Tanto o DSPM quanto o DLP protegem dados sensíveis, mas resolvem partes diferentes do problema de segurança de dados.
Gestão da Postura de Segurança de Dados (DSPM) Ajuda as organizações a descobrir dados confidenciais, entender onde eles estão expostos, identificar acessos e configurações de risco, priorizar riscos e reduzir a exposição em ambientes de nuvem, SaaS, locais, híbridos e de IA.
Prevenção contra perda de dados (DLP) O foco está em controlar como os dados sensíveis são usados, compartilhados, transferidos ou movimentados. As políticas de DLP podem alertar, bloquear, restringir ou responder de outras maneiras quando informações sensíveis são tratadas de forma que violem as políticas.
A maneira mais simples de entender a diferença é:
O DSPM ajuda a determinar onde os dados sensíveis estão localizados, quem ou o que pode acessá-los e por que estão em risco. O DLP ajuda a definir o que os usuários e sistemas podem fazer com esses dados.
Para a maioria das empresas, a questão já não é mais a mesma. DSPM vs. DLP. A questão mais pertinente é como o DSPM e o DLP podem trabalhar em conjunto para reduzir a exposição de dados sem gerar atritos desnecessários para a empresa.
DSPM vs. DLP: Principais Conclusões
• O DSPM concentra-se na postura e na exposição dos dados. Isso ajuda as organizações a descobrir dados confidenciais, entender o acesso e o risco, priorizar exposições e remediar problemas de segurança.
• A DLP concentra-se na aplicação de políticas. Isso ajuda a controlar como os dados sensíveis são compartilhados, transferidos, carregados, baixados ou usados de qualquer outra forma.
• São complementares, não intercambiáveis. O DSPM fornece o contexto necessário para entender o risco. O DLP pode usar esse contexto para aplicar controles mais precisos.
• A segurança de dados moderna vai além da simples movimentação de dados. As equipes de segurança também precisam entender a exposição de dados sensíveis, o acesso excessivo, a atividade, a propriedade e a interação com IA.
• A IA aumenta a pressão. Os copilotos e agentes de IA podem recuperar, processar e agir sobre dados corporativos, tornando a visibilidade dos dados e permissões acessíveis à IA cada vez mais importante.
• A BigID adota uma abordagem que prioriza os dados. A BigID conecta descoberta, classificação, acesso, atividade, risco e remediação em ambientes de dados e IA corporativos.
DSPM vs. DLP: Qual a diferença?
Comece com o risco dos dados
Veja como o BigID ajuda a descobrir dados confidenciais, entender a exposição e o acesso, priorizar riscos e tomar medidas em ambientes de nuvem, SaaS, locais e de IA.
O que é DSPM?
Gestão de Postura de Segurança de Dados É uma abordagem de segurança centrada em dados que descobre continuamente dados sensíveis e avalia as condições que criam exposição ou risco.
O DSPM moderno ajuda as equipes de segurança a responder perguntas como:
- Onde se encontram os dados sensíveis e regulamentados?
- Quem ou o quê pode acessar isso?
- Quais permissões são excessivas?
- Onde os dados são expostos publicamente ou amplamente?
- Quais configurações aumentam o risco?
- Como os dados sensíveis estão sendo acessados ou utilizados?
- Quais riscos as equipes devem remediar primeiro?
- A que dados empresariais os sistemas de IA podem ter acesso?
O DSPM começa com descoberta e classificação contínuas de dados, Em seguida, adiciona contexto como acesso, atividade, propriedade, nível de segurança, valor comercial e exposição.
O objetivo não é simplesmente criar mais um inventário. O objetivo é identificar onde os dados sensíveis representam um risco material e reduzir essa exposição.
O que é DLP?
Prevenção de Perda de Dados Refere-se a tecnologias e políticas que detectam e controlam o uso, compartilhamento ou movimentação inadequados de dados sensíveis.
O DLP pode monitorar e responder quando dados sensíveis forem:
- E-mail enviado para fora da organização
- Carregado em um serviço não aprovado
- Copiado para um ponto final ou dispositivo removível
- Compartilhado por meio de aplicativos SaaS
- Baixado ou transferido em violação da política
- Inserido em um aplicativo de IA ou outro fluxo de trabalho restrito
Dependendo da arquitetura, um sistema DLP pode emitir alertas, bloquear, restringir, colocar em quarentena, ocultar informações ou aplicar outra política de resposta.
As soluções modernas de DLP não se limitam mais ao perímetro da rede. Os controles de DLP operam cada vez mais em endpoints, SaaS, navegadores, plataformas em nuvem, e-mail e outros locais onde os dados corporativos são utilizados.
Como o DSPM e o DLP funcionam juntos
DSPM e DLP tornam-se mais eficazes quando as equipes de segurança os tratam como camadas interligadas, em vez de programas separados.
Considere um exemplo simples.
Uma equipe de segurança quer impedir que os funcionários carreguem dados confidenciais de clientes em um serviço externo não autorizado.
O DLP pode aplicar a política no momento da ação.
