La seguridad de los datos en la nube ha cambiado.
Los datos confidenciales ya no residen en un puñado de bases de datos o depósitos de almacenamiento en la nube. Se distribuyen entre aplicaciones SaaS, almacenes de datos, lagos de datos, almacenes de objetos, plataformas de colaboración, entornos de desarrollo, servicios nativos de la nube, API, aplicaciones de IA, almacenes vectoriales, modelos, agentes e infraestructura híbrida.
En identidades El acceso a esos datos también ha cambiado. Ahora, los empleados comparten el acceso con aplicaciones, cuentas de servicio, identidades de máquinas, API, copilotos y agentes de IA autónomos.
Esto plantea una cuestión de seguridad más compleja que simplemente preguntar si la infraestructura en la nube es segura:
¿Qué datos confidenciales existen en su entorno de nube, quién y qué puede acceder a ellos, cómo se exponen o se transmiten, y qué riesgos requieren una actuación inmediata?
Moderno seguridad de datos en la nube Aborda estas cuestiones conectando el descubrimiento y la clasificación de datos con la postura, la identidad, el acceso, la actividad, las políticas, la IA, la detección y la remediación.
Seguridad de los datos en la nube: Conclusiones clave
- La seguridad de los datos en la nube comienza con los datos. Los equipos de seguridad necesitan tener visibilidad continua sobre qué datos confidenciales existen, dónde se almacenan y por qué son importantes.
- La seguridad en la nube y la seguridad de los datos en la nube están relacionadas, pero son diferentes. Los controles de infraestructura protegen los entornos en la nube, mientras que la seguridad centrada en los datos se enfoca en la información confidencial que se encuentra dentro y entre ellos.
- La identidad determina la exposición. Los usuarios, las aplicaciones, las cuentas de servicio, las identidades de las máquinas y los sistemas de IA pueden crear rutas de acceso riesgosas a los datos en la nube.
- DSPM añade contexto de datos a la seguridad en la nube. Conecta la sensibilidad con la exposición, el acceso, la identidad, la ubicación, la propiedad, la actividad y el contexto empresarial para priorizar el riesgo.
- La IA amplía la superficie de ataque de los datos en la nube. Los copilotos, los agentes, las aplicaciones RAG, las API, los modelos y los flujos de trabajo de IA crean nuevas vías entre los datos empresariales y el acceso automatizado.
- La visibilidad debe conducir a la acción. Una seguridad eficaz de los datos en la nube reduce la exposición a través de la corrección de accesos, la aplicación de políticas, la minimización, la monitorización y los flujos de trabajo automatizados.
¿Qué es la seguridad de los datos en la nube?
La seguridad de los datos en la nube es la práctica de descubrir, clasificar, supervisar, gestionar y proteger los datos confidenciales en toda la infraestructura de la nube, las aplicaciones SaaS, las plataformas de datos, los entornos híbridos y los sistemas de IA.
Su objetivo es proteger la confidencialidad, la integridad y el uso adecuado de los datos a lo largo de su ciclo de vida, al tiempo que se reducen riesgos como el acceso no autorizado, los permisos excesivos, las configuraciones incorrectas, el intercambio inapropiado, la pérdida de datos, la actividad maliciosa y las infracciones de cumplimiento normativo.
La seguridad eficaz de los datos en la nube puede incluir:
- Descubrimiento y clasificación de datos
- Gestión de posturas de seguridad de datos (DSPM)
- Gobernanza de identidad y acceso
- Mínimo privilegio
- Monitoreo de la actividad de datos
- Prevención de pérdida de datos en la nube (DLP)
- Cifrado y gestión de claves
- Configuración en la nube y controles posturales
- Minimización de datos
- Seguridad de la IA y gobernanza del acceso a la IA
- Detección y respuesta
- Aplicación de políticas y medidas correctivas
Ningún control por sí solo garantiza la seguridad de los datos en la nube. Las organizaciones necesitan múltiples capas que conecten la infraestructura en la nube con la confidencialidad, la propiedad, el acceso, el uso y el valor comercial de los datos que contiene.
