文章总结： 本文是一份数据安全态势管理工具（DSPM）的选购指南。DSPM能帮助企业梳理全域数据环境，发现影子数据，以减少数据丢失隐患。文章首先分析了市场发展态势，指出DSPM正从识别数据向梳理架构、管控风险升级，并已成为网络安全细分市场中增速最快的品类之一。接着，文章详细阐述了选型的核心要点，包括明确核心数据资产、考察数据发现与治理能力、评估产品生态与部署模式等。最后，文章盘点了国内外主流的DSPM厂商及其产品，如奇安信、腾讯云、Cyera、微软Purview等，并分析了它们的特点与适用场景。 综合评分： 85 文章分类： 数据安全,解决方案,产品介绍,技术标准,云安全

数据安全态势管理工具选购指南：国内外主流DSPM产品盘点

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安全419 安全419

安全419

2026年6月1日 17:30 四川

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DSPM能够帮助安全团队梳理全域数据环境，发现影子数据，以此减少数据丢失隐患。但在云端与本地系统中梳理敏感数据并非易事，两类环境各有难点。云计算具备动态、易变的特性，云端数据可被快速创建、删除或迁移，攻击面也随之不断变化，防护难度大幅提升。而本地环境的数据同样难以全面排查，尤其当下影子AI应用盛行，大量核心数据存储在IT部门管控范围之外。针对这一问题，多数DSPM厂商或是内置AI分析模块，或是推出独立的AI安全态势管理产品。

影子数据的来源并不只有AI应用。那些被长期遗忘、无人维护、脱离管控的老旧数据仓库，无论是部署在云容器还是本地服务器中，都属于影子数据范畴。DSPM产品的核心目标就是定位这类数据，同时作为云安全态势管理（CSPM）工具的能力补充。二者区别在于，CSPM侧重云基础设施防护，而DSPM专注于数据本身，以及各类云、本地服务对数据的调用与使用行为。

01

DSPM市场发展态势

近几年，DSPM实现了从识别已知、未知数据，到梳理数据架构、管控数据暴露风险的能力升级。行业并购整合动作频繁，主流安全厂商纷纷收购细分赛道企业，扩充数据识别与防护能力。

Gartner指出，DSPM填补了数据发现分类与自动化修复管控之间的能力空白，并归纳出五大核心应用场景：数据防泄漏（DLP）、数据合规与治理、权限管理、对接云安全态势体系、防护AI工作流。

如今DSPM功能迭代迅速，综合能力与早期初代产品已相去甚远，也让企业用户难以界定其核心定位。五大应用场景均是DSPM建设的关键，但不同产品在各场景下的表现、功能完整度存在明显差异。

以传统数据防泄漏（DLP）为例，它曾是抵御数据威胁的核心手段。但随着云环境规模扩张、AI训练数据海量增长，企业早已不能单纯依赖基础DLP，需要更完善的能力去追溯攻击痕迹、排查数据失窃、识别AI驱动的钓鱼攻击。

Gartner同时提到，传统数据安全产品存在视野局限，无法有效发现隐蔽、未知的数据仓库，也难以持续精准识别敏感数据，这也推动了行业大量并购整合，以此补齐能力短板。

企业数据架构往往十分零散，形成各类数据与应用孤岛，数据防护难以统一落地。当数据流转至各类云平台、应用程序，尤其是接入AI智能代理后，安全管控的难度会进一步加剧。

DSPM承担起复杂环境下的数据定位职责，而发现问题后的修复处置，则需要搭配安全编排自动化与响应（SOAR）、安全信息与事件管理（SIEM）、云原生应用防护平台（CNAPP）等工具。部分DSPM厂商已将这类处置能力集成至自身产品中。

整体来看，DSPM市场热度持续攀升。Gartner数据显示，2022年其市场渗透率尚不足1%，而近两年的增长速度已超越所有网络安全细分品类。

DSPM选型核心要点

DSPM覆盖企业IT架构的方方面面，评估选型需要投入不少人力，但也正因如此，它才能全面挖掘潜藏数据。

选型前，企业需明确核心数据资产的优先级，以此锁定评估方向。同时要重点考察几项核心能力：产品的数据图谱与可视化面板构建逻辑、原生支持的云及本地服务、厂商短期产品规划。各家产品的数据扫描范围可能存在差异，主流厂商基本都可对各大公有云的数据仓库实现可视管控，但可能不支持云厂商旗下全部数据类服务。

数据发现只是第一步。完成数据盘点后，还需对数据进行分类、统计并生成可视化面板。出于安全考量，主流厂商均承诺客户原始数据始终留存于企业自有环境：仅通过只读权限、API接口采集元数据，采用无代理部署模式。该模式可快速扫描海量数据，分析数据用途与潜在风险。

完成数据发现与元数据采集后，还需要定期巡检，监测数据动态变化：例如数据是否被拷贝至云环境隐蔽位置、账户权限是否被擅自修改等。DSPM可统一汇总所有云端、本地数据节点的状态，扫描周期支持自定义，默认分为每日、每周扫描，也可在发现新数据仓库时触发专项扫描。

