데이터 보안 태세 관리(DSPM)란 무엇인가요?

데이터 보안 태세 관리(DSPM)는 조직의 중요한 데이터를 무단 액세스, 공개, 변경 또는 파기로부터 보호하기 위한 포괄적인 접근 방식입니다. DSPM은 데이터 분류, 데이터 암호화, 액세스 제어, 데이터 손실 방지(DLP), 모니터링 등 다양한 보안 조치를 포괄합니다. 이러한 조치를 구현함으로써 조직은 개인정보 보호 및 보안 규정을 준수하고, 데이터 유출을 방지하며, 브랜드 평판을 보호하는 데 필요한 강력한 데이터 보안 태세를 구축하고 유지할 수 있습니다.

DSPM 설명

데이터 보안 태세 관리(DSPM)는 다양한 환경에 퍼져 있는 민감한 데이터의 확산으로 인해 발생하는 보안 문제를 해결하는 보안 관행과 기술로 구성됩니다. 데이터 보안의필수 구성 요소인 DSPM은 데이터의 위치나 이동 위치에 관계없이 민감한 데이터와 규제 대상 데이터가 올바른 보안 태세를 갖추도록 보장함으로써 조직에 클라우드 데이터를 보호할 수 있는 접근 방식을 제공합니다.

클라우드와 온프레미스에서 조직의 데이터 자산을 보호하기 위한 규범적인 데이터 우선 접근 방식인 DSPM은 데이터가 있는 시스템뿐만 아니라 데이터의 보안을 우선시합니다. 따라서 DSPM은 특히 기존 보안 제어로는 부족한 클라우드 우선 및 클라우드 네이티브 환경에서 데이터 보안 전략의 중요한 구성 요소입니다.

가트너의 2022 데이터 보안 하이프 사이클에서 다룬 클라우드 컴퓨팅의 새로운 트렌드인 DSPM 기술은 데이터 탐지 및 보호를 자동화하여 안전한 데이터 관리의 가장 큰 과제인 가시성을 해결합니다. 조직은 DSPM을 통해 중요한 정보를 볼 수 있는 능력을 확보할 수 있습니다:

• 민감한 데이터가 있는 위치
• 액세스 권한이 있는 사람
• 데이터 사용 방법
• 데이터스토어 또는 애플리케이션의 보안 태세 상태

DSPM 작동 방식

DSPM은 데이터 흐름 분석을 사용하여 조직 내에서 데이터가 어떻게 이동하는지 파악하고 잠재적인 위험과 취약성을 식별합니다. DSPM 프로세스와 관련된 주요 단계는 다음과 같습니다:

데이터 검색

DSPM은 데이터베이스, 파일 시스템, 클라우드 스토리지, 타사 애플리케이션 등 조직 전체에서 데이터 소스를 찾고 카탈로그화하여 조직이 민감한 데이터가 어디에 있는지 파악하는 데 도움을 주는 것으로 시작합니다.

데이터 분류

데이터 소스가 식별되면 DSPM은 민감도와 중요도에 따라 데이터를 분류합니다. 해당 정보가 금융 데이터 또는 지적 재산과 같은 개인 식별 정보(PII)인가요? 분류는 데이터 보호 노력의 우선순위를 정하고 규제 준수 요구 사항에 맞게 조정합니다.

데이터 흐름 매핑

DSPM은 서버, 데이터베이스, 애플리케이션 등 조직 인프라의 다양한 구성 요소 간에 민감한 데이터의 흐름을 매핑합니다. 매핑은 조직이 데이터 액세스, 처리, 전송 방식을 시각화하여 잠재적인 약점과 취약점에 대한 인사이트를 제공하는 데 도움이 됩니다.

위험 평가

DSPM은 데이터 흐름을 분석하여 무단 액세스, 데이터 유출 또는 암호화 부족과 같은 잠재적인 위험과 취약성을 식별합니다. 그런 다음 조직은 보안 노력의 우선순위를 정하고 조사 결과에 따라 가장 중요한 위협에 대응할 수 있습니다.

