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Lösungszentrum: DSPM, AI SPM, Agentic SPM

Sicherheitsstatus verwalten über Ihre Daten, Ihre KI und die Agenten, die auf beiden Seiten agieren

DSPM begann als Datenrisikoanalyse: Sensible Daten finden, das damit verbundene Risiko bewerten. BigID deckt die relevanten Schwachstellen auf, wie etwa Geheimnisse in Entwicklungsumgebungen, übermäßig exponierte Finanzdaten und streng geheime Dateien, die selbst ein Copilot lesen kann. Anschließend steuert es die Behebung durch Zugriffsverwaltung, Aktivitätsüberwachung, DLP und Datenlöschung und erweitert all dies auf die KI-Modelle und -Agenten, die nun auf dieselben Daten zugreifen.

Intuit-Klassifizierungsherausforderung
Rang #1
96,51 TP3T gewichtete Präzision und Trefferquote bei einem Datensatz mit 40.000 Datensätzen im Vergleich zu 19 anderen Anbietern
Analystenanerkennung
Ein führendes Unternehmen in der DSPM-Forschung
Ausgezeichnet als führendes Unternehmen im Forrester Wave™-Bericht für Sensitive Data Discovery and Classification (Q2 2026) sowie in DSPM-Bewertungen von Omdia, GigaOm und Frost & Sullivan.
Körperhaltung, die wirkt
Zu jedem Risiko gehört auch die passende Lösung.
Übermäßig exponierte Daten, veraltete Zugriffsrechte und unkontrollierte KI erfordern jeweils einen geführten Schritt, um diese zu beheben.
Was DSPM jetzt beinhaltet

DSPM behielt seinen Namen und wuchs über seine Definition hinaus.

Organisationen setzen DSPM ein, um Datenrisiken zu identifizieren und zu beheben, unabhängig davon, ob die Ursache in der Sicherheit, der Compliance oder der KI liegt. Zugangsverwaltung, Aktivitätsüberwachung, Verlustprävention, Lebenszyklusund Datenschutzmanagement sind inzwischen in diesen Bereich vorgedrungen, und BigID integriert sie nativ, was den Umfang eines DSPM-Kaufs verändert.

Die Ergebnisse werden direkt vor Ort in Maßnahmen umgesetzt. BigID entzieht Zugriffe, korrigiert fehlerhafte Richtlinien und löscht Daten, bei denen ein Risiko festgestellt wird. Zudem wird der Zugriff auf die Identität geprüft, die auf die Daten zugreift – unabhängig davon, ob es sich um eine Person oder einen Agenten handelt. Jede Datenquelle erhält die benötigte Scantiefe, von reinen Metadaten bis hin zu einem vollständigen Scan. Kontrollen, die Daten blockieren oder tokenisieren, bleiben somit bei vollständigen Lesevorgängen wirksam.

Erkennen

Identifizieren Sie die Risiken in den Bereichen Daten, KI und Agenten. BigID erkennt sensible Daten in jedem Speicher, klassifiziert sie und kennzeichnet die relevanten Schwachstellen: übermäßig genutzte Dateien, veraltete Zugriffe sowie nicht verwaltete Modelle und Agenten.

Verhindern

Risiken verhindern, bevor sie entstehen. BigID beschränkt den Zugriff von Mitarbeitern, Copiloten und Agenten auf sensible Daten anhand von Sensibilitäts- und Berechtigungskriterien, überwacht KI-gestützte Abfragen auf sensible Daten und liefert Ihren DLP-, IAM- und SIEM-Systemen den Kontext zur Durchsetzung von Richtlinien.

Beheben

Schließen Sie die Gefahrenstelle, an der sie festgestellt wurde. BigID entzieht Zugriffsrechte, korrigiert die Richtlinie hinter einer fehlerhaften Warnung und löscht nicht mehr benötigte Daten, wobei zuvor die rechtliche Aufbewahrung und die Auswirkungen auf nachgelagerte Systeme geprüft werden.

Sehen Sie, was BigID kann.

Schau es dir an, wie es funktioniert

BigID-Plattform-Demo: DSPM + DAG + DAM für strukturierte und unstrukturierte Daten

Ein vollständiger Überblick über die Plattform: Erkennung und Klassifizierung strukturierter und unstrukturierter Daten, anschließend Zugriffskontrolle und Aktivitätsüberwachung basierend auf diesen Ergebnissen.

