Lösungszentrum: DSPM, AI SPM, Agentic SPM

Haltungsmanagement für Ihre Daten, Ihre KI und die Agenten, die auf beiden Seiten agieren

DSPM begann als Datenrisikoanalyse: sensible Daten finden und das damit verbundene Risiko bewerten. BigID geht noch einen Schritt weiter: Es bietet Teams Sicherheitskontrollen zur Steuerung dieser Risiken – von der Zugriffsverwaltung und Aktivitätsüberwachung bis hin zu Datenausgang und -löschung – und erweitert all dies auf die KI-Modelle und -Agenten, die nun auf dieselben Daten zugreifen.

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Klassifikatoren

KI-gestützt

LLM-Klassifikatoren mit unabhängiger Laborverifizierung einer Genauigkeit von 97%.

Kategorie erste

Agentische Automatisierung

und Analyse, einschließlich Klassifizierung, die ihre eigene Arbeit überprüft

Architektur

Ein Inventar

Daten, KI und agentenbasierte Assets – alle durch ein einziges Richtlinienmodell geregelt.

Hier beginnen

Fünf Fragen und wie BigID jede einzelne beantwortet

Wo befinden sich unsere sensiblen Daten, und können wir den Kennzeichnungen 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 → Warum erzeugt unser DLP-System so viel Rauschen? 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 →

Wo sich die Kategorie jetzt befindet

DSPM behielt seinen Namen und wuchs über seine Definition hinaus.

Unternehmen setzen DSPM ein, um Datenrisiken zu identifizieren und zu beheben, unabhängig davon, ob diese auf Sicherheit, Compliance oder KI zurückzuführen sind. Zugriffsverwaltung, Aktivitätsüberwachung, Verlustprävention, Lebenszyklus- und Datenschutzmanagement sind mittlerweile alle Teil dieses Systems, und die fortschrittlichsten Plattformen integrieren diese Funktionen direkt, anstatt sie nur anzubinden. Dadurch ändert sich, was Sie tatsächlich erwerben.

nativ enthalten

DAG, DAM, DLM und DPM. Die Kontrolle läuft in derselben Konsole wie der Befund und bezieht sich auf denselben Bestand, der ihn erzeugt hat.

Erhalten und gestärkt

Ihre DLP-, IAM- und SIEM-Lösungen Sie behalten ihre Durchsetzungspunkte und erhalten den Klassifizierungs-, Eigentums- und Zugriffskontext, auf dem ihre Richtlinien basieren.

Neu abgedeckt

KI- und agentenbasierte Ressourcen unter dem gleichen Haltungsmodell, denn Daten sind es, die den Einsatz von KI sicher oder unsicher machen.

Datensicherheit und KI-Sicherheit beginnen beide mit derselben Frage.

Daten sind der Dreh- und Angelpunkt für den sicheren Einsatz von KI, daher gehen die beiden Disziplinen von der gleichen Grundlage aus: 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?.

Ein Agent besitzt niemals eigenen Zugriff. Es greift über die Identität, unter der es ausgeführt wird, auf Daten zu, erbt alles, was dieses Konto sehen kann, und verarbeitet diese in Maschinengeschwindigkeit.

Eine Eingabeaufforderung enthält regulierte Daten zu einem Drittanbietermodell, über einen Kanal, für den Ihre DLP-Richtlinie nie existiert hat.

Ein Copilot indexiert eine Aktie Seit Jahren hat es niemand mehr rezensiert, und jetzt wird es jedem zugänglich gemacht, der danach fragen kann.

BigID integriert Zugriffsverwaltung, Aktivitätsüberwachung, Lebenszyklusmanagement und Datenschutz nativ, anstatt diese Funktionen extern zu integrieren, und stellt Klassifizierungs- und Eigentumskontext für die bereits implementierten Durchsetzungspunkte bereit. Die Abdeckung erstreckt sich über Datenspeicher hinaus auf die Modelle und Agenten, die auf diese zugreifen, und basiert auf einem einzigen Inventar- und Richtlinienmodell. Dadurch lassen sich Daten- und KI-Fragen an einem zentralen Ort beantworten.

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, die auf demselben Datenbestand basieren.

Plattformdemo

In diesem Hub

Funktionen

Alles, was BigID in den fünf Gruppen tut

Die Gruppierung entspricht der Vorgehensweise eines Sicherheitsteams bei der Arbeitsplanung, beginnend mit der Ermittlung und Klassifizierung, da alles Weitere davon abhängt, dass dies korrekt durchgeführt wird.

Entdeckung und Klassifizierung

Jede untergeordnete Kontrollinstanz und jedes Tool, das Sie damit füttern, erbt die fehlerhafte Klassifizierung. Die Genauigkeit ist eine Abhängigkeit, die niemand prüft, bis bereits eine Zugriffsentscheidung getroffen wurde.

