2026년 최고의 데이터 검색 및 분류 도구 8가지

대부분의 조직은 모든 민감 데이터가 정확히 어디에 있는지 말할 수 없으며, 이는 데이터 검색 및 분류 도구가 해결하는 핵심 문제입니다. Harmonic Security’s Q3 2025의 300만 건이 넘는 프롬프트와 파일 업로드 분석 결과, GenAI 도구에 업로드된 파일의 26.4%에 민감 데이터가 포함되어 있었는데, 이는 직전 분기의 22%에서 증가한 수치입니다.

그러한 노출은 접근이 관리되지 않을 때 더 깊어집니다. Netwrix 2025 Cybersecurity Trends Report에 따르면 응답자의 46%가 2025년에 계정이 침해되는 사고를 경험했으며, 2020년의 16%에 비해 크게 증가했습니다. 따라서 민감한 데이터를 찾는 것만으로는 충분하지 않으며, 누가 그 데이터에 접근할 수 있는지도 함께 알아야 위험을 줄이는 데 도움이 됩니다.

가장 뛰어난 데이터 검색 및 분류 도구는 두 가지 질문에 동시에 답합니다. 이 가이드는 하이브리드, 클라우드 우선, 프라이버시, 엔드포인트 사용 사례 전반에서 8가지를 비교합니다.

데이터 검색 및 분류 도구에서 확인해야 할 사항

민감한 데이터를 찾는 것은 첫 번째 단계일 뿐이며, 그에 따라 조치하는 것이 위험을 줄입니다. 다섯 가지 기준은 결과를 만들어내는 도구와, 진열장에 올려둘 수 있는 보고서만 생성하는 도구를 구분합니다. 이 sensitive data discovery tools는 이를 기준으로 서로를 비교합니다.

• 하이브리드 및 클라우드 적용 범위의 폭:클라우드 우선 스캐너는 온프레미스 파일 서버, 네트워크 결합형 스토리지(Network Attached Storage, NAS), 온프레미스 SharePoint, 규제 대상 데이터를 보유한 레거시 데이터베이스를 종종 건너뛰므로, 도구가 실제 저장소를 제대로 커버하는지 확인하세요.
• 분류 정확도와 학습 가능한 분류기: 본인 데이터로 개념 증명(POC)을 수행해 정확도를 검증하고, 표준 data classification 템플릿(PII, PHI, PCI) 외에도 사용자 지정 데이터 유형과 지역별 ID에 대해 분류기가 학습 가능함을 확인하세요.
• 신원 및 권한 컨텍스트: 분류를 누가 해당 데이터에 접근할 수 있는지와 연결하는 도구를 우선하세요. 권한 컨텍스트가 없는 민감 파일 목록만으로는 조치할 수 없고 data access governance의 공백이 그대로 남기 때문입니다.
• 복구 및 하위(다운스트림) 강제 적용: 소유자 검토, 격리(quarantine), 권한 변경, 그리고 data loss prevention 또는 라벨 전파(label propagation)를 추진하는 플랫폼을 선호하세요. 라벨링에서 멈추는 도구는 위험을 그대로 남겨두기 때문입니다.
• AI 및 섀도-AI 데이터 거버넌스: 이 도구가 생성형 AI 도구와 Copilot으로 흘러가는 민감 데이터를 가시화하는지 확인하세요.

2026년 최고의 데이터 검색 및 분류 도구 7가지

아래 도구들은 4가지 구매자 범주를 아우릅니다. 즉, 아이덴티티 기반 하이브리드, 클라우드 우선 DSPM, 프라이버시 및 데이터 주체 접근 요청(DSAR)에 기반한 방식, 그리고 엔드포인트 분류입니다.

1. Netwrix Access Analyzer

Netwrix Access Analyzer는 하이브리드 환경 전반에서 민감 데이터를 찾아내고 분류한 뒤, 각 분류 결과를 아이덴티티 및 권한 컨텍스트에 연결하는 데이터 보안 및 액세스 거버넌스 플랫폼입니다. 민감 데이터가 어디에 있는지뿐 아니라, 누가 해당 데이터에 접근할 수 있는지와 그 접근이 적절한지도 보여줍니다.

