随着数据量的生成以及保护其关键信息的需求，数据安全状况管理 （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不断变化的环境中保护数据。DSPM 使组织能够通过自动执行静态和动态数据分析来增强其安全状况，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 检测和管理风险，组织可以保护其数据、避免数据泄露并确保遵守相关法规（如 GDPR）。
本文详细介绍了 DSPM、其关键组件及其对组织的重要性。我们还分享了实施数据安全状况管理的最佳实践。
那么，什么是DSPM，为什么它对企业很重要？让我们来探索一下。
什么是DSPM？
数据安全状况管理 （DSPM） 是一种使企业能够评估和增强其数据安全状况的方法。它提供可见性，并提供对组织内访问控制和数据流的管理见解，同时使其能够检测潜在的风险和漏洞。
Gartner 将 DSPM 定义为“提供有关敏感数据位置、谁有权访问该数据、如何使用这些数据以及数据存储或应用程序的安全状况的可见性。这需要数据流分析来确定数据敏感度。换句话说，DSPM 可帮助组织了解其数据的敏感性以及如何访问和使用数据，以便他们可以采取适当的措施来保护它。
DSPM的关键组件包括
(1) 数据目录
这包括发现和编目组织的数据，并根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，数据可以在数千个不同的位置找到。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括个人健康信息 （PHI）、个人身份信息 （PII） 和财务信息，例如与 PCI-DSS 相关的数据和凭据。通过对数据进行编目，您的组织能够深入了解影响不同类型数据安全性的风险，并确保建立相关的措施和控制措施来保护它们。
(2) 数据流映射
这涵盖了整个组织的数据流映射。映射可确保组织能够检测潜在的漏洞和风险，例如将数据存储在不安全的数据中心或位置，或与未经授权的人员共享数据。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，使用有效的数据流映射非常重要。例如，安全团队不知道的独立数据存储、数据库的非托管备份、要向其共享数据的第三方等。
(3) 安全性和合规性风险管理
这包括建立措施来管理和缓解使用不同 DSPM 引擎识别的每个风险。此过程包括防止与第三方意外共享敏感数据、实施加密、建立适当的访问控制以避免对机密和敏感数据的不必要访问，以及检测和管理尚未正式编目但面临风险的数据（影子数据）。
(4) 数据事件检测和响应
这包括监视组织的安全性，以检测和响应可能的数据事件。此过程包括实时检测威胁组织数据的恶意活动，例如数据泄露、数据盗窃、勒索软件等。
DSPM 解决方案的重要性
数据安全态势管理 （DSPM） 在整个企业范围内发挥着重要作用。其发现、可见性和分析功能使企业能够检测和管理潜在的风险和漏洞。这有助于他们保护敏感和机密数据，并防止潜在的数据泄露。不仅如此，它还保证遵守相关法规。
DSPM 对组织很重要，原因如下：
(1) 防范网络威胁
DSPM 通过实时检测威胁参与者并提供防止恶意参与者访问敏感数据的功能来保护组织的关键数据。它还可以防止由工程师的错误、内部威胁、供应链攻击和其他威胁引起的意外数据泄露。
(2) 确保遵守法规
企业和行业必须遵守某些法规，例如金融行业的支付卡行业数据安全标准 （PCI-DSS）、健康行业的健康保险流通与责任法案 （HIPAA），当然还有通用数据保护条例 （GDPR）、加州消费者隐私法 （CCPA） 和加州隐私权法案 （CPRA）。
DSPM 确保组织了解其数据的敏感程度，并建立适当的措施来根据这些法规保护它们。使用 DSPM 工具，组织可以自动执行许多监管流程，从而节省大量时间、简化审计并降低罚款风险。
(3) 降低风险和责任
遭受数据泄露的组织几乎不容易恢复。后果包括法律责任、声誉损害、经济损失或客户信任丧失。借助 DSPM，您的组织可以将这些风险降至最低，并保护自己免受潜在的罚款和责任。
DSPM 如何工作？
