Krishna Ksheerabdhi | VP, Product Marketing
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데이터 보안 태세 관리(DSPM)란 무엇인가요?
데이터 보안 태세 관리(DSPM)는 데이터를 저장하는 애플리케이션이나 인프라를 보호하는 것보다 데이터 자체를 보호하는 데 중점을 두는 사이버 보안 접근 방식입니다.
클라우드 서비스와 환경 전반에서 데이터를 검색하고 분류하고, 취약성과 규제 준수 위험을 식별하여 보안 태세를 평가하고, 보안 팀에 경고하여 수정 작업을 시작하도록 함으로써 이를 달성합니다.
회사의 데이터를 고대 사본이나 귀중한 보석과 같은 희귀한 유물의 모음이라고 상상해보세요. 기존의 인프라 중심 보안은 건물 안의 내용물에 대한 세부 사항은 알지 못한 채 벽, 자물쇠, 경비원 등 건물 자체를 요새화하는 데 집중합니다.
하지만 DSPM은 유물 자체에 대한 세부적인 목록과 선제적 보호 계획을 작성하는 것과 같습니다. 이는 각 유물을 꼼꼼하게 목록화하고, 유형, 가치, 취약성을 기록하고, 위치와 주변 환경과 같은 요소를 고려하여 각 유물이 손상되거나 도난당할 위험을 평가하는 것과 같습니다. 이러한 정보를 바탕으로 온도 조절이 가능한 진열장이나 개별 경보기 등 구체적인 보안 조치를 시행합니다.
기존 데이터 보안 조치가 실패하는 이유
비교적 최근까지만 해도 기존의 인프라 중심 보안 전략으로 충분했습니다. 데이터 환경은 더 단순했고, 데이터 볼륨은 더 작았으며, 대부분의 데이터는 명확하게 정의된 네트워크 경계 뒤에 있는 온프레미스 데이터 센터에 저장되었습니다. 하지만 클라우드 도입이 폭발적으로 늘어나면서 기존의 경계는 쓸모없게 되었고, 데이터 볼륨이 급격히 증가하면서 "섀도우 데이터" 현상이 생겨났습니다.
클라우드 컴퓨팅으로의 전환으로 인해 PII와 같은 민감 데이터가 다양한 클라우드 플랫폼, SaaS 애플리케이션 및 하이브리드 환경에 분산되면서 복잡한 데이터 확산 현상이 나타났습니다. 클라우드에서는 인프라를 구축하는 데 몇 분밖에 걸리지 않으며, 종종 감독 없이 진행되기 때문에 의도적으로 발견하지 않는 한 눈에 띄지 않는 섀도우 데이터와 환경이 생성됩니다. 이러한 사실은 클라우드 액세스의 역동적인 특성(끊임없이 변화하는 권한과 사용자 행동)과 결합되어 클라우드 데이터 보안에 대한 위험을 더욱 심화시켰습니다. 문제를 더욱 악화시키는 것은 많은 데이터 개인정보 보호 규정이 이제 세분화된 데이터 제어와 실시간 규제 준수 보고를 요구한다는 점인데, 기존의 인프라 중심 보안 도구로는 이를 충족할 수 없습니다.
게다가 지난 몇 년 동안 사이버 위협은 점점 더 빠르고, 빈번하고, 정교해졌습니다. 기존의 사후 대응적 사이버 보안 대책으로는 더 이상 AI 기반 공격과 제로데이 공격을 포함한 최첨단 위협에 대응할 수 없습니다. 조직은 스스로를 보호하기 위해 선제적 조치를 취해야 합니다.
문제는 다음과 같이 요약할 수 있습니다. 클라우드 도입과 데이터 양이 증가하고 공격이 더욱 정교해짐에 따라 데이터에 대한 가시성과 제어권을 확보하는 것이 더욱 어려워졌고, 선제적 보안 조치가 더욱 중요해졌습니다.
