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. Erkunden Sie die Gründe für jede Auswahl über die folgenden Links:

Sicherheitsfunktionen

Anbieter mit:

• DDR (Data Detection and Response) können Cloud-Umgebungen überwachen und Daten speichern, um:
  • Sicherheitsereignisse zu vergleichen, die risikoreiche sensible Daten enthalten.
  • Risiken basierend auf der Datensicherheitslage und dem Kontext zu priorisieren.
• Eine hohe Anzahl von Datenklassifizierern bietet eine breitere Datenkategorisierung (z. B. PII, vertrauliche Daten oder Autorisierungsstufen).
• Petabyte-Scale-Unterstützung speichert und verarbeitet Petabytes an Big Data.

Sicherheits-dienst-Integrationen

Anbieter mit:

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

Abdeckung

Preisgestaltung

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

Die Informationen stammen vom AWS Marketplace¹ .

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

Top 10+ DSPM-Anbieter im Test

Data Security Posture Management (DSPM)-Anbieter helfen Unternehmen durch die Bereitstellung von Netzwerktransparenz darüber, wo sich sensible Daten befinden, wer Zugriff darauf hat und wie sie in der Cloud genutzt werden.

Diese Anbieter konzentrieren sich darauf, Ihre Daten zu entdecken, unabhängig davon, ob sie strukturiert oder unstrukturiert sind und ob sie sich in Schatten-Datenrepositorys 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, Mobilgeräte) und virtuellen Maschinen (VMs).

Wie Druva mit sensiblen Daten umgeht:

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

Funktionen:

• Automatisierte Sicherungen mit schneller Wiederherstellung
• Archivierung für Compliance
• Malware- und Ransomware-Erkennung
• Data Loss Prevention (DLP)

Vorteile

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

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

Nachteile

Kein dedizierter „Datenkennzeichnungs“-Dienst; keine tiefgehenden Datenermittlungs- oder Klassifizierungsfunktionen.

Keine Multi-Cloud-Transparenz

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

Unternehmen können Sentra nutzen, um:

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

• Data Access Governance (DAG) einzurichten, um übermäßige Berechtigungen und unbefugten Zugriff zu verwalten. Weitere Informationen: RBAC.

Sentra bietet eine breite Abdeckung für IaaS-, PaaS-, SaaS- und On-Premises-Umgebungen. Dies ermöglicht es Sicherheits- und IT-Teams, auf ihre Datenrepositorys zuzugreifen, Schattendaten zu reduzieren und 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

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

Funktionen:

• Datenermittlung und -klassifizierung: Durchsucht kontinuierlich Cloud- und On-Premise-Datenspeicher mit integrierten und benutzerdefinierten Klassifizierern. Die Lösung zeigt Details zur Datenexposition an, sodass Benutzer die Bereinigung gefährdeter sensibler Daten priorisieren können.
• Zugriffsintelligenz: Erhalten Sie ein visuelles Echtzeitbild davon, 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 Datasets bereitstellen kann, einschließlich wichtiger Klassifizierungen zur Bewertung der Sicherheitslage der Umgebung.

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 beim Laden in das Verwaltungspanel.

Komplexe Nutzung: Einige Bewertungen heben hervor, 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 zu Cortex Cloud zusammengeführt. Cortex Cloud (DSPM) bietet eine Datenschutz- und Compliance-Lage, indem es identifiziert, wie sensible Daten in Ihren Cloud-Umgebungen kopiert oder konsumiert werden. Mit Cortex Cloud (DSPM) können Administratoren analysieren, wie regulierte Daten über verschiedene Cloud-Dienste bewegt werden.

Funktionen:

• Automatische Datenklassifizierung: Verwenden Sie über 100 vorgefertigte Klassifizierer, um personenbezogene Daten (PII), Finanzinformationen, Gesundheitsdaten, Entwickler-Geheimnisse und compliance-relevante 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, Web-basiert.

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.

Erstellen von Regeln: Einige Benutzer erwähnen, dass das Einrichten 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 erheblichen Zeit- und Arbeitsaufwand erfordert.

Securiti by Veeam (DSPM) ermöglicht es Unternehmen, Schatten- und Cloud-native Daten-Assets 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. Das Securiti (DSPM) Data Command Center hilft Unternehmen dabei:

• Sensible Daten im großen Maßstab zu klassifizieren, einschließlich strukturierter und unstrukturierter Daten.
• Über 700 vordefinierte Kriterien und sensible Daten zu verwenden, 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.
• Daten-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

Datenscanning: 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 Datenrepositorys in öffentlichen Cloud-Umgebungen innerhalb weniger Tage schnell bereitgestellt haben.

