Tanto DSPM como DLP protegen los datos confidenciales, pero resuelven diferentes aspectos del problema de la seguridad de los datos.
Gestión de posturas de seguridad de datos (DSPM) Ayuda a las organizaciones a descubrir datos confidenciales, comprender dónde están expuestos, identificar accesos y configuraciones riesgosas, priorizar riesgos y reducir la exposición en entornos de nube, SaaS, locales, híbridos y de IA.
Prevención de pérdida de datos (DLP) Se centra en controlar cómo se utilizan, comparten, transfieren o mueven los datos confidenciales. Las políticas de DLP pueden alertar, bloquear, restringir o responder de cualquier otra forma cuando la información confidencial se maneja de maneras que infringen la política.
La forma más sencilla de entender la diferencia es:
DSPM ayuda a determinar dónde se encuentran los datos confidenciales, quién o qué puede acceder a ellos y por qué están en riesgo. DLP ayuda a controlar qué pueden hacer los usuarios y los sistemas con esos datos.
Para la mayoría de las empresas, la pregunta ya no es DSPM frente a DLP. La pregunta más pertinente es cómo DSPM y DLP pueden trabajar juntos para reducir la exposición de datos sin generar fricciones innecesarias para la empresa.
DSPM frente a DLP: Conclusiones clave
- DSPM se centra en la postura y la exposición de los datos. Ayuda a las organizaciones a descubrir datos confidenciales, comprender el acceso y los riesgos, priorizar las vulnerabilidades y solucionar los problemas de seguridad.
- DLP se centra en la aplicación de políticas. Ayuda a controlar cómo se comparten, transfieren, cargan, descargan o utilizan de cualquier otra forma los datos confidenciales.
- Son complementarios, no intercambiables. DSPM proporciona el contexto necesario para comprender el riesgo. DLP puede utilizar ese contexto para aplicar controles más precisos.
- La seguridad de datos moderna va más allá del simple movimiento de datos. Los equipos de seguridad también deben comprender la exposición a datos confidenciales, el acceso excesivo, la actividad, la propiedad y la interacción con la IA.
- La IA eleva el nivel de riesgo. Los copilotos y los agentes de IA pueden recuperar, procesar y actuar sobre los datos empresariales, lo que hace que la visibilidad de los datos y los permisos accesibles para la IA sea cada vez más importante.
- BigID adopta un enfoque centrado en los datos. BigID conecta el descubrimiento, la clasificación, el acceso, la actividad, el riesgo y la remediación en entornos de datos empresariales e inteligencia artificial.
DSPM vs. DLP: ¿Cuál es la diferencia?
Comencemos con el riesgo de los datos.
Descubra cómo BigID ayuda a detectar datos confidenciales, comprender la exposición y el acceso, priorizar el riesgo y tomar medidas en entornos de nube, SaaS, locales y de IA.
¿Qué es DSPM?
Gestión de la seguridad de los datos Se trata de un enfoque de seguridad centrado en los datos que descubre continuamente datos confidenciales y evalúa las condiciones que generan exposición o riesgo.
El DSPM moderno ayuda a los equipos de seguridad a responder preguntas como:
- ¿Dónde se encuentran los datos sensibles y regulados?
- ¿Quién o qué puede acceder a él?
- ¿Qué permisos son excesivos?
- ¿Dónde se exponen los datos de forma pública o generalizada?
- ¿Qué configuraciones aumentan el riesgo?
- ¿Cómo se accede a los datos confidenciales o cómo se utilizan?
- ¿Qué riesgos deberían mitigar primero los equipos?
- ¿A qué datos empresariales pueden acceder los sistemas de IA?
DSPM comienza con Descubrimiento y clasificación continuos de datos, Luego, agrega contexto como acceso, actividad, propiedad, postura de seguridad, valor comercial y exposición.
El objetivo no es simplemente crear otro inventario. El objetivo es identificar dónde los datos confidenciales generan un riesgo significativo y reducir esa exposición.
¿Qué es DLP?
