데이터 손실 방지(DLP)란 무엇인가요?
데이터 손실 방지(DLP)란 무엇인가요?
데이터 손실 방지(DLP)란 민감한 데이터를 무단 액세스로부터 보호하는 프로세스를 의미합니다. 조직은 지적 재산, 개인 식별 정보(PII), 건강 기록, 계좌 번호 등 민감한 정보를 보호하여 개인정보 보호 규정을 준수하고 고객 신뢰를 강화해야 합니다. 데이터 손실 방지에는 데이터 액세스를 사전에 제한하고, 우발적 또는 악의적인 데이터 노출을 방지하는 기술과 프로세스가 포함됩니다. 이는 데이터 수명 주기 전반에 걸쳐 적용할 수 있는 조치를 포함하여 조직의 위험을 줄이는 데 활용됩니다.
데이터 손실 방지를 이용하면 어떤 이점이 있나요?
데이터 손실 방지는 조직의 데이터 보안 전략에서 핵심적인 부분입니다. 이 서비스는 다음 이점을 제공합니다.
규제 준수
산업 전반의 조직들은 건강보험 이전 및 책임법(HIPAA), 일반 개인정보 보호법(GDPR) 등과 같은 데이터 보호 법규를 준수해야 합니다. DLP 솔루션은 데이터 흐름을 지속적으로 모니터링하고 무단 공유를 방지함으로써 규제상 데이터 보호 요구사항을 시행합니다. 또한 조직이 개인 식별 정보(PII) 및 기타 민감한 데이터를 처리하는 방식이 규제 기관의 요구 사항을 완전히 준수하고 있음을 증명하는 감사 추적을 생성합니다.
더 빠른 인시던트 대응
데이터 손실 방지 기술은 네트워크 이상이나 비정상적인 사용자 활동을 자동으로 감지하고, 알림을 발생시키며 자동화된 대응을 실행할 수 있습니다. 이와 같은 사전 예방적 접근 방식은 보안 사고의 탐지와 해결 사이의 시간을 단축하여, 피해를 제한하고 비즈니스 중단을 최소화합니다. 이를 통해 사고 대응 속도가 빨라지고, 보안 정책 준수도 강화됩니다.
데이터 흐름 가시성 향상
데이터 손실 방지 도구는 데이터 보안 위험에 대한 가시성을 높이고, 이러한 위험으로부터 자동으로 보호할 수 있도록 합니다. 데이터 파이프라인 전반에서 데이터 변환과 계보 추적에 대한 가시성을 제공합니다. 자동화된 모니터링과 알림은 분석 환경 전반에서 데이터가 안전하게 유지되도록 보장합니다.
민감한 데이터 분류
DLP 솔루션은 대규모 민감한 데이터를 탐지하는 데 도움을 줍니다. 시스템 전체를 스캔하고 데이터를 분석하여, 중요 데이터, 개인 식별 정보(PII), 또는 기타 사전 정의된 범주로 분류할 수 있습니다. 이 솔루션은 데이터 가시성을 높이고, 기존 회사 데이터와 새로운 데이터가 인프라로 유입되는 과정 모두에 대해 지속적이고 자동화된 모니터링을 제공합니다.
데이터 손실 방지는 어떻게 작동하나요?
데이터 손실 방지는 민감한 정보를 식별하고, 다양한 환경에서 보호하며, 잠재적 위험에 실시간으로 대응하는 방식으로 작동합니다. 이는 위험을 최소화한다는 궁극적 목표를 달성하기 위해 다양한 프로세스와 기술을 결합합니다.
민감한 데이터 식별
민감한 정보를 보호하는 DLP 시스템의 효과는 주로 조직의 데이터 보호 정책에 달려 있습니다. DLP를 배포하기 전에, 데이터 항목을 '민감한 정보'로 분류할 기준을 먼저 정의해야 합니다.
그 후 DLP 도구는 콘텐츠 검사와 문맥 분석을 활용하여 데이터를 사전에 정의된 정책에 따라 태그할 수 있습니다. 이 도구들은 데이터가 어디에 위치하는지, 누가 접근하는지를 분석하여 적절한 분류를 결정합니다.
선제적 데이터 보호
민감한 데이터가 식별되면, DLP 시스템은 데이터 공유나 액세스 방식을 제한하는 규칙을 사전에 적용합니다. 이들은 데이터 수명 주기의 다양한 단계에 걸쳐 맞춤형 방식으로 데이터를 보호합니다.
저장 데이터
DLP 시스템은 저장된 데이터를 보호하기 위해 액세스 제어에 중점을 둡니다. 관리자는 세밀한 정책을 설정하여 누가 어떤 데이터에 어느 정도까지 접근할 수 있는지 정밀하게 제어할 수 있습니다. 데이터 손실 방지에는 다음과 같은 기능도 포함됩니다.
- 무단 접근 시 데이터가 읽을 수 없도록 암호화
- 위험을 최소화하고 사고 발생 시 신속한 복구를 지원하는 백업
전송 중인 데이터
데이터 손실 방지에는 네트워크를 통해 이동하거나 시스템 간 전송 중인 데이터를 보호하는 것도 포함됩니다. 방화벽이나 침입 방지 시스템과 같은 네트워크 보안 도구는 네트워크 트래픽을 모니터링하며, 데이터 손실 방지에서 중요한 역할을 합니다. 원격 장치에 대한 데이터 액세스 제어도 중요합니다. 신뢰할 수 있는 모바일 장치라도 데이터 보안 정책에 반하는 용도로 사용될 수 있기 때문입니다. 전송 중인 데이터를 암호화하면, 네트워크 상에서 가로챈 데이터가 읽을 수 없고 사용할 수 없게 됩니다.