Mas antes que a organização possa elaborar uma política precisa, ela precisa de respostas confiáveis para diversas perguntas:
- Quais dados contêm, de fato, informações regulamentadas do cliente?
- Onde esses dados estão armazenados?
- Quem pode acessar?
- Quais cópias estão superexpostas?
- Quais repositórios ou conjuntos de dados representam o maior risco?
É aí que o DSPM agrega valor.
O DSPM fornece às equipes de segurança o contexto dos dados. O DLP usa políticas para controlar o que acontece com esses dados.
Uma maneira simples de pensar sobre isso
DSPM: Localize os dados sensíveis.
DSPM: Entenda quem ou o que pode acessá-lo.
DSPM: Identifique por que está exposto e priorize o risco.
DLP: Aplicar a política quando esses dados forem usados ou transferidos.
Junto: Reduzir a exposição antes de um incidente e controlar as ações de risco quando elas ocorrerem.
Onde o DSPM vai além do DLP tradicional
Descoberta de dados em toda a empresa
O DSPM descobre continuamente dados sensíveis em ambientes estruturados e não estruturados, incluindo armazenamento em nuvem, plataformas SaaS, bancos de dados, compartilhamentos de arquivos e infraestrutura híbrida.
Isso ajuda as organizações a identificar dados que talvez desconheçam, incluindo: dados paralelos, Cópias obsoletas, informações confidenciais duplicadas e repositórios não gerenciados.
Risco de acesso e permissão
O risco relacionado aos dados depende de mais fatores além do conteúdo.
Um conjunto de dados sensíveis torna-se mais perigoso quando centenas de identidades podem acessá-lo desnecessariamente.
Governança de acesso a dados Adiciona visibilidade a usuários, grupos, contas de serviço, aplicativos, identidades de máquinas, sistemas de IA, permissões e propriedade, para que as equipes possam identificar acessos excessivos e aplicar o princípio do menor privilégio.
Priorização de riscos
Nem todas as descobertas de segurança merecem a mesma urgência.
O DSPM ajuda as equipes a combinar a sensibilidade dos dados com a exposição, permissões, atividade, propriedade e contexto de negócios, para que possam concentrar a remediação nos riscos com maior potencial de impacto.
Remediação
A gestão moderna de dados e políticas de segurança não deve se limitar à identificação de riscos.
As organizações precisam de um caminho para reduzi-lo por meio de ações como:
- Remover acessos desnecessários
- Corrigindo configurações de risco
- Reduzir dados expostos ou redundantes
- Aplicar etiquetas ou proteção
- Atribuir a remediação aos proprietários responsáveis
- Acionando fluxos de trabalho em sistemas de segurança e TI
Veja como o DSPM evoluiu para dados e IA.
Descubra como o DSPM moderno conecta a descoberta de dados sensíveis, o acesso, o risco, a remediação e a segurança de IA em toda a empresa.
Onde o DLP adiciona aplicação de regras
A prevenção contra perda de dados (DLP) continua sendo valiosa porque algumas decisões de segurança de dados precisam ser tomadas no momento em que um usuário ou sistema realiza uma ação.
Exemplos incluem:
- Impedir o envio de um documento confidencial por e-mail para entidades externas.
- Impedir que informações confidenciais sejam carregadas em um serviço de nuvem não autorizado.
- Impedir que um usuário copie dados regulamentados para um endpoint não gerenciado.
- Detecção de conteúdo sensível inserido em uma ferramenta de IA não autorizada
O DSPM pode reduzir o número de situações de risco que chegam a esse estágio, abordando a exposição e o acesso a montante. O DLP atua então como uma camada de aplicação para a atividade com dados sensíveis que permanece.
É por isso que as organizações devem evitar tratar o DSPM como um substituto para todos os controles de DLP.
DSPM vs. DLP para segurança de IA
A IA altera a comparação porque os dados empresariais agora transitam por mais canais além de funcionários, e-mails, dispositivos e aplicativos SaaS.
Copilotos, assistentes de IA e agentes autônomos podem:
- Recuperar dados empresariais
- Pesquisar em vários repositórios
- Aceda a aplicações e APIs
- Utilize dados para sugestões e recuperação.
- Gere resultados com base em informações confidenciais.
- Executar ações contra sistemas de negócios
Portanto, as organizações precisam compreender ambos os aspectos. Exposição de dados antes da interação com IA e uso de dados durante a interação com IA.
O DSPM ajuda a estabelecer essa base, identificando dados sensíveis acessíveis por IA, permissões de risco, superexposição e outras condições de segurança de dados.
A DLP e outros controles de aplicação podem então ajudar a restringir o uso ou a movimentação inadequados por meio de canais compatíveis.
Para agentes de IA autônomos, as organizações também precisam Governança de Acesso à IA Para entender a que identidades de IA podem acessar, como essas permissões foram herdadas e onde o acesso excede as necessidades do negócio.
DSPM versus DLP para risco interno
DSPM e DLP também desempenham papéis diferentes em risco interno.
