Top 10 DSPM-Anbieter zur Verbesserung der Datensicherheit

Als Technologie- und Informationssicherheitsleiter habe ich die Top-10 DSPM-Lösungen ausgewählt, um sensible Daten in IaaS-, SaaS- und DBaaS-Umgebungen zu entdecken, zu klassifizieren und zu schützen. Entdecken Sie die Gründe für jede Wahl über die Links unten:

Sicherheitsfunktionen

Anbieter mit:

• DDR (Datenerkennung und -reaktion) können Cloud-Umgebungen überwachen, indem sie Daten speichern, um:
  • Sicherheitsereignisse zu vergleichen, die sensible Hochrisikodaten enthalten.
  • Risiken basierend auf der Datensicherheitslage und dem Kontext zu priorisieren.
• Eine hohe Anzahl an Datenklassifizierern bietet breitere Datenkategorisierung (z. B. PII, vertrauliche Daten oder Autorisierungsebenen).
• Petabyte-Skalierungsunterstützung speichert und verarbeitet Petabytes von Big Data.

Sicherheitsdienst-Integrationen

Anbieter mit:

• IAM-Integrationen können die Personen und Geräte überprüfen und identifizieren, die versuchen, sich anzumelden oder auf Ressourcen zuzugreifen. Mehr dazu: RBAC
• DLP (Datenverlustprävention) -Integrationen können Regeln durchsetzen, um Datenexfiltration zu verhindern.
• UEBA (User and Entity Behavior Analytics) -Integrationen können liefern datengestützte Einblicke in Benutzer- und Geräteaktivitäten, anstatt sich auf richtlinienbasierte Ansätze zu verlassen.

Abdeckung

Preisgestaltung

Anbieter geben an, dass die Preisgestaltung je nach Anzahl der Datenquellen, Apps und Connectors, Bereitstellungstyp sowie Umfang der Dienstleistungen und des Supports variiert.

Die Erkenntnisse stammen vom AWS Marketplace¹ .

*Eine Dimension (z. B. Varonis für AWS) kann mehrere Funktionen und Mengen enthalten (beispielsweise kann eine einzelne Dimension fünf Benutzer und 10GB Speicher repräsentieren).

Top 10+ getestete DSPM-Anbieter

Data Security Posture Management (DSPM)-Anbieter helfen Unternehmen, indem sie Netzwerktransparenz darüber bieten, wo sich sensible Daten befinden, wer Zugriff darauf hat und wie sie cloudweit genutzt werden.

Diese Anbieter konzentrieren sich darauf, Ihre Daten zu entdecken, ob sie strukturiert oder unstrukturiert sind und ob sie sich in Schattendaten-Repositories befinden.

Druva Data Security Cloud ist eine Cloud-native Plattform, die für den Schutz und die Verwaltung von Unternehmensdaten entwickelt wurde. Sie bietet Funktionen wie Datensicherung, Wiederherstellung, Archivierung und Governance in verschiedenen Umgebungen, einschließlich Cloud-Anwendungen (Microsoft 365, Google Workspace, Salesforce), Endpunkten (Laptops, mobile Geräte) und virtuellen Maschinen (VMs).

Wie Druva sensible Daten handhabt:

Druva ermöglicht es Ihnen, sensible Daten mithilfe von benutzerdefinierten Regeln oder vordefinierten Compliance-Vorlagen (z. B. HIPAA, PCI) zu definieren. Anschließend scannt es gesicherte Daten auf Endpunkten und in Cloud-Apps, um Richtlinienverstöße zu erkennen. Wenn Probleme gefunden werden, markiert es diese und ermöglicht Aktionen wie Quarantäne oder Deaktivieren von Wiederherstellungen/Downloads.

Funktionen:

• Automatisierte Backups mit schneller Wiederherstellung
• Archivierung für Compliance
• Erkennung von Malware und Ransomware
• Datenverlustprävention (DLP)

Vorteile

Effiziente inkrementelle Backups: Erkennt Dateiänderungen und führt inkrementelle Backups durch, was Zeit und Bandbreite spart.

Cloud-basierte Dateiwiederherstellung: Ermöglicht die vollständige Wiederherstellung von Dateien aus der Cloud bei Verlust oder Diebstahl des Laptops.

Nachteile

Kein dedizierter „Data Labeling“-Service; keine tiefgehenden Datenermittlungs- oder Klassifizierungsfunktionen.

