DSPM frente a DLP: diferencias clave en la seguridad de los datos

En esta publicación, exploraremos qué son DSPM y DLP, en qué se diferencian y si estas dos potentes herramientas pueden funcionar juntas para reforzar su estrategia de seguridad de datos.

La protección de datos es uno de los retos más importantes a los que se enfrentan las empresas modernas. En una era en la que las violaciones de datos son cada vez más frecuentes y sofisticadas, la necesidad de soluciones sólidas de seguridad de datos nunca ha sido tan apremiante. Dos de estas soluciones son la gestión de la postura de seguridad de los datos (DSPM) y la prevención de pérdida de datos (DLP). Aunque tanto la DSPM como la DLP tienen como objetivo proteger los datos, sus métodos y casos de uso son distintos.

En esta publicación, exploraremos qué son la DSPM y la DLP, en qué se diferencian y si estas dos potentes herramientas pueden trabajar juntas para reforzar su estrategia de seguridad de datos.

¿Qué es DSPM?

Gestión de la postura de seguridad de los datos (DSPM) es un enfoque relativamente nuevo para proteger los datos en entornos de nube. Proporciona visibilidad y control en tiempo real sobre los riesgos de seguridad de los datos en las infraestructuras de nube. Básicamente, DSPM identifica dónde residen los datos confidenciales, quién tiene acceso a ellos y cómo se utilizan. Este enfoque proactivo ayuda a las organizaciones a evaluar su postura de seguridad y mitigar los riesgos antes de que se conviertan en violaciones de datos en toda regla.

Características principales de DSPM

• Descubrimiento de datos: DSPM ayuda a las organizaciones a descubrir dónde residen sus datos confidenciales, incluso en entornos multinube. Esta característica es crucial en las complejas infraestructuras actuales impulsadas por la nube, donde los datos pueden estar dispersos en diferentes ubicaciones.
• Control de acceso: DSPM proporciona información sobre quién tiene acceso a los datos confidenciales, identificando posibles amenazas internas. Al comprender los patrones de acceso, las organizaciones pueden aplicar controles y políticas más estrictos.
• Evaluación de riesgos: Las herramientas DSPM suelen incluir funciones de evaluación de riesgos automatizadas. Estas herramientas analizan constantemente los repositorios de datos en la nube en busca de vulnerabilidades y señalan cualquier actividad sospechosa.
• Corrección automatizada: Una de las ventajas de DSPM es que puede automatizar las respuestas a los riesgos potenciales. Si se detecta una amenaza de seguridad, las herramientas DSPM pueden iniciar protocolos de corrección predefinidos para neutralizarla.

Casos de uso comunes de DSPM

• Seguridad en la nube: DSPM se utiliza ampliamente para proteger datos confidenciales en entornos en la nube. Ayuda a las organizaciones a realizar un seguimiento de su postura de seguridad de datos, especialmente a medida que amplían sus operaciones a múltiples proveedores de servicios en la nube.
• Supervisión del cumplimiento normativo: Con normativas como el RGPD y la HIPAA que imponen normas estrictas de protección de datos a las organizaciones, DSPM es una herramienta invaluable para mantener el cumplimiento. Proporciona las auditorías y los informes necesarios para demostrar a los responsables de cumplimiento que los datos de una organización están seguros.
• Detección de amenazas en tiempo real: Al supervisar continuamente los datos y los patrones de acceso, DSPM puede detectar y responder a las amenazas en tiempo real. Se trata de un enfoque proactivo para identificar posibles infracciones antes de que causen daños.

Ventajas de DSPM

• Mayor visibilidad: DSPM ofrece a las organizaciones una imagen clara de sus datos y su postura de seguridad. Esta mayor visibilidad reduce los puntos ciegos y facilita la protección de los datos confidenciales.
• Seguridad proactiva: DSPM evalúa y mitiga los riesgos de forma continua, lo que permite a las empresas abordar las vulnerabilidades antes de que sean explotadas.
• Escalabilidad: dado que DSPM está diseñado para gestionar entornos en la nube, puede escalarse con su organización a medida que crece su uso de la nube.

