DSPM-Kaufratgeber: Wichtige Anforderungen für wirksamen Datenschutz

Moderne Unternehmen agieren über Multi-Cloud-, SaaS- und On-Premises-Umgebungen hinweg – sensible Dateien, Nachrichten und Protokolle verbreiten sich dort rasch. Dieser DSPM-Kaufratgeber erklärt, welche Lösungen Transparenz über Risiken bei unstrukturierten Daten bieten, welche Anbieter automatisiertes DSPM mit Echtzeit-Benachrichtigungen ermöglichen, wer Tools zur Abbildung von Unternehmensdatenrisiken bereitstellt und wie sich Schatten-Daten identifizieren lassen.

Für CISOs, IT-Leiter und Compliance-Beauftragte reduziert der richtige Ansatz für Data Security Posture Management die Angriffsfläche, beschleunigt die Audit-Bereitschaft und vereinheitlicht die Richtliniendurchsetzung in komplexen IT-Landschaften.

In diesem Leitfaden zeigen wir praxisnahe Funktionen, die Sie priorisieren sollten, Einschränkungen, die Sie kennen müssen, und wie das Private Data Network von Kiteworks DSPM mit Ende-zu-Ende-Verschlüsselung, zero-trust-Zugriff und detaillierten Audit-Trails für regulierte Organisationen ergänzt.

Executive Summary

Kernaussage: DSPM erkennt, klassifiziert und kartiert kontinuierlich die Risiken sensibler Daten in Cloud-, SaaS- und On-Premises-Umgebungen, orchestriert automatisierte Kontrollen und liefert Nachweise für Compliance. Dieser Leitfaden zeigt, worauf Sie achten sollten, wie Sie Anbieter bewerten und wie Kiteworks DSPM mit Schutz, Kontrolle und revisionssicherer Governance ergänzt.

Warum das wichtig ist: Datenwildwuchs und regulatorischer Druck machen Schatten-Daten und Überexponierung zu zentralen Risiken für Datenschutzverstöße und Audits. Die Kombination von DSPM und Kiteworks reduziert die Angriffsfläche, beschleunigt Untersuchungen und Audits und erzwingt zero-trust-Sicherheitsrichtlinien konsistent über Filesharing, E-Mail, SFTP, APIs und Archive hinweg.

wichtige Erkenntnisse

1. DSPM fokussiert auf Datenrisiken, nicht nur Infrastruktur. Es erkennt, klassifiziert und kartiert sensible Daten über Multi-Cloud, SaaS, Endpunkte und On-Premises hinweg, um Risiken für Datenschutzverstöße und Compliance zu senken.

2. Automatisierung wandelt Transparenz in Schutz um. Richtlinien-Engines erzwingen Verschlüsselung, Zugriff, Aufbewahrung und Löschung, während Echtzeit-Benachrichtigungen und Playbooks die Reaktionszeit verkürzen.

3. Integrationen ermöglichen Ende-zu-Ende-Reaktionen. SIEM-, IAM-, DLP-, CSPM-, EDR- und ITSM/SOAR-Konnektoren vereinen Erkennung, Behebung und Nachweisführung.

4. Schatten-Daten bleiben eine dauerhafte Blindstelle. Kontinuierliche Erkennung findet unverwaltete Speicherorte, öffentliche Links und verwaiste Backups; automatisierte Behebung bringt Daten unter Governance.

5. Kiteworks schließt Kontroll- und Audit-Lücken. Das Private Data Network bietet zero-trust-Zugriff, Ende-zu-Ende-Verschlüsselung, sicheres Teilen und detaillierte Audit-Trails für regulierte Workflows.

Was ist Data Security Posture Management?

„Data Security Posture Management (DSPM)-Lösungen erkennen, klassifizieren und sichern kontinuierlich sensible Daten in Cloud- und On-Premises-Umgebungen, integrieren sich in bestehende Sicherheitsinfrastrukturen, um Compliance durchzusetzen und Risiken zu minimieren“ (siehe Zscalers DSPM-Anwendungsfälle). DSPM adressiert drei dauerhafte Herausforderungen: versteckte oder Schatten-Daten, fragmentierte Sicherheitskontrollen und wachsende Compliance-Anforderungen. Anders als Cloud Security Posture Management, das auf Infrastruktur-Fehlkonfigurationen fokussiert, stellt DSPM die Daten selbst in den Mittelpunkt – ihre Sensitivität, ihren Speicherort, Berechtigungen und Bewegungen. Während DLP die Exfiltration verhindert, kartiert DSPM kontinuierlich die Datenexponierung und orchestriert Kontrollen über Repositorien und Identitäten hinweg – ein Unterschied, den auch Varonis im DSPM-Kaufratgeber betont.

