DSPM vs sécurité des données traditionnelle : combler les failles critiques de protection des données

Alors que les organisations doivent gérer une croissance exponentielle des données et des environnements multi-cloud de plus en plus complexes, les approches traditionnelles de la sécurité des données montrent leurs limites. Avec un volume total de données qui atteindra 181 zettaoctets d’ici 2025, les équipes de sécurité ont besoin de savoir où se trouvent les données sensibles, qui y a accès et dans quelle mesure elles sont protégées au sein d’infrastructures numériques tentaculaires.

Ce guide analyse comment la gestion de la posture de sécurité des données (DSPM) se distingue des solutions de sécurité traditionnelles, pourquoi ces différences sont importantes et comment la DSPM comble des lacunes critiques que les outils existants ne peuvent pas traiter. Vous découvrirez quand compléter votre pile de sécurité actuelle avec les fonctions DSPM et comprendrez les risques métier liés à une dépendance exclusive aux approches héritées.

Résumé Exécutif

Idée principale : La DSPM propose une sécurité axée sur les données que des outils traditionnels comme la DLP, la SIEM et la CSPM ne peuvent garantir seuls, en offrant une visibilité et une protection continues des données sensibles dans tous les environnements grâce à la découverte, la classification et l’évaluation des risques automatisées.

Pourquoi c’est important : Les organisations qui s’appuient uniquement sur des solutions traditionnelles présentent d’importantes zones d’ombre en matière de protection des données, des risques de non-conformité réglementaire et des failles potentielles pouvant coûter des millions en dommages, amendes et atteinte à la réputation, alors que l’adoption de la DSPM devrait concerner 75 % des organisations d’ici mi-2025.

Points clés à retenir

1. La DSPM met l’accent sur la sécurité des données, alors que les outils traditionnels sont centrés sur l’infrastructure. Les solutions traditionnelles protègent les systèmes et les réseaux, tandis que la DSPM découvre, classe et protège spécifiquement les actifs de données, quel que soit leur emplacement ou leur circulation.
2. La visibilité sur tous les environnements est l’atout majeur de la DSPM. Contrairement aux outils traditionnels qui fonctionnent en silos, la DSPM offre une visibilité unifiée sur les données sensibles dans le cloud, sur site, en SaaS et en environnement hybride via une plateforme unique.
3. La découverte automatisée des données élimine les zones d’ombre dangereuses. Les approches traditionnelles reposent sur des processus manuels qui laissent échapper des dépôts de données inconnus, alors que la DSPM détecte automatiquement ces stockages non identifiés qui posent des risques de conformité et de sécurité.
4. Les échecs de conformité réglementaire peuvent coûter des millions aux organisations. Sans surveillance automatisée de la conformité par la DSPM, les organisations s’exposent à des risques financiers et de réputation importants liés au RGPD, à la HIPAA et à d’autres réglementations que les outils traditionnels ne peuvent pas empêcher.
5. La gestion proactive des risques prévient les failles avant qu’elles ne surviennent. La DSPM permet d’identifier et de corriger en continu les risques liés aux données, alors que les approches réactives traditionnelles n’interviennent qu’après un incident.

En quoi la DSPM diffère-t-elle de la sécurité des données traditionnelle ?

Les solutions de sécurité des données traditionnelles ont été conçues pour des environnements IT plus simples, avec un stockage centralisé et des périmètres réseau bien définis. Aujourd’hui, les organisations évoluent dans des conditions radicalement différentes qui exigent une nouvelle approche de la protection des données.

La différence fondamentale réside dans la méthode : les outils traditionnels protègent l’infrastructure, les applications et le trafic réseau, tandis que la DSPM adopte une approche centrée sur les données, suivant les informations sensibles où qu’elles se trouvent ou circulent. Ce changement répond à la réalité d’un univers de données réparties sur plusieurs clouds, applications SaaS et environnements hybrides, difficilement surveillés de façon globale par les solutions classiques.

