От охраны периметра – к охране данных

От всего полностью защититься нельзя. Это справедливо и для отдельного человека, и для компаний. Скажем, полностью перекрыть все каналы утечки данных невозможно. Тем более что сегодня эффективность подхода, основанного на защите периметра, резко снизилась. Какой уж тут «периметр»: и массовый переход на удаленную работу во время эпидемии COVID-19, и использование облачных и мультиоблачных архитектур, а также ИИ-моделей, куда сотрудники бесконтрольно загружают чувствительную для бизнеса информацию, – все это способствует размыванию периметра безопасности. К тому же выросла популярность Kubernetes и микросервисной архитектуры. Если в классических системах чувствительные данные проходили через ограниченное число серверов и контролируемых точек, то теперь они непрерывно циркулируют между сотнями микросервисов и API.

Но снижать риски можно и нужно, в том числе за счет архитектуры системы безопасности. В соответствии с современными реалиями она эволюционирует от подхода, ориентированного на инфраструктуру, к подходу, ориентированному на данные. Уже появились средства защиты систем с размытым периметром безопасности. Есть брокер безопасного доступа в облако (Cloud Access Security Broker, CASB) – «охранник» на входе, который контролирует, кто и как использует облачные сервисы, есть решения для предотвращения утечек (Data Loss Prevention, DLP), контролирующие исходящий трафик, есть система управления конфигурацией безопасности (Cloud Security Posture Management, CSPM) – инспектор, отвечающий за безопасность облачной инфраструктуры, проверяющий, правильно ли возведены стены, закрыты ли двери и работают ли замки. Только этого мало.

Мало простого наращивания толщины крепостных стен. Настало время непосредственной защиты находящихся за стенами сокровищ. Нужен «аудитор ценностей», который знает, какие именно сокровища хранятся в сейфах, у кого есть ключи и насколько надежно они защищены.

На смену вопросу «Что защищает инфраструктуру?» приходит принципиально иной: «Где находятся критичные данные, кто имеет к ним доступ, насколько они защищены и какие риски существуют?» Для того чтобы отвечать на эти вопросы, используют решения, относящиеся к классу систем управления состоянием безопасности данных (Data Security Posture Management, DSPM).

DSPM – это, согласно определению компании Thales, подход к кибербезопасности, который делает акцент на защите самих данных, а не приложений или инфраструктуры, где они обрабатываются. Защита обеспечивается за счет обнаружения и классификации данных в облачных сервисах и средах, а также оценки состояния их безопасности, включая выявление уязвимостей и рисков несоответствия требованиям.

Gartner в аналитическом отчете Market Guide for Data Security Posture Management отмечает, что DSPM-решения «обеспечивают критически важную видимость данных, особенно используемых для ИИ», и «закрывают разрыв между обнаружением, классификацией данных и автоматизированными средствами устранения рисков». DSPM-инструменты позволяют организациям классифицировать и защищать свои данные и управлять ими более эффективно, выявляя такие риски, как нарушения требований к месту хранения данных, несанкционированный доступ или избыточные привилегии.

Функционал современных DSPM-платформ может включать поиск хранилищ, классификацию, каталогизацию, анализ прав доступа и выявление избыточных привилегий, контроль соответствия требованиям регуляторов, анализ рисков, а также рекомендации или даже автоматическое устранение нарушений (табл. 1).

По функциональности DSPM-системы пересекаются с решениями аудита и управления информационными активами (Data-Centric Audit and Protection, DCAP), но DCAP – это «аудитор» хранилищ, который следит за порядком внутри, а DSPM – «разведчик», который ищет данные по всей инфраструктуре, включая облака, и оценивает риски их утечки. В целом различия понятны, хотя общепризнанных определений пока нет, и детали могут варьироваться. Для новых терминов в ИТ ситуация типичная.

В 2026 г., как считает Gartner, более 20% организаций будут рассматривать DSPM как приоритетную технологию для обнаружения и защиты данных. Мировой рынок DSPM растет быстро, хотя оценки аналитиков разнятся в зависимости от методологии – одни учитывают только DSPM-платформы, другие включают в подсчет DSPM-модули в составе платформ защиты облачных приложений (Cloud-Native Application Protection Platform, CNAPP). 