Schlüssel-Funktionen effektiver DSPM-Lösungen

Die effektivsten DSPM-Lösungen 2024 zeichnen sich durch folgende Kernmerkmale aus:

• Umfassende, automatisierte Erkennung strukturierter und unstrukturierter Daten in Multi-Cloud-, SaaS-, Endpunkt- und On-Premises-Repositorys.

• Kontextuelle Datenklassifizierung (personenbezogene Daten, PHI, PCI, vertraulich) mit richtlinienbasiertem Tagging, inklusive regionaler Speicherung und Business-Kontext.

• Automatisierte Richtliniendurchsetzung mit fortschrittlichen Verschlüsselungsmethoden, Zugriffskontrolle, Aufbewahrung, Löschung und dynamischen Berechtigungen.

• Echtzeit-Monitoring, Anomalie-Erkennung und Alarmierung – kombiniert mit automatisierten Reaktions-Workflows.

• Umfassende Integrationen mit SIEM, IAM, DLP, CSPM und EDR für einheitliche Untersuchungen und Incident Response.

• Compliance-Mapping und Nachweiserstellung mit Dashboards und exportierbaren Audit-Artefakten.

• Risiko-Bewertung, Herkunfts-Mapping und Priorisierung von Maßnahmen mit KI/ML-Unterstützung, wie in BigIDs DSPM-Strategien und Palo Alto Networks‘ DSPM-Übersicht hervorgehoben.

Umfassende Datenerkennung und -klassifizierung

Erkennung ist die Grundlage. Führende DSPM-Lösungen scannen kontinuierlich Cloud-Speicher (z. B. Object Stores und SaaS-Dateisysteme), Kollaborationssysteme, E-Mails, Datenbanken sowie unverwaltete oder fehlkonfigurierte Repositorien, um Schatten-Daten und veraltete Exponierung aufzudecken. Concentric empfiehlt das Scannen unstrukturierter Daten in E-Mail-Archiven und Kollaborationsbereichen, während Palo Alto Networks Multi-Cloud-Abdeckung für verwaltete und unbekannte Speicher betont.

Klassifizierung sollte Standard-Schemata unterstützen – personenbezogene Daten, PHI, PCI, vertraulich – und kontextbezogenes Tagging wie Jurisdiktion, Speicherung und Verarbeitungszweck ermöglichen. So lassen sich präzise, automatisierte Richtlinien downstream umsetzen.

Beispiele für unstrukturierte Datenquellen, die DSPM überwacht

Automatisierte Richtliniendurchsetzung und dynamische Berechtigungen

Automatisierung macht Transparenz zu dauerhaftem Schutz. DSPM-Richtlinien-Engines setzen Verschlüsselung, Zugriffskontrollen, Wasserzeichen, Aufbewahrungs- und Löschregeln konsistent in allen Umgebungen um und stimmen die Datenverarbeitung auf Unternehmensrichtlinien und gesetzliche Vorgaben ab, wie BigID empfiehlt. Dynamische Berechtigungen in DSPM „passen Datenzugriffsrechte automatisch an, wenn sich Benutzerrollen oder die Sensitivität von Daten ändern, minimieren manuellen Aufwand und unterstützen das Least-Privilege-Prinzip“ (siehe Cyberhaven DSPM-Übersicht).

Typischer automatisierter Workflow:

1. Daten in allen Repositorien erkennen und klassifizieren.

2. Effektive Berechtigungen und kontextuelles Risiko bewerten (z. B. öffentliche Links, externes Teilen).

3. Kontrollen anwenden oder verschärfen (verschlüsseln, Zugriff einschränken, Links widerrufen, Quarantäne).

4. Aufbewahrungs-/Löschpläne gemäß Richtlinie durchsetzen.

5. Änderungen verifizieren, Ereignisse protokollieren und Risiko-Dashboards aktualisieren.