数据安全状况管理有几个基本步骤：发现、分类和标记、风险评估、策略管理、监视和维护数据。
让我们详细探讨这些步骤：
(1) 数据发现
这是设置 DSPM 的第一步。组织根据其敏感度级别随时发现和分析数据。发现不仅对于识别数据非常重要，而且对于分析数据的上下文和元数据也很重要，例如确定数据位置、识别帐户的身份验证以及将数据用于什么业务目的。
(2) 数据分类和标记
在数据发现阶段之后，必须根据敏感度对其进行分类和标记。标记或标签可用于区分为“敏感”、“机密”或“受限”，也可用于区分不同的敏感度组，如 PII、PHI 和 PCI，以使他们能够确定每个数据对风险的敏感性。
(3) 风险评估
对数据进行分类和标记后，下一个行动点是评估相关风险。DSPM平台持续扫描访问控制和数据流中多种类型可能的风险，并根据得出的见解评估网络攻击和数据泄露的可能性。除了风险检测本身之外，DSPM 工具还提供修正这些风险所需的所有信息。该信息包括受影响的数据、业务影响、相关资产、特定配置错误等。
(4) 策略管理
评估风险后，是时候建立控制措施并制定政策，以确保充分管理和缓解潜在风险。可以使用敏感数据的预期位置和访问数据所需的介质的允许列表和阻止列表来设置策略。优先考虑实时检测数据泄露并生成有用的见解以保证数据安全也至关重要。
(5) 监控和维护
这是实现 DSPM 的最后一步，涉及监视组织的安全状况。在此阶段，安全团队可以利用入侵检测系统，跟踪实时恶意活动，并设置适当的事件响应措施。必须将监视和维护过程与组织内的底层系统和流程同步，以实现实时洞察。
现在，我们已经深入了解了 DSPM 如何保护数据，让我们来看看你的组织如何实施数据安全状况管理。
如何在您的组织中实施 DSPM？
(1) 定义安全目标
您的组织为实施 DSPM 设定了什么目的？这可能是为了防止数据泄露，遵守GDPR和HIPAA等法规或保护敏感信息和访问。从一开始就建立目标将帮助您正确看待实施范围和所需的控制措施，并为您提供评估 DSPM 实施是否有效的工具。
(2) 确定环境范围
DSPM 策略应将组织保管的整个数据、存储和使用考虑在内。这意味着安全团队需要了解 DSPM 实现的范围。例如，这项工作是否会包括公共云，本地数据中心，SaaS应用程序和其他数据环境中的所有数据？确定环境范围将确定要采用的程序和工具，以使DSPM实施有效。
(3) 实施适当的控制
确定实施范围后，是时候建立管理安全状况所需的流程和控制措施了。这包括我们已经提到的步骤，例如数据发现和分组、数据流映射、建立合规性和安全性的风险管理措施，以及强大的数据事件检测和响应。这些措施应与数据环境范围和安全目标保持一致。
(4) 有一个可靠的DSPM计划
DSPM的实现不是一个事件，而是一个连续体。这里必须是持续的监视、管理和更新。必须制定一个强大的 DSPM 计划，详细说明管理数据安全状况的步骤。这应包括不断审查政策和分类，与现有流程和工具的整合，以及员工意识和培训。
(5) 在实施 DSPM 时应用最佳实践
以下是组织在实施 DSPM 时需要遵循的一些行业最佳实践：
- 确保 DSPM 包含所有相关数据源、应用程序和系统的范围。
- 不断审查DSPM中采用的政策和分类，以确保更新和准确的结果。
- 将 DSPM 与底层技术、工具和流程集成，以确保无缝运行。
- 定期跟踪和管理安全状况，以检测和主动响应任何威胁或漏洞。
遵守这些步骤并应用最佳实践将确保您的组织在实施数据安全状况管理 （DSPM） 和增强整体安全状况方面处于领先地位。
DSPM与CSPM有何不同？
虽然数据安全态势管理 （DSPM） 和云安全态势管理 （CSPM） 具有相似的功能，因为它们使组织能够保护其关键数据免受网络风险和数据泄露的影响，但存在一些显着差异。以下是主要区别。
(1) DSPM专注于数据，而CSPM专注于基础设施
DSPM处理数据，而CSPM负责基础设施。DSPM 检查敏感数据的位置、谁可以访问或有权访问以及如何使用这些数据。另一方面，CSPM处理公共云等基础设施的网络安全。它确保关键基础设施的正确配置和合规性。
(2) DSPM 以数据为中心，而 CSPM 以基础设施为中心
由于 DSPM 以数据为中心，因此其流程包括数据发现和分类、流映射以及数据安全性和合规性风险评估。另一方面，CSPM 包含基础架构发现、评估、策略管理以及合规性和云安全性监控。
