DSPM vs. DLP: differenze chiave nella sicurezza dei dati

In questo post esploreremo cosa sono DSPM e DLP, in cosa differiscono e se questi due potenti strumenti possono lavorare insieme per rafforzare la vostra strategia di sicurezza dei dati.

La protezione dei dati è una delle sfide più critiche che le aziende moderne devono affrontare. In un'epoca in cui le violazioni dei dati sono sempre più frequenti e sofisticate, la necessità di soluzioni robuste per la sicurezza dei dati non è mai stata così urgente. Due di queste soluzioni sono la gestione della sicurezza dei dati (DSPM) e la prevenzione della perdita di dati (DLP). Sebbene sia la DSPM che la DLP mirino a proteggere i dati, hanno metodi e casi d'uso distinti.

In questo post esploreremo cosa sono il DSPM e il DLP, in cosa differiscono e se questi due potenti strumenti possono lavorare insieme per rafforzare la vostra strategia di sicurezza dei dati.

Che cos'è il DSPM?

Il Data Security Posture Management (DSPM) è un approccio relativamente nuovo alla protezione dei dati negli ambienti cloud. Fornisce visibilità e controllo in tempo reale sui rischi per la sicurezza dei dati nelle infrastrutture cloud. Fondamentalmente, il DSPM identifica dove risiedono i dati sensibili, chi ha accesso ad essi e come vengono utilizzati. Questo approccio proattivo aiuta le organizzazioni a valutare il proprio livello di sicurezza e a mitigare i rischi prima che si trasformino in vere e proprie violazioni dei dati.

Caratteristiche principali di DSPM

• Rilevamento dei dati: DSPM aiuta le organizzazioni a individuare dove risiedono i loro dati sensibili, anche in ambienti multi-cloud. Questa funzione è fondamentale nelle complesse infrastrutture odierne basate sul cloud, dove i dati possono essere dispersi in diverse località.
• Controllo degli accessi: DSPM fornisce informazioni dettagliate su chi ha accesso ai dati sensibili, identificando potenziali minacce interne. Comprendendo i modelli di accesso, le organizzazioni possono applicare controlli e politiche più rigorosi.
• Valutazione dei rischi: gli strumenti DSPM sono spesso dotati di funzioni automatizzate di valutazione dei rischi. Questi strumenti analizzano costantemente i repository di dati cloud alla ricerca di vulnerabilità e segnalano qualsiasi attività sospetta.
• Rimedio automatizzato: Uno dei vantaggi di DSPM è che può automatizzare le risposte ai potenziali rischi. Se viene rilevata una minaccia alla sicurezza, gli strumenti DSPM possono avviare protocolli di correzione predefiniti per neutralizzare la minaccia.

Casi d'uso comuni per il DSPM

• Sicurezza cloud: il DSPM è ampiamente utilizzato per proteggere i dati sensibili negli ambienti cloud. Aiuta le organizzazioni a tenere traccia del proprio livello di sicurezza dei dati, soprattutto quando espandono le proprie operazioni su più fornitori di servizi cloud.
• Monitoraggio della conformità: Con normative come GDPR e HIPAA che impongono alle organizzazioni regole rigorose in materia di protezione dei dati, il DSPM è uno strumento prezioso per mantenere la conformità. Fornisce gli audit e i report necessari per dimostrare ai responsabili della conformità che i dati di un'organizzazione sono al sicuro.
• Rilevamento delle minacce in tempo reale: monitorando continuamente i dati e i modelli di accesso, DSPM è in grado di rilevare e rispondere alle minacce in tempo reale. Si tratta di un approccio proattivo per identificare potenziali violazioni prima che causino danni.

Vantaggi di DSPM

• Maggiore visibilità: DSPM offre alle organizzazioni un quadro chiaro dei propri dati e del proprio livello di sicurezza. Questa maggiore visibilità riduce i punti ciechi e rende più facile proteggere i dati sensibili.
• Sicurezza proattiva: il DSPM valuta e mitiga continuamente i rischi, consentendo alle aziende di affrontare le vulnerabilità prima che vengano sfruttate.
• Scalabilità: poiché DSPM è progettato per gestire ambienti cloud, può adattarsi alla tua organizzazione man mano che cresce il tuo utilizzo del cloud.

Che cos'è il DLP?