6. Eigentümer benachrichtigen und Ausnahmen an IT/Security weiterleiten.

Echtzeit-Monitoring und Risiko-Benachrichtigungen

Kontinuierliches Monitoring erkennt Anomalien wie Massendownloads, Berechtigungserhöhungen und ungewöhnlichen Datenabfluss zu nicht autorisierten Zielen. Varonis betont die Echtzeit-Erkennung von Ausreißern bei Zugriffs- und Teilungsmustern, um die Reaktionszeit zu verkürzen. Echtzeit-Risiko-Benachrichtigungen sind automatisierte Hinweise, die DSPM-Tools generieren, um verdächtige oder nicht konforme Datenaktivitäten sofort zu melden und eine schnelle Reaktion zu ermöglichen. Beispiel: Wenn ein externer Dienstleister nach Feierabend Hunderte vertrauliche CAD-Dateien herunterlädt, kann DSPM alarmieren, die Dateien automatisch in Quarantäne setzen, eine MFA-Anmeldung verlangen und ein Ticket eröffnen – wie in SentinelOnes Beschreibung automatisierter DSPM-Reaktionen dargestellt.

Integration in Security-Ökosysteme

SIEM-Integration leitet Datenrisiken, Alarme und Audit-Logs in zentrale Detection-&-Response-Systeme. IAM-Integration erzwingt das Least-Privilege-Prinzip und bedingten Zugriff, indem Identitätskontext mit Datensensitivität verknüpft wird. DLP-Integration ermöglicht tiefe Dateninspektion und Exfiltrationskontrolle, während CSPM- und EDR-Feeds Untersuchungen mit Infrastruktur- und Endpunkt-Telemetrie anreichern. BigID und die Cloud Security Alliance betonen die Ökosystem-Konvergenz für konsistente Workflows.

Empfohlene Integrationen und Mehrwert:

• SIEM: Zentrale Analysen, Korrelation und SOC-Workflows.

• IAM/IdP: Rollenbasierte Zugriffskontrolle abgestimmt auf Sensitivität.

• DLP: Datenbasierte Egress-Kontrolle an Endpunkten und Gateways.

• CSPM/CNAPP: Validiert Datenrisiken mit Cloud-Fehlkonfigurationen.

• EDR/XDR: Endpunkt-Containment bei Datenexfiltrations-Signalen.

• ITSM/SOAR: Vorgangsbearbeitung und automatisierte Playbooks zur Behebung.

Compliance und regulatorische Ausrichtung

DSPM sollte Compliance beschleunigen, indem Kontrollen auf wichtige Frameworks (DSGVO, HIPAA, CCPA/CPRA, NIST CSF, PCI DSS) gemappt und belastbare Nachweise erzeugt werden: Kontrollstatus, Audit-Trails und Management-Dashboards. Palo Alto Networks hebt vorgefertigte Richtlinien und Berichte hervor, Proofpoint betont automatisierte Artefakterstellung und Vorlagen, die Audits vereinfachen. Für Unternehmen mit kontinuierlicher Attestierung reduzieren Integrationen, die Nachweise an GRC-Systeme exportieren, den manuellen Aufwand. Wie Kiteworks das Compliance-Mapping mit DSPM-Dashboards und Audit-Artefakten unterstützt, erfahren Sie in der Compliance-Mapping-Übersicht von Kiteworks.

Beispiel-Mapping von DSPM-Kontrollen auf Anforderungen:

• Datenerkennung/-klassifizierung → DSGVO Artikel 30; HIPAA 164.308(a)(1)

• Zugriffskontrolle/Least-Privilege → NIST AC-Familie; PCI DSS 7.x

• Verschlüsselung und Schlüsselmanagement → PCI DSS 3.x; HIPAA 164.312(a)(2)(iv)

• Durchsetzung von Aufbewahrung/Löschung → DSGVO Speicherbegrenzung; CCPA Datenminimierung

• Audit-Logging und Reporting → SOC 2 CC7; NIST AU-Familie

Verhaltensanalysen und Erkennung von Insider-Bedrohungen

Verhaltensanalysen in DSPM untersuchen Datenzugriffsmuster, um Anomalien zu erkennen, die auf Insider-Bedrohungen, Fehlkonfigurationen oder kompromittierte Konten hindeuten. Varonis beschreibt UEBA-Techniken, die normales Zugriffsverhalten als Basislinie nutzen und Abweichungen wie ungewöhnlich hohe Dateizugriffe oder Rechteerhöhungen hervorheben. Zscaler betont zudem den Einsatz von KI/ML, um Signale über Identitäten, Assets und Repositorien hinweg zu korrelieren, Risikowerte zu generieren und Reaktionen zu priorisieren.

Mapping und Management von Unternehmensdatenrisiken

Datenrisiko-Mapping in DSPM visualisiert Datenflüsse, Herkunft und Zugriffe, sodass Unternehmen Schwachstellen gezielt identifizieren können – ein Fokus, den Proofpoint im Kaufratgeber betont. Effektive Programme:

• Identifizieren und katalogisieren sensible Datenbestände nach Repository und Eigentümer.

