데이터 손실 방지(DLP)에 접근하는 방법은 무엇입니까? 모범 사례 식별

다양한 분야의 기업가들이 경쟁업체가 해킹당했다는 소식에 매일 잠에서 깨어나면서 "다음은 내가 될까?"라고 궁금해합니다.

사업주들 사이에서 곪고 있는 이 두려움이 완전히 비합리적인 것은 아닙니다. IBM 보고서에 따르면 데이터 유출 비용은 2021년 424만 달러에서 2022년 435만 달러로 2.6% 증가했습니다. 안타깝게도 사이버 공격은 날이 갈수록 복잡해지고 있어 돈뿐만 아니라 기업의 평판도 위태로워지고 있습니다.

잠시 휴식을 취하기 위해 시장에는 기업이 데이터 유출 피해자가 되는 것을 방지하는 데 도움이 되는 많은 솔루션이 있습니다. 이 가이드에서는 엔터프라이즈 데이터 보호의 중추적인 접근 방식인 데이터 손실 방지(DLP)를 살펴보겠습니다.

여기에는 데이터 손실 방지가 무엇인지, 작동 방식 및 비즈니스에서 DLP 전략을 구현하는 데 필요한 모든 것이 있습니다.

데이터 손실 방지(DLP)란 무엇입니까?

데이터 손실 방지는 엔터프라이즈 데이터가 손실되거나 오용되는 것을 방지하기 위한 접근 방식(도구 및 전략)으로 구성됩니다. 네 가지 상태에서 데이터 보호를 중심으로 진행됩니다.

• 미사용 데이터 – 데이터가 있는 위치(데이터베이스 또는 네트워크 및 암호화 여부)를 나타냅니다.
• 사용 중인 데이터 – 언제든지 액세스할 수 있는 데이터 집합입니다.
• 이동 중인 데이터 – 데이터베이스와 네트워크 사이를 이동하면서 전송 중인 데이터입니다.
• Cloud DLP – 클라우드 또는 이메일에 상주하는 데이터 집합입니다.

효율적인 데이터 보호를 위해서는 저장하는 중요한 데이터를 파악하고 해당 데이터의 저장, 활용 및 이동에 대한 규칙과 정책을 갖추어야 합니다. 사이버 보안 처리의 복잡성이 증가함에 따라 DLP 솔루션은 몇 년 동안 놀라운 변화를 겪었습니다. 우리는 데이터 검색, 집행, 유출 알림, 데이터 관리 등에서 발전이 일어나는 것을 보았습니다.

이제 DLP 솔루션이 무엇인지 간단히 살펴보았으므로 이를 작동시키는 요소에 대해 알아 보겠습니다. 접근 방식이 어떻게 작동하는지에 대한 높은 수준의 아이디어가 있을 때만 비즈니스 프로세스에 도입할 수 있습니다.

데이터 손실 방지는 어떻게 작동합니까?

데이터 손실 방지 기술은 구성 및 도구 유형에 따라 여러 전략을 활용합니다. 그러나 이러한 전략의 기반에는 효과적인 데이터 손실 방지 프로세스가 있습니다. 다음은 DLP가 작동하는 몇 가지 방법입니다.

1. 규칙 기반 일치 – 데이터 손실 방지 시스템은 특정 규칙과 일치하는 데이터를 찾기 위해 설정된 패턴을 사용합니다.
2. 데이터베이스 지문 – DLP 계획은 클라이언트가 제공한 구조화된 데이터와 정확히 일치하는 항목을 검색합니다.
3. 파일 일치 – DLP 소프트웨어는 콘텐츠 대신 해시를 기반으로 데이터를 찾습니다.
4. 부분 문서 일치 – DLP 소프트웨어는 미리 설정된 패턴과 부분적으로 일치하는 파일을 검색합니다.
5. 데이터 분석 – DLP 솔루션은 민감한 정보를 식별하기 위해 AI 및 기계 학습과 같은 고급 도구를 활용하여 데이터 정확도를 높이고 결과 주변의 컨텍스트를 식별합니다.

데이터 손실 방지 솔루션의 기본 개념은 간단합니다. 즉, 데이터가 어떻게 사용되는지, 데이터가 어떻게 이동하고 HIPAA 및 GDPR과 같은 규정을 준수하는지 파악하는 것입니다. 데이터 손실 방지 소프트웨어는 의심스러운 활동이 감지되면 이를 알려야 합니다. 조사했다. 그러나 소프트웨어가 의도한 대로 작동하려면 잘 정의된 데이터 손실 방지 절차 및 관행을 마련하는 것이 중요합니다.

