لماذا DSPM أمر بالغ الأهمية: الاختلافات الرئيسية عن DLP و CNAPP

تشغيل الفيديو
مؤلف

أنس بيج

مدير تسويق المنتجات في Securiti

نُشر في 26 مارس 2025

استمع إلى المحتوى

يُعدّ اختراق البيانات هاجسًا مرعبًا يدفع 77% من مديري أمن المعلومات حول العالم إلى الخوف على وظائفهم. وهذا الخوف مبرر، إذ تتزايد تكلفة اختراقات البيانات بشكلٍ كبير كل عام، مما يُسبب قلقًا بالغًا لقادة الأمن.

مع قيام مسؤولي أمن المعلومات بتكثيف جهودهم في مجال تقنيات الأمن لمواجهة التهديدات الأمنية الحالية أو الناشئة (الذكاء الاصطناعي) ، غالباً ما يجدون أنفسهم أمام مفترق طرق من الاختصارات الأمنية: DLP وCNAPP و DSPM تمثل هذه الاختصارات مجموعة محسنة من الاستراتيجيات الجديدة المصممة لحماية بيئات البيانات المعقدة التي تواجهها فرق الأمن اليوم.

تابع القراءة حيث تتعمق هذه المدونة في تعريفات وقدرات منع فقدان البيانات (DLP) ومنصة حماية التطبيقات السحابية الأصلية (CNAPP) الأساسية، Data Security Posture Management ( DSPM ). كما يمكنك التعرف على سبب كون اتباع نهج موحد لأمن البيانات هو الحل الأمثل للتغلب على بيئات اليوم المعقدة.

منصة حماية التطبيقات السحابية الأصلية (CNAPP)

بلغت قيمة صناعة منصات الحوسبة السحابية الأصلية 7.45 مليار دولار أمريكي في عام 2025، ومن المتوقع أن تصل إلى 62.72 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2034، بمعدل نمو سنوي مركب قدره 26.77%. ومع ازدهار سوق الحوسبة السحابية الأصلية، تتزايد نقاط الضعف ونقاط الهجوم بوتيرة مماثلة. في صناعة تعتمد على تطبيقات الحوسبة السحابية الأصلية، تُعد منصة حماية تطبيقات الحوسبة السحابية الأصلية (CNAPP) بالغة الأهمية لحماية هذه التطبيقات طوال دورة حياتها التطويرية عبر بيئات الحوسبة السحابية العامة.

تُعرّف غارتنر منصة CNAPP بأنها "مجموعة موحدة ومتكاملة بإحكام من إمكانيات الأمان والامتثال المصممة لحماية البنية التحتية والتطبيقات السحابية الأصلية". يوحّد هذا الحل العديد من إمكانيات الأمان السحابي الاستباقية والتفاعلية لتعزيز الرؤية في المخاطر، واكتشاف الأخطاء في التكوين ومعالجتها، ومعلومات التهديدات والاستجابة لها، وحماية أحمال العمل السحابية، وإدارة الأذونات، و compliance management على سبيل المثال لا الحصر.

تتألف حلول CNAPP التقليدية من مجموعة متنوعة من المكونات، ولكن المكونات الأساسية عادةً ما تشمل ما يلي:

  • إدارة وضع أمان الحوسبة السحابية (CSPM) : تساعد حلول إدارة وضع أمان الحوسبة السحابية المؤسسات على تقييم الوضع الأمني ​​العام لبنيتها التحتية السحابية العامة. وتوفر هذه الحلول رؤىً حول مشكلات التكوين الخاطئ الحرجة التي قد تؤدي إلى اختراقات أمنية في الحوسبة السحابية. كما تتيح الأداة اتخاذ تدابير تصحيحية والامتثال لمعايير الأمان.
  • إدارة استحقاقات البنية التحتية السحابية (CIEM) : تتيح CIEM لفرق الأمن إدارة إعدادات الأذونات عبر بيئتهم السحابية. وتساعد هذه الإدارة الفرق على تطبيق مبدأ أقل الامتيازات من خلال فحص البيئة بحثًا عن نقاط الوصول غير المصرح بها، واكتشاف مشكلات الوصول المتعلقة بمستخدمين أو أدوار محددة، وإبلاغ الموظفين المعنيين بها لاتخاذ الإجراءات اللازمة.
  • منصة حماية أحمال العمل السحابية (CWPP) : تتيح منصة CWPP للفرق اكتشاف التهديدات والمخاطر الأمنية والاستجابة لها عبر أحمال العمل الخاصة بالبنية التحتية السحابية للمؤسسة.

