데이터 손실 방지(DLP)는 비즈니스에 중요하거나 민감한 데이터가 조직의 네트워크를 벗어나지 않고 손상되거나 지워지지 않도록 합니다.
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데이터 손실 방지(DLP)는 데이터 유출 또는 데이터 파괴를 감지하고 방지하기 위한 전략입니다. 많은 DLP 보안 솔루션은 네트워크 트래픽과 내부 "엔드포인트" 장치를 분석하여 기밀 정보의 누출 또는 손실을 식별합니다. 조직에서는 DLP를 사용하여 비즈니스 기밀 정보와 개인 식별 정보(PII)를 보호하는데, 이는 업계 규정과 데이터 개인 정보 보호 규정을 준수하는 데 도움이 됩니다.
데이터 유출은 회사의 승인 없이 데이터가 이동하는 경우입니다. 이를 데이터 반출이라고도 합니다. DLP의 주요 목표는 데이터 유출을 방지하는 것입니다.
데이터 유출은 다양한 방식으로 발생할 수 있습니다.
데이터 유출을 방지하기 위해 DLP는 네트워크 내, 직원 장치, 기업 인프라에 저장된 데이터 이동을 추적합니다. 그런 다음 경고를 보내거나 데이터에 대한 권한을 변경하거나 경우에 따라 데이터가 회사 네트워크를 벗어날 위험이 있는 경우 데이터를 차단할 수 있습니다. 일부 DLP 보안 솔루션에서는 웹 애플리케이션 내에서 복사 및 붙여넣기를 차단하여 기밀 데이터가 보안되지 않은 앱으로 복사되거나 허가 없이 이동하는 것을 차단할 수도 있습니다.
내부자 위협: 기업 시스템에 액세스할 수 있는 사람은 누구나 내부자로 간주됩니다.여기에는 직원, 전 직원, 계약업체, 공급업체가 포함될 수 있습니다.중요한 데이터에 액세스할 수 있는 내부자는 해당 데이터를 유출, 파괴, 도용할 수 있습니다.DLP는 네트워크 내의 중요한 정보를 추적하여 중요한 데이터의 무단 전달, 복사, 파괴를 방지할 수 있습니다.
외부 공격: 데이터 유출은 피싱 또는 맬웨어 기반 공격의 궁극적인 목표인 경우가 많습니다.내부 데이터가 암호화되어 액세스할 수 없게 되는 랜섬웨어 공격과 같이 외부 공격은 영구적인 데이터 손실 또는 파괴로 이어질 수도 있습니다.DLP는 악의적인 공격자가 내부 데이터를 얻는 데 성공하거나 내부 데이터를 암호화하는 것을 방지하는 데 도움이 될 수 있습니다.
우발적인 데이터 노출: 내부자는 종종 무심코 데이터를 노출합니다. 예를 들어 직원이 자신도 모르게 중요한 정보가 포함된 이메일을 외부인에게 전달할 수 있습니다. DLP 보안에서는 내부자 공격을 차단하는 방법과 유사하게, 네트워크 내의 중요한 정보를 추적하여 이러한 우발적인 데이터 노출을 감지하고 방지할 수 있습니다.
AI 데이터 노출: 공개적으로 사용 가능한 AI 앱은 수신한 입력을 사용하여 데이터 세트에 추가하고 자체 모델을 추가로 학습시킵니다. 이로 인해 앱이 나중에 외부인에게 데이터를 유출하거나 공개할 수 있습니다. 또한 AI 도구는 조직에서 준수해야 하는 데이터 규정을 준수하지 않을 수 있으므로 데이터를 업로드할 경우 규정을 위반하게 될 수 있습니다.
규정 위반: 조직에서 일반 데이터 보호 규정(GDPR)과 같은 데이터 규제 프레임워크의 적용을 받는 경우, 데이터 노출은 벌금 및 기타 처벌을 초래할 수 있는 위반 행위입니다. DLP는 이러한 위반의 위험을 줄이는 데 도움이 됩니다.
