클라우드 데이터 손실 방지(DLP)란 무엇인가요?
클라우드 데이터 손실 방지(DLP)는 클라우드 환경 내에서 중요한 데이터가 노출되거나 유출되는 것을 사전에 모니터링, 탐지, 방지하는 데이터 보안 전략입니다. 고급 DLP 솔루션은 데이터 분류, 패턴 매칭, 머신 러닝과 같은 기술을 사용하여 중요 정보를 정확하게 식별하고 보호합니다. DLP는 상황 인식 정책을 시행하여 규제 표준 준수를 보장하고 복잡한 클라우드 기반 인프라에서 데이터 유출 위험을 완화합니다.
클라우드 데이터 손실 방지(DLP) 설명
클라우드 데이터 손실 방지(DLP)는 조직의 클라우드 스토리지에 있는 중요한 데이터가 오용되거나 유출되지 않도록 보호하는 일련의 솔루션을 말합니다. 기존의 데이터 손실 방지 솔루션은 일반적으로 온프레미스에 구축되어 조직의 엔드포인트와 내부 네트워크 인프라를 보호하는 데 중점을 둔다는 점에서 차이가 있습니다.
그림 1: DLP에 대한 기존의 접근 방식은 조직이 물리적 서버 인프라에 데이터를 저장하고 데이터 이동이 내부 네트워크로 제한되는 기존의 경계를 위해 개발되었습니다.
클라우드 DLP 솔루션의 주요 사용 사례는 직원들이 하이브리드 WFH 모델로 전환하면서 가속화되었습니다. 하룻밤 사이에 데이터 사용량이 기존 온프레미스 설정에서 클라우드로 이동했습니다. 특히 새로운 데이터 노출의 문을 열어주는 클라우드 기반 협업 플랫폼에 대한 의존도가 높아지면서 데이터 유출 위험이 높아진 것은 당연한 일입니다.
클라우드의 민감한 데이터
개인 식별 정보(PII), 재무 기록, 지적 재산과 같은 민감한 데이터는 스토리지 버킷의 66%, 공개적으로 노출된 스토리지 버킷의 63%에서발견되는 것으로 최근 Unit 42® 연구에 따르면 밝혀졌습니다. 내부자 및 외부 위협 모두 이러한 민감한 정보를 위험에 빠뜨립니다. 각 데이터 개체에 어떤 유형의 정보(예: PII 또는 신용카드 번호)가 저장되어 있는지 파악할 수 없기 때문에 민감한 정보가 우발적으로 유출되지 않도록 보호하기가 어렵습니다. 2023년 데이터 유출 조사 보고서의 연구에 따르면 16,312건의 조사 대상 사고에서 5,199건의 데이터 유출이 확인된것으로 나타나 위험성을 파악할 수 있습니다.
클라우드 DLP 작동 방식
Cloud DLP는 모범 사례와 고급 클라우드 데이터 보안 기술을 활용하여 클라우드 환경 내에서 위험에 노출된 데이터를 최소화하는 방식으로 작동합니다.
그림 1: 퍼블릭 클라우드에서 데이터 손실 방지와 확장성 및 민첩성 간의 균형 맞추기
데이터 검색
클라우드 DLP는 클라우드 스토리지 서비스, 데이터베이스, 애플리케이션을 포함한 조직의 클라우드 인프라를 스캔하는 것으로 시작됩니다. 개인 정보, 재무 기록, 지적 재산 또는 사전 정의된 정책에 의해 정의된 기타 데이터와 같이 유출을 유발할 수 있는 민감한 데이터를 찾습니다.
데이터 분류
민감한 데이터가 발견되면 미리 정의된 규칙과 정책에 따라 다양한 카테고리로 분류됩니다. 데이터 분류는 공개, 내부, 기밀, 제한 등 유형별로 세분화되며, 가장 민감한 데이터는 일반적으로 영업 비밀이나 금융 거래 내역과 관련된 데이터입니다.
정책 시행
잠재적인 정책 위반이 발견되면 클라우드 DLP 솔루션은 미리 정의된 정책에 따라 조치를 취합니다. 이러한 정책에는 데이터 전송 차단, 데이터 암호화 또는 무단 액세스를 방지하기 위한 데이터 마스킹 적용 등이 포함될 수 있습니다.
지속적인 모니터링 및 탐지
마지막으로, 클라우드 DLP는 클라우드 환경 내에서 전송 중이거나 미사용 중인 데이터를 지속적으로 모니터링합니다. 또한 데이터 유출 시도나 비정상적인 움직임과 같은 잠재적인 보안 위험을 나타내는 이상 징후와 의심스러운 동작을 검사합니다.
기존 DLP와 클라우드 DLP 비교
다음은 기존 DLP 도구와 클라우드의 대응 도구의 성능을 나란히 비교한 것입니다.
| 기존 DLP(기존 방식) | 클라우드 DLP(새로운 방식) |
| 클라우드 환경 내 데이터 흐름에 대한 포괄적인 가시성 제공을 위한 노력 | 더욱 향상된 가시성으로 다양한 클라우드 플랫폼, 애플리케이션 및 서비스와 원활하게 통합되도록 설계되었습니다. |
| 구현 및 유지 관리를 위해 복잡하고 시간이 많이 소요되는 수동 구성 작업 필요 | 인기 있는 클라우드 서비스에 맞게 사전 구성된 정책과 템플릿으로 간편하게 구축 및 구축 |
| 암호화된 파일 내의 콘텐츠를 검사할 수 없습니다. | 미사용 및 전송 중인 데이터 암호화 지원 |
| 내부자 위협 또는 우발적인 데이터 노출을 효과적으로 탐지할 수 없음 | 의심스러운 사용자 행동 및 이상 징후 탐지 기능을 통해 잠재적인 내부자 위협을 조기에 쉽게 식별할 수 있습니다. |
| 대규모 데이터를 처리할 때 확장할 수 없음 | 대규모 데이터 흐름을 확장하고 처리할 수 있도록 설계되었습니다. |
| 진화하는 데이터 정책 규제에 적응하지 못하는 경우 | 변화하는 데이터 보호법 및 정책 규정을 준수하기 위한 손쉬운 업데이트 |
클라우드 DLP의 이점
더 엄격한 액세스 보안 제어와 클라우드 DLP 솔루션의 도입은 빠르게 확장하는 기업을 위한 보안 조치의 초석으로 부상했습니다.