Plattformdemo
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Durchlaufen Sie die Plattform von der Erkennung und Klassifizierung bis hin zu Status, Warnmeldungen und Fehlerbehebung.

Machen Sie eine Tour

Eine einzige Haltungsschleife für Ihre Daten, Ihre KI und Ihre Agenten

Daten sind der Dreh- und Angelpunkt für die sichere Nutzung von KI, daher basieren Datensicherheit und KI-Sicherheit auf derselben Grundlage: Was ist in diesen Daten enthalten, wer kann darauf zugreifen und was ändert sich, wenn ein Modell oder ein Agent anstelle einer Person darauf zugreift?.

Geheimnisse und Passwörter in Entwicklungs- und Testumgebungen Wenn sie in der Discovery-Phase auftauchen, zeigt BigID an, wer und was sie erreichen kann und leitet deren Entfernung ein.

Regulierte Finanzdaten sind für weit mehr Menschen zugänglich, als sie benötigen. wird nach Reichweite eingestuft, und BigID passt den Zugriff an die jeweiligen Nutzer an.

Streng geheime Dateien auf einer SharePoint-Website, die Copilot lesen kann werden gefunden, bevor der Copilot sie aufdeckt, und BigID schränkt den Zugriff bereits an der Quelle ein.

Was es umfasst Wie es Risiken erkennt und beseitigt Daten Cloud-, On-Premise- und SaaS-Anbieter, strukturiert und unstrukturiert AI Modelle, Kopiloten, RAG-Pipelines, und Mitarbeiterhinweise Agenten die Agenten und die Identitäten Sie gelangen über diese Daten zu den Daten 12345 Entdecken Sie jeder Laden, einschließlich Schattendaten Klassifizieren Genauigkeit, die ihre eigene Arbeit überprüft Bewerten Sie Was wird freigelegt, und wer oder was kann es erreichen? Fix geführte Schritte zum Widerruf, zur Behebung, zum Beibehalten oder zur Entsorgung Monitor Aktivitäten, Warnmeldungen und ein Prüfprotokoll Ein einziges Politikmodell, das in allen drei Bereichen konsequent angewendet wird
Bei jedem Durchlauf durch die Schleife werden die Daten gefunden, klassifiziert, Zugriffsrechte ermittelt, Risiken entsprechend berücksichtigt und die Überwachung fortgesetzt. BigID umfasst nativ Zugriffsverwaltung, Aktivitätsüberwachung, Lebenszyklusmanagement und Datenschutz und stellt Klassifizierungs- und Eigentümerkontextinformationen für Ihre bestehenden DLP-, IAM- und SIEM-Tools bereit. Modelle und Agenten befinden sich im selben Kreislauf wie die Datenspeicher, sodass Daten- und KI-Fragen zentral beantwortet werden.
Hier beginnen

Wo Sicherheitsteams mit DSPM beginnen

Welche Risiken sollten wir zuerst beheben und wie? Geheimnisse und Passwörter in Entwicklungsumgebungen, regulierte Finanzdaten, die dem gesamten Unternehmen zugänglich sind, streng geheime Dateien auf einer SharePoint-Website, die Copilot lesen kann – jedes dieser Elemente ist nach Priorität geordnet und mit dem entsprechenden Schritt zur Schließung verknüpft. Risikopriorisierung → Wo befinden sich unsere sensiblen Daten, und können wir der Klassifizierung vertrauen? Mehr als 2.000 vortrainierte Klassifikatoren, promptbasierte LLM-Klassifizierung für strukturierte und unstrukturierte Daten sowie eine Genauigkeitsprüfung, die Ihre Dateneigentümer selbst durchführen können. Entdeckung und Klassifizierung → Wer kann es erreichen, und wer schafft es tatsächlich? Überprüfung von Berechtigungen und Bestätigung von Anspruchsberechtigungen, Überwachung von Verstößen gegen die Richtlinien sowie Widerruf oder Anpassung der Berechtigungen zum Zeitpunkt der Feststellung, sowohl für menschliche Identitäten als auch für die ihnen unterstellten Agenten. Zugriff und Aktivität → Wie können wir auf tatsächliche DLP-Vorfälle reagieren, anstatt auf jede Warnung? Jeder Verstoß gegen die Richtlinien aller DLP-Tools in einer Warteschlange wird mit einem Konfidenzwert als wahr oder falsch validiert. Außerdem werden plattformspezifische Schritte zur Behebung der fehlerhaft ausgelösten Richtlinie angezeigt. Datenschutz → Was können wir löschen, ohne nachfolgende Komponenten zu beeinträchtigen? ROT-Erkennung, Überprüfung in einer Sandbox, bevor irgendetwas verschoben wird, Soft- und Hard-Löschung, wobei zuvor die rechtliche Aufbewahrung und die Auswirkungen auf nachgelagerte Systeme geprüft werden. Lebenszyklusmanagement → Welche Models und Agenten sind an all dem beteiligt? Ermittlung von genehmigten und nicht genehmigten Modellen und Agenten, der Daten, auf die jedes einzelne Modell über die Identität, unter der es läuft, zugreift, und der Steuerung der Datennutzung und der Kommunikation zwischen den Agenten. KI und agentische Haltung →
Funktionen

