Pourquoi la DSPM montre ses limites et comment les responsables des risques peuvent combler les failles de sécurité

La gestion de la posture de sécurité des données (DSPM) désigne l’ensemble des processus et outils qui offrent aux organisations une visibilité sur leurs actifs de données, surveillent les risques et facilitent la conformité réglementaire dans des environnements multi-cloud, hybrides et sur site. La DSPM a gagné en importance avec l’essor du cloud et le renforcement de la surveillance réglementaire, promettant de révéler les données fantômes, de cartographier les accès et de simplifier les contrôles. Comme le résume une analyse largement citée de Gartner, la DSPM aide les organisations à localiser les données sensibles inconnues et à comprendre le contexte des risques dans des environnements étendus, mais elle ne constitue pas une solution autonome pour la protection des données ou l’excellence en matière de conformité (voir l’aperçu DSPM de Gartner).

Dans cet article, nous allons analyser les limites courantes de la DSPM—qu’il s’agisse de difficultés d’intégration, de défis liés à la classification des données, de la surcharge d’alertes, et plus encore—et proposer des mesures concrètes que les responsables des risques peuvent mettre en place pour combler ces lacunes.

Résumé Exécutif

À retenir : La DSPM améliore la découverte et le contexte des risques mais montre ses limites en matière d’intégration, de précision de classification, d’automatisation et de couverture en temps réel. Les responsables des risques doivent associer la DSPM à des contrôles interopérables, à une découverte et une surveillance continues, à l’automatisation des politiques sous forme de code et à une gouvernance unifiée des données pour combler les failles de protection et de conformité.

Pourquoi c’est important : Les lacunes non traitées de la DSPM augmentent le risque de violation, l’exposition réglementaire, les coûts et les délais de remédiation. Les combler réduit la surcharge d’alertes, accélère les audits, renforce la réponse en temps réel et améliore la posture de risque dans les environnements multi-cloud, SaaS et legacy—protégeant ainsi la valeur et la confiance de l’entreprise.

Points Clés

1. La DSPM est nécessaire mais insuffisante. Elle permet de découvrir et de contextualiser les données sensibles, mais laisse des failles en matière de protection, de réponse et de conformité qui exigent des contrôles complémentaires, de l’automatisation et une évolution des processus.

2. L’interopérabilité réduit les risques. Les intégrations basées sur des standards avec IAM, SIEM, DLP et les catalogues de données évitent les silos, accélèrent la création de valeur et limitent la dépendance aux fournisseurs.

3. Une classification précise et l’automatisation réduisent le bruit. Les classificateurs tenant compte du contexte métier et la remédiation automatisée via des politiques sous forme de code diminuent les faux positifs, raccourcissent le temps d’exposition et renforcent la préparation aux audits.

4. Surveillez en continu les environnements dynamiques et hybrides. Couvrez les conteneurs éphémères, SaaS, multi-cloud et legacy grâce à des approches sans agent et avec agent, ainsi qu’à l’analyse de flux pour une détection et une réponse quasi temps réel.

5. La gouvernance et les plans de contrôle unifiés renforcent la DSPM. Une responsabilité transversale, des indicateurs et un Réseau de données privé unifiant les échanges sécurisés, la journalisation et l’application des politiques permettent de combler les failles aux frontières des mouvements de données.

Limites Courantes des Technologies DSPM

Comprendre les limites de la DSPM est essentiel pour les RSSI et les responsables de la sécurité qui doivent réduire les risques sans alourdir les opérations. Les limites les plus fréquentes incluent des problèmes d’intégration dans des environnements variés, des défis de classification des données, un manque d’automatisation pour la remédiation, des lacunes dans la surveillance des données éphémères, des contraintes de coûts et de compétences, une détection en temps réel insuffisante, des angles morts dans le multi-cloud et une surcharge d’alertes. Chacune de ces limites peut créer des failles de protection, de conformité ou d’efficacité—nécessitant des stratégies compensatoires et des contrôles complémentaires.

