데이터 보호는 현대 기업이 직면한 가장 중요한 과제 중 하나입니다. 데이터 침해 빈도와 정교함이 증가하는 시대에 강력한 데이터 보안 솔루션의 필요성은 그 어느 때보다 시급합니다. 이러한 솔루션 중 두 가지는 데이터 보안 상태 관리(DSPM)와 데이터 유출 방지 (DLP)입니다. DSPM과 DLP 모두 데이터 보안을 목표로 하지만, 각각 고유한 방법론과 적용 사례를 가지고 있습니다.
본 글에서는 DSPM과 DLP의 정의, 차이점, 그리고 이 두 강력한 도구가 협력하여 데이터 보안 전략을 강화할 수 있는지 살펴보겠습니다.
DSPM이란 무엇인가?
데이터 보안 상태 관리(DSPM)는 클라우드 환경에서 데이터를 보호하기 위한 비교적 새로운 접근 방식입니다. 클라우드 인프라 내 데이터 보안 위험에 대한 실시간 가시성과 제어 기능을 제공합니다. 핵심적으로 DSPM은 민감한 데이터의 위치, 접근 권한 보유자, 사용 방식을 식별합니다. 이러한 사전 예방적 접근 방식은 조직이 보안 상태를 평가하고 위험이 본격적인 데이터 침해로 확대되기 전에 완화하는 데 도움이 됩니다.
DSPM의 주요 기능
- 데이터 검색: DSPM은 멀티 클라우드 환경에서도 조직의 민감한 데이터가 어디에 존재하는지 파악할 수 있도록 지원합니다. 데이터가 여러 위치에 분산될 수 있는 오늘날의 복잡한 클라우드 기반 인프라에서 이 기능은 매우 중요합니다.
- 접근 제어: DSPM은 민감한 데이터에 접근할 수 있는 사용자에 대한 통찰력을 제공하여 잠재적인 내부 위협을 식별합니다. 접근 패턴을 이해함으로써 조직은 더 엄격한 통제 및 정책을 시행할 수 있습니다.
- 위험 평가: DSPM 도구는 자동화된 위험 평가 기능을 제공하는 경우가 많습니다. 이러한 도구는 클라우드 데이터 저장소를 지속적으로 분석하여 취약점을 탐지하고 의심스러운 활동을 표시합니다.
- 자동화된 대응: DSPM의 장점 중 하나는 잠재적 위험에 대한 대응을 자동화할 수 있다는 점입니다. 보안 위협이 탐지되면 DSPM 도구는 사전 정의된 대응 프로토콜을 실행하여 위협을 중화시킵니다.
DSPM의 일반적인 사용 사례
- 클라우드 보안: DSPM은 클라우드 환경에서 민감한 데이터를 보호하는 데 널리 사용됩니다. 특히 여러 클라우드 서비스 공급자에 걸쳐 운영을 확장하는 조직이 데이터 보안 상태를 추적하는 데 도움이 됩니다.
- 규정 준수 모니터링: GDPR 및 HIPAA와 같은 규정이 조직에 엄격한 데이터 보호 규칙을 부과함에 따라, DSPM은 규정 준수를 유지하는 데 매우 중요한 도구입니다. DSPM은 규정 준수 담당자에게 조직의 데이터가 안전하다는 것을 보여주기 위해 필요한 감사 및 보고 기능을 제공합니다.
- 실시간 위협 탐지: 데이터 및 접근 패턴을 지속적으로 모니터링함으로써 DSPM은 실시간으로 위협을 탐지하고 대응할 수 있습니다. 이는 잠재적 침해가 피해를 입히기 전에 선제적으로 식별하는 접근 방식입니다.
DSPM의 장점
- 가시성 향상: DSPM은 조직이 데이터 및 보안 상태를 명확히 파악할 수 있도록 지원합니다. 이러한 향상된 가시성은 사각지대를 줄이고 민감한 데이터 보호를 용이하게 합니다.
- 선제적 보안: DSPM은 지속적으로 위험을 평가하고 완화하여 기업이 취약점이 악용되기 전에 대응할 수 있도록 합니다.
- 확장성: DSPM은 클라우드 환경을 처리하도록 설계되어 클라우드 사용량이 증가함에 따라 조직 규모에 맞춰 확장할 수 있습니다.
DLP란 무엇인가요?
