데이터 손실 방지(DLP)는 민감한 데이터가 무단 사용자에 의해 손실, 오용 또는 액세스되지 않도록 보장하기 위한 전략이자 기술 집합입니다. DLP 시스템은 개인 데이터, 지적 재산, 영업 비밀 등 민감하고 중요한 정보를 분류하고 태그를 지정하고 보호합니다. 또한 엔드포인트 활동을 모니터링 및 제어하고 기업 네트워크의 데이터 스트림을 필터링하며 무단 데이터 전송을 방지합니다.
데이터 손실 방지의 역사와 진화
데이터 손실 방지의 개념은 2000년대 중반에 기업이 민감한 데이터를 더 잘 보호하도록 요구하는 HIPAA(건강 보험 이동성 및 책임에 관한 법률) 및 SOX(Sarbanes-Oxley Act)와 같은 규정의 출현에 따라 시작되었습니다. 초기 DLP 솔루션은 주로 이메일이나 웹 트래픽과 같은 특정 채널에 초점을 맞춘 독립형 제품이었습니다.
디지털 데이터, 클라우드 컴퓨팅, 원격 작업의 급속한 확산으로 DLP는 크게 발전했습니다. 최신 DLP 솔루션은 통합되고 포괄적이어서 광범위한 데이터 유형과 채널에 걸쳐 보호 기능을 제공합니다.
데이터 손실 방지 이해
데이터 손실 방지 전략은 조직에서 정의한 정책을 기반으로 민감한 데이터를 보호하도록 설계되었습니다. 이러한 정책은 데이터 처리 방법, 데이터에 액세스할 수 있는 사람, 데이터를 보호하기 위해 어떤 보안 조치를 취해야 하는지를 규정합니다.
DLP 시스템은 세 가지 주요 범주로 나눌 수 있습니다.
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네트워크 DLP 솔루션: 이는 이동 중인 데이터를 모니터링하고 민감한 데이터가 네트워크를 벗어나는 것을 방지합니다.
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스토리지 DLP 솔루션: 이는 온프레미스 또는 클라우드의 데이터 스토리지, 데이터베이스 및 파일 서버에 있는 미사용 데이터를 보호합니다.
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엔드포인트 DLP 솔루션: 이는 컴퓨터, 모바일 장치, 휴대용 저장 장치와 같은 기업 엔드포인트에서 사용 중인 데이터를 보호합니다.
데이터 손실 방지 기능 및 작동
DLP 솔루션의 주요 기능은 심층 콘텐츠 분석을 통해 사용 중인 데이터(엔드포인트 작업), 이동 중인 데이터(네트워크 트래픽), 저장 중인 데이터(데이터 스토리지)를 식별, 모니터링 및 보호하는 기능에 있습니다. 그들은 다음과 같이 이를 수행합니다:
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데이터 식별: DLP 시스템은 먼저 무엇을 보호해야 하는지 알아야 합니다. 콘텐츠(신용카드 번호, 건강 기록), 컨텍스트(특정 프로젝트와 관련된 데이터), 사용자(특정 직원이나 부서가 소유한 데이터)와 같은 다양한 요소를 기반으로 민감한 데이터를 식별합니다.
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데이터 분류: 그런 다음 식별된 데이터는 민감도 수준에 따라 분류됩니다. 데이터 클래스에 따라 보호 수준도 다릅니다.
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정책 생성 및 시행: 데이터 클래스를 기반으로 DLP 시스템은 데이터 액세스, 저장 및 전송에 대한 정책을 생성하고 시행합니다.
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사고 대응: 정책 위반이 발생하면 DLP 시스템은 관리자에게 경고하고, 사건을 기록하고, 증거를 제공하고, 활동을 차단하거나 데이터를 격리할 수도 있습니다.
데이터 손실 방지의 주요 기능
데이터 손실 방지 솔루션에는 일반적으로 다음과 같은 주요 기능이 있습니다.
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데이터 검색: 다양한 위치에서 민감한 데이터를 스캔하고 식별하는 기능.
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데이터 분류: 사전 정의된 기준에 따라 데이터를 자동으로 분류합니다.
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정책 관리: 데이터 보호 정책을 생성하고 관리하기 위한 사용자 친화적인 인터페이스입니다.
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사고 관리: 정책 위반을 감지, 보고, 완화하기 위한 강력한 메커니즘입니다.
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사용자 활동 모니터링: 위험하거나 규정을 준수하지 않는 활동을 감지하기 위해 사용자 행동을 추적하는 기능입니다.
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완성: 향상된 가시성 및 제어를 위해 다른 보안 및 IT 시스템과 통합하는 기능.
데이터 손실 방지 솔루션의 유형
| 유형 | 설명 |
|---|---|
| 네트워크 DLP | 네트워크를 통해 전송 중인 데이터를 모니터링하고 보호합니다. |
| 스토리지 DLP | 스토리지, 데이터베이스, 파일 서버에 저장된 데이터를 보호합니다. |
| 엔드포인트 DLP | 컴퓨터, 모바일 장치 등 엔드포인트에서 사용 중인 데이터를 보호합니다. |
데이터 손실 방지 사용: 과제 및 솔루션
데이터 환경의 복잡성, 보안과 사용자 생산성의 균형을 유지해야 하는 필요성, 지속적인 DLP 정책 관리 등의 요인으로 인해 DLP를 구현하는 것이 어려울 수 있습니다.
그러나 이러한 문제는 잘 계획된 접근 방식, 적절한 이해 관계자 참여, 정기적인 정책 검토 및 사용자 교육을 통해 극복될 수 있습니다. 또한 고급 DLP 솔루션은 이제 기계 학습 및 사용자 행동 분석과 같은 기능을 제공하여 정확도를 높이고 오탐을 줄이며 DLP 관리를 더 쉽게 만듭니다.
데이터 손실 방지를 유사한 용어와 비교
| 용어 | 설명 |
|---|---|
| 데이터 손실 방지(DLP) | 데이터를 분류하고 무단 접근 및 전송을 방지하여 데이터를 보호합니다. |
| 데이터 보호 | DLP, 암호화, 백업 등을 포함하여 데이터를 보호하기 위한 모든 전략과 조치를 포괄하는 더 넓은 용어입니다. |
| 정보 권한 관리(IRM) | 데이터에 대한 접근 및 사용에 대한 권한과 권한을 관리하여 정보를 보호합니다. |
데이터 손실 방지의 미래
DLP의 미래는 기계 학습 및 인공 지능의 발전을 통해 민감한 데이터의 보다 정확한 식별 및 분류, 보다 적극적인 정책 시행, 보다 나은 이상 탐지를 가능하게 할 것입니다.
또한 더 많은 기업이 클라우드 및 하이브리드 환경을 채택함에 따라 DLP 솔루션은 온프레미스 및 클라우드 데이터 저장소 전반에 걸쳐 원활한 보호를 제공하도록 발전해야 합니다.
데이터 손실 방지 및 프록시 서버
프록시 서버는 DLP 전략의 중요한 부분이 될 수 있습니다. 웹 트래픽을 모니터링하고 제어하여 무단 데이터 전송을 방지하고 추가 보안 계층을 제공할 수 있습니다.
또한 일부 프록시 서버는 SSL 트래픽을 해독하여 DLP 솔루션이 암호화된 데이터를 검사하고 데이터 보호를 더욱 강화할 수 있습니다.