Défis d’Intégration dans des Environnements Diversifiés

La DSPM doit s’intégrer à l’IAM, à la prévention des pertes de données (DLP) et aux outils SIEM dans des environnements hétérogènes, ce qui complexifie le déploiement et fragilise les workflows. Les analyses de marché soulignent que l’intégration de la DSPM dans les pipelines et modèles de gouvernance existants reste un obstacle majeur au retour sur investissement (voir l’analyse du marché des solutions DSPM). Lorsque l’intégration DSPM est partielle, la réponse aux incidents devient fragmentée ; les politiques de données divergent ; et la responsabilité se dilue entre cloud, SaaS et équipes sur site, créant des silos et une remédiation lente et incohérente (comme le montrent les défis courants de la DSPM). La dépendance à un fournisseur aggrave ces problèmes, rendant difficile le remplacement d’outils ou la normalisation de la télémétrie entre plateformes ; les recommandations de Gartner insistent sur des architectures interopérables et basées sur des standards pour éviter ce piège (voir les tendances du Market Guide Gartner).

Défis d’intégration selon l’environnement

Difficultés de Classification Précise des Données

La classification des données consiste à les catégoriser selon leur sensibilité, leur valeur métier et les exigences réglementaires afin de déterminer les mécanismes de traitement et de protection appropriés, comme les contrôles d’accès, le chiffrement, la rétention et la surveillance. En pratique, les moteurs de classification peinent sans contexte métier ; les faux positifs et faux négatifs se multiplient ; et les données sensibles sont mal étiquetées ou ignorées, générant une surcharge opérationnelle et un risque résiduel (voir les défis courants de la DSPM et les erreurs et solutions DSPM).

Impacts opérationnels d’une mauvaise classification :

• Surcharge d’alertes qui désensibilise les analystes

• Violations réglementaires dues à l’oubli de données sensibles

• Fuites de données provenant d’informations de grande valeur non protégées

Automatisation Limitée de la Remédiation des Risques

L’automatisation de la remédiation utilise la technologie pour appliquer des actions ou workflows prédéfinis lors de la détection de risques de sécurité, réduisant ainsi l’effort manuel et les délais de réponse. De nombreux outils DSPM n’intègrent pas encore d’automatisation robuste ou de workflows guidés, ce qui entraîne des corrections manuelles lentes et sujettes à erreur après détection des incidents (comme le rapportent les défis courants de la DSPM). Résultat : des fenêtres d’exposition plus longues, une incertitude lors des audits et un risque accru de récurrence—rendant l’automatisation indispensable pour la sécurité et la conformité.

Défis de Surveillance des Données Dynamiques et Éphémères

Les données éphémères désignent les informations stockées temporairement dans des environnements comme les conteneurs ou les fonctions serverless, qui peuvent n’exister que quelques secondes ou minutes et échapper aux analyses de sécurité classiques. Dans les architectures cloud natives, des données sensibles peuvent être créées et supprimées en un seul cycle de déploiement ; les outils DSPM passent souvent à côté de ces actifs de courte durée, laissant des failles (voir les défis courants de la DSPM).

Cycle de vie type des données dans un conteneur et points de perte de visibilité :

1. Build : Les images récupèrent les couches de base ; des secrets ou données d’exemple peuvent s’y glisser.

2. Déploiement : Les conteneurs démarrent avec des variables d’environnement, des volumes temporaires ou des scripts d’initialisation.

3. Exécution : Les services génèrent des logs, des caches, des données en mémoire ou temporaires.

4. Mise à l’échelle : L’autoscaling crée des répliques supplémentaires avec des données transitoires similaires.

5. Arrêt : Les conteneurs s’arrêtent, laissant un stockage éphémère qui peut subsister brièvement.

6. Recyclage : Les images sont mises à jour ; les artefacts transitent par les registres. Les pertes de visibilité surviennent généralement aux étapes 3 à 5, lorsque les volumes transitoires et les logs de courte durée ne sont pas scannés en continu.