• Kartieren Datenflüsse zwischen Anwendungen, Anwendern und externen Empfängern.

• Bewerten die Exponierung (öffentliche Links, externe Freigaben, zu weitreichende Berechtigungen).

• Bewerten Risiken nach Sensitivität, Reichweite und Bedrohungsindikatoren.

• Priorisieren und automatisieren die Behebung; verifizieren und berichten Verbesserungen im Risikoprofil.

Visuelle Herkunfts- und Berechtigungs-Heatmaps helfen Teams, Ursachen zu analysieren (z. B. geerbte Zugriffe aus übergeordneten Ordnern) und Fortschritte gegenüber Auditoren und Führungskräften zu belegen.

Mit DSPM Schatten-Daten erkennen und beheben

„Schatten-Daten sind sensible oder geschäftskritische Informationen, die in unbekannten, unverwalteten oder nicht autorisierten Speicherorten abgelegt sind und erhebliche Sicherheits- und Compliance-Risiken bergen.“ Kontinuierliche Erkennung ist essenziell: DSPM scannt fortlaufend nach neu angelegten Repositorien, unerwarteten öffentlichen Freigaben, verwaisten Snapshots und unverwalteten Backups, um Blindstellen zu beseitigen – wie Proofpoint betont. Weitere Kontextinformationen zu Risiken und Behebungsmustern finden Sie im Wiz Academy-Artikel zu DSPM.

Schritt-für-Schritt-Kontrolle von Schatten-Daten:

1. Sanctioned und unsanctioned Datenspeicher erfassen und anbinden.

2. Daten erkennen und klassifizieren; Sensitivität und Eigentümer taggen.

3. Exponierung erkennen (öffentlicher Zugriff, externe Links, veraltete privilegierte Gruppen).

4. Automatisch beheben (Zugriff einschränken, verschlüsseln, Quarantäne) mit Eigentümer-Benachrichtigung.

5. Behebungsaufgaben für Ausnahmen über ITSM/SOAR zuweisen und verfolgen.

6. Kontinuierlich überwachen, um erneute Exponierung zu verhindern und Löschung/Aufbewahrung zu verifizieren.

Erfahren Sie, wie Kiteworks Schatten-Daten-Erkennung und Governance im Private Data Network umsetzt.

Anbieterbewertung: Worauf Sie bei DSPM-Lösungen achten sollten

Bewerten Sie Anbieter hinsichtlich Breite und Tiefe der Sichtbarkeit unstrukturierter Daten, Qualität der Echtzeit-Benachrichtigungen, Risiko- und Fluss-Mapping, Ökosystem-Integrationen, Compliance-Funktionen und Bereitstellungsflexibilität (SaaS, Self-Managed, Hybrid). Proofpoint empfiehlt, Fähigkeiten mit realen Szenarien zu validieren statt mit Folien; Palo Alto Networks rät ebenfalls zu Praxistests von Erkennung und automatisierter Reaktion.

Beispiel für eine Bewertungsmatrix:

Transparenz bei Risiken unstrukturierter Daten

Unstrukturierte Daten umfassen E-Mails, PDFs, Bilder, Videos, CAD-Dateien, Chat-Nachrichten und deren Anhänge. DSPM aggregiert diese Quellen, wendet kontextuelle Klassifizierung an und hebt Exponierung wie externe Freigaben oder öffentliche Links hervor – ein Fokus, den Concentric und BigID betonen. Typische Szenarien sind überexponierte Kollaborationsordner, öffentliche Cloud-Buckets und vergessene Archive mit regulierten Daten. Bevorzugen Sie Lösungen, die Eigentümer-Kontext, Freigabepfade und Reichweite sichtbar machen.

Automatisiertes DSPM mit Echtzeit-Benachrichtigungen

Im Unternehmensmaßstab minimieren automatisiertes Monitoring und sofortige Benachrichtigungen die Zeit bis zur Erkennung und Reaktion. Führende Anbieter kombinieren KI-basierte Erkennung mit Playbooks, die Dateien verschlüsseln oder in Quarantäne setzen, Freigaben widerrufen oder MFA sofort auslösen können – wie in SentinelOnes DSPM-Primer beschrieben. Typische Kette: Anomalie erkennen → mit Identität und Sensitivität korrelieren → benachrichtigen und automatisiert beheben → Ticket eröffnen und Eigentümerbestätigung einfordern → Abschluss verifizieren und Risiko-Dashboards aktualisieren. Das verkürzt die Reaktionszeit und unterstützt gesetzliche Meldefristen für Vorfälle.

