데이터 보안 태세 관리(DSPM)는 데이터를 식별, 분류 및 보호하는 지속적인 프로세스입니다. 정보의 양과 다양성이 증가함에 따라 조직 내부와 외부에서 발생하는 위험도 증가하고 있습니다. DSPM 솔루션은 데이터 위치부터 실시간 정책 집행까지 엔드 투 엔드 가시성을 제공하여 이러한 문제를 해결합니다.
전 세계 데이터의 약 90%가 최근 2년 동안 생성된 점을 고려할 때, 적절한 DSPM 솔루션을 갖추는 것이 데이터 및 재해로부터 효과적으로 보호하는 핵심입니다. 그러나 대부분의 조직은 프로세스에 대한 전체적인 시야를 제공하지 않는 별도의 솔루션을 사용하고 있습니다. 이로 인해 보안 공백, 규제 문제, 침해 식별 지연 등이 발생할 수 있습니다.
다음 섹션에서는 DSPM에 대해 자세히 논의하고, 2026년 및 미래의 데이터 보호에 있어 DSPM이 중요한 이유를 설명합니다. 이어서, 데이터의 신속한 식별부터 컴플라이언스 자동 평가까지 다양한 비즈니스 목적에 맞춘 10가지 DSPM 솔루션을 소개합니다. 각 벤더 프로필에는 기능, 지원 플랫폼, 사용자 평가, 동료 리뷰 사이트의 평점이 포함됩니다.
또한, 올바른 DSPM 솔루션 선택에 도움이 되는 7가지 기준과, 배포, 컴플라이언스, 기타 보안 기술과의 통합에 관한 자주 묻는 질문에 대한 답변도 제공합니다.
DSPM(데이터 보안 태세 관리)란?
데이터 보안 태세 관리(DSPM)는 멀티 클라우드 환경에서 사용 중인 데이터에 대한 실시간 가시성과 제어를 가능하게 하는 전략 및 기술 스택입니다. 기존 데이터 보안 솔루션이 암호화나 기본 접근 제어에 집중하는 반면, DSPM 솔루션은 탐지, 분류, 위협 평가, 정책 준수까지 범위를 확장합니다.
목표는 구조화된 정보와 비구조화된 정보를 모두 통제하여 무단 접근, 비정상 행위, 비준수 가능성을 방지하는 것입니다. 이는 많은 조직이 여러 클라우드 플랫폼을 사용하거나 로그와 기록을 생성하는 새로운 마이크로서비스를 도입하면서 데이터 확산 문제에 직면하고 있기 때문입니다.
강력한 DSPM 솔루션은 자산을 적극적으로 탐색 및 인덱싱하고, 위험이 있는 콘텐츠(예: PII 또는 금융 데이터)를 표시하며, 위험이 식별될 경우 자동으로 지정된 조치를 수행합니다. 클라우드, 가상 머신, 컨테이너, 온프레미스 스토리지 등 다양한 환경에 적용 가능하여 DSPM은 데이터 보호를 위한 엔드 투 엔드 솔루션이 됩니다.
DSPM 솔루션의 필요성
오늘날 조직은 그 어느 때보다 빠른 속도로 데이터를 수집 및 저장하고 있습니다. 한 설문조사에 따르면, 기업의 30%가 GitOps, 컨테이너, CI/CD 등 클라우드 네이티브 개발 방식을 도입하고 있습니다. 이러한 환경은 지능형 지속 위협, 랜섬웨어, 내부자의 실수로 인한 정보 유출 등 다양한 위협에 노출되어 있습니다.
강력한 DSPM 솔루션 도입은 다음과 같은 주요 영역을 해결합니다:
- 가시성 및 탐지: 대부분의 기업은 데이터가 어디에 저장되어 있는지 파악하지 못합니다. 섀도우 IT 시스템, 개발 환경, 또는 관리되지 않는 스프레드시트에 있을 수 있습니다. DSPM 솔루션은 모니터링이 없는 신규 또는 간과된 데이터 저장소를 지속적으로 탐지합니다. 이러한 심층 가시성은 의미 있는 보안의 첫걸음입니다.