Prevenzione della perdita di dati (DLP) è una soluzione di sicurezza progettata per impedire la trasmissione o l'esposizione non autorizzata di dati sensibili. A differenza del DSPM, che si concentra sull'identificazione e la gestione della postura di sicurezza, il DLP blocca e monitora attivamente il movimento dei dati, assicurando che non finiscano nelle mani sbagliate.

Le politiche DLP regolano in genere il modo in cui i dati si muovono all'interno di un'organizzazione e dove possono essere trasmessi. Ad esempio, una soluzione DLP potrebbe impedire a un dipendente di inviare un'e-mail contenente numeri di carte di credito al di fuori della rete aziendale.

Caratteristiche principali del DLP

• Monitoraggio dei contenuti: I sistemi DLP monitorano sia i dati strutturati che quelli non strutturati mentre questi si muovono attraverso vari canali, come e-mail, archiviazione cloud o dispositivi USB. Il sistema verifica se i dati corrispondono alle politiche predefinite e interviene quando necessario.
• Classificazione dei dati: Gli strumenti DLP spesso classificano i dati in diverse categorie (ad esempio sensibili, riservati o pubblici) per applicare livelli adeguati di controlli di sicurezza.
• Crittografia e blocco: Nei casi in cui la trasmissione dei dati non sia conforme alle politiche di sicurezza di un'organizzazione, le soluzioni DLP possono bloccare o crittografare la trasmissione dei dati per garantire che solo le persone autorizzate possano accedervi.
• Reporting e auditing: i sistemi DLP conservano i registri dei tentativi bloccati di trasmissione di dati sensibili. Questi registri sono fondamentali ai fini dell'audit e della conformità, in quanto forniscono una registrazione dettagliata degli incidenti di sicurezza.

Casi d'uso comuni per il DLP

• Prevenzione delle minacce interne: il DLP è comunemente utilizzato per impedire a dipendenti o collaboratori esterni di divulgare dati sensibili, sia accidentalmente che intenzionalmente.
• Applicazione della conformità: Per i settori soggetti a normative come PCI-DSS o HIPAA, il DLP garantisce che i dati sensibili, come i numeri delle carte di credito o le informazioni sui pazienti, non vengano condivisi in modo improprio.
• Mitigazione delle violazioni dei dati: gli strumenti DLP sono altamente efficaci nel prevenire l'esfiltrazione di dati sensibili da parte degli hacker, sia attraverso malware che attacchi di phishing.

Vantaggi del DLP

• Prevenzione della fuga di dati: Il vantaggio principale del DLP è la sua capacità di prevenire la fuga di dati, garantendo che le informazioni sensibili non finiscano al di fuori degli ambienti sicuri.
• Controllo granulare: il DLP fornisce un controllo granulare su come i dati vengono condivisi e trasmessi all'interno e all'esterno dell'organizzazione, consentendo di adottare politiche di sicurezza personalizzate.
• Supporto alla conformità: il DLP aiuta le organizzazioni a rimanere conformi impedendo la condivisione non autorizzata dei dati, che è un requisito fondamentale in molti quadri normativi.

DSPM vs DLP: 10 differenze fondamentali

Caratteristica	DSPM	DLP
Focus	Gestione della sicurezza dei dati	Prevenzione della perdita di dati
Ambiente primario	Ambienti cloud-native	Rete, endpoint e cloud
Tipo di minaccia	Identificazione proattiva dei rischi	Prevenzione reattiva della fuga di dati
Controllo degli accessi	Monitora chi può accedere ai dati	Limita i luoghi in cui i dati possono essere condivisi
Automazione	Rilevamento automatico delle minacce e risoluzione	Blocco o crittografia automatici
Conformità	Monitoraggio e reporting della conformità	Applicazione della conformità tramite politiche
Caso d'uso	Posizione di sicurezza del cloud	Prevenzione della condivisione non autorizzata dei dati
Visibilità dei rischi	Ampia visibilità dei dati nel cloud	Focalizzata sulla trasmissione e la condivisione dei dati
Scalabilità	Progettato per ambienti multi-cloud	Tipicamente scalabile su on-premise e cloud
Meccanismo di risposta	Segnala i rischi e automatizza le risposte	Blocca, crittografa o registra la trasmissione

Differenze tra DSPM e DLP

Ora, ci sono molti altri aspetti che distinguono questi due approcci. Esploriamo le differenze tecnologiche, funzionali e di implementazione tra DSPM e DLP.