Tools für Datenfluss- und Risiko-Mapping

Achten Sie auf Mapping-Funktionen, die visualisieren, wie sensible Daten zwischen Anwendungen, Anwendern und Regionen fließen; das beschleunigt Ursachenanalysen und die Nachweiserstellung für Compliance. Unverzichtbar sind grafische Flussdiagramme, Berechtigungs-Heatmaps und Risikobewertungen mit Drilldown. Varonis und Proofpoint betonen intuitive UIs, in denen Analysten nach Anwender, Repository oder Klassifizierung filtern und Berichte für Audits exportieren können.

Einschränkungen von DSPM

DSPM zeigt zwar auf, wo sensible Daten liegen und wie sie exponiert sind, doch die meisten Plattformen schützen, kontrollieren und überwachen diese Daten nicht nativ über Geschäftsprozesse hinweg. Typische Lücken sind:

• Schutz: Begrenzte Möglichkeit, Ende-zu-Ende-Verschlüsselung oder sichere Übertragung für Filesharing, E-Mail, SFTP und API-Austausch zu erzwingen.

• Kontrolle: Inkonsistente Durchsetzung von Least-Privilege, Aufbewahrung/Löschung und Richtlinien-Guardrails über Datenbewegungen und Kollaborationskanäle hinweg.

• Monitoring: Unzureichende, unveränderbare Audit-Trails jeder Datei, Nachricht und Transaktion für Nachweis und Untersuchungen.

Das Private Data Network von Kiteworks ergänzt DSPM um die Schutz-, Kontroll- und Monitoring-Schicht: Ende-zu-Ende-Verschlüsselung; zero-trust, granulare Zugriffe; Kiteworks Filesharing, SFTP, E-Mail und APIs; richtlinienbasierte Aufbewahrung und DLP/SIEM-Integrationen sowie detaillierte Audit-Logs. Gemeinsam schließen DSPM und Kiteworks den Kreis von der Erkennung bis zur Durchsetzung und nachweisbaren Compliance.

Die richtige DSPM-Lösung für Ihr Unternehmen auswählen

Ein praxisnahes Vier-Schritte-Modell hilft, Risiken bei der DSPM-Anbieterauswahl zu minimieren: Datentypen und Sensitivität abbilden, Compliance-Anforderungen abstimmen, Integrations- und Automatisierungsfähigkeit prüfen und mit einem szenariobasierten Proof of Concept validieren. Palo Alto Networks empfiehlt, reale Vorfälle zu simulieren und Ergebnisse zu messen, während Kiteworks auf die Vereinheitlichung von sicherem Teilen, Compliance-Mapping und kontinuierlicher Risiko-Transparenz im gesamten Ökosystem setzt.

Beispiel für eine Zuordnung von Auswahlkriterien:

Bewertung von Datentypen und Sensitivität

Beginnen Sie mit der Inventarisierung kritischer Daten nach Geschäftsbereich, Region und Cloud-Service. Definieren Sie Sensitivitätsstufen – öffentlich, intern, vertraulich, reguliert – und prüfen Sie, ob DSPM-Tools differenzierte Kontrollen nach Klassifizierung und Kontext durchsetzen können. Eine einfache Checkliste: Repositorys und Eigentümer, Datenkategorien und Musterlabels, Speicher- und Aufbewahrungsbedarf, Freigabemuster und Integrationsanforderungen. Weitere Hinweise finden Sie in der Kiteworks-Übersicht zu DSPM-klassifizierter Datensicherheit.

Abgleich mit Compliance-Anforderungen

Vergleichen Sie Anbieter-Frameworks mit Ihren Richtlinien, etwa HIPAA, PCI DSS, NIST 800-171 und SOC 2. Priorisieren Sie vorgefertigtes Mapping, automatisierte Nachweise (Audit-Logs, Kontrollstatus) und flexible Berichte, die Auditoren ohne manuelle Exporte zufriedenstellen. Für tiefergehende Beispiele siehe den Kiteworks-Leitfaden zu PCI DSS 4.0 und die NIST CSF 2.0-Anleitung.

