Maak uw DSPM-strategie compleet met geautomatiseerde beleidsafdwinging voor data in beweging
Organisaties investeren fors in Data Security Posture Management (DSPM)-oplossingen—en dat is niet voor niets. Weten waar uw gevoelige data zich bevindt, is de basis voor bescherming. Maar hier is het probleem waar beveiligingsleiders wakker van liggen: DSPM vertelt u waar data is, niet wat er gebeurt als het vertrekt.
Deze post onderzoekt de cruciale kloof tussen data discovery en databeveiliging, waarom deze kloof een aanzienlijk risico vormt, en hoe geautomatiseerde beleidsafdwinging voor data in beweging uw DSPM-investering verandert van een dure inventarisatietool in een volledige databeveiligingsstrategie.
Samenvatting voor het management
Belangrijkste idee: DSPM-oplossingen blinken uit in het ontdekken en classificeren van gevoelige data in rust, maar missen afdwingingsmogelijkheden zodra deze data uw organisatie verlaat. Geautomatiseerde beleidsafdwinging voor data in beweging sluit deze kloof door ervoor te zorgen dat DSPM-classificaties realtime bescherming activeren wanneer gevoelige data extern wordt gedeeld—via beveiligde e-mail, bestandsoverdracht, API’s of samenwerking met derden.
Waarom dit belangrijk is: Volgens Frost & Sullivan omvat 40% van de datalekken nu data die is opgeslagen in diverse omgevingen. Uit onderzoek van Secureframe blijkt dat 61% van de organisaties het afgelopen jaar te maken had met datalekken bij derden. Uw DSPM-oplossing kan een document de hele dag als “Vertrouwelijk” classificeren, maar die classificatie is zinloos zodra iemand het naar een leverancier mailt zonder afdwinging. De waarde van uw investering in discovery is slechts zo groot als uw vermogen om ernaar te handelen.
U vertrouwt erop dat uw organisatie veilig is. Maar kunt u het verifiëren?
Belangrijkste inzichten
- DSPM biedt zichtbaarheid, geen bescherming. Discovery en dataclassificatie zijn essentiële eerste stappen, maar DSPM-tools stoppen bij de rand van uw netwerk. Wanneer gevoelige data extern beweegt, volgen classificaties niet automatisch zonder een afdwingingslaag.
- Delen met derden is uw grootste blinde vlek. Met 61% van de organisaties die vorig jaar te maken hadden met datalekken bij derden en supply chain-aanvallen die 267 dagen duren om in te dammen, vormt externe samenwerking het gevaarlijkste gat in de meeste databeveiligingsstrategieën.
- Shadow AI vergroot de afdwingingskloof. IBM meldt dat 20% van de organisaties datalekken heeft ervaren door ongeautoriseerd AI-gebruik, waarbij 97% niet over de juiste toegangscontroles beschikt. Zonder geautomatiseerde afdwinging kunnen medewerkers per ongeluk geclassificeerde data blootstellen aan AI-tools.
- Geautomatiseerde afdwinging maakt DSPM-classificaties bruikbaar. Door MIP-labels te verwerken en dynamische beleidsregels toe te passen op basis van datasensitiviteit en ontvangerscontext, zorgt afdwinging ervoor dat bescherming de data volgt, waar deze ook heen gaat.
- Integratie vereist geen vervanging van uw DSPM-investering. Afdwingingsoplossingen werken samen met bestaande DSPM-platforms—Microsoft Purview, Cyera, Varonis, BigID en anderen—en vergroten hun waarde in plaats van ermee te concurreren.
Waar DSPM-dekking stopt: de blinde vlek van data-in-beweging
DSPM heeft zijn plek verdiend in de enterprise security stack. Deze oplossingen scannen repositories, identificeren gevoelige data, passen classificaties toe en geven securityteams een zichtbaarheid die ze nooit eerder hadden. De markt weerspiegelt deze waarde—Frost & Sullivan rapporteert dat de DSPM-markt in 2024 $415 miljoen bereikte en jaarlijks met 37,4% groeit.