데이터 손실 방지 솔루션에 접근하기 위한 모범 사례

데이터 손실 방지 모범 사례는 조직마다 다를 수 있지만 최종 목표는 항상 민감한 데이터가 잘못된 손에 들어가지 않도록 보호하는 것입니다. 다음은 기업의 데이터 손실을 방지하기 위해 보증하는 몇 가지 관행입니다.

• 데이터 분류

데이터 보호의 첫 번째 단계는 보유하고 있는 데이터 유형과 민감한 정보로 분류되는 데이터 유형을 아는 데 있습니다. 데이터 손실 방지 시스템은 기업이 암호화된 디지털 서명으로 개인 데이터를 쉽게 분류하고 레이블을 지정할 수 있도록 해야 합니다. 데이터가 적절하게 분류되면 관리자는 필요에 따라 데이터를 찾고 평가할 수 있습니다.

이 활동의 ​​중요한 부분은 누가 어떤 데이터에 액세스할 수 있는지가 명확하게 지정된 액세스 제어 목록을 작성하는 것입니다. 중요한 정보에 암호화를 추가하면 액세스 권한이 없는 사람이 데이터에 액세스하려고 할 때 기업에서 알림을 받을 수 있습니다.

• 데이터 암호화 사용

데이터 손실 방지 모범 사례 중 또 다른 하나는 저장 중이거나 전송 중일 때 모든 중요한 데이터를 암호화하는 것입니다. 제한된 액세스 권한을 가진 사용자는 부분 정보가 포함된 데이터의 암호화되지 않은 복사본만 얻을 수 있는 반면, 데이터에 대한 완전한 액세스 권한을 가진 사용자는 시스템이 모든 정보를 추적하는 방식으로 데이터를 보거나 수정할 수 있는 프로세스를 구축해야 합니다. 사용자 세부 정보와 함께 변경 사항.

이것은 소프트웨어 기반 암호화에 관한 것이지만 데이터가 로컬에 저장되는 경우 인증서 및 암호화 키 저장을 포함하는 하드웨어 기반 암호화에도 집중해야 합니다.

• 클라우드 데이터 손실 방지 정책 구축

글로벌 기업 데이터의 60% 이상이 클라우드에 저장됨에 따라 클라우드에서 데이터를 보호하고 클라우드 DLP 정책 모범 사례를 형성하는 것이 중요해졌습니다.

AWS 및 Google과 같은 대부분의 클라우드 플랫폼에는 정보를 안전하게 유지하기 위해 보안과 관련된 프로토콜이 내장되어 있지만 기업은 클라우드 전용 암호화 방법이 필요하지 않을 것이라고 가정하는 경향이 있습니다. 그러나 어디에서나 데이터에 액세스할 수 있는 이점은 해커가 창의력을 발휘할 수 있는 문을 열어줍니다.

이에 대한 해결책은 비식별화, 난독화 방법으로 데이터 위험을 낮추는 데이터 손실 방지 도구 및 API를 사용하고 기계 학습의 힘을 통해 데이터를 원활하게 민감한 정보로 분류하는 데 있습니다.

• 시스템을 최신 상태로 유지

가장 명백하지만 간과되는 데이터 손실 방지 전략 중 하나는 모든 시스템을 최신 상태로 유지하는 것입니다. 기업, 특히 신생 기업은 업데이트 및 업그레이드에 소요되는 시간과 비용으로 인해 소프트웨어 및 하드웨어를 자주 업데이트하는 경향이 있어 해킹 및 데이터 유출에 노출됩니다.

시스템을 최신 상태로 유지하는 측면에서 고려해야 할 또 다른 측면은 바이러스 백신 소프트웨어의 업데이트를 자동화하는 것은 괜찮지만 인프라 변경이 필요한 업데이트는 철저히 연구해야 한다는 것입니다. 이렇게 하면 기능이 손상되지 않고 시스템에 취약점이 전혀 발생하지 않도록 하는 데 도움이 됩니다.