Integration und Automatisierung berücksichtigen

Wählen Sie Lösungen mit nativen Konnektoren und robusten APIs für SIEMs, IAM, DLP, CSPM, EDR und ITSM/SOAR, um Ende-zu-Ende-Automatisierung zu ermöglichen. Prüfen Sie Webhook-Unterstützung, Ereignis-Latenz und Fehlerbehandlung unter Last. Zero trust-Architektur und zentrale Richtlinienverwaltung reduzieren Fehlkonfigurationen und beschleunigen die Durchsetzung. Erfahren Sie, wie Forcepoint DLP und das Private Data Network von Kiteworks gemeinsam umfassende Datenkontrolle bieten.

Test und Proof of Concept

Definieren Sie POC-Erfolgskriterien (Erkennungsgenauigkeit, Zeit bis zur Behebung, Qualität der Audit-Nachweise). Führen Sie automatisierte Scans durch, erstellen Sie Exponierungs-Testfälle (öffentliche Links, überprivilegierte Gruppen), simulieren Sie Insider- und externe Exfiltrationsszenarien und bewerten Sie Alarmqualität und Reaktionsautomatisierung. Prüfen Sie Dashboards und exportierte Berichte gemeinsam mit Compliance-Teams, um Audit-Bereitschaft sicherzustellen – ein Prozess, den Palo Alto Networks empfiehlt.

DSMP + Kiteworks für Klassifizierung und Schutz sensibler Daten

DSPM zeigt auf, wo sensible Daten liegen und wie sie exponiert sind; Kiteworks macht diese Erkenntnisse durch Schutz, Kontrolle und Nachweis für jeden Austausch nutzbar. Durch die Kombination des Private Data Network von Kiteworks mit DSPM setzen Unternehmen Erkenntnisse in durchgesetzte Richtlinien um – über Filesharing, E-Mail, SFTP, Managed File Transfer, sichere Web-Formulare und APIs hinweg – unter Ende-zu-Ende-Verschlüsselung und zero-trust-Zugriff.

• Schließen Sie den Kreis: Automatisieren Sie Verschlüsselung, granulare Zugriffe und richtlinienbasierte Aufbewahrung für Daten, die DSPM als sensibel oder überexponiert identifiziert.

• Konsolidieren Sie Governance-Kanäle: Vereinheitlichen Sie eingehende und ausgehende Datenbewegungen mit konsistenten DLP/SIEM-Integrationen und zentraler Richtlinienorchestrierung.

• Beschleunigen Sie Compliance: Erfassen Sie unveränderbare, detaillierte Audit-Trails und Chain of Custody für jede Datei, Nachricht und Transaktion, um Untersuchungen und Audits zu erleichtern.

• Reduzieren Sie Risiko und Komplexität: Minimieren Sie öffentliche Links, eliminieren Sie Schatten-Workflows und erfüllen Sie Anforderungen an Datenresidenz/-souveränität mit flexiblen, sicheren Bereitstellungsoptionen.

Gemeinsam reduzieren DSPM und Kiteworks die Angriffsfläche, standardisieren die Durchsetzung über Geschäftsprozesse hinweg und liefern nachweisbare Evidenz – so maximieren Sie den ROI Ihrer DSPM-Investition und beschleunigen Compliance und Incident Response.

Erfahren Sie mehr darüber, wie Sie die von Ihrer DSPM-Lösung identifizierten und klassifizierten sensiblen Daten schützen, kontrollieren und überwachen können – vereinbaren Sie jetzt eine individuelle Demo.

Relevante Ressourcen:

• Cloud Security Alliance DSPM-Leitfaden: https://cloudsecurityalliance.org/blog/2023/03/31/the-big-guide-to-data-security-posture-management-dspm

• Zscaler DSPM-Anwendungsfälle: https://www.zscaler.com/blogs/product-insights/top-5-real-world-dspm-use-cases

• BigID DSPM-Strategien: https://bigid.com/blog/4-dspm-strategies-for-the-ultimate-data-protection/

• Concentric DSPM-Kaufratgeber: https://concentric.ai/dspm-buyers-guide/

• Varonis DSPM-Kaufratgeber: https://www.varonis.com/blog/dspm-buyers-guide

• Palo Alto Networks DSPM-Tools: https://www.paloaltonetworks.com/cyberpedia/dspm-tools

• Proofpoint DSPM-Kaufratgeber: https://www.proofpoint.com/sites/default/files/data-sheets/pfpt-us-ds-dspm-buyers-guide.pdf

• SentinelOne DSPM-Primer: https://www.sentinelone.com/cybersecurity-101/cloud-security/dspm-solutions/

• Wiz Academy zu DSPM: https://www.wiz.io/academy/data-security/data-security-posture-management-dspm