DSPM vs traditionele gegevensbeveiliging: kritieke beveiligingslekken dichten

Naarmate organisaties worstelen met exponentiële datagroei en steeds complexere multi-cloudomgevingen, tonen traditionele databeveiligingsmethoden hun beperkingen. Met een totale hoeveelheid data die naar verwachting 181 zettabytes zal bereiken in 2025, hebben beveiligingsteams inzicht nodig in waar gevoelige data zich bevindt, wie er toegang toe heeft en hoe goed deze beschermd is binnen uitgestrekte digitale infrastructuren.

Deze uitgebreide gids onderzoekt hoe Data Security Posture Management (DSPM) verschilt van traditionele beveiligingsoplossingen, waarom deze verschillen belangrijk zijn en hoe DSPM kritieke gaten opvult die bestaande tools niet kunnen dichten. Je leert wanneer je jouw huidige beveiligingsstack moet aanvullen met DSPM-mogelijkheden en begrijpt de bedrijfsrisico’s van het uitsluitend vertrouwen op legacy-aanpakken.

Executive Summary

Belangrijkste idee: DSPM biedt uitgebreide, data-gecentreerde beveiliging die traditionele tools zoals DLP, SIEM en CSPM niet zelfstandig kunnen leveren. Het zorgt voor continue zichtbaarheid en bescherming van gevoelige data in alle omgevingen via geautomatiseerde ontdekking, classificatie en risicobeoordeling.

Waarom dit relevant is: Organisaties die alleen traditionele beveiligingsoplossingen gebruiken, hebben aanzienlijke blinde vlekken in databeveiliging, lopen risico op niet-naleving van regelgeving en mogelijke datalekken die miljoenen kunnen kosten aan schade, boetes en reputatieverlies. Tegelijkertijd wordt verwacht dat DSPM-adoptie halverwege 2025 75% van de organisaties zal bereiken.

Belangrijkste inzichten

1. DSPM richt zich op data-first beveiliging, terwijl traditionele tools infrastructuur-gecentreerd zijn. Traditionele beveiligingsoplossingen beschermen systemen en netwerken, terwijl DSPM specifiek data-assets ontdekt, classificeert en beschermt, ongeacht waar deze zich bevinden of bewegen.
2. Uitgebreide zichtbaarheid in alle omgevingen is het primaire voordeel van DSPM. In tegenstelling tot traditionele tools die gescheiden werken, biedt DSPM een uniforme zichtbaarheid in gevoelige data over cloud, on-premises, SaaS en hybride omgevingen via één platform.
3. Geautomatiseerde data-ontdekking elimineert gevaarlijke blinde vlekken van shadow data. Traditionele benaderingen vertrouwen op handmatige processen die shadow data-repositories missen, terwijl DSPM automatisch onbekende datastores ontdekt die nalevings- en beveiligingsrisico’s vormen.
4. Mislukkingen in naleving van regelgeving kunnen organisaties miljoenen aan boetes kosten. Zonder DSPM’s geautomatiseerde nalevingsmonitoring lopen organisaties aanzienlijke financiële en reputatierisico’s door overtredingen van GDPR, HIPAA en andere regelgeving die traditionele tools niet kunnen voorkomen.
5. Proactief risicobeheer voorkomt datalekken voordat ze plaatsvinden. DSPM maakt preventieve beveiliging mogelijk door continu datarisico’s te identificeren en te herstellen, terwijl traditionele reactieve benaderingen pas reageren nadat incidenten zich voordoen.

Hoe DSPM verschilt van traditionele databeveiliging

Traditionele databeveiligingsoplossingen zijn ontworpen voor eenvoudigere IT-omgevingen met gecentraliseerde dataopslag en duidelijke netwerkperimeters. De huidige organisaties opereren echter onder fundamenteel andere omstandigheden die een nieuwe aanpak van databescherming vereisen.

Het kernverschil zit in de methodologie: traditionele tools richten zich op het beschermen van infrastructuur, applicaties en netwerkverkeer, terwijl DSPM een data-gecentreerde aanpak hanteert die gevoelige informatie volgt, waar deze zich ook bevindt of naartoe beweegt. Deze fundamentele verschuiving speelt in op de realiteit dat data nu verspreid is over meerdere clouds, SaaS-applicaties en hybride omgevingen die traditionele oplossingen niet volledig kunnen monitoren.