DSPM vs. Data Loss Prevention (DLP)

Les solutions de prévention des pertes de données (DLP) sont la technologie de protection des données de référence depuis plus de dix ans, mais elles présentent des limites majeures dans les environnements modernes.

Limites de périmètre et de couverture

Les solutions DLP traditionnelles surveillent principalement les données en mouvement et au repos à l’intérieur de périmètres réseau prédéfinis. Elles sont efficaces pour empêcher l’exfiltration via l’e-mail, les périphériques USB ou les transferts réseau, mais peinent à gérer les applications cloud natives et les environnements SaaS où les flux de données échappent à la surveillance réseau classique.

La DSPM va au-delà de l’approche réactive de la DLP en découvrant de façon proactive toutes les données sensibles, y compris les dépôts cachés que la DLP ne détecte pas. Là où la DLP empêche la fuite de données connues via des canaux surveillés, la DSPM permet aux organisations d’identifier d’abord l’existence même de ces données.

Capacités de détection

La DLP repose fortement sur des règles et des modèles prédéfinis pour identifier les données sensibles, ce qui génère des faux positifs et manque d’efficacité sur les informations contextuelles. La DSPM utilise des algorithmes avancés de machine learning pour comprendre le contexte, les relations et le niveau de sensibilité des données avec plus de précision.

Approches de remédiation

Quand la DLP détecte une violation de politique, elle bloque généralement l’action ou alerte les équipes de sécurité. La DSPM adopte une démarche plus globale en identifiant la cause racine des risques d’exposition et en proposant des recommandations pour renforcer la posture de sécurité globale, au lieu de se limiter à la prévention d’incidents isolés.

DSPM vs. Security Information and Event Management (SIEM)

Les plateformes SIEM agrègent et analysent les événements de sécurité sur l’infrastructure IT, mais leur approche de la protection des données diffère fondamentalement de celle de la DSPM.

Surveillance basée sur les événements vs. basée sur les actifs

Les systèmes SIEM collectent et corrèlent les événements, journaux et alertes de diverses sources pour détecter des menaces potentielles. Ils sont performants pour repérer des activités suspectes et des schémas d’attaque, mais offrent une visibilité limitée sur les actifs de données et leur niveau de protection.

La DSPM surveille en continu les actifs de données eux-mêmes, fournissant une visibilité en temps réel sur leur emplacement, leur classification, leurs accès et leurs configurations de sécurité. Plutôt que d’attendre la survenue d’événements, la DSPM évalue de façon proactive la posture de sécurité des données et identifie les vulnérabilités avant qu’elles ne soient exploitées.

Sécurité réactive vs. proactive

Les plateformes SIEM sont par nature réactives, analysant les événements après coup pour identifier des menaces potentielles. Cette approche est utile pour la gestion des incidents et l’analyse forensique, mais ne peut empêcher l’exposition de données due à des erreurs de configuration, des autorisations excessives ou des dépôts non protégés.

La DSPM permet une sécurité proactive en évaluant en continu les mesures de protection des données et en identifiant les risques avant qu’ils ne deviennent des incidents. Cette prévention réduit la probabilité de cyberattaques et de violations de données.

DSPM vs. Cloud Security Posture Management (CSPM)

Les solutions CSPM traitent la sécurité de l’infrastructure cloud, mais à un niveau différent des outils DSPM, ce qui crée une complémentarité essentielle plutôt qu’une concurrence.

Focus infrastructure vs. focus données

Les plateformes CSPM surveillent les configurations d’infrastructure cloud, identifiant les erreurs de configuration, violations de conformité et écarts de politique sur des services comme AWS, Azure ou Google Cloud. Elles garantissent que les ressources cloud sont correctement configurées et sécurisées selon les bonnes pratiques et exigences réglementaires.

La DSPM cible spécifiquement les données présentes dans ces environnements cloud, indépendamment de la configuration sous-jacente. Là où la CSPM détecte un bucket S3 mal configuré, la DSPM identifie quelles données sensibles s’y trouvent et évalue le risque réel selon la sensibilité et les accès.

