데이터 유출 방지란?
DLP는 민감한 데이터를 식별하고 분류하여 보안팀이 사용 정책을 설정할 수 있도록 하는 소프트웨어입니다. 방화벽이 서버에 도달하는 요청을 필터링하는 방식과 마찬가지로 최신 DLP 솔루션은 데이터에 대한 액세스를 요청하는 디바이스 또는 사용자의 수준을 평가할 수 있습니다.
어떤 사용자가 어떤 데이터에 액세스할 수 있는지 정의하는 구체적인 정책은 유연합니다. 조직에서 선택하거나 다음과 같은 데이터 보호 규정과 연계하여 사용할 수 있습니다:
- GDPR
- PCI DSS
- HIPAA (미국 보건복지청)
정책 위반이 감지될 때마다 시스템은 보안 팀에 경고하고 해당 활동을 차단하며 암호화와 같은 적시 안전 장치를 구현할 수도 있습니다.
기업에서는 DLP 데이터 검색을 통해 다양한 상태의 민감한 정보를 식별할 수 있습니다.
활발하게 사용되는 데이터
애플리케이션이나 사용자가 데이터를 활발하게 사용하는 경우, DLP 도구는 이를 식별하고 실시간 사용량에 대한 모니터링 기능을 적용할 수 있습니다. 데이터가 기업 네트워크 전체로 이동하면 DLP는 이러한 전송을 분석하여 이상 징후나 민감한 정보를 무단으로 전송하려는 시도를 탐지합니다.
저장된 데이터
미사용 데이터의 경우 DLP 도구는 해당 데이터베이스와 파일 저장소를 식별하고 경계형 제어와 지속적인 모니터링을 구현합니다.
또한 스토리지 환경의 취약성을 평가하여 공격자가 이를 악용하기 전에 위험을 완화합니다.
엔터프라이즈 DLP의 중요성
평균 침해 비용은 이제 488만 달러로 증가했습니다. 세금 ID, 이메일, 집 주소와 같은 개인 식별 정보(PII)는 사이버 범죄자들의 주요 표적이 되며, 전체 침해 사고의 거의 절반이 고객 PII와 관련되어 있습니다. 지적 재산(IP) 기록도 마찬가지로 취약하여 43건(% )의 침해 사고를 차지했습니다.
사이버 범죄자들이 성공하는 이유 중 하나는 데이터 보호가 그 어느 때보다 어렵다는 사실입니다.
널리 사용된다는 것은 매우 다양한 형식, 위치, 이해관계자에 걸쳐 저장된다는 것을 의미합니다. 또한 데이터 유형에 따라 민감도 수준과 개인정보 보호 규정 준수 여부에 따라 각기 다른 취급이 필요하므로 DLP와 같은 전략의 중요성이 강조됩니다.
가장 일반적인 유형의 DLP 솔루션
데이터 유출 방지는 불법적으로 액세스되는 항목을 분석하는 프로그램에 의존한다는 점을 고려할 때, 이를 달성하는 방법이 여러 가지가 있다는 사실에 놀랄 수도 있습니다.
네트워크 기반 DLP
이러한 형태의 보호는 주로 경계 기반이며, 보다 전통적인 설정 중 하나로 네트워크 게이트웨이에 배포됩니다. 요청이 네트워크에 도달하면 응답으로 전송되는 데이터가 지속적으로 모니터링됩니다.
엔드포인트 기반 DLP
노트북, 데스크톱과 같은 개별 디바이스에 설치되는 엔드포인트 DLP는 사용 중인 데이터에 집중합니다.
외장 드라이브에 파일 복사, 민감한 문서 인쇄, 승인되지 않은 클라우드 서비스에 데이터 업로드와 같은 작업을 제어하여 디바이스 수준에서 데이터 유출을 방지합니다.
클라우드 DLP
클라우드 앱과 서비스의 채택이 증가함에 따라 클라우드 DLP 솔루션은 클라우드 환경에서 저장 및 처리되는 데이터를 보호합니다. 클라우드 스토리지 플랫폼과 애플리케이션 전반의 데이터를 모니터링하여 보안 정책 준수를 보장하고 승인되지 않은 클라우드 서비스에 대한 가시성을 제공합니다.
Discovery DLP
검색 DLP는 데이터 식별 프로세스를 마지막 순간까지 남겨두는 대신, 기업이 데이터를 저장하는 데 사용하는 다양한 데이터베이스와 리포지토리를 샅샅이 뒤져 보다 부드러운 접근 방식을 제공합니다. 그런 다음 발견된 다양한 유형의 데이터를 민감도에 따라 분류합니다.
이를 통해 팀은 데이터가 저장된 위치를 파악하고 이러한 저장소를 중심으로 보안 조치를 적용할 수 있습니다.
엔터프라이즈 DLP 성공을 위한 5가지 모범 사례
일단 구성이 완료되면 DLP는 기업의 데이터가 어디에 있는지, 누가 데이터에 액세스하는지 매우 능숙하게 파악할 수 있습니다.
그러나 이 데이터는 정적으로 유지되지 않습니다. 보호하는 데이터베이스와 마찬가지로 DLP도 몇 가지 기본 모범 사례를 준수해야 합니다.
#1: 계층화된 콘텐츠 검사 활성화
콘텐츠 검사는 DLP 도구가 민감한 정보를 처음에 탐지할 수 있는 핵심적인 방법 중 하나입니다. 이 기능을 활성화하면 DLP 도구가 데이터베이스를 트롤링하고 데이터 유형에 레이블을 지정할 수 있습니다.