O DSPM ajuda a reduzir a possibilidade de uso indevido ao identificar:
- Dados sensíveis expostos a muitos usuários
- Permissões excessivas
- Repositórios abertos ou amplamente compartilhados
- Acesso incomum a informações de alto valor
- Dados com propriedade ou controles fracos
A DLP ajuda a controlar ações específicas, como o envio de informações regulamentadas para uma conta pessoal ou o carregamento de arquivos confidenciais para um serviço não autorizado.
O DSPM ajuda a reduzir o raio de impacto. O DLP ajuda a interromper ou conter o processamento de dados de risco.
Você precisa de DSPM, DLP ou ambos?
A resposta correta depende do problema que você precisa resolver.
Como a BigID aborda o DSPM e a proteção de dados
A BigID aborda a segurança de dados a partir dos próprios dados.
Em vez de tratar descoberta, acesso, atividade, risco, IA e remediação como problemas separados, o BigID os conecta para criar uma visão contínua da exposição de dados sensíveis.
A BigID ajuda as organizações:
- Descubra e classifique dados sensíveis: Identificar informações regulamentadas, confidenciais, proprietárias e críticas para os negócios em ambientes estruturados e não estruturados.
- Compreender a exposição: Identificar dados sensíveis que estejam superexpostos, amplamente compartilhados, mal configurados ou que apresentem outros riscos.
- Controle de acesso: Conecte usuários, grupos, aplicativos, contas de serviço, identidades de máquinas e sistemas de IA aos dados que eles podem acessar.
- Monitorar atividade: Adicione contexto comportamental para entender como os dados sensíveis estão sendo acessados e usados na prática.
- Priorize o risco: Combine sensibilidade, exposição, acesso, atividade, propriedade e contexto de negócios para direcionar as equipes aos riscos materiais relacionados aos dados.
- Remediar: Acione fluxos de trabalho e ações para reduzir o acesso excessivo, configurações de risco, dados expostos e outros problemas de segurança.
- Dados de IA seguros: Identificar dados sensíveis acessíveis por IA, permissões excessivas de IA, exposição de dados de risco e outras condições de segurança de dados introduzidas pela adoção de IA.
Essa abordagem ajuda as organizações a passarem de apenas perguntar “Foram retirados dados sensíveis?” para responder às questões mais amplas que a segurança de dados moderna exige:
Onde estão os dados sensíveis? Quem ou o que pode acessá-los? Como estão sendo usados? Por que estão expostos? O que devemos corrigir primeiro?
Veja a segurança de dados em ação.
Veja como a BigID conecta a descoberta, o acesso, a atividade, o risco, a exposição à IA e a remediação de dados sensíveis para ajudar as equipes a reduzir o risco de dados em toda a empresa.
Perguntas frequentes sobre DSPM vs. DLP
Qual é a principal diferença entre DSPM e DLP?
O DSPM concentra-se na descoberta de dados sensíveis, na compreensão da exposição e do acesso, na priorização de riscos e na melhoria da postura de segurança de dados. O DLP concentra-se na aplicação de políticas que controlam como os dados sensíveis são usados, compartilhados ou transferidos.
O DSPM substitui o DLP?
Não. DSPM e DLP resolvem problemas diferentes. O DSPM oferece maior visibilidade e contexto de risco, enquanto o DLP fornece controles em pontos específicos de uso ou movimentação de dados. Muitas organizações se beneficiam do uso de ambos.
Qual deles uma organização deve implementar primeiro, DSPM ou DLP?
Depende da lacuna de segurança. Organizações que não têm visibilidade sobre dados sensíveis, exposição ou acesso geralmente precisam de recursos de DSPM (Gerenciamento de Prevenção de Disputas de Dados). Organizações que precisam impedir formas específicas de movimentação inadequada de dados precisam de controles de DLP (Prevenção contra Perda de Dados). Programas maduros integram ambos.
O DSPM inclui descoberta de dados?
Sim. A descoberta e classificação contínuas de dados sensíveis formam a base do DSPM. O DSPM moderno adiciona contexto de acesso, atividade, exposição, priorização de riscos e remediação.
O DLP pode proteger dados em ambientes de nuvem e SaaS?
Sim. As soluções modernas de DLP (Prevenção contra Perda de Dados) podem operar em plataformas de nuvem, aplicativos SaaS, endpoints, navegadores, e-mail e outros ambientes. Sua abrangência depende da arquitetura e das integrações específicas.
Como o DSPM e o DLP dão suporte à segurança de IA?
O DSPM ajuda as organizações a identificar dados sensíveis que os sistemas de IA podem acessar, a compreender o acesso e a exposição relacionados à IA e a priorizar os riscos. O DLP e outros controles de aplicação podem ajudar a restringir o uso ou a movimentação inadequada de dados por meio de canais compatíveis.
Como o BigID oferece suporte ao DSPM?
A BigID conecta a descoberta e classificação de dados sensíveis com acesso, atividade, exposição, priorização de riscos, remediação e segurança de dados com IA para ajudar as organizações a entender e reduzir continuamente os riscos de dados.
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