随着数据量的生成以及爱护其要害信息的需要，数据安全情况治理（DSPM）不再是企业的必需品。DSPM 是一种数据优先方法，用于在数据高度碎片化的一直变动的环境中爱护数据。DSPM 使组织可能通过主动执行动态和动静数据分析来加强其平安情况，以提供数据编目、数据流图、风险管理以及事件检测和响应。
通过 DSPM 检测和治理危险，组织能够爱护其数据、防止数据泄露并确保恪守相干法规（如 GDPR）。本文具体介绍了 DSPM、其要害组件及其对组织的重要性。咱们还分享了施行数据安全情况治理的最佳实际。
那么，什么是 DSPM，为什么它对企业很重要？让咱们来摸索一下。
什么是 DSPM？
数据安全情况治理（DSPM）是一种使企业可能评估和加强其数据安全情况的办法。它提供可见性，并提供对组织内访问控制和数据流的治理见解，同时使其可能检测潜在的危险和破绽。Gartner 将 DSPM 定义为“提供无关敏感数据地位、谁有权拜访该数据、如何应用这些数据以及数据存储或应用程序的平安情况的可见性。这须要数据流剖析来确定数据敏感度。换句话说，DSPM 可帮忙组织理解其数据的敏感性以及如何拜访和应用数据，以便他们能够采取适当的措施来爱护它。
DSPM 的要害组件包含数据目录这包含发现和编目组织的数据，并依据其敏感度对其进行分组。数据发现在碎片化环境中尤其重要，在这种环境中，数据能够在数千个不同的地位找到。发现后，DSPM 将数据分类到不同的数据敏感度组中。此类敏感数据的示例包含集体衰弱信息（PHI）、个人身份信息（PII）和财务信息，例如与 PCI-DSS 相干的数据和凭据。通过对数据进行编目，您的组织可能深刻理解影响不同类型数据安全性的危险，并确保建设相干的措施和控制措施来爱护它们。
数据流映射这涵盖了整个组织的数据流映射。映射可确保组织可能检测潜在的破绽和危险，例如将数据存储在不平安的数据中心或地位，或与未经受权的人员共享数据。在存在大量影子数据资产（存储敏感数据的“未知未知”）的环境中，应用无效的数据流映射十分重要。
例如，平安团队不晓得的独立数据存储、数据库的非托管备份、要向其共享数据的第三方等。安全性和合规性风险管理这包含建设措施来治理和缓解应用不同 DSPM 引擎辨认的每个危险。此过程包含避免与第三方意外共享敏感数据、施行加密、建设适当的访问控制以防止对秘密和敏感数据的不必要拜访，以及检测和治理尚未正式编目但面临危险的数据（影子数据）。
数据事件检测和响应这包含监督组织的安全性，以检测和响应可能的数据事件。此过程包含实时检测威逼组织数据的歹意流动，例如数据泄露、数据偷盗、勒索软件等。
DSPM 解决方案的重要性数据安全态势治理（DSPM）在整个企业范畴内施展着重要作用。其发现、可见性和剖析性能使企业可能检测和治理潜在的危险和破绽。这有助于他们爱护敏感和秘密数据，并避免潜在的数据泄露。不仅如此，它还保障恪守相干法规。
DSPM 对组织很重要，起因如下：防备网络威逼 DSPM 通过实时检测威逼参与者并提供避免歹意参与者拜访敏感数据的性能来爱护组织的要害数据。它还能够避免由工程师的谬误、外部威逼、供应链攻打和其余威逼引起的意外数据泄露。确保恪守法规企业和行业必须恪守某些法规，例如金融行业的支付卡行业数据安全规范（PCI-DSS）、衰弱行业的衰弱保险流通与责任法案（HIPAA），当然还有通用数据保护条例（GDPR）、加州消费者隐衷法（CCPA）和加州隐私权法案（CPRA）。DSPM 确保组织理解其数据的敏感水平，并建设适当的措施来依据这些法规爱护它们。应用 DSPM 工具，组织能够主动执行许多监管流程，从而节俭大量工夫、简化审计并升高罚款危险。升高危险和责任蒙受数据泄露的组织简直不容易复原。结果包含法律责任、名誉侵害、经济损失或客户信赖丢失。借助 DSPM，您的组织能够将这些危险降至最低，并爱护本人免受潜在的罚款和责任。
DSPM 如何工作？
数据安全情况治理有几个根本步骤：发现、分类和标记、危险评估、策略管理、监督和保护数据。
让咱们具体探讨这些步骤：
