데이터 유출 방지(DLP)는 조직을 자체 데이터베이스로부터 보호합니다. 조직에서 유지 관리하는 민감한 고객 데이터베이스에 침투하려는 시도가 점점 더 빠르게 늘어나면서, 데이터 침해 비용이 전례 없는 3만 달러 수준으로 치솟고 있습니다.. DLP는 데이터가 책임 있는 조직의 범위를 벗어나는 것을 방지하는 광범위한 솔루션을 포함합니다. 기존의 보호는 각각 정보 보호의 서로 다른 섹션을 전문으로 하는 단편적인 구성 요소에 의존했지만, LayerX는 업계를 새로운 형태의 응집력 있는 방어로 전환시키고 있습니다.
데이터 손실 방지는 어떻게 작동합니까?
민감한 데이터베이스가 얼마나 사용되고 있는지 추적하기 위해 DLP는 조직의 네트워크 전체에 흐르는 데이터의 들어오고 나가는 스트림을 감독해야 합니다. 안전한 사용과 위험한 사용에 대한 상황별 이해를 구축하려면 조직은 직원의 장치, 계정 및 애플리케이션을 정의해야 합니다. DLP로 매핑된 데이터 환경의 최종 윤곽은 각 데이터 조각의 민감도입니다.
대부분의 DLP의 주요 강조점은 악의적인 활동을 차단하는 것입니다. 민감한 데이터의 각 부분을 식별하는 것은 안정적인 보호를 향한 첫 번째 단계입니다. 따라서 DLP는 데이터를 많이 사용하는 수백 또는 수천 개의 엔드포인트에 걸쳐 구현될 전사적 정책을 위한 레이어를 제공합니다. 예를 들어, 데이터 보호의 기본 형태 중 하나는 중요한 데이터가 회사 도메인 외부로 이메일로 전송되는 것을 방지하는 것입니다. 수신자가 외부인이라는 사실이 밝혀지면 이 시도된 이메일은 해당 정책을 위반한 것으로 식별됩니다.
이러한 형태의 DLP는 확고히 자리 잡았지만 하이브리드 및 WFH 환경의 등장으로 기존 DLP 아키텍처가 의존하는 기존 경계가 무너졌습니다.
데이터 유출의 원인은 무엇입니까?
데이터 유출은 데이터가 복잡하고 광범위하게 퍼져 있는 네트워크를 통해 흐르기 때문에 불가피한 감독의 결과입니다. 데이터 유출의 원인은 크게 세 가지입니다. 내부자 위협은 승인된 계정이 데이터를 유출하기 위해 합법적인 권한을 남용한 상황을 의미합니다. 이는 조직에 적극적으로 해를 끼치려고 하는 직원일 수 있습니다. 또는 자신의 계정에 접근한 위협 행위자.
반면에 압출에는 특히 민감한 데이터를 표적으로 삼는 사이버 공격이 포함됩니다. 공격자는 데이터베이스 코드 및 자격 증명 구현에 존재하는 약점을 활용하여 민감한 정보에 제한 없이 액세스할 수 있도록 합니다. 마지막이자 가장 일반적인 형태의 데이터 침해는 과실로 인해 발생합니다. 의도하지 않은 데이터 노출은 스티커 메모에서 ChatGPT.
데이터 손실 방지가 기업에 중요한 이유는 무엇입니까?
완전히 우발적인 경우에도 데이터 침해의 결과는 널리 공개되어 막대한 벌금과 형사 처벌로 이어지는 경우가 많습니다.
2017년에는 신용 기관인 Equifax의 데이터베이스 중 하나가 손상되었습니다. 간과된 패치 설치로 인해 공격자는 거의 150억 575천만 명의 개인 및 금융 정보에 침입하여 훔칠 수 있었습니다. 취약점을 즉시 해결하지 못했을 뿐 아니라 몇 주 동안 침해 사실을 공개하는 것을 주저한 이유로 Equifax는 XNUMX억 XNUMX만 달러의 벌금을 물었습니다.