섀도우 데이터의 숨겨진 위험
섀도우 데이터는 조직에 심각한 위험을 초래할 수 있습니다. 이 용어는 승인되지 않은 클라우드 애플리케이션, 개인 기기 및 기타 잊혀진 저장소에 저장된 데이터를 의미합니다. 이러한 데이터는 확립된 보안 프레임워크 외부에 존재하므로 일반적으로 보호되지 않고 암호화, 액세스 제어 또는 정기 백업이 부족합니다. 결과적으로 이 데이터는 무단 액세스, 유출 또는 우발적인 손실에 노출됩니다. 게다가 가시성이 부족하면 규제 준수 노력이 방해를 받습니다. 조직에서 모든 데이터가 어디에 있는지 모르면 규정을 준수할 수 없습니다.
현대 조직에 DSPM이 중요한 이유
DSPM은 시대에 뒤떨어진 반응적, 인프라 중심의 보안 조치에 대한 대안으로 빠르게 부상하고 있습니다. 이는 다음을 통해 현대 조직이 직면한 가장 시급한 과제 중 많은 부분을 해결합니다.
- 클라우드로 인한 데이터 확산 해결: DSPM 도구는 조직의 데이터에 대한 통합된 보기를 위치와 관계없이 제공합니다. 이러한 가시성은 보안 팀이 일관된 보안 정책을 적용하고 점점 더 복잡해지는 환경에서 데이터 자산을 제어하는 데 도움이 됩니다.
- 섀도우 데이터 방지: DSPM 도구는 적절한 보안 제어가 부족한 섀도우 데이터를 자동으로 발견하고 보호합니다.
- 동적 클라우드 액세스 관리: DSPM은 사용자 액세스에 대한 세부적인 가시성을 제공하고 동적 정책 시행을 지원하여 액세스가 최소 권한 원칙에 맞게 조정되고 무단 데이터 액세스 위험이 최소화되도록 보장합니다.
- 엄격한 규제 요건 충족: DSPM 도구는 데이터 분류를 자동화하고, 데이터 이동을 추적하고, 포괄적인 감사 추적을 생성하여 조직이 점점 더 엄격해지는 데이터 보안 규정을 충족하는 데 도움을 줍니다.
- 첨단 위협에 대한 선제적 방어: DSPM은 선제적 보안 솔루션입니다. 데이터 환경을 지속적으로 모니터링하여 조직이 공격에 대응하는 데 그치지 않고 공격과 데이터 유출을 예측하고 예방할 수 있도록 합니다.
- 저장 데이터 및 전송 데이터 보호: DSPM은 미래 지향적인 데이터 보호에 점점 더 집중하고 있으며, 저장 데이터와 전송 데이터가 잠재적인 양자 및 AI 기반 위협에도 불구하고 권한이 없는 사용자가 사용할 수 없도록 보장합니다.
궁극적으로 DSPM 도구는 조직이 데이터에 대해 더 큰 통제력을 갖도록 해줍니다. 클라우드 도입으로 데이터 환경이 분산되고 파편화되는 상황에서 이는 필수적인 기능입니다. 이들은 보안 및 규제 준수 문제를 해결하기 위한 데이터 자산과 자동화 도구에 대한 단일 창을 제공합니다.
핵심 구성 요소 및 DSPM 작동 방식
이제 DSPM이 무엇이고 왜 중요한지 이해했으므로 DSPM이 어떻게 작동하는지 알아보겠습니다. 다음은 DSPM 워크플로의 모든 기본 기능을 다루는 개략적인 개요입니다.
데이터 검색
데이터 검색, 즉 모든 데이터 자산을 찾아 카탈로그화하는 프로세스는 DSPM의 첫 번째이자 가장 중요한 구성 요소입니다. 이 구성 요소는 보안 팀에 데이터 환경에 대한 귀중한 가시성을 제공합니다. 조직의 전체 데이터 환경에서 데이터베이스, 파일 시스템 및 타사 애플리케이션을 체계적으로 검사하는 작업이 포함됩니다. 여기에는 기존 온프레미스 환경뿐만 아니라 클라우드 환경 및 SaaS 애플리케이션도 포함됩니다.
