O que é gerenciamento da postura de segurança de dados (DSPM)?

Saiba mais sobre esta abordagem de segurança moderna, centrada em dados, que descobre, classifica e avalia automaticamente a postura de segurança de dados sensíveis em diversos ambientes.

Copiar o link do artigo

O que é gerenciamento da postura de segurança de dados (DSPM)?

As organizações estão distribuindo seus dados mais do que nunca. Informações confidenciais são criadas, compartilhadas e armazenadas em inúmeros sistemas, desde serviços em nuvem e aplicativos de software como serviço (SaaS) até ferramentas de IA generativa (GenAI) e ambientes de desenvolvimento. Embora essa flexibilidade impulsione a inovação, também cria complexidade e risco: quando os dados estão em toda parte, torna-se mais difícil visualizá-los, gerenciá-los e protegê-los.

As ferramentas tradicionais de segurança de dados foram criadas para redes no local e não foram projetadas para a realidade atual. Elas não têm visibilidade dos ambientes em nuvem modernos e desconhecem as fontes de risco emergentes, como shadow data (quando os dados são armazenados fora dos sistemas aprovados) e a atividade de IA não monitorada.

O gerenciamento da postura de segurança de dados (DSPM) surgiu para solucionar esse desafio de proteger dados distribuídos. É uma abordagem de segurança moderna e centrada em dados que descobre, classifica e avalia automaticamente a postura de segurança de dados sensíveis em ambientes de infraestrutura como serviço (IaaS), plataforma como serviço (PaaS) e SaaS. O DSPM oferece visibilidade e controle contínuos sobre dados sensíveis, onde quer que estejam, para que as organizações detectem riscos de exposição, apliquem o privilégio mínimo e mantenham a conformidade em todo o seu ecossistema digital.

Em vez de se concentrar apenas nas configurações de infraestrutura, como outras ferramentas fazem, o DSPM se concentra nos dados em si. As ferramentas de DSPM identificam o que são os dados, onde estão localizados, quem tem acesso a eles e se estão seguros.

Por que o DSPM é importante

O DSPM é uma abordagem fundamental para proteger os dados por diversas razões:

  • A dispersão de dados dificulta a visibilidade. Atualmente, os dados sensíveis estão dispersos em diversas cargas de trabalho em nuvem, ferramentas de SaaS, data lakes e aplicativos de terceiros. As equipes de segurança geralmente não sabem onde tudo isso está.
  • Shadow data aumentam o risco de violação. Conjuntos de dados não aprovados ou esquecidos, como buckets S3 antigos, exportações duplicadas ou cópias de desenvolvedores, podem se tornar pontos cegos de alto risco.
  • O excesso de permissões é algo generalizado. À medida que as equipes e os aplicativos evoluem, os usuários frequentemente mantêm acesso excessivo, o que dificulta a aplicação dos princípios de privilégio mínimo.
  • As ferramentas legadas ficam a desejar. As ferramentas tradicionais de prevenção contra perda de dados (DLP) ou defesas de perímetro não abrangem ambientes modernos e distribuídos, nem dados em repouso na nuvem.
  • A conformidade exige muitos recursos. Auditorias e classificações manuais são lentas, caras e propensas a erros. O DSPM automatiza grande parte desse processo.
  • A adoção de IA requer governança de dados. A adoção de IA aumenta exponencialmente a complexidade da governança. Dados de treinamento e consultas confidenciais devem ser estritamente controlados para evitar vazamentos de dados e não conformidade regulatória.
  • Os executivos esperam clareza. Lideranças e órgãos reguladores demandam, cada vez mais, respostas claras para três questões principais: Onde estão nossos dados confidenciais? Quem pode acessá-los? Estão seguros?

Como o DSPM funciona

O DSPM opera por meio de quatro pilares principais que, em conjunto, formam um ciclo de vida contínuo de visibilidade, avaliação e melhoria.

1. Descoberta dos dados

  • As ferramentas de DSPM verificam automaticamente ambientes IaaS, PaaS e SaaS para localizar todos os armazenamentos de dados, incluindo fontes"shadow" e não estruturadas.
  • Em seguida, elas criam um inventário unificado de onde os dados confidenciais estão localizados em toda a organização.

2. Classificação dos dados

  • As ferramentas de DSPM usam automação e aprendizado de máquina para marcar dados como informações de identificação pessoal (PII), informações pessoais de saúde (PHI), registros financeiros ou propriedade intelectual.
  • Elas adicionam contexto de negócios (como informações de registros de cobrança de clientes ou sistemas de RH de funcionários) para ajudar a priorizar a proteção.

3. Avaliação de risco e postura

  • As ferramentas de DSPM avaliam continuamente os dados em busca de riscos de exposição, como armazenamento acessível publicamente, configurações incorretas ou criptografia fraca, permissões excessivas e transferências de dados entre regiões.
  • Em seguida, elas priorizam os riscos com base na gravidade e no impacto da conformidade.

