Secret d’affaires, données financières, propriété intellectuelle, données à caractère personnel sont des cibles privilégiées des prédateurs : où sont-elles stockées, qui y accède, quels risques pèsent sur elles ? Autant de questions qui justifient la mise en œuvre du Data Security Posture Management (DSPM).


Le DSPM est une approche stratégique qui permet aux entreprises de surveiller, analyser et renforcer la sécurité des données dans leurs systèmes d’information. Il inclut la détection des vulnérabilités, l’évaluation des risques, la mise en œuvre de contrôles et une amélioration continue des stratégies de protection. L’objectif est d’assurer la protection des données sensibles contre tout accès non autorisé, tout en respectant les exigences réglementaires de plus en plus strictes. Le DSPM permet d’anticiper les menaces et d’assurer une protection optimale des informations critiques.

Le pilier central du Data Security Posture Management (DSPM) est de garantir la protection des données sensibles face aux menaces croissantes. Avec l’évolution rapide des cyberattaques, il devient essentiel de déployer des solutions de sécurité robustes et adaptatives, intégrant des contrôles granulaires des accès, des mécanismes de détection des vulnérabilités et des processus de surveillance continue pour sécuriser les données personnelles, financières et stratégiques. De plus, le DSPM aide les entreprises à se conformer aux réglementations strictes telles que le RGPD ou le California Consumer Privacy Act, en prouvant qu’elles respectent les obligations légales tout en préservant les droits des utilisateurs.

Cependant, pour atteindre ces objectifs de protection et de conformité, les entreprises doivent relever un autre défi majeur : l’optimisation des ressources. Trouver un équilibre entre l’efficacité des mesures de sécurité, le contrôle des coûts et la surveillance continue est crucial. Cela soulève des questions techniques complexes dans le cadre de la mise en œuvre du DSPM. Ainsi, comment gérer la complexité des environnements multiclouds et hybrides pour sécuriser des données dispersées tout en assurant une gestion centralisée des contrôles de sécurité ? Comment identifier et classifier correctement les données sensibles et garantir une surveillance continue des risques ? Comment automatiser efficacement la détection des menaces et la réponse aux incidents sans nuire à la sécurité ? De plus, qui doit avoir accès à quelles données, à quel niveau de privilège, et comment surveiller les politiques de gestion des accès pour prévenir les risques d’abus ?

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