Los entornos en la nube facilitan la creación, copia, compartición y conexión de datos entre servicios. Sin embargo, también dificultan que los equipos de seguridad respondan a una pregunta básica: ¿Dónde se encuentran nuestros datos confidenciales y qué los pone en riesgo?
Ese es el problema. Gestión de posturas de seguridad de datos (DSPM) ayuda a resolver.
DSPM para entornos en la nube ayuda a los equipos de seguridad a obtener visibilidad de los datos confidenciales en servicios en la nube, bases de datos, almacenes de objetos, aplicaciones SaaS y otras fuentes de datos conectadas. Las soluciones DSPM modernas pueden vincular la confidencialidad de los datos con la exposición, el acceso, la actividad, la configuración y otros contextos de riesgo, lo que permite a los equipos priorizar y reducir el riesgo de los datos en la nube.
Elegir la plataforma DSPM adecuada requiere más que comprobar si un proveedor es compatible con AWS, Azure o Google Cloud. Las organizaciones deben evaluar con qué profundidad una plataforma descubre y clasifica los datos en la nube, cómo identifica la exposición y el acceso excesivo, cómo prioriza el riesgo y cómo impulsa la remediación.
El objetivo no es simplemente proteger la infraestructura en la nube, sino comprender y reducir el riesgo para los datos que contiene.
DSPM para entornos en la nube: Conclusiones clave
- DSPM protege la capa de datos en la nube. Descubre datos confidenciales, identifica la exposición, añade contexto de acceso y actividad, prioriza el riesgo y ayuda a los equipos a impulsar la remediación.
- DSPM y CSPM resuelven problemas diferentes. CSPM se centra principalmente en la infraestructura en la nube y la configuración. DSPM se centra en los datos almacenados y utilizados en esos entornos.
- La cobertura multicloud por sí sola no es suficiente. La gestión eficaz de la seguridad de los datos (DSPM) requiere un descubrimiento y una clasificación exhaustivos de los datos en la nube, tanto estructurados como no estructurados.
- El acceso a la nube requiere contexto de datos. Saber que una identidad tiene acceso es más importante cuando los equipos pueden determinar qué datos confidenciales expone dicho acceso.
- La priorización permite separar los hallazgos de los resultados. DSPM debería ayudar a los equipos a determinar qué exposiciones generan un riesgo significativo y qué medidas correctivas deben tomarse en primer lugar.
- La IA plantea un nuevo desafío para la seguridad de los datos en la nube. Las organizaciones necesitan tener visibilidad de los datos confidenciales en la nube a los que pueden acceder las aplicaciones de IA, los copilotos, los agentes y otros sistemas de IA.
¿Qué es DSPM para entornos en la nube?
La gestión de la postura de seguridad de los datos es un enfoque para descubrir, clasificar, evaluar, priorizar y reducir continuamente el riesgo para los datos confidenciales.
En entornos de nube, DSPM ayuda a los equipos de seguridad a responder preguntas como:
- ¿Dónde se almacenan los datos confidenciales? AWS, Azure, Nube de Google, ¿SaaS y otros servicios en la nube?
- ¿Qué datos regulados, confidenciales, de propiedad exclusiva o críticos para el negocio tenemos?
- ¿Qué datos están expuestos, tienen permisos excesivos, están duplicados, desactualizados o corren algún otro riesgo?
- ¿Quién o qué puede acceder a los datos confidenciales en la nube?
- ¿Qué permisos generan una exposición significativa?
- ¿Cómo se están utilizando los datos confidenciales?
- ¿Qué riesgos relacionados con los datos en la nube deberían mitigar primero los equipos de seguridad?
DSPM centra la seguridad en la nube en los propios datos. En lugar de evaluar únicamente la infraestructura, las cargas de trabajo o las configuraciones, DSPM añade la sensibilidad y el contexto empresarial necesarios para comprender qué riesgos reales conlleva un problema de seguridad.
¿Por qué los entornos en la nube necesitan DSPM?
Los datos en la nube rara vez permanecen en un solo lugar.