Seguridad de datos en la nube frente a seguridad en la nube
La seguridad de los datos en la nube y la seguridad en la nube se solapan, pero responden a preguntas diferentes.
| Área | Seguridad en la nube | Seguridad de los datos en la nube |
|---|---|---|
| Enfoque principal | Infraestructura en la nube, cargas de trabajo, redes, aplicaciones, identidades y configuraciones. | Datos sensibles, regulados, confidenciales, de propiedad exclusiva y de vital importancia para el negocio. |
| Pregunta central | ¿Es seguro el entorno de la nube? | ¿Qué datos están en riesgo, quién o qué puede acceder a ellos y qué debemos solucionar? |
| Contexto | Activos, configuraciones, vulnerabilidades, redes, identidades | Sensibilidad, exposición, acceso, actividad, propiedad, ubicación, política, impacto empresarial |
Las organizaciones necesitan ambas. La seguridad de la infraestructura puede identificar una configuración de nube riesgosa, mientras que la seguridad de los datos en la nube proporciona el contexto necesario para comprender si esa configuración expone registros de clientes, credenciales, propiedad intelectual, información financiera, código fuente u otros datos confidenciales.
Protege tus datos en todas las nubes.
Sitúe los datos confidenciales en el centro de la seguridad en la nube.
Descubra datos confidenciales, priorice los riesgos en la nube, gestione el acceso, proteja los datos de IA e impulse la remediación en entornos de nube, SaaS, híbridos y multinube.
¿Por qué se ha vuelto más compleja la seguridad de los datos en la nube?
La adopción de la nube transformó mucho más que el lugar donde las organizaciones alojan su infraestructura. Cambió la rapidez con la que se pueden crear, copiar, compartir, analizar, integrar y acceder a los datos.
Un único conjunto de datos puede transferirse entre una base de datos en la nube, una plataforma de análisis, una aplicación SaaS, un entorno de desarrollo, una herramienta de colaboración, un sistema de IA y un servicio de terceros.
Al mismo tiempo, los entornos en la nube cambian continuamente. Los equipos crean nuevos sistemas de almacenamiento, cuentas, aplicaciones, integraciones, permisos, API, cuentas de servicio y flujos de trabajo de IA más rápido de lo que las revisiones de seguridad manuales pueden rastrearlos.
El resultado es una superficie de ataque de datos dinámica que se extiende a través de proveedores, aplicaciones, identidades y sistemas de IA.
¿Cómo se aplica el modelo de responsabilidad compartida a los datos en la nube?
Los proveedores de servicios en la nube y los clientes comparten la responsabilidad de la seguridad, pero la división exacta depende del servicio y del modelo de implementación.
Un proveedor de servicios en la nube puede proteger la infraestructura subyacente, las instalaciones físicas y partes de la pila tecnológica. El cliente conserva importantes responsabilidades en cuanto a la configuración de los servicios, la gestión de identidades y permisos, la protección de credenciales, la administración de aplicaciones y el uso de sus datos.
Para garantizar la seguridad de los datos, las organizaciones aún necesitan comprender:
- Qué información confidencial almacenan o procesan
- Dónde reside esa información
- Quién y qué puede acceder a ello
- Si los permisos son apropiados
- Cómo se comparten y se transfieren los datos
- ¿Qué políticas y reglamentos se aplican?
- Si los datos deberían seguir existiendo
- ¿Qué sistemas de IA pueden recuperarlo o actuar en consecuencia?
El proveedor de servicios en la nube no puede tomar esas decisiones comerciales y de gobernanza de datos por el cliente.
Principales riesgos de seguridad de datos en la nube
1. Datos desconocidos y ocultos
Las organizaciones no pueden proteger los datos que no pueden encontrar.
Los servicios en la nube facilitan la creación de copias, instantáneas, conjuntos de datos de prueba, exportaciones, archivos temporales, repositorios no administrados y nuevos almacenes de datos. Con el tiempo, los equipos de seguridad pueden perder visibilidad sobre la ubicación de la información confidencial.
Descubrimiento y clasificación continuos de datos Ayuda a establecer un inventario preciso en entornos estructurados, no estructurados, en la nube, SaaS, híbridos y conectados mediante IA.
2. Configuraciones incorrectas en la nube
El almacenamiento público, el uso compartido inseguro, la autenticación débil, los roles demasiado amplios, las instantáneas expuestas y las configuraciones de servicio inapropiadas pueden hacer que los datos confidenciales estén disponibles más allá de su alcance previsto.
