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如何做好数据安全态势管理(DSPM)?

2024-11-30 09:13

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以上因素共同构成了一个新的“数据安全攻击面”,这是一种新的威胁途径。为了应对挑战,研究机构Gartner在其发布的《2022年数据安全技术成熟度曲线》报告中,提出了一种新的数据安全方案——数据安全态势管理(DSPM)。根据Gartner给出的定义,DSPM旨在为企业组织提供更加全面的数据安全可见性,以便深入了解敏感数据的位置、访问权限、如何被利用以及如何存储等安全状况态势信息。DSPM的主要功能包括:数据安全策略实施、数据风险评估、数据分类、数据泄漏保护、数据访问监控、数据发现、数据风险补救、数据风险排序、数据所有者标识、数据合规性报告、数据流映射以及数据沿袭识别等。

如果将DSPM与CSPM(云安全态势管理)进行比较,我们可以发现,CSPM的主要功能是保护企业云上应用和数据免受未经授权的访问,但无法为组织提供有关数据的详细上下文信息,而DSPM解决方案则聚焦于云上数据的流通和变化,重点帮助组织解决如下问题:

完善的DSPM方案应该具备数据发现、优先级评估、安全防护和持续监控等关键要素,这样才能识别所有已知和未知的数据,并根据数据量、暴露情况和安全态势确定安全隐患的风险级别,提出风险警报和补救指导。因此,企业组织要做好数据安全态势管理工作并不是件很容易的事情,而遵循以下最佳实践,可以帮助企业从DSPM项目建设中获取更多好处。

01建立数据资产目录

DSPM是一种以数据为中心的数据治理和安全防护方法。因此,组织首先有必要发现并登记所有的数据资产信息。拥有原生发现功能的云服务商只能识别正规的云原生资产,但是识别率往往不够全面,比如难以识别影子数据资产。这些实例或工作负载通常是为备份或实验任务生成重复副本的产物。作为DSPM策略的一个核心部分,为所有数据资产整理出一套完备的目录至关重要,无论资产是在本地,还是在公共云、私有云、混合云或者SaaS应用程序上。

02做好数据环境分析

现代企业组织每年都要处理PB级的海量数据。这些数据会以不同的格式保存在整个企业数字化环境中,包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。发现和分类如此大量的数据对企业而言是个巨大的挑战。组织应该利用人工智能/机器学习技术(比如NLP),以准确发现和分类敏感数据,并且更深入地了解其数据使用环境。

03将各类安全解决方案有效协同

组织必须将DSPM解决方案与已有的CSPM、CWPP、SOC、SEIM等方案有效整合,统一运营使用。虽然CSPM等解决方案缺乏对数据理解能力,但可以弥补DSPM解决方案难以具备的防护能力。如果充分利用DSPM提供的敏感数据洞察力,组织可以根据数据敏感度来确定资产的优先级,以解决现有防护体系中的不足。这不仅使组织能够缓解误报引起的警报疲劳,还可以更有效地保护敏感系统。

04用零信任框架优化访问

未经授权的访问是导致企业数据泄露的主要原因之一。组织必须尽快实现基于最低权限访问模型的零信任框架。对于安全团队而言,可以充分分析数据访问相关信息,比如访问敏感数据的身份、访问者的地理位置及其访问这些数据的频次。这些信息可以帮助组织更好地优化其访问策略和控制,并保护数据免受未经授权的访问。

05加强对流数据的监管

在多云时代,越来越多的组织选择使用Kafka和Confluent之类的流数据平台。这些平台允许组织实时处理和分析数据,以便及时作出决策。然而组织在管理流数据时会遇到一些挑战,比如未经授权访问和数据蔓延等问题。组织必须深入了解经由流数据平台传输的敏感数据,并利用这些信息建立访问控制措施,以防止数据蔓延和未经授权的访问。

06做好隐私合规分析

遵守数据隐私法并不容易,因为数据正在失去控制,分散到众多的数据系统和存储地点。由于数据急剧增加,很难将数据与个人身份准确对应起来。由于缺乏数据的上下文信息,企业往往很难理解与单个数据集相关的合规策略。但作为DSPM策略的一个关键部分,组织必须将数据治理工作与监管政策要求严格对应起来,以便有效地履行隐私义务,比如数据主体权利的实现和跨境数据传输等。

参考链接:https://www.networkcomputing.com/data-centers/6-best-practices-data-security-posture-management-dspm

来源:安全牛内容投诉

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