Risiken erkennen, beheben und die Daten, KI und Agenten im Blick behalten.

Jede Gruppe geht von einem Risiko aus, dem ein Sicherheitsteam bereits ausgesetzt ist, und endet mit der Maßnahme, die dieses Risiko beseitigt. Erkennung und Klassifizierung stehen an erster Stelle der Kontrollmaßnahmen, da alle nachfolgenden darauf aufbauen.

Risikopriorisierung und gezielte Korrekturmaßnahmen

Bei der Risikobewertung geht es darum, die relevanten Risiken aufzuzeigen und Handlungsempfehlungen zu geben. BigID bewertet jeden Befund hinsichtlich der Sensibilität der Daten, ihrer Verbreitung und der potenziellen Zugriffsberechtigten und leitet daraus den nächsten Schritt ein.

  • Finden Sie Geheimnisse, Passwörter und Schlüssel in Entwicklungs- und Testumgebungen
  • Regulierte Finanzdaten werden öffentlich zugänglich gemacht, und zwar für weit mehr Menschen, als nötig wären.
  • Sichern Sie streng geheime Dateien auf einer SharePoint-Website, die Copilot lesen kann, und passen Sie den Zugriff entsprechend an, bevor sie angezeigt werden.
  • Risikobewertung unter Einbeziehung von Sensitivität, Exposition, Zugang und Aktivität
  • Gezielte Maßnahmen zur Risikobehebung, von der Zugriffssperre bis zur Korrektur der Richtlinie an der Quelle
  • Eine priorisierte Liste der Ergebnisse, wobei Duplikate und falsch positive Ergebnisse herausgefiltert werden, bevor sie von jemandem priorisiert werden.
  • Jeder Befund nennt die Daten, ihren Eigentümer, wer und was darauf zugreifen kann und warum sie relevant sind.
  • Weisen Sie jedes Risiko dem Dateneigentümer zu und liefern Sie ihm den Kontext, der für das Handeln erforderlich ist.
  • Verfolgen Sie Risikotrends und abgeschlossene Ergebnisse im Laufe der Zeit

Entdeckung und Klassifizierung

Alle darunter liegenden Steuerungselemente und alle verwendeten Tools übernehmen die Qualität der Klassifizierung. Die Genauigkeit, die Dateneigentümer überprüfen können, ist die Grundlage für die Verlässlichkeit des gesamten Programms.

  • Mehr als 2000 vortrainierte Klassifikatoren
  • Promptbasierte LLM-Klassifizierung für strukturierte und unstrukturierte Daten, erste in der Kategorie
  • Agentische DSPM-Genauigkeitsüberwachung, sodass die Klassifizierung ihre eigene Arbeit überprüft
  • Überprüfung der Genauigkeit innerhalb des Produkts für die Personen, denen die Taxonomie gehört
  • Erweiterte Sensitivitätsklassifizierung
  • KI-basierte Kategorisierung nach Geschäftsklassifizierung
  • Skalierte und unbegrenzte Klassifizierung über strukturierte und unstrukturierte Daten hinweg
  • Finden Sie veraltete, doppelte, fehlerhafte und nicht konforme Daten.
  • Analysieren Sie den Wirkungsradius nach einem Sicherheitsvorfall durch die Nachverfolgung des Datenabflusses.

Zugangsgovernance und -aktivitäten

BigID liest Berechtigungsmetadaten, bestätigt diese, vergleicht sie mit dem tatsächlichen Verhalten und greift ein, wenn die beiden nicht übereinstimmen. Agenten haben keinen eigenen Zugriff: Sie greifen über die ihnen zugeordneten Identitäten auf Daten zu, daher liegt die Kontrolle bei dieser Identität.