La gravedad de un problema de configuración depende en parte de los datos que expone. Relacionar los hallazgos de configuración con la sensibilidad de los datos ayuda a los equipos a centrarse en los problemas con mayor impacto potencial.
3. Acceso excesivo
Los permisos en la nube pueden acumularse a través de roles, grupos, aplicaciones, cuentas de servicio, derechos heredados, API e integraciones.
Una identidad con acceso a información de bajo riesgo no genera la misma exposición que una con amplio acceso a registros regulados, credenciales, datos financieros, propiedad intelectual o conjuntos de datos de producción.
Identificación del acceso excesivo Ayuda a las organizaciones a detectar permisos innecesarios vinculados a información confidencial y a reforzar el principio de mínimo privilegio.
4. Riesgo de identidad de la máquina y cuenta de servicio
Los entornos en la nube dependen en gran medida del acceso no humano.
Aplicaciones, automatización, API, cuentas de servicio, cargas de trabajo y otros identidades de máquinas Pueden recibir permisos permanentes o amplios. Los equipos de seguridad deben comprender a qué pueden acceder esas identidades y si su acceso sigue siendo apropiado.
5. Exposición de datos públicos y externos
Los datos confidenciales en la nube pueden quedar expuestos a través del acceso público, el uso compartido externo, la configuración de colaboración, las cuentas de invitados, los enlaces, las integraciones y las políticas demasiado permisivas.
Las organizaciones necesitan vincular la exposición con la sensibilidad y la propiedad de los datos para que los equipos puedan priorizar las medidas correctivas.
6. Expansión de datos y retención excesiva
Cada copia innecesaria de información confidencial crea un activo más que proteger.
Los datos obsoletos, duplicados, redundantes e innecesarios pueden aumentar la superficie de ataque, los costos de almacenamiento, la carga de cumplimiento normativo y la exposición a la IA.
Minimización de datos Ayuda a las organizaciones a identificar datos innecesarios y a tomar medidas basadas en políticas para reducirlos.
7. Movimiento de datos riesgoso
Los datos confidenciales se mueven constantemente entre servicios en la nube, aplicaciones SaaS, usuarios, plataformas de colaboración, puntos finales, API, entornos de análisis y flujos de trabajo de IA.
Las descargas, exportaciones, copias, comparticiones, transferencias y el uso inusual pueden generar riesgo de pérdida de datos incluso cuando el servicio en la nube subyacente permanece configurado correctamente.
8. Acceso de terceros y SaaS
Los proveedores, contratistas, aplicaciones SaaS, integraciones y servicios externos pueden obtener acceso legítimo a los datos en la nube.
Los equipos de seguridad necesitan tener visibilidad sobre qué terceros pueden acceder a información confidencial, por qué existe ese acceso y si aún se ajusta a las necesidades del negocio.
9. Acceso de la IA a los datos en la nube
Los copilotos, los asistentes de IA, las aplicaciones RAG, los agentes autónomos, las API y las funciones de IA integradas recuperan y procesan cada vez más los datos empresariales.
Estos sistemas pueden heredar el acceso a través de aplicaciones, API, cuentas de servicio, identidades de máquina, conectores y permisos existentes.
La cuestión de seguridad relevante ya no es simplemente si existe una aplicación de IA. Es ¿A qué datos confidenciales en la nube puede acceder la IA y qué puede hacer con ese acceso?.
Cómo la IA cambia la seguridad de los datos en la nube
La IA amplía la capacidad de los sistemas empresariales para recuperar, resumir, combinar, mover y actuar sobre los datos en la nube de forma autónoma.
Esto genera varias nuevas consideraciones de seguridad:
- Los sistemas de IA pueden heredar permisos de las aplicaciones y los usuarios conectados.
- Los sistemas RAG pueden recuperar información confidencial de repositorios en la nube.
- Los agentes de IA pueden interactuar con aplicaciones, API, bases de datos y flujos de trabajo.
- Las indicaciones y los resultados pueden contener información sensible o regulada.
- Los almacenes de vectores y los artefactos de recuperación pueden contener información confidencial de la empresa.
- Las herramientas de IA no autorizadas pueden recibir datos corporativos fuera de los controles establecidos.
Gobernanza del acceso a la IA Conecta agentes de IA, copilotos, aplicaciones y sistemas autónomos con datos confidenciales, permisos, actividad y riesgos, de modo que los equipos puedan identificar accesos excesivos y reforzar el principio de mínimo privilegio.