Grand View Research оценила глобальный рынок DSPM в 2025 г. в $2,20 млрд, прогнозируя его увеличение к 2033 г. до $6,19 млрд со среднегодовым темпом (CAGR) 13,9% (рис. 1). По мнению Data Insights Market Research, к 2033 г. рынок достигнет $10 млрд при CAGR 25%.

Один из наиболее заметных игроков рынка – компания Cyera. Ее DSPM-платформа для обнаружения и классификации данных использует ИИ. Заявленная разработчиком точность классификации превышает 95%.

В числе других компаний, предлагающих DSPM-платформы, стоит выделить Sentra, специализирующуюся на автоматическом обнаружении и классификации чувствительных данных в мультиоблачных средах, а также Symmetry Systems – одну из первых компаний, чьи продукты Gartner отнесла к классу DSPM.

Многие крупные международные компании включают DSPM-модули в решения для обеспечения безопасности данных. Среди них – BigID, пионер в области обнаружения и классификации данных, и компания Varonis, лидер в защите файловых систем и решений Microsoft 365. Сама Microsoft предлагает DSPM-решение через службу управления данными Microsoft Purview. Компания Wiz встроила DSPM в CNAPP-платформу для комплексной защиты облачных приложений. Оригинальный подход у Thales – она предлагает «почти полное решение», включающее обнаружение, классификацию, шифрование, токенизацию, маскирование, управление идентификацией и оценку состояния.

Palo Alto Networks поддерживает безагентное сканирование и классификацию данных в AWS, Azure и GCP. DSPM-функциональность входит в CloudGuard CNAPP компании Check Point, ранее широко представленной на российском рынке.

Российские решения по своим возможностям пока уступают ведущим зарубежным платформам. Функциональность ряда отечественных продуктов сосредоточена на отдельных задачах DSPM (табл. 2) или ограничена определенными средами. Так, «КвантумХэш» от компании «Цифровые привычки», один из первых на российском рынке продуктов этого класса, позиционируется разработчиком как единая DSPM-платформа мониторинга чувствительных данных в Kubernetes-средах. 

В решении реализована примерно половина функционала, перечисленного в табл. 1.: автоматическая инвентаризация сервисов, хранилищ и API (Data Discovery), многоуровневая ML-модель классификации (Data Classification), анализ межсервисного трафика с построением карты потоков данных (Data Lineage), автоматическое построение каталога сервисов, API и хранилищ с типами данных (Data Inventory), контроль политик безопасности и предупреждения об их нарушении, мониторинг изменений инфраструктуры и их влияния на данные в реальном времени (Continuous Monitoring).

В то же время в описании продукта нет упоминания анализа прав доступа и избыточных привилегий (Access Analysis). Заявлена оценка совокупного уровня риска, однако из доступного описания неясно, полностью ли соответствует механизм функционалу Risk Prioritization современных DSPM, учитывающему чувствительность данных, экспозицию, права доступа и вероятность компрометации. Также в описании продукта ничего не говорится о встроенных механизмах комплаенс-отчетности (Compliance Control). При этом охват «КвантумХэш» ограничен Kubernetes-средами, тогда как многие полнофункциональные DSPM-платформы поддерживают также файловые системы, локальные и облачные хранилища, базы данных и сервисы SaaS. 

Методическое примечание: таблица отражает публично заявленные возможности. Отсутствие подтверждения в открытой документации не означает технического отсутствия функции в продукте.

У продуктов «Яндекса» и VK Tech есть свои функциональные и архитектурные особенности. Так, Yandex Security Deck (DSPM) – это не самостоятельное решение, а модуль платформы CNAPP, причем работающий только в облаке Yandex Cloud (с бакетами Object Storage и дисками Яндекс 360). Задачи Exposure Detection, Risk Prioritization, Compliance Control и часть задач Access Analysis (выявление избыточных привилегий) модуль DSPM выполняет совместно с другими модулями платформы, прежде всего CSPM и порталом соответствия требованиям. Публичные описания не подтверждают полноценную функциональность Data Lineage с отслеживанием жизненного цикла и преобразований данных, характерную для полнофункциональных DSPM-платформ.

VK Tech DSPM – наименее документированное решение из трех представленных в табл. 2 отечественных продуктов. Публично заявлены обнаружение и категоризация чувствительных данных, аудит доступа, контроль распространения данных в информационных потоках, маскирование и непрерывный мониторинг. Однако подробной открытой документации, позволяющей оценить Risk Prioritization, Compliance Control и Remediation по критериям полнофункциональных DSPM-платформ, недостаточно.

