- DSPM은 하이브리드, SaaS 및 클라우드 환경에서 민감한 데이터의 위치, 접근 권한 및 위험에 대한 지속적이고 자동화된 가시성을 제공합니다.
- DLP와 달리, 데이터 유출이 발생하기 전에 데이터 노출을 발견하고 맥락을 파악하는 데 중점을 둡니다.
- 이는 보이지 않는 데이터, AI/ML의 대규모 사용, 클라우드 인프라의 잘못된 구성과 같은 현대의 위험을 완화하는 데 필수적입니다.
수년 동안 우리는 강력한 디지털 장벽을 구축하는 것만으로 악당들을 막을 수 있다는 "성곽과 해자" 모델에 의존하며 안심해 왔습니다. 하지만 솔직히 말해서, 그런 접근 방식은 더 이상 효과적이지 않습니다. 민첩성이 핵심인 세상에서 가장 가치 있는 자산은 더 이상 중앙 금고에 보관되지 않고, 네트워크를 떠돌며 클라우드에서 클라우드로 이동하거나 테스트 서버에 방치되는 경우가 많습니다.
실제로 공격자들은 벽을 허무는 데 관심이 있는 것이 아니라, 그 안에 있는 것을 노립니다. 클라우드 컴퓨팅의 폭발적인 성장과 인공지능의 대규모 도입으로 이른바 ' 보이지 않는 데이터'가 등장했습니다 . 아무도 감시하지 않는 복사본, 복제본, 백업 전략 등이 바로 그것인데, 이는 모든 사이버 범죄자들의 꿈과 같은 대상입니다. 바로 이 지점에서 데이터 보안 태세 관리(DSPM)가 중요해집니다. DSPM은 진정으로 중요한 것, 즉 데이터 자체에 집중하는 분야입니다.
DSPM이란 정확히 무엇인가요?
DSPM을 간단히 정의하자면, 조직의 보안 정책 및 절차를 지속적으로 모니터링하도록 설계된 솔루션입니다 . 이는 1년에 한 번 실시하는 일회성 검사가 아니라, 누군가 취약점을 악용하기 전에 이를 탐지하는 능동적인 감시입니다. 가트너 전문가들에 따르면, 이 기술은 민감한 데이터가 어디에 있는지, 누가 접근할 수 있는지, 그리고 실제 보호 수준은 어느 정도인지 정확하게 알려줍니다.
실제로 DSPM은 IT 관리자가 복잡한 과정 없이 다음과 같은 중요한 질문에 대한 답을 찾을 수 있도록 도와주는 도구입니다. 우리가 정확히 어떤 데이터를 보유하고 있는가? 클라우드의 어느 구석에 숨겨져 있는가? 누가 데이터에 접근할 권한이 있는가? 그리고 가장 중요한 것은, 어떻게 데이터를 보호해야 하는가?
우리가 더 이상 그것 없이 살 수 없는 이유
멀티클라우드 및 하이브리드 클라우드 환경이 급속도로 도입되면서 상황은 훨씬 더 복잡해졌습니다. DevOps 팀이 새로운 기능을 출시하기 위해 하루에 10개의 새로운 데이터 웨어하우스를 만들고 테스트를 위해 기밀 정보를 복사하는 상황을 상상해 보세요. 2022년 한 항공사의 2,300만 개 파일이 노출된 사고처럼 AWS S3 버킷의 단 하나의 설정 오류 만으로도 엄청난 재앙이 발생할 수 있습니다.
더욱이, 인공지능(AI)과 머신러닝의 폭발적인 성장은 모델 학습에 필요한 엄청난 양의 데이터에 대한 수요를 창출했습니다. 이는 데이터 거버넌스 전문가가 아닌 사람들도 이제 민감한 정보에 접근할 수 있게 되었음을 의미하며, 공격 표면을 확대하는 결과를 초래합니다. 이러한 위험은 현실적입니다. 최근 보고서에 따르면 상당수의 침해 사고가 클라우드 보안 과 관련되어 있으며 , 이로 인한 재정적 및 평판 손실은 기업을 파산으로 몰고 갈 수 있습니다.
DSPM의 일상적인 운영 방식
DSPM 프로그램이 제대로 작동하려면 누군가가 버튼을 누르는 것을 기억해야 하는 방식이 아닌, 논리적이고 자동화된 워크플로를 따라야 합니다. 이 과정은 데이터베이스 및 파일 저장소 보안 부터 SaaS 애플리케이션 및 백업에 이르기까지 모든 곳에서 민감한 데이터를 탐지하는 것에서 시작됩니다.
- 스마트 분류: 일단 데이터가 발견되면 시스템은 해당 데이터의 민감도(건강 데이터, 금융 데이터, 개인 식별 정보 등)와 비즈니스 맥락에 따라 레이블을 지정해야 합니다.
- 노출 평가: 이 섹션에서는 과도한 권한이 있는지 또는 필요한 사람보다 더 많은 사람이 정보에 접근할 수 있는지 여부를 분석합니다.
