DSPM et DLP protègent tous deux les données sensibles, mais ils résolvent différentes parties du problème de la sécurité des données.
Gestion de la sécurité des données (DSPM) aide les organisations à découvrir les données sensibles, à comprendre où elles sont exposées, à identifier les accès et les configurations à risque, à hiérarchiser les risques et à réduire l'exposition dans les environnements cloud, SaaS, sur site, hybrides et d'IA.
Prévention de la perte de données (DLP) L'objectif est de contrôler l'utilisation, le partage, le transfert et le déplacement des données sensibles. Les politiques DLP peuvent alerter, bloquer, restreindre ou réagir de toute autre manière lorsque des informations sensibles sont traitées d'une façon non conforme à la politique.
La manière la plus simple de comprendre la différence est la suivante :
La gestion des données sensibles (DSPM) permet de déterminer l'emplacement des données sensibles, les personnes ou les systèmes pouvant y accéder et les raisons des risques encourus. La prévention des fuites de données (DLP) permet de contrôler les droits des utilisateurs et des systèmes concernant ces données.
Pour la plupart des entreprises, la question n'est plus de savoir si la question est désormais posée. DSPM contre DLP. La question pertinente est de savoir comment les solutions DSPM et DLP peuvent collaborer pour réduire l'exposition des données sans créer de frictions inutiles pour l'entreprise.
DSPM vs. DLP : Points clés à retenir
- DSPM se concentre sur la posture et l'exposition des données. Il aide les organisations à découvrir les données sensibles, à comprendre les accès et les risques, à prioriser les expositions et à corriger les problèmes de sécurité.
- DLP se concentre sur l'application des politiques. Il permet de contrôler la manière dont les données sensibles sont partagées, transférées, téléchargées ou utilisées de toute autre façon.
- Ils sont complémentaires, non interchangeables. Le DSPM fournit le contexte nécessaire à la compréhension du risque. La DLP peut utiliser ce contexte pour appliquer des contrôles plus précis.
- La sécurité moderne des données ne se limite pas au simple déplacement des données. Les équipes de sécurité doivent également comprendre l'exposition des données sensibles, les accès excessifs, l'activité, la propriété et l'interaction avec l'IA.
- L'IA fait monter les enjeux. Les copilotes et les agents d'IA peuvent extraire, traiter et exploiter les données d'entreprise, ce qui rend la visibilité sur les données accessibles à l'IA et les autorisations de plus en plus importante.
- BigID privilégie une approche axée sur les données. BigID connecte la découverte, la classification, l'accès, l'activité, le risque et la remédiation à travers les données d'entreprise et les environnements d'IA.
DSPM vs. DLP : Quelle est la différence ?
Commencez par le risque lié aux données
Découvrez comment BigID vous aide à découvrir les données sensibles, à comprendre l'exposition et l'accès, à prioriser les risques et à prendre des mesures dans les environnements cloud, SaaS, sur site et d'IA.
Qu'est-ce que le DSPM ?
Gestion de la sécurité des données est une approche de sécurité axée sur les données qui découvre en permanence les données sensibles et évalue les conditions créant une exposition ou un risque.
Le DSPM moderne aide les équipes de sécurité à répondre à des questions telles que :
- Où se trouvent les données sensibles et réglementées ?
- Qui ou quoi peut y accéder ?
- Quelles autorisations sont excessives ?
- Où les données sont-elles exposées publiquement ou à grande échelle ?
- Quelles configurations augmentent le risque ?
- Comment les données sensibles sont-elles consultées ou utilisées ?
- Quels risques les équipes doivent-elles corriger en priorité ?
- Quelles données d'entreprise les systèmes d'IA peuvent-ils atteindre ?
DSPM commence par Découverte et classification continues des données, puis ajoute du contexte comme l'accès, l'activité, la propriété, le niveau de sécurité, la valeur commerciale et l'exposition.
L’objectif n’est pas simplement de constituer un nouvel inventaire. Il s’agit d’identifier les données sensibles qui engendrent des risques importants et de réduire cette exposition.
