Imagine esta situação: uma grande empresa de tecnologia está confiante em suas ferramentas de segurança de dados, mas é pega de surpresa quando dados confidenciais de clientes são expostos durante uma auditoria de rotina. O problema? A classificação incorreta de dados em vários ambientes resultou em controles de acesso frouxos, deixando informações críticas vulneráveis. As consequências? Multas caras, uma reputação prejudicada e confiança do cliente corroída. A causa raiz? Uma estratégia de Data Security Posture Management (DSPM) mal executada que negligenciou aspectos-chave da implementação.
Esse cenário é muito comum. Conforme destacado em um webinar recente da GigaOm com o analista Paul Stringfellow, muitas organizações correm para adotar soluções DSPM sem entender completamente as complexidades envolvidas. DSPM não é apenas sobre implantar tecnologia — é sobre integrar os processos certos e evitar erros críticos que podem expor seus dados.
Este post explora os cinco erros mais comuns que impedem as organizações de perceber todo o potencial do DSPM e fornece dicas práticas para ajudar as equipes de segurança a evitar essas armadilhas.
Erro nº 1: Falta de adesão e colaboração entre equipes de dados
O desafio: esforços isolados de DSPM
Os projetos de DSPM geralmente ficam isolados dentro das equipes de segurança, o que leva a uma colaboração ruim com departamentos importantes como governança de dados, conformidade e privacidade. Essa abordagem ignora o impacto comercial mais amplo do uso de dados. As equipes de segurança podem se concentrar miopicamente na tecnologia, pensando: “Esta ferramenta parece ótima; vamos implementá-la”, sem considerar como ela se alinha com as metas de uso de dados da empresa ou envolver outras partes interessadas essenciais para o sucesso do projeto.
O risco: cobertura de risco incompleta e adoção ruim
Sem a contribuição de todas as partes interessadas relevantes, as iniciativas de DSPM não conseguem abordar o escopo completo dos riscos de dados. Essa supervisão leva a uma postura de segurança desarticulada que ignora vulnerabilidades críticas, bem como controles excessivamente restritivos que dificultam o uso de dados. A adesão abrangente é essencial; sem ela, os funcionários podem resistir a novos processos, prejudicando o sucesso do projeto e expondo a organização a violações de dados e falhas de conformidade.
Dica prática: Promova a colaboração interfuncional
Garantir a adesão de todas as partes interessadas, incluindo unidades de negócios que possuem os dados. Estabeleça equipes interfuncionais para alinhar o DSPM com objetivos de negócios mais amplos, tornando seus esforços de segurança de dados mais abrangentes e eficazes.
Erro nº 2: Classificar dados de forma diferente em ambientes diferentes
O desafio: classificação de dados inconsistente entre plataformas
Cada ferramenta tem sua linguagem exclusiva para classificação de dados. Por exemplo, uma ferramenta pode marcar e-mails como “E-mail”, enquanto outra os rotula como “ID de e-mail”. Essa inconsistência complica o gerenciamento de segurança em ambientes como plataformas locais, na nuvem e SaaS, dificultando a avaliação consistente do risco geral de dados e a automação dos controles de segurança.
O risco: aumento de lacunas de segurança e problemas de conformidade
A classificação de dados inconsistente dificulta a operacionalização dos controles de dados, o que pode resultar em exposição de dados e falhas de conformidade. Sem uma classificação padronizada, a aplicação de políticas de dados consistentes em toda a organização se torna quase impossível, deixando lacunas críticas em sua postura de segurança.
Dica prática: padronize estruturas de classificação
Implemente uma estrutura unificada de classificação de dados que se aplique a todos os ambientes e audite regularmente as práticas para manter a consistência. Garanta que o DSPM ofereça suporte a todos os ambientes, incluindo nuvem pública, nuvem privada, SaaS, data lakes e warehouses de nuvem, streaming de dados e muito mais.
Erro nº 3: Não pensar além da classificação de dados
O desafio: focar somente na classificação
Um equívoco comum é que o DSPM é apenas sobre classificar dados — saber se são dados PII, financeiros ou de saúde. Embora a classificação seja essencial, é apenas o começo. Sem entender o contexto mais amplo — como os dados são usados, acessados e protegidos ao longo de seu ciclo de vida — o valor do DSPM é significativamente limitado.
O risco: percepção limitada sobre risco e uso de dados
A classificação por si só não revela como os dados podem ser usados, armazenados ou acessíveis de maneiras que aumentem o risco de dados. Esse foco estreito pode levar a uma postura de segurança ruim, não conformidade e respostas ineficientes a incidentes de segurança. Dados sem contexto são apenas ruído; entender como os dados interagem dentro de seus sistemas é essencial para identificar riscos reais.