주요 기능:

• 하이브리드 검색 및 분류: Netwrix Access Analyzer 는 온프레미스 파일 서버, NAS (NetApp, Dell EMC, Qumulo, Nutanix), Windows 공유 폴더, SharePoint(온프레미스 및 Online), SQL Server, Microsoft 365를 한 번의 스윕으로 스캔합니다.
• ID 컨텍스트에 매핑된 권한: 스캔한 모든 리포지토리 전반에서 실제 접근 권한을 Active Directory 및 Entra ID 그룹 멤버십까지 해석하여, 분류 결과와 함께 과도하게 노출된 권한, 오래된 권한, 잘못 구성된 권한을 드러냅니다.
• 분류에 연동된 개선 조치: 소유자 기반 접근 검토, 자동 격리, 권한 회수, 중복·오래됨·사소한(ROT) 데이터 정리는 모두 분류 결과를 직접 기반으로 수행됩니다.
• 분류 인지형 변경 감사: Netwrix Auditor 는 고위험 데이터에 누가 접근했는지와 무엇이 변경됐는지 기록하여, 사전/사후 변경 내역을 생성합니다. 이러한 "감사 로그"는 검색 전용 도구가 결코 생성하지 못합니다.
• 컴플라이언스 보고 및 SIEM 통합: GDPR, HIPAA, PCI DSS, SOX에 대한 사전 구축 보고서를 제공하여 감사에 바로 사용할 수 있는 증거를 생성하는 한편, 분류 메타데이터를 Splunk, IBM QRadar, ArcSight에 제공합니다.

고려할 사항:

• 커버리지는 Microsoft 중심의 하이브리드 환경에서 가장 깊으므로, AWS 네이티브 또는 GCP 우선 팀은 평가 단계에서 커넥터의 적용 범위를 반드시 확인해야 합니다.
• 클라우드 네이티브 데이터 저장소에는 Netwrix DSPM 및 Access Analyzer를 함께 사용해 전체 환경을 완벽하게 커버해야 합니다.

최적 대상: 규제 준수를 위해 분류를 Identity 및 access governance와 연결해야 하는 하이브리드 환경의 Microsoft 중심 조직에서 보안 및 컴플라이언스 팀.

2. Microsoft Purview Information Protection

Microsoft Purview Information Protection은 Microsoft 365, Azure 및 Windows 엔드포인트를 위한 기본 데이터 검색, 분류 및 라벨링 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 민감도 레이블과 통합 정책을 통해 Exchange Online, SharePoint, OneDrive, Teams 및 Windows 장치를 모두 포괄합니다.

주요 기능:

• Exchange Online, SharePoint, OneDrive, Teams 및 Windows 엔드포인트 전반에서 네이티브 분류와 민감도 라벨링을 제공하며, 라벨이 AI 앱 상호작용 전반으로 계속 전달됩니다.
• 패턴 및 머신러닝 기반 탐지를 위한 학습 가능한 분류기와 사용자 지정 가능한 민감 정보 유형(SITs)을 제공합니다.
• 일관된 적용을 위한 자동 라벨링, 필수 라벨링, 그리고 최종 사용자 정책 팁을 제공합니다.
• 대응을 위해 Microsoft Defender for Cloud Apps, Defender for Endpoint, Microsoft Sentinel과의 통합.
• DSPM: 자세 보고서와 민감 데이터 검색을 위한 안내형 워크플로를 포함한 AI 기능.

고려할 사항:

• SAP 또는 Oracle을 기본으로 지원하지 않으며, 온프레미스 NAS에는 별도의 스캐너 구성 요소가 필요합니다.
• 사용자 지정 학습 가능한 분류기는 영어만 지원하며, 게시한 후에는 다시 학습할 수 없습니다.

적합한 대상: Microsoft 365 및 Azure로 표준화된 조직으로, 기존 생태계에 분류 기능을 내장하고 싶은 경우.

3. Varonis Data Security Platform

Varonis 는 파일 서버, NAS, Microsoft 365, 협업 플랫폼 전반의 비정형 데이터에 대해 심층 분류와 행동 분석을 제공하는 데이터 보안 플랫폼입니다. 분류된 데이터에 대한 비정상적 접근을 실시간으로 탐지해 알림을 표시합니다.

주요 기능:

• 온프레미스 파일 서버, SharePoint, OneDrive 및 협업 환경 전반에서 민감 데이터의 검색과 분류를 수행합니다.
• 직접 및 상속된 그룹 멤버십 전반에 걸친 효과적인 권한 분석과, 소유자 주도의 권한(Entitlement) 검토.
• 머신러닝 기반 정규화(baselining)를 사용해 비정상적인 액세스와 내부자 위협을 탐지하기 위한 사용자 및 엔터티 행동 분석(UEBA).
• 전역 액세스 그룹을 제거하고, 손상된 상속을 수정하며, 권한을 적정 규모로 조정하는 자동화된 복구(개선) 조치.