이 이야기는 수년에 걸쳐 반복되었습니다. Equifax의 최고 경영진은 2013년 Target의 고위 경영진이 그랬던 것처럼 이번 침해 이후 사임했습니다. 휴일 쇼핑이 한창일 때 이 거대 기업은 40천만 개가 넘는 신용 카드의 세부 정보를 공개했습니다. CEO Gregg Steinhafel과 그의 35년 회사 경험은 신속하게 해고되었습니다..
실직 및 벌금과 함께 데이터 손실로 인한 최종 타격은 고객과 대중의 신뢰를 잃는 것입니다. 최대 2019명의 직원을 고용하고 있는 1,006개의 중소기업을 대상으로 한 설문조사를 기반으로 한 National Cyber Security Alliance의 500년 보고서에서는 데이터 침해의 여파가 드러났습니다. 조사 대상 기업 중 10%는 운영을 완전히 중단해야 했습니다.; 25%는 파산 신청을 강요당했습니다. 37%는 상당한 재정적 손실을 입었습니다.
이러한 통계는 강력한 데이터 손실 방지 기술의 중요성을 강조합니다.
데이터 손실 방지 기술의 유형
조직에서 보호해야 할 민감한 데이터의 범위와 네트워크를 지속적으로 협상하는 다양한 앱, 사용자 및 브라우저를 고려할 때 데이터 손실 방지는 다양한 활동에 걸쳐 이루어져야 합니다.
데이터 식별
보이지 않는 것을 보호할 수는 없습니다. 자동화된 데이터 검색은 보유하고 있는 데이터와 저장 위치를 설정하는 데 중점을 둡니다. 이러한 기반이 확립되면 조직은 상황에 맞는 보호 기능을 더욱 강화할 수 있습니다.
이동 중인 데이터 보호
혁신과 반복을 위해서는 데이터가 조직 전체에 거의 지속적으로 흘러야 합니다. 악의적인 위반은 종종 조직 데이터의 매우 유동적인 특성을 이용하려고 시도합니다. 이는 전송 중인 데이터를 공격자 컨트롤러 서버로 라우팅하는 형태를 취할 수 있습니다. DLP는 의도한 대상을 요청된 위치와 비교하여 이를 방지합니다.
미사용 데이터 보호
그러한 귀중한 정보를 담고 있는 데이터베이스는 악의적인 행위자에게도 똑같이 가치가 있습니다. 강제 입국에 대비해 강력한 보호 조치를 취하는 것도 마찬가지로 중요합니다. 온프레미스 데이터베이스, 애플리케이션, 클라우드 리포지토리 또는 모바일 장치에 관계없이 미사용 데이터에는 보호 계층이 있어야 합니다. 전통적으로 이러한 방어는 방화벽을 통해 제공되어 무단 당사자가 이 중요한 데이터에 액세스하는 것을 차단했습니다.
엔드포인트 DLP
엔드포인트 DLP는 단순한 데이터베이스 보호를 넘어 사용자 수준에서 데이터를 보호하기 시작합니다. 이러한 솔루션은 내부 당사자와 외부 위협 간의 정보 전송을 확인하고 제어함으로써 데이터가 복사되는 것을 방지할 수 있을 뿐만 아니라 정보가 엔드포인트 간에 이동하는 동안에도 정보를 암호화할 수 있습니다.
데이터 유출 감지
지금까지 설정한 기준을 바탕으로 정상적인 데이터 활동에 대한 기준을 설정하면 이상 징후를 탐지할 수 있습니다. 이러한 비정상적인 행동이 실시간으로 포착되면 보안 직원은 경계심을 갖고 악의적인 침입 가능성을 인지할 수 있습니다.
클라우드 포함
온프레미스 데이터 보호는 클라우드 아키텍처의 요구 사항과 크게 다릅니다. 초협력 마이크로서비스에는 클라우드 기반 접근 방식이 필요합니다. 많은 조직이 SaaS 및 IaaS 애플리케이션에 대한 데이터 보호 장치를 활용하지 못해 이러한 주요 감독을 겪고 있습니다.