Dica prática: fortaleça o DSPM com inteligência contextual
Para gerenciar efetivamente sua postura de segurança, você precisa de mais do que apenas classificação — você precisa de inteligência de dados contextual completa, incluindo o uso de dados pela IA. Ao alavancar um gráfico de conhecimento, você pode entender dados de uma variedade de perspectivas, incluindo direitos de usuário, postura de configuração, regulamentações aplicáveis, transferências de dados, processos e muito mais, transformando metadados brutos em insights acionáveis. Essa abordagem permite que você identifique riscos reais, agilize a resposta a incidentes e garanta que sua postura de segurança de dados seja proativa e resiliente. Para insights mais profundos, explore nosso whitepaper sobre o poder dos dados contextuais + inteligência de IA [hyperlink].
Erro nº 4: Não testar falsos positivos em escala
O desafio: alertas e falsos positivos esmagadores
Muitas organizações não conseguem testar sistemas DSPM para falsos positivos em escala, sobrecarregando equipes de segurança com alertas excessivos. Isso leva à fadiga de alertas, onde notificações críticas são ignoradas, aumentando o risco de perder ameaças genuínas.
O risco: eficácia de segurança reduzida e esgotamento da equipe
Falsos positivos constantes prejudicam sua postura de segurança e podem desmoralizar suas equipes. Você corre o risco de perder incidentes de segurança significativos se alertas críticos forem ignorados devido à fadiga. Isso não apenas enfraquece sua segurança, mas também desperdiça recursos valiosos.
Dica prática: use classificação baseada em IA para minimizar falsos positivos e negativos.
Ajuste seu sistema DSPM à sensibilidade de diferentes tipos de dados. Para dados altamente confidenciais, como detalhes de contas bancárias, priorize a minimização de falsos negativos. Teste e calibre regularmente seu sistema para garantir a precisão e que os alertas sejam acionáveis.
Erro nº 5: Não automatizar a correção e as ações
O desafio: processos de resposta manuais e ineficientes
Implementar o DSPM apenas como uma ferramenta de monitoramento sem recursos de resposta automatizados é insuficiente. A correção manual é lenta, propensa a erros e reativa. Sem automação, as equipes de segurança lutam para acompanhar as ameaças, deixando vulnerabilidades sem solução por períodos mais longos.
O risco: respostas lentas e vulnerabilidades sem solução
As organizações que dependem de respostas manuais geralmente são muito lentas, aumentando a janela de oportunidade para os invasores. Essa abordagem reativa pode resultar em violações dispendiosas e multas regulatórias que poderiam ter sido evitadas.
Dica prática: automatize a correção e orquestre fluxos de trabalho
Escolha soluções DSPM com recursos de resposta automatizados, como ajustar controles de acesso, corrigir configurações incorretas ou colocar arquivos em quarentena. A automação ajuda a reduzir a carga de trabalho manual e garante respostas mais rápidas e confiáveis aos riscos de segurança.
Principais conclusões: Melhores práticas para o sucesso do DSPM
- Garanta a adesão abrangente: envolva todas as partes interessadas, incluindo unidades de negócios e proprietários de dados, para dar suporte aos esforços do DSPM e impulsionar as melhores práticas de segurança de dados.
- Padronize a classificação em todos os ambientes: garanta que seu DSPM ofereça suporte à classificação consistente em nuvem pública, nuvem privada, SaaS, data lakes e muito mais.
- Incorpore o contexto de dados: aproveite um gráfico de conhecimento para aprimorar a compreensão dos dados além da classificação simples, ajudando a identificar riscos reais.
- Refine os alertas com a classificação baseada em IA: use a IA para classificar dados e até mesmo ajustar algoritmos de classificação para sensibilidades de dados específicas, minimizando falsos positivos e negativos.
- Automatize a remediação e a orquestração do fluxo de trabalho: integre a automação à sua estratégia de DSPM para otimizar as ações de resposta e aprimorar a eficácia geral da segurança.
Conclusão: Construindo uma estratégia DSPM resiliente
O DSPM é uma ferramenta poderosa para proteger os dados confidenciais da sua organização, mas seu sucesso depende de uma implementação cuidadosa. Trate o DSPM como um projeto de negócios que envolve várias partes interessadas em toda a organização. Ao promover a colaboração, padronizar práticas, entender os dados em contexto, refinar seu sistema de alerta e automatizar as respostas, você pode fortalecer sua postura de segurança de dados e proteger sua organização de forma eficaz.
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