고려할 사항:

• 자체 호스팅 플랫폼은 2026년 12월 31일에 사용 종료(EOL)에 도달하며, SaaS로의 마이그레이션이 강제됩니다.
• 구조화된 데이터베이스와 클라우드 데이터 웨어하우스의 분류는 목적에 맞게 제작된 DSPM 도구보다 더 얕습니다.

최적 대상: 주요 위험이 비구조화 파일 데이터와 협업 플랫폼인 조직으로, 분류만큼이나 행동(행태) 모니터링이 중요한 경우

4. BigID

BigID는 프라이버시, 보안, 거버넌스 사용 사례를 기반으로 한 데이터 검색 및 인텔리전스 플랫폼입니다. 하이브리드 및 클라우드 환경에서 구조화 및 비구조화 저장소 전반에 걸쳐 대규모로 개인 및 민감 데이터를 분류하며, 분류 결과와 연계된 프라이버시 워크플로를 제공합니다.

주요 기능:

• 데이터베이스, 데이터 레이크, 오브젝트 스토리지, SaaS, 온프레미스 시스템 전반에 걸친 머신러닝 기반 검색 및 분류. 다국어 지원 제공.
• 구조화 및 비구조화 데이터를 위한 AI 분류기, 패턴 인식, 자연어 처리, 그리고 개체명 인식.
• 처리 활동 기록(RoPA), 개인정보 보호 영향평가(DPIA), 동의 관리에 도움이 되는 데이터 매핑 및 인벤토리.
• 섀도 AI 검색, AI 보안 태세 관리, 에이전트형 데이터 액세스 제어를 포함하는 AI 거버넌스.
• Microsoft Purview, Splunk, ServiceNow, 그리고 클라우드 네이티브 DLP와의 통합. 사용자 지정 데이터 유형을 위한 확장 가능한 프레임워크 제공.

고려할 사항:

• 수십 개의 데이터 저장소와 사용자 지정 분류 체계 전반에 걸친 대규모 배포는 완전한 범위 확보까지 걸리는 시간을 늘릴 수 있습니다.
• 이 플랫폼은 깊은 권한 및 액세스 거버넌스 분석보다 발견 범위의 폭을 강조하므로, 액세스 심층 분석은 별도의 도구가 필요할 수 있습니다.

적합한 대상: GDPR, CCPA, HIPAA 등 다중 프레임워크 의무를 관리하는 기업의 프라이버시, 컴플라이언스 및 보안 팀으로, 분류를 DSAR 워크플로에 통합해야 하는 경우

5. Sentra

Sentra는 에이전트리스(in-agentless) 방식의 인-환경 스캐닝 모델을 사용해 멀티클라우드 환경 전반에서 민감 데이터를 검색하고 분류하는 클라우드 우선 데이터 보안 플랫폼입니다. DataTreks 기능은 분류된 데이터가 클라우드 서비스 전반에서 어떻게 이동하는지 추적합니다.

주요 기능:

• AWS, Azure, GCP, Snowflake, Databricks, BigQuery, Amazon Redshift, MongoDB Atlas 전반에서 에이전트리스 방식의 검색 및 분류.
• 데이터 민감도, 접근 노출 정도, 잘못된 구성(오구성)을 기준으로 위험을 우선순위화.
• 인-환경 스캐닝을 통해 분류된 데이터는 고객의 클라우드 경계 안에 유지하고, 외부에서는 메타데이터만 처리합니다.
• DataTreks는 민감한 데이터가 클라우드 서비스 전반에서 어떻게 전파되는지 모니터링합니다.
• 데이터 노출과 생성형 AI 위험에 초점을 둔 AI 거버넌스.

고려할 사항:

• 온프레미스 환경의 범위는 클라우드 네이티브 제공 서비스의 깊이에 비해 제한적입니다.
• 이 솔루션은 차단(enforcement)보다는 검색(discovery)과 보안 태세(posture)에 초점을 맞추므로, 데이터 이동을 차단하려면 별도의 DLP 계층이 필요합니다.

최적의 대상: 클라우드 우선 환경에서 여러 클라우드 저장소 전반에 걸쳐 민감한 데이터를 관리하며, 에이전트 없이도 검색(탐색)이 가능하고 데이터 이동의 가시성이 필요한 조직

6. Cyberhaven

Cyberhaven은 데이터 탐지 및 대응(DDR) 플랫폼으로, 계보(lineage)를 기준으로 데이터를 분류하고 애플리케이션과 엔드포인트 전반에서 발생하는 모든 이동을 통해 그 데이터를 원천부터 추적합니다. 고객 데이터베이스에서 개인용 클라우드 드라이브로 복사된 파일은 계보에 해당 원천을 그대로 담고 있습니다.