Contexto de riesgo de datos en la nube
El riesgo en la nube cambia cuando se sabe qué datos están realmente en juego.
¿Qué información sensible existe?
¿Donde vive?
¿Quién o qué puede alcanzarlo?
¿Son apropiados los permisos?
¿Cómo se están utilizando los datos?
¿Qué requiere acción en primer lugar?
¿Qué es DSPM en la seguridad de datos en la nube?
Gestión de posturas de seguridad de datos (DSPM) Ayuda a las organizaciones a descubrir continuamente datos confidenciales, comprender su exposición, priorizar los riesgos de los datos e impulsar la remediación en entornos de datos modernos.
DSPM añade una capa fundamental de contexto a la seguridad en la nube, ya que no todos los hallazgos de seguridad generan el mismo nivel de riesgo.
Por ejemplo, dos entornos de almacenamiento en la nube pueden presentar problemas de configuración similares. Si uno contiene activos de marketing públicos y el otro contiene información personal identificable (PII), credenciales y registros financieros de clientes, los equipos de seguridad no deben tratarlos como riesgos equivalentes.
DSPM ayuda a conectar:
- Sensibilidad de los datos
- Ubicación
- Exposición
- Identidad y permisos
- Propiedad
- Actividad
- Contexto político y regulatorio
- Impacto empresarial
Ese contexto ayuda a los equipos de seguridad a priorizar los riesgos de datos en la nube que más importan.
DSPM frente a CSPM frente a Cloud DLP
DSPM, Cloud Security Posture Management (CSPM) y Cloud Data Loss Prevention (DLP) abordan diferentes aspectos de la seguridad en la nube.
| Capacidad | Pregunta principal | Enfoque principal |
|---|---|---|
| DSPM | ¿Qué datos sensibles están en riesgo y por qué? | Datos sensibles, exposición, acceso, identidad, contexto, priorización, remediación |
| CSPM | ¿Está configurada de forma segura la infraestructura en la nube? | Configuración de la nube, postura de la infraestructura, deficiencias de control |
| DLP en la nube | ¿Cómo se mueven o se utilizan los datos confidenciales? | Movimiento de datos, intercambio, descargas, copias, exportaciones, infracciones de políticas, respuesta |
Estos enfoques pueden complementarse entre sí. CSPM puede identificar problemas de infraestructura, DSPM puede determinar qué datos sensibles ponen en riesgo esos problemas y DLP en la nube Puede ayudar a detectar y responder a movimientos de riesgo o al uso de información sensible.
12 mejores prácticas de seguridad de datos en la nube
1. Descubrir continuamente datos en la nube
Mantener un inventario de datos en toda la infraestructura en la nube, aplicaciones SaaS, bases de datos, almacenes de datos, almacenamiento de objetos, sistemas de archivos, plataformas de colaboración, entornos de desarrollo y sistemas conectados a la IA.
El proceso de descubrimiento debe tener en cuenta tanto los datos estructurados como los no estructurados a medida que cambian los entornos.
2. Clasificar los datos sensibles y críticos.
Identificar información personal, regulada, confidencial, de propiedad exclusiva, credenciales, información financiera, de salud y otra información de alto valor.
La clasificación proporciona el contexto necesario para aplicar los controles de seguridad, acceso, retención y políticas adecuados.
3. Identificar la exposición de datos en la nube
Encuentre información confidencial con acceso público, externo, interno amplio, de aplicaciones innecesarias o automatizado.
Priorice la exposición según la sensibilidad, la ubicación, la propiedad, los permisos, la actividad y el impacto potencial en el negocio.
4. Aplicar el principio de mínimo privilegio.
Otorgue a los usuarios, aplicaciones, cuentas de servicio, identidades de máquinas y sistemas de IA únicamente el acceso necesario para el propósito previsto.
Revise los permisos heredados, obsoletos, amplios e innecesarios a medida que cambian los entornos en la nube.
5. Reforzar la autenticación y la seguridad de las credenciales.
Utilice autenticación robusta, autenticación multifactor, gestión de secretos, controles de sesión adecuados y rotación de credenciales para reducir el acceso no autorizado a la nube.
6. Cifrar datos confidenciales
Utilice un cifrado adecuado para los datos confidenciales, tanto en reposo como en tránsito, y mantenga prácticas seguras de gestión de claves.