보안 제어 구현

또한 위험 평가를 기반으로 조직은 데이터를 보호하기 위해 적절한 보안 제어를 구현할 수 있습니다. 제어에는 암호화, 액세스 제어, 데이터 손실 방지(DLP) 기술이 포함되어 민감한 데이터가 조직을 이동할 때 보안을 보장할 수 있습니다.

모니터링 및 감사

DSPM은 데이터 흐름을 지속적으로 모니터링하여 이상 징후, 잠재적 위협, 정책 위반을 탐지합니다. 정기적인 감사를 통해 보안 제어가 효과적으로 이루어지고 조직이 데이터 보호 규정을 준수하는지 확인할 수 있습니다.

인시던트 대응 및 해결

보안 이벤트가 발생하면 DSPM은 영향을 받은 데이터를 신속하게 식별하고, 침해 범위를 평가하고, 영향을 최소화하기 위한 복구 조치를 구현하는 데 필요한 정보를 제공합니다.

데이터 흐름 분석을 활용하면 조직은 DSPM을 통해 민감한 데이터가 인프라 내에서 어떻게 이동하고 상호 작용하는지를 종합적으로 파악할 수 있습니다. 이러한 이해를 바탕으로 기업은 잠재적인 위험을 파악하고 해결하여 소중한 데이터 자산을 보호하고 규제 준수를 유지할 수 있습니다.

데이터 보안 태세 관리의 중요성

오늘날의 데이터 중심 세상에서 조직이 직면한 중대한 과제와 잠재적 결과를 적극적으로 해결한다는 점에서 DSPM의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다.

DSPM을 구현하지 않으면 조직이 보안 위협에 노출되어 소중한 데이터 자산이 위험에 처할 수 있습니다. 민감한 정보, 지적 재산 및 영업 비밀의 손실을 수반하는 데이터 유출은 브랜드 평판에 손상을 입히고 장기적인 영향을 미치는 경우가 많습니다. DSPM의 우선순위를 정하지 않으면 조직은 특히 역동적인 위협 환경에서 대응력을 유지하는 것과 관련하여 리소스를 효과적으로 할당하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. IT, 보안, 비즈니스 팀 간의 협업이 무너지면 목표가 잘못 조정되고 보안 관행이 최적화되지 않습니다.

반대로, DSPM의 중요성을 인식하고 이를 프로세스에 통합함으로써 조직은 당면 과제를 해결하기 위한 일관된 전략을 수립할 수 있습니다. DSPM은 비즈니스 성과뿐만 아니라 데이터 보안에 대한 위험을 완화하는 데 중요한 역할을 합니다.

DSPM 기능

Gartner는 "2026년까지 20% 이상의 조직이 DSPM을 구축할 것"이라며 "보안 및 개인정보 위험을 완화하기 위해 이전에 알려지지 않은 데이터 리포지토리와 그 지리적 위치를 찾아야 하는 시급한 필요성 때문"이라고 예상했습니다.

포괄적인 데이터 검색

클라우드 환경과 온프레미스 데이터스토어를 스캔하여 데이터 자산을 찾고 카탈로그화함으로써 DSPM 도구는 섀도 데이터를 발견하고 조직이 공격 표면을 이해하고 해결할 수 있도록 하는 데 중요한 역할을 합니다.

섀도 데이터는 조직의 공식 IT 시스템 외부에서 생성, 저장, 처리되는 정보로, 대개 IT 부서가 알지 못하거나 동의하지 않은 상태에서 생성, 저장, 처리됩니다. 조직은 DSPM에 데이터 검색 기능을 통합함으로써 승인되지 않은 클라우드 서비스, 개인 장치, 타사 애플리케이션 등 인프라 전반에서 섀도 데이터 소스를 식별하고 찾을 수 있습니다.