4. Correção e monitoramento contínuo

  • Essas ferramentas oferecem recomendações práticas para corrigir primeiro os problemas mais críticos.
  • Elas se integram aos fluxos de trabalho para remover permissões excessivas, aplicar criptografia ou isolar dados expostos.
  • Elas monitoram padrões de acesso a dados e sinalizam o uso anômalo ou não autorizado.
  • As ferramentas de DSPM monitoram continuamente as alterações para manter a conformidade, à medida que os dados se movem e evoluem.

Como o DSPM se diferencia de outras ferramentas

DSPM e CSPM

O gerenciamento de postura de segurança em nuvem (CSPM) protege a infraestrutura (por exemplo, se um bucket em nuvem está configurado corretamente). O DSPM protege os dados dentro do bucket, entendendo quais são confidenciais, quem pode acessá-los e se eles estão em risco.

DSPM e SSPM

O gerenciamento da postura de segurança de SaaS (SSPM) concentra-se na postura de configuração do SaaS (por exemplo, autenticação multifator forte, funções de usuário adequadas e configurações de segurança dentro da própria plataforma SaaS). O DSPM se concentra na confidencialidade e na exposição de dados armazenados ou compartilhados por meio desses aplicativos SaaS.

DSPM e DLP

O DLP protege dados em movimento (por exemplo, impedindo que funcionários insiram dados confidenciais em uma ferramenta pública de IA). O DSPM protege os dados em repouso e complementa o DLP, fornecendo a visibilidade essencial de dados e o contexto de risco em todos os repositórios.

Procure uma ferramenta que ofereça estes recursos em uma única plataforma. Ao integrar recursos, as organizações podem alcançar uma estratégia de segurança verdadeiramente centrada em dados que protege seus ativos mais confidenciais, independentemente do estado (em repouso ou em trânsito).

Principais casos de uso do DSPM

As organizações podem implementar ferramentas de DSPM para atender a casos de uso específicos. Por exemplo, sua organização pode usar essas ferramentas para ajudar a:

  • Gerenciar a expansão de dados em nuvem e SaaS. Você pode localizar e inventariar dados confidenciais em ambientes IaaS, PaaS e SaaS para eliminar conjuntos de dados duplicados, órfãos ou esquecidos e reduzir o risco.
  • Descobrir e mitigar shadow data. As ferramentas de DSPM podem identificar armazenamentos de dados não monitorados ou não autorizados, como buckets de S3 desatualizados ou aplicativos SaaS não autorizados, e colocá-los sob governança para evitar a exposição acidental.
  • Aplicar o acesso com privilégio mínimo Você pode identificar contas e permissões com privilégios excessivos e corrigir o acesso desnecessário.
  • Fortalecer a conformidade e a preparação para auditorias. Com as ferramentas de DSPM, você pode automatizar a descoberta, classificação e relatórios para atender aos requisitos de regulamentações como RGPD, CCPA, PCI DSS e HIPAA, reduzindo o esforço de auditoria manual e melhorando a precisão.
  • Governar os fluxos de trabalho de IA e dados. Proteja os dados confidenciais usados em modelos de IA e aprendizado de máquina, evite o vazamento de dados ou saídas de treinamento e mantenha a visibilidade em todos os ambientes em nuvem.

Como começar a usar o DSPM

Quando sua organização estiver pronta para implementar uma solução de DSPM, considere as seguintes etapas:

  1. Avaliar seu cenário de dados atual. Inventarie todos os repositórios de dados, em nuvem, SaaS e no local, e identifique onde residem os dados confidenciais ou regulamentados.

  2. Definir objetivos. Defina metas mensuráveis, como reduzir a exposição pública em uma certa porcentagem ou alcançar relatórios de conformidade contínuos.
  3. Investir em treinamento e cultura. Instrua as equipes sobre a classificação dos dados em nuvem, os requisitos regulatórios e a importância do acesso com privilégio mínimo.
  4. Selecionar as ferramentas de DSPM apropriadas. Escolha uma solução de DSPM que automatiza a descoberta e a classificação, se integra com plataformas em nuvem e SaaS e oferece monitoramento e relatórios contínuos.
  5. Integrar com os fluxos de trabalho existentes. Conecte as descobertas do DSPM com: gerenciamento de identidade e acesso (IAM); agente de segurança de acesso à nuvem(CASB); DLP; gerenciamento de Informações e eventos de segurança (SIEM); orquestração, automação e resposta de segurança (SOAR); e arquiteturas Zero Trust.
  6. Implementar o monitoramento contínuo. Monitore os novos padrões de criação, uso e compartilhamento de dados e revise regularmente o nível de risco.
  7. Pilotar e escalar. Comece com uma unidade de negócios ou tipo de dados, meça os resultados e expanda para toda a organização assim que o valor for demonstrado.

