunden sind:

• Trainingsdatensätze
• KI-Anwendungen
• RAG-Systeme
• Vektordatenbanken
• Aufforderungen
• Kopiloten
• KI-Agenten
• Maschinenidentitäten
• KI-Pipelines

DSPM muss handeln

Eine Plattform, die 50.000 Datensicherheitsprobleme findet, aber Teams nicht dabei helfen kann, zu bestimmen, was wichtig ist oder das Risiko zu reduzieren, stellt eine weitere operative Belastung dar.

Der Markt hat sich in Richtung folgender entwickelt:

Entdecken → Verstehen → Priorisieren → Beheben

Wie KI DSPM verändert

Künstliche Intelligenz verändert die Datensicherheitslage, indem sie neue Wege schafft, um Unternehmensdaten abzurufen, zu kombinieren, zu transformieren und zu nutzen.

Der traditionelle Datenzugriff folgte oft relativ vorhersehbaren Anwendungsabläufen.

Künstliche Intelligenz kann Unternehmensinformationen dynamisch abrufen, kombinieren, transformieren, zusammenfassen und darauf reagieren.

Das wirft neue Fragen zum DSPM auf.

Welche sensiblen Daten kann KI erfassen?

Ein Kopilot kann Zugriff erben von einem Benutzer.

Eine RAG-Anwendung kann Daten über ein privilegiertes Dienstkonto abrufen.

Ein Agent kann über verschiedene APIs und Maschinenidentitäten auf Daten zugreifen.

AI Access Governance Die Überschneidungen mit DSPM nehmen zu, da Organisationen KI-Berechtigungen mit den sensiblen Informationen hinter diesen Berechtigungen verknüpfen müssen.

Welche Daten sollte KI verwenden?

Verfügbarkeit ist nicht gleichbedeutend mit Eignung.

Die Daten können Folgendes enthalten:

• PII
• Geheimnisse
• Anmeldeinformationen
• Abgelaufene Datensätze
• Vertrauliche Informationen
• Veraltete Daten
• Doppelte Daten
• Geistiges Eigentum

DSPM liefert den Datenkontext, den Organisationen benötigen, bevor sie Informationen mit KI-Workflows verknüpfen können.

Wo schafft KI neue Aufmerksamkeit?

KI kann durch Folgendes Aufmerksamkeit erzeugen:

• RAG-Abruf
• Daten zu Aufforderung und Antwort
• Ausbildungspipelines
• Vector speichert
• Agentenberechtigungen
• Drittanbieter-KI
• Schatten-KI

Deshalb überschneidet sich das aktuelle DSPM zunehmend mit umfassenderen... KI-Sicherheit und -Governance Programme.

DSPM vs. CSPM vs. DLP vs. Datenzugriffsverwaltung

Diese Technologien überschneiden sich, beantworten aber unterschiedliche Fragen.

DSPM sollte diese Kontrollmechanismen ergänzen, anstatt zu versuchen, sie alle zu ersetzen.

Für einen detaillierteren Vergleich siehe DSPM vs. CSPM und DSPM im Vergleich zu DLP.

Welche Probleme löst DSPM?

Unbekannte sensible Daten

DSPM hilft dabei, sensible Informationen zu identifizieren, deren Existenz den Sicherheitsteams bisher unbekannt war.

Schatten- und vergessene Daten

Kopien, Exporte, Entwicklungsdatensätze, alte Projekte, verlassene Speicher und andere unkontrollierte Informationen können das Risiko unbemerkt erhöhen.

Öffentliche und externe Aufmerksamkeit

Sensible Daten können öffentliche Links, Gastzugriffe, externe Freigabemöglichkeiten oder andere Offenlegungsbedingungen aufweisen.

Übermäßiger Zugriff

Benutzer und nicht-menschliche Identitäten können sich Zugriffsrechte aneignen, lange nachdem der ursprüngliche geschäftliche Bedarf wegfällt.

Übermäßige Speicherung und toxische Daten

Veraltete, redundante, überholte, doppelte, unnötige oder übermäßig aufbewahrte sensible Daten vergrößern die Angriffsfläche, ohne notwendigerweise den Geschäftswert zu steigern.