이러한 포괄적인 스캐닝을 통해 DSPM 도구는 보안 팀이 인지하지 못할 수 있는 정형 데이터, 비정형 데이터, 심지어 섀도우 데이터까지 모든 데이터 자산을 식별하고 카탈로그화합니다.
CipherTrust DSPM을 사용한 데이터 검색
데이터 분류
데이터 자산이 식별되면 DSPM 도구는 민감도, 잠재적 비즈니스 영향, 권한, 데이터 처리 관행 및 규제 요구 사항을 기준으로 데이터를 분류합니다. 그들은 인공 지능(AI)과 머신 러닝(ML)과 같은 고급 기술을 활용하여 데이터를 자동으로 분류하는데, 이는 엄청난 양의 클라우드 데이터를 처리하고 비정형 데이터 리포지토리 내에서도 민감한 정보를 정확하게 식별하는 데 중요한 기능입니다.
데이터 보안
암호화, 토큰화, 데이터 마스킹과 같이 오랫동안 사용되어 온 방법은 무단 액세스나 사용으로부터 데이터를 보호합니다. 조직들은 AI 기반의 새로운 위협에 선제적으로 대응하고 양자 컴퓨팅에 대비하기 위해 이러한 기술의 고급 버전을 활용하여 포스트 퀀텀(post-quantum)에 대비한 환경을 구축하기 시작했습니다.
위험 평가 및 우선순위 지정
DSPM 솔루션은 데이터 자산과 그 민감성에 대한 명확한 이해를 바탕으로 위험 평가를 수행합니다. 이 프로세스에는 잘못된 구성, 과도한 액세스 권한, 데이터 흐름 및 계보 문제, 보안 정책 및 규정 위반과 같은 잠재적인 취약성을 식별하고 민감도, 유출 영향, 악용 가능성 및 규제 준수 의무를 설명하는 데이터 분류와 이를 연관시키는 작업이 포함됩니다. AI/ML 기반의 상황별 인사이트는 이 프로세스를 향상하여, 보안 팀에게 데이터에 대한 위험의 심각도에 대한 더 깊은 이해를 제공하고 가장 민감한 데이터의 잠재적 노출에 우선순위를 두도록 합니다. 이러한 상관관계는 보안팀이 정확한 위험 점수를 할당하는 데 도움이 됩니다.
수정 및 예방
하지만 DSPM 도구는 단순히 데이터 가시성 도구가 아니라, 수정 및 예방 기능도 제공합니다. 일반적으로 보안 팀에 식별된 취약점을 해결하기 위한 단계별 지침과 권장 사항을 제공하는 가이드형 수정 및 조직의 데이터 환경 전반에 데이터 보안 정책이 일관되게 적용되도록 보장하는 정책 시행 기능을 제공합니다.
더욱 진보된 도구는 수동 개입 없이도 취약점을 해결하는 자동화된 수정 기능을 제공하며, DevOps 워크플로와 통합하여 애플리케이션 취약점이 프로덕션 환경으로 유입되는 것을 방지할 수도 있습니다.
지속적인 모니터링
또한 DSPM 도구는 새로운 데이터 자산과 기존 자산에 대한 위험을 지속적으로 모니터링한다는 점을 이해하는 것도 중요합니다. 이를 통해 조직의 보안 태세를 지속적으로 평가하고 개선하며 이전에 식별된 취약점이 재발하는 것을 방지합니다.
DSPM의 전략적 가치
DSPM이 규제 준수를 간소화하는 방법
앞서 언급한 데이터 검색, 분류 및 지속적인 모니터링 기능 외에도 DSPM 도구는 규제 워크플로를 자동화하여 규제 준수를 더욱 간소화합니다. DSPM을 사용하는 조직은 수동 감사나 정기 점검에 의존할 필요가 없습니다. 이러한 솔루션은 GDPR, HIPAA, CCPA와 같이 계속 발전하는 표준에 따라 데이터 처리 관행을 지속적으로 검증하기 때문입니다.