데이터 손실 방지 사용 사례
DLP 절차는 조직 전체에 걸쳐 시행될 수 있습니다. 각각은 고유한 초점에 대한 감독이 필요합니다.
개인정보 보호/준수
귀하의 조직이 개인 식별 정보(PII), 보호 건강 정보(PHI) 또는 결제 카드 정보(PCI)를 처리하는 경우 HIPAA(PHI의 경우) 및 GDPR(EU 거주자의 개인 데이터의 경우)과 같은 규정 준수 규정이 적용될 가능성이 높습니다. 이러한 규정에서는 민감한 고객 데이터를 보호해야 합니다. DLP는 민감한 데이터를 식별, 분류, 라벨링하는 것은 물론 해당 데이터와 관련된 활동 및 이벤트를 모니터링함으로써 중요한 역할을 할 수 있습니다. 또한 DLP 보고 기능은 규정 준수 감사에 필요한 세부 정보를 제공합니다.
IP 보호
영업비밀은 꾸준한 성장과 경쟁업체의 약세 사이에 차이를 만듭니다. 지적 재산의 순수한 가치는 최신 DLP 솔루션에 대한 더 큰 맥락적 이해를 요구합니다. 분류는 구조적이든 아니든 모든 형식의 IP 비밀을 식별하고 다루어야 합니다.
데이터 가시성
귀하의 조직에는 데이터 이동에 대한 향상된 가시성이 필요합니까? 포괄적인 엔터프라이즈 DLP 솔루션을 사용하면 엔드포인트, 네트워크 및 클라우드 전반에서 데이터를 관찰하고 추적할 수 있습니다. 이렇게 향상된 가시성을 통해 조직 내 개별 사용자가 데이터와 상호 작용하는 방식을 이해하고 그에 따라 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.
데이터 손실 방지를 위한 모범 사례
데이터 손실 방지가 복잡할 필요는 없습니다. 복잡한 DLP 솔루션 구매 및 구현을 시작하기 전에 먼저 수행해야 할 5가지 단계가 있습니다.
#1. 데이터 인벤토리 수행
데이터 중심 비즈니스에서는 보유하고 있는 데이터를 명확하게 이해하는 것이 중요합니다. 포괄적인 데이터 인벤토리를 조정하는 것이 중요합니다. 이 프로세스는 조직의 데이터 저장소를 철저하게 검사하는 솔루션의 도움으로 간소화될 수 있습니다.
#2. 모든 데이터 분류
데이터 인벤토리의 첫 번째 계층이 마련되면 이제 이를 분류하는 방법을 설정해야 합니다. 구조화된 데이터 유형과 구조화되지 않은 데이터 유형 모두에 걸쳐 이 프레임워크에는 개인 식별 정보(PII), 금융 데이터, 규제 데이터, 지적 재산과 같은 범주가 포함되어야 합니다. 데이터를 분류하면 조직의 위험을 훨씬 더 깊이 이해할 수 있을 뿐만 아니라 그에 따라 보호를 맞춤화하는 데도 도움이 됩니다.
#삼. 데이터 처리 정책 수립
이제 모든 조직 데이터가 분류되었으므로 처리 정책을 통해 이 구조를 유지하는 것이 중요합니다. 이는 규제된 데이터나 유럽의 GDPR 및 캘리포니아의 CCPA와 같이 엄격한 규제가 있는 지역에서 특히 중요합니다.
#4. 중앙 집중식 DLP 프로그램 구현
다양한 부서 및 비즈니스 단위에 걸쳐 여러 DLP 계획을 구현하는 대신 DLP 프로그램은 중앙 집중식 단일 접근 방식의 이점을 누릴 수 있습니다. 이러한 통합은 다양한 형태의 보호 전반에 걸쳐 일관성을 촉진하여 단편화된 구현을 방지하는 네트워크에 대한 포괄적인 보기를 제공합니다.