El cifrado debe complementar, en lugar de reemplazar, los controles de acceso, seguridad, monitorización y gobernanza de datos.
7. Monitorear la actividad de datos confidenciales
Los permisos muestran lo que las identidades pueden hacer. La actividad revela lo que realmente hacen.
Monitoreo de la actividad de datos Puede aportar visibilidad sobre cómo se accede a la información confidencial, cómo se mueve, se comparte, se descarga, se modifica o se elimina.
8. Proteger el movimiento de datos confidenciales
Supervisar las descargas, el intercambio, las copias, las exportaciones, las transferencias y cualquier otro movimiento que implique información confidencial.
Utilice el contexto de los datos para mejorar las políticas de prevención de pérdida de datos (DLP) y priorizar los eventos según la sensibilidad, el acceso, la propiedad, la actividad y el riesgo.
9. Minimizar los datos innecesarios en la nube.
Identificar información obsoleta, duplicada, redundante, trivial e innecesaria que aumenta la superficie de ataque y la carga de cumplimiento normativo.
Relacione la minimización con la retención, la eliminación, la propiedad, las políticas y los flujos de trabajo defendibles.
10. Regular el acceso de la IA a los datos en la nube.
Identificar agentes de IA, copilotos, aplicaciones, asistentes y flujos de trabajo que puedan acceder a datos en la nube.
Comprenda cómo esos sistemas heredan los permisos, a qué información confidencial pueden acceder y dónde el acceso excesivo genera riesgos.
11. Detectar actividad de datos riesgosa
Supervise cualquier actividad que pueda indicar identidades comprometidas, riesgos internos, filtración de datos, intercambio no autorizado, ransomware u otras amenazas que involucren información confidencial.
Detección y respuesta de datos Conecta los datos confidenciales con el contexto de identidad, acceso y actividad para ayudar a priorizar las amenazas relevantes.
12. Automatizar la remediación
Detectar los riesgos de los datos en la nube solo resulta útil cuando los equipos pueden reducirlos.
Utilice flujos de trabajo basados en políticas para abordar el acceso excesivo, las configuraciones riesgosas, los datos expuestos, las infracciones de políticas, los datos innecesarios y otros hallazgos de seguridad.
Remediación automatizada Ayuda a canalizar los hallazgos, asignar la responsabilidad, hacer cumplir las políticas y coordinar las acciones correctivas.
Encuentre los datos que respaldan el riesgo en la nube.
Priorizar la exposición con contexto de datos
Vincule los datos confidenciales con la exposición, el acceso, la identidad, la actividad, la propiedad, la ubicación y el contexto empresarial para que los equipos de seguridad se centren en los riesgos más importantes.
Cómo priorizar el riesgo de seguridad de los datos en la nube
Los entornos en la nube pueden generar miles de hallazgos. Tratar cada problema como igualmente urgente crea confusión y ralentiza la solución.
El contexto de los datos ayuda a los equipos a distinguir una vulnerabilidad teórica en la nube de un problema de seguridad que involucre información altamente sensible o crítica para el negocio.
Considere factores como:
- Sensibilidad: ¿Qué contienen los datos?
- Exposición: ¿Es público, externo, ampliamente compartido o innecesariamente accesible?
- Identidad: ¿Qué usuarios, aplicaciones, cuentas de servicio, máquinas y sistemas de IA pueden acceder a él?
- Permisos: ¿Qué acciones pueden realizar esas identidades?
- Actividad: ¿Cómo se accede a los datos o cómo se transfieren realmente?
- Ubicación: ¿Dónde se almacenan los datos y es importante la ubicación de residencia?
- Propiedad: ¿Quién es responsable de los datos?
- Valor empresarial: ¿Qué importancia tiene esta información para la organización?
- Política: ¿Qué requisitos de seguridad, privacidad, retención o normativos se aplican?
El hallazgo más importante en materia de seguridad en la nube no siempre es el que presenta la mayor gravedad para la infraestructura, sino el que genera una exposición significativa a los datos más importantes.
Lista de verificación de preparación para la seguridad de datos en la nube
Preparación para la seguridad de los datos en la nube
¿Puede su equipo de seguridad responder a estas preguntas?
✓ ¿Dónde se almacenan los datos confidenciales en la nube y en el SaaS?
