Was ist Data Security Posture Management (DSPM)?

Unternehmen verteilen ihre Daten mehr als je zuvor. Vertrauliche Informationen werden in unzähligen Systemen erstellt, geteilt und gespeichert – von Cloud-Diensten und Software-as-a-Service (SaaS)-Apps bis hin zu generativen KI (GenAI)-Tools und Entwicklungsumgebungen. Diese Flexibilität treibt zwar Innovationen voran, bringt aber auch Komplexität und Risiken mit sich: Wenn Daten überall verteilt sind, wird es schwieriger, sie zu überblicken, zu verwalten und zu schützen.

Herkömmliche Datensicherheitstools wurden für lokale Netzwerke entwickelt und sind nicht für die heutige Realität ausgelegt. Ihnen fehlt der Einblick in moderne Cloud-Umgebungen, und sie erkennen aufkommende Risikoquellen nicht, wie z. B. Schattendaten (wenn Daten außerhalb genehmigter Systeme gespeichert werden) und unüberwachte KI-Aktivitäten.

Als Lösung für diese Herausforderung des Schutzes verteilter Daten wurde Data Security Posture Management (DSPM) entwickelt. Es handelt sich um einen modernen, datenzentrierten Sicherheitsansatz, der automatisch die Sicherheitslage sensibler Daten in Infrastructure-as-a-Service (IaaS)-, Platform-as-a-Service (PaaS)- und SaaS-Umgebungen erkennt, klassifiziert und bewertet. DSPM bietet kontinuierliche Transparenz und Kontrolle über sensible Daten – wo auch immer sie sich befinden –, sodass Unternehmen Gefährdungsrisiken erkennen, Least Privilege durchsetzen und die Compliance in ihrem digitalen Ökosystem aufrechterhalten können.

Anstatt sich, wie andere Tools, nur auf Infrastrukturkonfigurationen zu konzentrieren, konzentriert sich DSPM auf die Daten selbst. DSPM-Tools identifizieren, welche Daten vorhanden sind, wo sie gespeichert sind, wer darauf Zugriff hat und ob sie sicher sind.

Warum DSPM wichtig ist

DSPM ist aus mehreren Gründen ein wichtiger Ansatz zum Schutz von Daten:

• Datenwildwuchs erschwert die Übersicht. Sensible Daten sind heutzutage über mehrere Cloud-Workloads, SaaS-Tools, Data Lakes und Anwendungen von Drittanbietern verstreut. Sicherheitsteams wissen oft nicht, wo sich die Daten befinden.
• Schattendaten erhöhen das Risiko eines Datenverstoßes. Nicht genehmigte oder vergessene Datensätze – wie alte S3-Buckets, duplizierte Exporte oder Entwicklerkopien – können zu hochriskanten blinden Flecken werden.
• Wildwuchs bei den Zugriffsrechten ist allgegenwärtig. Mit der Weiterentwicklung von Teams und Anwendungen behalten Benutzer häufig übermäßige Zugriffsrechte, wodurch es schwierig ist, Prinzipien mit Vergabe minimaler Zugriffsberechtigungen durchzusetzen.
• Veraltete Tools sind unzureichend. Herkömmliche Tools für Data Loss Prevention (DLP) oder Perimeter-Sicherheitsmaßnahmen sind nicht auf moderne, verteilte Umgebungen oder ruhende Daten in der Cloud anwendbar.
• Compliance ist ressourcenintensiv. Manuelle Audits und Klassifizierungen sind langsam, kostspielig und fehleranfällig. DSPM automatisiert einen Großteil dieses Prozesses.
• KI-Einführung erfordert Data Governance. Die Einführung von KI erhöht die Komplexität der Governance exponentiell. Sensible Trainings- und Abfragedaten müssen streng kontrolliert werden, um Datenlecks und Verstöße gegen Vorschriften zu verhindern.
• Führungskräfte erwarten Klarheit. Führungskräfte und Aufsichtsbehörden fordern zunehmend klare Antworten auf drei Hauptfragen: Wo befinden sich unsere sensiblen Daten? Wer kann darauf zugreifen? Ist es sicher?

Wie DSPM funktioniert

DSPM basiert auf vier Kernsäulen, die zusammen einen kontinuierlichen Lebenszyklus aus Transparenz, Bewertung und Verbesserung bilden.