Las organizaciones crean y distribuyen datos a través de almacenamiento de objetos, bases de datos, almacenes de datos, lagos de datos, aplicaciones SaaS, plataformas de análisis, entornos de desarrollo, copias de seguridad, herramientas de colaboración y servicios de IA.
Esa velocidad y distribución plantean varios desafíos.
Expansión de datos en la nube
Los equipos pueden crear almacenes de datos en la nube rápidamente. Las copias, las copias de seguridad, las instantáneas, los entornos de prueba y los repositorios no administrados pueden dispersar datos confidenciales más allá de su ubicación original controlada.
Los equipos de seguridad necesitan una necesidad continua descubrimiento y clasificación de datos para encontrar datos que los inventarios tradicionales podrían pasar por alto.
Datos oscuros y en la sombra
Los entornos en la nube pueden contener datos que los equipos de seguridad y gobernanza no gestionan activamente o cuya existencia ni siquiera conocen.
Datos de sombra pueden quedar fuera de los procesos de gobernanza previstos, mientras que los datos obsoletos o inactivos pueden aumentar la exposición sin aportar un valor empresarial significativo.
Permisos complejos en la nube
El acceso a la nube puede producirse a través de usuarios, grupos, roles, cuentas de servicio, aplicaciones, API, identidades de carga de trabajo y otras identidades de máquina.
Una lista de permisos por sí sola no revela el riesgo total. Los equipos de seguridad deben vincular esos permisos con la sensibilidad de los datos a los que están expuestos.
Configuraciones erróneas y exposición
A problema de configuración en la nube Se vuelve mucho más importante cuando expone registros de clientes regulados que cuando afecta a datos de prueba no confidenciales.
DSPM proporciona ese contexto de datos para que los equipos puedan priorizar la remediación según el impacto potencial, en lugar de tratar todos los hallazgos en la nube por igual.
Acceso de la IA a los datos en la nube
Las aplicaciones, los copilotos, los asistentes y los agentes de IA se conectan cada vez más directamente a los datos en la nube.
Por lo tanto, las organizaciones necesitan comprender no solo dónde residen los datos confidenciales en la nube, sino también qué sistemas de IA e identidades pueden acceder a ellos y dónde ese acceso genera riesgos.
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Descubra cómo el descubrimiento de datos, la clasificación, la priorización de riesgos, la inteligencia de acceso y la remediación se combinan en un enfoque de DSPM centrado en los datos.
DSPM vs. CSPM: ¿Cuál es la diferencia?
Las organizaciones que evalúan DSPM para entornos en la nube frecuentemente lo comparan con Gestión de posturas de seguridad en la nube (CSPM).
Ambos aspectos son importantes, pero abordan el riesgo en la nube desde perspectivas diferentes.
CSPM Se centra principalmente en la postura de la infraestructura en la nube, las configuraciones, los recursos en la nube y los riesgos del plano de control. DSPM se centra en la capa de datos y los riesgos relacionados con la información confidencial.
El modelo de seguridad en la nube más robusto vincula la postura con el impacto. CSPM puede identificar una condición de riesgo en la nube. DSPM agrega el contexto de datos que ayuda a los equipos a comprender qué riesgos implica dicha condición. Juntos, ayudan a los equipos de seguridad a pasar de detectar problemas en la nube a priorizar los problemas que generan una exposición significativa de los datos.
DSPM no reemplaza a CSPM, y CSPM no reemplaza a DSPM.
Las organizaciones pueden usar ambas herramientas para vincular la postura de la infraestructura con el riesgo de los datos. CSPM puede identificar una configuración de nube problemática. DSPM puede determinar si ese problema expone datos confidenciales, quién o qué puede acceder a ellos y con qué urgencia deben responder los equipos.
¿Qué debería buscar en una plataforma DSPM en la nube?
Una plataforma DSPM en la nube debe hacer algo más que escanear repositorios en la nube. Debe proporcionar el contexto suficiente para convertir el descubrimiento de datos en la nube en una reducción de riesgos cuantificable.
1. Descubrimiento de datos en la nube a gran escala
Empieza por la cobertura.