Nachteile

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

Datenscan-Ergebnisse: 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 nun 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 für KI, Data Lineage für Dateien und Cyera MCP an, um Sicherheitslücken bei der KI-Adoption zu schließen.³

Funktionen:

• Data Detection and Response (DDR): Erhalten Sie Warnmeldungen, wenn Daten verschoben, verwendet oder unsachgemäß platziert werden.
• Data Access Governance (DAG): Setzen Sie Datenzugriffsrichtlinien mit angepassten 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, Web-basiert.

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 Datasets abgleichen und identifizieren kann, einschließlich kanadischer Gesundheitsdaten, US-Patientendaten und anderer gemischter Geschäftsdaten von über 17 Unternehmen.

Nachteile

On-Premises-Abdeckung: Benutzer glauben, 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:

• Datenscanning und -mapping: Wenden Sie Scanning 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 würdigen die anpassbaren DSPM-Verfahren, die mit den Datenschutz- und Regulierungsstandards unserer Organisation für die Verwaltung von Daten-Assets übereinstimmen.

Datenfluss-Audits: Kunden berichten, dass das Produkt eine umfassende Audit-Datenbank für Datenflüsse pflegt, was die Festlegung von Datenverwaltungsrichtlinien erleichtert.

Nachteile

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

Navigieren durch Workflows: 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 in die Datenrisikolage ihrer Organisation zu erhalten.

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

Integrationen:

Funktionen:

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

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

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 genutzt werden.

Nachteile

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

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

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

Funktionen:

• Microsoft 365 Datensicherheit: Erhalten Sie Transparenz darüber, wo sensible Daten gespeichert sind, wie sie klassifiziert sind 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 gekennzeichnete Dateien zu entdecken.

• Dateifreigabe-Scanning: Scannen und klassifizieren Sie Dokumente in Ihren On-Premises-Dateifreigaben, um Einblicke in die Ordnerstruktur zu erhalten.
  • Kontextualisieren und priorisieren Sie Datenrisiken, die in Millionen unstrukturierter Dokumente verborgen sind.
  • Kartieren Sie Benutzerberechtigungen und erklären Sie, wer auf was zugreifen kann.

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

Bereitstellung: Cloud-nativ.

Vorteile

Datenermittlung: Benutzer argumentieren, dass das Produkt die Notwendigkeit mühsamer Daten-Asset-Suchen beseitigt und Cloud-native Flexibilität bietet.

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

Nachteile

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

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

Laminar by Rubrik bietet DSPM-Lösungen durch verbesserte Datentransparenz und -kontrolle, um das Risiko von Datenexfiltration zu reduzieren und die Auswirkungen von Cyberangriffen zu mindern.

Funktionen:

• Daten-Geolokalisierungs-Mapping: Erhalten Sie Einblick in die Geolokalisierung von Datenspeichern und die Datenmobilität zwischen Cloud-Umgebungen und geografischen Standorten.
• Datengesteuerte 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 Datenermittlungs- und -klassifizierungsfunktionen von Laminar und gab an, dass das Produkt die sensiblen Daten seines Unternehmens präzise 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 mit 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 Daten-Mappings.
  • Nutzen Sie Generative KI, um Tabellenbeschreibungen zu erstellen.

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 zeigen, dass das Produkt einfach zu bedienen ist und durch seine Microsoft-Integrationen eine reibungslose Benutzererfahrung bietet.

Nachteile

Datentransparenz: Einige Entwickler behaupten, dass BigID eine geringere Transparenz bietet als andere Cloud- und Schatten-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, auf denen Entwickler verschiedene Produkte und Lösungen erstellen.

DSPM umfasst jedoch mehr, da sensible Daten über SaaS-, PaaS- (z. B. Amazon RDS) und IaaS-Systeme (z. B. virtuelle Maschinen, auf denen Datenbanken laufen) 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 werden

Quelle: Varonis⁴

2. Genauigkeit

Einige DSPM-Tools bieten einfache richtlinienbasierte Warnmeldungen, die möglicherweise unzureichende Analyseergebnisse liefern. Einige DSPM-Anbieter bieten möglicherweise umfassendere Funktionen und liefern präzisere Ergebnisse.

Beispielsweise werden DSPMs mit einer User and Entity Behavior Analytics (UEBA)-Funktion das normale Verhalten erlernen und als Basislinie festlegen, während sie gleichzeitig Benachrichtigungen für ungewöhnliche Aktivitäten generieren.

