Die besten DSPM-Tools im Jahr 2026

Unternehmen wissen zwar, welche Arten sensibler Daten sie speichern, aber nicht immer, wo diese Daten letztendlich gelandet sind oder wer darauf zugreifen kann – insbesondere auf Unternehmensebene. Personenbezogene Daten wie Namen und E-Mail-Adressen, Zahlungskartendaten, Gesundheitsakten, „ secrets “ und Tokens sowie mittlerweile auch alle Daten, die in KI-Funktionen eingespeist werden, sind Beispiele für personenbezogene Daten (PII) und regulierte Daten, für deren Schutz Sie gemäß Gesetzen wie der DSGVO und dem HIPAA verantwortlich sind.

Das Problem ist, dass Daten nicht statisch sind. Eine in einem Anmeldeformular eingegebene E-Mail-Adresse eines Kunden kann über eine API weitergeleitet werden, in Postgres eintreffen, in Snowflake kopiert werden und später in einen KI-Prompt übernommen werden.

DSPM-Tools (Data Security Posture Management) erfassen, wo sich Ihre sensiblen Daten befinden und wo sie gefährdet sind, denn den Überblick zu verlieren, ist kostspielig. Ein Datenleck, das sich über mehrere Umgebungen erstreckt, kostet laut dem IBM-Bericht „Cost of a Data Breach 2025“ durchschnittlich 5,05 Millionen US-Dollar, und es dauert 276 Tage, bis es entdeckt und eingedämmt ist.

DSPM-Tools lassen sich im Jahr 2026 in zwei Kategorien unterteilen. Herkömmliche Tools stellen eine direkte Verbindung zu Ihren Datenbanken, Buckets und Data Warehouses her, lesen deren Inhalt aus und weisen Sie darauf hin, dass personenbezogene Daten an einer Stelle gespeichert sind, an der sie nicht sein sollten – beispielsweise eine E-Mail-Adresse oder eine Kartennummer in einem Protokoll. Das ist zwar nützlich, geht aber nicht weiter. Das Tool zeigt Ihnen lediglich, dass die Daten vorhanden sind, nicht jedoch, welcher Teil der Anwendung sie dort abgelegt hat oder wie Sie das Problem beheben können.

Code-basierte Tools lesen stattdessen Ihren Code aus. Anstatt eine Verbindung zu den Daten herzustellen, verfolgen sie, wie ein Feld durch die Anwendung wandert, die es erstellt und weiterleitet, ohne dabei jemals Produktionsdaten zu berühren. Anstelle der Meldung „In diesem Protokoll wurden personenbezogene Daten gefunden“ erhalten Sie also den genauen Codepfad, der dazu geführt hat, die offengelegten Felder und die Änderung, mit der das Problem behoben wird.

In diesem Beitrag wird verglichen, wie die führenden Tools die einzelnen Aufgaben bewältigen und wie gut sie dabei abschneiden. Wir betrachten und vergleichen:

• Aikido Security
• Wiz
• Cyera
• Varonis
• Orca

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TL;DR

Wenn Sie ein DSPM benötigen, um zu ermitteln und zu beheben, wie Daten offengelegt werden, ist „ Aikido “ unsere erste Wahl. Das code-basierte DSPM liest Ihre Schemata und ORM-Modelle aus, um nachzuverfolgen, wie sensible Daten durch Ihre Anwendung fließen, ohne dabei jemals eine Verbindung zu vertraulichen Informationen herzustellen. Jeder Befund nennt die genaue Datei und Zeile und enthält einen Pull-Request zur Behebung des Problems; die Ergebnisse liegen innerhalb weniger Minuten vor. „ Aikido “ deckt die Anwendungsschicht ab, in der die meisten Offenlegungen tatsächlich entstehen, und kombiniert dies mit CSPM für die Speicherebene. Wenn Sie die bereits in Ihrem System vorhandenen Daten inventarisieren müssen, bieten Wiz und Orca dies als ein Modul innerhalb einer umfassenden Cloud-Plattform an; Cyera und Varonis tun dies als eigenständiges Produkt. 