Una plataforma DSPM debería descubrir datos en todos los servicios en la nube que su organización utiliza realmente, incluidas bases de datos, almacenamiento de objetos, almacenes de datos, lagos de datos, plataformas SaaS y otras fuentes de datos empresariales.
Busque soporte en AWS, Microsoft Azure, Google Cloud y las plataformas SaaS y de datos que conforman su ecosistema de nube más amplio.
Discovery debería abarcar ambos datos estructurados y no estructurados.
2. Clasificación precisa de datos sensibles
Encontrar un repositorio no indica si es importante o no.
La gestión de seguridad de datos en la nube (DSPM) necesita identificar y clasificar la información sensible, regulada, confidencial, propietaria y crítica para el negocio, de modo que los equipos puedan comprender qué riesgos conlleva cada exposición.
La clasificación debe respaldar las políticas organizativas, así como los requisitos relacionados con las normativas y estándares como el RGPD, la HIPAA, la PCI DSS y otros marcos aplicables.
BigID se diferencia mediante el descubrimiento y la clasificación exhaustivos de datos, tanto estructurados como no estructurados, lo que proporciona a los equipos de seguridad el contexto necesario para priorizar el riesgo de los datos en la nube.
3. Acceso a la nube y contexto de identidad
Encontrar datos confidenciales es solo una parte del problema.
Los equipos también necesitan saber quién o qué puede acceder a él.
Busque funcionalidades de DSPM que conecten datos confidenciales en la nube con usuarios, grupos, roles, aplicaciones, cuentas de servicio, identidades de máquinas y otras vías de acceso.
Esto ayuda a las organizaciones a identificar permisos excesivos, acceso abierto y otras condiciones que aumentan la exposición a riesgos.
Desde la postura en la nube hasta el riesgo de acceso a los datos
Encontrar datos confidenciales en la nube es solo el principio. ¿Quién puede acceder a ellos?
Conecte identidades, permisos, actividad y datos confidenciales para identificar accesos excesivos y centre la remediación en la exposición que más importa.
4. Contexto de la actividad de datos
Los permisos muestran qué es una identidad poder Acceso. La actividad ayuda a mostrar qué hacen realmente las identidades con ese acceso.
Conectando DSPM con monitorización de la actividad de los datos Puede ayudar a los equipos de seguridad a distinguir el acceso activo del comportamiento obsoleto, inusual o potencialmente riesgoso.
Este contexto resulta especialmente útil cuando los equipos necesitan priorizar entre miles de permisos en la nube y hallazgos de exposición.
5. Priorización de riesgos
Una plataforma DSPM en la nube no debería dar la misma prioridad a todos los hallazgos.
Consideremos un conjunto de datos de prueba expuesto públicamente y un repositorio de acceso generalizado que contiene registros de clientes regulados. Ambos pueden representar problemas de seguridad, pero su impacto en el negocio difiere significativamente.
Un DSPM eficaz conecta factores como:
- Sensibilidad de los datos
- Exposición
- Acceso
- Actividad
- Configuración
- Propiedad
- Contexto empresarial
Ese contexto ayuda a los equipos a centrar las medidas correctivas en los riesgos con mayor potencial de impacto en el negocio.
6. Flujos de trabajo de remediación
La visibilidad sin acción deja el riesgo latente.
Busque DSPM que ayude a los equipos a pasar de identificar el riesgo a resolverlo a través de flujos de trabajo de remediación.
Esto puede incluir la asignación de hallazgos a los responsables correspondientes, la creación de incidencias, la coordinación de flujos de trabajo a través de sistemas como ServiceNow y Jira, y el seguimiento de la corrección hasta su finalización.
7. Integración con CSPM y la pila de seguridad en la nube
DSPM debería reforzar las herramientas que ya utilizan los equipos de seguridad.
Evaluar las integraciones con:
- Plataformas CSPM y CNAPP
- Herramientas de IAM y seguridad de identidad
- SIEM
- SOAR
- Sistemas ITSM y de gestión de incidencias
- Servicios de seguridad nativos de la nube
Estas integraciones permiten a los equipos añadir contexto sobre la sensibilidad y la exposición de los datos a los hallazgos y flujos de trabajo de seguridad en la nube ya existentes.