주요 기능:

• 민감한 데이터가 애플리케이션, 사용자, 저장소(레포지토리) 간에 어떻게 이동하는지를 추적하는 데이터 계보(lineage) 추적 기능.
• 콘텐츠 검사, 행동(행태) 맥락, 계보(리니지)를 결합해 정확한 정책 대상을 지정하는 분류.
• 개인용 클라우드 업로드, 스크린샷, 클립보드 작업, 인쇄 등 위험한 이동(행위)에 대한 실시간 대응.
• 엔드포인트, 클라우드 저장소, SaaS 애플리케이션 전반을 아우르는 범위.
• 자율 조사를 위한 Linea AI 분석가 에이전트.

확인할 사항:

• 엔드포인트 에이전트와 애플리케이션 수준의 통합이 필요하므로, 전송되지 않고 정적인 저장소(휴지 상태)는 스캔할 수 없습니다.
• 이 솔루션은 전송 중인 데이터에 초점을 맞추므로, 규정 준수(compliance) 프로그램은 휴지 상태의 데이터(데이터 at rest)를 위해서는 여전히 저장소 스캔형 분류기(classifier)가 필요합니다.

최적 대상: 지적 재산 보호와 내부자 위험을 최우선으로 두는 조직. 분류된 데이터가 ‘어디에 저장되어 있는가’보다 ‘어떻게 이동하는가’가 더 중요할 때에 적합합니다.

7. Securiti

Securiti는 통합 데이터 보안 및 개인정보 보호 플랫폼으로, Data+AI Command Center 아키텍처를 통해 검색(discovery)과 분류(classification)를 개인정보 보호, 보안 태세(security posture), 거버넌스 워크플로우(governance workflows)와 연결합니다. Veeam 는 2025년 12월에 Securiti를 인수했습니다.

주요 기능:

• Data Command Graph 지식 그래프로 구동되는 클라우드 서비스, SaaS, 온프레미스 시스템 전반의 400개 이상 분류기
• DSAR 처리, 동의 관리, 처리 기록을 위한 통합 프라이버시 워크플로
• 노출된 민감 데이터와 액세스 오구성(미스컨피겨레이션)을 강조하는 데이터 보안 상태(포스처) 뷰
• 자동화된 복구 조치와 적용을 위한 노코드 정책 빌더
• AI 파이프라인 보호 및 상황 인지형 작업 거버넌스를 위한 AI 보안 제어

고려할 사항:

• 2025년 12월의 Veeam 인수로 인해 장기 로드맵과 통합 방향은 변경될 수 있습니다.
• 검색 및 분류만 필요한 구매자는 더 광범위한 개인정보 보호 및 거버넌스 플랫폼의 많은 부분을 활용하지 못할 수 있습니다.

가장 적합한 대상: 한 플랫폼에서 프라이버시 운영과 보안 태세 관리 모두에 연결된 검색 및 분류가 필요한 조직

8. Spirion Sensitive Data Platform

Spirion은 엔드포인트 우선 방식으로 깊이 있게 분석하는 민감 데이터 검색 및 분류 플랫폼으로, 노트북, 데스크톱, 서버, 이동식 미디어에 있는 데이터를 보호합니다. 이 회사는 2025년 10월 archTIS에 인수되었습니다.

주요 기능:

• 엔드포인트 검색을 통해 Windows, macOS, Linux 워크스테이션, 노트북, 서버에서 저장 데이터(데이터 앳 레스트)를 스캔합니다.
• 탐지를 위한 AnyFind 패턴 매칭, 체크섬 검증, 근접성 분석.
• CADIA(Context-Aware Data Intelligence Architecture)로 사람의 개입을 활용해 오탐(오탐지) 비율을 줄입니다.
• 분류 결과에 따라 즉시 실행되는 복구 조치.
• GDPR, HIPAA, PCI DSS 사용 사례 전반에 대해 규제 대상 데이터 검색을 위한 사전 구축 지원.

고려할 사항:

• 클라우드 우선 SaaS 및 데이터 웨어하우스의 범위는 목적에 맞게 구축된 DSPM 도구보다 더 제한적입니다.
• 민감한 데이터를 식별하고 이를 조치하지만, 누가 해당 데이터에 접근할 수 있는지까지 매핑하지는 않으므로 권한 분석은 별도의 도구가 필요합니다.

적합한 대상: 엔드포인트와 파일 시스템에 대한 노출 위험이 가장 큰 조직. 특히 규제가 엄격한 의료 및 금융 서비스 환경에 적합합니다.

