Les organisations stockent aujourd'hui des données sensibles sur un nombre de systèmes sans précédent. Les dossiers clients sont hébergés dans des bases de données cloud, les informations financières circulent entre les applications et les employés partagent régulièrement des fichiers entre différentes plateformes.
Pour les équipes informatiques et de sécurité, il devient de plus en plus difficile de suivre l'emplacement de ces données et les personnes qui y ont accès. Même lorsque l'infrastructure est sécurisée, des informations sensibles peuvent rester exposées en raison d'autorisations excessives, de bases de données oubliées ou d'un stockage mal configuré.
La gestion de la posture de sécurité des données (DSPM) répond à ce défi en aidant les organisations à découvrir les données sensibles, à comprendre leur exposition et à identifier les risques de sécurité qui les entourent.
Examinons comment fonctionne DSPM, pourquoi c'est important et quelle est sa place dans la stratégie de sécurité des données d'une organisation.
Qu’est-ce que le DSPM ?
DSPM est une approche de sécurité axée sur les données qui aide les organisations à découvrir, classer, évaluer et protéger les données sensibles dans les environnements cloud, sur site, hybrides et SaaS.
DSPM se concentre sur les données elles-mêmes plutôt que sur l'infrastructure qui les stocke. Il permet de savoir où se trouvent les informations sensibles, qui y a accès, comment elles sont exposées et si des contrôles de sécurité appropriés sont en place.
Cela aide les organisations à identifier les données exposées, les autorisations excessives, les erreurs de configuration et les lacunes potentielles en matière de conformité avant qu'elles ne provoquent des incidents de sécurité.
Comment fonctionne le DSPM ?
La plupart des plateformes DSPM se connectent aux sources de données prises en charge via des API, l'analyse des métadonnées et d'autres méthodes de découverte. Elles utilisent ces informations pour dresser un inventaire des données sensibles et évaluer leur exposition.
Un flux de travail DSPM typique comprend les fonctions de base suivantes :
1. Découverte de données
Les outils DSPM se connectent aux sources de données prises en charge, notamment le stockage cloud, les bases de données, les référentiels de fichiers et les applications, afin de localiser et d'inventorier les informations à travers l'organisation.
Ce processus permet également de déceler les données fantômes, telles que les sauvegardes oubliées, les ensembles de données dupliqués ou les référentiels de données qui ne font pas partie de l'inventaire géré de l'organisation.
2. Classement des données
Une fois les données découvertes, DSPM les catégorise en fonction de leur sensibilité et de leur pertinence pour l'entreprise. Les classifications courantes incluent :
- Les informations personnelles identifiables (IPI), telles que les noms, adresses et numéros d'identification
- Informations de santé protégées (ISP), y compris les dossiers médicaux et les informations sur les patients
- Informations financières, telles que les détails de paiement et les relevés bancaires
- Propriété intellectuelle, y compris les codes propriétaires, les dessins et modèles et les documents commerciaux
- Informations commerciales confidentielles, telles que les contrats et les rapports internes
La classification aide les équipes de sécurité à faire la distinction entre les données commerciales ordinaires et les informations nécessitant une protection plus stricte.
3. Analyse de l'accès et de l'exposition
DSPM évalue quels utilisateurs, applications, comptes de service et identités externes peuvent accéder aux informations sensibles. Il examine les autorisations d'accès, les configurations de partage et les vecteurs d'exposition potentiels afin d'identifier les privilèges excessifs ou les accès inappropriés.
Certaines plateformes cartographient également les relations entre les identités, les bases de données et les charges de travail afin d'identifier les voies d'exposition potentielles.
4. Évaluation des risques et priorisation
Tous les ensembles de données exposés ne présentent pas le même niveau de risque. DSPM combine la sensibilité des données avec des facteurs contextuels tels que l'accessibilité, les configurations de sécurité et l'impact potentiel sur l'activité afin de hiérarchiser les résultats.
Par exemple, un référentiel accessible au public contenant des dossiers clients nécessiterait généralement une attention plus urgente qu'un ensemble de données internes contenant des informations non sensibles.
5. Remédiation et surveillance continue
DSPM fournit des résultats et recommande des procédures de remédiation pour aider les équipes de sécurité à gérer les risques identifiés. Selon la plateforme et ses intégrations, les organisations peuvent également automatiser des actions correctives telles que l'ajustement des autorisations d'accès ou l'application de politiques de sécurité.
Les actions courantes consistent notamment à restreindre l'accès public, à supprimer les autorisations excessives, à renforcer les paramètres de chiffrement et à sécuriser ou supprimer les copies de données inutiles.
DSPM vs. CSPM vs. DLP : Principales différences
Le DSPM, la gestion de la posture de sécurité du cloud (CSPM) et la prévention des pertes de données (DLP) contribuent tous à la protection des données, mais ils répondent à des exigences de sécurité différentes.