✓ ¿Qué datos en la nube son públicos, externos o están ampliamente expuestos?
✓ ¿Qué usuarios, aplicaciones, cuentas de servicio, máquinas y sistemas de IA pueden acceder a él?
✓ ¿Qué permisos exceden la necesidad comercial legítima?
✓ ¿Qué configuraciones de nube exponen información confidencial?
✓ ¿Cómo se accede a los datos confidenciales, se comparten, se copian, se descargan o se transfieren?
✓ ¿Qué terceros pueden acceder a los datos críticos en la nube?
✓ ¿Qué datos confidenciales están desactualizados, duplicados o innecesarios?
✓ ¿Qué sistemas y agentes de IA pueden recuperar datos confidenciales en la nube?
✓ ¿Podemos priorizar el riesgo según la sensibilidad de los datos y el impacto en el negocio?
✓ ¿Quién es el responsable de la remediación?
✓ ¿Podemos demostrar que las medidas correctivas redujeron la exposición?
Cómo BigID ayuda a proteger los datos en la nube
BigID aborda la seguridad de los datos en la nube desde el origen de los datos.
BigID ayuda a los equipos de seguridad a descubrir datos confidenciales y conectarlos con el contexto necesario para comprender y reducir el riesgo, incluyendo: identidad, permisos, exposición, ubicación, propiedad, actividad, política, acceso a la IA y contexto empresarial.
BigID ayuda a las organizaciones a:
- Descubre y clasifica los datos en la nube: Encuentre información sensible, regulada, personal, confidencial, de propiedad exclusiva y de vital importancia para el negocio en entornos estructurados, no estructurados, en la nube, SaaS, híbridos, locales y conectados mediante IA.
- Priorizar el riesgo de los datos en la nube: Relacione la sensibilidad con la exposición, el acceso, la identidad, la ubicación, la propiedad, la actividad y el contexto empresarial para identificar los riesgos que requieren atención.
- Gestionar el acceso: Comprenda quién y qué puede acceder a datos confidenciales e identifique permisos innecesarios o excesivos en usuarios, aplicaciones, cuentas de servicio, identidades de máquinas, API y sistemas de IA.
- Supervise la actividad de datos confidenciales: Comprenda cómo se accede a la información confidencial, cómo se transfiere, se comparte, se descarga, se modifica o se elimina.
- Reforzar la prevención de pérdida de datos en la nube: Conecte el descubrimiento, la clasificación, el acceso, la propiedad, la actividad y el contexto de riesgo de datos confidenciales con los flujos de trabajo de movimiento de datos y DLP en la nube, SaaS e IA.
- Detectar y responder a actividades de riesgo: Combine datos confidenciales, identidad, acceso y contexto de actividad para priorizar las amenazas y acelerar la respuesta.
- Gobernar el acceso a la IA: Identificar agentes de IA, copilotos, aplicaciones y sistemas autónomos que puedan acceder a datos empresariales confidenciales y determinar dónde los permisos excesivos generan riesgos.
- Minimizar los datos innecesarios: Identifique la información obsoleta, duplicada, redundante, trivial e innecesaria que aumenta el riesgo en la nube y la superficie de ataque.
- Solución de problemas de la unidad: Reduzca la exposición, revoque el acceso excesivo, aplique las políticas, asigne la propiedad y coordine las acciones correctivas mediante flujos de trabajo basados en políticas.
La seguridad de los datos en la nube no debe limitarse a identificar dónde existe el riesgo. Debe proporcionar a los equipos de seguridad el contexto y las acciones necesarias para reducir continuamente la exposición a medida que cambian los entornos de la nube y la IA.
Conectar los datos y la IA
Proteja los datos confidenciales en todas las nubes.
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Preguntas frecuentes sobre seguridad de datos en la nube
¿Qué es la seguridad de los datos en la nube?
La seguridad de los datos en la nube es la práctica de descubrir, clasificar, supervisar, gestionar y proteger los datos confidenciales en toda la infraestructura de la nube, las aplicaciones SaaS, las plataformas de datos, los entornos híbridos y los sistemas de IA.
¿Por qué es importante la seguridad de los datos en la nube?