데이터 유출 방지(DLP)는 민감한 데이터의 무단 전송 또는 노출을 방지하기 위해 설계된 보안 솔루션입니다. 보안 상태를 식별하고 관리하는 데 중점을 두는 DSPM과 달리, DLP는 데이터 이동을 적극적으로 차단하고 모니터링하여 데이터가 잘못된 손에 넘어가지 않도록 보장합니다.
DLP 정책은 일반적으로 데이터가 조직 내에서 어떻게 이동하고 어디로 전송될 수 있는지를 통제합니다. 예를 들어, DLP 솔루션은 직원이 신용카드 번호가 포함된 이메일을 회사 네트워크 외부로 보내는 것을 방지할 수 있습니다.
DLP의 주요 기능
- 콘텐츠 모니터링: DLP 시스템은 이메일, 클라우드 저장소, USB 장치 등 다양한 채널을 통해 이동하는 구조화 및 비구조화 데이터를 모두 모니터링합니다. 시스템은 데이터가 사전 정의된 정책과 일치하는지 확인하고 필요한 경우 조치를 취합니다.&
- 데이터 분류: DLP 도구는 데이터를 민감, 기밀, 공개 등 다양한 범주로 분류하여 적절한 수준의 보안 통제를 적용합니다.
- 암호화 및 차단: 데이터 전송이 조직의 보안 정책과 부합하지 않는 경우, DLP 솔루션은 데이터 전송을 차단하거나 암호화하여 승인된 개인만 접근할 수 있도록 보장합니다.
- 보고 및 감사: DLP 시스템은 차단된 민감 데이터 전송 시도에 대한 로그를 유지합니다. 이러한 로그는 보안 사고에 대한 상세한 기록을 제공하여 감사 및 규정 준수 목적에 매우 중요합니다.
DLP의 일반적인 사용 사례
- 내부자 위협 방지: DLP는 직원이나 계약자가 실수나 악의적으로 민감한 데이터를 유출하는 것을 방지하는 데 일반적으로 사용됩니다.&
- 규정 준수 강화: PCI-DSS나 HIPAA와 같은 규제를 받는 산업의 경우, DLP는 신용카드 번호나 환자 정보와 같은 민감한 데이터가 부적절하게 공유되지 않도록 보장합니다.
- 데이터 유출 완화: DLP 도구는 악성코드나 피싱 공격을 통한 해커의 민감한 데이터 유출을 방지하는 데 매우 효과적입니다.
DLP의 장점
- 데이터 유출 방지: DLP의 주요 장점은 데이터 유출을 방지하여 민감한 정보가 보안 환경 외부로 유출되지 않도록 보장하는 능력입니다.
- 세부적인 제어: DLP는 조직 내부 및 외부에서 데이터가 공유되고 전송되는 방식을 세부적으로 제어하여 맞춤형 보안 정책을 가능하게 합니다.
- 규정 준수 지원: DLP는 많은 규제 프레임워크의 핵심 요구 사항인 무단 데이터 공유를 방지함으로써 조직이 규정 준수를 유지하도록 지원합니다.
CNAPP 마켓 가이드DSPM 대 DLP: 10가지 중요한 차이점
| 기능 | DSPM | DLP |
|---|---|---|
| 주요 기능 | 데이터 보안 상태 관리 | 데이터 손실 방지 |
| 주요 환경 | 클라우드 네이티브 환경 | 네트워크, 엔드포인트 및 클라우드 |
| 위협 유형 | 사전적 위험 식별 | 사후 대응적 데이터 유출 방지 |
| 접근 제어 | 데이터 접근 권한 모니터링 | 데이터 공유 위치 제한 |
| 자동화 | 자동화된 위협 탐지 및 수정 | 자동 차단 또는 암호화 |
| 규정 준수 | 규정 준수 모니터링 및 보고 | 정책을 통한 규정 준수 시행 |
| 사용 사례 | 클라우드 보안 상태 | 무단 데이터 공유 방지 |
| 위험 가시성 | 광범위한 클라우드 데이터 가시성 | 데이터 전송 및 공유에 중점 |
| 확장성 | 멀티 클라우드 환경을 위해 설계됨 | 일반적으로 온프레미스 및 클라우드로 확장 가능 |
| 대응 메커니즘 | 위험을 표시하고 대응을 자동화합니다 | 전송을 차단, 암호화 또는 기록합니다 |
DSPM과 DLP의 차이점
이제 이 두 접근법을 구분하는 더 많은 차이점이 있습니다. DSPM과 DLP 간의 기술적, 기능적, 구현상의 차이점을 살펴보겠습니다.