¿Qué es DLP?

La prevención de pérdida de datos (DLP) es una solución de seguridad diseñada para evitar la transmisión o exposición no autorizada de datos confidenciales. A diferencia del DSPM, que se centra en identificar y gestionar la postura de seguridad, el DLP bloquea y supervisa activamente el movimiento de datos, garantizando que no caigan en manos equivocadas.

Las políticas de DLP suelen regular cómo se mueven los datos a través de una organización y dónde se pueden transmitir. Por ejemplo, una solución DLP podría impedir que un empleado envíe un correo electrónico con números de tarjetas de crédito fuera de la red de la empresa.

Características clave de DLP

• Supervisión de contenidos: los sistemas DLP supervisan tanto los datos estructurados como los no estructurados a medida que se mueven a través de diversos canales, como el correo electrónico, el almacenamiento en la nube o los dispositivos USB. El sistema comprueba si los datos se ajustan a las políticas predefinidas y toma medidas cuando es necesario.
• Clasificación de datos: Las herramientas DLP suelen clasificar los datos en diferentes categorías (como sensibles, confidenciales o públicos) para aplicar los niveles adecuados de controles de seguridad.
• Cifrado y bloqueo: En los casos en que la transmisión de datos no se ajusta a las políticas de seguridad de una organización, las soluciones DLP pueden bloquear o cifrar la transmisión de datos para garantizar que solo las personas autorizadas puedan acceder a ellos.
• Informes y auditorías: Los sistemas DLP mantienen registros de los intentos bloqueados de transmitir datos confidenciales. Estos registros son fundamentales para fines de auditoría y cumplimiento, ya que proporcionan un registro detallado de los incidentes de seguridad.

Casos de uso comunes de DLP

• Prevención de amenazas internas: El DLP se utiliza habitualmente para evitar que los empleados o contratistas filtren datos confidenciales, ya sea de forma accidental o maliciosa.
• Cumplimiento normativo: En sectores sujetos a normativas como PCI-DSS o HIPAA, DLP garantiza que los datos confidenciales, como números de tarjetas de crédito o información de pacientes, no se compartan de forma indebida.
• Mitigación de violaciones de datos: Las herramientas DLP son muy eficaces para evitar que los piratas informáticos filtren datos confidenciales, ya sea a través de malware o de ataques de phishing.

Ventajas del DLP

• Prevención de fugas de datos: La principal ventaja del DLP es su capacidad para prevenir la fuga de datos, garantizando que la información confidencial no salga de los entornos seguros.
• Control granular: El DLP proporciona un control granular sobre cómo se comparten y transmiten los datos dentro y fuera de la organización, lo que permite aplicar políticas de seguridad personalizadas.
• Compatibilidad con normativas: DLP ayuda a las organizaciones a mantener el cumplimiento normativo al impedir el intercambio no autorizado de datos, lo cual es un requisito clave en muchos marcos normativos.

DSPM frente a DLP: 10 diferencias fundamentales

Característica	DSPM	DLP
Enfoque	Gestión de la seguridad de los datos	Prevención de pérdida de datos
Entorno principal	Entornos nativos de la nube	Red, terminales y nube
Tipo de amenaza	Identificación proactiva de riesgos	Prevención reactiva de fugas de datos
Control de acceso	Supervisa quién puede acceder a los datos	Restringe dónde se pueden compartir los datos
Automatización	Detección y corrección automatizadas de amenazas	Bloqueo o cifrado automáticos
Cumplimiento normativo	Supervisión y generación de informes de cumplimiento normativo	Aplicación del cumplimiento normativo mediante políticas
Caso de uso	Postura de seguridad en la nube	Prevención del intercambio no autorizado de datos
Visibilidad del riesgo	Amplia visibilidad de los datos en la nube	Centrado en la transmisión y el intercambio de datos
Escalabilidad	Diseñado para entornos multinube	Normalmente se adapta a entornos locales y en la nube
Mecanismo de respuesta	Señala los riesgos y automatiza las respuestas	Bloquea, cifra o registra la transmisión

Diferencias entre DSPM y DLP

Ahora bien, hay muchas más diferencias entre estos dos enfoques. Exploremos las diferencias tecnológicas, funcionales y de implementación entre DSPM y DLP.

