Data Security Posture Management (DSPM)

Empresas modernas enfrentam desafios sem precedentes para proteger dados em ambientes de nuvem complexos e infraestruturas híbridas. A Data Security Posture Management (DSPM, ou “Gestão da Postura da Segurança de Dados”) surgiu como uma abordagem crítica de segurança cibernética que oferece visibilidade e controle abrangentes sobre dados sensíveis, independentemente de onde estejam.

A proliferação de dados nas organizações está aumentando rapidamente o risco de perda ou comprometimento de informações valiosas e sensíveis. Esses riscos tornam a segurança de dados o problema nº 1 para decisores e times de segurança — especialmente para quem ainda depende de estratégias legacy.

A adoção acelerada de serviços em nuvem e a mudança para desenvolvimento ágil transformaram a forma como as empresas armazenam, processam e protegem dados. Agora é necessário gerenciar dados em múltiplas nuvens, aplicações e tecnologias de armazenamento. O DSPM complementa ferramentas existentes, como Cloud Security Posture Management (CSPM), ao focar na proteção de dados (em vez de apenas infraestrutura), criando uma estratégia de cibersegurança mais completa.

A Gestão da Postura de Segurança de Dados (DSPM, em inglês Data Security Posture Management) representa uma abordagem orientada a dados que oferece visibilidade e controle abrangentes sobre dados sensíveis em todo o ecossistema digital de uma organização. Enquanto o CSPM foca na segurança da infraestrutura, o DSPM trata especificamente da proteção de dados ao ajudar as organizações a descobrir, classificar e proteger informações sensíveis onde quer que estejam.

O DSPM define um caminho moderno para entender tudo o que afeta a postura de segurança dos seus dados, em qualquer lugar em que estejam — incluindo ambientes SaaS, PaaS, nuvem pública ou multi-cloud, on-premises ou híbridos. O DSPM mostra onde estão os dados valiosos ou sensíveis, quem pode acessá-los e qual é a postura de segurança associada.

O DSPM permite que organizações mantenham consciência contínua sobre seus ativos de dados e o status de proteção por meio de três capacidades-chave:

• Descoberta e classificação automática de dados sensíveis em diferentes ambientes
• Monitoramento em tempo real de padrões de acesso e uso de dados
• Avaliação de risco e correção (remediação) com base na sensibilidade e exposição dos dados

As organizações contam com soluções de DSPM para identificar, classificar e reforçar a proteção de dados sensíveis em escala. Com tecnologia baseada em IA, é possível proteger dados em SaaS, PaaS, nuvens públicas, multi-cloud, on-premises e ambientes híbridos — reduzindo riscos centrados em pessoas.

Uma das maiores perguntas em segurança da informação é: “Onde estão nossos dados?”. Você não consegue começar a proteger dados até saber onde eles estão — especialmente dados críticos de negócio, dados de clientes ou dados regulados. Como aprendemos nesta nova era do ágil, seus dados podem estar praticamente em qualquer lugar. Ter melhor visibilidade é o primeiro passo na Data Security Posture Management.

As comunidades de analistas e fornecedores descrevem diferentes tipos de ‘posture management’. Em geral, todos tentam responder a duas perguntas: Quais são os problemas e como podemos corrigi-los? A Gestão da Postura de Segurança de Dados é uma abordagem prescritiva relativamente nova para proteger dados. Como definido pelo Gartner em seu Hype Cycle for Data Security 2022: “Data security posture management provides visibility as to where sensitive data is, who has access to that data, how it has been used, and what the security posture of the data store or application is.”

A Gartner classificou o DSPM com benefício “transformacional”, reconhecendo-o como uma solução urgente para desafios modernos de segurança de dados.

O DSPM opera por meio de um processo sistemático em três etapas para proteger os dados da organização:

1. Descoberta e análise: o sistema identifica e cataloga automaticamente onde os dados estão em serviços de nuvem, plataformas SaaS e ambientes on-premises. Também detecta ‘shadow data stores’ e bases esquecidas que podem representar risco.
2. Detecção de risco: o DSPM avalia vulnerabilidades potenciais analisando caminhos de acesso, privilégios de usuários e sensibilidade dos dados. O processo considera fatores como severidade, classificação de dados e configurações de recursos para priorizar a correção.
3. Monitoramento contínuo: a estrutura realiza avaliação contínua da postura de segurança de dados, apoiando requisitos regulatórios e se adaptando a novas ameaças e mudanças do negócio.