Contraintes de Coûts, de Ressources et de Compétences

Le déploiement de la DSPM nécessite un budget, des talents et un changement organisationnel. Les coûts, le manque de compétences et la résistance culturelle ralentissent souvent l’adoption et compliquent le déploiement dans les équipes IT et métiers (voir les tendances du Market Guide Gartner). Parmi les coûts cachés typiques :

• Formation des spécialistes et ajustement de la classification

• Développement et maintenance des intégrations

• Gouvernance continue des politiques et gestion du changement

• Coûts liés au cloud (sortie de données), au scanning et au stockage

• Pilotage du programme pour l’alignement transversal

Détection et Réponse en Temps Réel Insuffisantes

La détection en temps réel consiste à identifier immédiatement les risques de sécurité dès qu’ils surviennent, permettant une évaluation et une réponse instantanées. De nombreux outils DSPM fonctionnent par analyses planifiées ou par lots, limitant la détection quasi temps réel et allongeant le temps d’exposition. Sans analyse de flux et application automatisée, la remédiation est retardée et la fenêtre de risque s’allonge—diminuant la valeur de la DSPM comme contrôle de première ligne (voir l’analyse Trend Micro sur la DSPM).

Comparaison des modes de réponse :

• Triage manuel : scans périodiques, validation humaine, corrections via tickets → minutes à plusieurs jours

• Workflows automatisés : événements en streaming, actions via politiques sous forme de code, application en boucle fermée → secondes à quelques minutes

Angles Morts dans les Architectures Multi-Cloud et Hybrides

La DSPM met l’accent sur la découverte et le catalogage des données fantômes, mais les actifs non gérés—comme les buckets publics, comptes de service ou applications SaaS non autorisées—sont régulièrement oubliés, surtout dans les environnements multi-cloud et hybrides (voir ce qu’est la DSPM et l’analyse Trend Micro sur la DSPM). Angles morts fréquents :

• Stockages d’objets non gérés avec ACL publiques ou mal configurées

• Comptes de service avec autorisations excessives

• Sauvegardes et exports ad hoc dans des buckets détenus par les développeurs

• Conteneurs de données SaaS et intégrations mal inventoriés

• Copies de données obsolètes dans les environnements de reprise ou de test

Checklist de départ pour les données fantômes :

• Stockage cloud public (objets, snapshots, sauvegardes)

• Bacs à sable de développement/test et artefacts CI/CD

• Espaces de travail SaaS et données d’applications connectées

• E-mails, partages de fichiers, outils de collaboration et de transfert

• Jeux de données acquis lors de fusions-acquisitions en attente d’intégration

Surcharge d’Alertes et Faux Positifs Affectant l’Efficacité

« La surcharge d’alertes survient lorsque le volume élevé de notifications de sécurité, en particulier les faux positifs, submerge les équipes, ce qui fait que des risques réels passent inaperçus ou ne sont pas traités. » Les faux positifs et faux négatifs issus d’une classification ou d’un contexte imparfait génèrent régulièrement du bruit et des menaces non détectées dans les programmes DSPM (voir les défis courants de la DSPM).

Causes et effets des inexactitudes d’alerte

Impact des Lacunes DSPM sur la Posture de Risque et de Conformité

Les failles de la DSPM entraînent une exposition réglementaire et une érosion de la gouvernance. Une découverte incomplète signifie que des données sensibles peuvent rester non chiffrées ou surexposées, compromettant la préparation aux audits RGPD, HIPAA et CCPA ; l’absence de traçabilité et de capture d’événements affaiblit les pistes d’audit ; et une remédiation lente augmente le risque de violation et d’incidents à déclarer (comme le souligne Trend Micro sur la DSPM). Pour l’entreprise, ces failles se traduisent par des réponses aux incidents retardées, des coûts d’audit et d’assurance plus élevés, des arriérés d’exceptions plus longs et des sanctions potentielles—en particulier lorsque les données sensibles résident dans des stockages fantômes ou des workloads cloud transitoires.

