데이터 손실 방지(DLP)는 데이터 위반, 데이터 유출, 민감한 데이터의 원치 않는 파괴를 방지하도록 설계된 일련의 도구 및 프로세스를 의미합니다. 이는 전 세계 조직을 위한 데이터 보안 전략의 초석으로서 디지털 환경 전반에서 민감한 정보를 식별, 모니터링 및 보호할 수 있습니다.
데이터 손실 방지(DLP)의 역사적 뿌리
DLP의 역사는 본질적으로 디지털 데이터 저장 및 전송의 출현과 연관되어 있습니다. 컴퓨팅 초기에는 데이터가 테이프나 펀치 카드와 같은 물리적 형식으로 저장되는 경우가 많았습니다. 데이터 손실 방지는 단순한 물리적 보안 문제였습니다.
기술의 발전, 디지털 저장 매체로의 이동, 인터넷의 발달로 인해 데이터 손실, 도난, 유출의 위험이 증가했습니다. 최초의 DLP 솔루션은 1990년대 후반과 2000년대 초반에 무단 데이터 전송을 모니터링하고 방지하기 위한 소프트웨어 도구로 도입되었습니다. "데이터 손실 방지"라는 용어는 2006년경 유명한 연구 및 자문 회사인 Gartner에 의해 만들어졌습니다.
주제 확장: 데이터 손실 방지(DLP)
DLP 솔루션은 일반적으로 저장 중(저장된 데이터), 이동 중(전송된 데이터), 사용 중(처리 중인 데이터)의 세 가지 상태로 데이터를 모니터링하고 관리합니다. 클라우드 서비스, 데이터 센터, 네트워크 엔드포인트 또는 네트워크 내에서 전송 중인 데이터를 보호하기 위해 배포됩니다.
데이터 보호는 데이터 처리 및 저장에 대한 정책을 적용하고, 잠재적 위반 또는 유출을 감지하고, 관리자에게 알리고 데이터 암호화, 경고, 격리, 사용자 작업 차단과 같은 보호 조치를 시행하여 이를 방지함으로써 달성됩니다.
데이터 손실 방지(DLP)의 내부 작동
DLP 솔루션은 콘텐츠 검사 및 데이터의 상황별 분석 원칙에 따라 작동합니다. 그들은 다음과 같은 여러 기술을 사용합니다.
- 데이터 지문 채취: 신용카드 번호나 주민등록번호와 같은 구조화된 데이터를 인식하는 데 사용됩니다.
- 데이터베이스 지문 채취: 데이터베이스에서 가져온 구조화되지 않은 데이터를 인식합니다.
- 통계적 방법: 집계된 데이터를 인식합니다.
- 키워드 매칭 및 어휘 분석: 콘텐츠 기반 감지 및 상황 인식용입니다.
잠재적인 위반을 감지하면 시스템은 시스템 관리자에게 경고하는 것부터 데이터 전송 차단 또는 데이터 암호화에 이르기까지 사전 정의된 정책에 따라 조치를 취할 수 있습니다.
데이터 손실 방지(DLP)의 주요 기능
DLP의 주요 기능은 다음과 같습니다.
- 정책 정의: 민감한 데이터를 처리하고 저장하기 위한 규칙을 설정합니다.
- 데이터 식별 및 분류: 민감한 데이터와 민감하지 않은 데이터를 구별합니다.
- 중앙 집중식 관리: 정책 및 수정 노력을 제어합니다.
- 사고 관리 및 워크플로: 잠재적인 데이터 유출 사고를 관리하고 해결합니다.
- 법의학 분석: 향후 예방 노력을 위해 사건을 분석하고 보고합니다.
데이터 손실 방지(DLP) 유형
DLP에는 세 가지 주요 유형이 있습니다.
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네트워크 DLP: 이동 중인 데이터를 모니터링하고 네트워크 트래픽을 검사하여 민감한 데이터 유출을 방지합니다.
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스토리지 DLP: 서버, 데이터베이스 또는 기타 저장 장치와 같은 미사용 데이터를 모니터링하고 보호합니다.
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엔드포인트 DLP: 데스크톱, 노트북, 모바일 장치를 포함한 사용자 장치의 데이터를 모니터링하고 제어합니다.
데이터 손실 방지(DLP) 사용: 과제 및 솔루션
DLP는 데이터 보호에 매우 중요하지만 오탐지, 복잡한 배포, 지속적인 정책 업데이트 필요성과 같은 여러 가지 과제도 제시합니다. AI 기능, 포괄적인 직원 교육, 정기적인 정책 업데이트를 갖춘 직관적인 DLP 솔루션에 투자하면 이러한 문제를 완화할 수 있습니다.
DLP와 유사 솔루션의 비교 특징
| 특징 | DLP | 방화벽 | IDS/IPS |
|---|---|---|---|
| 데이터 보호 | 예 | 아니요 | 아니요 |
| 데이터 분류 | 예 | 아니요 | 아니요 |
| 내용 인식 | 예 | 아니요 | 아니요 |
| 네트워크 트래픽 검사 | 예 | 예 | 예 |
DLP의 미래 전망과 기술
오탐을 줄이고 데이터 분류 및 정책 시행의 효율성을 높이기 위해 인공 지능 및 기계 학습 기술이 DLP 솔루션에 점점 더 통합되고 있습니다. 또한 보다 강력하고 전체적인 데이터 보안 솔루션을 제공하기 위해 DLP 기능을 광범위한 사이버 보안 플랫폼에 통합하는 방향으로 나아가고 있습니다.
프록시 서버 및 데이터 손실 방지(DLP)
프록시 서버는 다른 서버에서 리소스를 찾는 클라이언트의 요청에 대한 중개자 역할을 함으로써 DLP 전략에서 필수적인 역할을 할 수 있습니다. IP 주소와 기타 식별 정보를 마스킹하여 추가 보호 계층을 제공하여 잠재적인 공격자가 특정 장치를 표적으로 삼는 것을 더 어렵게 만듭니다. 또한 트래픽 필터링을 활성화하고 DLP 노력을 지원하는 콘텐츠 및 액세스 정책을 시행할 수도 있습니다.