La seguridad de datos en la nube ayuda a las organizaciones a proteger la información confidencial a medida que se distribuye entre la infraestructura en la nube, las aplicaciones SaaS, las plataformas de datos, las herramientas de colaboración, los sistemas de IA y los entornos híbridos. Ayuda a los equipos a identificar la exposición, el acceso excesivo, las actividades de riesgo, el intercambio inapropiado, las configuraciones incorrectas y otras situaciones que pueden poner en riesgo los datos críticos.
¿Cuál es la diferencia entre seguridad en la nube y seguridad de datos en la nube?
La seguridad en la nube protege de forma general la infraestructura, las redes, las cargas de trabajo, las aplicaciones, las identidades y las configuraciones en la nube. La seguridad de los datos en la nube se centra específicamente en la información confidencial dentro y entre esos entornos, incluyendo dónde reside, quién o qué puede acceder a ella, cómo se utiliza y dónde una exposición requiere medidas.
¿Cuáles son los mayores riesgos para la seguridad de los datos en la nube?
Entre los riesgos comunes de seguridad de los datos en la nube se incluyen los datos confidenciales desconocidos, los datos en la sombra, las configuraciones incorrectas, el acceso excesivo, la exposición pública y externa, la retención excesiva, el movimiento de datos riesgoso, el acceso de terceros, el riesgo de identidad de la máquina, el compromiso de la cuenta en la nube y el acceso inapropiado de la IA a información confidencial.
¿Qué es la DSPM?
La gestión de la postura de seguridad de datos ayuda a las organizaciones a descubrir continuamente datos confidenciales, identificar riesgos de exposición y acceso, priorizar los hallazgos con el contexto de los datos e impulsar la remediación en entornos de nube, SaaS, híbridos, locales y de IA.
¿Cuál es la diferencia entre DSPM y CSPM?
CSPM se centra principalmente en la configuración de la infraestructura en la nube y la seguridad. DSPM se centra en los datos en sí, relacionando la confidencialidad con la exposición, el acceso, la identidad, la propiedad, la actividad, la ubicación y el contexto empresarial. Las organizaciones pueden utilizar ambos enfoques conjuntamente.
¿Cuál es la diferencia entre DSPM y Cloud DLP?
DSPM se centra en descubrir datos confidenciales, comprender la situación y la exposición, priorizar el riesgo e impulsar la remediación. Cloud DLP se centra más directamente en proteger los datos confidenciales a medida que se accede a ellos, se comparten, se copian, se descargan, se exportan, se transfieren o se utilizan de cualquier otra forma en entornos de nube, SaaS e IA.
¿Cómo mejora el principio de mínimo privilegio la seguridad de los datos en la nube?
El principio de mínimo privilegio limita el acceso de usuarios, aplicaciones, cuentas de servicio, identidades de máquinas y sistemas de IA al mínimo necesario para su propósito. Reducir los permisos innecesarios puede disminuir la exposición de datos confidenciales y limitar el impacto potencial de una identidad comprometida o utilizada indebidamente.
¿Cómo afecta la IA a la seguridad de los datos en la nube?
La IA crea vías de acceso adicionales a los datos en la nube mediante copilotos, agentes, aplicaciones RAG, API, cuentas de servicio, identidades de máquina, almacenes de vectores y aplicaciones conectadas. Las organizaciones necesitan visibilidad sobre qué sistemas de IA pueden acceder a datos confidenciales, cómo obtuvieron acceso y si esos permisos son apropiados.
¿Cómo pueden las organizaciones mejorar la seguridad de los datos en la nube?
Las organizaciones pueden mejorar la seguridad de los datos en la nube mediante el descubrimiento y la clasificación continuos de información confidencial, la identificación de vulnerabilidades, la reducción del acceso excesivo, el fortalecimiento de la autenticación, el cifrado de datos, la supervisión de la actividad de datos confidenciales, la protección del movimiento de datos, la minimización de datos innecesarios, la gestión del acceso a la IA, la detección de comportamientos de riesgo y la automatización de la corrección.
¿Cómo ayuda BigID a la seguridad de los datos en la nube?
BigID ayuda a las organizaciones a descubrir y clasificar datos confidenciales, priorizar el riesgo de los datos en la nube, gestionar el acceso, supervisar la actividad, fortalecer la prevención de pérdida de datos en la nube (Cloud DLP), detectar comportamientos de riesgo, gestionar el acceso a la IA, minimizar los datos innecesarios y automatizar la corrección en entornos de nube, SaaS, híbridos, multinube y de IA.
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