此外，还需评估产品对生产环境数据流转链路的监控能力，包括数据管道、数据湖、数据仓库等。数据图谱不仅用于分类梳理资产，还需支撑审计工作，清晰展示各人员的数据访问权限、数据共享场景，同时标注被遗弃的影子数据。

数据治理也是核心考察项。DSPM会对数据资产进行风险评级、统一落地安全策略，并联动其他安全工具执行策略、修复风险。目前多家厂商已将持续审计功能纳入DSPM治理模块，适配快速变化的安全环境。

标准DSPM产品通常包含：无代理/有代理采集组件（适配本地数据采集）、集中管理面板、数据扫描与风险分级模块、数据溯源与使用图谱、合规评估模块。

在产品生态层面，主要分为两种形态：一是独立产品，可对接第三方安全服务；二是融入厂商自有安全体系，搭配身份管理、云管理、检测响应、日志分析等附加模块。不同产品的集成深度、附加功能、收费模式各不相同，需要逐一甄别。

部署模式上，主要分为纯SaaS云部署、本地服务器/私有虚拟机/容器部署，以及混合部署三类。

最后是定价。目前按数据容量（TB）计费成为行业新趋势，可能推高长期使用成本。另外多家厂商也在云市场推出年度订阅服务。

国内主流DSPM厂商及产品

1、奇安信DSPM平台

平台整合了数据资产发现、分类分级、流动监测、安全告警分析与联动响应处置等能力，采用独立且轻量级的代理架构，通过统一界面整合多种安全管理能力。在架构设计上，围绕数据策略中心、数据流转管控、数据应用安全和数据中心安全四个层次，构建全周期、全流程的数据安全防护体系，在政务与关键信息基础设施行业积累了大量实战经验。

2、安恒信息数盾数据安全管控平台

平台以“全场景、全流程、全周期、全自研”为核心理念，将传统的CIA全要素升级为“全智联”，以AI为引领实现数据全生命周期高效防护，依托恒脑大模型与恒脑智能体实现智能化数据分类分级，基于精准的数据分类分级结果，借助管控平台实现全栈产品能力的互联互通与场景化联动。

3、腾讯云DSPM

腾讯云DSPM通过自动化资产盘点和AI智能识别敏感数据构建全面清晰的资产视图；基于多维度关联分析精准发现潜在敏感数据风险；并提供数据访问关系可视化，将复杂的溯源工作简单化、实时化，将数据安全从被动合规转向主动防御，覆盖云数据库、对象存储、API密钥等多种云资产，打通身份、权限、行为与数据资产全链路。腾讯云采用云原生架构与AI驱动技术路线，适合深度使用腾讯云生态的企业以及对多云数据安全有主动防御需求的客户。

4、绿盟科技数据安全治理管控平台

绿盟科技数据安全产品覆盖数据分类分级、数据溯源、可信数据空间及个人信息保护等关键方面，已研制发布近10款数据安全专属智能体，覆盖结构化/非结构化数据识别、敏感文件AI预审、数据安全风险自主监测与调查等关键方向。在数据安全治理管控层面，以智能体赋能为切入点，围绕AI智能体的数据安全风险形成全生命周期的一体化治理方案。

5、深信服DSPM

深信服DSPM以极简架构和快速部署见长，为中大型企业提供了较高的性价比和运营便利性。其安全GPT内置数据安全大模型，可自动化完成数据库静态数据以及API等流动数据的分类分级工作，大幅提升分类分级的效率。平台聚焦大数据平台安全场景，以大数据和AI为核心技术，构筑数据分类分级、流转监测、风险感知、智能溯源的能力。

6、360 DSPM

360 DSPM能力以两大平台为核心：数据安全态势感知平台提供资产盘点、六大态势分析及AI四引擎分类分级，支持多级部署；数据安全管理平台实现数据资产识别、智能分类分级、流转审计与SOEB业务风险分析，配合七款探针形成“平台+探针+服务”闭环。平台内置安全大模型和SOAR自动化处置，已在政府、金融、能源等行业落地。适合希望将数据安全与360安全大脑协同的企业。

7、启明星辰DSPM

平台以数据和身份为中心，融合零信任理念，基于场景化的思路进行设计，在对数据资产自动发现并分类分级的基础上，根据不同场景的安全需求统一制定安全策略并调配底层能力组件，可实现从资产发现、分类分级到策略统一管控的数据全生命周期管理，并支撑安全运营闭环。

8、山石网科数据安全管控平台

山石网科的数据安全管控能力主要通过将其边界安全能力延伸至数据中心内部，以精细化微隔离与数据流转监测为核心，强化企业内部的合规边界。公司2026年聚焦AI化、软件化、服务化等方向，推动数据安全等核心产品向智能体升级。其自主研发的ASIC芯片于2025年末实现量产，此硬件优势为数据安全管控平台的高性能流转监测和边界防护提供了底层支撑。其数据安全方案适用于金融、运营商、能源等对边界防护和内部数据流转有严苛合规要求的行业。

