데이터 유출, 무단 접근, 데이터 오용은 기업이 직면하는 특히 심각한 보안 위협입니다. 사이버 공격자는 이러한 수법과 각종 전술을 구사하여 중요한 정보를 훔치고 시스템 구성을 바꾸며 핵심 비즈니스 데이터를 삭제하거나 몸값을 요구합니다. 데이터 보안 태세 관리(Data Security Posture Management), 즉 DSPM은 데이터 보안과 무결성을 유지하면서 효과적인 리스크 관리를 보장합니다. DSPM 정책은 데이터에 대한 무단 접근과 사용을 방지하기 위해 데이터를 보호, 모니터링, 관리하는 방법을 다룹니다.
DSPM은 중요 정보를 보호하기 위해 보이지 않는 곳에서 일하는 '디지털 보안 요원'이라고 할 수 있습니다. 다음과 같은 사항을 종합적으로 모니터링하면서 기업의 데이터 보안 관리를 지원합니다.
기업의 데이터 환경에 관한 포괄적인 요약을 제공하므로, 잠재적 리스크가 심각한 문제로 발전하기 전에 미리 파악할 수 있습니다. 위협이 발생하면 대응하는 기존 데이터 보안 방법과 달리, DSPM은 선제적으로 접근합니다. 탁월한 유연성으로 고유한 니즈에 따라 전략을 조정할 수 있습니다. 비즈니스가 성장하고 발전함에 따라 새로운 보안 과제와 요건을 충족할 수 있도록 지속적으로 적응하고 확장합니다.
DSPM 정책을 개발하고 시행함으로써 기업의 데이터 보안 프랙티스를 일관되고 통합적인 상태로 유지하면서 현재의 위협에 대처할 역량을 갖추게 됩니다. 아울러 보안 운영을 강화하고 데이터 리스크를 완화하면서 규정을 준수하고 데이터 관리를 강화할 수 있습니다.
이미 여러 번 경험했듯이 데이터 유출은 금전적 손실, 이미지 실추, 법적 처벌 등 심각한 결과를 초래할 수 있습니다. 오늘날의 기업에서 이러한 보안 사고는 부적절한 데이터 보안 조치와 거버넌스에서 비롯되는 경우가 많습니다. DSPM은 데이터 자산의 보안 태세를 상시 모니터링하고 평가함으로써 기업이 취약점과 잘못된 구성이 악용되기 전에 이를 발견할 수 있게 합니다. 이러한 선제적 접근 방식은 기업의 전략적 자산을 보호하면서 비즈니스 연속성을 보장하고 이해 관계자의 신뢰를 강화하는 데 도움이 됩니다.
DSPM과 DLP(Data Loss Prevention) 모두 중요한 사이버 보안 수단입니다. 하지만 그 용도는 서로 다릅니다.
DSPM은 오늘날의 사이버 보안 전략에 필수적인 역동적이고 강력한 프레임워크입니다.
DSPM은 이러한 메커니즘을 활용하면서 다양하고 진화하는 디지털 환경 전반에서 데이터를 관리하고 보호할 통합적인 솔루션을 제공합니다. 이 세 가지 기능 각각을 자세히 살펴보겠습니다.
#1: DSPM에서 사용하는 데이터 검색 및 분류 기술
DSPM 전략의 첫 번째 단계는 데이터 검색 및 분류입니다. 이는 기업의 IT 에코시스템 전체를 검사하여 클라우드 환경, 온프레미스 서버, 모바일 디바이스까지 등 다양한 플랫폼에 저장된 데이터를 찾아내는 프로세스입니다. 모든 데이터가 식별되면 DSPM 솔루션은 그 중요도 및 기업 차원의 가치에 따라 데이터를 분류합니다. 이때 개인 식별 정보(PII), 금융 정보, 또는 지적 재산은 중요도 상위 레벨로 분류합니다.
데이터 분류는 적용할 보안 조치를 결정하기 때문에 매우 중요합니다. 예를 들어, 중요도가 높은 데이터에는 암호화와 엄격한 액세스 제어가, 상대적으로 중요도가 낮은 정보에는 기본적인 보안 조치가 필요할 수 있습니다. 고급 DSPM 툴은 ML 알고리즘을 사용하여 검색 및 분류를 자동화함으로써 프로세스 속도를 높이고 사람의 실수로 인한 리스크를 최소화합니다.
#2: 데이터 보안 태세 상시 모니터링 및 평가
모든 데이터가 검색되고 적절하게 분류되면 DSPM 시스템은 상시 모니터링과 평가 중심으로 전환합니다. 24시간 내내 데이터를 감시하고 보안 태세의 변화를 트래킹합니다. 이 시스템은 사이버 공격자가 악용할 수 있는 불규칙한 액세스 패턴, 잠재적 데이터 유출 또는 취약점을 상시 확인합니다.
보안 구성의 기준을 정의하고 이렇게 설정된 기준과 기존 데이터 처리 및 저장 프랙티스를 정기적으로 비교하는 방식으로 상시 모니터링이 수행됩니다. 기준에서 벗어날 경우 반드시 검토를 위해 플래그가 지정됩니다. 따라서 기업은 데이터 보안 상태를 주시하면서 잠재적 위협이 실제 침해로 진행되기 전에 보다 수월하게 발견할 수 있습니다.