DSPM versus Data Loss Prevention (DLP)

Data Loss Prevention-oplossingen zijn al meer dan tien jaar de primaire technologie voor databescherming, maar functioneren met aanzienlijke beperkingen in moderne omgevingen.

Beperkingen in bereik en dekking

Traditionele DLP-oplossingen monitoren vooral data in beweging en data in rust binnen vooraf gedefinieerde netwerkgrenzen. Ze zijn effectief in het voorkomen van data-exfiltratie via e-mail, USB-apparaten of netwerktransfers, maar hebben moeite met cloud-native applicaties en SaaS-omgevingen waar datastromen plaatsvinden buiten traditionele netwerkmonitoringpunten.

DSPM gaat verder dan de reactieve aanpak van DLP door proactief alle gevoelige data in diverse omgevingen te ontdekken, inclusief shadow repositories die DLP-systemen niet kunnen detecteren. Waar DLP voorkomt dat bekende data via gemonitorde kanalen vertrekt, zorgt DSPM ervoor dat organisaties überhaupt weten welke data er bestaat.

Detectiemogelijkheden

DLP vertrouwt sterk op vooraf gedefinieerde regels en patronen om gevoelige data te identificeren, wat kan leiden tot valse positieven en het missen van contextspecifieke informatie. DSPM gebruikt geavanceerde machine learning-algoritmen om datacontext, relaties en gevoeligheidsniveaus met grotere nauwkeurigheid te begrijpen.

Herstelbenaderingen

Wanneer DLP een beleidschending detecteert, blokkeert het doorgaans de actie of waarschuwt het beveiligingsteams. DSPM kiest voor een bredere aanpak door de oorzaak van data-expositierisico’s te identificeren en aanbevelingen te doen voor het verbeteren van de algehele databeveiligingsstatus in plaats van alleen individuele incidenten te voorkomen.

DSPM versus Security Information and Event Management (SIEM)

SIEM-platforms aggregeren en analyseren beveiligingsevents binnen de IT-infrastructuur, maar hanteren een fundamenteel andere benadering van databescherming dan DSPM-oplossingen.

Event-gebaseerde versus asset-gebaseerde monitoring

SIEM-systemen verzamelen en correleren beveiligingsevents, logs en waarschuwingen uit diverse bronnen om potentiële bedreigingen en incidenten te detecteren. Ze zijn sterk in het identificeren van verdachte activiteiten en aanvalspatronen, maar bieden beperkt inzicht in daadwerkelijke data-assets en hun beveiligingsstatus.

DSPM monitort continu de data-assets zelf en biedt realtime inzicht in datalocatie, classificatie, toegangsprofielen en beveiligingsconfiguraties. In plaats van te wachten op beveiligingsevents, beoordeelt DSPM proactief de databeveiligingsstatus en identificeert kwetsbaarheden voordat ze kunnen worden misbruikt.

Reactieve versus proactieve beveiliging

SIEM-platforms zijn van nature reactief en analyseren events nadat ze zich voordoen om potentiële bedreigingen te identificeren. Dit is waardevol voor incidentrespons en forensische analyse, maar voorkomt geen data-exposure door verkeerde configuraties, te ruime rechten of onbeveiligde data-repositories.

DSPM maakt proactieve beveiliging mogelijk door continu databeschermingsmaatregelen te evalueren en risico’s te identificeren voordat ze tot incidenten leiden. Deze preventieve aanpak verkleint de kans op succesvolle aanvallen en datalekken.

DSPM versus Cloud Security Posture Management (CSPM)

CSPM-oplossingen richten zich op cloudinfrastructuurbeveiliging, maar opereren op een ander niveau dan DSPM-tools, waardoor ze elkaar aanvullen in plaats van beconcurreren.

Infrastructuur versus datafocus

CSPM-platforms monitoren cloudinfrastructuurconfiguraties en identificeren beveiligingsfouten, niet-naleving en beleidsafwijkingen in cloudservices zoals AWS, Azure en Google Cloud. Ze zorgen ervoor dat cloudresources correct zijn geconfigureerd en beveiligd volgens beste practices en nalevingsvereisten.

DSPM richt zich specifiek op de data binnen die cloudomgevingen, ongeacht de onderliggende infrastructuurconfiguratie. Waar CSPM bijvoorbeeld een verkeerd geconfigureerde S3-bucket signaleert, bepaalt DSPM welke gevoelige data zich in die bucket bevindt en beoordeelt het daadwerkelijke risico op basis van datasensitiviteit en toegangsprofielen.

