Organisasi menyimpan data sensitif di lebih banyak sistem daripada sebelumnya. Catatan pelanggan tersimpan di basis data cloud, informasi keuangan berpindah antar aplikasi, dan karyawan secara rutin berbagi file di berbagai platform.
Bagi tim TI dan keamanan, melacak di mana data ini berada dan siapa yang dapat mengaksesnya menjadi semakin sulit. Bahkan ketika infrastruktur aman, informasi sensitif dapat tetap terekspos melalui izin yang berlebihan, basis data yang terlupakan, atau penyimpanan yang dikonfigurasi dengan buruk.
Manajemen postur keamanan data (DSPM) mengatasi tantangan ini dengan membantu organisasi menemukan data sensitif, memahami kerentanannya, dan mengidentifikasi risiko keamanan yang terkait dengannya.
Mari kita lihat bagaimana DSPM bekerja, mengapa hal itu penting, dan di mana posisinya dalam strategi keamanan data suatu organisasi.
Apa itu DSPM?
DSPM adalah pendekatan keamanan berbasis data yang membantu organisasi menemukan, mengklasifikasikan, menilai, dan melindungi data sensitif di seluruh lingkungan cloud, on-premises, hybrid, dan SaaS.
DSPM berfokus pada data itu sendiri, bukan hanya infrastruktur yang menyimpannya. Sistem ini memberikan visibilitas tentang di mana informasi sensitif berada, siapa atau apa yang memiliki akses ke informasi tersebut, bagaimana informasi tersebut terekspos, dan apakah kontrol keamanan yang tepat telah diterapkan.
Hal ini membantu organisasi mengidentifikasi data yang terekspos, izin yang berlebihan, kesalahan konfigurasi, dan potensi celah kepatuhan sebelum hal tersebut menyebabkan insiden keamanan.
Bagaimana cara kerja DSPM?
Sebagian besar platform DSPM terhubung ke sumber data yang didukung melalui API, analisis metadata, dan metode penemuan lainnya. Mereka menggunakan informasi ini untuk membangun inventaris data sensitif dan menilai risiko paparannya.
Alur kerja DSPM yang umum melibatkan fungsi-fungsi inti berikut:
1. Penemuan data
Alat DSPM terhubung ke sumber data yang didukung, termasuk penyimpanan cloud, basis data, repositori file, dan aplikasi, untuk menemukan dan menginventarisasi informasi di seluruh organisasi.
Proses ini juga membantu mengungkap data bayangan, seperti cadangan yang terlupakan, kumpulan data duplikat, atau repositori data yang bukan bagian dari inventaris yang dikelola organisasi.
2. Klasifikasi data
Setelah data ditemukan, DSPM mengkategorikannya berdasarkan sensitivitas dan relevansi bisnisnya. Klasifikasi umum meliputi:
- Informasi identitas pribadi (PII), seperti nama, alamat, dan nomor identifikasi.
- Informasi kesehatan yang dilindungi (PHI), termasuk rekam medis dan informasi pasien.
- Informasi keuangan, seperti rincian pembayaran dan catatan perbankan.
- Hak kekayaan intelektual, termasuk kode hak milik, desain, dan dokumen bisnis.
- Informasi bisnis rahasia, seperti kontrak dan laporan internal.
Klasifikasi membantu tim keamanan membedakan antara data bisnis biasa dan informasi yang memerlukan perlindungan lebih ketat.
3. Analisis akses dan paparan
DSPM mengevaluasi pengguna, aplikasi, akun layanan, dan identitas eksternal mana yang dapat mengakses informasi sensitif. Sistem ini memeriksa izin akses, konfigurasi berbagi, dan jalur potensi paparan untuk mengidentifikasi hak akses yang berlebihan atau akses yang tidak pantas.
Beberapa platform juga memetakan hubungan antara identitas, penyimpanan data, dan beban kerja untuk mengidentifikasi jalur potensi kerentanan.