Saiba mais sobre as soluções de DSPM da Proofpoint e use uma plataforma que descobre e classifica dados sensíveis enquanto eleva riscos e minimiza a superfície de ataque. Ou consulte a planilha para mais detalhes.

O DSPM descobre onde os dados estão e analisa do que eles são feitos

Descobrir a localização dos dados é um grande desafio por causa da natureza do ágil. Em organizações DevOps e orientadas por modelos, a quantidade de dados estruturados e não estruturados que podem estar em praticamente qualquer lugar é muito maior — e continua crescendo.

Em cenários legacy, os dados ficavam on-premises, o que deu origem ao modelo de segurança de rede “Castelo e Fosso”: restringir acesso externo e confiar em usuários internos. A necessidade de computação mais flexível e ágil fragmentou arquiteturas legadas e levou grandes volumes de dados para locais externos operados por terceiros. Para arquitetos e profissionais de segurança e responsáveis por compliance, essa mudança massiva na localização dos dados — somada ao crescimento do volume — exige uma abordagem diferente para proteger informações: daí a Data Security Posture Management (DSPM).

O DSPM reconhece que arquiteturas ágeis são mais complexas porque os ambientes de dados não são monolíticos. Para a maioria das empresas, dados ficam em muitos lugares físicos e virtuais: dois ou mais provedores de nuvem (como Amazon, Microsoft ou Google), nuvens privadas, provedores SaaS, PaaS e data lakes (como Snowflake e Databricks), parceiros de negócio, LLMs e, claro, servidores e endpoints on-premises.

E os dados não estão apenas indo para mais lugares: a velocidade de criação de dados está disparando com micro serviços, mudanças frequentes, aceleração de acessos para modelagem e iterações constantes de código por times DevOps. Um dos efeitos colaterais para a segurança são os ‘shadow data stores’ e bases abandonadas, que atraem atacantes como mel.

Localizar os dados é apenas o começo. Uma análise de classificação de dados é necessária para ajudar o time a entender a natureza das informações e definir níveis de preocupação com proteção e monitoramento — especialmente para dados sujeitos a requisitos de compliance.

O DSPM detecta dados em risco e prioriza a ordem de remediação

A segunda fase do DSPM envolve detectar quais dados estão em risco. Um passo prévio é identificar todos os sistemas e operações relacionados no ambiente. Detectar toda a infraestrutura ajuda a determinar todos os caminhos de acesso aos dados — e quais caminhos podem exigir mudanças de permissões ou novos controles.

Direitos de acesso são desafiadores porque dados estruturados e não estruturados podem estar em muitos tipos de repositórios: bancos de dados cloud-native, armazenamento em blocos e serviços de armazenamento de arquivos. Para cada um, seu time precisa identificar configurações erradas de acesso, privilégios inflados, usuários inativos, aplicações vulneráveis e recursos expostos com acesso a dados valiosos e sensíveis.

Se sua organização ainda está evoluindo nesses temas, considere que times de segurança precisam colaborar de perto com engenharia e dados devido à rápida evolução das arquiteturas, micro serviços e data stores.

E o acesso não é o único risco — a natureza do dado também é. Seu time deve priorizar os dados para ranquear importância e nível de risco: são dados proprietários, regulados, valiosos ou sensíveis? A avaliação de risco combina severidade de vulnerabilidades, natureza dos dados, caminhos de acesso e condição das configurações. Quanto maior o risco, maior a prioridade para remediar.

O DSPM remedia riscos de dados e evita que voltem a acontecer

Proteger dados em risco significa remediar vulnerabilidades descobertas durante as fases de Descoberta e Detecção do DSPM. Em cenários legacy, as equipes costumam focar no perímetro clássico, mas em ambientes híbridos modernos existe um conjunto muito mais amplo de riscos. A remediação exige uma abordagem multidisciplinar. Dependendo do cenário, o time pode precisar de apoio de operações de rede e infraestrutura, gestão de configuração em nuvem, gestão de identidades e acessos (IAM), bancos de dados, LLMs, políticas de backup, DevOps e mais.