Maar er is een fundamentele architecturale beperking waar DSPM-leveranciers zelden op wijzen in hun verkooppraatjes.
DSPM blinkt uit in data in rust
DSPM-tools zijn gebouwd om kritische vragen te beantwoorden: Waar bevindt gevoelige data zich? Hoe is het geclassificeerd? Wie heeft toegang? Voldoet het aan de vereisten voor naleving van regelgeving? Ze scannen bestandsdeling, cloudopslag, databases en SaaS-applicaties om een volledig overzicht van uw datalandschap te creëren.
Deze mogelijkheid is echt waardevol. U kunt niet beschermen wat u niet ziet, en de meeste organisaties hebben jarenlang gevoelige data verzameld in tientallen repositories zonder centrale zichtbaarheid.
Het netwerk edge-probleem
De uitdaging ontstaat wanneer data moet bewegen. Zakendoen gebeurt niet in isolatie. Organisaties delen bestanden met leveranciers, werken samen met partners, sturen rapporten naar auditors en wisselen voortdurend informatie uit met klanten.
Wat gebeurt er als een bestand dat door uw DSPM als “Vertrouwelijk” is geclassificeerd, wordt toegevoegd aan een e-mail of geüpload naar een partnerportaal? In de meeste omgevingen niets. De classificatie bestaat als metadata, maar geen enkel systeem dwingt bescherming af op basis van die classificatie zodra de data uw netwerkgrens passeert.
Dit is de blinde vlek van data-in-beweging. DSPM bewaakt data in rust. Niemand kijkt wanneer het beweegt.
Hoe data in beweging er in de praktijk uitziet
Data verlaat organisaties dagelijks via diverse kanalen:
- E-mailbijlagen verzonden naar externe ontvangers via beveiligde e-mail of onbeveiligde kanalen
- Beveiligde bestandsoverdracht met leveranciers, partners en klanten
- Beheerde bestandsoverdracht naar zakenpartners
- API-integraties die data uitwisselen met systemen van derden
- Beveiligde webformulieren voor het verzamelen of verspreiden van informatie
- Samenwerkingsplatformen die samenwerking met externe partijen mogelijk maken
Elk van deze kanalen vormt een potentieel gat waar DSPM-classificaties bestaan, maar afdwinging ontbreekt.
Het risico van de afdwingingskloof
De kloof tussen discovery en afdwinging is geen theoretisch probleem. Het uit zich in statistieken over datalekken, bevindingen van toezichthouders en incident response-tijdlijnen.
Risicoblootstelling door derden
Externe samenwerking is de zwakke plek van enterprise security geworden. Onderzoek van Secureframe laat zien dat 61% van de bedrijven het afgelopen jaar een datalek bij derden heeft meegemaakt—een stijging van 49% ten opzichte van 2023. Nog opvallender: 98% van de organisaties heeft ten minste één leverancier in hun toeleveringsketen die een datalek heeft gehad.
Het IBM 2025 Cost of a Data Breach Report voegt een extra dimensie toe aan dit risico. Supply chain-datalekken vertegenwoordigen nu 15% van alle datalekken en duren gemiddeld 267 dagen om in te dammen—de langste van alle aanvalsvectoren. Wanneer gevoelige data uw organisatie verlaat zonder afdwinging, vertrouwt u zonder verificatie. Effectief risicobeheer door derden vereist bescherming die data volgt buiten uw perimeter.
Complexiteit van meerdere omgevingen
Moderne ondernemingen slaan data niet op één plek op. Het bevindt zich op on-premises systemen, bij diverse cloudproviders, in SaaS-applicaties en partneromgevingen. Frost & Sullivan vond dat 40% van de datalekken betrekking heeft op data die verspreid is over diverse omgevingen.