환경에 맞는 데이터 검색 및 분류 도구 선택하기

단일 플랫폼이 모든 환경에 들어맞지는 않으므로, 실제로 운영하는 리포지토리와 필요에 따라 트리거해야 하는 분류 결과를 기준으로 후보를 추려보세요.

온프레미스 파일 서버, NAS, 레거시 데이터베이스에는 하이브리드 전체 범위의 적용이 필요합니다. 클라우드 우선 환경이라면 에이전트리스 스캐너로 시작할 수 있고, Microsoft 표준화된 팀은 기존 스택 안에서부터 바로 착수할 수 있습니다.

범위(커버리지)를 넘어, DSAR 및 프라이버시 워크플로, 내부자 위험 및 데이터 계보 추적, 또는 엔드포인트 상주형 검색 등 해야 할 작업에 맞게 도구를 선택하세요. 범위를 확장하기 전에 본인 데이터에서 정확성을 검증하십시오.

액세스 컨텍스트와 연계된 분류가 필요한 하이브리드 Microsoft 환경에서는 Netwrix Access Analyzer 가 민감한 데이터를 해당 데이터에 접근할 수 있는 ID에 매핑하는 한편 Netwrix DSPM 는 AWS, Azure, GCP 전반의 클라우드 네이티브 저장소로 보장 범위를 확장합니다.

데모를 요청하세요 Netwrix가 환경 전반에서 민감한 데이터를 해당 데이터에 접근할 수 있는 ID에 어떻게 매핑하는지 확인해 보세요.

면책조항: 이 문서의 정보는 2026년 6월 기준으로 확인되었습니다. 현재 제공되는 기능은 각 공급업체에 직접 확인해 주시기 바랍니다.

한눈에 보는 최고의 데이터 검색 및 분류 도구 8가지

최고의 도구는 두 가지 질문에 동시에 답합니다. 이 가이드는 하이브리드, 클라우드 우선, 개인정보 보호 및 엔드포인트 시나리오 전반에 걸쳐 여덟 가지 데이터 검색 및 분류 솔루션을 비교합니다.

대부분의 조직은 인프라 전반에 걸쳐 모든 민감한 데이터를 찾는 데 어려움을 겪고 있으며, 이는 이러한 도구들이 해결하는 핵심 과제입니다. Harmonic Security의 2025년 3분기 분석에 따르면 GenAI 도구에 업로드된 파일의 26.4%가 민감한 데이터를 포함하고 있어 이전 분기의 22%에서 증가했습니다.

아래 표는 배포 모델, 주요 초점 및 8가지 도구 모두에 가장 적합한 사용 사례를 정리합니다.

데이터 검색 및 분류 도구에서 찾아야 할 사항

배포 모델은 빠르게 범위를 좁히지만, 도구가 실제로 실행 중에 위험을 줄이는지 여부는 알려주지 않습니다. 아래 기준은 민감한 데이터를 단순히 목록화하는 도구와 이를 기반으로 조치를 취하는 도구를 구분합니다.

그 수치는 이야기의 절반만 알려줍니다. 파일의 민감도가 위험을 단독으로 결정하는 것이 아니라, 누가 또는 무엇이 이미 접근 권한을 가지고 있는지가 위험을 결정합니다. Netwrix 2026 Data and Identity Security Report에 따르면 74%의 조직이 민감한 데이터가 어디에 위치하는지, 어떤 아이덴티티가 접근할 수 있는지에 대한 단일 통합 뷰가 없으며, 오늘날 이 질문에 답할 수 있는 조직은 26%에 불과합니다. 민감한 데이터를 찾고 누가 접근할 수 있는지 아는 것은 함께 해결해야 할 단일 문제입니다.

민감한 데이터를 찾는 것은 첫 번째 단계일 뿐이며, 발견 내용을 바탕으로 조치를 취해야 실제 위험이 줄어듭니다. 여섯 가지 기준이 측정 가능한 결과를 제공하는 도구와 단순히 보고서만 생성하는 도구를 구분합니다:

• 하이브리드 및 클라우드 범위: 클라우드 중심 스캐너는 종종 온프레미스 파일 서버, 네트워크 연결 스토리지(NAS), 온프레미스 SharePoint 및 규제 정보가 포함된 레거시 데이터베이스를 누락하므로 도구가 실제 데이터 저장소를 포함하는지 확인하세요.
• Identity 및 권한 컨텍스트: 분리된 민감 파일 목록은 조치할 수 없고 데이터 액세스 거버넌스의 공백을 남기므로 분류를 액세스 권한과 연결하는 도구를 선택하세요.
• 자동화된 분류 방법 대 수동 분류 방법: 분류가 패턴 매칭, 머신 러닝 또는 수동 최종 사용자 태깅으로 이루어지는지 확인하세요. 수동 방식만 사용하는 경우 직원이 파일을 건너뛰거나 잘못 태그할 때 커버리지 공백이 발생합니다.
• 분류 정확도 및 학습 가능한 분류기: 자체 데이터로 개념 증명을 사용하여 정확도를 검증하고, 분류기가 PII, PHI 및 PCI의 표준 템플릿을 넘어 맞춤형 데이터 유형 및 지역별 식별자에 적응하는지 확인하세요. 분류 정확도 향상을 위한 체크리스트 는 개념 증명을 실행하기 전에 구조화하는 데 도움이 됩니다.
• 수정 및 후속 집행: 소유자 검토, 격리, 권한 변경, 데이터 손실 방지 또는 라벨 전파를 주도하는 플랫폼을 선택하세요. 분류 전용 도구는 위험을 그대로 둡니다.

2026년 최고의 데이터 발견 및 분류 도구 8가지

• AI 및 섀도우 AI 데이터 거버넌스: 도구가 생성 AI 도구 및 Copilot으로 유입되는 민감한 데이터를 표시하는지 확인하세요.

1. Netwrix Data Classification

아래 각 프로필은 도구가 수행하는 작업, 주요 기능, 실제 한계 및 가장 적합한 대상을 다루며, 가장 광범위한 하이브리드 및 identity-aware 커버리지를 제공하는 플랫폼부터 시작해 보다 특정 환경, cloud-first, endpoint-first 또는 개인정보 보호 중심 도구로 이동합니다.

출처: netwrix.com/

주요 기능:

Netwrix Data Classification는 파일 서버, NAS, Microsoft 365 및 클라우드 스토리지 전반에서 PII, PHI, PCI 데이터 및 사용자 지정 데이터 유형을 발견하고 태그하는 신원 인식 데이터 검색 및 분류 플랫폼입니다. 그런 다음 이러한 결과를 Netwrix 플랫폼을 통해 신원 인식 보안 결정에 반영하여 민감한 데이터가 어디에 있는지와 누가 액세스할 수 있는지를 연결합니다.

• ROT 데이터 식별: 중복, 오래된, 사소한 데이터와 민감한 데이터를 함께 표시하여 정리와 위험 감소가 동시에 이루어지도록 합니다.
• 하이브리드 및 클라우드 검색: 키워드 매칭만이 아닌 복합 용어 처리와 통계 분석을 사용하여 파일 시스템, 데이터베이스, 이메일 및 클라우드 저장소를 스캔합니다.
• 직접 수정 조치: 에이전트 없는 모드에서 민감한 파일을 안전한 위치로 이동하고, 과도한 권한을 제거하며, 기밀 내용을 수정합니다.
• Microsoft Information Protection 라벨링: 문서에 MIP 라벨을 직접 적용하여 분류가 파일과 함께 다른 Microsoft 보안 도구로 이동하도록 합니다.

고려할 사항:

• 커버리지는 Microsoft 중심의 하이브리드 환경에서 가장 깊으므로 AWS 네이티브 또는 GCP 우선 팀은 평가 시 커넥터 깊이를 확인해야 합니다.
• 패턴, 컨텍스트 및 AI 기반 분류: 사전 정의 및 사용자 지정 분류법이 콘텐츠를 분류하며, GDPR, HIPAA, 및 PCI DSS에 맞춘 규정 준수 보고서를 제공합니다.
• DLP 및 IRM 향상: 분류 메타데이터를 파일에 삽입하여 하류의 데이터 손실 방지 및 정보 권한 관리 도구에서 집행을 강화합니다.
• Microsoft 365 외부의 클라우드 네이티브 데이터 저장소는 전체 환경 커버리지를 위해 Netwrix DSPM과 Netwrix Data Classification이 함께 필요합니다.

2. Microsoft Purview 정보 보호

이로 인해 데이터 주체 요청 처리 시간이 수주간의 수작업에서 몇 분으로 단축되었고 연간 8만 파운드의 추가 채용 비용을 절감했습니다.

• Data Classification 자체는 어떤 아이덴티티가 표시된 파일에 접근할 수 있는지 보여주지 않습니다. 이를 위해서는 Netwrix Access Analyzer와 연동해야 하며, 이는 AD 및 Entra ID 그룹 멤버십에 대한 실제 접근 권한을 확인합니다.

실제로 발견부터 수정까지의 연결은 배포 결과에 나타납니다. Horizon Leisure Centers는 GDPR 준수를 위해 500,000개 이상의 폴더를 자동으로 발견하고 색인화하기 위해 Netwrix Data Classification을 사용했습니다.