A segurança de dados normalmente é governada por controles do provedor. Porém, o assinante corporativo também tem um papel crítico — principalmente em temas de configuração. Exemplos de ações:

• Identificar onde as cargas de trabalho estão rodando
• Mapear relações entre dados, infraestrutura e processos de negócio para descobrir caminhos exploráveis
• Verificar privilégios de contas de usuário e administrador para identificar acessos excessivos
• Inspecionar todos os IPs públicos relacionados às contas de nuvem para risco de sequestro

Como os principais provedores de nuvem não oferecem controles integrados e interoperáveis entre nuvens diferentes, a organização precisa garantir que controles de acesso estejam corretamente configurados em multi-cloud e ambientes híbridos.

O modelo clássico “Castelo e Fosso” restringe acesso externo e confia em usuários internos. Essa familiaridade pode até trazer conforto — mas líderes de segurança não deveriam se acomodar.

Vimos uma sequência interminável de ataques bem-sucedidos e vazamentos de dados, o que torna o modelo ‘Castelo e Fosso’ pouco confiável. Além disso, hoje ele é incompleto: atacantes não estão “atacando o castelo” — o alvo real são os seus dados. E, em ambientes ágeis, esses dados podem estar em quase qualquer lugar. E como ter certeza de que o atacante já não está dentro?

A seguir, seis motivos para colocar dados no centro da estratégia (em vez de depender de um modelo legado):

1. CI/CD traz uma explosão de deploys e mudanças

A mudança constante nas necessidades do negócio impulsionou a automação no desenvolvimento. Integração contínua e entrega contínua (CI/CD) aceleram mudanças no código. Na prática, times DevOps podem fazer deploy de novas funcionalidades não uma vez por mês ou por semana, mas 5, 10, 15 vezes (ou mais) por dia.Mais agilidade é excelente — porém ciclos rápidos adicionam risco à segurança de dados.

O risco de vazamento de dados aumenta com a complexidade e a velocidade das mudanças, especialmente quando instâncias temporárias e cópias para testes são criadas e esquecidas.

2. IA/ML aumenta a necessidade de acesso a dados para modelagem

Workloads de machine learning (ML) exigem grandes volumes de dados estruturados e não estruturados para treinar modelos. À medida que cientistas de dados experimentam e evoluem modelos, novos data stores surgem para testes e treinamento.

Esse movimento frequente de dados de produção para ambientes não produtivos pode ampliar a exposição. Colocar o dado no centro ajuda a garantir controles onde quer que ele esteja.

3. Micro serviços multiplicam serviços e acesso granular

A regra fundamental do futebol americano, basquete, beisebol e outros jogos com bola é manter o foco na bola. A mesma lição se aplica à segurança de dados: mantenha o foco nos dados. Fazer isso era mais fácil para aplicações legadas, construídas com uma arquitetura de três camadas e um único banco de dados. Nesse cenário, proteger os dados da aplicação exigia apenas a proteção desse banco de dados.

O desenvolvimento de aplicações modernas utiliza múltiplos microsserviços com seus próprios bancos de dados, que contêm partes sobrepostas dos dados da aplicação. Isso complica enormemente a segurança de dados, especialmente porque novos recursos frequentemente introduzem novos microsserviços com mais bancos de dados.

O número de caminhos de acesso a esses bancos de dados também aumenta quadraticamente ao longo do tempo. Revisar continuamente a postura de segurança desses bancos de dados e caminhos de acesso que se multiplicam, manualmente, é impossível — e é mais um motivo para usar a automação para ajudar a equipe a manter o foco nos dados.