Differenze tecnologiche

A livello fondamentale, DSPM e DLP sono progettati per ecosistemi tecnologici diversi. DSPM è progettato principalmente per ambienti cloud-native, dove monitora continuamente lo stato di sicurezza dei dati. Utilizza strumenti automatizzati per analizzare i repository cloud, offrendo approfondimenti sul controllo degli accessi, l'esposizione al rischio e la conformità. D'altra parte, il DLP viene spesso implementato su reti, endpoint e sistemi cloud per impedire la condivisione non autorizzata o la fuga di informazioni sensibili.

Differenze funzionali

La funzionalità principale di DSPM risiede nella sua capacità di fornire visibilità sui rischi e sullo stato della sicurezza dei dati. Gli strumenti DSPM si concentrano sulla comprensione di dove sono archiviati i dati e chi ha accesso ad essi, il che è essenziale per la gestione dei rischi in ambienti cloud dinamici. Nel frattempo, l'attenzione del DLP è rivolta alla prevenzione della trasmissione non autorizzata dei dati. Le sue politiche dettano le modalità di spostamento dei dati all'interno e all'esterno di un'organizzazione, garantendo che le informazioni sensibili rimangano entro i confini definiti.

Differenze di implementazione

L'implementazione delle soluzioni DSPM richiede in genere l'integrazione con piattaforme cloud come AWS, Azure o Google Cloud. Il processo di implementazione ruota attorno all'analisi dell'archiviazione e delle configurazioni cloud. Il DLP, al contrario, richiede l'integrazione con vari canali di dati: server di posta elettronica, dispositivi endpoint, sistemi di archiviazione cloud e altro ancora. Le soluzioni DLP funzionano impostando regole che limitano o monitorano il flusso di dati sensibili.

Analisi comparativa

#1. DSPM vs DLP: Aspetti di sicurezza

Sia il DSPM che il DLP offrono funzionalità di sicurezza fondamentali, ma in modi diversi. Il DSPM fornisce una visione d'insieme del panorama dei dati e aiuta le organizzazioni ad affrontare i rischi nella loro infrastruttura cloud. Il DLP è più granulare e si concentra sul blocco di azioni specifiche che potrebbero portare alla fuga di dati. La combinazione di entrambi offre un quadro di sicurezza completo.

#2. DSPM vs DLP: Implicazioni sui costi

Gli strumenti DLP sono spesso più costosi a causa dell'infrastruttura necessaria per l'implementazione, soprattutto nelle grandi aziende con canali di dati diversificati. Soluzioni DSPM possono offrire opzioni più convenienti, in particolare per le aziende incentrate sul cloud, ma possono anche diventare costose man mano che si cresce.

#3. DSPM vs DLP: Facilità d'uso

Inoltre, gli strumenti DSPM, in particolare quelli che automatizzano gran parte del processo di identificazione e correzione dei rischi, tendono ad essere più facili da usare per gli ambienti cloud-native. I sistemi DLP richiedono spesso una configurazione più complessa, soprattutto perché le regole per la trasmissione dei dati devono essere impostate manualmente e aggiornate regolarmente.

#4. DSPM vs DLP: Scalabilità

Le soluzioni DSPM eccellono negli ambienti multi-cloud, offrendo scalabilità alle aziende con infrastrutture cloud complesse. Le soluzioni DLP, pur essendo scalabili, sono spesso più adatte ad ambienti in cui gli endpoint di rete e i servizi cloud sono ugualmente importanti.

Scegliere la soluzione giusta

Fattori da considerare

• Tipo di attività: se la vostra azienda opera principalmente in ambienti cloud, DSPM potrebbe essere la scelta migliore. DLP è probabilmente più adatto se avete bisogno di proteggere i dati a livello di rete e di endpoint.
• Esigenze di conformità: le aziende che operano in settori altamente regolamentati possono trarre vantaggio dalle funzionalità di applicazione del DLP.
• Costo: Le soluzioni DLP possono essere costose, soprattutto per le aziende con infrastrutture dati complesse.

