Warum DSPM nicht ausreicht – und wie Sicherheitsverantwortliche Risiken wirksam minimieren

Data Security Posture Management (DSPM) bezeichnet Prozesse und Tools, die Unternehmen Transparenz über ihre Datenbestände verschaffen, Risiken überwachen und die Einhaltung von Compliance-Vorgaben über Multi-Cloud-, hybride und On-Premises-Umgebungen hinweg unterstützen. DSPM hat an Bedeutung gewonnen, da die Cloud-Nutzung stark zunimmt und regulatorische Anforderungen steigen. Es verspricht, Schatten-IT aufzudecken, Zugriffe zu kartieren und Kontrollmechanismen zu vereinfachen. Laut einer vielzitierten Gartner-Perspektive hilft DSPM Unternehmen dabei, unbekannte sensible Daten zu lokalisieren und Risikokontexte in weitläufigen IT-Landschaften zu verstehen. Es ist jedoch keine eigenständige Lösung für umfassenden Datenschutz oder Compliance-Exzellenz (siehe Gartner DSPM-Übersicht).

In diesem Beitrag beleuchten wir typische Schwächen von DSPM – von Integrationshürden über Herausforderungen bei der Datenklassifizierung bis hin zu Alert Fatigue – und zeigen praxisnahe Schritte auf, wie Risikoverantwortliche diese Lücken schließen können.

Executive Summary

Kernaussage: DSPM verbessert die Erkennung und den Risikokontext, bleibt jedoch bei Integration, Klassifizierungsgenauigkeit, Automatisierung und Echtzeit-Abdeckung hinter den Erwartungen zurück. Risikoverantwortliche sollten DSPM mit interoperablen Kontrollen, kontinuierlicher Erkennung und Überwachung, Policy-as-Code-Automatisierung und einheitlicher Data Governance kombinieren, um Schutz- und Compliance-Lücken zu schließen.

Warum das relevant ist: Unbeachtete DSPM-Lücken erhöhen das Risiko von Datenschutzverstößen, regulatorischer Exponierung, Kosten und längeren Reaktionszeiten. Werden diese Lücken geschlossen, sinkt die Alert Fatigue, Audits verlaufen schneller, die Echtzeit-Reaktion wird gestärkt und das Risikoprofil verbessert sich über Multi-Cloud-, SaaS- und Legacy-Umgebungen hinweg – und damit werden Unternehmenswerte und Vertrauen geschützt.

wichtige Erkenntnisse

1. DSPM ist notwendig, aber nicht ausreichend. Es erkennt und kontextualisiert sensible Daten, hinterlässt aber Schutz-, Reaktions- und Compliance-Lücken, die ergänzende Kontrollen, Automatisierung und Prozessveränderungen erfordern.

2. Interoperabilität senkt Risiken. Standardisierte Integrationen mit IAM, SIEM, DLP und Datenkatalogen verhindern Silos, beschleunigen den Mehrwert und reduzieren Vendor-Lock-in.

3. Präzise Klassifizierung und Automatisierung reduzieren Störmeldungen. Klassifizierer mit Geschäftskontext und Policy-as-Code-Remediation verringern Fehlalarme, verkürzen Verweildauer und stärken die Audit-Bereitschaft.

4. Dynamische, hybride Umgebungen kontinuierlich überwachen. Ephemere Container, SaaS, Multi-Cloud und Legacy-Systeme lassen sich mit agentenlosen und agentenbasierten Ansätzen sowie Streaming-Analytics nahezu in Echtzeit erkennen und absichern.

5. Governance und einheitliche Kontroll-Ebenen verstärken DSPM. Bereichsübergreifende Verantwortlichkeiten, Metriken und ein Private Data Network, das sicheren Austausch, Protokollierung und Durchsetzung vereint, schließen Lücken an den Grenzen von Datenbewegungen.

Häufige Einschränkungen von DSPM-Technologien

Das Verständnis der DSPM-Limitationen ist für CISOs und Sicherheitsverantwortliche entscheidend, um Risiken zu senken, ohne den Betrieb zu behindern. Zu den häufigsten Schwächen zählen Integrationsprobleme in heterogenen Umgebungen, Herausforderungen bei der Datenklassifizierung, begrenzte Automatisierung für Remediation, Lücken bei der Überwachung ephemerer Daten, Kosten- und Kompetenzengpässe, unzureichende Echtzeit-Reaktion, Blind Spots in Multi-Cloud-Umgebungen und Alert Fatigue. Jede dieser Schwächen kann Schutz-, Compliance- oder Effizienzdefizite verursachen – und verlangt nach Ausgleichsstrategien und ergänzenden Kontrollen.

