데이터 유출 방지란 무엇일까요?

데이터 유출 방지 또는 데이터 손실 방지(DLP)는 민감한 데이터와 중요한 비즈니스 정보가 악의적으로 또는 의도치 않게 유출, 분실, 손상, 삭제 또는 도난되지 않도록 보호하는 데 사용되는 사이버 보안 관행과 기술의 집합입니다. 데이터 유출 방지는 제로 트러스트 프레임워크를 활용하는 보안 프로그램의 필수적인 부분입니다. 악성 공격과 우발적인 유출로부터 기업을 보호하고 데이터 보호 및 개인정보 보호 규정을 준수합니다.

디지털 혁신으로 인해 데이터 보호 작업이 매우 복잡해졌습니다. IT 네트워크는 더욱 분산되고, 원격 근무 직원이 증가하고, 직원들은 비즈니스 목적으로 노트북이나 모바일 디바이스와 같은 개인 디바이스를 자주 사용합니다. 문제를 더 복잡하게 만드는 부분은, HIPAA 및 GDPR과 같은 규제 프레임워크는 민감한 정보의 복원, 보호, 처리에 대해 복잡한 요구사항을 생성한다는 점입니다. 또한 데이터 유출 방지에 대한 필요성이 커지고 있음에도, 모든 산업 분야의 IT팀은 인력 부족을 겪고 있어 기업이 적절한 기술과 보호를 갖추지 못한 경우가 많습니다.

이러한 환경에서 데이터 보안 및 데이터 유출 방지 솔루션은 잠재적인 유출을 자동으로 식별하고 민감한 데이터가 기업에서 유출되는 것을 차단하는 데 매우 중요한 역할을 합니다.

데이터 유출은 일반적으로 세 가지 방법 중 하나로 발생합니다.

• 우발적인 데이터 유출. 많은 데이터 유출이 의도치 않은 실수로 발생합니다. 우발적인 유출은 대외비 정보가 포함된 이메일을 잘못된 배포 목록으로 보내는 것만큼 간단할 수 있습니다. 또는 보안 설정의 설정 오류로 인해 데이터가 노출되거나 해커에게 진입로를 활짝 열어두는 등 의도치 않게 유출될 수 있습니다.
• 내부자 위협. 기업 내에서 민감한 데이터에 접속할 수 있는 전현직 직원, 계약자 또는 관계자가 데이터를 유출할 수 있습니다. 이러한 악의적인 내부자는 개인적 이득, 보복, 이직 시 정보를 가져가려는 의도 등 다양한 이유로 정보를 유출할 수 있습니다.
• 악성 공격. 데이터 유출은 많은 사이버 공격의 궁극적인 목표입니다. 사이버 범죄자들은 멀웨어, 취약점 악용, 피싱 공격, 소셜 엔지니어링 캠페인 또는 랜섬웨어 공격을 통해 IT 환경에 무단으로 접속한 후 데이터를 훔치고 유출하는 경우가 많습니다.

• 이메일 DLP 솔루션은 이메일 메시지를 모니터링해 민감한 정보를 식별하고, 잠재적인 유출을 차단하고, 피싱 사기를 신고하고, 보안팀에 다른 잠재적인 공격을 알립니다.
• 네트워크 DLP 기술은 네트워크에 연결된 모든 디바이스에서 들어오고 나가는 트래픽을 모니터링해 잠재적인 유출 및 위협을 차단하거나 보안팀에 알립니다.
• 엔드포인트 DLP 보안 은 노트북, 서버, 휴대폰 등의 디바이스기 네트워크에 연결되지 않은 경우에도 잠재적인 유출 가능성을 모니터링합니다.
• 클라우드 DLP는 클라우드 스토리지와 온라인 리포지토리에서 업로드하고 다운로드하는 데이터와 IT 자산을 추적해 잠재적인 유출 및 오용을 모니터링합니다.

데이터 유출 방지 솔루션은 다양한 종류의 데이터를 보호하도록 설계되었습니다.

• 이동하는 데이터는 네트워크 엣지에 설치된 필터에 의해 추적될 수 있으며, 이 필터는 트래픽을 모니터링하고 보안 정책을 위반할 수 있는 기업 외부로 유출되는 데이터를 식별합니다.
• 엔드포인트의 데이터는 사용자와 외부 당사자 간에 전송되는 정보를 모니터링하는 기술로 보호되어, 보호된 데이터를 실시간으로 공유하려는 시도를 차단할 수 있습니다.
• 스토리지 솔루션 내의 저장된 데이터는 접속 제어, 암호화, 데이터 보존 정책으로 보호될 수 있습니다.
• 사용 중인 데이터는 무단 사용자 상호 작용을 모니터링하고 플래그하는 시스템에 의해 보호될 수 있습니다.

자동 데이터 분류는 데이터 유출 방지 솔루션의 필수 기능입니다. DLP 기술은 룰, 메타데이터, 머신 러닝 기술을 사용해 데이터를 분석하고 특별한 보호가 필요한지 여부를 판단할 수 있습니다. DLP 솔루션에는 일반적으로 침입 탐지 시스템이나 침입 방지 시스템과 같은 보안 기능과 데이터에 접속하거나 데이터를 수신하는 사용자를 인증하는 기술도 포함됩니다.