섀도 데이터를 포함하여 조직이 보유하고 있는 모든 정보에 대한 가시성을 확보하는 것은 데이터 환경을 이해하고 암호화, 액세스 제어, 데이터 손실 방지(DLP) 및 기타 적절한 보안 제어를 구현하는 데 있어 매우 중요합니다.

데이터 분류의 이점

DSPM의 능동적인 데이터 분류 프로세스를 통해 조직은 민감한 데이터가 적절한 수준의 보호를 받을 수 있도록 하는 대상별 접근 방식을 통해 가장 중요한 정보 자산에 보안 리소스를 집중할 수 있습니다.

데이터 분류는 또한 데이터 유형에 따라 규정 준수를 유지하기 위해 특정 보안 제어가 필요할 수 있으므로 조직이 데이터 보호 규정을 준수하는 데 도움이 됩니다. 조직은 데이터의 민감도와 규제 요구 사항을 이해함으로써 맞춤형 조치를 구현할 수 있습니다.

거버넌스 액세스

액세스 거버넌스는 DSPM의 핵심 기능입니다. 여기에는 누가 어떤 데이터에 액세스할 수 있는지 관리하고 개인이 업무 수행에 필요한 데이터에만 액세스할 수 있어야 한다는 최소 권한 원칙에따라 액세스 권한이 부여되도록 하는 것이 포함됩니다. DSPM은 액세스 제어에 대한 가시성을 제공하고 과도하거나 부적절한 액세스 사례를 식별하여 조직이 이 원칙을 시행할 수 있도록 지원합니다.

취약성 및 잘못된 구성 탐지 및 수정

DSPM의 중요한 강점은 위험 감지 기능에 있습니다. DSPM 도구는 데이터베이스, 파일 시스템, 클라우드 스토리지 등 다양한 데이터 소스를 지속적으로 스캔하여 중요한 데이터를 무단 액세스 또는 유출에 노출시킬 수 있는 숨겨진 취약성과 잘못된 구성을 찾아낼 수 있습니다.

DSPM은 잠재적인 내부자 위협이나 외부 공격을 나타낼 수 있는 비정상적인 사용자 행동, 액세스 패턴, 데이터 이동을 탐지할 수 있습니다. DSPM 솔루션은 실시간 알림과 실행 가능한 인사이트를 제공함으로써 조직이 새로운 위험에 신속하게 대응하고 데이터 침해가 발생하기 전에 예방할 수 있도록 지원합니다.

규정 준수 지원

GDPR, HIPAA, CCPA와 같은 데이터 보호 규정을 준수하지 않으면 상당한 금전적 벌금과 과태료가 부과됩니다. DSPM은 데이터 자산 및 보안 제어에 대한 가시성을 제공함으로써 조직이 규제 표준을 충족하고 PCI DSS 및 기타 데이터 보호 규정을 준수하고 있음을 입증할 수 있도록 지원합니다. 또한 규정 위반 여부를 모니터링하고 보안 팀에 해결해야 할 문제를 알릴 수 있습니다.

정적 위험 분석

DSPM 도구는 정적 위험 분석을 사용하여 잠재적인 데이터 위험을 식별합니다. 여기에는 저장된 데이터를 분석하여 민감한 정보를 식별하고 위험 수준을 평가하며 해당 정보가 적절하게 보호되고 있는지 판단하는 작업이 포함됩니다. 데이터 위험을 식별함으로써 조직은 보안 노력의 우선순위를 정하고 이러한 위험을 완화하기 위한 조치를 취할 수 있습니다.

정책 제어

DSPM은 정책 제어 기능을 제공하여 조직에서 데이터를 보호하는 방법과 데이터에 액세스할 수 있는 사람을 지정하는 보안 정책을 정의할 수 있도록 합니다. 그런 다음 DSPM은 암호화, 토큰화, 액세스 제한 등 정의된 제어를 적용하고 조직의 데이터스토어 전체에 이를 적용하여 일관된 데이터 보호를 보장하고 무단 액세스의 위험을 줄입니다.