Qu'est-ce que le DLP ?
Prévention des pertes de données désigne les technologies et les politiques qui détectent et contrôlent l'utilisation, le partage ou le déplacement inappropriés de données sensibles.
La technologie DLP peut surveiller et réagir lorsque des données sensibles sont :
- Envoyé par courriel en dehors de l'organisation
- Téléchargé sur un service non approuvé
- Copié sur un terminal ou un périphérique amovible
- Partagé via des applications SaaS
- Téléchargé ou transféré en violation de la politique
- Intégré à une application d'IA ou à un autre flux de travail restreint
Selon son architecture, un système DLP peut alerter, bloquer, restreindre, mettre en quarantaine, masquer ou appliquer une autre politique de réponse.
La protection contre la perte de données (DLP) moderne ne se limite plus au périmètre du réseau. Les contrôles DLP s'étendent de plus en plus aux terminaux, aux solutions SaaS, aux navigateurs, aux plateformes cloud, aux messageries électroniques et à tous les autres environnements où les données d'entreprise sont utilisées.
Comment DSPM et DLP fonctionnent ensemble
Les solutions DSPM et DLP sont plus efficaces lorsque les équipes de sécurité les considèrent comme des couches interconnectées plutôt que comme des programmes distincts.
Prenons un exemple simple.
Une équipe de sécurité souhaite empêcher les employés de télécharger des données clients réglementées sur un service externe non autorisé.
La solution DLP peut appliquer la politique au moment de l'action.
Mais avant de pouvoir rédiger une politique précise, l'organisation a besoin de réponses fiables à plusieurs questions :
- Quelles données contiennent réellement des informations clients réglementées ?
- Où se trouvent ces données ?
- Qui peut y accéder ?
- Quelles copies sont surexposées ?
- Quels référentiels ou ensembles de données présentent le risque le plus élevé ?
C’est là que DSPM apporte de la valeur ajoutée.
DSPM fournit aux équipes de sécurité le contexte des données. DLP utilise des politiques pour contrôler le traitement de ces données.
Une façon simple d'y penser
DSPM : Trouvez les données sensibles.
DSPM : Comprendre qui ou quoi peut y accéder.
DSPM : Identifier les raisons de cette exposition et hiérarchiser les risques.
DLP : Appliquer la politique lorsque ces données sont utilisées ou déplacées.
Ensemble: Réduisez l'exposition avant un incident et contrôlez les actions à risque lorsqu'elles se produisent.
Là où le DSPM va au-delà du DLP traditionnel
Découverte de données à l'échelle de l'entreprise
DSPM détecte en permanence les données sensibles dans les environnements structurés et non structurés, notamment le stockage cloud, les plateformes SaaS, les bases de données, les partages de fichiers et les infrastructures hybrides.
Cela aide les organisations à identifier des données dont elles ignorent peut-être l'existence, notamment données fictives, des copies obsolètes, des informations sensibles dupliquées et des référentiels non gérés.
Risque d'accès et d'autorisation
Le risque lié aux données ne dépend pas uniquement de leur contenu.
Un ensemble de données sensibles devient plus dangereux lorsque des centaines d'identités peuvent y accéder inutilement.
Gouvernance de l'accès aux données Il offre une visibilité accrue sur les utilisateurs, les groupes, les comptes de service, les applications, les identités des machines, les systèmes d'IA, les autorisations et la propriété, permettant ainsi aux équipes d'identifier les accès excessifs et d'appliquer le principe du moindre privilège.
Priorisation des risques
Toutes les failles de sécurité ne méritent pas la même urgence.
DSPM aide les équipes à combiner la sensibilité des données avec l'exposition, les autorisations, l'activité, la propriété et le contexte commercial afin qu'elles puissent concentrer leurs efforts de correction sur les risques ayant le plus grand impact potentiel.
Remédiation
Les systèmes de gestion des risques modernes ne doivent pas se limiter à l'identification des risques.