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Code-basiertes vs. speicherbasiertes DSPM

Speicherbasierte DSPM-Tools stellen eine Verbindung zu Ihren Datenbanken und Data Warehouses her und lesen deren Inhalt aus. Sie sind gut darin, Daten zu finden, die irgendwo kopiert und dann vergessen wurden – wie beispielsweise ein Backup voller Produktionsdatensätze, das in einem Bucket liegt, den seit einem Jahr niemand mehr überprüft hat. Allerdings benötigen sie Lesezugriff auf Ihre Daten, und da sie sensible Daten anhand ihres Erscheinungsbilds identifizieren, anstatt den Code zu lesen, hören sie dort auf, wo sich die Daten befinden. Ein Speicher-Tool kann Ihnen zwar mitteilen, dass sich personenbezogene Daten in einem Protokoll befinden, aber nicht, welcher Teil der Anwendung diese dort geschrieben hat oder welche Änderung dies verhindern würde.

Code-basiertes DSPM liest Ihren Anwendungscode, um den Datenfluss nachzuverfolgen – von den APIs und ORM-Modellen, die die Daten weiterleiten, bis hin zu den Protokollierungsaufrufen und KI-Integrationen, durch die sie offengelegt werden könnten. Es greift zu keinem Zeitpunkt auf Ihre Daten zu. Da es Feldnamen und Schemata ausliest, anstatt anhand des Erscheinungsbilds zu erraten, um welche Daten es sich handelt, erzeugt es weniger Fehlalarme und kann den genauen Codepfad identifizieren, der zur Offenlegung geführt hat – oft sogar mit einer bereits integrierten Korrektur. 

Code-basiertes DSPM kann die Gefährdung auch schon im Vorfeld erkennen, da ein Speichertool sensible Daten erst dann findet, wenn sie bereits in einem Protokoll oder einem Bucket vorliegen, während die Code-Analyse die riskante Protokollierungszeile oder die zu weit gefasste API-Antwort bereits im Pull-Request kennzeichnet, bevor sie in die Produktion gelangt. Es geht sogar über die bloße Gefährdung hinaus und überprüft bei jedem Schritt, ob Daten sicher behandelt werden – beispielsweise, ob die Verschlüsselung korrekt erfolgt ist oder ob ein Datenfluss sensible Felder an einen Ort leiten könnte, an den sie nicht gelangen sollten. Das Prinzip lautet: Wenn der Code die Sicherheitslücke verursacht hat, muss die Korrektur auch im Code erfolgen.

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Worauf man bei einem DSPM-Tool achten sollte

• Benötigt es Zugriff auf Ihre sensiblen Daten? Einige Tools stellen eine Verbindung zu Ihren Shops her und lesen oder prüfen deren Inhalte; andere arbeiten auf Basis Ihres Codes und greifen niemals auf die Daten zu. Durch das Auslesen der Daten lässt sich zwar feststellen, was tatsächlich vorhanden ist, doch bedeutet dies, dass Zugriff auf die Produktionsumgebung gewährt werden muss. Die Arbeit auf Basis des Codes vermeidet diesen Zugriff, sieht jedoch nur die Daten, auf die der Code verweist. 
• Kann das System Daten dort finden, wo sie fließen und wo sie gespeichert sind? Bei der speicherbasierten Erkennung werden vergessene Daten gefunden, auf die kein Code mehr verweist. Bei der code-basierten Erkennung werden Daten während der Übertragung erfasst, beispielsweise eine Telefonnummer, die in der Nutzlast eines Webhooks an einen Drittanbieter enthalten ist, bevor sie überhaupt gespeichert wird. Die beiden Verfahren decken unterschiedliche blinde Flecken ab, sodass Sie möglicherweise beide benötigen.
• Wie viel Rauschen? Tools, die die Sensitivität anhand von Mustern abschätzen, stufen jede neunstellige Zahl als Sozialversicherungsnummer ein. Codebasierte Tools, die Feldnamen und Schemata auswerten, erkennen Felder ohne zu raten, was zu weniger Fehlalarmen führt.
• Wird die Sicherheitslücke und deren Entstehungsursache aufgezeigt? Die Tatsache, dass personenbezogene Daten in einem Protokoll aufgeführt sind, weist zwar auf ein Problem hin, überlässt die „ triage “ jedoch Ihnen. Suchen Sie nach einem Tool, das die Ursache zurückverfolgt – sei es der Codepfad, über den die Daten geschrieben wurden, oder die Fehlkonfiguration, die den Speicher ungeschützt gemacht hat.
• Behebt es die gefundenen Fehler? Die besten Tools schlagen eine Korrektur in Form eines konkreten Pull-Requests oder einer Konfigurationsänderung vor, die Sie prüfen und übernehmen können.
• Stellt es einen Zusammenhang zwischen den Ergebnissen und den Verpflichtungen gemäß compliance her? Ein rohes Ergebnis wie „unsicheres Protokollierungsmuster“ erfordert noch eine Zuordnung gemäß compliance . Die nützlicheren Tools verknüpfen das Problem mit den Regeln unter compliance . Ohne Schwärzung protokollierte personenbezogene Daten (PII) verstoßen gegen die Anforderungen zur Datenminimierung und Aufbewahrungsfristen, und Datensätze, die einem Löschantrag standhalten, stehen in direktem Zusammenhang mit der DSGVO und dem CCPA – was Sie nur in der Löschlogik selbst beheben können.