منع فقدان البيانات (DLP)

يُعدّ تسريب البيانات ، أو استخراجها أو تصديرها، تهديدًا شائعًا لأمن البيانات. ولتوضيح الأمر، بلغت قيمة السوق العالمية لهذه التقنية 69.1 مليار دولار أمريكي في عام 2021، ومن المتوقع أن تصل إلى 217.5 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2031، بمعدل نمو سنوي مركب قدره 26.77%. وتتعدد العوامل التي قد تُسبب ذلك، مثل كشف بيانات اعتماد الموظفين أو الهجمات الداخلية. وتعتمد المؤسسات نهجًا استباقيًا للتغلب على هذه التهديدات الأمنية من خلال نشر حلول منع فقدان البيانات (DLP).

ببساطة، تحمي حلول منع تسرب البيانات (DLP) البيانات الحساسة من الوصول غير المصرح به عن طريق منعها من مغادرة بيئة المؤسسة الآمنة. فهي تفحص وتتحكم في البيانات أثناء نقلها أو تخزينها عبر البريد الإلكتروني، أو التخزين السحابي، أو الشبكات، وتفرض سياسات محددة مسبقًا، مثل التشفير، لضمان عدم وقوع البيانات في الأيدي الخطأ. توفر حلول منع تسرب البيانات نهجًا استباقيًا لحماية البيانات من التسرب، حيث إنها تخفف من المخاطر المعروفة.

توفر أدوات منع فقدان البيانات التقليدية الإمكانيات التالية:

  • تصنيف البيانات : يُعدّ تصنيف البيانات إحدى القدرات الأساسية لحلول منع فقدان البيانات. تكشف الأداة عن جميع البيانات، سواءً كانت مُهيكلة أو غير مُهيكلة، وتُصنّفها بناءً على مستوى حساسية البيانات. على الرغم من أنه يُنصح باستخدام الحد الأدنى من العلامات للتصنيف، إلا أنه يُمكن استخدام مئات العلامات حسب احتياجات العمل.
  • التشفير، والحظر، أو إلغاء الوصول: يستجيب نظام منع فقدان البيانات (DLP) لقواعد محددة بناءً على مجموعة من السياسات المُعرّفة مسبقًا. وبناءً على هذه السياسات، قد يختار النظام تشفير البيانات، أو حظرها تمامًا، أو إلغاء وصول المستخدمين إليها.
  • المراقبة والإبلاغ : تواصل أدوات منع فقدان البيانات مراقبة حركة البيانات الحساسة عبر نقاط النهاية والشبكات ورسائل البريد الإلكتروني. في حال تفعيل قاعدة معينة، قد تُصدر الأداة تنبيهًا وتُخطر فرق الأمن السيبراني. وبناءً على التقييم، يُمكن لفريق الأمن تحديد ما إذا كان التنبيه إنذارًا خاطئًا أم حادثًا أمنيًا.

Data Security Posture Management ( DSPM )

على الرغم من أن DLP وCNAPP أدوات أمان سحابية فعالة، إلا أن قيودها تمنعها من تقديم حل أمني شامل. وهنا تكمن المشكلة. data security posture management ( DSPM ) يدخل حيز التنفيذ.

على المدى DSPM تم تقديم هذا المفهوم لأول مرة من قبل شركة غارتنر في تقريرها "دورة الترويج لأمن البيانات" لعام 2022. ومنذ ذلك الحين، DSPM أصبحت واحدة من أسرع الفئات نمواً في حلول أمن البيانات السحابية، ومن المتوقع أن يتم اعتمادها من قبل 75٪ من المؤسسات بحلول منتصف عام 2025.