4. A proliferação de dados cria mais cópias em mais lugares

A proliferação de cópias de dados em diferentes locais de armazenamento é um grande problema para organizações que utilizam opções de infraestrutura como serviço (IaaS) e infraestrutura como código (IaC). Essas arquiteturas permitem realizar tarefas rapidamente, mas “mais rápido” muitas vezes significa que não há ninguém monitorando para aplicar verificações de segurança aos dados em constante expansão. Colocar os dados em primeiro plano na sua política de segurança ajudará a fornecer a capacidade de rastrear automaticamente os dados onde quer que estejam armazenados e aplicar controles de segurança automaticamente para garantir que os dados estejam protegidos contra acesso não autorizado.

Sistemas diferentes geralmente operam com protocolos de segurança distintos, criando problemas de visibilidade e políticas de segurança inconsistentes entre os ambientes. As organizações agora precisam lidar com um volume enorme de dados, dos quais 80 a 90% são conteúdo não estruturado em e-mails, planilhas e diversos formatos digitais.

5. A segurança na nuvem sofre quando acesso a dados é mal configurado

A autorização de acesso é um pilar da segurança de dados. Sem ela, os dados ficam vulneráveis ​​a ataques. Mas e se os controles de autorização forem implementados incorretamente? Talvez alguém os tenha simplificado ou removido para facilitar o uso pelas equipes de DevOps. Os controles são aplicados de forma consistente aos dados, independentemente de onde estejam?

De acordo com analistas do Gartner, a maioria das violações de segurança na nuvem é causada por configurações incorretas da infraestrutura de nuvem (IaaS e PaaS). Uma abordagem de segurança centrada nos dados deve garantir que as configurações de acesso aos dados sejam usadas corretamente, independentemente de onde os dados estejam.

Uma preocupação primordial são as Ameaças Persistentes Avançadas (APTs), ataques cibernéticos avançados nos quais os invasores obtêm e mantêm acesso não autorizado às redes por longos períodos. Essas ameaças visam especificamente a exfiltração de dados confidenciais, em vez de causar interrupções no sistema. A lacuna de segurança de dados na nuvem tornou-se particularmente preocupante, com as violações de dados baseadas em nuvem representando 45% de todas as violações em 2023.

6. Regulamentações de Privacidade Exigem Maior Controle e Rastreamento de Dados

A conformidade é um fator determinante para a segurança de dados. Exemplos incluem dados de identificação pessoal para o GDPR, dados de contas de pagamento, dados de autenticação sensíveis para o PCI DSS e dados pessoais de saúde para o HIPAA. O descumprimento na proteção de dados valiosos e sensíveis como esses pode acarretar penalidades substanciais.

Para violações graves, a GDPR pode impor multas de até € 20 milhões ou 4% do faturamento anual global. Da mesma forma, as violações do HIPAA podem resultar em penalidades que variam de US$100 a US$50.000 por registro afetado. O DSPM ajuda as organizações a detectar e classificar automaticamente os dados relacionados aos requisitos de conformidade, mapeando-os para os benchmarks regulatórios relevantes.

Os dados são o ativo mais valioso da sua organização. Uma política de segurança que prioriza os dados deve permitir a descoberta e classificação automáticas de todos os dados protegidos em qualquer lugar do ambiente. As equipes de segurança devem ter 100% de visibilidade da localização de dados valiosos e sensíveis para garantir sua proteção. Uma abordagem tradicional de segurança baseada em castelo e fosso não será suficiente em ambientes modernos. Pelos motivos já mencionados, adotar uma estratégia de segurança que priorize os dados é essencial para mantê-los seguros. Esse é o propósito do DSPM.

Uma plataforma de DSPM automatiza cinco domínios de capacidades para avaliar a postura de segurança de dados, detectar e remediar riscos e garantir compliance. Em geral, é útil buscar uma plataforma de DSPM que seja sem agente e possa ser implantada de forma nativa nas principais nuvens (AWS, Azure, GCP ou Snowflake), além de suportar aplicações SaaS líderes e bancos de dados e file stores on-premises.

A plataforma deve fornecer acesso 100% via API para integrar facilmente dados de ferramentas existentes necessárias ao uso do DSPM no seu ambiente. Naturalmente, também deve usar controle de acesso baseado em funções (RBAC) para que a gestão da postura de segurança de dados seja tão segura quanto os próprios dados. Esses requisitos ajudam a minimizar barreiras e acelerar o valor do DSPM para seus times.