Die besten DSPM-Tools 2026

Code-basiertes DSPM

Aikido Security

AikidoDas code-basierte DSPM des Unternehmens läuft als „Data Exposure Audit“ innerhalb des „ KI-Codeanalyse “. Anstatt eine Verbindung zu Ihren Datenspeichern herzustellen, nutzt es LLM-Agenten, um Ihren Code und zugehörige Dateien zu analysieren und dabei abzubilden, wie sensible Daten erstellt, verschoben, gespeichert und offengelegt werden – ohne jemals Produktionsdaten zu berühren. Es verfolgt sensible Felder von ihren Quellen – über Request-Inhalte, Datei-Uploads, Datenbankabfragen und Konfigurationen – bis hin zu ihren Zielorten, Protokollen, APIs von Drittanbietern, LLM-Prompts, Caches und Speichern. Jeder Befund nennt die genaue Datei und Zeile, erläutert den Datenfluss und gibt das Risiko der Offenlegung an.

„Die meisten Vorfälle im Bereich der Datensicherheit werden erst erkannt, nachdem sie bereits eingetreten sind. Der ‚Code-First‘-Ansatz von Aikido im Bereich DSPM ermöglicht es Teams, kostspielige Fehlkonfigurationen zu verhindern, bevor sie überhaupt auftreten.“ – James Berthoty, Gründer und leitender Analyst bei Latio

Was dabei herauskommt

• Übermäßige Offenlegung von API-Daten. Endpunkte, die mehr Felder zurückgeben, als dem Aufrufer zustehen, und fehlende Prüfungen der Mandantenzugehörigkeit. Eine öffentliche Profilseite zeigt einen Namen und ein Profilbild an, doch der dahinterstehende Endpunkt „/me“ gibt den gesamten Benutzerdatensatz zurück, einschließlich „date_of_birth“, der bei jedem Laden an den Browser übermittelt wird.
• Unsichere Protokollierung und Datenausgabe. Unmaskierte personenbezogene Daten (PII) und sensible Daten ( secrets ) in Anwendungsprotokollen, Trace-Daten und Speicherauszügen. Der Checkout-Controller protokolliert bei einer fehlgeschlagenen Zahlung das vollständige Abrechnungsobjekt – einschließlich E-Mail-Adresse, Telefonnummer und der letzten vier Ziffern der Kartennummer – und übermittelt diese Daten an Datadog.
• Zu weitreichende Weitergabe an Dritte und KI-Nutzung. Kundendaten und „ secrets “ werden über das erforderliche Maß hinaus an Anbieter, Analyseplattformen, LLM-Prompts und Vektor-Speicher weitergeleitet.
• Anmeldedaten in URLs. Tokens und API-Schlüssel in Abfrageparametern, Weiterleitungen und Klon-URLs, wo sie von Protokollen und im Browserverlauf erfasst werden.
• Mangelhafte Speicherung. Regulierte Daten werden unverschlüsselt gespeichert oder es werden Base64, MD5 oder SHA-1 als Ersatz für eine echte Verschlüsselung verwendet.
• Unvollständige Löschung. Löschen Sie Abläufe, bei denen die Benutzerzeile entfernt wird, Dokumente, Tickets und nachgelagerte Datensätze jedoch erhalten bleiben.