DSPM kan data in deze omgevingen ontdekken en classificeren. Maar wanneer data ertussen beweegt—wat voortdurend gebeurt—worden classificaties niet automatisch omgezet in bescherming. Een bestand dat als “Beperkt” is getagd in uw Azure-omgeving, draagt die bescherming niet automatisch mee wanneer het wordt overgezet naar een AWS-instantie van een partner. Organisaties die te maken hebben met datasoevereiniteit vereisten, ervaren nog meer complexiteit.
Shadow AI creëert nieuwe blootstellingsvectoren
De snelle adoptie van AI-tools heeft een nieuwe risicocategorie gecreëerd waar veel organisaties nog mee worstelen. Volgens IBM heeft 20% van de organisaties al datalekken ervaren door ongeautoriseerd AI-gebruik. Deze incidenten verhogen de gemiddelde kosten van een datalek met ongeveer $670.000.
Misschien nog zorgwekkender: 97% van de organisaties die AI-gerelateerde datalekken meemaakten, had geen goede toegangscontroles. Medewerkers uploaden gevoelige documenten naar AI-tools voor samenvatting, analyse of contentgeneratie—vaak zonder zich te realiseren dat ze geclassificeerde data blootstellen aan systemen van derden. Goed AI-gegevensbeheer vereist afdwinging die data onderschept voordat het ongeautoriseerde bestemmingen bereikt.
Zonder geautomatiseerde afdwinging die beleid toepast op data voordat het deze tools bereikt, zijn DSPM-classificaties slechts labels op bestanden die al ongepast worden gedeeld.
Hoe geautomatiseerde beleidsafdwinging er in de praktijk uitziet
De afdwingingskloof sluiten vereist een systeem dat DSPM-classificaties verwerkt en realtime bescherming toepast wanneer data extern beweegt. Het gaat hier niet om het vervangen van DSPM—maar om het DSPM bruikbaar maken.
Hoe classificatie-gebaseerde afdwinging werkt
Het afdwingingsproces verbindt DSPM-discovery met realtime bescherming via diverse stappen:
| Fase | Wat gebeurt er | Voorbeeld |
|---|---|---|
| Classificatie | DSPM ontdekt en labelt gevoelige data | Document getagd “Vertrouwelijk—PII/PHI” |
| Detectie | Afdwingingslaag detecteert classificatie wanneer data wordt gedeeld | Gebruiker voegt bestand toe aan externe e-mail |
| Context Evaluatie | Systeem evalueert afzender, ontvanger en datasensitiviteit | Werknemer stuurt naar bekende leverancier vs. onbekende ontvanger |
| Beleidsapplicatie | Passende bescherming wordt automatisch toegepast | Encryptie vereist, downloaden beperkt, watermerk toegepast |
| Audit Logging | Volledig logboek aangemaakt voor compliance | Wie, wat, wanneer, waar, hoe vastgelegd in audit logs |
Dynamische beleidsafdwinging
Effectieve afdwinging is niet zwart-wit. In plaats van alleen blokkeren of toestaan, kunnen contextbewuste systemen graduele beschermingen toepassen op basis van de specifieke situatie:
- End-to-end encryptie voor gevoelige data naar geautoriseerde externe ontvangers
- Alleen-lezen toegang voor sterk geclassificeerde documenten die niet mogen worden gedownload
- Watermerken om ongeautoriseerde verspreiding te ontmoedigen via digital rights management
- Bewerken zonder bezit voor samenwerking zonder bestanden te downloaden
- Blokkeren bij pogingen om beperkte data te delen met ongeautoriseerde partijen
Deze genuanceerde aanpak behoudt productiviteit en waarborgt bescherming. Gebruikers kunnen blijven samenwerken—maar niet op manieren die databeveiligingsbeleid schenden.
Integratie zonder herontwerp
Moderne afdwingingsoplossingen integreren met DSPM-platforms via Microsoft Information Protection (MIP)-labels of directe API-koppelingen. Dit betekent dat organisaties:
- Hun bestaande DSPM-investering kunnen blijven gebruiken
- Classificaties die al op data zijn toegepast, benutten
- Het opnieuw taggen of classificeren van bestaande content vermijden
- Consistente beleidsregels behouden over discovery en afdwinging heen
De DSPM verzorgt discovery en classificatie. De afdwingingslaag verzorgt bescherming. Elk doet waar het goed in is.
