数据安全态势管理 (DSPM) 是一种保护云数据的新方法，强调数据作为组织内最有价值资产的重要性。随着现代多云环境中数据量的不断增加，数据丢失或泄露的风险也越来越高。这使得云数据安全成为安全专业人士最关心的问题。
什么是数据安全态势管理 (DSPM)？
DSPM 可以全面了解影响数据安全的因素，包括数据的位置、有权访问数据的人员及其安全状况。现代 DSPM 平台可自动执行评估和解决组织云环境中的安全漏洞的过程。它的工作原理是从现有安全工具和云服务提供商获取数据，使用人工智能/机器学习来分析和识别弱点。通过遵循准则并使用正确的工具，组织可以高效且有效地保护其关键数据。
DSPM 如何工作？
数据安全态势管理是一个旨在通过发现和分析数据、检测有风险的数据和修复漏洞来保护云数据的过程。发现阶段涉及定位和理解数据，这在敏捷环境中可能具有挑战性。检测阶段涉及通过查看访问路径、错误配置和漏洞来识别有风险的数据。修复阶段的重点是通过不同团队之间的协作来解决漏洞并保护数据。由于云环境和数据使用不断变化的性质，DSPM 是一个持续的过程。
数据安全态势管理平台的主要特点是什么？
数据安全态势管理平台可自动执行云数据安全的各个方面，包括评估安全态势、检测风险和确保合规性。以下是 DSPM 的主要功能：
- 无代理且与主要云提供商兼容
- 提供 API 访问以与现有工具集成
- 使用基于角色的访问控制进行安全数据管理
- 使用数据发现工具识别敏感数据并持续监控新数据存储
- 在创建/修改时提供自动数据分类
- 管理对数据存储的访问并有助于检测冗余数据库和过多的权限
- 重点检测影响敏感数据和特权帐户的漏洞
- 支持用于风险检测和修复的自定义规则、查询和工作流程
- 确保遵守 GDPR 和 HIPAA 等行业标准和法规
- 生成报告以证明对相关机构的合规性。
DSPM 如何使用？
数据安全态势管理主要由优先考虑基于云的基础设施或从混合云/本地设置过渡的组织使用。它有四个主要用例：
- 跨所有存储库自动发现和分类数据：数据安全态势管理通过自动识别、分类和验证所有云帐户（包括影子数据存储和废弃数据存储）的数据来帮助安全团队。
- 防止云数据暴露并减少攻击面：DSPM 允许安全团队通过持续检查数据存储和资源是否存在错误配置和易受攻击的应用程序，最大限度地减少云数据的暴露并减少潜在的攻击面。
- 跟踪数据访问权限并强制执行最低权限：DSPM 使安全团队能够轻松查看和管理所有云数据存储的访问权限。它可以识别过多的权限和休眠用户，从而允许管理员更正权限并消除潜在风险。
- 主动监控合规状况：DSPM 平台通过持续检查基准和政策来帮助利益相关者满足合规要求。它有助于识别需要加密的敏感数据，并为合规性审计提供证据。
为什么需要采用数据安全态势管理？
在当今不断变化的威胁形势下，传统的护城河/城堡网络安全模型不再可靠。这是因为攻击者的目标不再是城堡本身，而是其中的有价值的数据。以下是组织应在其安全策略中优先考虑数据的六个原因：
- CI/CD 实践中的错误和数据泄漏风险：持续集成和持续交付（CI/CD）实践导致频繁的代码更改和部署，增加了错误和数据泄漏的风险，尤其是在云环境中。
- 数据移动中的潜在漏洞：机器学习 (ML) 工作负载需要大量数据，从而导致创建新的数据存储以用于测试和训练。将生产数据移动到非生产环境中可能会导致潜在的漏洞利用。
- 现代应用程序开发中数据安全的复杂性：现代应用程序开发依赖于微服务，每个服务都有自己的数据存储。随着新功能和微服务的引入，保护数据变得更加复杂，需要自动化来监控和保护数量不断增加的数据存储和访问路径。
- 对数据副本一致应用安全控制的挑战：数据副本存在于不同的云存储位置，这使得一致地应用安全控制具有挑战性。在安全策略中确定数据的优先级可以自动跟踪和保护数据（无论数据存储在何处）。
- 错误配置导致的未经授权访问风险：云基础设施中的错误配置可能导致未经授权的数据访问。数据优先的方法可确保正确实施访问配置并在所有云数据中一致应用。
- 精确控制和监控隐私法规合规性：遵守 GDPR、PCI DSS 和 HIPAA 等隐私法规，需要对敏感数据进行精确控制和跟踪。数据优先的安全策略可以自动发现、分类和监控云中受保护的数据。
如何开始数据安全态势管理
首先，您需要确定正在使用的现有云提供商，例如 AWS、Azure、Google Cloud 等。收集有关云帐户的详细信息（例如帐户 ID 和昵称）也是必要的。此外，应列出将操作 DSPM 软件的授权用户，包括他们的姓名、职务、电子邮件地址和其他相关信息。建议安全团队在开始试用之前获取组织云基础设施中数据存储的已知清单。该清单将作为基准，将组织数据的已知信息与数据安全态势管理发现的信息进行比较。
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