Les organisations ont besoin d'une stratégie pour la réduire grâce à des actions telles que :
- Suppression des accès inutiles
- Correction des configurations risquées
- Réduire les données exposées ou redondantes
- Application d'étiquettes ou de protections
- Attribuer les mesures correctives aux propriétaires responsables
- Déclenchement de flux de travail à travers les systèmes de sécurité et informatiques
Découvrez comment DSPM a évolué pour les données et l'IA
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Où la DLP renforce l'application de la loi
La solution DLP reste précieuse car certaines décisions en matière de sécurité des données doivent être prises au moment même où un utilisateur ou un système effectue une action.
Exemples :
- Empêcher l'envoi par courriel externe d'un document confidentiel
- Empêcher le téléchargement d'informations sensibles vers un service cloud non approuvé
- Empêcher un utilisateur de copier des données réglementées vers un point de terminaison non géré
- Détection de contenu sensible saisi dans un outil d'IA non autorisé
La gestion des risques liés aux données (DSPM) permet de réduire le nombre de situations à risque atteignant ce stade en agissant sur l'exposition et l'accès en amont. La prévention des fuites de données (DLP) sert ensuite de couche de contrôle pour les activités liées aux données sensibles qui subsistent.
C’est pourquoi les organisations doivent éviter de considérer le DSPM comme un substitut à tous les contrôles DLP.
DSPM vs. DLP pour la sécurité de l'IA
L'IA change la donne en matière de comparaison, car les données d'entreprise circulent désormais via bien plus que les employés, les e-mails, les terminaux et les applications SaaS.
Les copilotes, les assistants IA et les agents autonomes peuvent :
- Récupérer les données de l'entreprise
- Recherche dans les dépôts
- Applications d'accès et API
- Utiliser les données pour les invites et la récupération
- Générer des résultats basés sur des informations sensibles
- Exécuter des actions contre les systèmes d'information de l'entreprise
Les organisations doivent donc comprendre à la fois exposition des données avant l'interaction avec l'IA et utilisation des données lors de l'interaction avec l'IA.
DSPM contribue à établir ces bases en identifiant les données sensibles accessibles à l'IA, les autorisations à risque, la surexposition et autres problèmes de sécurité des données.
La technologie DLP et d'autres mesures de contrôle peuvent alors contribuer à restreindre l'utilisation ou le déplacement inappropriés via les canaux pris en charge.
Pour les agents d'IA autonomes, les organisations ont également besoin de Gouvernance de l'accès à l'IA pour comprendre à quelles informations les identités IA peuvent accéder, comment ces autorisations ont été héritées et dans quels cas l'accès dépasse les besoins de l'entreprise.
DSPM vs. DLP pour le risque d'initié
DSPM et DLP jouent également des rôles différents dans risque d'initié.
Le DSPM contribue à réduire les risques d’utilisation abusive en identifiant :
- Des données sensibles exposées à un trop grand nombre d'utilisateurs
- Autorisations excessives
- dépôts ouverts ou largement partagés
- Accès inhabituel à des informations de grande valeur
- Données dont la propriété ou le contrôle sont faibles
La technologie DLP permet de contrôler des actions spécifiques, telles que l'envoi d'informations réglementées vers un compte personnel ou le téléchargement de fichiers confidentiels vers un service non autorisé.
Le DSPM contribue à réduire le rayon d'explosion. Le DLP contribue à stopper ou à contenir la manipulation de données à risque.
Avez-vous besoin de DSPM, de DLP ou des deux ?
La bonne réponse dépend du problème que vous devez résoudre.
Comment BigID aborde la gestion des données et la protection des données
BigID aborde la sécurité des données en partant des données elles-mêmes.
Plutôt que de traiter la découverte, l'accès, l'activité, le risque, l'IA et la remédiation comme des problèmes distincts, BigID les relie pour créer une vue continue de l'exposition aux données sensibles.
BigID aide les organisations :
- Découvrir et classer les données sensibles : Identifier les informations réglementées, confidentielles, exclusives et essentielles à l'activité de l'entreprise dans des environnements structurés et non structurés.