数据发现这是设置 DSPM 的第一步。组织依据其敏感度级别随时发现和剖析数据。发现不仅对于辨认数据十分重要，而且对于剖析数据的上下文和元数据也很重要，例如确定数据地位、辨认帐户的身份验证以及将数据用于什么业务目标。数据分类和标记在数据发现阶段之后，必须依据敏感度对其进行分类和标记。
标记或标签可用于辨别为“敏感”、“秘密”或“受限”，也可用于辨别不同的敏感度组，如 PII、PHI 和 PCI，以使他们可能确定每个数据对危险的敏感性。危险评估对数据进行分类和标记后，下一个口头点是评估相干危险。DSPM 平台继续扫描访问控制和数据流中多种类型可能的危险，并依据得出的见解评估网络攻击和数据泄露的可能性。除了危险检测自身之外，DSPM 工具还提供修改这些危险所需的所有信息。该信息包含受影响的数据、业务影响、相干资产、特定配置谬误等。策略管理评估危险后，是时候建设控制措施并制订政策，以确保充沛治理和缓解潜在危险。能够应用敏感数据的预期地位和拜访数据所需的介质的容许列表和阻止列表来设置策略。
优先思考实时检测数据泄露并生成有用的见解以保障数据安全也至关重要。监控和保护这是实现 DSPM 的最初一步，波及监督组织的平安情况。在此阶段，平安团队能够利用入侵检测零碎，跟踪实时歹意流动，并设置适当的事件响应措施。必须将监督和保护过程与组织内的底层零碎和流程同步，以实现实时洞察。
当初，咱们曾经深刻理解了 DSPM 如何爱护数据，让咱们来看看你的组织如何施行数据安全情况治理。
如何在您的组织中施行 DSPM？
定义平安指标您的组织为施行 DSPM 设定了什么目标？这可能是为了避免数据泄露，恪守 GDPR 和 HIPAA 等法规或爱护敏感信息和拜访。从一开始就建设指标将帮忙您正确看待施行范畴和所需的控制措施，并为您提供评估 DSPM 施行是否无效的工具。确定环境范畴 DSPM 策略应将组织保存的整个数据、存储和应用思考在内。
这意味着平安团队须要理解 DSPM 实现的范畴。例如，这项工作是否会包含公共云，本地数据中心，SaaS 应用程序和其余数据环境中的所有数据？确定环境范畴将确定要采纳的程序和工具，以使 DSPM 施行无效。施行适当的管制确定施行范畴后，是时候建设治理平安情况所需的流程和控制措施了。这包含咱们曾经提到的步骤，例如数据发现和分组、数据流映射、建设合规性和安全性的风险管理措施，以及弱小的数据事件检测和响应。这些措施应与数据环境范畴和平安指标保持一致。有一个牢靠的 DSPM 打算 DSPM 的实现不是一个事件，而是一个间断体。这里必须是继续的监督、治理和更新。必须制订一个弱小的 DSPM 打算，具体阐明治理数据安全情况的步骤。这应包含一直审查政策和分类，与现有流程和工具的整合，以及员工意识和培训。
在施行 DSPM 时利用最佳实际以下是组织在施行 DSPM 时须要遵循的一些行业最佳实际：确保 DSPM 蕴含所有相干数据源、应用程序和零碎的范畴。一直审查 DSPM 中采纳的政策和分类，以确保更新和精确的后果。将 DSPM 与底层技术、工具和流程集成，以确保无缝运行。定期跟踪和治理平安情况，以检测和被动响应任何威逼或破绽。
恪守这些步骤并利用最佳实际将确保您的组织在施行数据安全情况治理（DSPM）和加强整体平安情况方面处于领先地位。
DSPM 与 CSPM 有何不同？
尽管数据安全态势治理（DSPM）和云平安态势治理（CSPM）具备类似的性能，因为它们使组织可能爱护其要害数据免受网络危险和数据泄露的影响，但存在一些显着差别。以下是次要区别。DSPM 专一于数据，而 CSPM 专一于基础设施。DSPM 解决数据，而 CSPM 负责基础设施。DSPM 查看敏感数据的地位、谁能够拜访或有权拜访以及如何应用这些数据。另一方面，CSPM 解决公共云等基础设施的网络安全。它确保要害基础设施的正确配置和合规性。DSPM 以数据为核心，而 CSPM 以基础设施为核心。因为 DSPM 以数据为核心，因而其流程包含数据发现和分类、流映射以及数据安全性和合规性危险评估。