Aanvullende beveiligingslagen

Organisaties profiteren het meest door CSPM en DSPM samen te gebruiken, omdat ze verschillende aspecten van cloudbeveiliging adresseren. CSPM zorgt voor een veilige basis, terwijl DSPM de waardevolle assets op die basis beschermt.

Risicobeoordelingsbenaderingen

CSPM beoordeelt risico’s op basis van infrastructuurconfiguraties en industriestandaarden. DSPM beoordeelt risico’s op basis van daadwerkelijke datasensitiviteit, bedrijfsimpact en regelgeving, wat een genuanceerder inzicht geeft in potentiële bedrijfsconsequenties.

Waarom traditionele oplossingen tekortschieten in moderne omgevingen

De beperkingen van traditionele databeveiligingsoplossingen worden duidelijk wanneer organisaties data proberen te beveiligen in de complexe, gedistribueerde omgevingen van vandaag.

Data-uitwaaiering en shadow data

Moderne organisaties hebben te maken met ongekende data-uitwaaiering over diverse omgevingen, wat zichtbaarheidsuitdagingen creëert die traditionele tools niet effectief kunnen oplossen.

Multi-cloud complexiteit

Organisaties gebruiken tegenwoordig gemiddeld meerdere cloudproviders, elk met verschillende beveiligingsmodellen, API’s en dataopslagmethoden. Traditionele beveiligingstools missen vaak native integratie met alle cloudplatforms, waardoor blinde vlekken ontstaan waar gevoelige data onopgemerkt en onbeschermd blijft.

Shadow IT en ongeautoriseerde data-repositories

Werknemers creëren vaak data-repositories in niet-goedgekeurde cloudservices of applicaties, vaak zonder medeweten of toezicht van IT. Traditionele beveiligingsoplossingen kunnen deze shadow datastores niet ontdekken of monitoren, waardoor organisaties kwetsbaar zijn voor niet-naleving en datalekken.

Geautomatiseerde databeweging

Moderne applicaties repliceren, back-uppen en synchroniseren data automatisch over meerdere locaties en diensten. Traditionele tools hebben moeite om de dataherkomst te volgen en bescherming te behouden wanneer informatie tussen systemen en omgevingen beweegt.

Uitdagingen in naleving van regelgeving

Nalevingsvereisten zijn strenger en complexer geworden en vereisen mogelijkheden die traditionele tools niet voldoende kunnen bieden.

Dataresidentievereisten

Regelgeving zoals GDPR vereist dat organisaties weten waar persoonsgegevens zich bevinden en ervoor zorgen dat deze binnen specifieke geografische grenzen blijven. Traditionele tools missen de uitgebreide data-ontdekking en classificatie die nodig is om consistent aan deze vereisten te voldoen.

Recht om vergeten te worden

Privacyregelgeving vereist dat organisaties persoonsgegevens kunnen identificeren en verwijderen op verzoek. Zonder uitgebreide data-ontdekking en classificatie kunnen organisaties niet betrouwbaar alle instanties van iemands persoonsgegevens in hun IT-omgeving lokaliseren.

Audit- en rapportagevereisten

Nalevingsaudits vereisen gedetailleerde documentatie van dataverwerkingspraktijken, toegangscontroles en beschermingsmaatregelen. Traditionele tools leveren gefragmenteerde informatie die handmatig moet worden samengevoegd, wat auditgaten en nalevingsrisico’s veroorzaakt.

De strategische waarde van DSPM toevoegen aan je beveiligingsstack

Organisaties die DSPM integreren met bestaande beveiligingsoplossingen behalen aanzienlijke voordelen op het gebied van databescherming, naleving en operationele efficiëntie.

Verbeterde beveiligingsstatus

DSPM vult kritieke gaten in traditionele beveiligingsarchitecturen door uitgebreide datavisibiliteit en beschermingsmogelijkheden te bieden.

Volledige asset-inventaris

DSPM creëert een volledige inventaris van alle gevoelige data-assets, inclusief hun locatie, classificatie en beschermingsstatus. Deze inventaris vormt de basis voor effectief gegevensbeheer en beveiligingsbeslissingen.

Risicogebaseerde prioritering

In plaats van alle data gelijk te behandelen, stelt DSPM organisaties in staat beschermingsinspanningen te prioriteren op basis van daadwerkelijk bedrijfsrisico, datasensitiviteit en regelgeving. Deze aanpak maximaliseert beveiligingsinvesteringen en vermindert operationele overhead.