Daher kann die Auswahl eines DSPM-Tools mit integrierter UEBA- oder Threat-Intelligence-Integration Ihrem Unternehmen helfen, präzisere Datenerkenntnisse 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 erreichen auch KI-Tools sowie Apps und Speicher. 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 unterscheiden funktionierende KI-Abdeckung von einer Zeile auf einem Datenblatt:

• Nicht genehmigte KI-Nutzung: Das Tool identifiziert, welche KI-Apps die Mitarbeiter erreichen, einschließlich Diensten, die das Unternehmen nie genehmigt hat.
• Kontrolle auf Prompt-Ebene: Das Tool markiert oder blockiert sensible Daten, bevor sie in einen KI-Prompt gelangen.
• Agent-Bestand: Das Tool listet KI-Agenten auf, die Daten, die jeder Agent erreichen kann, und die dafür verantwortliche Person. Agenten ohne benannten Eigentümer 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 die KI-Nutzung, blockieren sie aber nicht. Ein Demo-Lauf in einer Live-Umgebung zeigt, welches der beiden ein Tool liefert.

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.

Als bevorzugte Quelle hinzufügen

3 DSPM-ähnliche Lösungen, auf die Sie achten sollten

1. Auf Datenschutz spezialisierte Anbieter

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

2. IaaS-DSPM

Mehrere DSPM-Unternehmen konzentrieren sich auf die drei wichtigsten IaaS-Plattformen (AWS, Azure und GCP) und ignorieren andere wesentliche Datendomänen wie Cloud-Dateispeicher, On-Premises-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 praktische Cybersicherheitsexpertise

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

Zur Orientierung bei der 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 wichtige Frage hat sich geändert. Früher fragten Teams, wo sensible Daten liegen. Jetzt 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, wobei sie manchmal auf Dokumente zugreifen, die Person niemals öffnen sollte.

DSPM-Tools beantworten beides, indem sie die Datensensitivität mit dem verknüpfen, wer oder was Zugriff hat. Ein Agent, der einen eingeschränkten SharePoint-Ordner lesen kann, wird zu einem sichtbaren Risiko anstatt zu einem unsichtbaren. Anbieter liefern jetzt KI-Posture-Module, oft als KI-SPM bezeichnet, neben ihren DSPM-Funktionen.

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

DSPM-Marktentwicklung

Der DSPM-Markt erlebte zwischen 2023 und 2025 eine Konsolidierung, als etablierte Sicherheitsanbieter spezialisierte Datensicherheitsfunktionen erwarben. Zu den bemerkenswerten Transaktionen gehören 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 im Jahr 2024, der Kauf von Dasera durch Netskope im Jahr 2024, die Übernahme von Trail durch Cyera im Jahr 2024, der Kauf von GetVisibility durch Forcepoint im Jahr 2025, die Übernahme von Lookout durch Fortra im Jahr 2025 und die Konsolidierung von Swift Security und Acante durch Concentric KI im Jahr 2025.⁵

Im Jahr 2026 hat sich die Kategorie entschieden auf KI-Sicherheit, KI-Observability, KI-Agenten-Governance und KI-Laufzeitkontrollen ausgeweitet. Microsoft Purview, Varonis Atlas, der Marktstart von Cyera 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 agentische KI-Datenzugriffe und Endpoint Data Loss Prevention.⁶

Konkurrierende Plattformen entstanden durch Akquisitionen. Veeam kaufte Securiti,² und Commvault kaufte Satori.⁷ Unabhängige DSPM-Startups werden zu Modulen innerhalb größerer Datenplattformen.

Die Marktnachfrage hat sich vom Finden von Daten (DSPM) zur Reaktion auf deren Bewegung (Data Detection and Response) verschoben. Benutzer erwarten nun, dass dies eine einzige Plattform ist.

Diese Forschung zitieren

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@misc{dogan2026,
  author = {Dogan, Sedat and PhD., Ezgi Arslan,},
  title  = {{Top 10 DSPM-Anbieter zur Verbesserung der Datensicherheit}},
  year   = {2026},
  month  = jul,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/dspm-vendors}},
  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.

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

Varonis

5.

Top DSPM Acquisitions (2025 Updated)

Cyera

6.

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

New Market Pitch

7.

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

Sedat Dogan

CTO

Folgen auf

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.

Vollständiges Profil anzeigen

Recherchiert von

Ezgi Arslan, PhD.

Branchenanalystin

Folgen auf

Ezgi hat einen Doktortitel in Betriebswirtschaftslehre mit Spezialisierung auf Finanzen und arbeitet als Branchenanalystin bei AIMultiple. Sie treibt Forschung und Erkenntnisse an der Schnittstelle von Technologie und Wirtschaft voran, mit Fachkenntnissen in den Bereichen Nachhaltigkeit, Umfrage- und Sentimentanalyse, KI-Agenten-Anwendungen im Finanzwesen, Antwortmaschinenoptimierung, Firewall-Management und Beschaffungstechnologien.

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