Keine Multi-Cloud-Transparenz

Sentra ist eine Cloud Data Security Posture Management (DSPM) Lösung. Es wird häufig in den Branchen Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen, Einzelhandel und Logistik eingesetzt. Mit Sentra kann SecOps 20 vorgefertigte oder benutzerdefinierte Integrationen nutzen, um die Datensicherheit zu verbessern (z. B. Datadog für Unternehmensüberwachung, Trellix für Datenverlustprävention).

Organisationen können Sentra nutzen, um:

• Ihre sensiblen Daten schützen
  
  • Personenbezogene Daten, die durch globale Datenschutzvorschriften (DSGVO, HIPAA, PCI und NIST) abgedeckt sind, erfordern Schutz, einschließlich PII, PCI und PHI.
  • Unternehmenseigene Daten wie Kundendaten, Personaldaten oder geistiges Eigentum.
    
• Automatisierte Datenermittlung und -klassifizierung nutzen, um wertvolle Erkenntnisse aus Daten im Petabyte-Maßstab zu gewinnen.

• Data Access Governance (DAG) einrichten, um übermäßige Berechtigungen und unbefugten Zugriff zu verwalten. Mehr dazu: RBAC.

Sentra bietet breite Abdeckung für IaaS, PaaS, SaaS und On-Premises-Umgebungen. Dies ermöglicht es Sicherheits- und IT-Teams, auf ihre Daten-Repositories zuzugreifen, Schattendaten zu reduzieren und die Compliance sicherzustellen.

Microsoft-Ökosystem:

• Cloud-Dienste: Azure
• Kollaborationstools: Microsoft 365, Teams
• Dateispeicher: OneDrive, SharePoint

Amazon AWS-Ökosystem

• Cloud-Dienste: Amazon AWS, EC2
• Speicherlösungen: S3

Google-Ökosystem

• Cloud-Dienste: Google Cloud Storage
• Datenbanklösungen: BigQuery, Cloud Bigtable, Cloud SQL, Cloud Spanner
• Datenverarbeitung: Dataflow

Data Warehousing und Analytics:

• Data Warehouses: Snowflake, Databricks, Amazon Redshift
• NoSQL-Datenbank: MongoDB Atlas

Varonis Data Security (DSPM)-Plattform identifiziert Insider-Bedrohungen und Cyberangriffe durch Analyse von Daten, Kontoaktivitäten und Benutzerverhalten. Varonis Data Security (DSPM) identifiziert, wo sensible Daten konzentriert sind, und korrigiert automatisch eine Überbelichtung, sodass Benutzer mit den geringsten Berechtigungen ohne manuelles Eingreifen arbeiten können.

Funktionen:

• Datenermittlung und -klassifizierung: Durchsuchen Sie kontinuierlich Cloud- und On-Premise-Datenspeicher mithilfe integrierter und benutzerdefinierter Klassifizierer. Die Lösung zeigt Details zur Datenexposition an und ermöglicht es Benutzern, die Bereinigung gefährdeter sensibler Daten zu priorisieren.
• Zugriffsinformationen: Erhalten Sie ein visuelles Echtzeitbild darüber, wer Zugriff auf sensible Daten hat. Bestimmen Sie den Wirkungsradius eines Benutzers basierend auf seinen Zugriffsberechtigungen.

Integrationen: Salesforce, GitHub, Zoom, Active Directory, Azure AD, Nasuni, NetApp, IBM QRadar, Panzura, NETGEAR, Splunk, CorteXSOAR, CyberArk.

Bereitstellung: Cloud, On-Premise Windows, On-Premise Linux, Red Hat Enterprise Linux, Oracle Solaris.

Vorteile

DSPM: Einige Kunden schätzen, dass die Plattform schnell Informationen zu großen Datensätzen liefern kann, einschließlich wichtiger Klassifizierungen, um die Sicherheitslage der Umgebung zu bewerten.

Transparente Datenflussberichterstattung: Einige IT-Spezialisten kommen zu dem Schluss, dass die Plattform ein transparentes Berichtssystem bietet, das es Benutzern ermöglicht, Datenflüsse in einer einzigen Ansicht zu konsolidieren.

Nachteile

Träge Datenverwaltung: Einige Benutzer berichten, dass die Software langsam ist, insbesondere beim Abrufen von Daten und Laden in das Verwaltungspanel.

Komplexe Nutzung: Einige Bewertungen betonen, dass das Produkt komplex zu bedienen ist.