Priorisierung von Sicherheitswarnungen

DSPM trägt dazu bei, Datenkonsequenzen zu Infrastruktur-, Identitäts-, Zugriffs- und Aktivitätsergebnissen hinzuzufügen.

KI-Datenrisiko

DSPM kann sensible Daten identifizieren, die von Modellen, Copiloten, KI-Anwendungen, Pipelines und Agenten verwendet oder auf die sie zugegriffen werden kann.

Welche Vorteile bietet DSPM?

Reduzierung der Offenlegung sensibler Daten

Finden Sie heraus, wo sensible Daten mit breitem Zugriff, öffentlicher Zugänglichkeit, unsicherer Weitergabe, riskanter Konfiguration oder anderen Bedingungen zusammentreffen, die die Auswirkungen verstärken.

Verringerung des Explosionsradius

Durch die Identifizierung übermäßiger Zugriffe und unnötiger sensibler Daten kann reduziert werden, wie viele Informationen eine kompromittierte Identität erreichen kann.

Verbesserung der Sicherheitspriorisierung

Der Datenkontext hilft Teams dabei, begrenzte Ressourcen auf Erkenntnisse mit hohem Informationswert zu konzentrieren.

Stärkung der am wenigsten Privilegierten

Verknüpfen Sie Berechtigungen mit sensiblen Daten und legitimen Geschäftszwecken, um Zugriffe zu identifizieren, die keinen Sinn mehr ergeben.

Unterstützung der Einhaltung

Identifizieren Sie regulierte Daten und verknüpfen Sie diese mit den Kontexten der Exposition, des Wohnsitzes, des Zugriffs, des Eigentums, der Richtlinien und der Aufbewahrung.

Verbesserung der Vorfallsuntersuchung

Die Datenklassifizierung kann Teams dabei helfen, festzustellen, welche sensiblen Informationen von einem Vorfall betroffen sein könnten.

Daten für KI aufbereiten

Sensible, veraltete, übermäßig genutzte, doppelte oder ungeeignete Daten sollten gefunden werden, bevor KI-Systeme sie verarbeiten.

Lärm bei Sicherheitsoperationen reduzieren

Der Kontext hilft dabei, eine theoretische Schwäche von einer Erkenntnis zu unterscheiden, die kritische Unternehmensinformationen betrifft.

Was DSPM nicht ersetzt

DSPM hat sich zu einer wichtigen Sicherheitsebene entwickelt, ersetzt aber nicht alle Sicherheitsdisziplinen.

Organisationen benötigen weiterhin Kontrollmechanismen für:

• Sicherheit der Cloud-Infrastruktur
• Endpunktsicherheit
• Netzwerksicherheit
• Schwachstellenmanagement
• Identität und Authentifizierung
• DLP
• Bedrohungserkennung
• Reaktion auf Zwischenfälle

DSPM bietet etwas, das diese Tools möglicherweise nicht ausreichend leisten:

Kontextinformationen zu den gefährdeten Daten.

Dieser Kontext ermöglicht es, andere Sicherheitsmaßnahmen präziser zu gestalten.

Wie man eine DSPM-Plattform bewertet

Nicht jedes als DSPM vermarktete Produkt bietet die gleiche Tiefenleistung.

Eine sinnvolle Evaluierung sollte über die Frage hinausgehen, ob das Tool personenbezogene Daten in einem S3-Bucket finden kann.

1. Abdeckung

Kann die Plattform Daten aus den Umgebungen ermitteln, die Ihr Unternehmen tatsächlich nutzt?

Schauen Sie über einen einzigen Cloud-Anbieter hinaus.

Halten:

• Multicloud
• SaaS
• Datenbanken
• Lagerhallen
• Datenseen
• Dateisysteme
• Kollaborationsplattformen
• Lokale Umgebungen
• Entwicklungssysteme
• KI-Datenspeicher

2. Klassifizierungstiefe

Bietet die Plattform ausreichend Genauigkeit und Kontext, um reale Sicherheitsentscheidungen zu unterstützen?

3. Identitäts- und Zugriffsinformationen

Kann es sensible Daten mit Menschen, Anwendungen, Servicekonten, Maschinenidentitäten und KI-Systemen verknüpfen?