- 위험 우선순위 지정: 모든 오류가 긴급한 것은 아닙니다. DSPM은 노이즈를 분리하는 데 도움이 됩니다. 심각한 위협 즉각적인 조치가 필요한 사안들입니다.
- 적극적인 개선 조치: 최상의 솔루션은 문제를 알려줄 뿐만 아니라 구성 오류를 수정하거나 실시간으로 액세스 권한을 취소하는 데에도 도움이 됩니다.
DSPM과 다른 제어 방식 비교: DSPM은 DLP와 동일하지 않습니다.
여기서 많은 혼란이 있지만, DSPM은 DLP(데이터 손실 방지)를 대체하는 것이 아니라, 부족한 맥락을 제공하는 역할을 한다는 점을 이해하는 것이 중요합니다. DLP가 규칙에 따라 데이터 이동을 차단하는 반면 , DSPM은 기초 작업을 수행합니다. 즉, 데이터가 어디에 있는지 파악하고 보안 상태를 평가합니다. 다시 말해, DLP는 건물 밖으로 소포가 나가는 것을 막는 경비원과 같고, DSPM은 복도에 기밀 소포가 놓여 있다는 것을 알려주는 사람과 같습니다.
마찬가지로 DSPM은 CASB(Cloud Access Security Broker) 및 SSPM(SaaS Security Posture Management)과 같은 솔루션을 보완합니다. 이러한 솔루션들이 애플리케이션 구성 및 클라우드 액세스에 초점을 맞추는 반면, DSPM은 데이터 중심적인 관점을 제공하여 훨씬 더 정확하고 목표 지향적인 보안 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.
새로운 지평: AI와 규제 준수
인공지능은 이전에는 상상도 못 했던 위험을 가져왔습니다. AI 모델에는 종종 개인 정보가 포함된 엄청난 양의 데이터가 입력됩니다. 최신 DSPM(디지털 보안 및 데이터 보호) 도구는 민감한 학습 데이터를 탐지 하고 공격 경로를 차단할 수 있어야 하며, 인공지능 시대에 맞는 제로 트러스트 원칙을 적용해야 합니다 . 예를 들어, Microsoft Purview는 이미 AI 에이전트를 모니터링하고 코파일럿 또는 봇과의 상호 작용을 통해 정보 유출을 방지하는 기능을 통합하고 있습니다.
한편, GDPR, HIPAA, PCI-DSS와 같은 개인정보 보호법의 압박도 존재합니다. 이러한 규정을 준수하지 않을 경우 수백만 달러의 벌금이 부과될 수 있습니다. DSPM은 자동화되고 최신 정보가 반영된 인벤토리를 제공하여 감사를 크게 간소화하고 , 조직이 규정을 우연히 준수하는 것이 아니라 의도적으로 준수하도록 보장합니다.
DSPM 솔루션을 선택할 때 고려해야 할 사항
솔루션 도입을 고려 중이라면, 눈에 띄는 첫 번째 솔루션을 섣불리 구매하지 마세요. 제대로 된 DSPM 솔루션은 에이전트 설치 없이 빠르고 간편하게 데이터를 시각화 할 수 있어야 합니다 . 그래야 회사 내 모든 컴퓨터에 소프트웨어를 설치할 필요가 없습니다. 또한, 중앙 집중식 대시보드를 제공하고 데이터 계보 매핑 기능을 지원하는 것도 매우 중요합니다. 즉, 데이터의 출처, 변환 과정, 최종 저장 위치를 추적할 수 있어야 합니다.
또 다른 핵심 사항은 개발 수명주기(CI/CD)와의 통합입니다. 데이터 보안이 처음부터 코드에 내장되어 있으면 DevOps 팀이 실수로 취약점을 만들어내는 것을 방지할 수 있습니다. 마지막으로 확장성을 고려해야 합니다 . 데이터 세트가 테라바이트 또는 수조 개의 레코드에 도달했을 때 작동을 멈추는 도구는 무용지물입니다.
CNAPP를 통한 통합 보호를 향하여
최근 추세는 개별 도구에서 벗어나 클라우드 네이티브 애플리케이션 보호 플랫폼(CNAPP)과 같은 통합 플랫폼으로 나아가는 것입니다. CNAPP에 데이터 보안 정책(DSPM)을 통합하면 데이터 위험과 인프라 위험을 연관 지을 수 있습니다. 예를 들어 데이터가 민감하다는 것을 아는 것도 유용하지만, 이 민감한 데이터가 심각한 취약점이 있는 서버에 저장되어 있고 인터넷에 노출되어 있다는 것을 아는 것이 야말로 방어 우선순위를 정하는 데 진정으로 도움이 됩니다.
오늘날의 디지털 생태계에서 살아남는 유일한 길은 인프라보다 데이터를 우선시하는 전략을 구현하는 것입니다. 지속적인 가시성, 자동 분류 및 실시간 복구를 결합함으로써 기업은 보안에 대한 위험을 감수하는 대신 지능적으로 위험을 관리하고, 비즈니스 민첩성이 가장 큰 약점이 되지 않도록 할 수 있습니다.