En lugar de ver solo “Este recurso en la nube tiene un problema de seguridad”.” Los equipos pueden entender “Este problema expone datos regulados, estas identidades pueden acceder a ellos y la solución del problema debe ser prioritaria.”
8. Consistencia en múltiples nubes
La seguridad en entornos multinube se complica cuando cada proveedor ofrece a los equipos una visión diferente del riesgo de los datos.
Una plataforma DSPM debe proporcionar un descubrimiento, clasificación, análisis de riesgos y gobernanza coherentes en AWS, Azure, Google Cloud, SaaS y otros entornos de datos compatibles.
Un modelo común de riesgo de datos ayuda a los equipos a evitar gestionar la seguridad de los datos en la nube como un conjunto de proyectos inconexos específicos de cada proveedor.
9. Seguridad de datos en la IA y la nube
La evaluación de DSPM en la nube ahora debe tener en cuenta la IA.
Las aplicaciones, los copilotos, los modelos y los agentes de IA consumen datos empresariales a través de servicios en la nube, API, aplicaciones, bases de datos y otros sistemas conectados.
Las organizaciones deben comprender:
- ¿A qué datos confidenciales puede acceder la IA?
- ¿Qué sistemas de IA interactúan con los datos en la nube?
- Donde los datos sensibles crean riesgo para la IA
- Si el acceso a la IA supera las necesidades empresariales
- Cómo cambia la exposición relacionada con la IA a lo largo del tiempo.
Esto crea una conexión natural entre DSPM y la seguridad y gobernanza de la IA en general. DSPM proporciona visibilidad y contexto en torno a los datos, mientras que las capacidades complementarias de gobernanza de la IA ayudan a las organizaciones a comprender qué sistemas e identidades de IA pueden acceder a esos datos.
Lista de verificación de evaluación de Cloud DSPM
Antes de seleccionar una plataforma DSPM para entornos en la nube, pregúntese:
- ¿Puede detectar datos sensibles, tanto estructurados como no estructurados?
- ¿Cubre nuestras fuentes de datos de AWS, Azure, Google Cloud, SaaS y otras nubes?
- ¿Puede identificar datos ocultos, oscuros, obsoletos, duplicados y expuestos?
- ¿Con qué precisión clasifica la información sensible y regulada?
- ¿Puede vincular identidades y permisos con datos confidenciales?
- ¿Incorpora la actividad de los datos en el análisis de riesgos?
- ¿Puede priorizar los hallazgos según la sensibilidad y la exposición de los datos?
- ¿Pueden los equipos asignar, coordinar y realizar un seguimiento de las medidas correctivas?
- ¿Se integra con nuestras herramientas CSPM, CNAPP, IAM, SIEM, SOAR e ITSM?
- ¿Puede identificar y evaluar la exposición a datos sensibles asociada con la IA?
La mejor plataforma DSPM en la nube debería responder a algo más que "¿Dónde están nuestros datos?". Debería ayudar a los equipos a determinar qué es sensible, qué lo pone en riesgo, quién o qué puede acceder a él y qué se debe solucionar primero.
Cómo BigID aborda la gestión de la privacidad de datos (DSPM) en entornos de nube
BigID adopta un enfoque centrado en los datos para la seguridad en la nube.
BigID comienza con un análisis y clasificación exhaustivos, y luego conecta los datos confidenciales con el contexto de seguridad, acceso, actividad, propiedad y riesgo para ayudar a los equipos a comprender dónde existe exposición y qué requiere acción.
BigID ayuda a las organizaciones a:
- Descubra los datos en la nube: Encuentre datos estructurados y no estructurados en entornos compatibles de nube, SaaS, locales e híbridos.
- Clasifique los datos confidenciales: Identificar la información regulada, confidencial, de propiedad exclusiva, personal y crítica para el negocio.
- Identificar la exposición: Identificar las condiciones de seguridad que ponen en riesgo los datos confidenciales.