من أبرز التحديات التي تواجهها المؤسسات اليوم فيما يتعلق بأمن البيانات، الوصول المفرط إلى البيانات وانعدام الشفافية في الوصول إلى البيانات الحساسة. ويشير 83% من قادة تكنولوجيا المعلومات والأمن السيبراني إلى أن انعدام الشفافية في الوصول إلى البيانات يؤثر بشكل كبير على الوضع الأمني ​​العام لمؤسساتهم.

DSPM يُتيح هذا النظام للمؤسسات رؤى تفصيلية حول بياناتها الحساسة، وكيفية استخدامها، ومن يستخدمها. كما يُساعد في بناء خريطة علاقات بين المستخدمين ومصادر البيانات للكشف عن المخاطر المحتملة في بيئات الحوسبة السحابية العامة والخاصة، وتطبيقات البرمجيات كخدمة (SaaS)، والبيئات المحلية. ويُساعد النظام أيضًا في وضع سياسات وضوابط فعّالة لإدارة الصلاحيات، ويضمن الامتثال لأطر العمل الأمنية من خلال تحديد سياسات الوضع الأمني.

يتضمن حل DSPM القوي الإمكانيات التالية:

  • اكتشاف البيانات : يقوم الحل بتحديد وتصنيف البيانات الحساسة والمنظمة بتنسيقات منظمة وغير منظمة عبر مصادر بيانات متنوعة للحصول على رؤية كاملة لمشهد البيانات.
  • تصنيف البيانات : DSPM يصنف البيانات بناءً على مستوى حساسيتها، أو الحاجة التجارية، أو السياق التنظيمي، أو أي معايير صناعية محددة. التصنيف ضروري لـ DSPM لأنه يساعد في تطبيق سياسات الأمن والحوكمة والامتثال المناسبة.
  • رسم خرائط تدفق البيانات وتتبع النسب : Data mapping وتساعد تقنيات تتبع مسار البيانات فرق الحوكمة والأمن على تتبع حركة البيانات بين الأنظمة والشبكات والتطبيقات. وهذا يُمكّن المؤسسات من الحصول على رؤى معمقة حول تحول البيانات، مثل كيفية الوصول إلى البيانات وتغييرها والتأثر بها طوال دورة حياتها.
  • تقييم المخاطر : DSPM تُمكّن هذه التقنية الفرق من إجراء تقييمات للمخاطر من خلال مراقبة البيانات بحثًا عن الثغرات الأمنية أو الإعدادات الخاطئة . وتُحدد الفرق درجات المخاطر للمساعدة في تحديد أولويات إجراءات المعالجة.
  • ذكاء وضوابط الوصول إلى البيانات : DSPM كما يتيح ذلك لفرق الحوكمة مراقبة الوصول إلى البيانات الحساسة والحصول على رؤى معمقة بشأنه، وذلك بناءً على المستخدمين والأدوار والصلاحيات والمواقع الجغرافية. ومن خلال مراقبة معايير محددة، مثل المستخدمين غير النشطين أو الاستخدام غير الطبيعي للوصول، تستطيع فرق الحوكمة تطبيق نموذج الوصول بأقل قدر من الصلاحيات بشكل أفضل.
  • تطبيق ضوابط الأمان : تُحدد ضوابط الأمان وفقًا للمعلومات التي يتم جمعها من خلال التصنيف وتقييم المخاطر. على سبيل المثال، قد تُطبق سياسات التشفير أو إخفاء البيانات على البيانات الحساسة سواءً كانت مخزنة أو قيد النقل.
  • تدفقات بيانات الذكاء الاصطناعي الآمنة : الريادة DSPM أدوات مثل Securiti 's DSPM تتجاوز الحلول حماية البيانات التقليدية وتوفر أمانًا للبيانات والذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، Securiti تساعد هذه التقنية المؤسسات على اكتساب رؤى معمقة حول أمن البيانات والذكاء الاصطناعي وحالة الامتثال. كما يمكن للفرق الحصول على مزيد من المعلومات حول مخاطر التداخلات السامة من خلال اختبارات جاهزة للاستخدام.

Securiti توبس DSPM التقييمات

Securiti تهيمن منصة DataAI Command Platform التابعة لشركة 's على منصة GigaOm DSPM حصل على أعلى التقييمات في القدرات الرئيسية، والقدرات الناشئة، ومعايير العمل.