4. Expositionskontext

Können Teams zwischen öffentlicher Offenlegung, externem Zugriff, breiter interner Weitergabe, veralteten Berechtigungen und anderen Risikobedingungen unterscheiden?

5. Aktivität

Können Teams die tatsächliche Nutzung sensibler Daten verstehen und nicht nur die Berechtigungen?

6. KI-Abdeckung

Kann die Plattform sensible Daten identifizieren, die mit KI-Modellen, Trainings, RAG, Vektorspeichern, Eingabeaufforderungen, Copiloten, Anwendungen und Agenten verbunden sind?

7. Risikopriorisierung

Nutzt die Plattform Sensibilität, Zugriff, Sichtbarkeit, Aktivität, Eigentumsverhältnisse und Geschäftskontext, um die Ergebnisse zu priorisieren?

8. Sanierung

Können Teams die Gefährdung durch die Plattform oder durch verbundene Arbeitsabläufe reduzieren?

9. Unternehmensweite Skalierung

Kann die Architektur das Volumen, die Vielfalt und die geografische Verteilung der Unternehmensdaten bewältigen?

10. Sicherheit der DSPM-Plattform selbst

DSPM verarbeitet sensible Sicherheitsmetadaten und ist häufig tief in Unternehmensumgebungen eingebunden.

Käufer sollten die Bereitstellungsarchitektur, das Prinzip der minimalen Berechtigungen, die Verschlüsselung, die Isolation, die Überprüfbarkeit, den administrativen Zugriff und die Produktsicherheit ebenso sorgfältig bewerten wie den Funktionsumfang.

Wie man DSPM implementiert

DSPM eignet sich am besten als Betriebsprogramm und weniger für einen einmaligen Scan.

Beginnen Sie mit hochwertigen Daten.

Identifizieren Sie die Datenbereiche, in denen eine Offenlegung die größten geschäftlichen Auswirkungen haben könnte.

Verbindung von Sicherheits- und Dateneigentümern

Sicherheitsteams finden zwar das Risiko, aber die Geschäfts- oder Dateneigentümer müssen die Behebung oft genehmigen.

Risikoprioritäten festlegen

Definieren Sie, welche Kombinationen aus Sensibilität, Zugang, Gefährdung und Geschäftsauswirkungen Maßnahmen erfordern.

Integration in bestehende Sicherheitsworkflows

Verbinden Sie DSPM gegebenenfalls mit Tools wie SIEM, ITSM, IAM, DLP, Cloud-Sicherheit, Daten-Governance und Sanierungssystemen.

Risikominderungsmaßnahmen

Der Erfolg von DSPM sollte nicht allein anhand der Anzahl der gescannten Assets gemessen werden.

Messen Sie, ob das Programm die Exposition verringert.

Wie man den Erfolg von DSPM misst

Nützliche Kennzahlen können beispielsweise sein:

• Prozentsatz der abgedeckten Unternehmensdatenquellen
• Umfang der entdeckten sensiblen Daten
• Anzahl der risikoreichen Offenlegungen sensibler Daten
• Öffentlich oder extern zugängliche sensible Daten
• Sensible Datensätze mit übermäßigem Zugriff
• Hochriskante Berechtigungen entfernt
• Reduzierung veralteter oder unnötiger sensibler Daten
• Durchschnittliche Zeit zur Behebung von Datensicherheitslücken
• Prozentsatz der kritischen Daten mit einem Eigentümer
• KI-Systeme mit Zugriff auf sensible Daten
• Reduzierung der Gefährdung durch KI-Daten mit hohem Risiko
• Risikofeststellungen vom Geschäftsinhaber geschlossen

Der Erfolg von DSPM sollte zeigen, dass die Organisation die tatsächliche Datenexposition reduziert hat, und nicht einfach nur, dass sie mehr Daten gescannt hat.

DSPM-Bereitschaftscheckliste

Wie BigID DSPM angeht

BigID nähert sich DSPM von den Daten her.

Entdeckung schafft die Grundlage.

Doch Sicherheitsteams benötigen mehr als nur eine Übersicht sensibler Daten.

Sie müssen es wissen Wer und was kann darauf zugreifen, wie werden diese Daten verwendet, wo besteht ein Datenleck, welche KI-Systeme können darauf zugreifen, welche Risiken sind am wichtigsten und welche Maßnahmen verringern das Datenleck?.