Couches de sécurité complémentaires

Les organisations tirent le meilleur parti de l’utilisation conjointe de la CSPM et de la DSPM, car elles couvrent des aspects différents de la sécurité cloud. La CSPM sécurise la base, la DSPM protège les actifs de valeur reposant sur cette base.

Approches d’évaluation des risques

La CSPM évalue les risques selon les configurations d’infrastructure et les meilleures pratiques du secteur. La DSPM évalue les risques selon la sensibilité réelle des données, l’impact métier et les exigences réglementaires, offrant ainsi une vision plus nuancée des conséquences potentielles.

Pourquoi les solutions traditionnelles ne suffisent plus dans les environnements modernes

Les limites des solutions de sécurité des données traditionnelles apparaissent clairement lorsque les organisations cherchent à sécuriser leurs données dans des environnements complexes et distribués.

Prolifération des données et shadow data

Les organisations modernes font face à une prolifération inédite des données sur de multiples environnements, ce qui crée des défis de visibilité que les outils traditionnels ne peuvent pas relever efficacement.

Complexité multi-cloud

Les organisations utilisent désormais plusieurs fournisseurs cloud, chacun avec ses propres modèles de sécurité, API et méthodes de stockage. Les outils traditionnels manquent souvent d’intégration native avec toutes les plateformes cloud, créant des angles morts où les données sensibles ne sont ni surveillées ni protégées.

Shadow IT et dépôts de données non autorisés

Les collaborateurs créent fréquemment des dépôts de données dans des services cloud ou applications non autorisés, souvent à l’insu de la DSI. Les solutions traditionnelles ne peuvent pas découvrir ni surveiller ces stockages cachés, exposant l’organisation à des violations de conformité et des fuites de données.

Mouvements automatisés des données

Les applications modernes répliquent, sauvegardent et synchronisent automatiquement les données sur plusieurs sites et services. Les outils traditionnels peinent à suivre la traçabilité des données et à maintenir leur protection lors de ces déplacements entre systèmes et environnements.

Défis de conformité réglementaire

Les exigences de conformité sont devenues plus strictes et complexes, nécessitant des fonctions que les outils traditionnels ne peuvent pas fournir de façon satisfaisante.

Exigences de localisation des données

Des réglementations comme le RGPD imposent de savoir où résident les données personnelles et de veiller à leur maintien dans certaines zones géographiques. Les outils traditionnels n’offrent pas les fonctions de découverte et de classification nécessaires pour répondre à ces exigences de façon fiable.

Droit à l’oubli

Les réglementations sur la vie privée exigent d’identifier et de supprimer les données personnelles sur demande. Sans découverte et classification des données, il est impossible de localiser toutes les occurrences des informations d’un individu dans l’environnement IT.

Exigences d’audit et de reporting

Les audits de conformité nécessitent une documentation détaillée des pratiques de gestion des données, des contrôles d’accès et des mesures de protection. Les outils traditionnels fournissent des informations fragmentées à compiler manuellement, ce qui crée des lacunes et des risques de non-conformité.

La valeur stratégique de l’ajout de la DSPM à votre pile de sécurité

Les organisations qui intègrent la DSPM à leurs solutions de sécurité existantes bénéficient d’avantages majeurs en matière de protection des données, de conformité et d’efficacité opérationnelle.

Renforcement de la posture de sécurité

La DSPM comble les lacunes critiques des architectures de sécurité traditionnelles en offrant une visibilité et des fonctions de protection des données sensibles.

Inventaire exhaustif des actifs

La DSPM dresse un inventaire de toutes les données sensibles, précisant leur emplacement, leur classification et leur niveau de protection. Cet inventaire constitue la base d’une gouvernance des données et d’une prise de décision sécuritaire efficaces.

Priorisation basée sur les risques

Au lieu de traiter toutes les données de la même manière, la DSPM permet de prioriser les efforts de protection selon le risque métier réel, la sensibilité des données et les exigences réglementaires. Cette approche maximise l’investissement sécurité et réduit la charge opérationnelle.