Stratégies pour les Responsables des Risques afin de Pallier les Limites de la DSPM

Combler les lacunes de la DSPM exige une approche globale alignant technologie, ressources humaines et processus. Les stratégies suivantes répondent directement aux limites évoquées ci-dessus et servent de points de contrôle par rapport aux référentiels reconnus et à votre catalogue de contrôles d’entreprise.

Prioriser l’Intégration et l’Interopérabilité Renforcées

• Privilégiez la connectivité basée sur des standards avec IAM, SIEM, DLP, outils de ticketing et catalogues de données ; évitez les connecteurs propriétaires qui limitent la portabilité (voir les tendances du Market Guide Gartner).

• Questions à poser aux fournisseurs :

  • Les API prennent-elles en charge les intégrations événementielles et les webhooks ?

  • L’outil peut-il ingérer et émettre des métadonnées normalisées (ex. OpenAPI, STIX/TAXII) ?

  • Comment le contexte d’identité (utilisateurs, comptes de service) est-il résolu entre les clouds ?

  • Quel est le plan de migration si nous remplaçons des outils adjacents ?

• Pour un plan de contrôle unifié, envisagez des architectures qui consolident les mouvements de données, la gouvernance et la surveillance—comme l’approche Réseau de données privé proposée par Kiteworks, qui répond au chaînon manquant de la DSPM dans la sécurité d’entreprise.

Mettre en Place une Découverte Continue et Approfondie des Données

• Effectuez des scans continus pour détecter les données sensibles, cachées et fantômes ; un inventaire ponctuel ne suffit pas dans des environnements dynamiques (voir l’aperçu DSPM de Gartner).

• Étapes de mise en œuvre du programme :

  1. Définir les domaines de données de référence et les niveaux de sensibilité.

  2. Cartographier les flux de données entre cloud, SaaS, sur site et pipelines.

  3. Activer la découverte sans agent si possible ; utiliser des agents ciblés pour le legacy.

  4. Calibrer les classificateurs avec le contexte métier et des jeux de données d’exemple.

  5. Établir des SLA pour la découverte et la remédiation entre les responsables.

• En cas de fusion-acquisition ou de replatforming rapide, attendez-vous à de nouveaux angles morts ; intégrez la découverte dès le début du plan d’intégration (voir les défis d’intégration M&A).

• Évaluez les outils assistés par l’IA sur l’étendue de la couverture, la transparence des classificateurs et le coût des scans continus.

S’appuyer sur l’IA et l’Automatisation pour une Adaptation Dynamique aux Menaces

• Utilisez l’apprentissage automatique non supervisé pour améliorer la découverte et la classification face à l’évolution des types de données et des usages (voir l’analyse du marché des solutions DSPM).

• Appliquez l’automatisation au tri, au confinement et aux contrôles préventifs ; l’analyse pilotée par l’IA s’adapte aux nouvelles menaces et réduit la charge manuelle.

• Bénéfices attendus :

  • Moins d’erreurs humaines et application plus rapide des politiques

  • Précision accrue de la classification et alertes contextuelles

  • Détection et remédiation accélérées grâce à des workflows en boucle fermée

Favoriser la Collaboration Transversale et une Gouvernance Claire

• Créez un comité transverse de sécurité des données réunissant IT, SecOps, Privacy, Risk, Legal et responsables métiers ; publiez des playbooks partagés et des matrices RACI (voir les erreurs et solutions DSPM).

• Clarifiez la responsabilité des risques pour chaque jeu de données et flux ; liez les responsables à des SLA et des indicateurs.

• Intégrez les principes de gouvernance des données dans le développement et le cycle de vie des données pour limiter les reprises et les exceptions d’audit.

Mettre l’Accent sur la Surveillance Continue et l’Ajustement des Politiques

• Suivez les indicateurs clés DSPM—pourcentage de données sensibles exposées, temps moyen de remédiation, taux de conformité des contrôles—pour améliorer en continu (voir les KPIs DSPM).

• Révisez les politiques chaque mois ou trimestre ; testez la précision des classificateurs et l’automatisation de la réponse sur des échantillons réels et des scénarios red team.