  • Zugriffsberechtigungen und Nutzung im Hinblick auf Richtlinien und ungewöhnliches Verhalten verwalten
  • Führen Sie regelmäßige Berechtigungsprüfungen und Berechtigungsbestätigungen durch.
  • Bei Verstößen gegen die Richtlinien den Zugriff umgehend entziehen und anpassen.
  • Veraltete Daten können mithilfe einer Aufbewahrungsrichtlinie gelöscht werden, wenn sie innerhalb eines definierten Zeitraums nicht mehr verändert wurden.
  • Nicht mehr genutzte Zugriffsrechte können durch Zugriffszertifizierung stillgelegt werden.
  • Untersuchung des Sicherheitsvorfalls: Rückverfolgung von Daten und Zugriffsrechten nach Konto und Identität sowie Eingrenzung des Wirkungsbereichs
  • Beschränken Sie den KI-Zugriff auf Daten nach Sensibilität und den Berechtigungen des jeweiligen Mitarbeiters.
  • Problematische Datenweitergabe innerhalb von KI-Aufforderungen erkennen
  • Erweitern Sie die gleiche Kontrolle auf nicht-menschliche Agenten unter der Identität, unter der jeder von ihnen ausgeführt wird.

Warnmeldungen zur Verhinderung von Datenverlust, ohne störende Nebengeräusche

BigID fungiert als Policy-Engine über den bereits von Ihnen eingesetzten DLP-Tools: Jeder Verstoß wird anhand der tatsächlichen Daten validiert, Tausende von Warnmeldungen werden in einer priorisierten Warteschlange zusammengefasst, und jede Behebung des Problems schärft die nächste Richtlinienentscheidung.

  • Verstöße von jedem Ihrer DLP-Tools werden in einer einheitlichen Warteschlange erfasst.
  • Setzen Sie jeden Verstoß in Beziehung zu dem, was BigID bereits über die zugrunde liegenden Daten weiß.
  • Validieren Sie echte und falsche positive Ergebnisse, jeweils mit einem Konfidenzwert.
  • Die Warnmeldung enthält Details zur Benutzeridentität, zur Sensibilitätsklassifizierung, zu den betroffenen Objekten und zum Geschäftsrisikoniveau.
  • Plattformspezifische Korrekturmaßnahmen, bis hin zur Frage, welche Klassifikatoren einer Purview-Richtlinie hinzugefügt oder daraus entfernt werden sollen.
  • Sehen Sie auf einen Blick, welche DLP-Richtlinien über alle Kanäle hinweg versagen.
  • Reduzieren Sie Tausende von Warnmeldungen auf eine priorisierte Vorfallwarteschlange.

Datenlebenszyklusverwaltung

Die direkteste Methode, den Explosionsradius zu verringern, besteht darin, weniger Daten zu speichern. Schutzmaßnahmen für die rechtliche Aufbewahrung und die Folgenabschätzung müssen getroffen werden, bevor Daten entsorgt werden.

  • Redundante, veraltete und triviale Daten erkennen und entsorgen
  • Einfacher Richtlinien- und Abfragegenerator mit erweiterter Zielgruppenansprache
  • Vereinfachte, isolierte Überprüfung der Zieldaten, bevor irgendetwas passiert.
  • Integrierter Umzug, Grabsteinbau und Restaurierung
  • Weiches Löschen für Archivzwecke und hartes Löschen für endgültige Löschungen
  • Einheimische Schutzmechanismen für die sichere Verwertung, einschließlich der rechtlichen Verwahrung und der Auswirkungen auf nachgelagerte Bereiche

KI und agentische Haltung

Die gleichen Fragen zur Haltung, angewendet auf Modelle und Agenten. Welche Modelle existieren, welche Agenten laufen, über welche Identitäten greifen sie auf Daten zu und wer hat dies genehmigt?.