Cortex Cloud (DSPM) ermöglicht es Unternehmen, Datenermittlungs-, Kategorisierungs- und Überwachungsfunktionen zu nutzen. Palo Alto Networks hat Prisma Cloud umbenannt und mit seinen Cortex Cloud Detection and Response (CDR)-Funktionen zusammengeführt, um Cortex Cloud zu bilden. Cortex Cloud (DSPM) bietet eine Datenschutz- und Compliance-Lage, indem es identifiziert, wie sensible Daten in Ihren Cloud-Umgebungen kopiert oder genutzt werden. Mit Cortex Cloud (DSPM) können Administratoren analysieren, wie regulierte Daten über verschiedene Cloud-Dienste bewegt werden.

Funktionen:

• Automatische Datenklassifizierung: Nutzen Sie über 100 vorgefertigte Klassifizierer, um personenbezogene Daten (PII), Finanzinformationen, Gesundheitsdaten, Entwicklergeheimnisse und compliance-bezogene Daten zu erkennen, anzupassen und zu erstellen.
• Malware-Prävention: Cortex Cloud DSPM erkennt Malware durch automatisiertes Scannen von Cloud-Speicherdaten.

Integrationen: Splunk, Tenable, Webhook, Qualys, ServiceNow, PagerDuty, Okta, Jira.

Bereitstellung: Cloud, SaaS, webbasiert.

Vorteile

DSPM: Benutzer berichten, dass die Fähigkeit von Cortex Cloud (DSPM), die Lage von Cloud-Konten plattformübergreifend zu visualisieren, für den täglichen Betrieb äußerst wertvoll ist.

Regelerstellung: Einige Benutzer erwähnen, dass die Einrichtung von Regeln einfach ist.

Nachteile

Cloud-Scan-Leistung: Einige Kritiker merken an, dass das Scannen großer Cloud-Systeme langsam sein kann.

Interne Dokumentation: Einige IT-Benutzer behaupten, dass das Verständnis der Dokumentation viel Zeit und Mühe erfordert.

Securiti von Veeam (DSPM) ermöglicht es Unternehmen, Schatten- und Cloud-native Datenbestände auf mehr als 200 Plattformen zu entdecken. Es ist Teil von Veeam, und die kombinierte Plattform liefert integrierte KI-Risikofunktionalität über Agent Commander² . Securiti (DSPM) hat zahlreiche Branchen- und Analystenauszeichnungen erhalten, darunter „Cool Vendor in Data Security“ von Gartner und „Privacy Management Wave Leader“ von Forrester. Securiti (DSPM) Data Command Center hilft Unternehmen dabei:

• Sensible Daten in großem Umfang klassifizieren, einschließlich strukturierter und unstrukturierter Daten.
• Nutzen Sie über 700 vordefinierte Kriterien und sensible Daten, um Fehlkonfigurationen zu priorisieren und zu reduzieren.

Funktionen:

• Daten-Streaming: Kontrolle über sensible Daten, während sie durch Cloud-Streaming-Systeme fließen, einschließlich Confluent, Kafka, Amazon Kinesis und GCP PubSub.
• Datenschutzgraph: Verfolgen Sie die Daten einer Person über einen People Data Graph.

Integrationen: AWS, Microsoft 365, Salesforce, WorkDay, GCP, Intercom, Oracle, MongoDB, IBM, Asana Premium, Presto, Okta, Drift.

Bereitstellung: Cloud, On-Premises Windows, On-Premises Linux.

Vorteile

Datenscan: IT-Benutzer geben an, dass das Produkt eine Verbindung zu mehreren Datenquellen herstellen und diese scannen kann. Die Visualisierungen sind einfach zu verstehen.

Bereitstellung: Sicherheitsmanager merken an, dass sie Tausende von strukturierten und unstrukturierten Daten-Repositories in öffentlichen Cloud-Umgebungen innerhalb weniger Tage bereitstellen konnten.

Nachteile

Scannen unstrukturierter Datenspeicher: Technische Manager sagen, dass das Scannen dieser Datenspeicher verbessert werden muss. Die Software könnte beim Scannen unerkannter Dateitypen oder großer Datenspeicher (z. B. S3-Buckets) effektiver sein.

Ergebnisse des Datenscans: Benutzer erwarten, bei jedem Scan inkrementelle Änderungen zu sehen, nicht die vollständigen Ergebnisse.