Mehr als 2.000 vortrainierte Klassifikatoren – mehr als bei jedem anderen Anbieter.
Promptbasierte LLM-Klassifizierung für strukturierte und unstrukturierte Daten, erste in der Kategorie
Agentische 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 Geschäftsklassifikation oder Label
Skalierte und unbegrenzte Kennzeichnung strukturierter und unstrukturierter Daten
Finden Sie veraltete, doppelte, fehlerhafte und nicht konforme Daten.
Analysieren Sie den Wirkungsradius nach einem Sicherheitsvorfall durch die Nachverfolgung des Datenabflusses.

Zugangsgovernance und -aktivitäten

Das Lesen der Metadaten zu den Leseberechtigungen ist der einfache Teil. BigID überprüft dies, vergleicht das tatsächliche Verhalten damit und greift ein, wenn die beiden nicht übereinstimmen. Agenten erhalten keinen eigenen Zugriff, sondern greifen über die ihnen zugeordneten Identitäten auf Daten zu. Daher muss die Kontrolle über diese Identitäten erfolgen.

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.

Datenverlustprävention

Herkömmliche DLP-Systeme arbeiten mit groben regulären Ausdrücken und verschleiern reale Risiken durch Fehlalarme. BigID fungiert als Richtlinien-Engine und überlagert Ihre bestehenden Tools: Jeder Verstoß wird anhand der tatsächlichen Daten validiert, und jede Korrektur trägt zu einer präziseren nächsten Richtlinienentscheidung bei.

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 kostengünstigste Methode, den Wirkungsbereich zu verringern, besteht darin, weniger Daten zu speichern. Die Datenlöschung ist zudem der Punkt, an dem nachgelagerte Systeme am leichtesten beeinträchtigt werden können. Deshalb sind die Schutzmechanismen wichtiger als die eigentliche Löschung.

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 Unternehmensstruktur, gestellt für eine Anlageklasse ohne Eigentümer und ohne Änderungskontrolle. Welche Modelle existieren, welche Akteure sind am Werk, über welche Identitäten greifen sie auf Daten zu und wer hat diese Daten 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.

Validierung durch Dritte

Als führend in der gesamten DSPM-Forschung ausgezeichnet

Analystenanerkennung

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 →

Bevor Sie es ausspionieren

Was Teams vor dem Start fragen

Müssen wir unsere DLP-Projektoren ersetzen?

Nein, und das Design geht davon aus, dass Sie das nicht tun werden. BigID ist über Ihren bestehenden DLP-Tools angesiedelt: Es erfasst deren Verstöße, validiert jeden einzelnen anhand der tatsächlichen Daten und liefert plattformspezifische Schritte zur Behebung der fehlerhaften Richtlinie. Sie behalten die Durchsetzungsstelle und werden die Flut an Fehlalarmen los.

Müssen unsere Zugangsprüfungen verlegt werden?

Nur wenn du das möchtest. BigID führt Berechtigungsprüfungen und Zugriffsbestätigungen nativ für dasselbe Inventar durch – sowohl für menschliche Identitäten als auch für die zugehörigen Agenten – oder integriert Eigentümerschaft und Sensibilität in Ihren bestehenden Identitätsprozess. In jedem Fall sieht der Prüfer die tatsächlichen Daten und nicht nur eine Liste der Zugriffsberechtigten.

Worin besteht der Unterschied zu einem Scanner?

Ein Scanner liefert Ihnen ein Ergebnis. BigID reagiert direkt am Entstehungsort: Zugriff widerrufen, ungenutzte Berechtigungen löschen, Datei kennzeichnen, Speicher löschen – wobei zuvor rechtliche Aufbewahrungspflichten und nachgelagerte Auswirkungen geprüft werden. Ein einziges Inventar bedeutet, dass die Richtlinie, die den Fehler gefunden hat, auch diejenige ist, die ihn behebt.

Führe es weiter

Was Sie bei der Bewertung von Initiativen zur Verbesserung Ihrer Datenrisikostrategie beachten sollten

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.

Checkliste öffnen →

Forschungsbericht Das unregierte Unternehmen KI-Risiken, agentenbasierter Zugriff und die Datensicherheitslücke im Jahr 2026. Lesen Sie die Studie → Kundengeschichte Fiserv: Eine einzige Datenanalyse- und Richtliniensteuerungsebene Wie Fiserv Datenanalyse und Richtliniensteuerung von einem zentralen Ort aus betreibt. Lesen Sie die Geschichte → Kostenlose Bewertung Entdecken Sie Ihr Daten- und KI-Risiko Eine agentenlose, Cloud-native Bewertung, die genau aufzeigt, wo sensible Daten und KI-Risiken bestehen und wie diese behoben werden können. Starten Sie es →

Bringen Sie Ihre eigene Umgebung mit. Wir werden Ihnen die darin liegenden Risiken aufzeigen.

Eine gezielte Analyse Ihrer realen Daten liefert Ihnen mehr Erkenntnisse als eine Demo mit Beispieldaten – und zwar über alle Ihre Filialen, Ihre Modelle und Ihre Agenten hinweg.

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