섀도 IT 검색
클라우드 DLP는 권한이 없거나 관리되지 않는 클라우드 애플리케이션을 식별하는 데 도움이 되며, 이는 조직의 IT 정책을 잘 모르거나 적절한 보안 제어가 이루어지지 않는 직원에게 특히 중요합니다.
향상된 데이터 가시성
클라우드 DLP는 데이터 검색 및 분류 기능을 강화하여 IT 팀이 데이터 환경에 대한 귀중한 인사이트를 얻을 수 있도록 지원합니다. 이를 위해 민감한 데이터를 신속하게 식별하고, 데이터 흐름을 이해하며, 심각성 위험 요소에 따라 데이터 보호 노력의 우선순위를 정합니다.
규정 준수 간소화
규정 준수 벌금은 비용이 많이 듭니다. 예를 들어, GDPR 위반으로 인해 기업은 최대 2천만 유로 또는 전 세계 매출의 4%에달하는 벌금을 부과받을 수 있습니다. 클라우드 DLP는 미사용 및 전송 중인 민감한 데이터에 대한 암호화 정책을 적용하여 규정 준수 요구 사항을 충족하기 위한 보호 계층을 추가합니다. 또한 민감한 데이터를 식별 및 분류하고, 데이터 처리 정책을 구현하고, 감사 추적을 생성하는 데 도움이 됩니다.
클라우드의 잘못된 구성에 대한 보안 보호막 제공
클라우드 DLP 솔루션은 클라우드 서비스 및 애플리케이션의 보안 구성을 거의 즉시 평가할 수 있습니다. 과도한 권한, 로깅 및 모니터링 설정 비활성화, S3 버킷과 같은 퍼블릭 클라우드 컨테이너의 스토리지 액세스 노출과 같은 일반적인 잘못된 구성을 찾습니다.
클라우드 데이터 손실 방지 FAQ
데이터 유출 방지에는 무단 액세스, 공개 또는 도난으로부터 민감한 정보를 보호하기 위해 사용하는 전략, 프로세스 및 기술이 포함됩니다. 효과적인 데이터 유출 방지를 위해서는 네트워크, 애플리케이션, 데이터 수준의 보호 조치를 포함하는 계층화된 보안 접근 방식이 필요합니다.
데이터 유출 방지의 주요 측면에는 액세스 제어, 데이터 암호화, 침입 탐지 및 예방 시스템, 지속적인 모니터링, 시기적절한 보안 업데이트가 포함됩니다.
데이터 액세스 거버넌스란 조직 내 민감한 데이터에 대한 액세스 제어, 권한 및 정책을 체계적으로 관리하는 것을 말합니다. 조직은 중앙 집중식 세분화된 접근 방식을 구현함으로써 사용자 액세스를 모니터링하고 규제하여 권한이 있는 사용자만 중요한 정보에 액세스, 수정 또는 공유할 수 있도록 할 수 있습니다.
데이터 액세스 거버넌스는 내부자 위협을 완화하고 데이터 보안을 강화하며 규정 준수 요구 사항을 준수하는 데 중추적인 역할을 합니다. 데이터 액세스 거버넌스의 주요 구성 요소에는 ID 및 액세스 관리, 역할 기반 액세스 제어, 사용자 활동에 대한 지속적인 감사 및 모니터링이 포함됩니다.
데이터 개인정보 보호 규정 준수란 개인 및 민감한 데이터의 수집, 저장, 처리 및 공유에 관한 법률, 규정 및 업계 표준을 조직이 준수하는 것을 말합니다.
규정 준수 요구 사항은 관할 지역, 업종, 관련 데이터 유형에 따라 다르며 일반 데이터 보호 규정(GDPR), 건강보험 이동성 및 책임법(HIPAA), 캘리포니아 소비자 개인정보 보호법(CCPA) 등이 그 예입니다.
데이터 개인정보 보호 규정 준수를 달성하기 위해 조직은 엄격한 데이터 보호 조치를 구현하고 개인의 개인정보 보호 권리를 존중하며 데이터 처리 관행의 투명성을 유지해야 합니다. 정기 감사, 직원 교육, 사고 대응 계획은 데이터 개인정보 보호 규정 준수 위반을 예방하고 완화하는 데 도움이 됩니다.
데이터 보안 위험 평가는 조직의 민감한 데이터에 대한 잠재적 위험을 식별, 평가, 우선순위를 정하는 체계적인 프로세스입니다. 이 평가는 데이터 보호 인프라의 취약점과 약점을 파악하여 조직이 적절한 보호 조치를 구현하고 위협을 완화할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.
데이터 보안 위험 평가의 단계에는 범위 정의, 자산 식별, 위협 및 취약성 파악, 잠재적 위험의 영향 평가, 해결 노력의 우선순위 지정 등이 포함됩니다.