DSPM 솔루션은 감사 보고서와 수정 조치를 자동으로 생성하여 모든 데이터 자산이 어디에 있든 관련 규정을 준수하도록 보장합니다. DSPM은 실시간으로 데이터를 모니터링하여 감사 준비 시간과 규정 미준수 위험을 획기적으로 줄입니다.
DSPM으로 보안 운영을 강화하는 방법
DSPM은 보안 운영에서 다면적인 역할을 수행하며, 팀을 사후 대응적 사고 대응에서 선제적 데이터 중심 위협 관리로 전환합니다. 조직의 데이터 환경에 대한 실시간 가시성을 제공하여 최신 암호화 표준을 충족하지 않는 데이터 저장소를 식별하는 등, 그렇지 않으면 알아차리지 못할 수 있는 취약점, 섀도우 데이터 및 잘못된 구성을 식별합니다. 게다가 앞서 언급했듯이 DSPM의 위험 평가 기능을 통해 보안 팀은 수정 노력의 우선순위를 정하고, 보다 효과적인 리소스 할당을 보장할 수 있습니다.
DSPM이 액세스 제어를 강화하는 방법
DSPM은 데이터 민감도를 사용자 행동 분석에 직접 연결하고, 비정상적인 데이터 요청이나 정상적인 행동에서 벗어난 행동과 같은 이상 징후를 감지하기 위해 액세스 패턴을 지속적으로 모니터링함으로써 기존의 액세스 관리를 개선합니다. 이를 통해 조직은 최소 권한 원칙을 시행할 수 있습니다.
DSPM 대 기타 보안 태세 관리 도구
여러분은 아마도 다른 보안 태세 관리 도구에 대해 들어보셨을 것이고, 그것들이 데이터 보안 태세 관리와 어떻게 다른지 궁금하실 겁니다. 기능 간에 일부 중복이 있지만, 각기 다른 문제를 해결하는 뚜렷한 초점을 가지고 있습니다. 가장 자주 혼동되는 솔루션은 다음과 같습니다.
클라우드 보안 태세 관리(CSPM)
CSPM(클라우드 보안 태세 관리) 도구는 특히 서비스형 인프라(IaaS) 및 서비스형 플랫폼(PaaS)과 같은 클라우드 인프라의 보안 구성에 중점을 둡니다. 이러한 환경에서 잘못된 구성, 규정 위반, 클라우드 서비스 위험을 모니터링하고 다음과 같은 기능을 제공합니다.
- 클라우드 인프라 구성 오류 감지.
- 클라우드 환경에 대한 규제 준수 모니터링.
- 클라우드 보안 정책 시행.
- 클라우드 자산 구성에 대한 가시성.
SaaS 보안 태세 관리(SSPM)
SaaS 보안 태세 관리(SSPM) 도구는 CRM이나 생산성 앱과 같은 서비스형 소프트웨어(SaaS) 애플리케이션의 보안 태세에 중점을 두고 있습니다. 이것은 조직이 SaaS 제품 내에서 설정, 구성 및 사용자 액세스를 관리하고 보호하는 데 도움을 줍니다. 주요 기능은 다음과 같습니다.
- SaaS 애플리케이션 구성 모니터링.
- SaaS 사용자 액세스 관리.
- SaaS 보안 정책 시행.
- SaaS 관련 보안 위험 감지.
클라우드 인프라 권한 관리
클라우드 인프라 권한 관리 도구는 클라우드 환경에서 ID 및 액세스 권한과 관련된 위험을 해결하고, 과도하거나 불필요한 권한을 방지하기 위해 누가 어떤 클라우드 리소스에 액세스할 수 있는지 관리하고 제어합니다. 일반적으로 다음을 제공합니다.
- 클라우드 액세스 권한에 대한 가시성.
- 과도하거나 사용되지 않는 권한 감지.
- 액세스 위험의 자동 수정.
- 최소 권한 시행.