Cyera (DSPM) ist eine KI-gestützte Plattform, die Daten in der gesamten Datenlandschaft Ihres Unternehmens entdeckt, analysiert und kategorisiert.

Cyera kündigte die vollständige Integration seines Identity-Centric DSPM-Moduls an, das jetzt die Datensensitivität direkt mit bestimmten Benutzerverhaltensmustern verknüpft, um den Daten-Blast-Radius vorherzusagen.³

Am 26. Februar 2026 stellte Cyera DSPM über einen neuen erweiterten Plan für AWS Security Hub zur Verfügung, und am 24. März 2026 kündigte der Anbieter Browser Shield for KI, Data Lineage für Dateien und Cyera MCP an, um Sicherheitslücken bei der KI-Einführung zu schließen.⁴

Funktionen:

• Data Detection and Response (DDR): Erhalten Sie Warnungen, wenn Daten verschoben, verwendet oder unsachgemäß gespeichert werden.
• Data Access Governance (DAG): Setzen Sie Datenzugriffsrichtlinien mit benutzerdefinierten Kontrollen darüber durch, welche Identitäten Zugriff auf bestimmte Daten haben.

Integrationen: Google Cloud Platform, Slack, AWS, Bitbucket, Splunk APM, ServiceNow, Collibra, IBM Security QRadar SIEM, Oracle Cloud Infrastructure, Wiz.

Bereitstellung: Cloud, SaaS, webbasiert.

Vorteile

Datenmanagement: Cybersicherheitsberater argumentieren, dass die wertvollsten Funktionen Datenermittlung, Datenkategorisierung und Data Security Posture Management (DSPM) sind.

Datenabgleich: Benutzer berichten, dass Cyera (DSPM) große, komplexe Datensätze abgleichen und identifizieren kann, einschließlich kanadischer Gesundheitsdaten, US-Patientendaten und anderer gemischter Geschäftsdaten von über 17 Unternehmen.

Nachteile

On-Premises-Abdeckung: Benutzer sind der Meinung, dass die Lösung ihre Datensicherheitsdienste auf On-Premises-Umgebungen ausweiten könnte.

Berichterstattung: Einige Benutzer bemängeln, dass die Berichterstattung noch in den Anfängen steckt und es nicht genügend hilfreiche Dashboarding-/KPI-Informationen gibt.

OneTrust Privacy & Data Governance Cloud (DSPM) hilft Unternehmen, Daten und ihre Sicherheitslage kontinuierlich zu analysieren und sicherzustellen, dass die Datenlage nach Datentyp und Standort verstanden wird.

Funktionen:

• Datenscan und -mapping: Wenden Sie Scannen und Datenmapping an, um Änderungen zu überwachen und Datenbewegungen zu erkennen.
• Datenermittlung: Identifizieren Sie unbekannte Daten und stellen Sie fest, ob sie sensibel sind oder ein Datensicherheitsrisiko darstellen.
• Datenminimierung: Identifizieren und beseitigen Sie redundante, veraltete und triviale Daten.

Integrationen: ALTR, Amazon Athena, Amazon DynamoDB, Apache Hive, Apache Kafka, Auth0, Broadcom, HubSpot, Google Cloud Platform, IBM Security, MongoDB, Okta.

Bereitstellung: Cloud, On-Premises Windows, On-Premises Linux.

Vorteile

Anpassbare DSPM-Verfahren: IT-Direktoren schätzen anpassbare DSPM-Verfahren, die mit den Datenschutz- und Regulierungsstandards unseres Unternehmens für die Verwaltung von Datenbeständen übereinstimmen.

Datenflussaudits: Kunden berichten, dass das Produkt eine umfassende Audit-Datenbank für Datenflüsse pflegt, die es einfach macht, Datenmanagement-Richtlinien festzulegen.

Nachteile

Integrationen: Einige Softwareentwickler berichten, dass die Integration der Plattform in bestehende Systeme komplex sein kann und Zeit und Mühe erfordert, um sie effektiv zu erkunden und auszuführen.

Workflow-Navigation: Einige Rezensenten berichten, dass die Navigation des Produkts nicht intuitiv ist und es Zeit braucht, um den Ablauf zu verstehen.

Mit Symmetry DataGuard können Unternehmen Datenermittlungs-, Kategorisierungs- und Schutzfunktionen bereitstellen, um Netzwerktransparenz über die Datenrisikolage ihres Unternehmens zu erhalten.