Van zichtbaarheid naar controle: resultaten en voordelen
Wanneer organisaties de afdwingingskloof dichten, verandert DSPM van een rapportagetool in een actief verdedigingssysteem.
Geautomatiseerde compliance over regelgeving heen
DSPM-classificaties kunnen automatisch regelgevingsspecifieke controles activeren:
- CUI-getagde documenten krijgen CMMC-nalevingsbescherming
- PHI-geclassificeerde bestanden activeren HIPAA-nalevingsmaatregelen
- Persoonsgegevens dwingen automatisch GDPR-nalevingsvereisten af
- Financiële gegevens passen SOX- en GLBA-controles toe
Dit elimineert het handmatig koppelen van classificaties aan compliance-vereisten. De policy engine regelt dit automatisch op basis van de labels die DSPM al heeft toegepast.
Meetbare verbeteringen in beveiliging
Organisaties die geautomatiseerde afdwinging naast DSPM implementeren, zien doorgaans:
- 100% beleidsafdwinging voor geclassificeerde data die extern wordt gedeeld
- Volledige audittrails voor elke externe data-interactie
- Snellere incidentrespons dankzij geautomatiseerde controles
- Vereenvoudigde compliance-rapportage met uniforme zichtbaarheid
Operationele efficiëntiewinst
Buiten beveiligingsverbeteringen vermindert afdwingingsautomatisering de operationele last:
- Eén classificatiesysteem stuurt alle beschermingsmaatregelen aan
- Geen extra gebruikersopleiding nodig voor beleidsnaleving
- Minder helpdesktickets gerelateerd aan beveiligde bestandsoverdracht
- Snellere auditvoorbereiding dankzij uitgebreide logging
Uit onderzoek van IBM blijkt dat organisaties die AI-gestuurde security-automatisering gebruiken gemiddeld $1,9 miljoen per datalek besparen en bedreigingen 80 dagen sneller detecteren dan organisaties zonder automatisering.
Kiteworks Private Data Network dicht de kritieke DSPM-afdwingingskloof
De kloof tussen DSPM-discovery en databeveiliging vraagt om een oplossing die speciaal is ontworpen voor het beveiligen van data in beweging. Het Kiteworks Private Data Network pakt deze kloof aan met diverse belangrijke mogelijkheden.
Geautomatiseerde beleidsafdwinging via MIP-integratie. Kiteworks verwerkt classificaties van elke DSPM-oplossing via Microsoft Information Protection-labels en past automatisch beschermingsmaatregelen toe wanneer geclassificeerde data extern wordt gedeeld. Geen handmatige tussenkomst vereist.
Encryptie voor data in beweging over alle kanalen. In tegenstelling tot point solutions die slechts één deel van het delen beschermen, dwingt Kiteworks AES-256 Encryptie af over e-mail, bestandsoverdracht, beheerde bestandsoverdracht, API’s en webformulieren. Gevoelige data blijft beschermd, ongeacht hoe deze uw organisatie verlaat.
SafeEDIT bewerken zonder bezit. Voor zeer gevoelige documenten maakt SafeEDIT externe samenwerking mogelijk zonder bestanden te downloaden. Ontvangers kunnen documenten bekijken en bewerken zonder ooit het bestand in bezit te krijgen, waardoor het risico op ongecontroleerde kopieën wordt geëlimineerd.
Zero Trust-architectuur voor extern delen. Kiteworks breidt zero-trust-principes uit buiten uw netwerkperimeter, verifieert elk toegangsverzoek en dwingt het principe van minimale rechten af, zelfs voor externe ontvangers.
Uitgebreide audit logging. Elke toegang, deling, wijziging en overdracht wordt volledig gelogd, waardoor het audittrail ontstaat dat vereist is voor naleving van regelgeving en incidentonderzoek.