(3) DSPM关注的是数据，而CSPM关注的是公共云
DSPM的监督延伸到数据所在的任何地方，而CSPM则覆盖公共云。DSPM 探索组织内的所有数据源、位置、系统和应用程序。CSPM 主要关注公有云的安全性和合规性。
两者都与组织的安全策略相关，因为它们是互补技术。它们涵盖了保护多云环境所需的独特视角，并且对您的纵深防御策略至关重要。
如果您正在考虑为您的组织选择 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，而不是存储在公有云中的数据。这可确保敏感数据得到保护，并使组织获得强大的网络安全态势。
DSPM 集成
DSPM 实施期间的一个主要考虑因素是确保集成与组织中的现有工具和流程保持一致。这对于确保它与其他进程和系统同步以保证足够的数据安全性非常重要。
以下是您的组织可以实现此目的的几种方法：
- DSPM 可以与现有分类系统和数据目录同步，以提供对企业数据的整体洞察。
- DSPM 可以与网络风险评估和管理技术和工具集成，以提供安全风险的深入视图，同时帮助确定补救工作的优先级。
- DSPM可以与Asana，JIRA或ServiceNow等票务系统保持一致。
- DSPM 可以与事件检测和响应框架以及 SIEM 无缝协作，以提供实时警报，并使安全团队能够主动响应潜在威胁。
- DSPM 可以与合规系统和数据治理集成，以保证敏感数据的安全性，并确保根据相关法规对其进行安全管理。
将 DSPM 集成到您的底层流程和技术中可以帮助您获得实时见解，并确保您的敏感数据得到保护和管理（如果您的组织正在管理大型复杂数据环境）。
DSPM集成可以带来以下好处：
- 集中管理数据安全和隐私：通过集成DSPM，企业可以将数据安全和隐私管理纳入统一的框架和平台中，实现集中管理和监控，减少分散和冗余的管理工作。
- 统一标准和指导：DSPM的集成可以帮助企业制定统一的数据安全政策、标准和指导，确保全体员工在数据处理和管理中遵循一致的规范和要求。
- 提高效率和减少人力成本：通过自动化和集成化的管理工具，DSPM可以提高数据安全和隐私管理的效率，减少人力资源投入，同时降低管理成本。
- 实时监测和预警：DSPM集成的监控和审计功能可以实时监测数据访问和操作，及时发现异常行为和潜在的安全风险，提供及时的预警和应对措施。
- 风险评估和管理：DSPM集成的风险评估工具可以帮助企业识别和评估潜在的数据安全和隐私风险，并制定相应的管理和防护措施，降低风险发生的概率和影响。
- 合规性和法律遵循：DSPM集成可以帮助企业确保数据处理符合适用的法律法规和行业标准，降低违规风险和法律责任。
- 改善用户体验和信任度：通过DSPM集成的隐私管理和保护措施，企业可以提供更好的数据保护和隐私保护，提升用户体验和信任度。
DSPM 优秀做法
我们前面提到了组织在实施 DSPM 以实现成功实施时需要遵循的最佳做法。让我们更深入地了解它们：
(1) 确保 DSPM 涵盖相关范围
DSPM 应在企业范围内实施，并涵盖应用程序、系统和所有数据源。这意味着实施必须是全面的，并考虑组织内的所有敏感数据。假设您的组织采用基于云的本地系统。解决方案必须能够在这两种环境中发现和保护数据。
(2) 定期查看 DSPM 分类和策略
DSPM的实施是一项持续的努力。随着组织数据环境的发展，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保持准确至关重要。例如，如果您的组织添加了新的应用程序或数据源。必须更新策略和 DSPM 分类以反映新的包含内容。
(3) 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。这是为了保证您的DSPM工作有效并提供全面的数据安全性。例如，假设您的组织正在添加现有数据目录。需要同步 DSPM 解决方案，以便全面了解组织的数据。
(4) 监视和维护安全状况
DSPM应该是一个连续体，而不是一个事件，一个一次性的实现。安全团队需要监视和管理安全状况，以主动检测和响应漏洞或潜在威胁。如果检测到安全漏洞，DSPM 解决方案应具备识别易受风险影响的数据并支持修正的功能。