Unternehmen können auch Zugriffskontrollen, Überwachungs- und Automatisierungsfunktionen durch Symmetry DataGuard (DSPM) implementieren, um das durch häufige Sicherheitsereignisse entstehende Risiko zu mindern.

Integrationen:

Funktionen:

• Data Detection and Response: Überwachen Sie unerwartete Datenzugriffsmuster.
• Zugriffskontrollen: Verwalten Sie Datenkarten mit rollenbasierter Zugriffskontrolle (RBAC) oder obligatorischer Zugriffskontrolle (MAC).

Integrationen: Asana, Azure, IBM Radar, Splunk, Elastic, OneDrive, AWS und Google Cloud Plattformen.

Bereitstellung: Cloud, On-Premise Windows, On-Premise Linux, air-gapped (Bereitstellung von Software durch physische Isolierung eines sicheren Computernetzwerks).

Vorteile

Datenklassifizierung: CISOs merken an, dass Symmetry DataGuard (DSPM) eine breite Palette sensibler Datentypen unterstützt.

Datentransparenz: Kunden äußern, dass Symmetry Data Guard (DSPM) klare Einblicke darüber bietet, wo sich sensible Daten befinden, wer darauf zugreifen kann und wie sie verwendet werden.

Nachteile

Leistung: Einige Bewertungen merken an, dass Symmetry DataGuard (DSPM) Latenz einführt, die Ihre Datenbank und Ihr System zusätzlich belasten kann.

Integrationen: Einige Benutzer berichten von eingeschränkter Unterstützung für Integrationen, einschließlich Azure.

Die Dig Security Platform von Cortex Cloud, die 2023 von Palo Alto Networks übernommen wurde, priorisiert Datenrisiken, analysiert Datenflüsse und visualisiert die Zugriffsgovernance, um die Datensicherheitslage in jeder Cloud zu verwalten.

Funktionen:

• Microsoft 365 Datensicherheit: Gewinnen Sie Transparenz darüber, wo sensible Daten gespeichert sind, wie sie klassifiziert werden und wer Zugriff darauf hat – über mehrere OneDrive-Konten und SharePoint-Websites hinweg.
  • Auditieren Sie die Kategorisierungs- und Verschlüsselungsmethode Ihrer Organisation.
  • Verbinden Sie sich mit Azure Information Protection, um falsch etikettierte Dateien zu entdecken.

• Scannen von Dateifreigaben: Scannen und klassifizieren Sie Dokumente in Ihren lokalen Dateifreigaben, um Einblicke in die Ordnerstruktur zu erhalten.
  • Kontextualisieren und priorisieren Sie Datenrisiken, die in Millionen von unstrukturierten Dokumenten verborgen sind.
  • Ordnen Sie Benutzerberechtigungen zu und erklären Sie, wer auf was zugreifen darf.

Integrationen: AWS, Azure, Google Cloud Platform, Oracle Cloud und Snowflake.

Bereitstellung: Cloud-nativ.

Vorteile

Datenermittlung: Benutzer argumentieren, dass das Produkt die Notwendigkeit mühsamer Suche nach Datenbeständen beseitigt und Cloud-native Flexibilität bietet.

Bedrohungserkennung: Audit-Manager betonen, dass die Bedrohungserkennungsfunktionen einen starken Schutz vor Cybersicherheitsbedrohungen bieten.

Nachteile

Datenquellen-Connectors: Rezensenten erwarten mehr Datenquellen-Connectors für die Datenermittlung und -klassifizierung (z. B. Amazon FSx, Amazon EFS).

Unterstützung lokaler Datenserver: Einige Kunden berichten von keiner Unterstützung für lokale Datenspeicher, wie z. B. On-Premises-Server.

Laminar by Rubrik liefert DSPM-Lösungen, indem es die Datentransparenz und -kontrolle verbessert, um das Risiko von Datenexfiltration zu reduzieren und die Auswirkungen von Cyberangriffen zu mindern.

Funktionen:

• Daten-Geolokalisierungs-Mapping: Erhalten Sie Einblick in die Geolokation von Datenspeichern und die Datenmobilität zwischen Cloud-Umgebungen und geografischen Regionen.
• Datenzentrierte Netzwerksegmentierung: Erhalten Sie Benachrichtigungen, wenn ein Benutzer sensible oder eingeschränkte Daten in nicht vertrauenswürdige oder nicht autorisierte Umgebungen einfügt, und löschen Sie entweder die Daten aus dem Segment oder autorisieren Sie die neue Umgebung.