Descoberta de dados com DSPM

A capacidade de descoberta responde à pergunta: “Onde estão meus dados valiosos e sensíveis?”. O DSPM deve descobrir dados estruturados, não estruturados e semiestruturados em uma ampla variedade de repositórios de dados de provedores de nuvem e plataformas SaaS, além de aplicações corporativas como Snowflake, Salesforce e Workday, e também bancos de dados e compartilhamentos de arquivos on-premises. Essas informações — e quaisquer outros objetos que possam estar em risco — devem ser reportadas aos times de segurança.

Classificação de dados com DSPM

A classificação indica se seus dados são valiosos ou sensíveis e que tipo de dado é. Ela responde a perguntas como: “Existem ‘shadow data stores’?”. Antes de tudo, você precisa que a capacidade de classificação do DSPM seja automatizada e precisa. Se a plataforma não consegue fazer isso de forma automática e confiável, ela perde o sentido em ambientes híbridos modernos.

A automação deve cobrir diferentes capacidades de classificação:

• Analisar o conteúdo real nos repositórios (e não apenas nomes de objetos/tabelas/colunas)
• Oferecer classificadores prontos (sem exigir regras criadas pelo cliente; isso atrasa a implantação)
• Identificar dados regulados (GDPR, PCI DSS, HIPAA e, no Brasil, LGPD)
• Permitir que usuários definam classificadores para dados proprietários/únicos
• Identificar dados valiosos ou sensíveis em bancos/tabelas/colunas adicionados recentemente
• Notificar o time de segurança quando novos dados valiosos ou sensíveis forem descobertos
• Escanear dados no local (“in-place”), sem que dados saiam do ambiente da organização
• Amostrar dados durante o scan para reduzir custo computacional
• Detectar dados valiosos ou sensíveis usando proximidade para aumentar a precisão
• Ter workflow para corrigir falsos positivos quando dados valiosos/sensíveis forem categorizados incorretamente

Governança de acesso com DSPM

A governança de acesso garante que apenas usuários autorizados acessem repositórios específicos ou tipos de dados. Os processos de governança de acesso do DSPM também descobrem questões como: “Quem acessa quais dados?” e “Existem privilégios excessivos?”

Capacidades automatizadas da plataforma devem incluir:

• Identificar todos os usuários com acesso aos data stores
• Identificar todas as funções (roles) com acesso a esses data stores
• Identificar todos os recursos que acessam esses data stores
• Rastrear o nível de privilégios associado a cada usuário/função/recurso
• Detectar usuários/funções externos com acesso aos data stores

Essas informações alimentam análises e ajudam a determinar o nível de risco associado aos repositórios de dados da organização.

Detecção e remediação de riscos com DSPM

Este domínio trata de funções típicas de gestão de vulnerabilidades. A detecção de riscos envolve identificar possíveis caminhos de ataque que poderiam levar a uma violação de dados valiosos ou sensíveis. A segurança legacy normalmente foca na infraestrutura que suporta os dados (rede, servidores, endpoints etc.).

O DSPM foca em detectar vulnerabilidades que impactam dados valiosos e sensíveis — e também usuários inseguros com acesso a esses dados. O DSPM também verifica os dados contra benchmarks do setor e padrões de compliance como GDPR, SOC2 e PCI DSS. A ideia central é mapear visualmente relações entre data stores, usuários e recursos para orientar investigação e remediação.

A plataforma deve:

• Permitir criação de regras personalizadas de detecção de risco combinando dados valiosos/sensíveis, acesso, risco e configurações
• Suportar consultas personalizadas para encontrar riscos de segurança de dados específicos do seu ambiente
• Enviar notificações acionáveis (triggers) para responsáveis definidos quando riscos forem detectados
• Disparar automaticamente workflows em ferramentas de terceiros (ex.: sistemas de tickets)

Para facilitar a usabilidade, recursos modernos baseados em grafos podem visualizar e permitir consultas para identificar caminhos de ataque até dados valiosos e sensíveis.