Integrationsherausforderungen in heterogenen Umgebungen

DSPM muss mit Identity and Access Management (IAM), Data Loss Prevention (DLP) und SIEM-Tools in unterschiedlichen IT-Stacks zusammenspielen, was zu komplexen Deployments und fragilen Workflows führt. Marktanalysen zeigen, dass die Einbindung von DSPM in bestehende Pipelines und Governance-Modelle ein zentrales Hindernis für schnellen Mehrwert bleibt (siehe DSPM-Lösungsmarktanalyse). Sind DSPM-Integrationen nur teilweise umgesetzt, wird die Incident Response fragmentiert, Richtlinien driften ab und Verantwortlichkeiten verschwimmen zwischen Cloud-, SaaS- und On-Prem-Teams. Das führt zu Silos und langsamer, inkonsistenter Remediation (siehe häufige DSPM-Herausforderungen). Vendor-Lock-in verschärft diese Probleme, erschwert den Tool-Wechsel und die Normalisierung von Telemetrie über Plattformen hinweg. Gartner empfiehlt daher standardbasierte, interoperable Designs, um diese Falle zu vermeiden (siehe Gartner Market Guide Insights).

Integrationsherausforderungen nach Umgebung

Herausforderungen bei der präzisen Datenklassifizierung

Datenklassifizierung bedeutet, Daten anhand ihrer Sensibilität, ihres geschäftlichen Werts und regulatorischer Anforderungen zu kategorisieren, um angemessene Schutzmaßnahmen wie Zugriffskontrollen, Verschlüsselung, Aufbewahrung und Monitoring festzulegen. In der Praxis scheitern Klassifizierungs-Engines häufig ohne Geschäftskontext; es entstehen viele Fehlalarme und übersehene Risiken; sensible Daten werden falsch gekennzeichnet oder übersehen, was zu operativem Mehraufwand und Restrisiko führt (siehe häufige DSPM-Herausforderungen und DSPM-Fehler und -Lösungen).

Operative Auswirkungen von Fehlklassifizierungen:

• Alert Fatigue, die Analysten abstumpfen lässt

• Regulatorische Verstöße durch übersehene sensible Datensätze

• Unerwünschter Datenabfluss von ungeschützten, wertvollen Informationen

Begrenzte Automatisierung für Risikobehebung

Remediation-Automatisierung nutzt Technologie, um bei erkannten Sicherheitsrisiken vordefinierte Aktionen oder Workflows auszulösen und so manuellen Aufwand und Reaktionszeiten zu reduzieren. Viele DSPM-Tools bieten noch keine robuste Auto-Remediation oder geführte Workflows, sodass nach der Erkennung von Problemen langsame, fehleranfällige manuelle Korrekturen nötig sind (siehe häufige DSPM-Herausforderungen). Das Ergebnis: längere Expositionszeiten, Unsicherheit bei Audits und eine höhere Wahrscheinlichkeit wiederholter Findings – Automatisierung ist daher für Security und Compliance unerlässlich.

Herausforderungen beim Monitoring dynamischer und ephemerer Daten

Ephemere Daten sind Informationen, die nur temporär in Umgebungen wie Containern oder Serverless-Funktionen gespeichert werden, oft nur für Sekunden oder Minuten existieren und traditionellen Sicherheitsscans entgehen können. In Cloud-nativen Architekturen entstehen und verschwinden sensible Daten oft innerhalb eines Deployments; DSPM-Tools übersehen solche kurzlebigen Assets und hinterlassen Lücken (siehe häufige DSPM-Herausforderungen).

Typischer Lebenszyklus containerisierter Daten und Sichtbarkeitsverluste:

1. Build: Images laden Basisschichten; Geheimnisse oder Beispieldaten gelangen manchmal in Images.

2. Deploy: Container starten mit Umgebungsvariablen, temporären Volumes oder Init-Skripten.

3. Run: Services erzeugen Logs, Caches sowie In-Memory- oder Scratch-Daten.

4. Scale: Autoscaling erzeugt zusätzliche Replikate mit ähnlichen transienten Daten.

5. Terminate: Container beenden, ephemerer Speicher bleibt kurzzeitig bestehen.

6. Recycle: Images werden aktualisiert; Artefakte wandern durch Registries. Häufige Sichtbarkeitsverluste treten in den Schritten 3–5 auf, wenn transiente Volumes und kurzlebige Logs nicht kontinuierlich gescannt werden.