- 실시간 위험 식별: DSPM 솔루션은 새로운 데이터가 업로드되거나 직원이 권한을 변경하는 즉시 해당 행위가 허용되지 않거나 컴플라이언스 문제로 이어질 수 있음을 감지할 수 있습니다. 이러한 사전 탐지는 문제 탐지 시간을 단축하고, 보안팀이 사소한 문제가 심각한 사고로 확대되기 전에 대응할 수 있게 합니다.
- 자동화된 대응: 우수한 DSPM 솔루션은 플레이북 또는 오케스트레이션 기능을 제공하여 암호화 적용, 악성 징후가 있는 데이터셋 격리, 고위험 자산에 다중 인증 적용 등을 자동화합니다. 이를 통해 수작업을 최소화하고, 정책이 항상 잘 집행되고 있음을 보장합니다.
- 규제 준수: GDPR, CCPA, HIPAA 등 법적 프레임워크는 데이터 프라이버시에 대해 강력한 조치를 요구합니다. DSPM은 필요한 정보를 식별할 뿐만 아니라, 누가 언제 어떤 수준으로 데이터에 접근했는지 로그를 생성하여 감사 프로세스를 지원합니다.
- 공격 표면 축소: DSPM 솔루션은 오래되거나 불필요한 데이터셋을 식별하여 민감한 데이터 노출을 줄입니다. 파일 수를 줄이거나 특정 사용자와만 공유함으로써 공격자가 파일을 악용할 가능성을 크게 낮춥니다.
- 통합 보안 연계: 우수한 DSPM 솔루션은 데이터 흐름, 소유권, 분류에 대한 상세 정보를 다른 보안 제품에 제공하여, 고급 위협 탐지 시스템이 데이터 민감도를 분석에 반영하고 경고의 우선순위를 적절히 지정할 수 있게 합니다.
- 신속한 사고 대응: 모든 데이터 자산이 식별되고, 모든 정책이 명확히 정의되어야 침해나 오용 발생 시 보안팀이 적절히 대응할 수 있습니다. 자동화된 워크플로우는 영향을 받은 데이터를 격리하거나, 접근 자격을 회수하거나, SIEM 연관성을 생성하여, 격리 시간을 최소화할 수 있습니다.
2026년 DSPM 솔루션 시장 동향
DSPM은 엔터프라이즈 보안에서 엔드포인트 탐지 및 SIEM 솔루션만큼 필수적인 요소가 되었습니다. 여러 클라우드 서비스 제공업체, 마이크로서비스 아키텍처, 변화하는 프라이버시 법률을 관리하는 조직이 늘어나면서, 전문 DSPM 솔루션 벤더들이 성숙한 솔루션을 제공하고 있습니다.
이하에서는 모든 위치의 데이터를 탐지, 보호, 관리하려는 기업을 위한 10가지 우수 DSPM 솔루션을 소개합니다.
SentinelOne
SentinelOne Singularity 플랫폼은 AI 기반 보안 솔루션에 DSPM을 포함하여, 엔드포인트 가시성과 포괄적인 데이터 식별 및 분류를 통합하고 있습니다. 기기 비정상 행위를 탐지하는 동일한 머신러닝 기법을 활용하여 데이터 흐름에 추가적인 맥락 정보를 제공합니다. 하이브리드 환경이 확장됨에 따라, SentinelOne은 조직 내 모든 데이터 자산이 식별되고 보호받도록 보장합니다. 무료 라이브 데모 예약.