4. Penilaian dan prioritas risiko
Tidak setiap dataset yang terekspos menghadirkan tingkat risiko yang sama. DSPM menggabungkan sensitivitas data dengan faktor kontekstual seperti aksesibilitas, konfigurasi keamanan, dan potensi dampak bisnis untuk memprioritaskan temuan.
Sebagai contoh, repositori yang dapat diakses publik yang berisi catatan pelanggan umumnya memerlukan perhatian yang lebih mendesak daripada kumpulan data internal yang berisi informasi yang tidak sensitif.
5. Perbaikan dan pemantauan berkelanjutan
DSPM memberikan temuan dan merekomendasikan alur kerja perbaikan untuk membantu tim keamanan mengatasi risiko yang teridentifikasi. Tergantung pada platform dan integrasinya, organisasi juga dapat mengotomatiskan tindakan korektif seperti menyesuaikan izin akses atau menerapkan kebijakan keamanan.
Tindakan umum meliputi membatasi akses publik, menghapus izin yang berlebihan, memperkuat pengaturan enkripsi, dan mengamankan atau menghapus salinan data yang tidak perlu.
DSPM vs. CSPM vs. DLP: Perbedaan utama
DSPM, manajemen postur keamanan cloud (CSPM), dan pencegahan kehilangan data (DLP) semuanya berkontribusi pada perlindungan data, tetapi mereka menangani persyaratan keamanan yang berbeda.
DSPM berfokus pada data sensitif dan paparannya, CSPM mengevaluasi konfigurasi keamanan infrastruktur cloud, dan DLP mendeteksi atau mencegah pergerakan dan penggunaan informasi sensitif yang tidak sah.
| Aspek | DSPM | CSPM | DLP |
|---|---|---|---|
| Fokus utama | Data sensitif dan postur keamanannya | Keamanan infrastruktur cloud | Mencegah pengungkapan atau perpindahan data tanpa izin |
| Tujuan utama | Identifikasi data sensitif dan kurangi paparannya. | Mendeteksi dan mengatasi kesalahan konfigurasi cloud. | Mendeteksi dan mengontrol penggunaan dan transfer data sensitif. |
| Apa yang dievaluasinya | Sensitivitas data, lokasi, izin, paparan, dan risiko terkait. | Sumber daya cloud, konfigurasi, kebijakan, dan pengaturan kepatuhan. | Konten data, tindakan pengguna, dan pelanggaran kebijakan |
| Risiko umum yang terdeteksi | Basis data yang terekspos, akses berlebihan, data bayangan. | Sumber daya yang terekspos publik, konfigurasi yang tidak aman, penyimpangan kebijakan. | Transfer file tanpa izin, berbagi data sensitif, upaya eksfiltrasi. |
| Pendekatan keamanan | Penilaian postur berbasis data | Penilaian postur yang berpusat pada infrastruktur | Perlindungan dan penegakan data berbasis kebijakan |
Pendekatan-pendekatan ini saling melengkapi dan bukan sebagai pengganti langsung. Dengan menggunakannya bersama-sama, organisasi dapat mengatasi kelemahan infrastruktur, paparan data, dan pergerakan data yang tidak aman.
Mengapa DSPM penting?
Pendekatan keamanan tradisional seringkali berfokus pada perlindungan jaringan, perangkat, aplikasi, dan infrastruktur cloud. Namun, mengamankan sistem yang menyimpan informasi tidak selalu berarti informasi itu sendiri terlindungi dengan memadai.
Data pelanggan mungkin berasal dari aplikasi bisnis, berpindah ke basis data cloud, disalin ke platform analitik, dan akhirnya menjadi bagian dari cadangan data. Setiap lokasi baru memperkenalkan serangkaian izin, konfigurasi, dan potensi titik kerentanan yang berbeda.
Situasi-situasi ini menjadi lebih sulit diidentifikasi seiring dengan semakin banyaknya organisasi yang mengadopsi berbagai layanan cloud, memperluas lingkungan SaaS mereka, dan memperkenalkan aplikasi berbasis AI yang memproses informasi bisnis.
DSPM mengatasi kesenjangan visibilitas dengan menghubungkan sensitivitas data dengan postur keamanan dan konteks akses. Hal ini memungkinkan organisasi untuk memahami tidak hanya apakah ada kelemahan keamanan, tetapi juga informasi apa yang dapat diekspos.
