데이터 손실 방지를 위한 데이터 분류의 중요성

데이터 손실 방지 (DLP) 도구와 프로세스는 중요한 데이터가 권한이 없는 사용자가 접근하거나 변조하지 못하도록 보장하는 데 도움이 됩니다. 데이터 손실 방지에서 성패를 좌우하는 근본 기술은 데이터 분류.

이 문서에서는 데이터 분류가 데이터 손실 방지 조치의 성공에 어떤 영향을 미치는지 설명합니다.

데이터 분류란 무엇인가요?

데이터 분류 는 데이터를 관련 범주로 정리하는 과정입니다. 이러한 범주는 상위 기밀(Top Secret), 기밀(Confidential), 공개(Public)와 같은 일반적인 유형일 수도 있고, 또는 GDPR 및 HIPAA와 같은 특정 규제 준수 의무에 맞춰 구성된 범주처럼 매우 구체적일 수도 있습니다.GDPR 및 HIPAA.

데이터 분류는 적절한 액세스 권한을 부여하고, 데이터 프라이버시를 보장하는 데 도움이 됩니다. 또한 과도하게 노출된 민감 데이터를 정기적으로 식별하는 것과 같이, 서로 다른 유형의 데이터에 대해 적절한 보호 조치를 구현할 수 있게 해줍니다.

데이터 유출 방지(Data Loss Prevention, DLP)란 무엇인가요?

데이터 유출 방지(Data loss prevention)는 민감하고 중요한 정보를 부적절한 액세스 또는 변조로부터 보호하는 것을 포함합니다. 데이터 유출 방지(Data loss prevention) 도구와 프로세스는 데이터 유출, 데이터 손실, 데이터 유출(엑필트레이션), 그리고 중요 데이터에 대한 기타 위험을 줄일 수 있습니다.

데이터 분류는 데이터 유출 방지에 어떻게 도움이 되나요?

데이터 분류는 DLP에 여러 가지 방식으로 도움이 됩니다:

강력한 데이터 거버넌스의 확고한 기반을 마련하는 데 도움이 됩니다.

기업들은 DLP(데이터 손실 방지)와 관련해 종종 모든 계란을 한 바구니에 담으려 합니다. 단일하고 포괄적인 DLP 제품을 도입하면 데이터 보호에 필요한 모든 요구사항을 충족할 수 있기를 바라기 때문입니다. 하지만 DLP 제품은 네트워크 상의 파일이 잘못된 사람에게 전달될 위험을 낮추는 등 보안 조치를 제공하기는 해도, 완전한 해결책은 아닙니다.

DLP 솔루션으로 데이터의 유실을 막는 데만 집중하기보다, 데이터 수명주기 전체에 걸쳐 탄탄한 데이터 거버넌스라는 넓고 탄탄한 기반이 필요합니다. 데이터 거버넌스를 위해 다음을 알아야 합니다:

• 어떤 종류의 데이터가 있는지
• 데이터가 어디에 저장되어 있는지
• 누가 데이터에 접근할 수 있는지
• 실제로 누가 귀하의 데이터에 액세스하고 있나요?

데이터 분류는 민감하고 비즈니스에 핵심적인 정보를 식별하고 라벨을 지정함으로써 이를 보안이 보장된 위치에만 저장하도록 하고, 최소 권한 및 기타 액세스 정책을 적용해 data breach의 위험을 줄이는 데 도움이 됩니다.

오탐(오탐지) 및 미탐(누락) 결과의 수를 줄입니다

DLP 도구와 프로세스를 성공적으로 구현하려면 정확한 데이터 분류가 무엇보다 중요합니다. 부정확한 분류는 다음과 같은 결과로 이어질 수 있습니다:

• DLP 도구가 민감하지 않은 데이터를 민감하다고 잘못 태그하는 경우, 해당 데이터에 대한 액세스를 제한할 수 있습니다. 이로 인해 생산성이 저하되고 중요한 비즈니스 프로세스가 방해받을 수 있습니다.
• DLP가 민감하지 않은 것으로 잘못 분류된 민감 데이터를 대상으로 한 무단 작업을 표시하지 못할 수 있으며, 이는 침해(브리치) 위험을 증가시킵니다.

데이터 분류 프로세스를 자동화합니다

일부 DLP 도구는 수동 분류에 의존합니다. 사용자는 파일과 기타 데이터가 어떤 범주에 해당하는지 직접 지정해야 합니다. 이 과정에서는 누락과 오류 모두의 위험이 발생합니다. 사용자가 데이터를 아예 분류하지 않거나, 일관되지 않게 태그를 지정하거나, 시간을 절약하기 위해 첫 번째 또는 가장 쉬운 분류 유형을 단순히 선택할 수 있습니다.

자동화된 data classification solution 은 조직 전체에서 신뢰할 수 있고 일관된 분류 결과를 제공하며, DLP 도구가 정확한 태그로 작동하도록 보장합니다.

DLP와 Netwrix Data Classification

Netwrix의 데이터 분류 소프트웨어에는 정확성과 일관성을 보장하는 데 도움이 되는 주요 기능이 포함되어 있습니다.

• 재사용 가능한 인덱스 — 새 파일이 나타나거나 분류 규칙이 변경될 때마다 길게 데이터를 재수집할 필요가 없으므로, 항상 정확한 분류 결과를 확인할 수 있습니다.
• 유연한 택소노미(분류 체계) 관리자 — 직원들이 조직의 필요에 맞게 택소노미를 손쉽게 생성하고 수정할 수 있도록 지원합니다. 택소노미를 추가하거나 업데이트해야 할 때마다 전문 서비스 비용을 들일 필요가 없습니다.
• 명확한(투명한) 분류 결과 — 파일이 어떤 이유로 그렇게 분류되었는지 정확히 확인할 수 있으므로, 규칙을 분석하고 수정해 정확도를 높일 수 있습니다.
• 복구(대응) 워크플로 — 자동화된 프로세스를 생성하여 민감한 데이터를 격리하고, 과도한 권한을 철회하며, 파일 내부의 데이터를 삭제(마스킹/은폐)할 수 있습니다.

결론

어떤 DLP 전략이든 성공하려면 적절한 데이터 거버넌스와 정확한 데이터 분류가 필수입니다. 보유한 민감 정보의 유형을 정확히 파악하면 DLP 솔루션이 더 효과적으로 작동하여 투자 가치를 극대화할 수 있습니다.