Prevención de pérdida de datos Se refiere a las tecnologías y políticas que detectan y controlan el uso, la compartición o el movimiento inapropiados de datos confidenciales.
DLP puede monitorear y responder cuando se trata de datos confidenciales:
- Enviado por correo electrónico fuera de la organización.
- Subido a un servicio no autorizado
- Copiado a un dispositivo final o extraíble.
- Compartido a través de aplicaciones SaaS
- Descargado o transferido en violación de la política
- Ingresó en una aplicación de IA u otro flujo de trabajo restringido.
Dependiendo de la arquitectura, un sistema DLP puede alertar, bloquear, restringir, poner en cuarentena, censurar o aplicar otra respuesta de política.
La prevención de pérdida de datos (DLP) moderna ya no se limita al perímetro de la red. Los controles de DLP operan cada vez más en puntos finales, SaaS, navegadores, plataformas en la nube, correo electrónico y otros lugares donde se utilizan datos empresariales.
Cómo funcionan conjuntamente DSPM y DLP
Las soluciones DSPM y DLP resultan más efectivas cuando los equipos de seguridad las tratan como capas interconectadas en lugar de programas separados.
Consideremos un ejemplo sencillo.
Un equipo de seguridad quiere impedir que los empleados suban datos de clientes regulados a un servicio externo no autorizado.
DLP puede aplicar la política en el punto de acción.
Pero antes de que la organización pueda redactar una política precisa, necesita respuestas fiables a varias preguntas:
- ¿Qué datos contienen realmente información regulada de los clientes?
- ¿Dónde se encuentran esos datos?
- ¿Quién puede acceder?
- ¿Qué copias están sobreexpuestas?
- ¿Qué repositorios o conjuntos de datos generan el mayor riesgo?
Ahí es donde DSPM aporta valor.
DSPM proporciona a los equipos de seguridad el contexto de los datos. DLP utiliza políticas para controlar qué sucede con esos datos.
Una forma sencilla de pensarlo
DSPM: Encuentre los datos confidenciales.
DSPM: Comprenda quién o qué puede acceder a él.
DSPM: Identificar por qué está expuesto y priorizar el riesgo.
DLP: Aplicar la política cuando se utilicen o transfieran esos datos.
Juntos: Reduzca la exposición antes de que ocurra un incidente y controle las acciones de riesgo cuando se produzcan.
Donde DSPM va más allá de la DLP tradicional
Descubrimiento de datos en toda la empresa
DSPM descubre continuamente datos confidenciales en entornos estructurados y no estructurados, incluidos el almacenamiento en la nube, las plataformas SaaS, las bases de datos, los recursos compartidos de archivos y la infraestructura híbrida.
Esto ayuda a las organizaciones a identificar datos que tal vez no sepan que existen, incluyendo: datos de sombra, copias obsoletas, información confidencial duplicada y repositorios no gestionados.
Riesgo de acceso y permisos
El riesgo de los datos depende de algo más que del contenido.
Un conjunto de datos confidenciales se vuelve más peligroso cuando cientos de identidades pueden acceder a él innecesariamente.
Gobernanza del acceso a los datos Proporciona visibilidad sobre usuarios, grupos, cuentas de servicio, aplicaciones, identidades de máquinas, sistemas de IA, permisos y propiedad, de modo que los equipos puedan identificar el acceso excesivo y aplicar el principio de mínimo privilegio.
Priorización de riesgos
No todos los hallazgos de seguridad merecen la misma urgencia.
DSPM ayuda a los equipos a combinar la sensibilidad de los datos con la exposición, los permisos, la actividad, la propiedad y el contexto empresarial, de modo que puedan centrar la remediación en los riesgos con mayor impacto potencial.
Remediación
La gestión moderna de la seguridad de los datos no debería limitarse a identificar el riesgo.
Las organizaciones necesitan un camino para reducirlo mediante acciones como las siguientes:
- Eliminar el acceso innecesario
- Corrección de configuraciones riesgosas
- Reducción de datos expuestos o redundantes
- Aplicación de etiquetas o protección
- Asignación de la remediación a los propietarios responsables.