DLP 솔루션은 중요한 데이터를 감지하기 위해 여러 기술을 사용할 수 있습니다. 이러한 기술 중 일부는 다음과 같습니다.
데이터 손실 방지는 단순한 기술 솔루션이 아닙니다. 조직의 전체 보안 전략은 데이터 손실을 방지하는 데 중점을 두어야 합니다. DLP 솔루션을 활성화하는 것 외에도 손실 방지를 위한 몇 가지 모범 사례는 다음과 같습니다.
Cloudflare One SASE 플랫폼에서는 DLP를 포함한 통합 보안 기능을 갖추고 있어 웹, SaaS, 비공개 애플리케이션에서 전송 중, 사용 중, 미사용 중인 데이터를 보호합니다. Cloudflare One을 사용하면 중요한 데이터가 있는지 파일과 HTTPS 트래픽을 검사하고 고객이 허용 또는 차단 정책을 구성할 수 있습니다. Cloudflare One은 또한 원격 브라우저 격리(RBI)를 통합하여 다운로드 및 업로드, 키보드 입력, 인쇄의 제한 등의 추가 DLP 기능을 구현할 수 있습니다. Cloudflare One에 대해 자세히 알아보세요.
DLP는 권한이 없는 사용자가 중요한 데이터를 분실하거나 도난당하거나 부적절하게 액세스하는 것을 방지하는 보안 도구 및 프로세스를 말합니다. DLP는 사용 중인 데이터, 이동 중인 데이터, 미사용 데이터 등 세 가지 상태에서 데이터를 모니터링하고 보호합니다.
DLP 솔루션은 패턴 매칭, 키워드 매칭, 데이터 핑거프린팅 등의 다양한 콘텐츠 검사 방법을 사용하여 신용카드 번호, 주민등록번호, 의료 데이터 등의 중요한 정보 유형을 인식합니다. 또한 고급 DLP 시스템은 컨텍스트 분석과 머신 러닝을 사용하여 긍정 오류를 줄이면서 감지 정확도를 개선합니다.
DLP는 지적 재산 도난이나 규제 준수 위반으로 이어질 수 있는 내부자 위협 및 데이터 유출 위험을 해결합니다. DLP는 조직에서 GDPR, HIPAA, PCI DSS 등의 규제 요건을 충족하는 동시에 우발적 및 악의적 데이터 유출로부터 보호하는 데 도움이 됩니다.
클라우드 DLP는 온프레미스 네트워크를 넘어 SaaS 애플리케이션 및 클라우드 스토리지에 저장된 데이터까지 보호를 확장합니다. 모든 서비스에 대한 지속적인 모니터링을 제공하고 기존 네트워크 경계가 더 이상 존재하지 않는 하이브리드 환경 전반에 걸쳐 가시성을 유지하는 데 도움이 됩니다.
DLP를 고려하는 조직에서는 보호하려는 데이터, 구현의 목표, 중요한 데이터에 적용되는 규제 프레임워크(예: GDPR) 등을 파악하는 것부터 시작해야 합니다. 조직에서는 또한 CASB와 같은 기존 보안 인프라와 통합하여 데이터를 보호하기 위한 보다 총체적인 접근 방식을 고려해야 합니다. 조직에서는 DLP 벤더가 제공하는 서비스와 규제 준수 및 보안 위험이 교차하는 방식을 고려해야 합니다. 구현 방식에 따라 DLP 서비스에서 중요한 데이터를 보고 처리할 수 있으며, 아이러니하게도 벤더가 규정 준수와 보안을 유지하기 위해 충분한 예방 조치를 취하지 않을 경우 해당 데이터가 위험에 처하거나 조직에서 규정을 준수하지 못할 수 있습니다. 마지막으로, 조직에서는 DLP를 점진적으로 도입하고 일반적인 업무 프로세스에 방해가 되지 않도록 해야 합니다.