Securiti توبس DSPM التقييمات

بشكل عام، DSPM لا يُعدّ حلاً اختيارياً، بل ضرورة ضمن البنية التحتية التقنية الأمنية الحالية للمؤسسة. فهو يُغطي أوجه القصور في أدوات الأمان الأخرى مثل DLP وCNAPP من خلال تقديم نهجٍ يركز على البيانات، مما يسمح للفرق بتحديد أولويات معالجة أصول البيانات أو موارد الحوسبة السحابية التي تحتوي على بيانات حساسة.

اطلب عرضًا تجريبيًا لترى كيف يمكن لمؤسستك تعزيز وضعها الأمني ​​للبيانات والذكاء الاصطناعي من خلال Securiti .

الأسئلة الشائعة

DSPM ( Data Security Posture Management يُعدّ هذا النهج الحديث وسيلةً تمنح المؤسسات رؤيةً شاملةً لبياناتها الحساسة، بما في ذلك مكان تخزينها، وكيفية الوصول إليها، ومن يمكنه الوصول إليها. كما يُساعد على تطبيق حوكمة وضوابط متسقة عبر بيئات الحوسبة السحابية، والبرمجيات كخدمة (SaaS)، والبيئات المحلية.

بينما يركز نظام منع فقدان البيانات (DLP) على منع البيانات الحساسة من مغادرة الحدود الآمنة مثل الشبكات ونقاط النهاية والبريد الإلكتروني، DSPM يتبنى نهجاً أوسع. فهو لا يساعد فقط في منع تسرب البيانات، بل يمكّن المؤسسات أيضاً من اكتشاف البيانات، ورسم خريطة لحركتها، وتقييم المخاطر، والتحكم في استخدامها بشكل استباقي.

يركز CNAPP على تأمين أحمال العمل والبنية التحتية الأصلية للسحابة، مثل التطبيقات والحاويات والخدمات السحابية. DSPM يضيف طبقة تركز على البيانات من خلال تتبع البيانات نفسها، بما في ذلك نسبها وحقوق الوصول إليها والمخاطر، عبر جميع البيئات بدلاً من تطبيقات السحابة فقط.

قم بتحليل هذه المقالة باستخدام الذكاء الاصطناعي

تظهر المطالبات في أدوات الذكاء الاصطناعي التابعة لجهات خارجية.
انضم إلى قائمتنا البريدية