Compliance com DSPM

Organizações precisam cumprir leis e regulamentações que regem dados valiosos e sensíveis. No Brasil, a LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados) é referência para dados pessoais. Em cenários globais, o GDPR (União Europeia) busca garantir direitos sobre dados pessoais, como nomes, biometria, números de identificação, endereços IP, localização e números de telefone.

Sistemas de multas por não conformidade podem ser significativos. No GDPR, por exemplo, podem chegar a 4% do faturamento anual global ou 20 milhões de euros (o que for maior). Leis e normas como HIPAA, GLBA, PCI DSS e CCPA também exigem proteção de tipos específicos de dados. O DSPM deve detectar e classificar automaticamente todos os dados relevantes a leis e normas aplicáveis, e automatizar o mapeamento para benchmarks de compliance.

Stakeholders devem receber um mapa de calor de lacunas de compliance, como PII (informações de identificação pessoal), shadow data ou data stores abandonados contendo dados valiosos e sensíveis. Encarregados e áreas de governança devem ter dashboard e relatórios para acompanhar compliance por região, função etc. Além de proteger dados regulados, a plataforma deve simplificar e acelerar a documentação de compliance para auditorias.

As soluções de DSPM da Proofpoint oferecem rápido time-to-value com varredura in-place e ajudam times de segurança a lidar com todo o espectro de desafios de segurança de dados no cenário atual. Saiba mais entrando em contato com a Proofpoint.

O principal benefício do DSPM é acelerar a capacidade da organização de manter todos os dados seguros, continuamente, onde quer que estejam armazenados. Avaliar e agir sobre sua postura de segurança de dados é diferente de outros tipos de postura (nuvem, aplicações, redes, dispositivos, identidade etc.). O DSPM foca diretamente nos dados.

Ao manter dados protegidos, o DSPM ajuda equipes de segurança, operações de TI e DevOps a:

• Descobrir dados valiosos e sensíveis (estruturados e não estruturados) em todos os ambientes, incluindo bases esquecidas e shadow data stores
• Classificar dados valiosos e sensíveis e mapeá-los a frameworks regulatórios para identificar exposição e acompanhar linhagem de dados (origem e quem acessou)
• Descobrir caminhos de ataque a dados valiosos e sensíveis, ponderando sensibilidade dos dados com identidade, acesso, vulnerabilidades e configurações — priorizando os riscos mais críticos
• Conectar-se a workflows de DevSecOps para remediar riscos, especialmente quando aparecem cedo no ciclo de desenvolvimento
• Identificar data stores abandonados — alvos fáceis por falta de governança — e, quando possível, descomissioná-los ou movê-los para armazenamento mais econômico
• Proteger todos os seus dados em SaaS, PaaS, nuvem pública/multi-cloud, on-premises ou ambientes híbridos
• Proteger suas LLMs e sistemas de IA para evitar exposição não intencional de dados valiosos e sensíveis

Plataformas de DSPM também se integram a serviços de segurança e operação dos provedores de nuvem, incluindo AWS, Microsoft Azure, Google Cloud Platform (GCP), Snowflake e outros. O DSPM adiciona uma camada crítica sobre as ferramentas do provedor para garantir que os dados sejam classificados e protegidos onde quer que vão — em SaaS, PaaS, nuvem pública/multi-cloud, on-premises ou híbrido.

A adoção de soluções de DSPM, embora benéfica, traz desafios importantes que as organizações precisam endereçar para uma implementação bem-sucedida:

• Complexidade e escala dos dados: gerenciar e proteger dados em múltiplas nuvens e sistemas on-premises aumenta a complexidade. É preciso lidar com tipos, formatos e localizações diversas mantendo políticas consistentes.
• Desafios de integração: organizações com sistemas legados muitas vezes têm dificuldade em obter interoperabilidade entre DSPM e soluções existentes. É necessário planejamento e testes para não impactar processos de resposta a incidentes.
• Adoção e treinamento de usuários: colaboradores podem perceber novas medidas de segurança de dados como barreiras à produtividade, gerando resistência. Programas de treinamento e gestão de mudanças são essenciais.
• Requisitos de recursos: implementar DSPM demanda recursos relevantes, incluindo expertise especializada e investimentos em infraestrutura. O custo pode ser especialmente desafiador em ambientes extensos e multi-cloud.
• Manutenção contínua: manter inventários de dados atualizados e políticas de segurança em dia é um desafio constante — incluindo lidar com sistemas antigos, data stores não usados e controle de acesso conforme as necessidades mudam.
• Configuração técnica: muitas organizações enfrentam dificuldades em gestão de configuração (controles de acesso insuficientes, arquivos/diretórios desprotegidos e recursos habilitados sem necessidade). Se não forem tratados, esses pontos viram vulnerabilidades.