#5. 직원 교육
사고는 악의적인 의도보다 훨씬 더 흔합니다. 충격적인 양의 데이터 위반은 직원이 자신도 모르게 데이터를 보내서는 안되는 장소로 데이터를 보내는 데서 발생하지만, 이 문제는 예방하기 가장 쉬운 데이터 손실 형태입니다. 직원들은 피싱 공격자, 코드 삽입 등으로 인해 직면하는 위험에 대해 최신 상태를 유지해야 합니다. 이는 제공되는 가장 강력하고 유연한 방어 형태를 나타냅니다.
DLP 도구 및 기술
사용자가 실수로 또는 악의적으로 데이터를 공유하여 자신이나 조직을 위험에 빠뜨리는 것을 방지하는 것은 복잡해 보일 수 있습니다. 상대적으로 확립된 DLP 접근 방식은 개별 초점 영역에서 작동합니다. 여기서 각 도구는 더 큰 스택 내에서 하나의 역할을 수행합니다. 많은 DLP 전략의 초석 중 하나는 다음과 같습니다. CASB(클라우드 액세스 보안 브로커), 클라우드 애플리케이션에 대한 가시성을 제공합니다. 기술 스택의 계정과 앱에 대한 포괄적인 보기를 제공하는 CASB는 재무, 독점 및 건강 데이터를 유지하는 데 도움이 되는 조직 전체 정책을 제공합니다.
클라우드 가시성을 향한 환상적인 초기 디딤돌이지만 CASB 보호는 제한적입니다. CASB 거버넌스를 지원하기 위해 API와 함께 사전 패키지로 제공되는 완전히 승인된 앱은 데이터 유출로부터 적절하게 보호됩니다. 그러나 이러한 앱은 기술 스택 내에서 사용되는 유일한 SaaS 유형이 아닙니다. 준승인 앱은 지원 API가 없는 엔터프라이즈 애플리케이션인 반면, 승인되지 않은 앱은 완전히 CASB 보호 범위를 벗어납니다. 이를 해결하는 일반적인 방법은 승인되지 않은 앱과 장치에서 이루어진 모든 통화를 차단하는 것입니다. 그러나 WFH의 폭발과 BYOD 작업 스타일은 오늘날의 공격 표면을 단순하고 승인된 응용 프로그램의 범위 이상으로 확장했습니다.
전달 프록시와 같은 네트워크 기반 도구는 승인되지 않은 응용 프로그램과 반 승인된 응용 프로그램 모두에 조직 전체 정책을 적용하는 데 작동하지만 심각한 상충 관계가 있습니다. 즉, 사용자 활동에 대한 가시성이 부족합니다. 결과적으로 액세스는 이분법적인 방식으로 결정되며, 특정 앱에 대한 액세스만 결정할 수 있거나 완전한 금지를 결정할 수 있습니다. 새해가 바뀔 때마다 규정 준수 요구 사항이 강화됨에 따라 보다 포괄적이고 상황에 맞는 접근 방식이 필요합니다.
LayerX를 통한 SaaS 데이터 손실 방지
몇 분 안에 배포됩니다. LayerX 브라우저 확장 API에 의존하지 않고 브라우저 자체에 모든 가시성, 모니터링 및 거버넌스를 배치합니다. 이러한 방식으로 LayerX는 승인된 SaaS 앱, 반 승인된 앱, 승인되지 않은 SaaS 앱 간의 차이를 제거하여 직원이 브라우저를 통해 액세스하는 모든 앱에 동일한 포괄적인 기능 세트를 제공합니다.
LayerX SaaS DLP 기능
- 필요에 따라 쉽게 수정할 수 있는 모범 사례 정책이 내장된 직관적인 구성 인터페이스입니다.
- 승인된 앱과 승인되지 않은 앱 모두에서 민감한 데이터를 보호하는 데이터 보호 정책입니다.
- 업로드, 다운로드, 복사, 붙여넣기, 민감한 데이터 노출 등 데이터를 위험에 빠뜨리는 모든 작업을 포괄적으로 다루고 있습니다.