另一方面，CSPM 蕴含基础架构发现、评估、策略管理以及合规性和云安全性监控。DSPM 关注的是数据，而 CSPM 关注的是公共云。DSPM 的监督延长到数据所在的任何中央，而 CSPM 则笼罩公共云。DSPM 摸索组织内的所有数据源、地位、零碎和应用程序。CSPM 次要关注私有云的安全性和合规性。两者都与组织的安全策略相干，因为它们是互补技术。
它们涵盖了爱护多云环境所需的独特视角，并且对您的纵深进攻策略至关重要。
如果您正在思考为您的组织抉择 DSPM 解决方案，请确保该解决方案涵盖企业数据源的各个方面，而不是存储在私有云中的数据。这可确保敏感数据失去爱护，并使组织取得弱小的网络安全态势。
DSPM 集成
DSPM 施行期间的一个次要思考因素是确保集成与组织中的现有工具和流程保持一致。这对于确保它与其余过程和零碎同步以保障足够的数据安全性十分重要。以下是您的组织能够实现此目标的几种办法：DSPM 能够与现有分类零碎和数据目录同步，以提供对企业数据的整体洞察。
DSPM 能够与网络危险评估和治理技术和工具集成，以提供平安危险的深刻视图，同时帮忙确定补救工作的优先级。DSPM 能够与 Asana，JIRA 或 ServiceNow 等票务零碎保持一致。
DSPM 能够与事件检测和响应框架以及 SIEM 无缝合作，以提供实时警报，并使平安团队可能被动响应潜在威逼。DSPM 能够与合规零碎和数据治理集成，以保障敏感数据的安全性，并确保依据相干法规对其进行平安治理。将 DSPM 集成到您的底层流程和技术中能够帮忙您取得实时见解，并确保您的敏感数据失去爱护和治理（如果您的组织正在治理大型简单数据环境）。
DSPM 集成能够带来以下益处：
集中管理数据安全和隐衷：通过集成 DSPM，企业能够将数据安全和隐衷治理纳入对立的框架和平台中，实现集中管理和监控，缩小扩散和冗余的管理工作。
统一标准和领导：DSPM 的集成能够帮忙企业制订对立的数据安全政策、规范和领导，确保整体员工在数据处理和治理中遵循统一的标准和要求。
提高效率和缩小人力老本：通过自动化和集成化的管理工具，DSPM 能够进步数据安全和隐衷治理的效率，缩小人力资源投入，同时升高治理老本。
实时监测和预警：DSPM 集成的监控和审计性能能够实时监测数据拜访和操作，及时发现异常行为和潜在的平安危险，提供及时的预警和应答措施。
危险评估和治理：DSPM 集成的危险评估工具能够帮忙企业辨认和评估潜在的数据安全和隐衷危险，并制订相应的治理和防护措施，升高危险产生的概率和影响。
合规性和法律遵循：DSPM 集成能够帮忙企业确保数据处理合乎实用的法律法规和行业标准，升高违规危险和法律责任。
改善用户体验和信任度：通过 DSPM 集成的隐衷治理和保护措施，企业能够提供更好的数据保护和隐衷爱护，晋升用户体验和信任度。
DSPM 最佳做法
咱们后面提到了组织在施行 DSPM 以实现胜利施行时须要遵循的最佳做法。让咱们更深刻地理解它们：确保 DSPM 涵盖相干范畴 DSPM 应在企业范畴内施行，并涵盖应用程序、零碎和所有数据源。这意味着施行必须是全面的，并思考组织内的所有敏感数据。假如您的组织采纳基于云的本地零碎。解决方案必须可能在这两种环境中发现和爱护数据。定期查看 DSPM 分类和策略 DSPM 的施行是一项继续的致力。随着组织数据环境的倒退，必须不断更新所利用的策略和分类。这对于确保它们更新并放弃精确至关重要。例如，如果您的组织增加了新的应用程序或数据源。必须更新策略和 DSPM 分类以反映新的蕴含内容。
将 DSPM 与现有流程和工具集成如前所述，DSPM 策略与实地工具和流程之间必须无缝操作。这是为了保障您的 DSPM 工作无效并提供全面的数据安全性。例如，假如您的组织正在增加现有数据目录。须要同步 DSPM 解决方案，以便全面理解组织的数据。监督和保护平安情况 DSPM 应该是一个间断体，而不是一个事件，一个一次性的实现。平安团队须要监督和治理平安情况，以被动检测和响应破绽或潜在威逼。
如果检测到安全漏洞，DSPM 解决方案应具备辨认易受危险影响的数据并反对修改的性能。这些最佳做法通过工夫考验，施行它们能够帮忙您的组织加强其平安情况。