• 이해 관계자 교육

데이터 손실 방지 모범 사례는 보안 교육을 가장 적게 받은 이해 관계자만큼 강력합니다. 데이터의 보안과 민감한 정보를 관리하지 않는 것의 영향을 보장하기 위해 데이터를 관리하는 방법에 대해 이해 관계자와 데이터 사용자를 교육하는 데 투자하십시오.

데이터 손실 방지 전략의 중요성을 가르쳐야 사용자가 이를 우선적으로 받아들일 수 있습니다.

방금 살펴본 DLP를 개선하기 위한 이러한 주요 단계의 성공 여부는 데이터 손실 방지 방법을 적용할 때 일관성을 유지할 수 있는지에 크게 좌우됩니다. 그러나 언제 시작해야 하는지 아는 것은 훨씬 더 어려울 수 있습니다.

진행 중인 프로세스에서 데이터 손실 방지 방법을 구현하고 초점을 맞출 시기를 어떻게 결정합니까? 이러한 시나리오를 통해 살펴보겠습니다.

이벤트 A

의료 회사는 병원을 위해 환자 데이터를 처리합니다. 그들은 HIPAA 데이터가 파일 서버에 있다는 것을 알고 있지만 정확한 위치는 확신하지 못합니다.

솔루션: 미사용 DLP 구현

전략은 파일 서버를 크롤링하고 HIPAA 키워드와 일치하는 데이터를 찾는 구조화되지 않은 데이터의 검색 스캔을 제공하는 데이터 손실 방지 도구를 사용하는 것으로 구성됩니다. 완료되면 알림이 DLP 데이터베이스로 전송됩니다.

이벤트 B

운영 관리자는 팀원들이 주말에 일하기 위해 자신에게 민감한 정보를 이메일로 보내는 것을 발견했습니다.

솔루션: 네트워크용 DLP 구현

여기에서 여러 데이터 손실 방지 기술을 사용하여 파일이 Gmail에 업로드되지 않도록 저장할 수 있습니다. 그 중 하나는 네트워크용 DLP입니다. 다른 접근 방식인 DLP for Endpoint는 고급 애플리케이션 구성으로 http/https를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.

이벤트 C

마케팅 팀은 프레젠테이션을 USB에 저장할 수 없기 때문에 문제를 겪고 있습니다.

솔루션: Endpoints용 DLP 구현

가장 좋은 아이디어는 DLP for Endpoints를 사용하여 마케팅 팀에 예외를 부여하여 Active Directory 계획에서 허용 목록에 추가하는 것입니다.

시나리오 D

CEO는 RFP가 원래 위치에서 언제 이동했는지 알고 싶어합니다.

솔루션: DLP 정책 구축

문서의 정확한 일치를 감지하고 이동될 때 알리는 프로세스를 만듭니다.

이를 통해 데이터 손실 방지 전략 구현의 모범 사례와 시기를 살펴보았습니다. 이제 남은 것은 단계별 차원에서 DLP 채택 프로그램을 만드는 것입니다.

조직마다 DLP 프로그램을 구축하기 위해 서로 다른 접근 방식을 따릅니다. Appinventiv에서는 데이터 손실 방지를 구현하는 방법에 대한 답변뿐만 아니라 사용자가 데이터 위반 사고를 준수하고 방지할 수 있는 표준을 만드는 데 도움이 되는 철저한 프로세스를 따릅니다.

데이터 손실을 방지하는 방법에는 어떤 것이 있습니까? 앱인벤티브 접근법

Appinventiv는 DLP(데이터 손실 방지)를 매우 중요하게 생각합니다. 보안 우선 개발 접근 방식을 따르는 것 외에도 기업이 데이터 손실 방지 기본 사항을 탐색하도록 돕습니다. 다음은 클라우드 데이터 서비스의 일부로 따르는 프로세스입니다.

1단계: 프로그램 범위 지정

먼저 데이터 위험 식별 및 우선 순위 지정을 통해 비즈니스 요구 사항을 이해하는 것부터 시작하여 보호해야 하는 데이터를 수집하고 데이터 소유자를 확인합니다.

다음으로 우리 팀은 데이터 흐름 맵을 만들어 데이터의 출처, 데이터가 저장되는 위치, 네트워크 간에 이동하는 방식을 확인합니다.

2단계: 거버넌스 활동 구축

그런 다음 데이터 처리를 위한 비즈니스 관행을 식별하고 개선합니다. 예를 들어 법무팀과 협력하여 승인된 프로그램, 프로토콜 및 데이터 관리 프로세스의 통합 목록을 작성합니다. 여기에서 우리가 고객에게 강조하는 한 가지는 기업이 변화를 요구함에 따라 DLP에 지속적인 업그레이드가 필요하다는 것입니다.