AI 보안 태세 관리(AI-SPM)
AI 보안 태세 관리 도구는 기업 전반에서 인공 지능과 머신 러닝 시스템을 사용하여 발생하는 고유한 위험을 해결합니다. 이러한 도구는 조직이 AI 모델, 데이터 파이프라인 및 사용자 상호 작용을 모니터링하고 보호하여 오용, 데이터 유출 및 규정 위반을 방지하는 데 도움이 됩니다. 일반적으로 다음을 제공합니다.
- AI 모델과 데이터 파이프라인의 발견.
- AI 교육 데이터와 사용 패턴에 대한 가시성.
- 비정상적인 모델 동작 및 프롬프트 주입 위험 감지.
- 액세스, 거버넌스 및 책임 있는 AI 사용에 대한 제어.
기본 보안 범위를 제공하는 DSPM
DSPM이 보안 태세 관리 환경 전반에 걸쳐 가장 광범위한 적용 범위를 갖춘 데이터 중심 보안의 기반이라는 점을 인식하는 것이 중요합니다. 이는 CSPM, SSPM, AI-SPM이 달성하고자 하는 바를 본질적으로 포괄하고 알려주므로, 전체 디지털 생태계에서 데이터 위험을 이해하고 완화하기 위한 중요한 시작점이 됩니다. 그러나 후자의 도구는 각각의 도메인 내에서 더욱 전문화되고 심층적인 기능을 제공합니다. 이러한 도구는 서로 연계해서 사용하는 것이 가장 좋지만, 하나만 구현할 수 있다면 DSPM을 구현하는 것이 좋습니다.
DSPM이 다른 보안 기술을 보완하는 방식
하지만 DSPM이 잘 통합되는 것은 다른 보안 태세 관리 도구뿐만이 아닙니다. 광범위한 보안 기술을 보완하여 포괄적인 보호 기능을 제공합니다.
액세스 제어를 위한 DSPM 및 IAM
DSPM은 데이터 저장소에 대한 가시성, 결정적으로 데이터 저장소의 권한에 대한 가시성을 제공하여 IAM(ID 및 액세스 관리) 도구를 향상시킵니다. IAM은 누가 무엇에 접근할 수 있는지 정의하지만, DSPM은 해당 권한이 과도하거나 잘못 구성되었는지에 대한 인사이트를 제공하여 실제로 무엇에 액세스할 수 있는지 보여줍니다.
간단히 말해, DSPM은 IAM만으로는 파악할 수 없는 섀도우 액세스, 지나치게 관대한 역할, 데이터 노출 위험을 파악합니다. 이 두 가지를 결합함으로써 조직은 ID 권한과 데이터 분류를 일치시켜 최소 권한 원칙을 적용하고 공격 표면을 최소화할 수 있습니다.
클라우드 보안의 DSPM 및 EDR
DSPM과 엔드포인트 탐지 및 대응(EDR) 도구도 상호 보완적입니다. DSPM은 엔드포인트가 침해될 경우 손상될 수 있는 데이터 저장소를 식별합니다. EDR이 악성 활동을 감지하면 DSPM은 보안 팀이 데이터에 미칠 수 있는 잠재적 영향을 이해하도록 돕고, 데이터 민감도와 액세스 패턴에 대한 맥락을 제공하며, 보다 집중적인 조사와 신속한 사고 대응을 가능하게 합니다.
DSPM과 SIEM
보안 정보 및 이벤트 관리(SIEM) 솔루션은 로그와 이벤트를 집계하는 반면, DSPM은 추가적인 데이터 컨텍스트를 제공합니다. DSPM은 데이터 민감도, 액세스 패턴, 보안 오류에 대한 정보를 SIEM 도구에 제공하여 도구의 기능을 개선합니다. SIEM 도구는 이러한 정보를 보안 이벤트와 연관시켜 위협 탐지 및 사고 대응을 위한 풍부한 맥락을 제공합니다. 궁극적으로, SIEM은 DSPM의 인사이트를 통해 데이터 위험에 따라 경고의 우선순위를 정하고 보안 사고를 나타내는 패턴을 식별할 수 있습니다.