Vom Aufspüren bis zur Behebung

Wenn die Korrektur auf Code-Ebene erfolgt, eröffnet AutoFix einen Pull-Request, den Sie prüfen und zusammenführen – es wird kein Ticket an ein anderes Team weitergeleitet. Sie können jeden Befund erneut testen, um sicherzustellen, dass er behoben ist. Da das Audit für Repos durchgeführt wird, die bereits mit Aikido verbunden sind, müssen keine neuen Datenquellen eingebunden werden, und jedes Audit wird über Ihr Aikido -Wallet abgerechnet.

Wie sich das in die Cloud einfügt und compliance

Da die Prüfung auf der Grundlage des Codes erfolgt, bildet sie ab, wie Ihre Anwendungen mit Daten umgehen. Daten, auf die kein Code verweist – wie beispielsweise ein vergessener Export in einem alten Bucket –, sind daher eher eine Frage der Cloud-Konfiguration als des Codes. Aikido's CSPM deckt dies von derselben Plattform aus ab, zusammen mit IAM-Rollen mit zu weitreichenden Berechtigungen und nicht authentifizierten Datenspeichern, sodass die Code-Ebene und die Cloud-Ebene Hand in Hand gehen. Und da die Ergebnisse regulierten Daten gemäß DSGVO, HIPAA und PCI DSS zugeordnet werden, werden sie mit dem Produkt „ Compliance “ von Aikido verknüpft, das sie in Audit-Nachweise umwandelt.

Am besten geeignet für: Unternehmensteams , die Datenlecks an der Quelle aufspüren und beheben möchten, ohne Zugriff auf Produktionsdaten zu gewähren, und die sicherstellen wollen, dass regulierte Daten den Anforderungen der DSGVO und des PCI DSS entsprechen.

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Spezielle DSPM-Plattformen

Cyera

Cyera bietet eine agentenlose, KI-basierte DSPM-Lösung, die sich mit Ihren Cloud-, SaaS- und On-Premise-Umgebungen verbindet, um sensible Daten zu lokalisieren und zu klassifizieren. Die Lösung lässt sich schnell einrichten – Nutzer berichten von umfassender Transparenz bereits innerhalb weniger Tage – und wird für ihre Klassifizierungsgenauigkeit geschätzt.

Wie die meisten anderen hier vorgestellten Lösungen benötigt jedoch auch Cyera Zugriff auf Ihre sensiblen Daten, um zu funktionieren. Außerdem konzentriert sich das Tool eher darauf, die Speicherorte dieser Daten zu erfassen, als die Behebung der Probleme voranzutreiben. Wie groß der Nutzen für Sie ist, hängt daher von der Reife Ihrer eigenen Governance-Strukturen ab. Teams ohne ein ausgereiftes Data-Governance-Programm können Erkenntnisse anhäufen, ohne diese in Lösungen umzusetzen. Ein weiterer häufiger Kritikpunkt ist die Berichterstellung: Für benutzerdefinierte Exporte ist oft die Hilfe des Anbieters erforderlich, und die Berichterstattung auf Führungsebene ist noch unterentwickelt.

Am besten geeignet für: Teams, die schnell Einblick in ihre Daten benötigen, aber bereit sind, Korrekturmaßnahmen selbst durchzuführen, da Cyera bei der Erfassung von Daten stärker ist als bei deren Korrektur.

Varonis

Varonis ist dafür bekannt, den Zugriffskontext offenzulegen. Es ermittelt nicht nur sensible Daten, sondern stellt auch genau dar, wer und was auf welche Datei oder welchen Datensatz zugreifen kann, verfolgt die Berechtigungen und Freigabeverknüpfungen, die zusammen den tatsächlichen Zugriff ausmachen, und beobachtet anschließend, wie dieser Zugriff genutzt wird.