احصل على أحدث المعلومات والتحديثات القانونية والمزيد مباشرةً في بريدك الإلكتروني



قصص أخرى قد تهمك
مقاطع فيديو
عرض المزيد
ريحان جليل، من شركة Veeam، يتحدث عن Agent Commander: theCUBE + NYSE Wired: قادة الأمن السيبراني
بعد استحواذ شركة Veeam على Securiti يمثل إطلاق برنامج Agent Commander خطوة هامة نحو مساعدة المؤسسات على تبني وكلاء الذكاء الاصطناعي بثقة أكبر. في...
عرض المزيد
تخفيف مخاطر قائمة OWASP لأهم 10 مخاطر لتطبيقات ماجستير القانون 2025
أحدث الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI) تحولاً جذرياً في طريقة عمل الشركات وتوسعها ونموها. يوجد تطبيق للذكاء الاصطناعي لكل غرض، بدءاً من زيادة إنتاجية الموظفين وصولاً إلى تبسيط العمليات...
عرض المزيد
أفضل 6 DSPM حالات الاستخدام
مع ظهور الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI)، أصبحت البيانات أكثر ديناميكية. يتم توليد بيانات جديدة بوتيرة أسرع من أي وقت مضى، ونقلها إلى أنظمة وتطبيقات متنوعة...
عرض المزيد
قانون الخصوصية في كولورادو (CPA)
ما هو قانون خصوصية كولورادو؟ قانون خصوصية كولورادو هو قانون شامل لحماية الخصوصية، تم توقيعه في 7 يوليو 2021. وقد وضع معايير جديدة لحماية البيانات الشخصية...
عرض المزيد
Securiti لمساعد الطيار في البرمجيات كخدمة (SaaS)
تسريع اعتماد Copilot بأمان وثقة: تتطلع المؤسسات إلى اعتماد Microsoft 365 Copilot لزيادة الإنتاجية والكفاءة. ومع ذلك، تظل المخاوف الأمنية، مثل حماية البيانات...
عرض المزيد
أهم عشرة اعتبارات لاستخدام البيانات غير المهيكلة بأمان مع الذكاء الاصطناعي العام
نسبة مذهلة تصل إلى 90% من بيانات المؤسسات غير منظمة. وتُستخدم هذه البيانات بسرعة لتغذية تطبيقات الذكاء الاصطناعي من الجيل الجديد، مثل روبوتات الدردشة والبحث المدعوم بالذكاء الاصطناعي.
عرض المزيد
جينكور للذكاء الاصطناعي: بناء أنظمة ذكاء اصطناعي آمنة وعالية الجودة للمؤسسات في دقائق
مع تبني المؤسسات للذكاء الاصطناعي التوليدي، تواجه فرق البيانات والذكاء الاصطناعي العديد من العقبات: ربط مصادر البيانات غير المهيكلة والمهيكلة بشكل آمن، والحفاظ على الضوابط والحوكمة المناسبة،...
عرض المزيد
كيفية التعامل مع قانون حماية خصوصية المستهلك في كاليفورنيا: رؤى أساسية للشركات
ما هو قانون حقوق الخصوصية في كاليفورنيا (CPRA)؟ هو تشريع ولاية كاليفورنيا الذي يهدف إلى حماية خصوصية سكانها الرقمية. وقد دخل حيز التنفيذ في يناير...
عرض المزيد
التكيف مع التحول: الانتقال إلى معيار أمان بيانات صناعة بطاقات الدفع (PCI DSS) الإصدار 4.0
ما هو معيار أمان بيانات صناعة بطاقات الدفع (PCI DSS)؟ هو مجموعة من معايير الأمان لضمان المعالجة والتخزين الآمنين للبيانات، و...
عرض المزيد
تأمين البيانات والذكاء الاصطناعي: دليل إدارة الثقة والمخاطر والأمن (TRiSM)
أثارت المخاطر الأمنية المتزايدة للذكاء الاصطناعي قلق 48% من مسؤولي أمن المعلومات حول العالم. انضموا إلى هذه الجلسة الرئيسية للتعرف على دليل عملي لتمكين الثقة في الذكاء الاصطناعي، وإدارة المخاطر،...
أحدث
مكتب الذكاء الاصطناعي في أستراليا: لماذا تغفل عمليات التدقيق السنوية عن إمكانيات الذكاء الاصطناعي لديك؟ عرض المزيد
مكتب الذكاء الاصطناعي في أستراليا: لماذا تغفل عمليات التدقيق السنوية عن إمكانيات الذكاء الاصطناعي لديك؟
تخيل هذا السيناريو: سيناريو خيالي ولكنه معقول تماماً. تقضي أنظمة الذكاء الاصطناعي التابعة لمؤسسة مالية أسترالية ستة أشهر في الوصول إلى مستودع بيانات عملاء لم يسبق لأحد الوصول إليه...
عرض المزيد
كامل DSPM تصنيف الاحتياجات وسياقها
يُعد التصنيف إحدى الوظائف الأساسية لـ DSPM يتولى البرنامج معالجة البيانات، وعادةً ما يعمل بالتزامن مع عملية الاكتشاف، لأنهما يشكلان معًا...
ما هو نظام التحكم في الوصول؟ التعريف، الأنواع، والمكونات عرض المزيد
ما هو نظام التحكم في الوصول؟ التعريف، الأنواع، والمكونات
اكتشف ما هو نظام التحكم في الوصول، وكيف يعمل، وأنواعه، ومكوناته، وأهميته في ضمان الامتثال التنظيمي، وغير ذلك الكثير.
ما هي سلامة البيانات؟ دليل شامل عرض المزيد
ما هي سلامة البيانات؟ دليل شامل
تعرّف على مفهوم سلامة البيانات، وأهميتها للأمن والامتثال والذكاء الاصطناعي، وأنواع سلامة البيانات المختلفة، والتهديدات الشائعة، وأفضل الممارسات لـ...
ما هو
جديد