通过恪守 DSPM 的最佳做法，企业能够取得以下益处：
晋升数据安全性：通过加密、访问控制等措施，缩小数据泄露、篡改和非法拜访的危险，加强数据的安全性。
爱护用户隐衷：通过适合的措施，爱护用户的个人信息和隐衷，加强用户对企业的信任度。
恪守法律法规：遵循相干的数据保护法律法规，升高法律危险，防止因数据违规引起的罚款和名誉损失。
晋升竞争劣势：良好的数据安全和隐衷治理可作为企业的竞争劣势，吸引客户和合作伙伴的信赖与单干。缩小经济损失：通过预防数据泄露和安全事件，缩小因数据问题导致的经济损失，爱护企业利益。
流平安 DSPM
Flow Security 以最重要的形式从其余几家数据安全态势治理（DSPM）供应商中怀才不遇。尽管大多数 DSPM 仅应用私有云 API 等 API 扫描静态数据，但 Flow 利用数据扫描性能和运行时模块，可能实时剖析数据流并为数据提供深刻的上下文。它通过剖析理论数据、无效负载、元数据以及上下文来实现这一点。这证实 Flow 是与其余仅依赖于日志扫描的解决方案相比最全面的解决方案。
使 Flow 具备劣势的一个显著劣势是，与其余 DSPM 相比，其覆盖范围独特。尽管大多数云 DSPM 仅涵盖托管数据存储，但 Flow 包含 SaaS 提供商、本地环境以及影子数据。与其余解决方案相比，Flow 可能在企业范畴内爱护数据。另一个长处是 Flow 为爱护数据提供了更好的上下文。
通过监督数据流，Flow 能够答复以下问题：数据的业务上下文是什么？数据起源是什么？业务影响是什么，谁是数据所有者？而后，Flow 应用答案生成对每个危险的更具体的见解，而后用于制订无关如何升高危险的决策。
最初，Flow 的办法能够为您的组织节俭资金。在云环境中扫描残缺数据存储的老本可能很高。通过将 Flow 数据扫描和流剖析相结合，能够缩小要扫描的数据量。这无疑能够升高云老本，并使 Flow 与其余 DSPM 相比成为具备老本效益的抉择。DSPM 对于数据流的平安具备重要意义。数据流是指数据在网络或零碎中的传输过程。
在数据传输过程中，数据可能会面临各种威逼和危险，如数据泄露、篡改、截获等。因而，通过 DSPM 的措施，能够确保数据流的安全性和隐衷性。具体来说，DSPM 能够提供以下性能来保障数据流的平安：数据加密：通过对数据进行加密，确保在传输过程中即便被截获，也无奈被解读和利用。访问控制：通过定义拜访权限和身份验证机制，确保只有通过受权的用户可能拜访和解决数据流。平安审计：记录和监测数据流的拜访和操作状况，及时检测异样行为并采取相应的安全措施。
威逼检测和防护：应用威逼检测工具和防护机制，辨认和抵挡可能对数据流造成危害的攻击行为。论断 DSPM 是指数据安全和隐衷治理（Data Security and Privacy Management）的缩写。它是指在数据处理和存储过程中，应用各种技术和措施来爱护数据的安全性和隐衷性的治理办法。DSPM 包含了数据加密、访问控制、身份验证、数据备份与复原、平安审计等多个方面的内容，旨在确保数据在存储、传输和处理过程中不被未受权的拜访、批改或泄露。
DSPM 是企业和组织在数据管理中十分重要的一部分，有助于爱护用户的个人信息和敏感数据。对于心愿爱护其敏感数据并实现弱小平安态势的所有组织来说，数据安全情况治理是一个重要的过程。DSPM 提供对敏感数据地位、谁能够拜访或有权拜访以及如何应用这些数据的深刻可见性。
它还使组织可能治理其合规性和平安危险，同时优化其整体平安情况。若要实现对组织无效工作的 DSPM，须要建设指标、确定数据环境的范畴、施行适当的管制、设计弱小的 DSPM 打算并利用本文中提到的 DSPM 最佳做法。DSPM 还应与现有工具、技术和流程保持一致，平安情况监督和保护应是一个继续的我的项目，而不是一次性练习。
参考：https://www.flowsecurity.com/what-is-dspm-a-comprehensive-ove…