Diferencias tecnológicas

A nivel fundamental, DSPM y DLP están diseñados para ecosistemas tecnológicos diferentes. DSPM está diseñado principalmente para entornos nativos de la nube, donde supervisa continuamente la postura de seguridad de los datos. Utiliza herramientas automatizadas para analizar los repositorios en la nube, lo que ofrece información sobre el control de acceso, la exposición al riesgo y el cumplimiento normativo. Por otro lado, el DLP se suele implementar en redes, terminales y sistemas en la nube para evitar el intercambio no autorizado o la filtración de información confidencial.

Diferencias funcionales

La funcionalidad principal de DSPM reside en su capacidad para proporcionar visibilidad sobre los riesgos y la postura de seguridad de los datos. Las herramientas DSPM se centran en comprender dónde se almacenan los datos y quién tiene acceso a ellos, lo cual es esencial para gestionar los riesgos en entornos dinámicos en la nube. Por su parte, DLP se centra en prevenir la transmisión no autorizada de datos. Sus políticas dictan cómo se pueden mover los datos dentro y fuera de una organización, lo que garantiza que la información confidencial permanezca dentro de los límites definidos.

Diferencias de implementación

La implementación de soluciones DSPM suele requerir la integración con plataformas en la nube como AWS, Azure o Google Cloud. El proceso de implementación gira en torno al análisis del almacenamiento y las configuraciones en la nube. El DLP, por el contrario, requiere la integración con varios canales de datos: servidores de correo electrónico, dispositivos finales, sistemas de almacenamiento en la nube y mucho más. Las soluciones DLP funcionan estableciendo reglas que restringen o supervisan el flujo de datos confidenciales.

Análisis comparativo

#1. DSPM frente a DLP: aspectos de seguridad

Tanto DSPM como DLP ofrecen funciones de seguridad críticas, pero de diferentes maneras. DSPM proporciona una visión general del panorama de los datos y ayuda a las organizaciones a abordar los riesgos en su infraestructura en la nube. DLP es más granular y se centra en bloquear acciones específicas que podrían provocar fugas de datos. La combinación de ambos ofrece un marco de seguridad integral.

#2. DSPM frente a DLP: implicaciones en cuanto a costes

Las herramientas DLP suelen ser más caras debido a la infraestructura necesaria para su implementación, especialmente en grandes empresas con diversos canales de datos. Las soluciones DSPM pueden ofrecer opciones más rentables, especialmente para las empresas centradas en la nube, pero también pueden resultar costosas a medida que se amplía la escala. DSPM frente a DLP: facilidad de uso

Además, las herramientas DSPM, especialmente aquellas que automatizan gran parte del proceso de identificación y corrección de riesgos, suelen ser más fáciles de usar para entornos nativos de la nube. Los sistemas DLP suelen requerir más configuración, especialmente porque las reglas para la transmisión de datos deben configurarse manualmente y actualizarse periódicamente.

#4. DSPM frente a DLP: escalabilidad

Las soluciones DSPM destacan en entornos multinube, ya que ofrecen escalabilidad a las empresas con infraestructuras en la nube complejas. Las soluciones DLP, aunque escalables, suelen ser más adecuadas para entornos en los que los puntos finales de la red y los servicios en la nube son igualmente importantes.

Elegir la solución adecuada

Factores a tener en cuenta

• Tipo de negocio: Si su negocio opera principalmente en entornos de nube, DSPM puede ser la mejor opción. DLP es probablemente más adecuado si necesita proteger los datos a nivel de red y de punto final.
• Necesidades de cumplimiento normativo: Las empresas de sectores altamente regulados pueden beneficiarse de las funciones de aplicación de DLP.
• Coste: Las soluciones DLP pueden ser costosas, especialmente para las empresas con infraestructuras de datos complejas.