Kosten-, Ressourcen- und Kompetenzengpässe

DSPM-Einführungen erfordern Budget, Fachkräfte und organisatorischen Wandel. Kosten, Kompetenzlücken und kultureller Widerstand bremsen oft die Einführung und erschweren die Umsetzung über IT- und Fachbereiche hinweg (siehe Gartner Market Guide Insights). Typische versteckte Kosten sind:

• Spezialschulungen und Feintuning der Klassifizierung

• Entwicklung und Wartung von Integrationen

• Laufende Governance und Change Management von Richtlinien

• Cloud-Egress, Scanning- und Speicheraufwand

• Programmmanagement für bereichsübergreifende Abstimmung

Unzureichende Echtzeit-Erkennung und -Reaktion

Echtzeit-Erkennung bedeutet, Sicherheitsrisiken unmittelbar bei ihrem Auftreten zu identifizieren und sofort zu bewerten. Viele DSPM-Tools analysieren nach Zeitplänen oder in Batches, was die Erkennung in nahezu Echtzeit einschränkt und die Verweildauer von Risiken verlängert. Ohne Streaming-Analytics und automatisierte Durchsetzung verzögert sich die Remediation und das Risiko bleibt länger bestehen – das schmälert den Wert von DSPM als First-Line-Control (siehe Trend Micro zu DSPM).

Vergleich von Reaktionsmodi:

• Manuelles Triage: periodische Scans, manuelle Validierung, ticketbasierte Korrekturen → Minuten bis Tage

• Automatisierte Workflows: Streaming-Events, Policy-as-Code-Aktionen, Closed-Loop-Durchsetzung → Sekunden bis Minuten

Blind Spots in Multi-Cloud- und Hybrid-Architekturen

DSPM legt den Fokus auf die Erkennung und Katalogisierung von Schatten-Daten, aber unverwaltete Assets – wie öffentliche Buckets, Servicekonten oder nicht genehmigte SaaS-Apps – werden regelmäßig übersehen, insbesondere in Multi-Cloud- und hybriden Umgebungen (siehe Was ist DSPM und Trend Micro zu DSPM). Häufige Blind Spots sind:

• Unverwaltete Objektspeicher mit öffentlichen oder falsch konfigurierten ACLs

• Servicekonten mit zu weitreichenden Berechtigungen

• Ad-hoc-Backups und Exporte in Entwickler-Buckets

• Schlecht inventarisierte SaaS-Datencontainer und Integrationen

• Veraltete Datenkopien in Notfall- oder Testumgebungen

Checkliste für Schatten-Daten:

• Public Cloud Storage (Objektspeicher, Snapshots, Backups)

• Dev-/Test-Sandboxes und CI/CD-Artefakte

• SaaS-Workspaces und angebundene App-Daten

• E-Mails, Fileshares, Collaboration- und Transfer-Tools

• M&A-übernommene Datensätze vor der Integration

Alert Fatigue und Fehlalarme beeinträchtigen die Effizienz

„Alert Fatigue entsteht, wenn eine hohe Anzahl an Sicherheitsbenachrichtigungen, insbesondere Fehlalarme, Teams überfordert und echte Risiken unbemerkt bleiben.“ Fehlalarme und übersehene Risiken durch unpräzise Klassifizierung oder fehlenden Kontext verursachen regelmäßig Störungen und übersehene Bedrohungen in DSPM-Programmen (siehe häufige DSPM-Herausforderungen).

Ursachen und Auswirkungen von Alarmungenauigkeiten

Die Auswirkungen von DSPM-Lücken auf Risiko- und Compliance-Status

DSPM-Lücken führen zu regulatorischer Exponierung und Governance-Verlust. Unvollständige Erkennung bedeutet, dass sensible Daten unverschlüsselt oder überexponiert bleiben und die Audit-Bereitschaft für DSGVO, HIPAA und CCPA leidet; fehlende Datenherkunft und Event-Erfassung schwächen den Audit-Trail; und langsame Remediation erhöht die Wahrscheinlichkeit von Datenschutzverstößen und meldepflichtigen Vorfällen (siehe Trend Micro zu DSPM). Für Unternehmen bedeuten diese Lücken verzögerte Incident Response, höhere Audit- und Assurance-Kosten, längere Ausnahmelisten und potenzielle Sanktionen – insbesondere, wenn sensible Daten in Schatten-Speichern oder transienten Cloud-Workloads liegen.