적합 대상: 규제 준수를 위해 identity 및 액세스 거버넌스와 연계된 분류가 필요한 하이브리드 Microsoft 중심 환경의 보안 및 컴플라이언스 팀.

Microsoft Purview Information Protection은 Microsoft 365, Azure 및 Windows 엔드포인트를 위한 기본 데이터 검색, 분류 및 라벨링 플랫폼입니다. 민감도 라벨과 통합 정책을 통해 Exchange Online, SharePoint, OneDrive, Teams 및 Windows 장치를 지원합니다.

출처: microsoft.com

주요 기능:

• 패턴 및 머신러닝 기반 탐지를 위한 학습 가능한 분류기와 맞춤형 민감 정보 유형(SIT).
• Exchange Online, SharePoint, OneDrive, Teams 및 Windows 엔드포인트 전반에 걸친 기본 분류 및 민감도 라벨링, AI 앱 상호작용 시에도 라벨이 유지됩니다.

고려할 사항:

• Microsoft Defender for Cloud Apps, Defender for Endpoint 및 Microsoft Sentinel과의 통합 대응.
• 일관된 적용을 위한 자동 라벨링, 필수 라벨링 및 최종 사용자 정책 팁.
• 민감한 데이터 발견을 위한 자세 보고서 및 안내 워크플로를 포함한 AI 기능용 DSPM.
• SAP 또는 Oracle을 기본적으로 지원하지 않으며, 온프레미스 NAS는 별도의 스캐너 구성 요소가 필요합니다.
• 사용자 지정 학습 가능한 분류기는 English만 지원하며 게시 후에는 재학습할 수 없습니다.

3. Varonis 데이터 보안 플랫폼

적합 대상: 기존 생태계에 분류를 통합하려는 Microsoft 365 및 Azure 표준화 조직.

주요 기능:

출처: varonis.com

• 온프레미스 파일 서버, SharePoint, OneDrive 및 협업 환경 전반에 걸친 민감한 데이터 검색 및 분류.

Varonis는 파일 서버, NAS, Microsoft 365 및 협업 플랫폼의 비정형 데이터에 대한 심층 분류 및 행동 분석을 제공하는 데이터 보안 플랫폼입니다. 분류된 데이터에 대한 이상 접근을 실시간으로 감지합니다.

• 소유자가 주도하는 권한 검토와 함께 직접 및 상속된 그룹 구성원에 대한 효과적인 권한 분석.

고려할 사항:

• 머신러닝 기반 기준선을 사용한 이상 접근 및 내부자 위협 탐지를 위한 사용자 및 엔터티 행동 분석(UEBA).
• 글로벌 액세스 그룹을 제거하고, 손상된 상속을 수정하며, 권한을 적절하게 조정하는 자동화된 수정.
• 구조화된 데이터베이스 및 클라우드 데이터 웨어하우스 분류는 목적에 맞게 제작된 DSPM 도구보다 덜 정밀합니다.
• 셀프 호스팅 플랫폼은 2026년 12월 31일에 지원 종료됩니다 이에 따라 SaaS로의 이전이 필요합니다.

4. BigID

적합 대상: 주요 위험이 비정형 파일 데이터 및 협업 플랫폼인 조직으로, 행동 모니터링이 분류만큼 중요합니다.

출처: bigid.com

주요 기능:

BigID는 개인정보 보호, 보안 및 거버넌스 사용 사례에 기반한 데이터 발견 및 인텔리전스 플랫폼입니다. 하이브리드 및 클라우드 환경의 구조화된 저장소와 비구조화된 저장소 전반에 걸쳐 개인 및 민감한 데이터를 대규모로 분류하며, 분류 결과와 연계된 개인정보 보호 워크플로우를 제공합니다.

• 데이터베이스, 데이터 레이크, 객체 저장소, SaaS 및 온프레미스 시스템 전반에 걸친 머신러닝 기반 탐지 및 분류, 다국어 지원 포함.
• AI 분류기, 패턴 인식, 자연어 처리 및 구조화된 데이터와 비구조화된 데이터를 위한 명명된 엔터티 인식.
• 처리 활동 기록(RoPA), 데이터 보호 영향 평가(DPIA), 동의 관리 지원을 위한 데이터 매핑 및 인벤토리.
• 섀도우 AI 발견, AI 보안 태세 관리 및 에이전틱 데이터 액세스 제어를 포함하는 AI 거버넌스.