기술적 차이점
근본적으로 DSPM과 DLP는 서로 다른 기술 생태계를 위해 구축되었습니다. DSPM은 주로 클라우드 네이티브 환경을 위해 설계되어 데이터 보안 상태를 지속적으로 모니터링합니다. 자동화된 도구를 활용해 클라우드 저장소를 분석함으로써 접근 제어, 위험 노출 및 규정 준수 관련 인사이트를 제공합니다. 반면 DLP는 네트워크, 엔드포인트 및 클라우드 시스템 전반에 배포되어 민감한 정보의 무단 공유나 유출을 방지합니다.
기능적 차이점
DSPM의 핵심 기능은 데이터 보안 위험 및 상태에 대한 가시성을 제공하는 능력에 있습니다. DSPM 도구는 데이터가 어디에 저장되고 누가 접근 권한을 가지는지 파악하는 데 중점을 두며, 이는 동적 클라우드 환경에서 위험을 관리하는 데 필수적입니다. 한편, DLP는 무단 데이터 전송 방지에 중점을 둡니다. 정책을 통해 조직 내부 및 외부로의 데이터 이동 방식을 규정하여 민감한 정보가 정의된 경계를 벗어나지 않도록 보장합니다.
구현 차이점
DSPM 솔루션 구현은 일반적으로 AWS, Azure, Google Cloud와 같은 클라우드 플랫폼과의 통합을 필요로 합니다. 구현 과정은 클라우드 스토리지 및 구성 분석을 중심으로 진행됩니다. 반면 DLP는 이메일 서버, 엔드포인트 장치, 클라우드 스토리지 시스템 등 다양한 데이터 채널과의 통합이 필요합니다. DLP 솔루션은 민감한 데이터의 흐름을 제한하거나 모니터링하는 규칙을 설정하여 작동합니다.
비교 분석
#1. DSPM 대 DLP: 보안 측면
DSPM과 DLP는 모두 중요한 보안 기능을 제공하지만 방식이 다릅니다. DSPM은 데이터 환경을 조감도로 파악하여 조직이 클라우드 인프라의 위험을 해결하도록 지원합니다. DLP는 보다 세분화된 방식으로 데이터 유출로 이어질 수 있는 특정 행동을 차단하는 데 중점을 둡니다. 두 가지를 결합하면 포괄적인 보안 프레임워크를 구축할 수 있습니다.
#2. DSPM vs DLP: 비용 영향
DLP 도구는 구현에 필요한 인프라로 인해, 특히 다양한 데이터 채널을 보유한 대기업에서 더 비싼 경우가 많습니다. DSPM 솔루션은 특히 클라우드 중심 비즈니스에 더 비용 효율적인 옵션을 제공할 수 있지만, 규모가 커질수록 비용이 증가할 수 있습니다.
#3. DSPM 대 DLP: 사용 편의성
또한, DSPM 도구, 특히 위험 식별 및 수정 프로세스의 상당 부분을 자동화하는 도구는 클라우드 네이티브 환경에서 더 사용자 친화적인 경향이 있습니다. DLP 시스템은 데이터 전송 규칙을 수동으로 설정하고 정기적으로 업데이트해야 하기 때문에 더 많은 구성이 필요한 경우가 많습니다.
#4. DSPM vs DLP: 확장성
DSPM 솔루션은 멀티 클라우드 환경에서 탁월한 성능을 발휘하며, 복잡한 클라우드 인프라를 가진 기업에 확장성을 제공합니다. DLP 솔루션 역시 확장성이 있지만, 네트워크 엔드포인트와 클라우드 서비스가 동등하게 중요한 환경에 더 적합한 경우가 많습니다.
적합한 솔루션 선택하기
고려해야 할 요소
- 비즈니스 유형: 비즈니스가 주로 클라우드 환경에서 운영된다면 DSPM이 더 나은 선택일 수 있습니다. 네트워크 및 엔드포인트 수준에서 데이터를 보호해야 하는 경우 DLP가 더 적합할 가능성이 높습니다.
- 규정 준수 요구사항: 규제가 엄격한 산업의 기업은 DLP의 강제 적용 기능으로 혜택을 볼 수 있습니다.
- 비용: DLP 솔루션은 특히 복잡한 데이터 인프라를 보유한 기업에게 비용이 많이 들 수 있습니다.
