Data Security Posture Management: dalla protezione dei dati sensibili al rilevamento delle vulnerabilità

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Il Data Security Posture Management (DSPM) è una categoria emergente di soluzioni avanzate per la sicurezza informatica pensate per offrire visibilità continua, intelligence contestuale e difesa adattiva dei dati sensibili.

La doverosa premessa è che con il contributo del cloud e dalle applicazioni AI, il volume di dati aziendali è cresciuto a dismisura. Entro la fine del 2025 la dimensione globale dei dati raggiungerà oltre 160 zettabyte, di cui quasi metà risiederà in ambienti cloud pubblici. Una “esplosione” informativa che aumenta la superficie di attacco.

Secondo l’ultimo report Clusit, nel 2024 gli attacchi informatici gravi a livello globale sono cresciuti del 27% rispetto al 2023. L’Italia – con poco più dell’1% del PIL mondiale – ha però subito oltre il 10% di tutti questi attacchi e in particolare molte violazioni nascono da controlli di accesso inadeguati. Nell’edizione di metà anno del report Clusit, uscita proprio ad ottobre 2025, la tendenza globale del primo semestre 2025 mostra una ulteriore crescita, pari al +36% rispetto al semestre precedente (+13% verso l’Italia). Nello specifico, per le PMI, che sono tra i target più frequenti, si evidenzia una “scarsa preparazione nella protezione degli accessi remoti”.

La diffusione del cloud computing e delle applicazioni SaaS ha reso la protezione dei dati un prerequisito fondamentale per la fiducia degli stakeholder. In contesti così complessi, i tradizionali meccanismi perimetrali di sicurezza informatica risultano ormai superati. Serve un nuovo paradigma di governance dei dati. Il Data Security Posture Management (DSPM) è una categoria emergente di soluzioni avanzate pensate per offrire visibilità continua, intelligence contestuale e difesa adattiva dei dati sensibili.

Facciamo un passo indietro e pensiamo alla nascita delle soluzioni DLP (Data Loss Prevention) tradizionali.

Definizione di DLP (Data Loss Prevention): l’attività di prevenzione della perdita dei dati è una combinazione di persone, processi e tecnologia che lavora per rilevare e impedire la perdita di dati sensibili.

Le soluzioni DLP tradizionali sono nate in un’epoca in cui l’architettura IT era fortemente centralizzata e i dati risiedevano su server interni. In strutture come queste era semplice ispezionare il traffico di rete e bloccare il trasferimento di file sensibili, oggi le risorse informatiche sono distribuite tra cloud pubblici, applicazioni SaaS e dispositivi mobili, generando una superficie d’attacco molto più ampia. Il vecchio perimetro aziendale non esiste più perchè i dati si replicano e spostano continuamente. Ne consegue una visibilità frammentata, perchè i DLP basati su punti di controllo statici non riescono ad intercettare gli “shadow data” (dati duplicati o generati dinamicamente) nè a seguire il dato lungo l’intero ciclo di vita. Una situazione di questo genere rende difficile garantire la protezione completa dei dati in transito e dilata i tempi di risposta agli incidenti. Per questo motivo molti asset sensibili rimangono esposti e le difese tradizionali appaiono sostanzialmente incomplete.

La classificazione dei contenuti nei DLP tradizionali si basa su pattern statici – espressioni regolari, checksum o liste di parole chiave note. Un metodo che funziona solo per formati prevedibili (es. codici fiscali, numeri di carte di credito), ma fallisce con dati destrutturati o contestuali. I contenuti ambigui bypassano facilmente tali filtri. Inoltre, i DLP reagiscono solo a eventi specifici prestabiliti (come la stampa di file riservati), senza considerare i comportamenti degli utenti nel tempo. La totale assenza di analisi comportamentale impedisce di rilevare, per esempio, un trasferimento graduale di dati o l’aumento sospetto di privilegi perchè ogni anomalia viene trattata come evento isolato. I DLP tradizionali rimangono reattivi e non predittivi, lasciando molte minacce interne inosservate.