Manfaat utama DSPM
- Peningkatan visibilitas data: Temukan dan kelola inventaris informasi sensitif di seluruh lingkungan yang didukung, termasuk penyimpanan data yang sebelumnya tidak diketahui.
- Pengurangan paparan data: Identifikasi izin yang berlebihan, repositori yang terbuka, dan kondisi lain yang dapat memungkinkan akses tanpa izin.
- Prioritas berbasis risiko: Fokuskan sumber daya keamanan pada kerentanan yang melibatkan informasi penting bisnis atau informasi yang diatur, alih-alih memperlakukan setiap temuan secara sama.
- Tata kelola akses yang lebih kuat: Identifikasi hak akses yang tidak perlu dan dukung kebijakan hak akses minimal untuk pengguna, aplikasi, dan identitas layanan.
- Kesiapan kepatuhan yang lebih baik: Mendukung penemuan data, klasifikasi, tinjauan akses, dan laporan audit untuk persyaratan peraturan seperti GDPR, HIPAA, dan PCI DSS.
- Operasi keamanan yang lebih efisien: Kurangi pekerjaan inventaris data manual dan bantu tim menyelidiki serta mengatasi risiko data sensitif melalui tampilan terpusat.
Tantangan utama dalam implementasi DSPM
Meskipun DSPM memiliki kelebihannya, efektivitasnya bergantung pada seberapa baik integrasinya dengan infrastruktur dan proses keamanan yang ada di organisasi.
Beberapa tantangan umum yang mungkin dihadapi organisasi saat menerapkan DSPM meliputi:
1. Lingkungan data yang kompleks dan terdistribusi
Data perusahaan seringkali tersebar di berbagai penyedia cloud, basis data, aplikasi SaaS, dan infrastruktur lama.
Menemukan data secara konsisten di berbagai lingkungan ini bisa jadi sulit, terutama ketika beberapa sumber tidak didukung atau tidak dapat diakses oleh platform DSPM.
2. Klasifikasi data yang tidak akurat
Informasi sensitif tidak selalu mengikuti format yang dapat diprediksi. Dokumen bisnis, kode hak milik, dan file tidak terstruktur mungkin memerlukan analisis kontekstual yang tidak dapat diberikan oleh pencocokan pola sederhana.
Klasifikasi yang salah dapat menyebabkan hasil positif palsu atau memungkinkan informasi sensitif tidak teridentifikasi.
3. Mengelola temuan yang berlebihan
Penilaian DSPM dapat mengidentifikasi sejumlah besar file yang terekspos, izin akses, dan masalah konfigurasi.
Tanpa prioritas yang efektif, tim keamanan dapat kesulitan menentukan temuan mana yang memerlukan perhatian segera dan mana yang mewakili kondisi risiko lebih rendah.
4. Mengintegrasikan dengan alat keamanan yang sudah ada
DSPM perlu bekerja sama identitas dan manajemen akses (IAM)Keamanan cloud, tata kelola data, dan proses respons insiden.
Integrasi yang terbatas dapat mempersulit penetapan rencana perbaikan, penegakan perubahan, dan pelacakan apakah paparan yang teridentifikasi telah teratasi.
5. Menyeimbangkan akses data dan keamanan
Membatasi akses ke data sensitif dapat memengaruhi alur kerja bisnis yang sah. Sebelum mengubah izin atau menerapkan perbaikan otomatis, organisasi perlu memahami bagaimana pengguna dan aplikasi bergantung pada kumpulan data yang terpengaruh.
Mereka mungkin juga perlu mempertimbangkan biaya operasional pemindaian, pembatasan penyimpanan data, dan implikasi keamanan dari pengenalan platform lain dengan visibilitas luas ke informasi perusahaan.
6. Mempertahankan cakupan yang berkelanjutan
Lingkungan data berubah seiring dengan diperkenalkannya aplikasi baru, sumber daya penyimpanan, dan izin pengguna. Mempertahankan postur keamanan yang akurat memerlukan penemuan dan penilaian ulang yang berkelanjutan, bukan hanya inventarisasi sekali saja.