Continue monitoring en beoordeling

DSPM biedt continue monitoring van de databeveiligingsstatus, identificeert nieuwe risico’s zodra ze ontstaan en zorgt ervoor dat beschermingsmaatregelen effectief blijven. Deze voortdurende beoordeling is essentieel in dynamische cloudomgevingen waar configuraties en toegangsprofielen vaak veranderen.

Operationele efficiëntiewinst

DSPM-automatisering vermindert de handmatige inspanning voor data-ontdekking, classificatie en bescherming, terwijl nauwkeurigheid en consistentie verbeteren.

Geautomatiseerde ontdekking en classificatie

Handmatige data-ontdekking en classificatie zijn tijdrovend, foutgevoelig en kunnen niet opschalen naar moderne hoeveelheden data. DSPM-automatisering zorgt voor volledige dekking en vermindert de belasting voor beveiligings- en IT-teams.

Gestroomlijnde nalevingsrapportage

DSPM-oplossingen bieden geautomatiseerde nalevingsrapportage die handmatige inspanning elimineert en de voorbereidingstijd voor audits verkort. Deze mogelijkheden zijn vooral waardevol voor organisaties die aan meerdere regelgevingseisen moeten voldoen.

Geïntegreerde incidentrespons

Wanneer beveiligingsincidenten zich voordoen, biedt DSPM direct context over getroffen data-assets, hun gevoeligheidsniveaus en potentiële bedrijfsimpact. Deze informatie maakt snellere, beter geïnformeerde beslissingen bij incidentrespons mogelijk.

Bedrijfsrisico’s van het negeren van DSPM

Organisaties die uitsluitend vertrouwen op traditionele databeveiligingsmethoden lopen aanzienlijke bedrijfsrisico’s die blijven groeien naarmate de hoeveelheid en complexiteit van data toeneemt.

Financiële impact van datalekken

Datalekken waarbij gevoelige informatie betrokken is, leiden tot aanzienlijke directe en indirecte kosten die traditionele beveiligingsmaatregelen mogelijk niet voorkomen.

Boetes en sancties door regelgeving

Privacyregelgeving legt aanzienlijke financiële sancties op bij falen in databescherming. GDPR-boetes kunnen oplopen tot 4% van de wereldwijde jaaromzet, terwijl andere regelgeving eigen boetestructuren kent. Zonder uitgebreide data-ontdekking en bescherming lopen organisaties een verhoogd risico op deze financiële gevolgen.

Kosten voor incidentrespons en herstel

Datalekincidenten vereisen uitgebreide onderzoeken, meldingen en herstelwerkzaamheden die miljoenen kunnen kosten. Organisaties zonder volledige datavisibiliteit hebben langere onderzoekstijden en hogere herstelkosten.

Bedrijfsverstoring en omzetverlies

Datalekken leiden vaak tot systeemuitval, operationele verstoring en verlies van klantvertrouwen, wat de omzet schaadt. Het vermogen om via DSPM snel de omvang en impact van een lek te beoordelen, kan bedrijfsverstoring aanzienlijk beperken.

Reputatie- en concurrentierisico’s

Mislukkingen in databescherming schaden de reputatie en concurrentiepositie van organisaties op manieren die verder gaan dan directe financiële kosten.

Klantvertrouwen en loyaliteit

Klanten verwachten steeds vaker dat organisaties hun persoonsgegevens effectief beschermen. Datalekken en privacyovertredingen ondermijnen het vertrouwen en kunnen leiden tot klantenverlies aan concurrenten met sterkere databeschermingspraktijken.

Relaties met partners en leveranciers

Zakelijke partners en leveranciers eisen vaak bewijs van sterke databeschermingspraktijken voordat ze relaties aangaan of voortzetten. Organisaties zonder uitgebreide databeveiligingsmogelijkheden kunnen zakelijke kansen mislopen of contracten verliezen.

Marktpositie en waardering

Beursgenoteerde bedrijven kunnen koersdalingen ervaren na bekendmaking van datalekken, terwijl private bedrijven lagere waarderingen kunnen krijgen bij overnamegesprekken. Sterke databeschermingspraktijken, aantoonbaar via DSPM, versterken het vertrouwen en de waardering op de markt.

Overwegingen bij implementatie

DSPM succesvol integreren met traditionele beveiligingsoplossingen vereist zorgvuldige planning en strategische implementatie.