Strategien für Risikoverantwortliche zur Minderung von DSPM-Schwächen

Um DSPM-Lücken zu schließen, ist ein umfassender Ansatz erforderlich, der Technologie, Menschen und Prozesse aufeinander abstimmt. Die folgenden Strategien orientieren sich direkt an den genannten Schwächen und können als Checkliste für anerkannte Frameworks und das eigene Kontrollverzeichnis genutzt werden.

Integration und Interoperabilität gezielt stärken

• Setzen Sie auf standardbasierte Anbindung an IAM, SIEM, DLP, Ticketing und Datenkataloge; vermeiden Sie proprietäre Konnektoren, die die Portabilität einschränken (siehe Gartner Market Guide Insights).

• Fragen zur Anbieterauswahl:

  • Unterstützen die APIs ereignisgesteuerte Integrationen und Webhooks?

  • Kann das Tool normalisierte Metadaten (z. B. OpenAPI, STIX/TAXII) aufnehmen und ausgeben?

  • Wie wird der Identitätskontext (Anwender, Servicekonten) cloudübergreifend aufgelöst?

  • Wie sieht der Migrationspfad aus, wenn angrenzende Tools ersetzt werden?

• Für eine einheitliche Kontroll-Ebene empfiehlt sich eine Architektur, die Datenbewegung, Governance und Monitoring konsolidiert – etwa ein Private Data Network wie das von Kiteworks, das die fehlende Verbindung von DSPM in der Unternehmenssicherheit schließt.

Kontinuierliche und umfassende Datenerkennung implementieren

• Führen Sie kontinuierliche Scans nach sensiblen, dunklen und Schatten-Daten durch; einmalige Inventuren reichen in dynamischen Umgebungen nicht aus (siehe Gartner DSPM-Übersicht).

• Programmschritte:

  1. Definieren Sie autoritative Datenbereiche und Sensibilitätsstufen.

  2. Kartieren Sie Datenflüsse über Cloud, SaaS, On-Premises und Pipelines hinweg.

  3. Nutzen Sie agentenlose Erkennung, wo möglich; setzen Sie gezielt Agents für Legacy-Systeme ein.

  4. Kalibrieren Sie Klassifizierer mit Geschäftskontext und Beispieldatensätzen.

  5. Definieren Sie SLAs für die Zeitspanne von Erkennung bis Remediation über alle Verantwortlichen hinweg.

• Bei M&A oder schnellen Replatformings entstehen neue Blind Spots; integrieren Sie die Erkennung frühzeitig in den Integrationsplan (siehe M&A-Integrationsherausforderungen).

• Bewerten Sie KI-gestützte Tools hinsichtlich Abdeckungsbreite, Transparenz der Klassifizierer und Kosten kontinuierlicher Scans.

KI und Automatisierung für dynamische Bedrohungsanpassung nutzen

• Setzen Sie unüberwachtes maschinelles Lernen ein, um Erkennung und Klassifizierung bei sich wandelnden Datentypen und Nutzungsmustern zu verbessern (siehe DSPM-Lösungsmarktanalyse).

• Automatisieren Sie Triage, Eindämmung und präventive Kontrollen; KI-gestützte Analysen passen sich neuen Bedrohungen an und reduzieren manuellen Aufwand.

• Erwartete Vorteile:

  • Weniger manuelle Fehler und schnellere Durchsetzung von Richtlinien

  • Verbesserte Klassifizierungsgenauigkeit und kontextbezogene Alarme

  • Schnellere Erkennung und Remediation durch Closed-Loop-Workflows

Bereichsübergreifende Zusammenarbeit und klare Governance fördern

• Richten Sie ein bereichsübergreifendes Data-Security-Board mit IT, SecOps, Datenschutz, Risiko, Recht und Business-Datenverantwortlichen ein; veröffentlichen Sie gemeinsame Playbooks und RACI-Matrizen (siehe DSPM-Fehler und -Lösungen).

• Definieren Sie die Risikoverantwortung für Datensätze und -flüsse; koppeln Sie Verantwortliche an SLAs und Metriken.

• Verankern Sie Data-Governance-Prinzipien in Entwicklungs- und Datenlebenszyklus-Prozessen, um Nacharbeiten und Audit-Ausnahmen zu reduzieren.

Kontinuierliches Monitoring und Richtlinienanpassung betonen

• Verfolgen Sie zentrale DSPM-Metriken – Anteil exponierter sensibler Daten, mittlere Remediation-Zeit und Kontroll-Compliance-Raten – für kontinuierliche Verbesserung (siehe DSPM-KPIs).

• Überprüfen Sie Richtlinien monatlich oder quartalsweise; testen Sie Klassifizierer und Response-Automatisierung an realen Beispielen und Red-Team-Szenarien.