플랫폼 한눈에 보기
SentinelOne의 DSPM 기능은 기존 콘솔에 직접 내장되어 있어, 보안팀이 위협, 취약점, 데이터 노출을 단일 화면에서 확인할 수 있습니다. 머신러닝이 데이터 분류 프로세스를 개선하여 위험 수준이 항상 최신 상태로 유지됩니다. 자동화된 정책은 특정 이벤트 발생 시 데이터를 암호화하거나 격리하여 유출 또는 무단 복제를 방지합니다. 실시간 분석을 통해 비정상적인 데이터 접근이나 권한 변경을 명확하게 파악할 수 있습니다.
주요 기능:
- AI 기반 분류: 사용자가 직접 라벨링하지 않아도 데이터를 PII, 금융 데이터 등으로 자동 분류합니다.
- 통합 위협 탐지: 엔드포인트 또는 네트워크에서 알려진 악성 행위와 데이터 오용을 식별합니다.
- 자동 대응: 이상 징후 발생 시 암호화 적용 또는 권한 강화 조치를 수행합니다.
- 컴플라이언스 보고: GDPR, HIPAA 등 요구사항에 따라 감사 추적을 생성합니다.
SentinelOne이 해결하는 핵심 문제
- 분산된 도구 세트: 엔드포인트와 데이터 보안 솔루션을 별도로 관리할 필요를 줄입니다.
- 오구성: 자동 스캔으로 잘못된 권한 또는 정책을 탐지합니다.
- 느린 대응: 데이터 이벤트와 엔드포인트 위협 인텔리전스를 실시간으로 연계하여 격리 시간을 최소화합니다.
- 가시성 부족: AI 기반 분류로 하이브리드 인프라 내 데이터 저장소 존재를 드러냅니다.
사용자 평가
“SentinelOne Singularity Complete는 26,000개 엔드포인트의 다양한 보안 요구를 효과적으로 충족하며, 여러 운영체제에서 사무실 및 원격 근무자를 원활하게 보호합니다. 에이전트가 가볍고 지원이 우수하지만, 경고 식별은 개선될 수 있습니다.”- Asim Naeem (Principal IT Security & Compliance at IBEX Holdings Ltd)
SentinelOne Singularity에 대한 다른 사용자 의견은 Gartner Peer Insights 및 PeerSpot에서 확인할 수 있습니다.
BigID
BigID는 프라이버시 및 데이터 관리에 적합합니다. 이 DSPM 솔루션은 분석을 적용하여 클라우드 환경 및 온프레미스 데이터베이스 등 구조화 및 비구조화 저장소에서 민감한 정보를 식별 및 분류합니다. 플랫폼은 개인 데이터를 데이터 주체와 연계하는 상관관계를 제공하며, 컴플라이언스 및 프라이버시 규정 준수를 지원합니다.
규제 보고를 간소화하고 컴플라이언스 부담을 줄이고자 하는 기업에 적합합니다.
주요 기능:
- 데이터 그래프: 데이터셋과 애플리케이션의 연결 관계 및 연결 대상을 식별합니다.
- 프라이버시 자동화: 표준 운영 절차 자동화를 통해 프라이버시 준수를 집행합니다.
- 위험 점수화: 콘텐츠 및 사용 빈도에 따라 위협을 분류합니다.
- 신속한 탐지: 모든 데이터를 일일이 확인하지 않고도 대용량 데이터 저장소의 위험을 빠르게 식별합니다.
BigID에 대한 사용자 의견 및 리뷰는 PeerSpot 및 G2에서 확인할 수 있습니다.
Varonis
Varonis는 메타데이터 처리, 과도한 권한 사용자, 비활성 데이터 및 기타 이상 현상을 식별합니다. 파일 활동에 대한 실시간 경고를 제공하여 랜섬웨어 또는 내부자 위협을 식별합니다. Varonis는 모든 파일 공유, NAS 장치, Office 365 등에 대한 가시성을 제공하여 누가 어떤 데이터에 접근하는지 통제할 수 있습니다.