• Utilisez des journaux d’audit immuables et une collecte automatisée des preuves pour appuyer à la fois les attestations réglementaires et l’assurance opérationnelle.

Étendre la Couverture aux Systèmes Hybrides et Legacy

• Choisissez des outils prenant en charge les approches mixtes sans agent/avec agent pour couvrir mainframes, partages de fichiers et applications sur site personnalisées sans sacrifier l’agilité cloud (voir l’aperçu produit DSPM).

• Questions clés à poser aux fournisseurs :

  • Comment normalisez-vous les métadonnées issues des stockages legacy ?

  • Quel est l’empreinte et le coût de maintenance des agents, si nécessaires ?

  • Pouvez-vous appliquer des politiques cohérentes sur site et dans le cloud via la même politique sous forme de code ?

Réduire la Surcharge d’Alertes par la Priorisation Basée sur le Risque

• Mettez en place un scoring des risques basé sur la sensibilité des données, le contexte d’accès, les chemins d’exposition et la criticité métier pour prioriser les incidents réels (voir les tendances du Market Guide Gartner).

• Testez régulièrement les faux positifs à grande échelle ; ajustez les classificateurs et les règles de corrélation en combinant les résultats DSPM avec IAM, DLP et la télémétrie réseau.

• Intégrez la gestion des alertes avec SOAR ou un outil de gestion de cas pour garantir un tri, une suppression et des boucles de feedback cohérents.

L’Avenir de la Sécurité des Données au-delà de la DSPM Traditionnelle

La DSPM restera incontournable, mais l’avenir réside dans la sécurité native IA, le traitement de flux en temps réel et les politiques sous forme de code qui appliquent les contrôles là où vivent et circulent les données. Les solutions mettront l’accent sur la gouvernance globale des données, l’évaluation continue des risques et une interopérabilité éprouvée sur des stacks en évolution—et non plus sur de simples inventaires statiques ou scans périodiques. Les responsables des risques doivent évaluer leurs partenaires sur leur capacité à gérer les crises, à s’adapter et à unifier les contrôles de données sur cloud, SaaS et legacy—idéalement via des architectures qui consolident visibilité, gouvernance et échanges sécurisés, comme le Réseau de données privé de Kiteworks.

Comment Kiteworks comble concrètement les lacunes de la DSPM :

• Un réseau de données privé unifié centralise les échanges sécurisés de fichiers et de données (e-mail, SFTP/MFT, API, web et connecteurs cloud) pour réduire les données fantômes et les angles morts.

• Politiques sous forme de code avec application en temps réel, pilotée par événements et webhooks, pour automatiser la remédiation et réduire le temps d’exposition.

• Chiffrement natif, accès zéro trust et inspection AV/ATP/DLP/CDR intégrée pour limiter les risques d’exfiltration et de mauvaise configuration.

• Journalisation immuable, capture granulaire des métadonnées et collecte automatisée des preuves pour renforcer la préparation aux audits et la conformité.

• APIs ouvertes et connecteurs interopérables pour s’intégrer à IAM, SIEM, DSPM et catalogues de données, évitant la dépendance et accélérant le déploiement.

• Couverture hybride et legacy via passerelles et connecteurs pour normaliser les contrôles sur cloud, SaaS et systèmes sur site.

• Priorisation basée sur le risque et orchestration des workflows pour réduire la surcharge d’alertes et concentrer les équipes sur les enjeux les plus critiques.

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Ressources complémentaires

• Article de blog DSPM vs sécurité traditionnelle des données : combler les failles critiques de protection
• Article de blog DSPM pour les cabinets d’avocats : confidentialité client à l’ère du cloud
• Article de blog DSPM pour la santé : sécuriser les informations médicales protégées (PHI) dans le cloud et les environnements hybrides
• Article de blog DSPM pour la pharma : protéger les données d’essais cliniques et la propriété intellectuelle
• Article de blog DSPM dans la banque : au-delà de la conformité réglementaire pour une protection optimale des données