DSPM 대 CSPM

DSPM과 클라우드 보안 태세 관리(CSPM)는 모두 조직의 전반적인 보안 태세에 기여하지만, 정보 보안의 다른 측면을 다룹니다.

CSPM은 클라우드 컴퓨팅 환경 내에서 조직의 보안 태세를 지속적으로 모니터링, 평가 및 개선하는 데 중점을 둡니다. 조직은 CSPM 솔루션을 사용하여 서비스형 인프라(IaaS), 서비스형 플랫폼(PaaS), 서비스형 소프트웨어(SaaS)등 클라우드 기반 인프라의 잘못된 구성, 취약성, 규정 준수 위반을 식별하고 수정합니다.

일반적으로 클라우드 네이티브 애플리케이션 플랫폼에 통합되는 CSPM은 API, 자동화 및 머신 러닝을 활용하여 가상 머신, 스토리지, 네트워크 및 애플리케이션을 비롯한 다양한 클라우드 리소스에서 데이터를 수집하고 분석합니다. 이러한 리소스의 보안 구성 및 설정을 업계 표준 벤치마크, 모범 사례 및 CIS, NIST, GDPR 및 HIPAA와 같은 규제 요구 사항과 비교하여 평가합니다. CSPM 솔루션은 설정된 보안 기준선에서 벗어나는 것을 식별하여 조직이 보안 위험의 우선순위를 정하고 적시에 해결할 수 있도록 지원합니다.

DSPM은 데이터 자체에 집중합니다. CSPM이 클라우드 환경을 보호하는 반면, DSPM은 환경 내의 데이터를 보호합니다. 여러 구성 요소가 함께 작동하여 민감한 데이터를 식별하고, 민감도에 따라 분류하고, 적절한 암호화 및 액세스 제어를 적용하고, 잠재적인 데이터 유출 또는 무단 활동을 지속적으로 모니터링합니다. 또한 DSPM 솔루션은 보고 및 감사 기능을 제공하여 조직이 데이터 사용량을 추적하고, 규정 준수 여부를 입증하며, 개선이 필요한 영역을 파악할 수 있도록 도와줍니다.

두 기술 모두 조직의 중요 자산의 기밀성, 무결성, 가용성을 보장하는 데 중요한 역할을 하며, CSPM과 DSPM을 함께 구현하면 조직의 보안 태세를 크게 강화할 수 있습니다.

DSPM 사용 사례

카탈로그 데이터 자산

조직은 DSPM을 통해 복잡한 멀티클라우드 환경에서도 데이터 자산을 빠르게 찾고 카탈로그화할 수 있습니다. 또한 DSPM 도구는 민감도에 따라 데이터를 분류하여 보안 노력의 우선순위를 정하고 민감한 데이터를 적절히 보호할 수 있도록 도와줍니다.

공격 표면 평가 및 해결

DSPM 도구는 민감한 데이터의 위치와 액세스 권한을 가진 사용자에 대한 가시성을 제공함으로써 잠재적인 공격 경로를 식별하고 공격 표면을 최소화하는 조치를 취하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 데이터 유출 위험을 크게 줄이고 조직의 평판을 보호하는 데 도움이 될 수 있습니다.

최소 권한 적용

조직은 DSPM을 사용하여 데이터 액세스 권한을 추적하고 최소 권한 원칙을 시행합니다. DSPM 도구는 누가 어떤 데이터에 액세스할 수 있는지 가시성을 제공하고, 과도하거나 부적절한 액세스 사례를 식별하여 적절한 액세스 제어를 구현하는 데 도움을 줍니다.