Escenarios de casos de uso

• Empresas nativas de la nube: Una solución DSPM probablemente satisfará sus necesidades de visibilidad, control y gestión proactiva de riesgos.
• Entornos híbridos: Si sus datos están repartidos entre la nube, la red y los puntos finales, DLP ofrece un control más completo sobre cómo se transmiten los datos.

Recomendaciones del sector

Los expertos suelen recomendar combinar DSPM y DLP para crear un marco de seguridad completo. Al combinar estas herramientas, las empresas pueden obtener visibilidad en tiempo real de los riesgos y aplicar políticas estrictas de transmisión de datos.

Caso práctico: implementación de SentinelOne para FinSecure

Veamos un caso práctico con una empresa ficticia llamada FinSecure. Esta empresa de servicios financieros de tamaño medio se enfrentaba a amenazas cibernéticas cada vez mayores a medida que se expandía. Su anticuada protección de endpoints tenía dificultades para hacer frente al malware y al ransomware avanzados, lo que daba lugar a tareas de reparación manuales y laboriosas.

Tras evaluar varias soluciones, implementaron SentinelOne por sus capacidades de detección de amenazas en tiempo real impulsadas por IA y de respuesta automatizada.

Ventajas clave:

• Detección impulsada por IA: El motor de aprendizaje automático de SentinelOne detectó amenazas avanzadas, como ataques de día cero, lo que redujo significativamente los falsos positivos y mejoró la identificación de amenazas.
• Corrección automatizada: Las funciones autónomas de corrección y reversión de la plataforma redujeron la intervención manual. Tras detectar un ataque de phishing, SentinelOne aisló el terminal infectado, neutralizó la amenaza y restauró el sistema automáticamente.
• Escalabilidad: La arquitectura nativa en la nube de SentinelOne se adapta fácilmente al entorno híbrido de FinSecure, lo que proporciona una protección unificada para los terminales locales y remotos.
• Cumplimiento normativo: Los informes detallados y los registros de auditoría de la solución ayudaron a FinSecure a cumplir con las estrictas normas de cumplimiento del sector.

En general, SentinelOne optimizó las operaciones de seguridad de FinSecure, redujo los tiempos de respuesta y proporcionó una protección sólida contra las amenazas cibernéticas en constante evolución. La automatización y la escalabilidad de la plataforma la convirtieron en la solución perfecta para las necesidades de una empresa en crecimiento.

En resumen

DSPM y DLP ofrecen ventajas únicas a la hora de proteger datos confidenciales. Mientras que DSPM destaca por proporcionar visibilidad y gestión proactiva de riesgos, DLP ofrece un control sólido sobre la transmisión de datos. En los complejos entornos de TI actuales, el uso de ambos puede ofrecer una defensa integral y por capas contra las violaciones de datos. Considere cuidadosamente las necesidades de su empresa, los requisitos de cumplimiento y la infraestructura a la hora de decidir entre DSPM, DLP o ambos.

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FAQs

¿Cuál es la principal diferencia entre DSPM y DLP?

DSPM se centra en evaluar y gestionar la seguridad de sus datos, especialmente en entornos en la nube. DLP, por su parte, evita la transmisión y el intercambio no autorizados de datos.

¿Se pueden utilizar DSPM y DLP juntos?

Sí, la combinación de DSPM y DLP puede ofrecer una seguridad de datos completa mediante la gestión de riesgos y la prevención de fugas de datos en entornos de nube y de red.

¿DSPM solo es para entornos en la nube?

Aunque DSPM está diseñado principalmente para infraestructuras nativas de la nube, algunas soluciones pueden adaptarse a entornos híbridos que combinan servicios locales y en la nube.

¿Cómo ayuda DSPM con el cumplimiento normativo?

DSPM automatiza la supervisión del cumplimiento normativo mediante el análisis continuo de los entornos en la nube en busca de requisitos normativos como el RGPD y la HIPAA, lo que garantiza la protección adecuada de los datos confidenciales.

¿Es difícil implementar DLP?

La implementación de DLP puede ser compleja, especialmente para organizaciones grandes con múltiples canales de datos. Sin embargo, una vez configurado, ofrece una sólida protección contra las violaciones de datos y el intercambio no autorizado de datos.