Varonis Da das Tool ursprünglich für die Dateiverwaltung vor Ort entwickelt wurde, reicht seine Abdeckung cloudnativer Daten nicht an die von Tools heran, die von Grund auf für die Cloud konzipiert wurden, und Teams, deren Infrastruktur überwiegend aus Cloud-Umgebungen besteht, könnten es als überdimensioniert empfinden. Die Tiefe der Funktionen beruht auf der Erfassung umfangreicher Aktivitätsdaten, was die Bereitstellung und Inbetriebnahme langsamer macht als bei den meisten anderen Tools in dieser Übersicht; darüber hinaus bemängeln Rezensenten hohe Kosten und eine komplexe Preisgestaltung.

Am besten geeignet für: Teams, deren sensible Daten hauptsächlich in Dateifreigaben und in M365 gespeichert sind und die eine umfassende Zugriffskontrolle darüber benötigen; weniger geeignet, wenn Ihre Daten überwiegend cloud-nativ sind oder Sie eine einfache Lösung suchen, die sich schnell einrichten lässt.

Einheitliche Plattformen mit integriertem DSPM

Wiz

Wiz bietet einen agentenlosen, schreibgeschützten API-Zugriff mit schneller Einbindung über verschiedene Cloud-Konten hinweg und ordnet jeden Dateneintrag in seinem Sicherheitsgraphen neben Identitäts- und Netzwerkrisiken ein, sodass Sie sehen können, wer auf sensible Daten zugreifen kann. Diese Korrelation ermöglicht es Teams, die bereits „ Wiz “ nutzen, einen Dateneintrag anhand seines tatsächlichen Risikos zu bewerten und ihn an derselben Stelle zu „ triage “, an der sie auch ihre übrigen Cloud-Risiken verwalten.

Wie bei den anderen Lösungen müssen Sie dem Tool Zugriff auf Ihre sensiblen Daten gewähren, und„ Wiz “ sticht Stichproben aus Produktionsdaten heraus, um Schwachstellen zu klassifizieren. Da DSPM ein Modul innerhalb der „ CNAPP “ und kein Kernprodukt ist, ist die Abdeckung der Datenspeicher geringer als bei speziell dafür entwickelten Plattformen. Nutzerbewertungen weisen auf Verbesserungsbedarf bei der Erkennung sensibler und finanzieller Daten sowie auf eine nach wie vor begrenzte Auswahl an unterstützten Datenspeichern hin. Die Behebung erfolgt über den Graph-Kontext sowie IaC-Snippets, die Sie selbst anwenden, und ein Befund wird erst behoben, nachdem „ Wiz “ die Ressource im nächsten Zyklus erneut gescannt hat.

Orca

Die agentenlose Überprüfung von Orca erkennt und klassifiziert Daten in Cloud-Speichern, ohne dass Agenten bereitgestellt werden müssen, und verknüpft die Sensibilität der Daten mit Zugriff, Risiko und Angriffspfaden, sodass ein Speicher mit echten Kundendaten einen höheren Stellenwert erhält als einer mit Testdaten. Dieser Kontext ermöglicht es Orca beispielsweise, einen öffentlich zugänglichen Speicher mit echten Kundendaten vor gut kontrollierten Daten einzustufen, damit Teams die tatsächlichen Risik triage ieren können.

Wie die übrigen Lösungen dieser Gruppe benötigt auch diese Lösung Zugriff auf Ihre sensiblen Daten, um zu funktionieren. Ihr DSPM ist zudem in ein umfassendes „ CNAPP “ eingebettet, sodass der große Anwendungsbereich den Bewertungs- und Betriebsaufwand erhöht. Da Echtzeitschutz im agentenlosen Modell nicht nativ integriert ist, müssen Sie den Laufzeitsensor bereitstellen.

Am besten geeignet für: Bestehende Orca-Nutzer, die ihre Datenanalysen in derselben „Attack-Path“-Ansicht wie ihre anderen Cloud-Risiken anzeigen möchten, jedoch nicht für Teams, die nach einem spezialisierten, eigenständigen Tool für die Datensicherheit suchen.