- Activación de flujos de trabajo en sistemas de seguridad e informática.
Vea cómo DSPM ha evolucionado para los datos y la IA.
Descubra cómo la gestión moderna de la seguridad de los datos sensibles (DSPM) conecta el descubrimiento, el acceso, el riesgo, la remediación y la seguridad de la IA en toda la empresa.
Donde DLP agrega cumplimiento
La prevención de pérdida de datos (DLP) sigue siendo valiosa porque algunas decisiones de seguridad de datos deben tomarse en el momento en que un usuario o sistema realiza una acción.
Los ejemplos incluyen:
- Bloquear el envío por correo electrónico de un documento confidencial a terceros.
- Evitar que se cargue información confidencial en un servicio en la nube no autorizado.
- Restringir que un usuario copie datos regulados a un punto final no administrado.
- Detección de contenido sensible introducido en una herramienta de IA no autorizada
DSPM puede reducir el número de situaciones de riesgo que llegan a esta etapa al abordar la exposición y el acceso desde el origen. Posteriormente, DLP actúa como una capa de control para la actividad con datos confidenciales que aún persiste.
Por eso, las organizaciones deben evitar tratar a DSPM como un sustituto de todos los controles DLP.
DSPM frente a DLP para la seguridad de la IA
La IA cambia la comparación porque los datos empresariales ahora circulan a través de más vías que solo empleados, correo electrónico, dispositivos finales y aplicaciones SaaS.
Los copilotos, los asistentes de IA y los agentes autónomos pueden:
- Recuperar datos empresariales
- Buscar en todos los repositorios
- Acceso a aplicaciones y API
- Utilice los datos para obtener indicaciones y recuperarlos.
- Generar resultados basados en información confidencial
- Ejecutar acciones contra los sistemas empresariales
Por lo tanto, las organizaciones necesitan comprender ambos aspectos. exposición de datos antes de la interacción con la IA y uso de datos durante la interacción con la IA.
DSPM ayuda a establecer esa base al identificar datos sensibles accesibles mediante IA, permisos riesgosos, sobreexposición y otras condiciones de seguridad de datos.
Posteriormente, los controles de DLP y otras medidas de aplicación de la ley pueden ayudar a restringir el uso o el movimiento inapropiados a través de los canales admitidos.
Para los agentes de IA autónomos, las organizaciones también necesitan Gobernanza del acceso a la IA para comprender a qué pueden acceder las identidades de IA, cómo se heredaron esos permisos y en qué casos el acceso excede las necesidades del negocio.
DSPM frente a DLP para el riesgo interno
DSPM y DLP también desempeñan diferentes funciones en riesgo interno.
DSPM ayuda a reducir la posibilidad de uso indebido mediante la identificación de:
- Datos confidenciales expuestos a demasiados usuarios.
- Permisos excesivos
- Repositorios abiertos o ampliamente compartidos
- Acceso inusual a información de alto valor
- Datos con propiedad o controles débiles
La prevención de pérdida de datos (DLP) ayuda a controlar acciones específicas, como el envío de información regulada a una cuenta personal o la carga de archivos confidenciales a un servicio no autorizado.
DSPM ayuda a reducir el radio de la explosión. DLP ayuda a detener o contener el manejo de datos riesgosos.
¿Necesitas DSPM, DLP o ambos?
La respuesta correcta depende del problema que necesites resolver.
Cómo BigID aborda la gestión de la seguridad de los datos y la protección de datos.
BigID aborda la seguridad de los datos desde el exterior de los datos.
En lugar de tratar el descubrimiento, el acceso, la actividad, el riesgo, la IA y la remediación como problemas separados, BigID los conecta para crear una visión continua de la exposición de datos confidenciales.
BigID ayuda a las organizaciones a:
- Descubra y clasifique datos confidenciales: Identificar información regulada, confidencial, de propiedad exclusiva y de vital importancia para el negocio en entornos estructurados y no estructurados.
- Comprender la exposición: Identificar los datos confidenciales que estén sobreexpuestos, ampliamente compartidos, mal configurados o que presenten algún otro riesgo.