- Comprendre l'exposition : Identifier les données sensibles surexposées, largement partagées, mal configurées ou présentant d'autres risques.
- Accès au gouvernement : Connectez les utilisateurs, les groupes, les applications, les comptes de service, les identités des machines et les systèmes d'IA aux données auxquelles ils peuvent accéder.
- Surveiller l'activité : Ajouter un contexte comportemental pour comprendre comment les données sensibles sont réellement consultées et utilisées.
- Prioriser les risques : Combinez la sensibilité, l'exposition, l'accès, l'activité, la propriété et le contexte commercial pour concentrer les équipes sur les risques liés aux données importantes.
- Remédier : Déclencher des flux de travail et des actions pour réduire les accès excessifs, les configurations risquées, les données exposées et autres problèmes de sécurité.
- Sécuriser les données de l'IA : Identifier les données sensibles accessibles à l'IA, les autorisations excessives accordées à l'IA, l'exposition risquée des données et les autres problèmes de sécurité des données introduits par l'adoption de l'IA.
Cette approche aide les organisations à passer d'une simple demande à une simple question. “ Des données sensibles ont-elles été transférées ? ” pour répondre aux questions plus générales que soulève la sécurité des données moderne :
Où se trouvent les données sensibles ? Qui ou quoi peut y accéder ? Comment sont-elles utilisées ? Pourquoi sont-elles exposées ? Que devons-nous corriger en priorité ?
Voir la sécurité des données en action
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FAQ DSPM vs. DLP
Quelle est la principale différence entre DSPM et DLP ?
La gestion des données sensibles (DSPM) vise à identifier les données sensibles, à comprendre leur exposition et leur accès, à hiérarchiser les risques et à améliorer la sécurité des données. La prévention des fuites de données (DLP) vise à appliquer des politiques encadrant l'utilisation, le partage et le transfert des données sensibles.
Le DSPM remplace-t-il le DLP ?
Non. La gestion des données et la prévention des pertes de données (DSPM) répondent à des problématiques différentes. La DSPM offre une visibilité plus large et un contexte de risque plus précis, tandis que la DLP assure des contrôles à des points spécifiques d'utilisation ou de transfert des données. De nombreuses organisations ont intérêt à utiliser les deux.
Quelle solution une organisation devrait-elle mettre en œuvre en premier, DSPM ou DLP ?
Cela dépend de la faille de sécurité. Les organisations qui manquent de visibilité sur les données sensibles, leur exposition ou leur accès ont généralement besoin de solutions DSPM. Celles qui doivent stopper certaines formes de transfert inapproprié de données ont besoin de contrôles DLP. Les programmes matures combinent les deux.
DSPM inclut-il la découverte de données ?
Oui. La découverte et la classification continues des données sensibles constituent le fondement de la gestion des données sensibles (DSPM). La DSPM moderne intègre l'accès, l'activité, l'exposition, la priorisation des risques et le contexte de remédiation.
La technologie DLP peut-elle protéger les données dans les environnements cloud et SaaS ?
Oui. Les solutions DLP modernes peuvent fonctionner sur les plateformes cloud, les applications SaaS, les terminaux, les navigateurs, la messagerie et d'autres environnements. Leur couverture dépend de l'architecture et des intégrations spécifiques.
Comment DSPM et DLP prennent-ils en charge la sécurité de l'IA ?
La gestion des données sensibles (DSPM) aide les organisations à identifier les données sensibles accessibles aux systèmes d'IA, à comprendre les accès et l'exposition liés à l'IA et à hiérarchiser les risques. La protection contre la perte de données (DLP) et d'autres mesures de contrôle permettent de limiter l'utilisation ou le transfert inapproprié des données via les canaux autorisés.
Comment BigID prend-il en charge DSPM ?
BigID associe la découverte et la classification des données sensibles à l'accès, l'activité, l'exposition, la priorisation des risques, la remédiation et la sécurité des données par IA pour aider les organisations à comprendre et à réduire en permanence les risques liés aux données.
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