9、数安行AI驱动数据运营安全平台

平台以AI驱动数据运营安全为定位，围绕数据流动过程中的安全治理构建技术体系，重点关注数据在业务流程中的流转路径与风险暴露。以零信任理念为基石，将数据安全与业务流程深度融合，擅长处理企业内部复杂数据流转场景下的安全管控。其产品适用于数字化转型程度较高、业务流程与数据流动紧密结合的行业，如金融、互联网和大型制造企业。

10、海云安数据安全评估与合规管理平台

海云安以《数据安全能力成熟度模型》（DSMM）框架为基础，整合各类法规标准形成统一控制集，构建数据与应用双生命周期融合矩阵，通过“安全左移、数据右拓”实现风险前置防控，并结合企业实际场景量身适配。其产品尤其擅长将DSPM与合规管理、开发安全进行体系化集成，适用于对数据安全合规、等保、DSMM等标准有严格要求的企业，以及需要将安全能力左移嵌入开发流程的数字化组织。

国外主流DSPM厂商及产品

1、Cyera DSPM平台

该平台可在云、SaaS、AI及本地环境中完成敏感数据的发现、分类与防护。搭配数据检测响应组件DataWatcher，可管控AI应用与智能代理的数据访问权限、规范数据使用行为，对静态、传输中、使用中的数据全面降低暴露风险。

产品采用无代理模式，支持结构化、半结构化、非结构化数据可视，搭载500余种内置数据分类器，风险与权限分析面板实用性强。可对接大量安全与数据类工具，支持本地/混合部署，满足本地扫描与数据属地化要求。

2、微软Purview DSPM

该产品隶属于微软整体数据防护体系，目前处于预览阶段，将于微软Build开发者大会正式上线。它整合多款独立数据防护工具，实现安全策略统一管控、安全目标监测。可对接第三方DSPM产品，依托Copilot及其他AI能力识别并防护数据资产，全面替代旧版传统DSPM工具。

3、Palo Alto Networks Cortex Cloud DSPM

深度对接数百款SIEM、流程工单、扩展检测响应（XDR）及单点登录（SSO）产品，内置600余种数据分类器。可联动各类AI工具实现威胁自动化检测与修复，适配主流SaaS应用、公有云及本地文件共享服务。

4、Proofpoint DSPM

整合此前收购的Normalyze技术，并打通自有数据防泄漏（DLP）能力，可扫描云、SaaS、本地各类数据源。依托AI梳理攻击路径、划分核心数据等级，自动修复配置漏洞，内置300余种数据分类器，专门针对AI工作流提供防护能力。

5、Sentra端到端数据安全平台

具备持续合规管理能力与全量DLP策略，深度适配主流云服务、容器、虚拟机及本地数据源。搭载自研数据检测响应（DDR）模块，实现近实时威胁检测，配套可视化运营面板。

生态对接完善，兼容数据管理、邮件、IT服务管理、CNAPP、协同办公、身份权限、应急响应、SIEM等多类工具，内置AI能力丰富元数据维度、补充业务上下文，并支持风险自动处置。

6、Tenable One云暴露防护平台

融合DSPM与威胁检测能力，对接数据湖、数据仓库及Jira工单系统，覆盖本地、云、SaaS全场景。持续完成数据扫描、分类与风险修复，关联身份、业务负载与安全威胁，动态保护对外暴露的数据，防护范围已延伸至密钥等新型数据资产及更多云平台。

7、Thales CipherTrust DSPM

基于对Imperva的收购技术打造，统一实现云端与本地数据的可视管控与风险修复。支持结构化与非结构化数据分类，可绘制全域数据流转图谱，统一防护企业内的加密密钥与各类凭证。

8、Varonis DSPM

深耕数据安全领域十余年，覆盖本地及云端数据仓库，内置托管式数据检测响应服务，依托行为分析模型实现自动化修复。企业通过持续收购完善产品矩阵，补强钓鱼防御、合规检测与AI安全能力。

9、Veeam DSPM

收购Securiti之后，新增数据泄露管控、合规管理功能，并结合自有备份能力补齐本地防护能力。适配主流数据流技术，内置350个多语言数据分类器、上千条预置检测规则，可识别AI相关数据源与使用行为。

广泛对接云原生安全、云访问安全代理、CNAPP、CSPM、云基础设施权限管理、DLP、入侵检测、容器安全态势、SIEM、合规审计等各类工具。

10、Wiz DSPM

产品分为三大模块，分别防护代码、云资产、网络威胁，组合使用可构建完整DSPM能力，现已新增影子数据检测、AI数据分类功能。产品分为两种授权版本，全套DSPM功能仅在高阶版本中提供，搭载轻量级运行时传感器用于检测与响应。

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