Integrationen: Microsoft 365, Microsoft SQL Server, NetApp, Microsoft Azure, AWS, SAP HANA, Zscaler.

Bereitstellung: Cloud, On-Premises Windows, On-Premises Linux.

Vorteile

Datenermittlung und -klassifizierung: Ein IT-Spezialist lobte die Funktionen zur Datenermittlung und -klassifizierung von Laminar und gab an, dass das Produkt die sensiblen Daten seines Unternehmens genau erfasst und aktualisiert.

Automatisierte Berichterstattung: VPs kommen zu dem Schluss, dass die automatisierten Berichtstools von Laminar wertvolle Zusatzfunktionen bieten.

Nachteile

Preisgestaltung: Einige Ingenieure haben darauf hingewiesen, dass das Produkt teuer ist und nicht für kleine Unternehmen geeignet ist.

Integrationen: Einige Benutzer berichten von einer starken Abdeckung für Snowflake, aber Laminar könnte sich weiter mit anderen Data-Warehouse-Anbietern wie Databricks und Dremio integrieren.

BigID kann in verschiedenen Umgebungen bereitgestellt werden, darunter IaaS, PaaS, SaaS, Code-Repositories, Big Data und NoSQL-Pipelines sowie On-Premises.

Funktionen:

• KI-gestützte Ermittlung: Finden, inventarisieren und kategorisieren Sie alle Ihre Daten mithilfe von agentenloser, KI-gestützter Datenermittlung und NLP-Anpassung, um Schattendaten zu erkennen.
• BigID KI Copilot:
  • Sammeln Sie alle für das Unternehmen relevanten Daten.
  • Erhalten Sie Empfehlungen für Datenmappings.
  • Nutzen Sie Generative KI, um Tabellenbeschreibungen zu generieren.

Integrationen: Hadoop, GitLab, AWS, Oracle Database, SAP HANA, Kafka, Microsoft MySQL, Hive, Google Cloud Platform und MongoDB.

Bereitstellung: Cloud, On-Premises Windows, On-Premises Linux.

Vorteile

Datenermittlung: Benutzer berichten, dass BigID einen wertvollen Ansatz zur sicheren Verwaltung der Unternehmensdaten und zur Identifizierung von Datenlücken und Duplikaten bietet.

Benutzerfreundlichkeit: Bewertungen deuten darauf hin, dass das Produkt einfach zu bedienen ist und eine reibungslose Benutzererfahrung durch seine Microsoft-Integrationen bietet.

Nachteile

Datentransparenz: Einige Entwickler behaupten, dass BigID eine geringere Transparenz bietet als andere Cloud- und Shadow-IT-Anwendungen. Sie gaben an, dass einige ihrer SaaS-Plattformen nicht mit BigID verbunden waren.

Preisgestaltung: Kunden berichten, dass BigID teurer ist als Alternativen.

So wählen Sie das richtige DSPM-Tool aus

1. Abdeckung

In der aktuellen DSPM-Branche liegt der Fokus auf Daten, die mit Infrastrukturplattformen wie Azure Blob Storage, S3, Data Lakes und Datenbanken verbunden sind, wo Entwickler verschiedene Produkte und Lösungen erstellen.

DSPM umfasst jedoch mehr, da sensible Daten über SaaS, PaaS (z. B. Amazon RDS) und IaaS (z. B. virtuelle Maschinen mit Datenbanken) verteilt sein können.

Unternehmen mit vielseitigen Apps haben ihre „sensiblen Daten“ möglicherweise in Workflows zwischen diesen Apps. Diese Unternehmen sollten ein DSPM-Tool wählen, das IaaS-, PaaS- und SaaS-Umgebungen abdeckt.

Abbildung: Drei Schlüsseldomänen: Datei, SaaS und IaaS, in denen sensible Daten gespeichert sind

Quelle: Varonis⁵

2. Genauigkeit

Einige DSPM-Tools bieten grundlegende, richtlinienbasierte Warnungen, die möglicherweise unzureichende Analyseergebnisse liefern. Einige DSPM-Anbieter bieten umfassendere Funktionen und liefern genauere Ergebnisse.

Zum Beispiel lernen DSPMs mit einer User and Entity Behavior Analytics (UEBA)-Funktion das normale Verhalten und generieren gleichzeitig Benachrichtigungen bei ungewöhnlichen Aktivitäten.