DSPM se concentre sur les données sensibles et leur exposition, CSPM évalue la configuration de sécurité de l'infrastructure cloud et DLP détecte ou empêche le déplacement et l'utilisation non autorisés d'informations sensibles.
| Aspect | DSPM | CSPM | DLP |
|---|---|---|---|
| Objectif principal | Données sensibles et leur posture de sécurité | sécurité de l'infrastructure cloud | Prévenir la divulgation ou le mouvement non autorisé des données |
| Objectif principal | Identifier les données sensibles et réduire leur exposition | Détecter et corriger les erreurs de configuration du cloud | Détecter et contrôler l'utilisation et le transfert des données sensibles |
| Ce qu'il évalue | Sensibilité des données, localisation, autorisations, exposition et risques associés | Ressources cloud, configurations, politiques et paramètres de conformité | Contenu des données, actions des utilisateurs et violations des politiques |
| Risques typiques détectés | Bases de données exposées, accès excessifs, données fantômes | Ressources exposées publiquement, configurations non sécurisées, dérive des politiques | Transferts de fichiers non autorisés, partage de données sensibles, tentative d'exfiltration |
| Approche de sécurité | Évaluation posturale centrée sur les données | Évaluation de la posture axée sur l'infrastructure | Protection et application des données fondées sur des politiques |
Ces approches se complètent plutôt que de se substituer directement l'une à l'autre. Leur utilisation conjointe permet aux organisations de remédier aux faiblesses de leur infrastructure, à l'exposition de leurs données et aux transferts de données non sécurisés.
Pourquoi le DSPM est-il important ?
Les approches de sécurité traditionnelles se concentrent souvent sur la protection des réseaux, des appareils, des applications et de l'infrastructure cloud. Cependant, sécuriser les systèmes qui stockent les informations ne signifie pas nécessairement que les informations elles-mêmes sont correctement protégées.
Une fiche client peut être initialement créée dans une application métier, transférée vers une base de données cloud, copiée dans une plateforme d'analyse, puis intégrée à une sauvegarde. Chaque nouvel emplacement implique de nouvelles autorisations, configurations et points d'exposition potentiels.
Ces situations deviennent plus difficiles à identifier à mesure que les organisations adoptent plusieurs services cloud, développent leurs environnements SaaS et introduisent des applications basées sur l'IA qui traitent les informations commerciales.
DSPM comble le manque de visibilité en associant la sensibilité des données au niveau de sécurité et au contexte d'accès. Cela permet aux organisations de comprendre non seulement l'existence d'une faille de sécurité, mais aussi les informations qu'elle pourrait exposer.
Principaux avantages du DSPM
- Visibilité améliorée des données : Découvrez et tenez à jour un inventaire des informations sensibles dans les environnements pris en charge, y compris les bases de données jusqu'alors inconnues.
- Exposition réduite aux données : Identifiez les autorisations excessives, les référentiels exposés et autres conditions susceptibles de permettre un accès non autorisé.
- Priorisation fondée sur les risques : Concentrez les ressources de sécurité sur les expositions impliquant des informations critiques pour l'entreprise ou réglementées, au lieu de traiter chaque découverte de la même manière.
- Une gouvernance d'accès renforcée : Identifier les privilèges d'accès inutiles et soutenir les politiques de moindre privilège pour les utilisateurs, les applications et les identités de service.
- Meilleure préparation à la conformité : Assurer la découverte, la classification, l'examen des accès aux données et la production de rapports d'audit pour répondre aux exigences réglementaires telles que le RGPD, la loi HIPAA et PCI DSS.
- Des opérations de sécurité plus efficaces : Réduisez le travail manuel d'inventaire des données et aidez les équipes à identifier et à gérer les risques liés aux données sensibles grâce à une vue centralisée.
Principaux défis de la mise en œuvre du DSPM
Bien que DSPM présente des avantages, son efficacité dépend de sa capacité à s'intégrer correctement à l'infrastructure et aux processus de sécurité existants d'une organisation.
Voici quelques difficultés courantes auxquelles les organisations peuvent être confrontées lors de la mise en œuvre de DSPM :
1. Environnements de données complexes et distribués
Les données d'entreprise sont souvent réparties entre plusieurs fournisseurs de cloud, bases de données, applications SaaS et infrastructures existantes.
La découverte cohérente des données dans ces environnements peut s'avérer difficile, notamment lorsque certaines sources ne sont pas prises en charge ou sont inaccessibles à la plateforme DSPM.
2. Classification des données inexacte
Les informations sensibles ne suivent pas toujours un format prévisible. Les documents commerciaux, le code propriétaire et les fichiers non structurés peuvent nécessiter une analyse contextuelle qu'une simple correspondance de modèles ne peut fournir.
Des classifications incorrectes peuvent générer de faux positifs ou permettre à des informations sensibles de ne pas être identifiées.
3. Gestion des résultats excessifs
Les évaluations DSPM peuvent identifier un grand nombre de fichiers exposés, des problèmes d'autorisation d'accès et de configuration.