데이터 보호를 위한 DSPM 및 DLP
이름에서 알 수 있듯이, 데이터 유출 방지(DLP) 도구는 데이터 유출을 방지하는 데 중점을 둡니다. DSPM은 여러 주요 분야에서 DLP를 보완합니다. 첫째, DSPM은 민감 데이터의 위치와 사용 용도를 식별하여 DLP가 실시간 정확도로 정책을 시행하고 오탐지를 줄일 수 있도록 합니다. 둘째, DSPM은 규제된 데이터를 발견하고 분류하는 반면, DLP는 무단 전송을 방지하여 규제 준수(예: GDPR, HIPAA)를 보장합니다. 마지막으로, DSPM은 취약점을 감지하고 DLP는 데이터 유출을 차단하여 위험이 확대되기 전에 완화합니다.
DSPM 솔루션에서 살펴봐야 할 사항
DSPM 솔루션은 상당한 투자이므로 올바른 선택을 하는 것이 중요합니다. DSPM 솔루션을 구매할 때 다음 사항을 염두에 두십시오.
운영 요소
- 낮은 중단률 및 간편한 배포: DSPM은 배포가 쉬워야 하며, API를 통해 기존 시스템과 통합되어야 하고, 특히 고객이 사용하는 클라우드 제공업체 및 데이터 웨어하우스를 지원해야 합니다. 또한 서비스 중단을 최소화하기 위해 즉각적인 응답을 기다리지 않고 요청을 처리하는 비동기식이어야 합니다.
- 원활한 설치, 신속한 가치 실현: 설치 프로세스는 간단하고 빨라야 하며, DSPM은 짧은 시간 내에 결과를 제공해야 합니다.
- 직관적인 인터페이스와 강력한 기술 지원: DSPM은 명확한 기능, 셀프 지원 서비스, 신속히 응답하는 전문 기술 지원을 갖춘 사용자 친화적인 인터페이스를 갖춰야 합니다.
- 일원화된 관리: DSPM은 데이터 거버넌스, 개인정보 보호 및 보안 기능별로 구성된 일원화된 제어, 보고 및 상세 보기를 제공하여 조직의 데이터 환경에 대한 전체적인 뷰를 가능하게 해야 합니다.
정책 시행 요소
- 통합 정책 관리: DSPM은 광범위한 민감 데이터 위반을 해결하고 다양한 자산 유형과 보안 태세 제어를 지원하기 위해 사전 구축된 정책과 사용자 정의 가능한 정책을 모두 제공해야 합니다.
- 수정 지침 또는 자동화: DSPM은 권장 사항을 통해서만이 아니라 암호화, 토큰화 또는 마스킹 적용과 같은 직접적인 수정 작업을 활성화하여 정책 위반에 대한 안내 수정을 제공해야 합니다. 이러한 내장 기술은 최상의 데이터 보안 및 위생 관행을 시행하는 동시에 진화하는 위협에 대한 미래 지향적인 보호 기능을 제공합니다.
데이터 검색 및 분류 요소
- 자율적이고 클라우드 기반 검색 및 분류: DSPM은 섀도우 데이터를 포함한 모든 데이터를 감지하기 위해 자동 스캐닝을 위해 클라우드 공급자 API를 활용해야 합니다.
- 광범위하고 심층적인 지원: 온프레미스 및 멀티 클라우드 환경에서 원활하게 작동하고 광범위한 데이터 유형과 형식을 지원하는 DSPM 도구만 고려하세요. 암호키, 인증 정보, 자격 증명과 같이 덜 눈에 띄는 위치에 숨겨져 있는 민감한 자산을 포함하여 모든 데이터 유형(정형, 반정형, 비정형)을 분류할 수 있는 솔루션에 우선순위를 둬야 합니다.
- 지능형 분류: 최소한의 입력으로 민감 데이터를 정확하게 식별할 수 있는 도구에 우선순위를 둬야 합니다.
- 효율적인 스캔: 데이터 스캔 활동은 맥락을 고려하고 중복 스캔을 피하며 샘플링 기술을 사용하여 클라우드 비용을 최소화해야 합니다.