주요 기능:
- 메타데이터 분석 엔진: 데이터를 생성한 사람, 접근한 사람, 권한 보유자를 파악합니다.
- 자동화 엔진: 최소 권한 모델 사용을 권장 및 적용합니다.
- 위협 탐지: 대량 삭제 또는 파일 암호화 시 알림을 발생시킵니다.
- 행위 분석: 사용자 행위를 분석하여 비정상 행위를 식별합니다.
Varonis의 데이터 보안 가치에 대한 실제 사용자 피드백은 TrustRadius 및 PeerSpot에서 확인할 수 있습니다.
Symmetry Systems
Symmetry Systems는 데이터 탐지와 제로 트러스트 개념을 결합하여 저장소 내 민감 문서 존재를 스캔하고, 신원 검증을 구현합니다. DSPM 솔루션으로서 데이터 흐름 시각화 및 클라우드 서비스 제공업체의 오구성 식별이 가능합니다.
구조화 및 비구조화 데이터 모두를 보호하기 위한 고급 암호화 및 토큰화 방법도 제공합니다. 피해가 발생하기 전에 데이터 침해를 방지합니다.
주요 기능:
- 제로 트러스트 데이터 접근: 각 요청 시 검증을 수행하여 내부 위협을 줄입니다.
- 암호화 집행: 사용자가 직접 암호화하지 않아도 민감 데이터로 식별된 데이터를 암호화합니다.
- 클라우드 네이티브 통합: AWS, Azure, Google Cloud에 깊이 연동되어 지속적으로 모니터링합니다.
- 토큰화: 실제 값을 전달하지 않고 부서 간 데이터 공유가 가능합니다.
CipherCloud
CipherCloud는 현재 Lookout의 일부입니다. 멀티 클라우드 환경에서 데이터 보안 태세 관리를 제공합니다. Salesforce, Microsoft 365, 맞춤형 애플리케이션 등 SaaS 솔루션에서 암호화, 토큰화, 실시간 정책 관리를 중점적으로 지원합니다. 이 접근 방식은 조직 네트워크 외부에서도 데이터가 항상 보호되도록 보장합니다.
분석을 활용하여 CipherCloud는 조직이 컴플라이언스 요건을 충족하면서 데이터를 클라우드로 이전할 수 있도록 지원합니다.
주요 기능:
- 클라우드 접근 보안 브로커(CASB): 다양한 SaaS 애플리케이션으로의 정보 이동을 감독 및 규제합니다.
- 세분화된 암호화 정책: 데이터 유형 및 위험에 따라 암호화를 구분 적용합니다.
- 사용자 행위 분석: 클라우드 기반 저장소에서 의심스러운 활동이나 다운로드를 방지합니다.
- 자동화된 컴플라이언스: 데이터 마스킹 및 인라인 DLP(데이터 유출 방지)를 제공합니다.
CipherCloud(현 Lookout)에 대한 사용자 피드백 및 인사이트는 PeerSpot에서 확인할 수 있습니다.
Digital Guardian
Digital Guardian은 엔드포인트 보안을 확장하여 데이터 보안 태세 관리 솔루션을 제공합니다. 복잡한 IT 환경에 적합하며, 콘텐츠를 검사하고 맥락을 감지하여 유출을 방지합니다. 플랫폼의 엔드포인트 에이전트는 중앙 관리 콘솔과 연결되어 파일 전송, 사용자 활동, 내부자 위협 가능성을 실시간으로 제공합니다.
엔드포인트와 클라우드에서 동시에 데이터 보호를 관리해야 하는 기업에 적합합니다.
주요 기능
- 에이전트 기반 집행: 엔드포인트에서 데이터 사용을 관리 및 집행합니다.
- 콘텐츠 인식: 데이터 보호 수준에 따라 문서를 분류합니다.
- 실시간 경고: 프로세스 또는 데이터 전송과 관련된 잠재적 위협을 신속하게 식별합니다.
