6个基于DSPM组件的使用案例

星阑科技 / 89 / 2023-09-25 20:03:53

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在这个信息技术时代,企业必须应对日益增长的生成和保护大量数据的需求。这就是为什么制定广泛而有效的策略来处理和保护这些数据比以往任何时候都更加重要的原因。
数据安全状况管理 (DSPM) 是一种解决方案,可帮助现代组织实施全面的数据安全措施。
在本文中,您将了解 DSPM 用例,并了解组织如何利用 DSPN 解决方案来确保数据安全性和数据法规合规性。
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DSPM 解决方案是过程和技术的混合体,使组织能够掌控其数据安全性。详细的 DSPM 解决方案从数据编目开始,然后转到数据流映射、风险管理以及数据事件检测和响应。全面的DSPM解决方案将使任何组织都能及时检测和响应数据安全威胁。
除此之外,DSPM还提供遵守法规的保证,持续监控数据安全状况,并就改进建议。DSPM 组件完整的 DSPM 解决方案的关键组件如下:
数据发现和分类数据流映射风险管理数据事件检测和响应。数据发现和分类安全方面的一般规则是,您无法保护您不知道存在的东西。
如果您不了解自己的资产,那么您绝对没有足够的能力保护它们。这就是为什么任何 DSPM 解决方案的第一步都是数据编目,它涉及发现和编目组织生成和存储的所有数据。此过程包括根据数据敏感度对数据进行识别和分类,例如个人身份信息 (PII)、受保护的健康信息 (PHI) 和支付卡行业数据安全标准 (PCI-DSS) 数据。数据编目可帮助组织清楚地了解其数据,这对于管理和保护数据至关重要。数据流映射此步骤涉及跟踪组织内数据的移动,并确定潜在的漏洞和暴露区域。
通过分析数据的存储位置、谁有权访问数据以及如何使用数据,组织可以更好地了解其敏感数据的处理方式。然后,可以识别和解决潜在的风险和漏洞。数据风险管理风险管理意味着评估与组织数据相关的风险,并实施安全措施来减轻这些风险。这可能涉及实施安全控制和策略、管理定期安全审核以及持续监视潜在风险。风险管理是DSPM解决方案中的关键组成部分,因为它可以帮助组织在潜在风险对其数据安全状况构成直接威胁之前识别和解决潜在风险。
数据事件检测和响应DSPM 的最后一个组件涉及检测和响应对组织的数据安全构成威胁的事件。这可能涉及检测和响应内部威胁,例如具有恶意的员工,或处理外部威胁,例如来自黑客的网络攻击。数据事件检测和响应对于保护组织的数据至关重要。
下面提到的 DSPM 用例基于上述 DSMP 组件。
让我们借助用例深入了解每个组件。

用例 1:自动执行数据编目

在第一个 DSPM 用例中,我们将讨论如何自动化数据编目过程以进一步简化数据安全性。手动编目组织的整个数据不仅困难,而且是一个非常耗时的过程。手动数据目录涉及向不同的代理询问他们正在使用的数据。由于无法验证他们的响应,这种方法通常会导致错误。另一个问题是代理可能不知道他们正在处理的数据的全部范围,因此他们的知识差距将导致数据目录中的差距。因此,清楚地了解组织的数据可能是一项艰巨的任务。
使用 DSPM,分析组织整个数据的过程变得快速而准确,因为没有人为错误的余地。这是通过使用数据发现工具完成的,这些工具可以发现和分类组织中生成和存储的所有数据。发现的所有数据都将添加到数据目录中。然后,此目录用于跟踪组织内此数据流,并且此数据流图可用于指出数据路径中的潜在风险。假设在数据编录过程中,DSPM 标识了存储在未加密数据库中的数据。该组织将意识到这一事实。然后,他们可以采取措施,通过将数据移动到安全数据库或保护当前数据库来解决此安全威胁。

用例 2:促进合规性和审计流程

大多数情况下,您的运营区域正在运行多个安全标准和策略,确保遵守每个标准和策略可能成为一项繁忙的任务。对于第二个用例,我们将讨论全面的 DSPM 解决方案如何帮助您的组织确保符合任何安全标准和策略,例如通用数据保护条例 (GDPR)、加州消费者隐私法案 (CCPA) 和支付卡行业数据安全标准 (PCI-DSS)。
例如,GDPR要求组织执行适当的技术和结构措施,以确保数据安全。但是,什么是适当的措施?这就是DSPM的用武之地。DSPM 系统将让您知道您的安全程序和策略是否符合行业标准,从而确保对基础结构策略的法规。GDPR的另一个要求是,在发生数据泄露的情况下,组织必须在72小时内向有关当局报告。
但是,如果组织本身不知道数据泄露怎么办?在DSPM的帮助下,也可以避免这种情况。使用实时事件报告能力,DSPM不仅可以及时通知您有关数据泄露的信息,而且您还可以避免数据泄露。某些安全法规的另一个要求是对组织的数据安全状况进行定期审核。
手动审核安全状况不仅耗时,而且还需要资源。此过程也可以使用DSPM实现自动化,这不仅可以确保持续遵守这些法规,还可以节省时间和资源。