구형 도구는 수동 태그 선택에 의존하지만, 최신 도구는 PII와 IP를 자동으로 감지합니다.
#2번: 컨텍스트 분석 선택
데이터 보호 프로세스의 절반만 데이터 자체에 집중해야 합니다. 나머지 절반은 누가 요청했는지를 고려해야 합니다. 컨텍스트 분석은 조직 내에서 사용자의 역할, 데이터를 요청하는 현지 시간 등 데이터 전송의 더 넓은 요소를 고려합니다.
이러한 가시성을 확보하면 DLP 도구를 통해 데이터에 액세스할 수 있는 사람과 시기를 제한하는 정책을 수립할 수 있습니다.
#3: 사용자 행동 분석을 통한 컨텍스트 기반 구축
컨텍스트 분석은 데이터 액세스 요청의 즉각적인 주변 환경만 살펴보고, 사용자 행동 분석은 사용자의 데이터 액세스 기록을 살펴보고 정상적인 행동에 대한 프로필을 구축합니다.
그러면 DLP 도구가 데이터 유출 직전에 계정 침해의 처음이자 마지막 징후 중 하나인 데이터 액세스 동작의 갑작스러운 변화를 식별할 수 있습니다. 예를 들어, 영업 계정에서 갑자기 대량의 고객 데이터를 요청하기 시작하면 행동 분석 엔진이 이를 매우 의심스러운 것으로 감지할 수 있습니다.
(올바른 액세스 권한이 있는 계정으로 수행한 경우에도 마찬가지입니다.)
#4: 위험에 따른 콘텐츠 정책 설계
콘텐츠 정책은 조직에서 각 데이터 유형에 대한 제어를 구현할 수 있는 핵심 메커니즘입니다. 이러한 콘텐츠 정책의 설계는 의도 선언문으로 시작해야 합니다.
예를 들어 미국에 기반을 둔 기업이 원하는 경우입니다:
- 지적 재산이 포함된 문서 식별
- 공용 AI 도구와 공유하지 못하도록 차단하기
이 접근 방식은 조직에서 처리하는 모든 유형의 데이터에 대해 수행해야 합니다.
아직 모르더라도 걱정하지 마세요. 이전 데이터 검색 단계를 통해 이 모든 것을 파악할 수 있을 것입니다. 민감한 데이터에 액세스하거나 공유할 수 있는 앱을 제한하는 것과 함께 특정 작업 그룹에 대한 액세스를 제한하는 정책을 구현해야 합니다.
예를 들어, 신입 영업 인턴은 엔지니어링 부서의 데이터베이스에 액세스할 필요가 없어야 합니다. 데이터의 위험도가 높을수록 DLP 정책은 특정 대상 사용자에게 더 구체적으로 적용되어야 합니다.
#5: 정책 시행
마지막으로, 정책을 시행하지 않으면 정책이 있어도 소용이 없습니다. DLP 도구의 첫 번째 방어선은 엄격한 액세스 제어여야 합니다. 사용자 무결성을 재확인하는 데 더 다양한 옵션을 제공하기 때문에 ID 공급자와 통합해야 하는 이유입니다. 예를 들어, 데이터의 위험 수준에 따라 다중 인증을 통해 사용자 무결성을 확인할 수 있습니다.
다른 정책 적용 옵션에는 고위험 사용자 또는 API가 액세스 권한을 얻는 경우 데이터베이스가 유출 및 공유되는 것을 방지할 수 있는 적시 암호화가 포함되어야 합니다. 이렇게 하면 기업에서 가져가도 사용할 수 없는 상태가 유지됩니다.
DLP 전략을 구현하려면 다음과 같은 요소를 고려하여 조직의 특정 요구 사항에 맞는 DLP 솔루션을 선택해야 합니다:
- 규정 요구 사항
- 데이터 흐름 패턴
- Risk tolerance
다양한 유형의 DLP 솔루션을 결합하고 여러 보호 전략을 사용함으로써 조직은 광범위한 위협으로부터 민감한 정보를 효과적으로 보호할 수 있습니다.
고급 DLP 도구의 작동 방식
고급 DLP는 데이터 검색 및 보호와 같은 DLP의 핵심 구성 요소를 가져와 기존 솔루션의 여러 문제점을 해결하고자 합니다.
예를 들어, 일부 조직이 직면한 문제 중 하나는 수집되는 데이터뿐만 아니라 데이터에 액세스해야 하는 직원 역할의 유형과 수가 빠르게 변화하고 있다는 점입니다. 이는 빠르게 확장하는 스타트업 또는 피벗 조직을 대략적으로 설명합니다.
고급 DLP는 자동화에 중점을 둡니다. 이는 사용자 행동 분석 프로세스를 모든 발신 데이터 흐름을 포함하도록 확장함으로써 달성할 수 있습니다. 이를 통해 기준이 되는 비즈니스별 정책을 자동으로 생성하는 데 사용됩니다. 그런 다음 조직은 이러한 정책을 시스템에서 적용하기 전에 검토하고 검증할 수 있습니다.
이를 통해 기업은 특히 대량의 데이터를 관리할 때 훨씬 더 민첩하게 대응할 수 있습니다.
제어 기능도 일반적으로 더 세밀해져 사용하는 웹 브라우저에 관계없이 소셜 미디어, 웹메일, 파일 공유 서비스로의 데이터 전송을 제어할 수 있습니다. 콘텐츠 검사는 원격 또는 오프라인 디바이스에서 발신 인스턴트 메시지와 이미지에도 적용할 수 있습니다.
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