• Nutzen Sie unveränderliche Audit-Trails und automatisierte Evidenzsammlung zur Unterstützung von regulatorischen Nachweisen und operativer Sicherheit.

Abdeckung auf hybride und Legacy-Systeme ausweiten

• Wählen Sie Tools, die gemischte agentenlose/agentenbasierte Ansätze unterstützen, um Mainframes, Fileshares und individuelle On-Premises-Anwendungen abzudecken, ohne Cloud-Agilität einzubüßen (siehe DSPM-Produktübersicht).

• Zentrale Fragen an Anbieter:

  • Wie normalisieren Sie Metadaten aus Legacy-Speichern?

  • Wie groß ist der Footprint und Wartungsaufwand von Agents, falls erforderlich?

  • Können Sie konsistente Richtlinien über On-Premises und Cloud hinweg mit derselben Policy-as-Code durchsetzen?

Alert Fatigue durch risikobasierte Priorisierung reduzieren

• Implementieren Sie Risikobewertungen basierend auf Datensensibilität, Zugriffskontext, Expositionspfaden und geschäftlicher Kritikalität, um echte Vorfälle zu priorisieren (siehe Gartner Market Guide Insights).

• Testen Sie regelmäßig auf Fehlalarme im großen Maßstab; optimieren Sie Klassifizierer und Korrelationsregeln durch Kombination von DSPM-Ergebnissen mit IAM-, DLP- und Netzwerk-Telemetrie.

• Integrieren Sie Alarmmanagement mit SOAR oder Case Management, um konsistente Triage, Unterdrückung und Feedback-Loops sicherzustellen.

Die Zukunft der Datensicherheit über klassisches DSPM hinaus

DSPM bleibt grundlegend, aber die Zukunft liegt in KI-nativer Sicherheit, Echtzeit-Stream-Processing und Policy-as-Code, die Kontrollen dort durchsetzt, wo Daten leben und sich bewegen. Lösungen werden verstärkt auf ganzheitliche Data Governance, kontinuierliche Risikoanalyse und nachgewiesene Interoperabilität über sich wandelnde IT-Stacks setzen – nicht nur auf statische Inventuren oder periodische Scans. Risikoverantwortliche sollten Partner nach Krisenfestigkeit, Anpassungsfähigkeit und der Fähigkeit bewerten, Datenkontrollen über Cloud, SaaS und Legacy hinweg zu vereinheitlichen – idealerweise durch Architekturen, die Transparenz, Governance und sicheren Datenaustausch konsolidieren, wie das Private Data Network von Kiteworks.

So schließt Kiteworks DSPM-Lücken in der Praxis:

• Einheitliches, privates Data Network zentralisiert sicheren Datei- und Datenaustausch (E-Mail, SFTP/MFT, APIs, Web und Cloud-Konnektoren) und reduziert Schatten-Daten und Blind Spots.

• Policy-as-Code mit Echtzeit-, ereignisgesteuerter Durchsetzung und Webhooks beschleunigt automatisierte Remediation und verkürzt die Verweildauer.

• Integrierte Verschlüsselung, Zero-Trust-Zugriff sowie AV/ATP/DLP/CDR-Inspektion minimieren Exfiltrations- und Fehlkonfigurationsrisiken.

• Unveränderliche Protokollierung, granulare Metadatenerfassung und automatisierte Evidenzsammlung stärken Audit-Bereitschaft und Compliance.

• Offene APIs und interoperable Konnektoren integrieren sich mit IAM, SIEM, DSPM und Datenkatalogen, vermeiden Lock-in und beschleunigen die Einführung.

• Hybrid- und Legacy-Abdeckung durch Gateways und Konnektoren normalisiert Kontrollen über Cloud, SaaS und On-Premises-Systeme hinweg.

• Risikobasierte Priorisierung und Workflow-Orchestrierung reduzieren Alert Fatigue und lenken Teams auf die wichtigsten Themen.

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Weitere Ressourcen

• Blog Post DSPM vs. traditionelle Datensicherheit: Kritische Schutzlücken schließen
• Blog Post DSPM für Kanzleien: Mandantenschutz im Cloud-Zeitalter
• Blog Post DSPM im Gesundheitswesen: Schutz von PHI in Cloud- und Hybrid-Umgebungen
• Blog Post DSPM für Pharma: Schutz von Studiendaten und geistigem Eigentum
• Blog Post DSPM im Banking: Über gesetzliche Vorgaben hinaus zu umfassendem Datenschutz