用例 3:降低数据泄露风险

让我们看看 DSPM 解决方案如何降低组织中数据泄露的风险。
通常,组织的数据存在于多个平台上,例如本地数据库、基于云的数据库和第三方应用程序。这种数据碎片使组织难以保护每个端点的数据,这增加了在最低安全性点发生数据泄露的风险。使用数据流映射等工具,DSPM 系统使组织能够跟踪数据从一个点到另一个点的移动。使用此信息,组织可以识别数据泄露风险最大的薄弱点,并采取适当措施将这种风险降至最低。假设DSPM系统指出财务信息存储在未加密的数据库中。
或者,它可能标识组织在没有适当安全策略的情况下与外部各方共享敏感数据。这些信息将使组织能够在数据泄露风险最大的这些薄弱领域开展工作。然后,组织可以使用 DSPM 中的信息设置适当的安全策略和过程。在我们的示例中,这些策略可能看起来像将所有数据迁移到安全的加密数据库,或者在与外部各方共享数据时设置安全策略。
这样,组织可以确保其数据免受破坏,并专注于组织目标,而不必担心安全性。除了识别潜在风险外,DSPM 还可用于确定要首先解决的风险的优先级。这可以帮助组织专注于最关键的风险,避免在优先级较低的问题上花费时间和资源。
在 DSPM 用例中,许多组织将数据风险降低定位为最优先考虑的问题。例如,DSPM 系统可以识别组织数据安全状况中的几个潜在漏洞。通过根据这些漏洞的可能性和影响确定这些漏洞的优先级,组织可以专注于首先解决最关键的风险,避免在优先级较低的问题上浪费时间和资源。

用例 4:内部威胁、供应链攻击检测和响应

在此示例中,我们将讨论如何使用 DSPM 系统来检测和响应组织内的内部威胁。内部威胁的一个示例可能是员工尝试泄露敏感的组织数据,或者您的组织在其应用程序中使用第三方库。后来发现该图书馆遭到了供应链攻击。
在这两种情况下,恶意代理都可以直接访问组织的数据。为了防范此类威胁,全面的 DSPM 系统会执行实时数据流分析。数据流分析意味着持续监控组织内的数据流,并留意未经授权或可疑的数据访问活动。
例如,有权访问敏感客户数据的员工在未经授权的情况下将该数据下载到个人设备。具有实时数据流分析功能的 DSPM 系统将检测此活动并及时向组织发出警报。这样,组织可以在员工超出敏感信息的界限之前采取适当的措施。
另一个示例可能是组织应用程序正在使用的第三方库。假设库包含从组织中提取敏感数据的供应链攻击。具有实时数据流分析功能的 DSPM 系统将检测到库正在访问敏感数据,并实时向组织发出警报。
这允许组织采取适当的操作,例如从应用程序中删除受损的库。在上述两种情况下,DSPM 都帮助组织及时检测和响应内部威胁,以避免损坏并保护其敏感信息不被泄露。

用例 5:外部威胁检测和响应

DPSM 还可用于检测和响应对组织敏感数据的外部威胁,例如针对数据泄露的网络攻击。这是通过持续监视组织的系统和网络是否存在潜在威胁并在检测到威胁时向组织发出警报来完成的。例如,当恶意数据盗窃尝试以组织的网站为目标时,DSPM 系统将检测到攻击并向组织发出警报。
这允许组织采取措施,例如联系执法部门、实施额外的安全措施或暂时关闭其服务,直到问题得到解决等,以防止攻击造成损害。

用例 6:风险优先级和减少警报疲劳

在最后一个示例中,我们将看到全面的 DSPM 解决方案如何帮助组织避免警报疲劳。通过根据检测到的风险的敏感性确定其优先级,DSPM 系统允许组织首先关注最关键的风险,避免将资源花费在低优先级风险上。
假设 DSPM 在组织的数据安全状况中发现了几个漏洞。系统还将根据这些漏洞发生的可能性及其影响对这些漏洞进行优先级排序。使用此优先级,该组织的安全团队可以首先解决最关键的问题,而不会陷入几个影响较小的问题。
由于大型组织中的警报数量众多,安全团队通常最终会出现警报疲劳。团队被生成的大量警报压得喘不过气来,无法识别或响应关键问题。但是,当DSPM预先确定所有风险的优先级时,也可以避免这个问题,因为员工可以专注于关键问题,而不必担心微不足道的问题。这就是强大的DSPM解决方案如何不仅可以帮助组织确定风险的优先级,以便在主要基础上解决最关键的问题,还可以帮助安全团队避免警报疲劳。

结论

总结一下,我们尝试查看 DSPM 用例,以更好地了解组织如何利用此解决方案来确保数据安全性和符合数据法规。我们了解了不同的 DSPM 应用程序,包括数据目录自动化、确保符合安全法规、降低数据泄露风险、检测内部/外部威胁以及避免警报疲劳。总而言之,DSPM对于打算有效处理和保护其数据的组织至关重要。
从提供组织数据的完整可见性到识别其策略和程序中的潜在漏洞,DSPM 使他们能够在威胁成为现实并造成损害之前识别威胁。这就是 DSPM 如何为全球组织塑造数据安全性,并帮助他们确保以安全的方式处理其数据。
参考:https://www.flowsecurity.com/dspm-use-cases/


6个基于DSPM组件的使用案例
作者
星阑科技
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CC BY 4.0
发布于
2023-09-25
修改于
2024-05-29
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