1. Datenerkennung

• DSPM-Tools scannen automatisch IaaS-, PaaS- und SaaS-Umgebungen, um alle Datenspeicher aufzuspüren – einschließlich „Schatten-“ und unstrukturierter Quellen.
• Anschließend erstellen sie ein einheitliches Inventar darüber, wo sensible Daten im gesamten Unternehmen gespeichert sind.

2. Datenklassifizierung

• DSPM-Tools kennzeichnen Daten mithilfe von Automatisierung und Machine Learning als persönlich identifizierbare Informationen (PII), persönliche Gesundheitsdaten (PHI), Finanzunterlagen oder geistiges Eigentum.
• Sie ergänzen den geschäftlichen Kontext (z. B. Informationen aus Kundenabrechnungsdaten oder Personalverwaltungssystemen), um den Schutz zu priorisieren.

3. Bewertung der Risiken und der Sicherheitslage

• DSPM-Tools bewerten kontinuierlich Daten auf Expositionsrisiken wie öffentlich zugänglicher Speicher, Fehlkonfigurationen oder schwache Verschlüsselung, übermäßige Berechtigungen und regionenübergreifende Datenübertragungen.
• Anschließend priorisieren sie die Risiken anhand ihrer Schwere und ihrer Auswirkungen auf die Compliance.

4. Abwehr und kontinuierliche Überwachung

• Diese Tools bieten umsetzbare Empfehlungen, um zuerst die wichtigsten Probleme zu beheben.
• Sie fügen sich in Workflows ein, um überflüssige Berechtigungen zu entfernen, Verschlüsselung durchzusetzen oder offengelegte Daten zu isolieren.
• Sie überwachen Datenzugriffsmuster und kennzeichnen anomale oder unbefugte Nutzung.
• DSPM-Tools überwachen dann kontinuierlich Änderungen, um die Compliance aufrechtzuerhalten, während Daten verschoben werden und sich weiterentwickeln.

Wie sich DSPM von anderen Tools unterscheidet

DSPM versus CSPM

Cloud Security Posture Management (CSPM) sichert die Infrastruktur (z. B. ob ein Cloud-Bucket richtig konfiguriert ist). DSPM sichert die Daten im Bucket. Es erkennt sensible Daten, wer darauf zugreifen kann und ob diese gefährdet sind.

DSPM versus SSPM

SaaS Security Posture Management (SSPM) konzentriert sich auf die SaaS-Konfigurationssicherheit (z. B. starke Multi-Faktor-Authentifizierung, angemessene Benutzerrollen und Sicherheitseinstellungen innerhalb der SaaS-Plattform selbst). DSPM konzentriert sich auf die Sensibilität und Offenlegung von Daten, die in diesen SaaS-Anwendungen gespeichert oder über diese geteilt werden.

DSPM und DLP

DLP schützt Daten während der Übertragung (z. B., indem verhindert wird, dass Mitarbeitende sensible Daten in ein öffentliches KI-Tool eingeben). DSPM schützt ruhende Daten und ergänzt DLP, indem es die wesentliche datenzentrierte Sichtbarkeit und den Risikokontext über alle Repositorys hinweg bereitstellt.

Suchen Sie nach einem Tool, das diese Funktionen in einer einzigen Plattform bietet. Durch die Integration dieser Funktionen können Unternehmen eine wirklich datenzentrierte Sicherheitsstrategie umsetzen, die ihre sensibelsten Assets unabhängig von ihrem Status (im Ruhezustand oder in Bewegung) schützt.

Wichtige DSPM-Anwendungsfälle

Unternehmen können DSPM-Tools für spezifische Anwendungsfälle implementieren. Diese Tools können Ihrem Unternehmen zum Beispiel helfen:

• Cloud- und SaaS-Daten-Wildwuchs in den Griff bekommen. Sie können sensible Daten in IaaS-, PaaS- und SaaS-Umgebungen lokalisieren und inventarisieren, um doppelte, verwaiste oder vergessene Datensätze zu beseitigen und Risiken zu reduzieren.
• Ermitteln und reduzieren Sie Schatten-Daten. DSPM-Tools können nicht überwachte oder nicht autorisierte Datenspeicher, wie z. B. veraltete S3-Buckets oder nicht genehmigte SaaS-Anwendungen, aufdecken und diese zwecks Vermeidung unbeabsichtigter Offenlegung unter Kontrolle bringen.
• Zugriff nach dem Prinzip geringster Berechtigungen durchsetzen Sie können Konten und Berechtigungen mit zu hohen Berechtigungen identifizieren und unnötige Zugriffe beheben.
• Stärkung der Vorbereitung auf Compliance und Audits. Mit DSPM-Tools können Sie die Erkennung, Klassifizierung und Berichterstattung automatisieren, um die Anforderungen von Vorschriften wie der DSGVO, CCPA, PCI DSS und HIPAA zu erfüllen. Dadurch werden manuelle Audit-Aufwände reduziert und die Genauigkeit verbessert.
• Verwalten Sie KI- und Daten-Workflows. Schützen Sie sensible Daten, die in KI- und Modellen für Machine Learning verwendet werden, verhindern Sie Datenlecks aus Trainingsdaten oder Ausgaben, und behalten Sie die Übersicht über Cloud-Umgebungen.

Erste Schritte mit DSPM

Wenn Ihr Unternehmen bereit ist, eine DSPM-Lösung zu implementieren, sollten Sie folgende Schritte in Betracht ziehen:

1. Bewerten Sie Ihre aktuelle Datenlandschaft. Inventarisieren Sie alle Daten-Repositorys – in der Cloud, SaaS und On-Premise – und identifizieren Sie, wo sich sensible oder regulierte Daten befinden.

2. Ziele definieren. Setzen Sie messbare Ziele, wie z. B. die Reduzierung der öffentlichen Gefährdung um einen bestimmten Prozentsatz oder das Erreichen einer kontinuierlichen Compliance-Berichterstattung.
3. Investieren Sie in Schulungen und Kultur. Schulen Sie die Teams in Bezug auf Cloud-Datenklassifizierung, regulatorische Anforderungen und die Bedeutung des Zugriffs mit minimalen Berechtigungen.
4. Wählen Sie die geeigneten DSPM-Tools aus. Wählen Sie eine DSPM-Lösung, die die Erkennung und Klassifizierung automatisiert, sich in Cloud- und SaaS-Plattformen integriert und kontinuierliche Überwachung und Berichterstattung bietet.
5. In bestehende Arbeitsabläufe integrieren. Verknüpfen Sie DSPM-Ergebnisse mit Identity and Access Management (IAM), Cloud Access Security Broker (CASB), DLP, Security Information and Event Management (SIEM), Security Orchestration, Automation and Response (SOAR) und Zero-Trust-Architekturen.
6. Kontinuierliche Überwachung implementieren. Verfolgen Sie neue Muster bei der Erstellung, Nutzung und Weitergabe von Daten und überprüfen Sie regelmäßig den Risikostatus.
7. Pilotbetrieb und Skalierung. Beginnen Sie mit einer Geschäftseinheit oder einem Datentyp. Messen Sie die Ergebnisse und weiten Sie diese auf das gesamte Unternehmen aus, sobald der Nutzen nachgewiesen ist.

Wie Sie den Business Case für DSPM schaffen

Die Einführung von DSPM ist nicht nur eine technische Entscheidung, sondern eine strategische Überlegung, die auf die übergeordneten Geschäftsziele abgestimmt sein muss. Hier sind einige Best Practices für die Erstellung einer Wirtschaftlichkeitsberechnung für DSPM:

1. Stellen Sie DSPM als geschäftskritisch dar. Daten sind Ihr wichtigstes Kapital, und kompromittierte Daten wirken sich direkt auf Umsatz, Reputation und Compliance-Status aus. Führungsteams erwarten zunehmend Datenrisikokennzahlen und Einblick in die Sicherheitslage.
2. Risikoszenarien veranschaulichen. Verwenden Sie konkrete Beispiele, um dies zu verdeutlichen: Gefährdung durch öffentlich zugängliche Buckets, unüberwachte Aufnahme oder Ausgabe von KI-Daten und falsch konfigurierte SaaS-Anwendungen, in denen regulierte Informationen gespeichert werden.
3. Heben Sie die betrieblichen Vorteile hervor. DSPM reduziert den manuellen Auditaufwand, verbessert die Genauigkeit der Berichte und bietet Echtzeit-Einblicke, die traditionelle Audits nicht bieten können.

Wie kann Cloudflare bei DSPM helfen?