  • Überwachen Sie, welche Daten Mitarbeiter mit KI-gestützten Abfragen teilen.
  • Entdecken Sie lizenzierte und nicht lizenzierte Models und Agenten.
  • Finden Sie KI-Agenten und überwachen Sie deren Veränderungen kontinuierlich.
  • Steuern Sie, wie Agenten Daten nutzen und wie sie miteinander interagieren.
  • Verfolgen Sie, wie sensible Daten in KI-Pipelines, RAG-Indizes und Trainingssets fließen.
  • Richten Sie die Größe dessen ein, was Kopiloten und Assistenten erfassen können, bevor sie auftauchen.
Validierung durch Dritte

Als führend in der gesamten DSPM-Forschung ausgezeichnet

Analystenanerkennung

  • Führend im Forrester Wave™: Lösungen zur Ermittlung und Klassifizierung sensibler Daten, 2. Quartal 2026, mit der höchstmöglichen Punktzahl in elf Kriterien
  • Im Intuit-Wettbewerb zur Datenklassifizierung von 20 Anbietern belegte Intuit den 1. Platz (TP5T1) mit einer gewichteten Präzision und einem Recall von 96,51 (TP3T).
  • Führungspositionen im gesamten Omdia DSPM-Universum, CB Insights, TAG, GigaOm und Frost & Sullivan
  • Frost & Sullivan zeichnete Frost & Sullivan als Unternehmen des Jahres 2025 für KI-Governance aus.
  • Wurde in Gartners Marktführer 2025 für DSPM und AI TRiSM aufgeführt.
  • Wurde in allen Bewertungen zum Datenschutzmanagement als führend ausgezeichnet, darunter im Forrester Privacy Management Wave und im IDC Privacy Compliance MarketScape.
  • In vier GigaOm-Bewertungen als führend ausgezeichnet: DSPM, Datensicherheitsplattformen, Management unstrukturierter Daten und Datenzugriffs-Governance
  • Mehr als 30 Mal in Gartners Hype-Zyklen 2025 für Sicherheit, Datenschutz und KI (SPM) vertreten.

In den Worten eines Kunden

“BigID ermöglicht mir eine bessere Transparenz sensibler Daten, hilft bei der Priorisierung von Sicherheitsmaßnahmen, verringert die Angriffsfläche, stärkt die Compliance und erhöht insgesamt die betriebliche Effizienz – eine strategische Säule unserer KI-zentrierten Cybersicherheitstransformation.”
CISO, globales Gesundheitsunternehmen
“Wir mussten die Prozesse und das Datenmanagement systemübergreifend für die Daten von einigen Millionen Kunden automatisieren… BigID war die einzige Lösung, die dies auf die effizienteste und ausgefeilteste Weise ermöglichte und darüber hinaus weitere Anwendungsfälle bot, die wir in Zukunft hinzufügen konnten.”
Datenschutzbeauftragter, globales Telekommunikationsunternehmen
Lesen Sie, wie Fiserv es als eine einzige Steuerungsebene betreibt →
Häufig gestellte Fragen

Wie BigID sich in die von Ihnen heute verwendeten Tools einfügt

Wie funktioniert BigID mit unserem bereits eingesetzten DLP-System?

Es fungiert als Richtlinien-Engine und ist über Ihren DLP-Tools angeordnet. BigID erfasst die Verstöße, prüft jeden einzelnen anhand der tatsächlichen Daten und liefert plattformspezifische Schritte zur Behebung der fehlerhaften Richtlinie. Sie behalten die Kontrolle und können sich auf echte Vorfälle konzentrieren.

Können unsere Zugänglichkeitsbewertungen so bleiben, wie sie sind?

Ja, und sie können umziehen, wenn Sie bereit sind. BigID führt Berechtigungsprüfung und Zugriffsbestätigung nativ durch und verwendet dabei dieselbe Klassifizierung, die zur Datenfindung verwendet wurde – sowohl für menschliche Identitäten als auch für die zugehörigen Agenten. Alternativ werden Eigentümerschaft und Sensibilität in Ihren bestehenden Identitätsprozess integriert. In jedem Fall sieht der Prüfer die tatsächlichen Daten und nicht nur eine Liste der Zugriffsberechtigten.

Was leistet BigID außer dem Auffinden von Daten?

BigID handelt aufgrund eines Befundes, bei dem dieser entstanden ist: Zugriff widerrufen, ungenutzte Berechtigungen löschen, Datei angemessen schützen, Speicher löschen – wobei zuvor rechtliche Aufbewahrungspflichten und Folgeauswirkungen geprüft wurden. Die Richtlinie, die das Risiko aufgedeckt hat, ist die Richtlinie, die es behebt.

Was ist Data Security Posture Management (DSPM)?