Scenari di utilizzo

• Aziende cloud native: una soluzione DSPM soddisferà probabilmente le vostre esigenze in termini di visibilità, controllo e gestione proattiva dei rischi.
• Ambienti ibridi: se i vostri dati sono distribuiti su cloud, rete ed endpoint, DLP offre un controllo più completo sulla modalità di trasmissione dei dati.

Raccomandazioni del settore

Gli esperti raccomandano spesso di combinare DSPM e DLP per creare un framework di sicurezza completo. Abbinando questi strumenti, le aziende possono ottenere una visibilità in tempo reale dei rischi e applicare politiche rigorose di trasmissione dei dati.

Caso di studio: implementazione di SentinelOne per FinSecure

Prendiamo in esame un caso di studio con un'azienda fittizia chiamata FinSecure. Questa società di servizi finanziari di medie dimensioni ha dovuto affrontare crescenti minacce informatiche man mano che si espandeva. La sua obsoleta protezione degli endpoint aveva difficoltà a contrastare malware e ransomware avanzati, rendendo necessari interventi di riparazione manuali e dispendiosi in termini di tempo.

Dopo aver valutato diverse soluzioni, ha implementato SentinelOne per le sue capacità di rilevamento delle minacce in tempo reale basate sull'intelligenza artificiale e di risposta automatizzata.

Vantaggi principali:

• Rilevamento basato sull'intelligenza artificiale: il motore di apprendimento automatico di SentinelOne ha rilevato minacce avanzate, come gli attacchi zero-day, riducendo significativamente i falsi positivi e migliorando l'identificazione delle minacce.
• Rimedio automatizzato: le funzionalità autonome di rimedio e rollback della piattaforma hanno ridotto l'intervento manuale. Dopo aver rilevato un attacco di phishing, SentinelOne ha isolato l'endpoint infetto, neutralizzato la minaccia e ripristinato automaticamente il sistema.
• Scalabilità: l'architettura cloud-native di SentinelOne è facilmente scalabile nell'ambiente ibrido di FinSecure, fornendo una protezione unificata per gli endpoint locali e remoti.
• Conformità: i report dettagliati e i registri di audit della soluzione hanno aiutato FinSecure a soddisfare i rigorosi standard di conformità del settore.

Nel complesso, SentinelOne ha semplificato le operazioni di sicurezza di FinSecure, ridotto i tempi di risposta e fornito una protezione robusta contro le minacce informatiche in continua evoluzione. L'automazione e la scalabilità della piattaforma l'hanno resa perfetta per le esigenze di un'azienda in crescita.

In sintesi

DSPM e DLP offrono entrambi vantaggi unici quando si tratta di proteggere i dati sensibili. Mentre DSPM eccelle nel fornire visibilità e gestione proattiva dei rischi, il DLP offre un controllo rigoroso sulla trasmissione dei dati. Negli odierni complessi ambienti IT, l'utilizzo di entrambi può offrire una difesa completa e stratificata contro le violazioni dei dati. Valutate attentamente le vostre esigenze aziendali, i requisiti di conformità e l'infrastruttura quando decidete tra DSPM, DLP o entrambi.

FAQs

Qual è la differenza principale tra DSPM e DLP?

Il DSPM si concentra sulla valutazione e la gestione della sicurezza dei dati, in particolare negli ambienti cloud. Il DLP, invece, impedisce la trasmissione e la condivisione non autorizzata dei dati.

È possibile utilizzare DSPM e DLP insieme?

Sì, la combinazione di DSPM e DLP può offrire una sicurezza dei dati completa, gestendo i rischi e prevenendo la fuga di dati negli ambienti cloud e di rete.

DSPM è solo per ambienti cloud?

Sebbene DSPM sia progettato principalmente per infrastrutture cloud native, alcune soluzioni possono essere adattate ad ambienti ibridi che combinano servizi on-premise e cloud.

In che modo DSPM aiuta a garantire la conformità?

DSPM automatizza il monitoraggio della conformità eseguendo scansioni continue degli ambienti cloud alla ricerca di requisiti normativi come GDPR e HIPAA, garantendo che i dati sensibili siano adeguatamente protetti.

L'implementazione del DLP è complessa?

L'implementazione di DLP può essere complessa, soprattutto per le organizzazioni di grandi dimensioni con più canali di dati. Tuttavia, una volta configurato, offre una protezione efficace contro le violazioni dei dati e la condivisione non autorizzata dei dati.