Beoordeling en planning

Organisaties moeten DSPM-implementatie starten met een grondige beoordeling van hun huidige databeveiligingsmogelijkheden en het identificeren van specifieke gaten die DSPM kan dichten.

Analyse van de huidige situatie

Inzicht in bestaande data-ontdekking, classificatie en beschermingsmogelijkheden vormt de basis voor DSPM-implementatieplanning. Deze analyse moet specifieke beperkingen in de huidige aanpak identificeren en de bedrijfsrisico’s kwantificeren die ze veroorzaken.

Integratievereisten

DSPM-oplossingen moeten effectief integreren met bestaande beveiligingstools en workflows om maximale waarde te leveren en operationele verstoring te minimaliseren. Organisaties moeten integratiemogelijkheden vroeg in het selectieproces evalueren.

Gefaseerde implementatiestrategie

DSPM-implementatie is het meest succesvol wanneer deze gefaseerd wordt aangepakt, te beginnen met de meest kritieke data-assets en hoogrisico-omgevingen. Zo kunnen organisaties snel waarde aantonen, expertise opbouwen en processen verfijnen.

Het moment om te handelen: overbrug je databeschermingsgaten met DSPM

De fundamentele verschillen tussen DSPM en traditionele databeveiligingsoplossingen weerspiegelen de evolutie van infrastructuur-gecentreerde naar data-gecentreerde beschermingsstrategieën. Hoewel traditionele tools zoals DLP, SIEM en CSPM waardevol blijven voor specifieke beveiligingsfuncties, kunnen ze niet de volledige datavisibiliteit en beschermingsmogelijkheden bieden die moderne organisaties nodig hebben.

DSPM vult kritieke gaten in traditionele beveiligingsarchitecturen door alle gevoelige data-assets te ontdekken, hun beschermingsstatus continu te beoordelen en risicogebaseerde beveiligingsbeslissingen mogelijk te maken. Organisaties die DSPM integreren met bestaande beveiligingstools behalen aanzienlijke voordelen op het gebied van dreigingspreventie, nalevingsbeheer en operationele efficiëntie.

De bedrijfsrisico’s van het negeren van volledige databescherming blijven groeien naarmate de hoeveelheid data toeneemt en regelgeving strenger wordt. Organisaties die geen data-gecentreerde beveiligingsaanpak hanteren, lopen steeds meer risico op financiële verliezen, boetes en reputatieschade met blijvende impact op de bedrijfsvoering.

Kiteworks biedt de uitgebreide databeschermingsmogelijkheden die de kloof overbruggen tussen traditionele beveiligingsoplossingen en moderne data security- en nalevingsvereisten. Het Kiteworks Private Data Network zorgt ervoor dat gevoelige data beschermd blijft over alle communicatie- en samenwerkingskanalen, zoals e-mail, MFT, webformulieren en SFTP, terwijl geautomatiseerde data-ontdekking en classificatie de zichtbaarheid bieden die organisaties nodig hebben voor effectief gegevensbeheer. End-to-end encryptie en toegangscontroles beschermen gevoelige informatie gedurende de hele levenscyclus, en uitgebreide audit- en nalevingsrapportages stroomlijnen nalevingsinspanningen over meerdere kaders, waaronder GDPR, HIPAA en sectorspecifieke vereisten.

Kiteworks adresseert ook het kritieke gat tussen data-ontdekking en databescherming dat organisaties kwetsbaar laat ondanks aanzienlijke DSPM-investeringen. Waar DSPM-oplossingen uitblinken in het ontdekken en classificeren van gevoelige data in rust, missen ze handhavingsmogelijkheden zodra die data buiten de organisatie beweegt—waar nu 40% van de datalekken plaatsvindt. Kiteworks vult elke DSPM-oplossing aan door geautomatiseerde beleidsafdwinging te leveren voor data in beweging, zodat bescherming verder reikt dan de organisatorische grenzen. Met geautomatiseerd beheer op basis van DSPM-classificaties bereiken organisaties continue bescherming gedurende de volledige datalevenscyclus, waardoor DSPM-investeringen veranderen van inventarissystemen naar complete databeveiligingsstrategieën met potentiële besparingen tot $1,9 miljoen via AI-gedreven beveiligingsautomatisering.

Wil je meer weten over Kiteworks en het beschermen van jouw gevoelige data? ” target=”_blank” rel=””>Plan vandaag nog een gepersonaliseerde demo.