- Comprender el acceso: Vincula las identidades y los permisos con los datos confidenciales a los que pueden acceder.
- Agregar contexto de actividad: Comprenda cómo se accede a los datos confidenciales y cómo se utilizan.
- Priorizar el riesgo: Los equipos deben centrarse en los riesgos más importantes, basándose en los datos y el contexto empresarial.
- Solución de problemas de la unidad: Asigne responsabilidades, coordine los flujos de trabajo y realice un seguimiento de la reducción de riesgos.
- Reforzar las herramientas de seguridad en la nube: Agregue contexto de datos a flujos de trabajo más amplios de CSPM, CNAPP, IAM, SIEM, SOAR y seguridad.
- Abordar el riesgo de datos relacionado con la IA: Ampliar la visibilidad de los datos empresariales confidenciales a los que pueden acceder los sistemas de IA.
Este enfoque vincula la postura en la nube con los datos en riesgo, lo que ayuda a los equipos de seguridad a pasar de encontrar problemas en la nube a reducir la exposición significativa de los datos.
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Preguntas frecuentes sobre DSPM para entornos en la nube
¿Qué es DSPM para entornos en la nube?
DSPM para entornos en la nube descubre, clasifica, evalúa y ayuda a reducir continuamente el riesgo para los datos confidenciales en servicios en la nube, bases de datos, almacenamiento, SaaS y otros entornos de datos conectados.
¿Cuál es la diferencia entre DSPM y CSPM?
DSPM se centra en los datos confidenciales y el riesgo asociado, mientras que CSPM se centra principalmente en las configuraciones y la postura de la infraestructura en la nube. Las organizaciones pueden utilizar ambas herramientas conjuntamente para vincular los problemas de seguridad en la nube con los datos confidenciales que estos problemas pueden exponer.
¿DSPM reemplaza a CSPM?
No. DSPM y CSPM abordan capas complementarias de seguridad en la nube. CSPM identifica los riesgos de infraestructura y configuración, mientras que DSPM añade el descubrimiento, la clasificación, la exposición, el acceso y el contexto de riesgo de los datos.
¿Qué debo buscar en una plataforma DSPM en la nube?
Busque una amplia cobertura en la nube, descubrimiento de datos estructurados y no estructurados, clasificación de datos confidenciales, contexto de acceso y actividad, priorización de riesgos, flujos de trabajo de remediación, coherencia multi-nube, visibilidad de riesgos de datos relacionados con IA e integraciones con su pila de seguridad en la nube existente.
¿DSPM funciona en AWS, Azure y Google Cloud?
Las principales plataformas DSPM admiten entornos multinube. Las organizaciones deben evaluar la cobertura a nivel de fuente de datos y servicio individual, en lugar de asumir que la compatibilidad general con un proveedor de nube implica cobertura para todos los servicios que utilizan.
¿Cómo ayuda DSPM a priorizar los riesgos de seguridad en la nube?
DSPM añade contexto de datos a los hallazgos de seguridad. Ayuda a los equipos a comprender si una vulnerabilidad afecta a datos sensibles o regulados, quién o qué puede acceder a esos datos y otros factores de riesgo, de modo que puedan priorizar las medidas correctivas según el impacto potencial.
¿Cómo ayuda DSPM a la seguridad de la IA?
DSPM ayuda a las organizaciones a descubrir y clasificar los datos empresariales que los sistemas de IA pueden consumir, e identificar dónde los datos confidenciales generan riesgos relacionados con la IA. Las capacidades de gobernanza de datos, identidad, acceso e IA pueden proporcionar un contexto adicional sobre cómo los sistemas de IA pueden acceder a información confidencial.
¿Cómo es posible que BigID sea compatible con DSPM para entornos en la nube?
BigID combina el descubrimiento y la clasificación de datos en profundidad con capacidades de seguridad, acceso, actividad, propiedad, riesgo y remediación para ayudar a las organizaciones a identificar y reducir la exposición de datos confidenciales en entornos empresariales y en la nube compatibles.
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