멀티클라우드 환경에서의 데이터 보안 간소화

Google Cloud, AWS, Azure 및 기타 클라우드 제공업체의 서비스를 활용하는 멀티클라우드 환경에서 운영하는 기업은 여러 플랫폼에서 데이터 보안을 관리해야 하는 문제에 빠르게 직면하게 됩니다. DSPM은 데이터 자산의 위치에 관계없이 모든 데이터 자산에 대한 통합된 보기를 제공하여 데이터 관리 프로세스를 간소화합니다. 많은 조직이 멀티클라우드 환경에서 데이터를 검색 및 분류하고, 일관된 보안 정책을 적용하고, 데이터 보안 태세에 대한 실시간 가시성을 제공하기 위해 DSPM을 사용합니다.

클라우드 우선 전략을 통한 데이터 보호 강화

클라우드 우선 전략을 채택하는 조직의 경우, DSPM은 클라우드로 전환하는 과정에서 데이터 보안이 손상되지 않도록 보장할 수 있습니다. DSPM은 클라우드로 이동하는 데이터를 검색 및 분류하고 잠재적인 위험을 식별할 수 있습니다. 또한 데이터를 실시간으로 모니터링하여 보안 위험을 나타낼 수 있는 변경 사항을 보안 팀에 알릴 수 있습니다.

데이터 우선 접근 방식 구현

데이터 우선 접근 방식을 우선시하는 조직을 위해 DSPM은 민감한 데이터에 대한 최상위 수준의 보호 기능을 제공합니다. 이는 금융 또는 의료 분야와 같이 대량의 민감한 데이터를 처리하는 조직에 특히 유용합니다. 또한 DSPM은 이러한 조직이 데이터 보호 규정을 준수하고 이를 입증할 수 있도록 지원합니다.

DSPM 도구 및 플랫폼

민감한 데이터를 보호하도록 설계된 DSPM 플랫폼은 다양한 기능을 제공합니다.

• 데이터 손실 방지(DLP): DPL 기능은 조직 내 데이터 이동을 모니터링하고 제어하여 무단 액세스, 데이터 유출 및 침해를 방지하는 기능으로 구성됩니다.
• 암호화: DSPM 솔루션은 데이터 암호화 및 복호화 기능을 제공하여 저장 및 전송 중인 민감한 데이터를 안전하게 보호합니다.
• ID 및 액세스 관리(IAM): IAM 기능은 사용자 ID, 인증 및 권한 부여를 관리하는 중요한 작업을 수행하여 권한이 부여된 사용자만 중요한 데이터와 리소스에 액세스할 수 있도록 합니다.
• 데이터 마스킹 및 익명화: 데이터 마스킹을 포함하면 민감한 데이터를 가상의 데이터 또는 스크램블된 데이터로 대체하여 구조와 형식은 유지하지만 원래 정보에 다시 연결할 수 없도록 함으로써 데이터를 보호할 수 있습니다.
• 보안 정보 및 이벤트 관리(SIEM): SIEM 기능은 보안 이벤트와 인시던트를 수집, 분석, 보고하여 위협을 탐지하고 포렌식 분석을 수행하며 규정 준수를 유지합니다.
• 데이터 분류: DSPM 플랫폼은 조직이 민감한 데이터를 식별하고 분류하여 더 효과적으로 제어하고 보호할 수 있도록 도와줍니다.

조직의 요구 사항과 목표에 따라 적합한 DSPM 솔루션을 선택해야 합니다. 분산된 마이크로서비스 애플리케이션을 사용하는 클라우드 네이티브 기업은 일반적으로 DSPM 기능이 원활하게 통합된 중앙 집중식 솔루션인 CNAPP를 선택합니다. 하지만 데이터 보안 태세 관리 솔루션이 반드시 모든 경우에 적합한 것은 아닙니다.

각 조직은 고유한 데이터 보안 요구 사항과 규제 의무에 부합하는 DSPM 솔루션을 선택해야 합니다.

데이터 보안 태세 관리 FAQ