Surveillance et évaluation continues

La DSPM assure une surveillance continue de la posture de sécurité des données, détectant les nouveaux risques au fil de leur apparition et garantissant l’efficacité durable des mesures de protection. Cette capacité est essentielle dans des environnements cloud dynamiques où configurations et accès évoluent fréquemment.

Gains d’efficacité opérationnelle

L’automatisation de la DSPM réduit l’effort manuel lié à la découverte, la classification et la protection des données, tout en améliorant la précision et la cohérence.

Découverte et classification automatisées

Les processus manuels de découverte et de classification des données sont chronophages, sujets à erreurs et inadaptés aux volumes actuels. L’automatisation DSPM garantit une couverture totale tout en allégeant la charge des équipes sécurité et IT.

Reporting de conformité simplifié

Les solutions DSPM proposent des fonctions automatisées de reporting de conformité qui éliminent les tâches manuelles et réduisent le temps de préparation des audits. Ces fonctions sont particulièrement précieuses pour les organisations soumises à de multiples réglementations.

Gestion intégrée des incidents

En cas d’incident de sécurité, la DSPM fournit immédiatement le contexte sur les actifs de données concernés, leur niveau de sensibilité et l’impact potentiel pour l’entreprise. Ces informations accélèrent et éclairent la prise de décision lors des réponses aux incidents.

Risques métier liés à la négligence de la DSPM

Les organisations qui s’appuient uniquement sur des approches traditionnelles de la sécurité des données s’exposent à des risques métier croissants à mesure que le volume et la complexité des données augmentent.

Impact financier des violations de données

Les violations impliquant des données sensibles entraînent des coûts directs et indirects importants que les mesures de sécurité traditionnelles ne suffisent pas à prévenir.

Amendes et sanctions réglementaires

Les réglementations sur la vie privée imposent des sanctions financières lourdes en cas de défaillance. Les amendes RGPD peuvent atteindre 4 % du chiffre d’affaires mondial, d’autres réglementations ayant leurs propres barèmes. Sans découverte et protection des données, l’exposition à ces risques financiers augmente.

Coûts de gestion et de remédiation des incidents

Une violation de données nécessite des investigations, notifications et remédiations coûteuses pouvant se chiffrer en millions. Sans visibilité sur les données, la durée d’investigation et les coûts de reprise augmentent.

Interruption d’activité et perte de chiffre d’affaires

Les violations de données entraînent souvent des interruptions de service, des perturbations opérationnelles et une perte de confiance des clients qui impactent le chiffre d’affaires. La capacité à évaluer rapidement l’ampleur et l’impact d’une violation grâce aux fonctions DSPM réduit significativement ces perturbations.

Risques réputationnels et concurrentiels

Les défaillances en matière de protection des données nuisent à la réputation et à la position concurrentielle de l’organisation, au-delà des seuls coûts financiers immédiats.

Confiance et fidélité des clients

Les clients attendent de plus en plus une protection efficace de leurs informations personnelles. Les violations de données et les atteintes à la vie privée érodent la confiance et peuvent entraîner un départ vers des concurrents mieux protégés.

Relations avec partenaires et fournisseurs

Les partenaires et fournisseurs exigent souvent des preuves de bonnes pratiques de protection des données avant d’établir ou de poursuivre une relation. Sans fonctions de sécurité des données, une organisation peut perdre des opportunités ou voir des contrats résiliés.

Positionnement et valorisation sur le marché

Les sociétés cotées peuvent voir leur cours chuter après la révélation d’une violation, tandis que les sociétés privées subissent une baisse de valorisation lors de discussions d’acquisition. Des pratiques robustes de protection des données, démontrables via la DSPM, soutiennent la confiance et la valorisation.

Points clés pour la mise en œuvre

Pour intégrer la DSPM aux solutions de sécurité traditionnelles, il faut planifier soigneusement et adopter des stratégies de mise en œuvre adaptées.

Évaluation et planification

Les organisations doivent commencer par évaluer leurs capacités actuelles de sécurité des données et identifier les lacunes spécifiques que la DSPM peut combler.