사용 사례 시나리오
- 클라우드 네이티브 비즈니스: DSPM 솔루션은 가시성, 제어 및 사전적 위험 관리 요구 사항을 충족시킬 가능성이 높습니다.
- 하이브리드 환경: 데이터가 클라우드, 네트워크 및 엔드포인트에 분산된 경우, DLP는 데이터 전송 방식에 대한 보다 포괄적인 제어를 제공합니다.
업계 권장 사항
전문가들은 종종 DSPM과 DLP를 결합하여 균형 잡힌 보안 프레임워크를 구축할 것을 권장합니다. 이러한 도구를 함께 사용하면 기업은 위험에 대한 실시간 가시성을 확보하고 엄격한 데이터 전송 정책을 시행할 수 있습니다.
사례 연구: FinSecure를 위한 SentinelOne 구현
가상의 회사인 FinSecure를 대상으로 한 사례 연구를 살펴보겠습니다. 이 중견 금융 서비스 기업은 사업 확장에 따라 점점 더 많은 사이버 위협에 직면했습니다. 구식 엔드포인트 보호 고급 악성코드와 랜섬웨어에 취약해 수동적이고 시간 소모적인 대응 작업이 필요했습니다.여러 솔루션을 평가한 끝에, AI 기반 실시간 위협 탐지 및 자동 대응 기능을 갖춘 SentinelOne를 도입했습니다.
주요 이점:
- AI 기반 탐지: SentinelOne의 머신러닝 엔진은 제로데이 공격과 같은 고급 위협을 탐지하여 오탐을 크게 줄이고 위협 식별 능력을 향상시켰습니다.
- 자동화된 대응: 플랫폼의 자율적 대응 및 롤백 기능으로 수동 개입이 감소했습니다. 피싱 공격 탐지 후 SentinelOne은 감염된 엔드포인트를 격리하고 위협을 중화시킨 후 시스템을 자동으로 복구했습니다.
- 확장성: SentinelOne의 클라우드 네이티브 아키텍처는 FinSecure의 하이브리드 환경 전반에 걸쳐 손쉽게 확장되어 온프레미스 및 원격 엔드포인트에 대한 통합 보호를 제공합니다.
- 규정 준수: 솔루션의 상세한 보고 및 감사 로그를 통해 FinSecure는 엄격한 산업 규정 준수 기준을 충족할 수 있었습니다.
종합적으로 SentinelOne은 FinSecure의 보안 운영을 간소화하고 대응 시간을 단축하며 진화하는 사이버 위협에 대한 강력한 보호 기능을 제공했습니다. 플랫폼의 자동화 및 확장성은 성장하는 기업의 요구에 완벽하게 부합했습니다.
요약
민감한 데이터 보호 측면에서 DSPM과 DLP는 각각 고유한 장점을 제공합니다. DSPM은 가시성 확보와 사전적 위험 관리에 탁월한 반면, DLP는 데이터 전송에 대한 강력한 통제 기능을 제공합니다. 오늘날 복잡한 IT 환경에서 두 기술을 모두 활용하면 데이터 유출에 대한 포괄적이고 다층적인 방어 체계를 구축할 수 있습니다. DSPM, DLP 또는 두 기술 모두를 선택할 때는 비즈니스 요구사항, 규정 준수 요건 및 인프라를 신중하게 고려하십시오.
FAQs
DSPM은 특히 클라우드 환경에서 데이터 보안 상태를 평가하고 관리하는 데 중점을 둡니다. 반면 DLP는 무단 데이터 전송 및 공유를 방지합니다.
예, DSPM과 DLP를 결합하면 클라우드 및 네트워크 환경 전반에 걸쳐 위험을 관리하고 데이터 유출을 방지함으로써 포괄적인 데이터 보안을 제공할 수 있습니다.
DSPM은 주로 클라우드 네이티브 인프라를 위해 설계되었지만, 일부 솔루션은 온프레미스와 클라우드 서비스를 결합한 하이브리드 환경에도 적용될 수 있습니다.
DSPM은 GDPR 및 HIPAA와 같은 규제 요건을 위해 클라우드 환경을 지속적으로 스캔하여 규정 준수 모니터링을 자동화함으로써 민감한 데이터가 적절히 보호되도록 보장합니다.
DLP 구현은 특히 여러 데이터 채널을 보유한 대규모 조직의 경우 복잡할 수 있습니다. 그러나 일단 설정되면 데이터 유출 및 무단 데이터 공유에 대한 강력한 보호 기능을 제공합니다.