Die Auswahl eines DSPM-Tools mit integrierten UEBA- oder Threat-Intelligence-Integrationen kann Ihrem Unternehmen daher helfen, genauere Dateneinblicke zu gewinnen.

3. Skalierung

Unternehmen, die große Datenmengen bewerten (z. B. Banken, Einzelhändler, Versicherungen, Fortune 1000), sollten ein DSPM-Tool wählen, das Klassifizierungs- oder Berechtigungsscans im Petabyte-Maßstab durchführen kann.

4. KI-Abdeckung

Sensible Daten gelangen sowohl zu KI-Tools als auch zu Apps und Speichern. Mitarbeiter fügen Dateien in Chatbots ein. Agents lesen Dokumente im Namen einer Person. Ein DSPM-Tool, das diesen Pfad nicht erkennt, liefert ein unvollständiges Bild des Risikos.

Vier Prüfungen trennen funktionierende KI-Abdeckung von einer Zeile im Datenblatt:

• Nicht genehmigte KI-Nutzung: Das Tool identifiziert, welche KI-Apps von Mitarbeitern genutzt werden, einschließlich Diensten, die das Unternehmen nie genehmigt hat.
• Prompt-Level-Kontrolle: Das Tool markiert oder blockiert sensible Daten, bevor sie in einen KI-Prompt eingegeben werden.
• Agenteninventar: Das Tool listet KI-Agenten auf, die Daten, auf die jeder Agent zugreifen kann, und die dafür verantwortliche Person. Agenten ohne benannten Besitzer sind eine häufige Lücke.
• Audit-Aufzeichnungen: Das Tool protokolliert KI-Aktivitäten in einem Format, das Auditoren akzeptieren.

Die Abdeckung variiert zwischen den Anbietern. Einige erkennen zwar die KI-Nutzung, blockieren sie aber nicht. Ein Demo-Lauf gegen eine Live-Umgebung zeigt, welches der beiden ein Tool bietet.

Verpassen Sie nicht unsere Benchmarks und datengestützten Erkenntnisse. Die Schaltfläche öffnet Google; die Auswahl von AIMultiple bestätigt, dass Sie AIMultiple häufiger in den Google-Suchergebnissen sehen möchten.

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3 DSPM-ähnliche Lösungen, die Sie im Auge behalten sollten

1. Anbieter, die sich auf Datenschutz spezialisieren

Discovery-DSPMs fehlt der Kontext, um festzustellen, ob sensible Daten gefährdet sind. Diese Lösungen bewerten die Datensicherheitslage, indem sie Funde sensibler Daten zählen, berücksichtigen jedoch keine Expositionsgrade, Problembehebung oder Bedrohungserkennung. Discovery-DSPMs sind Datenkataloge.

2. IaaS-DSPM

Mehrere DSPM-Unternehmen konzentrieren sich auf die drei großen IaaS-Plattformen (AWS, Azure und GCP) und ignorieren andere wesentliche Datendomänen wie Cloud-Dateispeicher, lokale Dateifreigaben, SaaS-Apps und E-Mail. Die Abdeckung von Datenbanken in Multi-Cloud-Systemen ist entscheidend; suchen Sie nach einem DSPM-Anbieter, der alle Ihre Datendomänen abdeckt.

3. DSPM ohne reale Cybersicherheitsexpertise

Anbieter von Datensicherheit sollten über Forscherteams und reale Fallstudien verfügen, die sich der Identifizierung von Schwachstellen, der Verfolgung von Bedrohungsakteuren und der Entwicklung neuer Bedrohungsmodelle widmen.

Für eine Anleitung zur Auswahl des richtigen Tools oder Dienstes lesen Sie unsere datengestützten Quellen: Network Security Policy Management (NSPM)-Tools und Incident-Response-Tools.

DSPM deckt jetzt KI-Agenten und Shadow KI ab

Die entscheidende Frage hat sich geändert. Früher fragten Teams, wo sich sensible Daten befinden. Heute fragen sie, welche KI-Tools und -Agenten darauf zugreifen können.

Zwei Probleme treiben diesen Wandel voran:

• Shadow KI beschreibt Mitarbeiter, die Unternehmensdaten in nicht genehmigte Chatbots und Schreibassistenten einfügen.
• Agentenzugriff beschreibt KI-Agenten, die Dateien lesen und im Namen einer Person handeln, manchmal auf Dokumente zugreifend, die Person niemals öffnen sollte.