Die Datenschutzdienste von Cloudflare erwecken die Prinzipien von DSPM zum Leben, indem sie Transparenz, Kontrolle und Schutz in jeder Umgebung vereinen – SaaS, Cloud, On-Premise und KI-gesteuerte Workloads. Mit integrierten DLP-, CASB- und Zero Trust-Funktionen erkennt und schützt Cloudflare sensible Daten automatisch, wo immer sie sich befinden.

Cloudflare erweitert das Posture Management auch über die Infrastruktur hinaus auf die Daten selbst. Die einheitliche Plattform erkennt Fehlkonfigurationen, setzt einheitliche Sicherheitsrichtlinien durch und trägt dazu bei, dass sensible Daten in ihrem Kontext sicher bleiben – unabhängig davon, wohin sie übertragen werden. Durch das Angebot eines datenzentrierten Zero Trust-Ansatzes ermöglicht Cloudflare Organisationen, das Risiko zu reduzieren, ohne Performance oder Innovation zu opfern, selbst in schnelllebigen KI- und Entwicklungsumgebungen.

Diese Funktionen ermöglichen es Sicherheits- und IT-Teams, ihre Datensicherheitsstrategie zu modernisieren und gleichzeitig die Abläufe zu vereinfachen. Cloudflare unterstützt Unternehmen dabei, kontinuierliche Compliance zu erreichen, Risiken zu reduzieren und Daten überall dort zu schützen, wo sie gespeichert sind – alles über ein einziges, global verteiltes Netzwerk.

Erfahren Sie, wie Cloudflare hilft, sensible Daten zu schützen.

FAQs

Was ist Data Security Posture Management (DSPM)?

DSPM ist ein moderner, datenzentrierter Sicherheitsansatz, der zum Schutz verteilter Daten entwickelt wurde. Die Lösung erkennt, klassifiziert und bewertet automatisch die Sicherheitslage von sensiblen Daten in Infrastructure-as-a-Service (IaaS)-, Platform-as-a-Service (PaaS)- und Software-as-a-Service (SaaS)-Umgebungen.

Welche sind die wichtigsten Sicherheitsherausforderungen, die DSPM erforderlich machen?

DSPM ist entscheidend für die Bewältigung verschiedener moderner Herausforderungen der Datensicherheit, einschließlich Datenwildwuchs, Schattendaten (nicht genehmigte oder vergessene Datensätze), Berechtigungsausweitung und Einschränkungen älterer Datenschutztools.

Wie funktioniert DSPM?

DSPM umfasst vier Hauptphasen: Datenerkennung, Datenklassifizierung, Risiko- und Zustandsbewertung sowie Behebung und kontinuierliche Überwachung.

Was unterscheidet DSPM von CSPM?

DSPM ist datenzentriert, während Cloud Security Posture Management (CSPM) die Infrastruktur schützt, wie z. B. die Cloud-Buckets, in denen sich Daten befinden können.

Worin unterscheidet sich DSPM von SSPM?

DSPM konzentriert sich auf die Sicherung von Daten, während sich SaaS Security Posture Management (SSPM) auf den Konfigurationsstatus der SaaS-Plattform konzentriert, wie z. B. Benutzerrollen und Sicherheitseinstellungen.

Welche praktischen Anwendungen (Anwendungsfälle) gibt es für ein DSPM-Tool?

Unternehmen können DSPM-Tools für bestimmte Anwendungsfälle einsetzen, z. B. die Ermittlung von Schattendaten, die Durchsetzung des Prinzips der Vergabe minimaler Zugriffsberechtigungen, die Stärkung der Compliance und die Steuerung von KI- und Daten-Workflows.

Wie kann Cloudflare die DSPM-Strategie einer Organisation unterstützen?

Die Datenschutzdienste von Cloudflare wenden DSPM-Prinzipien an, indem sie integrierte Transparenz, Kontrolle und Schutz für SaaS-, Cloud-, On-Premise- und KI-gesteuerte Workloads bieten. Integrierte Data Loss Prevention (DLP)-, Cloud Access Security Broker (CASB)- und Zero Trust-Funktionen ermöglichen es der Cloudflare-Plattform, sensible Daten automatisch zu erkennen und zu schützen. Die vereinheitlichte Plattform erkennt Fehlkonfigurationen, setzt konsistente Sicherheitsrichtlinien durch und reduziert Risiken mit einem datenzentrierten Zero-Trust-Ansatz.