Como construir o caso de negócios para o DSPM

Adotar o DSPM não é apenas uma decisão técnica, é uma decisão estratégica que deve se alinhar aos resultados de negócios mais amplos. Aqui estão algumas práticas recomendadas para criar um estudo de caso para o DSPM:

  1. Posicionar o DSPM como essencial para os negócios. Os dados são seu ativo mais importante, e dados comprometidos afetam diretamente a receita, a reputação e a situação de conformidade. As equipes executivas esperam cada vez mais métricas de risco de dados e visibilidade da postura.
  2. Exemplificar cenários de risco. Use exemplos concretos para ilustrar o problema: exposições de buckets públicos, ingestão ou saídas de dados de IA não monitoradas e aplicativos SaaS mal configurados que armazenam informações regulamentadas.
  3. Destacar os benefícios operacionais. O DSPM reduz o esforço manual de auditoria, melhora a precisão dos relatórios e fornece insights em tempo real que as auditorias tradicionais não conseguem.

Como a Cloudflare pode ajudar com o DSPM?

Os serviços de proteção de dados da Cloudflare concretizam os princípios de DSPM, combinando visibilidade, controle e proteção em todos os ambientes: SaaS, nuvem, no local e cargas de trabalho orientadas por IA. Com DLP, CASB e recursos Zero Trust integrados, a Cloudflare descobre e protege automaticamente dados confidenciais onde quer que estejam.

A Cloudflare também amplia o gerenciamento de postura da infraestrutura para os próprios dados. Sua plataforma unificada detecta configurações incorretas, aplica políticas de segurança consistentes e ajuda a garantir que os dados confidenciais permaneçam seguros em contexto, independentemente de onde sejam movidos. Ao oferecer uma abordagem Zero Trust centrada em dados, a Cloudflare permite que as organizações reduzam os riscos sem sacrificar o desempenho ou a inovação, mesmo em ambientes de IA e de desenvolvimento em rápida evolução.

Esses recursos permitem que as equipes de segurança e TI modernizem sua postura de segurança de dados, simplificando as operações. A Cloudflare ajuda as organizações a alcançar conformidade contínua, reduzir a exposição e proteger os dados onde quer que eles estejam, tudo a partir de uma única rede distribuída globalmente.

Saiba como a Cloudflare ajuda a proteger dados confidenciais.

Perguntas frequentes

O que é gerenciamento da postura de segurança de dados (DSPM)?

O DSPM é uma abordagem de segurança moderna, centrada em dados e projetada para proteger dados distribuídos. Ele descobre, classifica e avalia automaticamente a postura de segurança dos dados confidenciais em ambientes de infraestrutura como serviço (IaaS), plataforma como serviço (PaaS) e software como serviço (SaaS).

Quais são os principais desafios de segurança que tornam o DSPM necessário?

O DSPM é fundamental para enfrentar diversos desafios modernos de segurança de dados, incluindo a expansão de dados, os shadow data (conjuntos de dados não aprovados ou esquecidos), o excesso de permissões e as limitações das ferramentas legadas de proteção de dados.

Como funciona o DSPM?

O DSPM possui quatro fases principais: descoberta de dados, classificação de dados, avaliação de riscos e postura, e remediação e monitoramento contínuo.

Qual a diferença entre DSPM e CSPM?

O DSPM é centrado em dados, enquanto o gerenciamento de postura de segurança em nuvem (CSPM) protege a infraestrutura, como os buckets em nuvem onde os dados podem residir.

Qual a diferença entre DSPM e SSPM?

O DSPM se concentra em proteger os dados, enquanto o gerenciamento da postura de segurança de SaaS (SSPM) concentra-se na postura de configuração da plataforma SaaS, como funções de usuário e configurações de segurança.

Quais são algumas aplicações práticas (casos de uso) para uma ferramenta de DSPM?

As organizações podem implementar ferramentas de DSPM para atender a casos de uso específicos, incluindo a descoberta de shadow data, a aplicação do acesso com privilégio mínimo, o fortalecimento da conformidade e a governança de fluxos de trabalho de IA e dados.

Como a Cloudflare pode ajudar na estratégia de DSPM de uma organização?

Os serviços de proteção de dados da Cloudflare aplicam os princípios de DSPM, oferecendo visibilidade, controle e proteção integradas em SaaS, nuvem, no local e cargas de trabalho orientadas por IA. Os recursos integrados de prevenção contra perda de dados (DLP), agente de segurança de acesso à nuvem (CASB) e Zero Trust permitem que a plataforma da Cloudflare descubra e proteja automaticamente dados confidenciais. A plataforma unificada detecta erros de configuração, impõe políticas de segurança consistentes e reduz os riscos com uma abordagem de Zero Trust centrada em dados.