Membangun keamanan data yang lebih kuat melalui visibilitas yang lebih baik.
Melindungi data sensitif menjadi sangat sulit ketika organisasi tidak dapat menentukan di mana data tersebut berada atau bagaimana data tersebut terekspos.
Tujuan tim keamanan bukan hanya untuk menemukan lebih banyak informasi. Tujuannya adalah untuk memahami dataset mana yang penting, di mana terdapat celah keamanan yang signifikan, dan apa yang perlu diubah untuk mengurangi kemungkinan akses tanpa izin.
DSPM mengintegrasikan pertimbangan-pertimbangan ini ke dalam alur kerja yang terhubung, membantu organisasi beralih dari inventaris data yang terfragmentasi dan penilaian keamanan reaktif menuju perlindungan data yang lebih terinformasi dan berkelanjutan.
Pada akhirnya, keamanan data yang lebih kuat dimulai dengan mengetahui apa yang perlu dilindungi dan memiliki konteks yang cukup untuk melindunginya secara efektif.
Pertanyaan Umum Demo Slot
1. Apa saja komponen utama dari DSPM?
Komponen utama DSPM meliputi penemuan data, klasifikasi data sensitif, analisis akses dan izin, penilaian paparan, prioritas risiko, dan pemantauan berkelanjutan. Platform DSPM juga dapat menyediakan alur kerja remediasi, pelaporan kepatuhan, dan integrasi dengan alat keamanan yang ada.
2. Apa saja manfaat bisnis utama dari DSPM?
DSPM membantu bisnis mengurangi paparan data sensitif, meningkatkan visibilitas di seluruh lingkungan data mereka, memperkuat tata kelola akses, dan mendukung kepatuhan terhadap peraturan.
Hal ini juga membantu tim keamanan mengalokasikan sumber daya secara lebih efektif dengan memprioritaskan kerentanan yang melibatkan informasi sensitif atau informasi penting bagi bisnis.
3. Apa perbedaan antara CSPM dan DSPM?
CSPM berfokus pada identifikasi kesalahan konfigurasi keamanan dan masalah kepatuhan dalam infrastruktur cloud, sedangkan DSPM berfokus pada penemuan data sensitif dan evaluasi paparannya.
Sebagai contoh, CSPM dapat mendeteksi bucket penyimpanan yang dapat diakses publik, sedangkan DSPM dapat mengidentifikasi informasi sensitif di dalamnya dan menilai risiko yang terkait.
4. Apa perbedaan DSPM dengan alat DLP tradisional?
Perangkat DLP terutama memantau dan mengontrol penggunaan dan transfer data sensitif untuk mencegah pengungkapan yang tidak sah.
DSPM mengambil pendekatan manajemen postur yang lebih luas dengan menemukan informasi sensitif, menganalisis izin akses, dan mengidentifikasi risiko paparan di seluruh lingkungan data.
DLP membantu mengontrol apa yang terjadi pada data, sementara DSPM membantu organisasi memahami di mana data terekspos dan mengapa.
5. Bagaimana organisasi dapat meningkatkan postur keamanan data mereka?
Organisasi dapat meningkatkan postur keamanan data dengan memelihara inventaris informasi sensitif yang akurat, mengklasifikasikan data, meninjau izin akses, menerapkan prinsip hak akses minimal, dan mengatasi sumber daya penyimpanan yang terekspos atau salah konfigurasi.
6. Apa yang harus dicari organisasi dalam platform DSPM?
Platform DSPM yang efektif harus menawarkan:
- Cakupan sumber data yang luas
- Penemuan dan klasifikasi yang akurat
- Analisis risiko kontekstual
- Kemampuan remediasi
- Dukungan kepatuhan
- Skalabilitas
Organisasi harus mengevaluasi kemampuan ini berdasarkan infrastruktur yang ada, persyaratan sensitivitas data, dan alur kerja keamanan, daripada memilih platform hanya berdasarkan daftar fiturnya.