BigID unterstützt Organisationen:

• Sensible Daten entdecken und klassifizieren: Identifizieren Sie sensible, regulierte, vertrauliche, geschützte, anmelderelevante, finanzielle, gesundheitsbezogene, persönliche und geschäftskritische Informationen in strukturierten, semistrukturierten und unstrukturierten Daten.
• Priorisieren Sie die Datensicherheit: Verknüpfen Sie Sensibilität mit Exposition, Zugriff, Identität, Eigentum, Aktivität, Standort und Geschäftskontext, um aussagekräftige Datenrisiken zu identifizieren.
• Identitäts- und Zugriffskontext hinzufügen: Verstehen Sie, welche Benutzer, Gruppen, Anwendungen, Dienstkonten, Maschinenidentitäten und KI-Systeme Zugriff auf sensible Informationen haben können.
• Übermäßigen Zugriff erkennen: Finden Sie veraltete, geerbte, weit gefasste, unnötige oder risikoreiche Berechtigungen im Zusammenhang mit sensiblen Daten.
• Aktivitätskontext hinzufügen: Verstehen Sie, wie sensible Informationen abgerufen, heruntergeladen, verschoben, weitergegeben, verändert und gelöscht werden.
• Sichere KI-Daten: Verbinde KI-Systeme, Agenten, Copiloten, Eingabeaufforderungen, Trainingsdaten, RAG, Vektordatenbanken, Identitäten, Zugriffe, Herkunft, Richtlinien und Risiken.
• DLP stärken: Ergänzen Sie die Kontrollen für den Datentransfer in Cloud-, SaaS- und KI-Umgebungen um Datensensibilität, Identität, Zugriff, Eigentumsrechte, Aktivitäten und Risikokontext.
• Unnötige Daten reduzieren: Identifizieren Sie veraltete, doppelte, redundante, überholte, triviale und unnötige Informationen, die die Angriffsfläche vergrößern.
• Laufwerksbereinigung: Zugriffe einschränken, unnötige Daten löschen, sensible Werte unkenntlich machen, Aufbewahrungsfristen durchsetzen, Zuständigkeiten zuweisen, Richtlinien anwenden und gegebenenfalls Korrekturmaßnahmen koordinieren.

Das DSPM-Modell von BigID folgt einer klaren Entwicklung:

Entdecken → Verstehen → Priorisieren → Handeln

Damit geht DSPM über ein weiteres Sicherheits-Dashboard hinaus.

Ziel ist es, die Menge an sensiblen Daten, die hinter unnötigem Zugriff, Offenlegung und Risiko verborgen sind, kontinuierlich zu reduzieren.

DSPM – Häufig gestellte Fragen

Wofür steht DSPM?

DSPM steht für Data Security Posture Management (Datensicherheits-Posture-Management). Es beschreibt eine datenzentrierte Sicherheitsdisziplin, die Organisationen dabei hilft, sensible Daten zu entdecken, Gefährdung und Zugriff zu verstehen, Risiken zu priorisieren und Datensicherheitsprobleme zu reduzieren.

Was ist DSPM?

Data Security Posture Management unterstützt Unternehmen dabei, Risiken im Zusammenhang mit sensiblen und kritischen Daten in ihren gesamten Unternehmensumgebungen kontinuierlich zu erkennen, zu klassifizieren, zu verstehen, zu priorisieren und zu reduzieren.

Wie funktioniert DSPM?

DSPM ermittelt Daten, klassifiziert sensible Informationen, verknüpft diese Daten mit Zugriff, Identität, Gefährdung, Eigentum, Aktivität und Richtlinienkontext, priorisiert Risiken mit hoher Auswirkung und hilft Sicherheitsteams bei der Behebung der Bedingungen, die zu einer Gefährdung führen.

Warum ist DSPM wichtig?

DSPM unterstützt Sicherheitsteams dabei, zu verstehen, welche Daten das größte potenzielle Risiko für das Unternehmen bergen. Dieser Kontext ermöglicht es Unternehmen, Prioritäten hinsichtlich der Offenlegung sensibler Daten, übermäßigen Zugriffs, Schattendaten, übermäßiger Datenaufbewahrung, riskantem KI-Zugriff und anderen Zuständen zu setzen, die infrastrukturorientierte Sicherheitstools möglicherweise nicht vollständig erfassen.