DSPM spürt sensible Daten auf, wo immer sie gespeichert sind, bewertet das damit verbundene Risiko und leitet die Behebung ein. Es beantwortet die Fragen, wo sich die Daten befinden, wie sie klassifiziert sind, wer und was darauf zugreifen kann und was bei einem Datenleck zu tun ist. BigID umfasst Klassifizierung, Zugriffsverwaltung, Aktivitätsüberwachung, Verhinderung von Datenverlust, Lebenszyklusmanagement und Datenschutz nativ auf einer einzigen Plattform, beginnend mit Entdeckung und Klassifizierung von Daten und Verwaltung des Datenzugriffs.

Was sind AI SPM, agentic SPM und agentic DSPM?

Sie wenden die gleichen Haltungsfragen sowohl auf KI-Modelle als auch auf die Akteure an, die mit den Daten arbeiten. KI-gestütztes Sicherheitsmanagement (AI SPM) erkennt autorisierte und nicht autorisierte Modelle, zeigt an, auf welche Daten jedes Modell zugreifen kann, und überwacht, welche Informationen Mitarbeiter über KI-gestützte Abfragen teilen. Agentic SPM erweitert dies auf Agenten, die über ihre Identitäten auf Daten zugreifen, sodass BigID den Zugriff auf dieser Identität steuert. Agentic DSPM geht den umgekehrten Weg: Agenten übernehmen einen Teil der Sicherheitsmanagement-Aufgaben, z. B. die Überprüfung der Klassifizierungsgenauigkeit und die Validierung von DLP-Verstößen, bevor diese priorisiert werden. Die Ergebnisse fließen in die Datenverwaltung ein. KI-Governance und Bereitschaft für KI-Assistenten.

Wie unterstützt DSPM die DSGVO, den CCPA und andere Regulierungen?

Die Einhaltung der Vorschriften beginnt damit, dass man weiß, welche personenbezogenen und regulierten Daten man besitzt und wo. BigID klassifiziert persönliche, finanzielle und Gesundheitsdaten aus strukturierten und unstrukturierten Quellen, und dieselben Erkenntnisse fließen in die Analyse ein. Datenschutz und Compliance Automatisierung, Aufbewahrungsrichtlinie durch Datenlebenszyklusverwaltung, und Zugriffsprüfungen, so dass die DSGVO, der CCPA und HIPAA alle auf einem Satz von Erkenntnissen basieren.

Welche Risiken sollten wir zuerst beheben?

Setzen Sie dort an, wo sensible Daten, breite Öffentlichkeit und tatsächlicher Zugriff aufeinandertreffen. BigID bewertet jeden Befund danach, wie sensibel die Daten sind, wie weit verbreitet sie sind, wer oder was darauf zugreifen kann und ob sie überhaupt genutzt werden. Anschließend wird der entsprechende Schritt zur Behebung des Problems angehängt, sodass die Teams mit dem wichtigsten Befund beginnen.

Wie filtert BigID die Störfaktoren aus Sicherheitswarnungen heraus?

Es überprüft jede Warnmeldung anhand der tatsächlichen Daten. BigID erfasst Verstöße von jedem Ihrer DLP-Tools, korreliert jeden Verstoß mit seiner Klassifizierung, kennzeichnet ihn als wahr oder falsch positiv mit einem Konfidenzwert und wandelt Tausende von Warnmeldungen in eine priorisierte Vorfallwarteschlange mit plattformspezifischen Schritten zur Behebung der hinter dem Rauschen liegenden Richtlinie um.

Welche Risiken werden durch DSPM aufgedeckt?

Sicherheitslücken, die für ein Sicherheitsteam relevant sind, werden dort gefunden, wo sie sich befinden. Beispiele hierfür sind Geheimnisse und Passwörter in Entwicklungsumgebungen, übermäßig exponierte, regulierte Finanzdaten und streng geheime Dateien auf einer SharePoint-Website, auf die Copilot zugreifen kann. BigID zeigt die Daten, die Personen und Agenten mit Zugriffsrechten sowie die Schritte zur Anpassung des Zugriffs oder zur vollständigen Entfernung der Daten an.

Ressourcen

Erfahren Sie mehr über DSPM und KI-Risiken.

Checkliste / Hier geht's los
Worauf Sie bei einem DSPM achten sollten

Eine CISO-Checkliste für diese Kategorie: Fragen zur Genauigkeit, Abdeckung und Behebung von Mängeln, die es wert sind, genauer untersucht zu werden, bevor man sich für einen bestimmten Ansatz entscheidet.

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