Остальные российские решения не претендуют на название DSPM-платформа, а имеют в составе платформ обеспечения безопасности данных отдельные модули, реализующие часть базового функционала DSPM.

Крупные международные игроки сегмента – Cyera, Wiz, BigID, Varonis, Securiti – уже предлагают комплексные платформы, объединяющие широкий набор функций DSPM. В России подобных комплексных решений пока нет. Один из главных факторов, сдерживающих развитие DSPM в нашей стране, – сравнительно низкая зрелость корпоративной ИТ-инфраструктуры. Во многих организациях до сих пор не завершены проекты импортозамещения базовых средств защиты информации, виртуализации и контейнерных платформ. И для многих компаний первоочередной задачей остается внедрение DLP, SIEM, IAM или средств защиты облачной инфраструктуры, тогда как DSPM рассматривается как следующий этап развития.

Сдерживает рынок и отсутствие сформированного спроса. Если устанавливать системы DLP или межсетевые экраны вынуждают регуляторные требования, то внедрять DSPM сегодня никто не обязывает. Кроме того, компании нередко не имеют полного представления о том, где находятся их чувствительные данные и как они перемещаются между приложениями, а значит, пока не осознают ценность подобных решений.

Однако предпосылки для быстрого роста сегмента уже появляются. Важным фактором становится распространение микросервисной архитектуры, Kubernetes и гибридных облаков. В таких средах количество взаимодействий между сервисами исчисляется миллионами, а традиционные средства защиты не способны показать фактические маршруты движения данных. 

«Основной спрос на DSPM формируют финтех, e-commerce, ретейл и телеком. Эти отрасли работают с миллионами клиентских записей, содержащих персональные и платежные данные, находятся под жестким регуляторным контролем и активно используют аналитику, в ходе которой информация постоянно перемещается между различными системами и контурами. Пока основной драйвер внедрения DSPM – регулирование, но во многом это связано с инертностью бизнеса. Реальная потребность значительно шире. Компаниям необходимо понимать, какие данные у них есть, где они находятся и какие из них могли быть скомпрометированы. Отдельная проблема – избыточные, или „мертвые“, данные в архивах и резервных копиях, которые тоже требуют постоянного контроля. Дополнительный спрос создают импортозамещение и быстрое распространение ИИ-проектов: они несут новый риск – корпоративные данные могут незаметно для компании уходить во внешний контур», – дал комментарий нашему изданию Александр Елизарьев, генеральный директор ГК «Цифровые привычки».

Не менее важный фактор – возросшая ответственность за утечки персональных данных. Повышение штрафов и ужесточение требований регуляторов заставляют компании переходить от реактивной модели защиты – расследования уже произошедших инцидентов – к превентивному управлению рисками. DSPM позволяет обнаруживать опасные сценарии передачи данных еще до того, как они приведут к утечке.

«С увеличением объема конфиденциальных данных, которые проходят через системы, банковские учреждения должны не просто реагировать на утечки, а активно управлять рисками, связанными с данными. Мы не можем защитить то, чего не видим. DSPM позволяет непрерывно отслеживать доступ и использование конфиденциальных данных, что является ключевым элементом концепции Zero Trust. Для банковского сектора, где цена ошибки самая высокая, а регуляторные требования – самые жесткие, DSPM становится решением, дающим уверенность, что принимаемые меры действительно направлены на защиту важных данных», – подчеркнул старший советник председателя правления банка «Центрокредит» Алексей Гусев. 

В целом аналитики с оптимизмом смотрят на перспективы отечественного рынка DSPM. Согласно исследованию iKS-Consulting «Российский рынок программного обеспечения и ИТ-услуг. Состояние, структура и перспективы развития до 2031 г.», российский рынок DSPM находится на этапе формирования. Пока его потенциальный объем оценивается в 0,1 млрд руб. (2026 г.), но уже к 2031 г. он может достичь 4,2 млрд руб. (рис. 2). 

 

Основной драйвер роста – увеличение числа внедрений в крупных компаниях с последующим распространением DSPM на средний бизнес со сложной ИТ-инфраструктурой.