사용 중인 데이터
DLP는 애플리케이션이나 사용자가 적극적으로 접근하는 데이터까지 보호 범위를 확장합니다. 전략에는 다음이 포함됩니다.
- 사용자 역할이나 권한 수준에 따라 중요 데이터에 대한 사용자의 행동을 제한하는 세분화된 액세스 제어
- 사용자가 작업 수행에 필요한 최소 권한만 부여받도록 하는 최소 권한 액세스
- 필요한 경우 읽기 전용 액세스
- 원격 모바일 장치 모니터링 및 관리
실시간 탐지 및 대응
최신 DLP 솔루션은 정책에 위반되는 데이터 액세스를 실시간으로 감지하고 대응할 수 있는 기능을 제공합니다. 목표는 데이터 손실이 발생하기 전에 또는 보안 사고 발생 시 이를 예방하는 것입니다. DLP 도구는 다음을 수행할 수 있습니다.
- 소프트웨어 취약점, 잘못 구성된 클라우드 리포지토리, 노출된 자격 증명을 지속적으로 모니터링
- 모니터링과 알림을 중앙화하여 데이터 보안에 대한 전체적인 관점 제공
- 실시간 분석 및 인사이트를 사용하여 데이터 보호 정책 및 운영을 모니터링, 감사 및 보고
- 알림의 우선순위를 정하고, 근본 원인 분석을 수행하거나, 문제 해결을 신속히 진행할 수 있도록 대응 절차 체계화
신속한 대응 능력은 데이터 노출 시간을 줄이고, 위험을 보다 효과적으로 완화하는 데 도움을 줍니다.
데이터 손실 방지 모범 사례는 무엇인가요?
데이터 손실 방지는 장기적인 성공을 위해 전략과 도구 모두가 필요합니다.
DLP를 조직 전반의 이니셔티브로 만들기
DLP는 '단순한' 보안 또는 IT 문제가 아니라 조직 전반의 지원이 필요합니다. DLP 정책에 대해 최고 경영진의 승인을 받으세요. CSO, CDO, CFO, CEO와 같은 경영진을 참여시키고, DLP를 비즈니스 가치 측면에서 설명하여 공감과 지지를 얻으세요. 예를 들어, 관리형 DLP 서비스는 인프라 비용을 절감하고 내부 리소스 필요성을 최소화하여 CFO의 우선순위를 충족할 수 있습니다.
DLP 전략은 조직의 구조와 문화를 반영해야 합니다. DLP 정책은 각 사업부 리더와 협력하여 개발하세요. 이를 통해 정책이 실용적이고 명확하게 전달되며, 부서 전반에서 데이터가 사용되는 방식과 일치하도록 할 수 있습니다.
역할 및 책임 정의
핵심 DLP 이해관계자가 누구인지 파악하고, 시스템 내에서의 권한과 책임이 해당 역할과 일치하도록 확인하세요. 직무 기능에 따라 책임을 할당하고, 역할 기반 액세스를 설정하여 책임을 유지하세요. 데이터 보호 정책이 적용되고 시행되는 방식을 점검하여 균형을 유지하기 위해서는 구조화된 접근 방식이 필요합니다.
포괄적인 문서 유지
상세한 문서를 유지하면 정책 적용의 일관성을 확보할 수 있습니다. 또한 감사, 검토, 직원 온보딩 및 오프보딩 시 신뢰할 수 있는 참고 자료를 제공합니다. 명확한 문서는 장기적으로 원활한 협업과 운영 연속성을 지원합니다.
성과를 지표로 추적
DLP 도구와 전략이 주요 데이터 보호 목표를 충족하는지 확인하세요. 비즈니스 목표와 연계된 KPI를 정의하여 성공의 기준을 설정하세요. 지표를 면밀히 추적하여 개선이 필요한 영역을 파악하고, DLP가 비즈니스 성과에 기여하는 바를 입증하세요.
DLP를 지속적인 프로그램으로 간주
DLP는 단순한 상용 솔루션이나 접근 제어 도구가 아니라, 관리해야 하는 프로그램이라는 점을 기억하세요. DLP는 조직 내 데이터 흐름을 이해하고 관리하기 위한 지속적인 노력이 있어야 합니다. 정책을 정기적으로 업데이트하고, 사용자를 교육하며, 비즈니스 요구와 위험이 변화함에 따라 통제를 개선하는 과정이 포함됩니다.
AWS는 데이터 손실 방지 전략을 어떻게 지원할 수 있나요?
AWS 클라우드 보안은 데이터를 보호하고 AWS 클라우드에서 데이터 손실 방지를 구현하는 데 도움이 되는 가장 포괄적인 서비스, 도구 및 전문 지식을 제공합니다. 주요 기능은 다음과 같습니다.
- Amazon Macie는 기계 학습을 활용하여 대규모 환경에서 민감한 데이터를 자동으로 탐지, 분류, 보호합니다.
- AWS Identity and Access Management (IAM)는 역할과 조건에 기반한 세밀한 액세스 정책을 생성하도록 지원하여 민감한 정보에 대한 무단 액세스 위험을 줄이는 데 도움을 줍니다.
- AWS CloudTrail은 AWS 환경 전반의 모든 API 활동을 기록하여 누가, 언제, 어디서 어떤 데이터에 액세스했는지에 대한 완전한 규제 준수 감사 추적을 제공합니다.
- Amazon CloudWatch는 리소스 사용량과 동작을 모니터링하여 이상 현상이나 비정상적인 패턴을 알립니다.
- AWS Security Hub는 여러 서비스의 보안 조사 결과를 통합된 대시보드로 제공하여, 잘못된 구성이나 기타 보안 위험을 탐지하는 데 도움을 줍니다.
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