A differenza dei DLP, il DSPM non si limita a ispezionare i dati in transito. Le soluzioni DSPM scandagliano in profondità tutte le risorse IT (cloud, ibrido, on-premise), catalogando automaticamente ogni dato sensibile e monitorandone l’intero ciclo di vita. Adattano le policy in tempo reale alle anomalie di comportamento e al contesto, creando un flusso decisionale automatizzato che integra contenuto, accessi e intelligence. In pratica, il DSPM può attivare contromisure immediate (es. revoca di privilegi o cifratura aggiuntiva) non appena vengono evidenziati rischi, riducendo la superficie di attacco.

Grazie all’integrazione di AI e analytics comportamentali, il DSPM si comporta come un motore di cyber intelligence predittiva, in grado di identificare i rischi emergenti prima che sfocino in incidenti. Con questo approccio eleva la sicurezza dei dati da un approccio reattivo basato su regole statiche a un processo continuo, contestuale e guidato dal rischio.

Dal punto di vista tecnico, il DSPM integra AI, behavioral analytics, automazione e compliance in un unico framework operativo e consente di passare da una gestione reattiva dei dati a una strategia in parte predittiva. Ad esempio, le piattaforme DSPM analizzano automaticamente dati strutturati e non strutturati in qualsiasi ambiente cloud o on-premise, classificandoli senza agent.

Attribuiscono priorità ai rischi in base al contesto, assegnando ad ogni dato un “valore” economico e mettendo in evidenza i possibili percorsi di attacco. Grazie a queste informazioni, i sistemi DSPM applicano contromisure automatiche (come limitare privilegi o cifrare file) riducendo proattivamente la superficie di attacco. Alcuni implementano anche controlli di compliance avanzati, verificando in tempo reale centinaia di regolamenti e semplificando la risposta a eventuali violazioni.

Un altro vantaggio del DSPM è la governance degli accessi basata sulla visibilità continua. I DSPM forniscono visibilità in tempo reale sui controlli di accesso, contrassegnano account inattivi o con privilegi eccessivi e applicano il principio del privilegio minimo, facilitando modelli di sicurezza Zero Trust. Inoltre, il DSPM segue l’intero ciclo di vita del dato, tracciano e valutando ogni spostamento, trasformazione o condivisione di file.
Una tracciabilità puntuale che consente di reagire rapidamente agli incident. Ad esempio, se viene concesso un permesso anomalo, il sistema può revocarlo automaticamente o allertare il team di sicurezza. I permessi diventano quasi “self-healing”, correggendo anomalie prima che diventino dannose e rendendo la gestione dei privilegi dinamica e intelligente.

Il DSPM si integra nell’ecosistema di sicurezza aziendale per amplificare l’efficacia complessiva delle difese. Grazie alla sua natura aperta, dialoga con gli altri strumenti, quali:

• SIEM (Security Information and Event Management)
• UEBA (User and Entity Behavior Analytics)
• NDR (Network Detection and Response)
• Piattaforme SOAR (Security Orchestration, Automation and Response)

arricchendoli di contesto sui dati.

I dati e gli insight prodotti dal DSPM alimentano le analisi di rete e di comportamento, migliorando la correlazione degli eventi e riducendo i falsi positivi. Ad esempio, un alert DSPM può innescare automaticamente playbook di SOAR (workflow automatizzato che guida le azioni da intraprendere in risposta a un incidente di sicurezza) o arricchire gli allarmi in un SIEM, coordinando le risposte in modo sinergico. Un framework di sicurezza unificato permette così di orchestrare politiche di protezione e compliance coerenti su tutta l’infrastruttura.
In definitiva, il DSPM funge da collante tra data security e threat intelligence, elevando la postura di sicurezza informatica complessiva di difesa dei dati.

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