3단계: 초기 아키텍처 설계

다음으로 필요한 데이터 제어를 제공하는 DLP 도구를 찾습니다. 종종 하나의 벤더 제품을 통해 모든 측면을 다루는 것은 불가능합니다. 즉, 비즈니스 프로세스에 여러 DLP 기술을 통합해야 합니다. 첫 번째 단계에서 수행하는 데이터 흐름 매핑 활동으로 프로세스가 쉬워집니다.

4단계: 종속성 해결 시작

데이터 손실 인스턴스를 찾는 DLP 도구의 기능은 프로세스 기반 및 기술 모두에서 여러 사용자의 종속성으로 인해 혼동될 수 있습니다. 다양한 액세스 수준에 따라 이러한 개별 종속성을 해결하기 위해 DLP의 효율성을 구축합니다. 예를 들어 승인된 사용자가 실제 비즈니스 요구 사항을 위해 요청할 때만 비즈니스 데이터에 대한 액세스 권한을 부여합니다.

5단계: 배포 및 발전

우리는 DLP의 "모니터링 전용" 구현을 사용하여 프로세스가 작동하는지 테스트한 다음 비즈니스 요구 사항에 따라 개선할 수 있습니다. 이 단계에서 우리는 사용자와 소통하고 데이터에 어떤 일이 일어나고 있는지, 그리고 계속해서 안전하게 유지할 수 있는 방법에 대해 알려주는 것을 중요하게 생각합니다.

데이터 손실 방지(DLP)에 대한 FAQ

Q. 데이터 손실 방지 정책이란 무엇입니까?

A. 데이터 손실 방지(DLP) 정책은 기업의 데이터 유출 사례를 방지하기 위한 전략으로 구성됩니다. 데이터 오용, 유출 및 손실로부터 비즈니스를 보호하는 도구와 프로세스를 결합합니다.

Q. 데이터 손실 방지가 중요한 이유는 무엇입니까?

A. 데이터 손실 방지 정책이 중요한 데에는 여러 가지 이유가 있습니다. 데이터가 저장되는 위치를 모르고, 침입자로부터 데이터를 방지할 계획이 없으며, 벌금과 준수 요구 사항을 유지하려고 합니다.

Q. 데이터 유실 방지는 어떤 종류가 있나요?

A. 다양한 유형의 DLP는 다음과 같습니다.

• 네트워크 DLP: 회사 네트워크 내에서 사용 중, 미사용 및 이동 중인 데이터를 모니터링하고 보호합니다.
• 엔드포인트 DLP: 데이터가 사용, 저장 또는 이동되는 컴퓨터, 서버 및 모바일 장치로 구성된 모든 엔드포인트를 조사합니다.
• 클라우드 DLP: 데이터 저장을 위해 클라우드를 사용하는 기업을 보호하기 위해 설계된 네트워크 DLP의 일부입니다.

이별 노트

끊임없이 진화하는 데이터 위협 환경과 강화되는 규제로 인해 더 나은 데이터 관리에 대한 필요성이 높아졌습니다. 결과적으로 기업은 데이터 손실 방지를 개선할 수 있는 방법에 대한 답을 찾기 시작했습니다.

기사에서 다룬 모범 사례는 데이터 보호와 관련하여 올바른 경로로 안내하는 데 도움이 될 수 있지만 성공의 열쇠는 제품 확장에 대한 일관성과 정기적인 투자에 있습니다. 이렇게 하면 데이터 손실 방지 소프트웨어가 DLP의 미래 사용 사례와 일치하는지 확인할 때 올바른 경로에 있는지 확인할 수 있습니다.

모든 것이 말하고 완료된 후 어떤 유형의 데이터 손실 방지가 어떤 상황에 적합한지, 어떤 것이 최고의 데이터 손실 방지 도구인지 또는 각 데이터 라운드의 양과 같은 미시적 수준의 질문에 대한 답변을 찾는 것이 얼마나 어려운지 알고 있습니다. 손실 방지 계획 비용. 이러한 질문에 대한 답변을 찾도록 도와드릴 수 있습니다. 지금 당사의 보안 전문가에게 문의하십시오.