Analyse de l’existant

Comprendre les capacités actuelles de découverte, classification et protection des données permet de planifier l’implémentation de la DSPM. Cette analyse doit mettre en évidence les limites des approches actuelles et quantifier les risques métier associés.

Besoins d’intégration

Les solutions DSPM doivent s’intégrer efficacement aux outils et processus existants pour maximiser la valeur et limiter les perturbations. Il est essentiel d’évaluer les capacités d’intégration dès le début du processus de sélection.

Stratégie de déploiement par phases

L’implémentation de la DSPM est plus efficace lorsqu’elle se fait par étapes, en commençant par les actifs les plus critiques et les environnements à risque. Cette démarche permet de démontrer rapidement la valeur ajoutée tout en développant l’expertise et en affinant les processus.

Le moment d’agir : combler vos lacunes de protection des données avec la DSPM

Les différences fondamentales entre la DSPM et les solutions de sécurité traditionnelles reflètent l’évolution des stratégies, du centrage sur l’infrastructure vers la protection axée sur les données. Si des outils comme la DLP, la SIEM ou la CSPM conservent leur valeur pour des fonctions spécifiques, ils ne peuvent offrir la visibilité et la protection des données requises par les organisations modernes.

La DSPM comble des lacunes critiques dans les architectures de sécurité traditionnelles en découvrant tous les actifs de données sensibles, en évaluant en continu leur niveau de protection et en permettant des décisions de sécurité basées sur les risques. Les organisations qui intègrent la DSPM à leurs outils existants bénéficient d’avantages majeurs en prévention des menaces, gestion de la conformité et efficacité opérationnelle.

Les risques métier liés à l’absence de protection des données ne cessent de croître avec l’augmentation des volumes et le durcissement des exigences réglementaires. Les organisations qui n’adoptent pas une approche centrée sur les données s’exposent à des pertes financières, des sanctions réglementaires et des atteintes à la réputation pouvant avoir un impact durable.

Kiteworks propose les fonctions de protection des données qui comblent l’écart entre les solutions traditionnelles et les exigences modernes de sécurité et de conformité. Le Réseau de données privé Kiteworks garantit la protection des données sensibles sur tous les canaux de communication et de collaboration, comme l’e-mail, le MFT, les formulaires web et le SFTP, tandis que les fonctions d’découverte et de classification automatisées des données offrent la visibilité nécessaire à une gouvernance des données efficace. Le chiffrement de bout en bout et les contrôles d’accès protègent les informations sensibles tout au long de leur cycle de vie, et les fonctions d’audit et de reporting de conformité simplifient la conformité réglementaire sur de nombreux cadres, dont le RGPD, la HIPAA et les exigences sectorielles.

Kiteworks répond aussi à la faille critique entre la découverte et la protection des données, qui laisse les organisations vulnérables malgré des investissements DSPM importants. Si la DSPM excelle dans la découverte et la classification des données sensibles au repos, elle ne permet pas d’appliquer des politiques lorsque ces données sortent de l’entreprise — là où surviennent désormais 40 % des violations. Kiteworks complète toute solution DSPM en assurant l’application automatisée des politiques pour les données en mouvement, garantissant une protection au-delà des frontières organisationnelles. Grâce à la gouvernance automatisée basée sur les classifications DSPM, les organisations bénéficient d’une protection continue sur tout le cycle de vie des données, transformant la DSPM d’un simple inventaire à une stratégie de sécurité complète, avec jusqu’à 1,9 million de dollars d’économies via l’automatisation de la sécurité par l’IA.

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Ressources complémentaires

• Article de blog Zero Trust Architecture : Ne jamais faire confiance, toujours vérifier
• Article de blog Panorama de la sécurité des données : tendances clés du Cisco Cybersecurity Readiness Index 2025
• Article de blog Risques liés à l’accès des tiers dans l’industrie : perspectives cybersécurité 2025
• Article de blog Les agents IA progressent — mais la confidentialité et la sécurité des données en entreprise restent à la traîne (rapport Cloudera)
• Article de blog Instaurer la confiance dans l’IA générative grâce au Zero Trust