Organisaties die gevoelige data beschermen bij externe samenwerking kunnen het zich niet permitteren om te stoppen bij discovery. Kiteworks verandert DSPM-classificaties in afgedwongen bescherming en maakt uw databeveiligingsstrategie compleet.
Meer weten over het dichten van deze kritieke kloof in uw DSPM-investering? Plan vandaag nog een demo op maat.
Veelgestelde vragen
DSPM en data-in-beweging bescherming richten zich op verschillende fasen van de datacyclus. DSPM focust op het ontdekken, classificeren en monitoren van gevoelige data in rust in repositories en cloudomgevingen. Data-in-beweging bescherming dwingt beveiligingsbeleid af wanneer die data extern wordt gedeeld via e-mail, bestandsoverdracht of samenwerkingstools. Organisaties hebben beide nodig voor volledige dekking—DSPM biedt zichtbaarheid terwijl data-in-beweging bescherming ervoor zorgt dat classificaties worden omgezet in afgedwongen bescherming.
Geautomatiseerde beleidsafdwingingsoplossingen kunnen integreren met bestaande DSPM-platforms zonder dat organisaties hun huidige investeringen hoeven te vervangen. Integratie gebeurt meestal via Microsoft Information Protection (MIP)-labels, die dienen als universele classificatiestandaard. Wanneer een DSPM-oplossing zoals Purview, Varonis, Cyera of BigID een MIP-label toepast, leest de afdwingingslaag dat label en past automatisch de bijbehorende beschermingsmaatregelen toe.
Geautomatiseerde afdwinging helpt organisaties te voldoen aan CMMC 2.0-nalevingsvereisten voor Controlled Unclassified Information door ervoor te zorgen dat CUI-geclassificeerde documenten automatisch voldoen aan de vereiste bescherming wanneer ze extern worden gedeeld. Wanneer DSPM een document als CUI tagt, past de afdwingingslaag de benodigde maatregelen toe—encryptie, toegangscontrole, audit logging—zonder handmatige tussenkomst. Dit zorgt voor de gedocumenteerde, consistente bescherming waar CMMC-beoordelaars naar zoeken.
Organisaties die externe samenwerking nodig hebben zonder bestanden te downloaden, kunnen gebruikmaken van bewerken zonder bezit-technologie zoals SafeEDIT. Deze aanpak stelt externe ontvangers in staat gevoelige documenten via een beveiligde interface te bekijken en te bewerken zonder het daadwerkelijke bestand ooit te downloaden. Het document verlaat de beschermde omgeving nooit, waardoor risico’s van ongecontroleerde kopieën worden geëlimineerd terwijl volledige samenwerkingsmogelijkheden behouden blijven.
Organisaties pakken shadow AI-risico’s aan via geautomatiseerde beleidsafdwinging die pogingen tot datadeling onderschept voordat ze ongeautoriseerde AI-tools bereiken. Wanneer een medewerker probeert een geclassificeerd document te uploaden naar een AI-dienst, detecteert de afdwingingslaag de DSPM-classificatie en past passende maatregelen toe—blokkeren van de overdracht, goedkeuring vereisen of toestaan met logging, afhankelijk van het beleid. Dit voorkomt onbedoelde blootstelling zonder dat medewerkers handmatig classificaties hoeven te controleren. Een robuuste AI data governance-strategie combineert DSPM-zichtbaarheid met afdwinging om deze kloof te dichten.
Aanvullende bronnen
- Blog Post DSPM versus traditionele databeveiliging: het dichten van kritieke beschermingsgaten
- Blog Post DSPM voor advocatenkantoren: klantvertrouwelijkheid in het cloudtijdperk
- Blog Post DSPM voor de zorg: PHI beveiligen in cloud- en hybride omgevingen
- Blog Post DSPM voor de farmaceutische sector: bescherming van klinische proefdata en intellectueel eigendom
- Blog Post DSPM in de financiële sector: verder dan naleving van regelgeving naar volledige databescherming