데이터 유출 방지 솔루션은 이메일 및 인스턴트 메시지를 통해 전송되는 데이터를 포함해 기업 내외부로 이동하는 데이터의 내용과 맥락을 분석합니다. 콘텐츠 분석은 메시지의 특정 콘텐츠와 네트워크 트래픽을 살펴보고, 맥락 분석은 메시지의 크기와 포맷과 같은 외부 요인을 살펴봅니다.

DLP 툴은 다양한 기술을 사용해 콘텐츠를 분석함으로써 데이터 유출 방지 정책을 준수하는지 확인합니다. 데이터가 DLP 정책을 위반하는 것으로 보일 경우 DLP 솔루션은 보안팀에 알리면서 정보가 조직에서 유출되는 것을 차단할 수 있습니다. 대부분의 DLP 솔루션은 다양한 기술을 사용합니다.

• 정규식 매칭은 16자리 신용카드 번호, 9자리 사회보장번호, 특정 형식에 맞는 기타 데이터 유형 등 특정 유형의 정보를 검색합니다.
• 파일 체크섬 분석은 데이터베이스에 저장된 데이터가 적절히 보호되고 있는지 여부를 파악하는 데 도움이 됩니다.
• 정확한 데이터 일치라고도 하는 구조화된 데이터 핑거프린팅은 라이브 데이터베이스나 데이터베이스 덤프에서 정확히 일치하는 항목을 검색합니다.
• 부분 데이터 일치는 서로 다른 사용자가 작성한 여러 버전의 양식을 포함해 특정 파일의 전체 또는 부분 일치 여부를 검색합니다.
• 통계 분석은 머신 러닝과 통계적 방법을 사용해 보안 콘텐츠의 잠재적 유출 알림을 트리거합니다.
• 어휘 일치는 룰과 사전 용어를 사용해 비정형 데이터를 분석함으로써 민감한 정보를 탐지합니다.
• 범주화는 데이터의 범주를 분석해 민감한 데이터와 컴플라이언스 위반을 식별합니다.
• 정확한 파일 매칭은 파일 해시를 정확한 데이터 핑거프린트와 일치시킵니다.

DLP 전략과 기술을 도입하는 기업은 상당한 이점을 얻을 수 있습니다.

• 잠재적인 악성 활동을 차단합니다. DLP 소프트웨어는 네트워크로 들어오고 나가는 트래픽을 자동으로 스캔해 잠재적인 유출, 데이터 유출, 랜섬웨어와 같은 위협을 탐지하고 차단합니다.
• 규제 컴플라이언스를 보장합니다. HIPAA, GDPR, PCI DSS 및 기타 공통 표준과 같은 규제 프레임워크는 고객과 환자의 데이터를 보호하는 방법에 대한 명확한 컴플라이언스 요구사항을 확립했습니다. DLP 솔루션은 기업이 이러한 데이터를 효과적으로 보호해 벌금, 법적 조치, 고객 신뢰 상실을 방지할 수 있도록 합니다.
• 가시성을 개선합니다. DLP 솔루션은 기업이 저장된 데이터와 전송 중인 데이터를 식별하고 추적할 수 있도록 지원함으로써 기업 전체에 저장된 데이터 유형에 대한 가시성을 개선합니다.

• 데이터 분류. 보안팀은 유출 리스크와 기업에 미치는 영향을 기준으로 데이터를 분류함으로써 DLP 노력의 우선순위를 더 잘 정하고 제한된 리소스를 최대 효과가 나타나도록 할당할 수 있습니다.
• 인벤토리 데이터. IT팀은 알지 못하는 데이터는 보호할 수 없습니다. 데이터의 전체 스캔과 인벤토리를 수행하면 보호해야 하는 특정 데이터 자산뿐만 아니라 모든 범주와 종류의 데이터를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 중앙 집중식 프로그램 배포. 여러 부서와 유닛이 자체 솔루션을 도입하는 경우 보안 정책의 격차로 인해 데이터 유출 방지 노력이 일관적이지 않고 효과적이지 않을 수 있습니다. 중앙 집중식 DLP 프로그램을 사용하면 민감한 정보를 보호하기 위한 보다 긴밀한 접근 방식을 사용할 수 있습니다.
• 보안 인식 교육 실시. 교육을 통해 직원들은 데이터 유출의 리스크, 데이터 유출 방지에 기여할 수 있는 방법, 데이터 보안을 유지하기 위해 취할 수 있는 조치를 이해할 수 있습니다.

Akamai는 구축 및 전송되는 장소에 상관 없이 만들어지는 모든 것에 보안 기능을 내장하도록 지원함으로써 고객 경험, 직원, 시스템, 데이터를 보호합니다. Akamai 플랫폼은 글로벌 위협에 대한 가시성을 바탕으로 제로 트러스트 지원, 랜섬웨어 차단, 앱 및 API 보안 또는 DDoS 공격 차단을 목표로 보안 체계를 조정하고 발전시켜 지속적으로 안심하고 혁신하며 확장하고 가능성을 현실로 구현할 수 있도록 지원합니다.