- 통합 DLP & DSPM: 엔드포인트와 데이터를 단일 화면에서 관리할 수 있습니다.
Digital Guardian에 대한 상세 사용자 리뷰는 PeerSpot에서 확인할 수 있습니다.
Netwrix
Netwrix는 파일 서버 및 SharePoint 모니터링에 중점을 두며, 중견 및 대기업에 적합합니다. 감사 및 인텔리전스를 통해 누가 데이터를 접근했는지, 어떤 변경이 있었는지, 언제 이루어졌는지 식별합니다.
DSPM 기능에는 보호되지 않은 데이터셋 식별, 권한 변경 권고, 정책 준수 등이 포함됩니다. Netwrix는 또한 호환되는 타사 SIEM에 맥락 기반 경고를 전송합니다.
주요 기능:
- 감사 추적: 데이터에 대한 모든 변경 및 사용자 행위를 기록합니다.
- 위험 평가: 위험 데이터 표시 및 오픈 공유 또는 기타 권한을 보여줍니다.
- 변경 추적: 파일 및 폴더 변경에 대한 실시간 모니터링 및 경고를 제공합니다.
- 정책 준수: 모든 데이터셋에 대해 내부 규칙을 자동으로 점검합니다.
Netwrix의 강점은 Gartner Peer Insights 및 PeerSpot에서 사용자 경험을 통해 평가할 수 있습니다.
Securiti.ai
Securiti.ai는 컴플라이언스 자동화와 데이터 거버넌스를 연결합니다. 플랫폼은 다양한 맥락에서 개인정보, 민감 정보, 규제 정보를 식별하고 프라이버시 중심 조치를 집행합니다. AI 모델을 활용하여 Securiti.ai는 데이터 저장소를 식별하고 각 자산에 민감도 수준을 할당할 수 있습니다.
주요 기능:
- PrivacyOps 자동화: GDPR, CCPA 등 프라이버시 법률에 기반한 데이터 제어를 수행합니다.
- AI 기반 탐지: 비정형 대용량 데이터도 탐지할 수 있습니다.
- 자동 위험 점수화: 노출이 높거나 특이한 접근 패턴이 있는 데이터셋을 표시합니다.
- 데이터 접근 요청: DSAR 프로세스를 최적화하여 처리 및 완료를 용이하게 합니다.
Dig
Dig Security는 현재 Palo Alto Networks에 인수되었으며, 최신 및 단기 호스팅 환경(컨테이너, 서버리스 함수 등)에 최적화된 클라우드 기반 DSPM 솔루션입니다. Dig의 접근 방식은 개발 파이프라인에 보안 점검을 직접 삽입하여, 생성 시점에 단기 데이터를 식별 및 보호하는 것입니다.
주요 기능:
- 단기 스캔: 단기 컨테이너 작업에서 유입되는 데이터를 즉시 포착합니다.
- DevSecOps 통합: CI/CD 파이프라인에 데이터 보안 점검을 통합합니다.
- 자동 태깅: 신규 데이터셋을 고위험 또는 저위험으로 식별합니다.
- 정책 집행: 컨테이너가 고권한 모드로 실행될 때 데이터를 보호하거나 경고를 발생시킵니다.
Dig에 대한 실제 사용자 리뷰는 Peerspot에서 확인할 수 있습니다.
Cyera
Cyera는 AI를 활용하여 하이브리드 클라우드 환경에서 데이터 위치와 분류를 지속적으로 파악합니다. 사용자 활동을 위험 프로필과 연계하여 정상 운영 트래픽과 실제 위협을 구분할 수 있습니다. Cyera는 데이터 보안 태세 관리 솔루션을 전체 제로 트러스트 전략에 통합하는 데 중점을 두며, 데이터와 사용자 활동 모두를 포괄합니다. Cyera의 세분화된 정책은 제로 트러스트로 전환하는 기업이 데이터 계층까지 보안 전략을 확장할 수 있도록 지원합니다.