DSPM-Tools beantworten beides, indem sie die Datensensitivität mit dem Zugriff von Personen oder Agenten verknüpfen. Ein Agent, der einen eingeschränkten SharePoint-Ordner lesen kann, wird zu einem sichtbaren Risiko und nicht zu einem unsichtbaren. Anbieter liefern jetzt KI-Posture-Module, die oft als KI-SPM bezeichnet werden, zusammen mit ihren DSPM-Funktionen.

Ein praktischer Test für Käufer: Fragen Sie, ob das Tool ein Inventar der KI-Agenten erstellt, die Datenklasse aufzeichnet, die jeder Agent berührt, und einen Besitzer für jeden nennt. Agenten ohne Besitzer sind ein häufiger blinder Fleck.

Entwicklung des DSPM-Marktes

Der DSPM-Markt erlebte zwischen 2023 und 2025 eine Konsolidierung, als etablierte Sicherheitsanbieter spezialisierte Datensicherheitsfunktionen erwarben. Bemerkenswerte Transaktionen sind die Übernahme von Polar Security durch IBM im Jahr 2023, der Kauf von Flow Security durch CrowdStrike im Jahr 2024, die Übernahme von Next DLP durch Fortinet 2024, der Kauf von Dasera durch Netskope 2024, die Übernahme von Trail durch Cyera 2024, der Kauf von GetVisibility durch Forcepoint 2025, die Übernahme von Lookout durch Fortra 2025 sowie die Konsolidierung von Swift Security und Acante durch Concentric KI 2025.⁶

Im Jahr 2026 hat sich die Kategorie entscheidend auf KI-Sicherheit, KI-Observability, KI-Agenten-Governance und KI-Laufzeitkontrollen ausgeweitet. Microsoft Purview, Varonis Atlas, Cyeras Markteinführung im März, Cyberhaven, SentinelOne und Veeam Agent Commander spiegeln alle diesen Wandel wider.

Cyera kaufte Trail, Otterize, Ryft und Genie Security und erweiterte die Plattform um den agentischen KI-Datenzugriff und die Endpoint-Datenverlustprävention.⁷

Konkurrierende Plattformen entstanden durch Akquisitionen. Veeam kaufte Securiti,⁸ und Commvault kaufte Satori.⁹ Unabhängige DSPM-Startups werden zu Modulen innerhalb größerer Datenplattformen.

Die Marktnachfrage hat sich von der Suche nach Daten (DSPM) zur Reaktion auf deren Bewegung (Data Detection and Response) verlagert. Benutzer erwarten nun, dass beides eine einzige Plattform ist.

Diese Forschung zitieren

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  note   = {AIMultiple. Abgerufen am 22. Juli 2026}
}

Referenzlinks

1.

AWS Marketplace: Homepage

2.

Veeam Completes Acquisition of Securiti AI to Create the Industry’s First Trusted Data Platform for Accelerating Safe AI at Scale

Veeam Software

3.

Cyera Press Releases | Company Announcements & Milestones

Cyera

4.

Cyera Press Releases | Company Announcements & Milestones

Cyera

5.

DSPM Buyer's Guide: How to Choose a DSPM Solution

Varonis

6.

Top DSPM Acquisitions (2025 Updated)

Cyera

7.

Is Cyera really worth $12B? – New Market Pitch

New Market Pitch

8.

Veeam Completes Acquisition of Securiti AI to Create the Industry’s First Trusted Data Platform for Accelerating Safe AI at Scale

Veeam Software

9.

Commvault Closes Acquisition of Satori, Strengthening Data and AI Security Platform | Commvault | Blog

Sedat Dogan

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Sedat ist ein führender Experte für Technologie und Informationssicherheit mit Erfahrung in Softwareentwicklung, Web-Datenerfassung und Cybersicherheit. Sedat: – Verfügt über 20 Jahre Erfahrung als White-Hat-Hacker und Entwicklungsexperte mit umfassenden Kenntnissen in Programmiersprachen und Serverarchitekturen. – Berät Führungskräfte und Vorstandsmitglieder von Unternehmen mit hohem Datenverkehr und geschäftskritischen Technologieanwendungen wie Zahlungsinfrastruktur. – Besitzt neben seiner technischen Expertise auch ausgeprägtes betriebswirtschaftliches Verständnis.

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