DSPM 배포 모범 사례
이해관계자 합의 및 전략 계획
모든 배포와 마찬가지로 DSPM 이니셔티브는 계획 단계부터 시작됩니다. 조직에서는 IT, 보안, 데이터 관리, 사업부 등 전사적 차원의 대표자를 참여시켜 모든 사람이 같은 생각을 가지고 있는지 확인하고, 역할을 할당하고, 책임 프레임워크를 확립해야 합니다.
그러면 명확한 목표를 세우는 것이 중요합니다. 조직에서는 중요 자산을 식별하고 그 중요성을 이해해야 하며, 데이터 처리 및 저장과 관련된 잠재적 위협과 취약성을 평가하고, 목표가 관련 규정 및 업계 표준에 부합하는지 확인해야 합니다.
포괄적인 데이터 검색 및 분류
계획 단계가 완료되면 조직에서는 DSPM 도구를 사용하여 데이터를 스캔하고 매핑하여 데이터 유형, 위치 및 이동 패턴을 자세히 설명하는 일원화된 인벤토리를 만들 수 있습니다. 보안 팀은 데이터의 민감성, 가용성, 규정과의 관련성을 기준으로 데이터를 분류해야 합니다. 데이터가 어떻게 생성되고, 공유되고, 보관되는지 문서화하는 것도 중요합니다.
지속적인 위험 평가 및 우선순위 지정
위험성 평가 단계에서는 사전 정의된 분류에 따라 위험성 점수를 할당합니다. 민감도와 중요도와 같은 요소를 공격자가 데이터를 훔치거나 노출하기 얼마나 쉬운지에 따라 평가하고 그에 따라 점수를 매깁니다. 이러한 점수는 수정 노력의 우선순위를 정하는 데 도움이 됩니다. 위험 점수가 높을수록 취약성의 우선순위가 높아야 합니다. 이것이 효과적인 위험 관리의 기초입니다.
통합 및 자동화
앞서 언급했듯이 DSPM 솔루션은 다른 도구와 통합할 때 가장 효과적입니다. 조직에서는 DSPM과 기존 보안 도구의 호환성을 평가하고, 데이터 피드를 구성하고, 액세스 제어를 동기화하여 원활한 통합을 보장해야 합니다. 통합이 완료되면 모든 것이 의도한 대로 작동하는지 확인하기 위해 철저한 테스트를 실시하는 것이 중요합니다.
세분화된 정책 시행 및 액세스 제어
직무 기능과 책임에 따라 액세스 권한을 정의하고 정기적으로 감사하는 것이 중요합니다. 이런 방식으로 DSPM 도구는 개인이 자신의 역할에 필요한 데이터에만 액세스할 수 있는지 여부를 판단합니다. 이는 최소 권한 원칙의 기초이며, 잠재적인 문제가 있을 경우 보안 팀에 경고합니다.
DSPM이 문제를 식별할 수 있도록 어떤 데이터에 어떤 보안 정책을 적용해야 하는지 정의하는 것도 중요합니다. 보안 팀이 직접 조치를 취할 필요가 없도록 자동화된 구성 응답도 정의해야 합니다.
지속적인 모니터링, 감사 및 규제 준수
DSPM 솔루션이 사용자 및 시스템 동작을 추적하고, 잠재적 위협을 스캔하고, 잠재적인 규제 준수 문제를 식별하도록 구성되어 있는지 확인하세요. 규제 준수를 유지하기 위해서는 정기적으로 규정을 검토하고 그에 따라 구성 및 정책을 조정하며, 책임 소재 및 포렌식 분석을 위해 데이터 액세스 및 수정에 대한 자세한 로그를 유지해야 합니다.
확장성 및 미래 대비
성능 저하 없이 증가하는 데이터 볼륨과 복잡성을 수용하고, 비즈니스와 함께 확장 가능한 DSPM 도구를 선택하는 것이 중요합니다.
단계적 배포
원활한 구현을 위해서는 중요 데이터 자산부터 시작하여 점진적으로 적용 범위를 확대하는 단계적 접근 방식으로 DSPM을 배포하는 것이 중요합니다.