주요 기능:
- 제로 트러스트 통합: 데이터 보안이 신원 및 네트워크 분할과 조화를 이루도록 보장합니다.
- 데이터 그래프 인사이트: 데이터 저장소, 서비스, 접근 자격 증명의 상호 관계를 시각화합니다.
- ML 기반 위험 점수: 사용 패턴에 따라 위협 수준을 실시간으로 조정합니다.
- 맞춤형 정책 엔진: 조직 구조 또는 특정 데이터 유형에 맞게 적응합니다.
Cyera의 성능에 대한 사용자 관점은 PeerSpot에서 확인할 수 있습니다.
DSPM 솔루션 선택 시 고려해야 할 주요 요소
적절한 DSPM 선택은 데이터 보안 위험을 올바르게 식별 및 관리하는 데 매우 중요합니다. 선택한 솔루션이 특정 보안 요구를 충족하는지 확인하려면 여러 중요한 요소를 고려해야 합니다. 다음은 DSPM 솔루션 선택 시 고려해야 할 7가지 요소입니다.
이 요소들은 조직이 데이터 보호를 위한 올바른 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.
- 클라우드 지원 및 하이브리드 호환성: 각 솔루션이 AWS, Azure, GCP, 온프레미스 서버를 얼마나 지원하는지 평가합니다. 이상적인 DSPM 솔루션은 다양한 플랫폼에서 문제없이 작동해야 합니다. 내장 API 또는 커넥터를 통한 통합 가능성도 확인해야 합니다.
- 자동 분류 및 태깅: 고도화된 ML 기반 분류를 통해 민감 데이터의 잘못된 라벨링 위험을 방지하고, 정확하고 효율적으로 데이터 라벨링을 수행합니다. 업계 특화 데이터 카테고리 지원 여부와 확장성도 중요합니다. 대규모 조직은 매일 페타바이트 단위의 데이터를 처리할 수 있기 때문입니다.
- 정책 준수 및 교정: 이상적인 DSPM 솔루션은 암호화, 권한 회수 등 컴플라이언스 집행이 가능해야 합니다. PCI, HIPAA 등 사전 정의된 정책 제공 여부도 확인해야 하며, 이는 도입 속도를 높이고 표준 준수를 보장합니다.
- 타 보안 소프트웨어 및 하드웨어와의 호환성: SIEM, SOAR, IAM 제품과의 통합은 데이터 보안 태세 관리 솔루션의 효과를 높입니다. 중앙 콘솔로 알림 전송, 사고 대응 플레이북 실행, 위협 탐지 시스템과 정보 공유 가능 여부를 확인해야 합니다.
- 확장성 및 성능: 마이크로서비스나 컨테이너를 사용하는 조직에서는 데이터 저장소 수가 급격히 증가할 수 있습니다. 부하에 취약한 솔루션은 보안 사각지대가 될 수 있습니다. 신뢰할 수 있는 DSPM 솔루션은 매일 수천 개의 신규 객체를 스캔해도 성능 저하가 없습니다.
- 컴플라이언스 및 감사: 기업은 종종 감사 또는 내부 통제를 위해 광범위한 활동 로그를 생성해야 합니다. 분류 변경, 사용자 접근 등 데이터 관련 모든 이벤트를 캡처하는지 확인해야 하며, 자동화된 보고서 활용으로 컴플라이언스 감사 부담을 크게 줄일 수 있습니다.
- 벤더 지원 및 커뮤니티: 마지막으로 간과되기 쉬운 요소는 벤더의 대응력입니다. 적시에 패치를 제공하고, 지원 인력이 우수하며, 활발한 사용자 커뮤니티가 있는 DSPM 솔루션은 일상 운영에 큰 도움이 됩니다. Gartner Peer Insights 등에서 사용자 리뷰를 참고하는 것도 좋습니다.