Sans une priorisation efficace, les équipes de sécurité peuvent avoir du mal à déterminer quelles constatations nécessitent une attention immédiate et lesquelles représentent des situations à moindre risque.
4. Intégration avec les outils de sécurité existants
Le DSPM doit travailler en collaboration gestion des identités et des accès (IAM), la sécurité du cloud, la gouvernance des données et les processus de réponse aux incidents.
Des intégrations limitées peuvent rendre plus difficile l'attribution de plans de remédiation, la mise en œuvre de changements et le suivi de la résolution des problèmes identifiés.
5. Équilibrer l'accès aux données et la sécurité
Restreindre l'accès aux données sensibles peut perturber les processus métier légitimes. Avant de modifier les autorisations ou d'appliquer des mesures correctives automatisées, les organisations doivent comprendre comment les utilisateurs et les applications dépendent des ensembles de données concernés.
Ils devront peut-être également prendre en compte les coûts supplémentaires liés à l'analyse des données, les restrictions relatives à la résidence des données et les implications en matière de sécurité de l'introduction d'une autre plateforme offrant une large visibilité sur les informations de l'entreprise.
6. Maintenir une couverture continue
Les environnements de données évoluent avec l'introduction de nouvelles applications, de nouvelles ressources de stockage et de nouvelles autorisations utilisateur. Maintenir un niveau de sécurité optimal exige une surveillance et une réévaluation continues, plutôt qu'un inventaire ponctuel.
Renforcer la sécurité des données grâce à une meilleure visibilité
La protection des données sensibles devient considérablement plus difficile lorsque les organisations ne peuvent pas déterminer où se trouvent ces données ni comment elles sont exposées.
L'objectif des équipes de sécurité n'est pas simplement de recueillir davantage d'informations. Il s'agit de comprendre quelles données sont importantes, où se situent les failles de sécurité significatives et ce qui doit être modifié pour réduire la probabilité d'un accès non autorisé.
DSPM intègre ces considérations dans un flux de travail connecté, aidant les organisations à passer d'inventaires de données fragmentés et d'évaluations de sécurité réactives à une protection des données plus éclairée et continue.
En définitive, une sécurité des données renforcée commence par la connaissance des données à protéger et par la disponibilité du contexte nécessaire pour les protéger efficacement.
FAQ
1. Quels sont les éléments clés du DSPM ?
Les composantes clés d'une plateforme DSPM incluent la découverte des données, la classification des données sensibles, l'analyse des accès et des autorisations, l'évaluation de l'exposition, la hiérarchisation des risques et la surveillance continue. Les plateformes DSPM peuvent également proposer des processus de remédiation, des rapports de conformité et des intégrations avec les outils de sécurité existants.
2. Quels sont les principaux avantages commerciaux du DSPM ?
DSPM aide les entreprises à réduire l'exposition des données sensibles, à améliorer la visibilité de leurs environnements de données, à renforcer la gouvernance des accès et à faciliter la conformité réglementaire.
Cela permet également aux équipes de sécurité d'allouer plus efficacement leurs ressources en priorisant les expositions impliquant des informations sensibles ou critiques pour l'entreprise.
3. Quelle est la différence entre CSPM et DSPM ?
Le CSPM se concentre sur l'identification des erreurs de configuration de sécurité et des problèmes de conformité au sein de l'infrastructure cloud, tandis que le DSPM se concentre sur la découverte des données sensibles et l'évaluation de leur exposition.
Par exemple, CSPM peut détecter un compartiment de stockage accessible au public, tandis que DSPM peut identifier les informations sensibles qu'il contient et évaluer le risque associé.
4. En quoi DSPM diffère-t-il des outils DLP traditionnels ?
Les outils DLP surveillent et contrôlent principalement l'utilisation et les transferts de données sensibles afin d'empêcher toute divulgation non autorisée.
DSPM adopte une approche de gestion de la posture plus globale en découvrant les informations sensibles, en analysant les autorisations d'accès et en identifiant les risques d'exposition dans les environnements de données.
La technologie DLP permet de contrôler ce qui arrive aux données, tandis que la technologie DSPM aide les organisations à comprendre où les données sont exposées et pourquoi.
5. Comment les organisations peuvent-elles améliorer leur posture en matière de sécurité des données ?
Les organisations peuvent améliorer leur niveau de sécurité des données en tenant un inventaire précis des informations sensibles, en classant les données, en examinant les autorisations d'accès, en appliquant le principe du moindre privilège et en corrigeant les ressources de stockage exposées ou mal configurées.
6. Que doivent rechercher les organisations dans une plateforme DSPM ?
Une plateforme DSPM efficace devrait offrir :
- Couverture étendue des sources de données
- Découverte et classification précises
- Analyse contextuelle des risques
- Capacités de remédiation
- Assistance à la conformité
- Évolutivité
Les organisations devraient évaluer ces capacités en fonction de leur infrastructure existante, de leurs exigences en matière de sensibilité des données et de leurs flux de travail de sécurité, plutôt que de choisir une plateforme uniquement sur la base de sa liste de fonctionnalités.