这些最佳做法经过时间考验，实施它们可以帮助您的组织增强其安全状况。通过遵守DSPM的最佳做法，企业可以获得以下好处：
- 提升数据安全性：通过加密、访问控制等措施，减少数据泄露、篡改和非法访问的风险，增强数据的安全性。
- 保护用户隐私：通过合适的措施，保护用户的个人信息和隐私，增强用户对企业的信任度。
- 遵守法律法规：遵循相关的数据保护法律法规，降低法律风险，避免因数据违规引起的罚款和声誉损失。
- 提升竞争优势：良好的数据安全和隐私管理可作为企业的竞争优势，吸引客户和合作伙伴的信任与合作。
- 减少经济损失：通过预防数据泄露和安全事件，减少因数据问题导致的经济损失，保护企业利益。
流安全 DSPM
Flow Security 以最重要的方式从其他几家数据安全态势管理 （DSPM） 供应商中脱颖而出。虽然大多数 DSPM 仅使用公有云 API 等 API 扫描静态数据，但 Flow 利用数据扫描功能和运行时模块，能够实时分析数据流并为数据提供深入的上下文。它通过分析实际数据、有效负载、元数据以及上下文来实现这一点。这证明 Flow 是与其他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 具有优势的一个显著优势是，与其他 DSPM 相比，其覆盖范围独特。虽然大多数云 DSPM 仅涵盖托管数据存储，但 Flow 包括 SaaS 提供商、本地环境以及影子数据。与其他解决方案相比，Flow 能够在企业范围内保护数据。
另一个优点是 Flow 为保护数据提供了更好的上下文。通过监视数据流，Flow 可以回答以下问题：数据的业务上下文是什么？数据来源是什么？业务影响是什么，谁是数据所有者？然后，Flow 使用答案生成对每个风险的更详细的见解，然后用于制定有关如何降低风险的决策。
最后，Flow 的方法可以为您的组织节省资金。在云环境中扫描完整数据存储的成本可能很高。通过将 Flow 数据扫描和流分析相结合，可以减少要扫描的数据量。这无疑可以降低云成本，并使 Flow 与其他 DSPM 相比成为具有成本效益的选择。
DSPM对于数据流的安全具有重要意义。数据流是指数据在网络或系统中的传输过程。在数据传输过程中，数据可能会面临各种威胁和风险，如数据泄露、篡改、截获等。因此，通过DSPM的措施，可以确保数据流的安全性和隐私性。
具体来说，DSPM可以提供以下功能来保证数据流的安全：
- 数据加密：通过对数据进行加密，确保在传输过程中即使被截获，也无法被解读和利用。
- 访问控制：通过定义访问权限和身份验证机制，确保只有经过授权的用户能够访问和处理数据流。
- 安全审计：记录和监测数据流的访问和操作情况，及时检测异常行为并采取相应的安全措施。
- 威胁检测和防护：使用威胁检测工具和防护机制，识别和抵御可能对数据流造成危害的攻击行为。
结论
DSPM是指数据安全和隐私管理（Data Security and Privacy Management）的缩写。它是指在数据处理和存储过程中，使用各种技术和措施来保护数据的安全性和隐私性的管理方法。DSPM包括了数据加密、访问控制、身份验证、数据备份与恢复、安全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授权的访问、修改或泄露。DSPM是企业和组织在数据管理中非常重要的一部分，有助于保护用户的个人信息和敏感数据。
对于希望保护其敏感数据并实现强大安全态势的所有组织来说，数据安全状况管理是一个重要的过程。DSPM 提供对敏感数据位置、谁可以访问或有权访问以及如何使用这些数据的深入可见性。它还使组织能够管理其合规性和安全风险，同时优化其整体安全状况。
若要实现对组织有效工作的 DSPM，需要建立目标、确定数据环境的范围、实施适当的控制、设计强大的 DSPM 计划并应用本文中提到的 DSPM 最佳做法。DSPM 还应与现有工具、技术和流程保持一致，安全状况监视和维护应是一个持续的项目，而不是一次性练习。
参考：https://www.flowsecurity.com/what-is-dspm-a-comprehensive-overview/