Apesar de parecer desafiador, é possível administrar esses obstáculos com um bom planejamento e uma implementação em fases. Organizações que superam essas barreiras tendem a proteger melhor dados sensíveis e manter uma postura de segurança mais forte.

Uma implementação bem-sucedida de DSPM exige uma abordagem estruturada alinhada aos objetivos e requisitos de segurança.

Avalie a postura atual de segurança

Comece com uma análise completa das práticas atuais de gestão de dados e controles de segurança. Identifique lacunas e estabeleça uma linha de base para melhoria. Documente fluxos de dados, locais de armazenamento e configurações para orientar a estratégia de DSPM.

Escolha a solução de DSPM adequada

Selecione uma solução que se integre ao seu stack e ofereça automação. Busque recursos para descoberta de dados, classificação de dados e avaliação de risco. A solução deve escalar com o crescimento da organização.

Priorize dados sensíveis

Concentre esforços iniciais nos ativos mais críticos. Crie uma categorização clara por sensibilidade e defina configurações de segurança adequadas para cada categoria. A abordagem baseada em risco garante proteção imediata ao que mais importa.

Promova uma cultura de conscientização

Desenvolva políticas claras de manuseio de dados e garanta que todos entendam seu papel. Crie políticas com base nos riscos identificados e procedimentos de execução. Treinamentos regulares ajudam a consolidar a cultura.

Implemente controles automatizados

Use automação para reduzir esforço manual e garantir consistência: menor privilégio, monitoramento contínuo e remediação automática de problemas. Isso mantém o padrão de segurança e reduz a carga no time.

Monitore e ajuste

Mantenha visibilidade contínua com monitoramento em tempo real e avaliações periódicas. Use dashboards e relatórios do DSPM para acompanhar métricas e ajustar políticas. Esse ciclo ajuda a identificar novos riscos e oportunidades de melhoria.

Embora o DSPM tenha um papel crucial em arquiteturas modernas, é importante entender como ele complementa — e se diferencia de — outras soluções.

CSPM (Cloud Security Posture Management)

O CSPM foca em proteger configurações de infraestrutura em nuvem e garantir conformidade com boas práticas. Ferramentas CSPM monitoram recursos de nuvem para configurações erradas, violações de compliance e riscos de infraestrutura.

Enquanto o CSPM protege a camada de infraestrutura, o DSPM adota uma abordagem orientada a dados, focando nos dados sensíveis dentro desses ambientes. O DSPM aprofunda a visibilidade sobre padrões de uso, direitos de acesso e movimentação de dados, complementando controles do CSPM.

SIEM (Security Information and Event Management)

Soluções SIEM agregam e analisam eventos de segurança de múltiplas fontes para detectar incidentes. Elas são fortes em identificar atividades suspeitas e dar detecção em tempo real.

O DSPM é diferente porque foca explicitamente na postura de segurança de dados, e não apenas em eventos/logs. Enquanto o SIEM acompanha eventos e registros, o DSPM avalia continuamente exposição a risco, classificação de dados e status de proteção.

DLP (Data Loss Prevention / Prevenção de Perda de Dados)

Soluções de DLP evitam exfiltração não autorizada monitorando e bloqueando a movimentação de dados sensíveis, geralmente nos pontos de saída.

O DSPM vai além do caráter preventivo do DLP ao fornecer visibilidade contínua da postura e exposição de risco. Enquanto o DLP controla o movimento de dados, o DSPM traz uma visão mais ampla: descoberta, classificação, avaliação de risco e remediação ao longo do ciclo de vida dos dados.