#3: 취약점 및 구성 오류 해결 자동화
DSPM의 특히 중요한 장점 중 하나는 취약점과 잘못된 구성 발견 시 자동으로 이를 해결한다는 것입니다. 시스템에서 특정 리스크나 컴플라이언스 위반 문제를 발견하는 경우 DSPM 툴이 미리 정의된 보안 프로토콜을 실행하며, 이때 사람의 개입 없이 문제를 해결합니다. 여기에는 소프트웨어 설정을 재구성하는 것부터 권한을 업데이트하고 취약한 시스템에 패치를 적용하는 것까지 모두 포함될 수 있습니다.
광범위한 데이터 환경을 보유한 기업의 경우 보안 활동을 효과적이고 효율적으로 확장하려면 자동화가 핵심입니다. 문제 해결이 자동화되면 취약점이 즉시 처리되므로, 공격자가 취약점을 악용할 기회가 대폭 줄어듭니다. 또한 모든 데이터 자산을 대상으로 계속 정책을 적용하고 이행하므로, 일관된 보안 태세를 유지하는 데 도움이 됩니다.
신뢰할 수 있는 평가 툴인 DSPM은 데이터 액세스 및 권한을 평가하는 통합적인 보안 감사를 수행하여 권한 있는 사용자만 중요 정보에 액세스할 수 있게 합니다. 예를 들어, 본인의 역할과 관련이 없는 기밀 데이터에 액세스하려 하는 직원이 있는 경우 이를 식별합니다. 실수로 회사의 모든 구성원이 액세스할 수 있게 된 PII도 찾아낼 수 있습니다. 이와 같이 여러 중요한 인사이트를 통해 데이터 관리의 허점을 찾아내고 데이터 보안 문제가 있거나 문제가 발생할 수 있는 영역을 찾아냅니다.
DSPM의 대표적인 사용 사례는 다음과 같습니다.
DSPM의 추가 주요 구성 요소
DSPM은 여러 부분으로 구성되는데, 이들이 다양한 환경에서 데이터를 보호하는 프레임워크를 구성합니다. 앞서 소개한 것과 함께 다음 요소도 포함됩니다.
DSPM은 보다 효과적으로 관리하고 리스크를 줄이며 효율적으로 인시던트를 처리하면서 기업의 데이터 보호 역량을 강화합니다. 가시성, 리스크 관리, 인시던트 대응에 주력하면서 데이터 자산을 보호하는 혁신적이고 전략적인 접근 방식을 제공합니다. 특히 다음과 같은 이점을 제공합니다.
이와 같이 다양한 이점이 복합적으로 작용하면서 기업의 전반적인 보안 태세를 강화하므로, DSPM은 오늘날 데이터 관리 전략의 필수 요소로 자리매김하고 있습니다.
DSPM을 다른 보안 기술과 통합하여 기업의 전반적인 보안 프레임워크를 강화할 수 있습니다.
DSPM 솔루션을 선택할 때는 기업의 기존 인프라스트럭처와 얼마나 잘 통합되는지 고려하는 것이 중요합니다. 기존 보안 툴과 원활하게 연동되고, 용이한 통합을 위해 표준 프로토콜 및 API를 지원해야 합니다. 그러면 기존 보안 투자를 최대한 활용하면서 데이터 보안 위협에 대해 강력하고 통합적인 방어 기능을 확보할 수 있습니다.
확장성, 클라우드 호환성, 중앙 집중식 관리도 중요하게 고려해야 할 요소입니다. 그러면 기존 보안 인프라스트럭처 및 프로세스에 적합한 솔루션을 선택할 수 있습니다.
DSPM을 효과적으로 구현하려면 보안 전략에 완벽하게 통합하기 위한 체계적인 접근 방식이 필요합니다. 다음과 같은 베스트 프랙티스를 적용할 수 있습니다.
이러한 베스트 프랙티스를 통해 DSPM의 실효성을 극대화하여 새로운 위협으로부터 데이터 자산을 보호하는 동시에 강력한 컴플라이언스를 보장할 수 있습니다.
DSPM을 도입하여 디지털 시대의 복잡한 보안 문제를 해결하고 가장 소중한 자산을 보호하는 데 필요한 툴을 확보할 수 있습니다. 베리타스는 기존 위협, 새로운 위협, 미래의 위협을 효과적으로 차단하는 혁신적인 보안 솔루션으로 비즈니스의 디지털 환경을 보호합니다. 이를 통해 갈수록 엄격해지는 글로벌 데이터 보호 규정을 준수할 뿐만 아니라 보다 안전한 레질리언스 디지털 환경을 향해 의미 있는 행보를 지속할 수 있습니다.
디지털 자산을 보호하는 베리타스의 종합적인 접근 방식은 보안 태세 관리를 간소화하고 운영 효율을 높여 기업이 안전한 디지털 환경에서 안심하고 마음껏 성장할 수 있도록 지원합니다.
DSPM 정책을 비롯해 베리타스와 함께 누릴 수 있는 이점에 관해 자세히 알아보려면 온라인으로 문의하십시오.