Amazon S3 및 NetApp과 같은 하이브리드 클라우드 오브젝트 스토리지를 위한 AI 기반 위협 탐지
결론
결국 데이터 보안 태세 관리는 오늘날의 사이버 보안 아키텍처에서 필수적인 요소가 되었습니다. 기하급수적으로 증가하는 데이터와 멀티 클라우드 환경에서는 기존 포인트 보안 솔루션만으로는 충분하지 않습니다. DSPM 솔루션은 탐지, 분류, 정책 집행, 컴플라이언스를 하나의 솔루션에 통합하여 위험 변화에 맞춰 확장할 수 있습니다. 수작업으로 인해 데이터 보호가 지연될 수 있는 많은 작업을 자동화함으로써, DSPM은 보안팀이 위협 탐지 및 전략 수립에 집중할 수 있도록 지원합니다.
조직 구조, 위험 허용 범위, 컴플라이언스 요구에 맞는 DSPM 솔루션을 도입하면 데이터 보호 수준을 크게 향상시킬 수 있습니다. 여기 소개된 10가지 DSPM 솔루션을 검토할 때, 통합, AI, 지원이 전략 성공의 핵심임을 명심하시기 바랍니다.
데이터 보안 조치를 강화하고 싶으신가요? SentinelOne의 Singularity와 같은 플랫폼을 확인하거나, 데모를 예약하거나, PoC를 요청하여 혁신적인 데이터 보안 태세 관리 도구가 위험을 탐지하고 컴플라이언스를 자동으로 집행하는 방법을 알아보세요. 데이터 보호는 더 이상 선택이 아니라, 기업의 이미지 훼손과 고객 신뢰 상실을 방지하는 필수 요소입니다.
자주 묻는 질문
DSPM 솔루션에는 데이터 식별, 데이터 분류, 규칙 및 제어, 기밀 데이터 보호를 위한 실시간 모니터링이 포함됩니다. 암호화나 일회성 스캔과 달리, DSPM 솔루션은 클라우드와 온프레미스 전반에 걸쳐 지속적인 모니터링을 제공합니다. 보안 상태를 지속적으로 스캔하고, 안전하지 않은 구성, 잘못 배치된 데이터 또는 무단 액세스 시도를 탐지합니다.
이러한 솔루션은 문제 식별 및 해결에 필요한 수작업을 줄이고, 데이터의 지속적인 보호를 지원합니다.
기존 솔루션인 DLP 또는 암호화 제품군은 일반적으로 데이터 유출 방지 또는 전송 중 데이터 기밀성 등 단일 목적을 위해 설계되었습니다. DSPM 솔루션은 이러한 요소들을 하나의 프레임워크로 통합하여 전체 데이터 관리 체인을 포괄적으로 다룹니다. 여기에는 새로운 데이터 소스 식별, 실시간 상태 평가, 그리고 다른 사이버보안 솔루션과의 통합이 포함됩니다. 따라서 위협과 아키텍처의 변화에 따라 진화하는 DSPM은 정적 도구의 한계를 넘어서는 지속적이고 포괄적인 접근 방식을 제공합니다.
예, 최고의 DSPM 솔루션은 부적절한 사용자 행동, 비정상적인 네트워크 트래픽, 시스템 구성 오류를 조기에 탐지하여 침해 위험을 최소화합니다. 자동화된 조치는 위협이 식별되는 즉시 권한을 제거하거나 영향을 받은 파일을 암호화하여 사고의 확산을 방지할 수 있습니다.
또한 SIEM 및 SOAR 도구와 연동하여 인시던트 대응을 관리하므로, 잠재적인 위협이 감지되면 적절하고 신속한 방어 메커니즘이 작동합니다.