Organizações de diferentes setores usam DSPM para fortalecer práticas de segurança de dados. Alguns dos principais usuários incluem:

• Empresas com grandes volumes de dados
• Usuários de serviços em nuvem
• Setores regulados
• Empresas de tecnologia
• Órgãos governamentais
• Pequenas e médias empresas

Caso de uso 1 do DSPM: automatizar descoberta e classificação em todos os data stores

Duas fontes frequentemente negligenciadas são shadow data stores e data stores abandonados. Eles podem ficar fora dos controles regulares — especialmente quando duplicações ad hoc são feitas por cientistas/engenheiros de dados para testes.

Esse caso de uso beneficia times de segurança ao manter alinhamento com times de dados e engenharia para descobrir, classificar e validar automaticamente dados em todos os ambientes, inventariando dados estruturados e não estruturados em bancos nativos, armazenamento em bloco e armazenamento de arquivos.

Caso de uso 2 do DSPM: prevenir exposição e minimizar a superfície de ataque

Estratégias de nuvem híbrida permitem inovação, mas evoluem arquitetura, micro serviços e data stores continuamente. Times de segurança usam DSPM para acompanhar essa evolução, minimizando exposição de dados e a superfície de ataque.

A plataforma identifica automaticamente dados em risco ao checar continuamente data stores (incluindo bases abandonadas/obsoletas), backups e snapshots, além de recursos associados quanto a configurações erradas. Ela detecta aplicações vulneráveis e recursos expostos com acesso a dados valiosos e sensíveis.

Caso de uso 3 do DSPM: rastrear permissões e aplicar menor privilégio

Permissões inadequadas podem causar uso indevido ou exposição de dados, acidentalmente por insiders ou de forma intencional por atacantes. O DSPM permite uma visão simples e precisa dos privilégios de acesso.

Ele cataloga privilégios e compara com uso real para identificar usuários inativos e com privilégios excessivos. A lista resultante ajuda administradores a corrigir rapidamente excessos e remover contas dormentes.

Caso de uso 4 do DSPM: monitorar proativamente compliance com regulamentação

Leis e normas exigem auditorias de compliance. O DSPM ajuda a governança a se antecipar com checagens contínuas contra benchmarks e controles.

Exemplo: o PCI DSS Requirement 3 exige proteção de dados de pagamento armazenados com criptografia e outros controles.

O DSPM identifica dados de pagamento armazenados e se estão criptografados. Isso é viabilizado pelo catálogo de dados, inteligência de privilégios e detecção de risco, fornecendo evidências para auditorias.

Caso de uso 5 do DSPM: habilitar uso seguro de IA

IA generativa e LLMs trazem desafios relevantes. Sem classificação de dados, existe o risco de processar e expor informações sensíveis.

O desafio aumenta com a ‘shadow AI’ — tecnologias implementadas por áreas de negócio sem supervisão de TI. Isso pode gerar práticas inconsistentes e vulnerabilidades.

A implementação de DSPM permite identificar dados valiosos e sensíveis antes que sejam enviados a LLMs e aplicações de IA generativa, para bloquear, mascarar ou prevenir exposição não intencional.

A Data Security Posture Management (DSPM) atende necessidades críticas de organizações que operam em ambientes multi-cloud complexos e enfrentam requisitos rigorosos de compliance. Essa abordagem oferece visibilidade granular sobre dados sensíveis, automatiza a remediação de riscos e alinha práticas de segurança a padrões regulatórios.

As principais plataformas de DSPM entregam descoberta de dados com IA e pontuação de risco contextual, integrando-se ao stack existente. As organizações devem priorizar soluções que automatizam aplicação de políticas e mantenham monitoramento contínuo de compliance. Essas capacidades permitem proteger ativos sensíveis sem comprometer a eficiência operacional.

Soluções de DSPM reduzem a superfície de ataque ao impor acesso de menor privilégio e mapear dados em ecossistemas híbridos. A estratégia certa transforma segurança de dados em um framework proativo que se adapta a ameaças emergentes e às mudanças do negócio.