Was sind die Hauptfunktionen von DSPM?

Zu den Kernfunktionen von DSPM gehören üblicherweise Datenermittlung, Klassifizierung, Expositionsanalyse, Zugriffsinformationen, Risikopriorisierung, Aktivitätskontext, Datenminimierung, Compliance-Kontext, KI-gestützte Datensicherheit und Behebung von Sicherheitslücken.

Worin besteht der Unterschied zwischen DSPM und CSPM?

DSPM konzentriert sich auf sensible Daten und die damit verbundenen Risiken. CSPM fokussiert sich primär auf Cloud-Infrastruktur, Konfiguration, Cloud-IAM und Sicherheitsstatus. CSPM kann unsichere Cloud-Ressourcen identifizieren, während DSPM ermitteln kann, welche sensiblen Daten diese Ressourcen preisgeben.

Worin besteht der Unterschied zwischen DSPM und DLP?

DSPM hilft dabei, zu ermitteln, wo sensible Daten vorhanden sind, wer oder was darauf zugreifen kann und wo die Offenlegung ein Risiko darstellt. DLP konzentriert sich darauf, die Nutzung, Weitergabe, Übertragung oder Verschiebung sensibler Informationen gemäß den Richtlinien zu kontrollieren.

Ersetzt DSPM DLP?

Nein. DSPM und DLP decken unterschiedliche Aspekte der Datensicherheit ab. DSPM bietet Datentransparenz, Risikokontext und Statusmanagement, während DLP Kontrollen für die Bewegung und Nutzung sensibler Daten anwendet. Unternehmen können sie jedoch gemeinsam einsetzen.

Ersetzt DSPM CSPM?

Nein. DSPM ersetzt CSPM nicht. DSPM konzentriert sich auf die Datenschicht, während CSPM sich primär auf Cloud-Infrastruktur und -Konfiguration fokussiert. Die Kombination beider Ansätze liefert sowohl Infrastruktur- als auch Datenkontext.

Wie trägt DSPM zur KI-Sicherheit bei?

Modernes DSPM hilft Organisationen dabei, sensible Informationen zu identifizieren, die KI-Systemen zur Verfügung stehen, zu verstehen, welche Identitäten und Berechtigungen diesen Zugriff ermöglichen, Schwachstellen in KI-Datenpipelines und RAG-Umgebungen zu erkennen und das Risiko sensibler Daten im Zusammenhang mit Modellen, Copiloten, Anwendungen und Agenten zu reduzieren.

Worauf sollten Unternehmen bei der Auswahl einer DSPM-Plattform achten?

Organisationen sollten die Abdeckung der Datenquellen, die Genauigkeit der Klassifizierung, den Kontext von Identität und Zugriff, die Transparenz der Aktivitäten, die KI-Abdeckung, die Risikopriorisierung, die Risikobehebung, die Skalierbarkeit im Unternehmen, die Integrationsmöglichkeiten und die Sicherheitsarchitektur der DSPM-Plattform selbst bewerten.

Ist DSPM nur für Cloud-Daten geeignet?

Nein. Obwohl sich die DSPM-Kategorie anfangs stark auf Cloud-Daten konzentrierte, deckt Enterprise DSPM zunehmend sensible Informationen in Cloud-, SaaS-, Hybrid-, On-Premises-, Entwicklungs-, Kollaborations- und KI-verbundenen Umgebungen ab, abhängig von der Plattformabdeckung.

Wie unterstützt BigID DSPM?

BigID unterstützt Unternehmen dabei, sensible Daten zu entdecken und zu klassifizieren, Daten mit Identität und Zugriff zu verknüpfen, Gefährdungen und übermäßige Berechtigungen zu identifizieren, Aktivitäts- und Geschäftskontext hinzuzufügen, KI-Daten zu sichern, Risiken zu priorisieren, unnötige Informationen zu minimieren, DLP zu stärken und die Behebung von Problemen in unternehmensweiten Umgebungen voranzutreiben.