- Gestionar el acceso: Conecta a usuarios, grupos, aplicaciones, cuentas de servicio, identidades de máquinas y sistemas de IA con los datos a los que pueden acceder.
- Monitorear la actividad: Agregue contexto conductual para comprender cómo se accede y se utilizan realmente los datos confidenciales.
- Priorizar el riesgo: Combine la sensibilidad, la exposición, el acceso, la actividad, la propiedad y el contexto empresarial para que los equipos se centren en el riesgo de datos importantes.
- Remediar: Active flujos de trabajo y acciones para reducir el acceso excesivo, las configuraciones riesgosas, los datos expuestos y otros problemas de seguridad.
- Datos de IA seguros: Identificar datos confidenciales accesibles mediante IA, permisos excesivos para la IA, exposición de datos riesgosa y otras condiciones de seguridad de datos derivadas de la adopción de la IA.
Este enfoque ayuda a las organizaciones a pasar de pedir solo “¿Se filtraron datos confidenciales?” para responder a las preguntas más amplias que exige la seguridad de datos moderna:
¿Dónde se encuentran los datos confidenciales? ¿Quién o qué puede acceder a ellos? ¿Cómo se utilizan? ¿Por qué están expuestos? ¿Qué debemos solucionar primero?
Vea la seguridad de datos en acción.
Descubra cómo BigID conecta el descubrimiento, el acceso, la actividad, el riesgo, la exposición a la IA y la remediación de datos confidenciales para ayudar a los equipos a reducir el riesgo de datos en toda la empresa.
Preguntas frecuentes sobre DSPM vs. DLP
¿Cuál es la principal diferencia entre DSPM y DLP?
DSPM se centra en descubrir datos confidenciales, comprender la exposición y el acceso, priorizar el riesgo y mejorar la postura de seguridad de los datos. DLP se centra en aplicar políticas que controlan cómo se utilizan, comparten o transfieren los datos confidenciales.
¿DSPM reemplaza a DLP?
No. DSPM y DLP resuelven problemas diferentes. DSPM ofrece una visibilidad y un contexto de riesgo más amplios, mientras que DLP proporciona controles en puntos específicos de uso o movimiento de datos. Muchas organizaciones se benefician al usar ambos.
¿Qué debería implementar primero una organización: DSPM o DLP?
Depende de la brecha de seguridad. Las organizaciones que carecen de visibilidad sobre datos confidenciales, exposición o acceso suelen necesitar capacidades de DSPM. Las organizaciones que necesitan detener formas específicas de movimiento inapropiado de datos necesitan controles DLP. Los programas maduros conectan ambos.
¿DSPM incluye el descubrimiento de datos?
Sí. El descubrimiento y la clasificación continuos de datos sensibles constituyen la base de la gestión de la seguridad de los datos (DSPM). La DSPM moderna añade contexto sobre acceso, actividad, exposición, priorización de riesgos y medidas correctivas.
¿Puede la prevención de pérdida de datos (DLP) proteger los datos en entornos de nube y SaaS?
Sí. Las soluciones DLP modernas pueden operar en plataformas en la nube, aplicaciones SaaS, dispositivos, navegadores, correo electrónico y otros entornos. Su cobertura depende de la arquitectura y las integraciones específicas.
¿Cómo contribuyen DSPM y DLP a la seguridad de la IA?
DSPM ayuda a las organizaciones a identificar los datos confidenciales a los que pueden acceder los sistemas de IA, comprender el acceso y la exposición relacionados con la IA, y priorizar los riesgos. DLP y otros controles de aplicación pueden ayudar a restringir el uso o la transferencia inapropiados de datos a través de los canales compatibles.
¿Cómo es compatible BigID con DSPM?
BigID conecta el descubrimiento y la clasificación de datos confidenciales con el acceso, la actividad, la exposición, la priorización de riesgos, la remediación y la seguridad de datos mediante IA para ayudar a las organizaciones a comprender y reducir continuamente el riesgo de los datos.
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