물론입니다. 대부분의 DSPM 도구는 문서, PDF, 이미지 또는 로그와 같은 비정형 데이터를 신용카드 번호나 개인 식별번호 등으로 스캔할 수 있습니다. 이들은 맥락 및 콘텐츠 기반 분류 라벨을 제공하므로 보안 팀이 특정 규칙과 규정 준수 기준을 설정할 수 있습니다. 점점 증가하는 비정형 데이터의 경우, DSPM은 이러한 불확실한 자산을 관리하는 데 매우 중요합니다.
주요 목적은 조직의 데이터 환경에 대한 최신 정보를 파악하는 데 있습니다. 여기에는 데이터의 위치, 접근 권한이 있는 사용자, 데이터 활용 방식 등이 포함됩니다. DSPM 솔루션은 이러한 인사이트를 수집하여 이상 징후를 식별하고 암호화 또는 접근 제어와 같은 정책을 구현합니다.
이는 조직이 직면한 위험을 줄이고, 법적 요구 사항을 충족하며, 새로운 위협에 신속하게 대응할 수 있도록 하는 데 유용합니다. 다시 말해, DSPM 솔루션은 이전에 수동 및 개별적으로 수행되던 많은 작업을 자동화하여 데이터 보안을 효과적으로 구현합니다.
DSPM 솔루션은 데이터를 학습하고 GDPR 또는 HIPAA와 같은 규정에 매핑하여 어떤 데이터 세트도 누락되지 않도록 보장합니다. 모든 플랫폼에는 접근, 권한 변경, 암호화 작업을 모두 기록하는 메커니즘이 있어 대부분의 규정 준수 기준에 적합한 감사 추적을 제공합니다.
또한 정책 규정에 따라 데이터 전송을 제한하여 데이터가 국경을 넘어 전송되거나 정책을 위반할 수 있는 사용자 행동을 방지할 수 있습니다.
DSPM 플랫폼은 전통적인 데이터베이스 시스템(SQL 및 NoSQL)과 빅데이터 파일(파일 공유, 클라우드 스토리지, 컨테이너) 모두를 관리할 수 있습니다. 이는 고객 데이터, 창작물 및 아이디어, 운영 데이터 및 로그, 또는 서버리스 컴퓨팅에서 잠시 생성 및 사용되는 데이터 등 모든 형태의 데이터를 포괄합니다.
현대 IT 시스템이 다양한 형식과 위치의 파일을 저장하기 때문에, 데이터 보안 태세 관리 솔루션은 다양한 유형의 데이터에 대해 실시간으로 컴플라이언스 및 보안 문제를 스캔할 수 있어야 합니다.
금융, 의료, 정부, 전자상거래 등 규제가 엄격한 일부 산업 분야는 단기적으로 DSPM 솔루션의 혜택을 받을 수 있습니다. 그러나 고객 또는 직원의 개인정보를 처리하는 거의 모든 비즈니스에 유용할 수 있습니다.
대규모 클라우드 환경을 보유하고 있거나 새로운 지역으로 확장하려는 기업들도 다양한 지역과 클라우드 벤더 전반에 걸쳐 데이터 보호 및 컴플라이언스 관리를 위해 DSPM을 활용합니다. SMB 및 스타트업은 수동으로 수행하기 어려운 데이터 보안 프로세스의 자동화를 통해 이점을 얻습니다.
많은 DSPM 솔루션은 SIEM, SOAR, 그리고 아이덴티티 관리 제품과의 API 또는 기본 통합 기능을 제공합니다. 이러한 통합을 통해 연관된 알림, 중앙 집중식 인시던트 관리, 사용자 관리가 가능합니다. 즉, 분류 및 위험 데이터를 다른 보안 패러다임으로 확장함으로써 DSPM은 위협에 대한 일관된 방어 체계를 제공합니다.
이러한 시너지는 조직이 위협 식별의 효과성을 높이고, 트리아지 속도를 향상시키며, 전반적인 보안 수준을 강화하는 데 도움이 됩니다.