고려할 사항:

• Microsoft Purview, Splunk, ServiceNow 및 클라우드 네이티브 DLP와 통합되며, 맞춤 데이터 유형을 위한 확장 가능한 프레임워크를 제공합니다.
• 수십 개의 데이터 저장소와 맞춤 분류 체계에 걸친 광범위한 배포는 전체 적용까지의 시간을 연장합니다.

5. Sentra

• 이 플랫폼은 권한 및 접근 거버넌스 분석보다는 발견의 폭을 강조하므로, 접근 깊이는 별도의 도구가 필요할 수 있습니다.

추천 대상: GDPR, CCPA, HIPAA와 같은 다중 프레임워크 의무를 관리하며 DSAR 워크플로우에 통합된 분류가 필요한 엔터프라이즈 개인정보 보호, 준수 및 보안 팀.

출처: https://sentra.io/

Sentra는 에이전트가 필요 없는 환경 내 스캔 모델을 사용하여 멀티 클라우드 환경 전반에서 민감한 데이터를 발견하고 분류하는 클라우드 우선 데이터 보안 플랫폼입니다. DataTreks 기능은 분류된 데이터가 클라우드 서비스 간에 어떻게 이동하는지 추적합니다.

주요 특징:

• 데이터 민감도, 접근 노출 및 잘못된 구성에 따른 위험 우선순위 지정.
• AWS, Azure, GCP, Snowflake, Databricks, BigQuery, Amazon Redshift 및 MongoDB Atlas 전반에 걸친 에이전트 없는 검색 및 분류.
• 고객의 클라우드 경계 내에 기밀 데이터를 유지하고 메타데이터만 외부에서 처리하는 환경 내 스캔입니다.
• 데이터 노출 및 생성 AI 위험에 중점을 둔 AI 거버넌스.
• DataTreks는 민감한 데이터가 클라우드 서비스 전반에 어떻게 전파되는지 모니터링합니다.

고려할 사항:

• 온프레미스 커버리지는 클라우드 네이티브 제공 범위에 비해 제한적입니다.
• 이는 집행보다는 탐지와 태세에 중점을 두므로, 데이터 이동 차단에는 별도의 DLP 계층이 필요합니다.

6. Cyberhaven

출처: cyberhaven.com

주요 기능:

적합 대상: 에이전트 없는 검색과 데이터 이동 가시성이 필요한 클라우드 우선 조직의 민감한 데이터 관리.

Cyberhaven은 데이터 출처를 기준으로 분류하고, 애플리케이션과 엔드포인트 전반의 모든 이동 경로를 추적하는 데이터 탐지 및 대응(DDR) 플랫폼입니다. 고객 데이터베이스에서 개인 클라우드 드라이브로 복사된 파일은 그 출처를 그대로 유지합니다.

• 민감한 데이터가 애플리케이션, 사용자 및 저장소 간에 어떻게 이동하는지 추적하는 데이터 계보 추적.
• 정확한 정책 타겟팅을 위해 콘텐츠 검사, 행동 컨텍스트 및 출처를 결합한 분류.
• 개인 클라우드 업로드, 스크린샷, 클립보드 작업, 인쇄 등 위험한 동작에 대한 실시간 대응.
• 자율 조사용 Linea AI 분석 에이전트.
• 엔드포인트, 클라우드 스토리지 및 SaaS 애플리케이션 전반에 걸친 커버리지.

고려할 사항:

• 엔드포인트 에이전트와 애플리케이션 수준 통합이 필요하므로 정적인 저장소는 스캔할 수 없습니다.

7. Securiti

• 이것은 이동 중인 데이터를 대상으로 하므로, 컴플라이언스 프로그램은 여전히 저장된 데이터를 위한 저장소 스캔 분류기가 필요합니다.

출처: securiti.com

적합 대상: 지적 재산 보호와 내부자 위험을 우선시하는 조직으로, 분류된 데이터가 어디에 있는지보다 어떻게 이동하는지가 더 중요합니다.

주요 기능:

• Data Command Graph 지식 그래프를 기반으로 하는 클라우드 서비스, SaaS 및 온프레미스 시스템 전반에 걸친 400개 이상의 분류기.

Securiti는 Data+AI Command Center 아키텍처를 통해 발견 및 분류를 개인정보 보호, 보안 태세 및 거버넌스 워크플로와 연결하는 통합 데이터 보안 및 개인정보 보호 플랫폼입니다. Veeam 이 Securiti를 인수했습니다 2025년 12월에.

• DSAR 이행, 동의 관리 및 처리 기록을 위한 통합 개인정보 보호 워크플로우.
• 노출된 민감 데이터 및 액세스 잘못된 구성 사항을 강조하는 Data Security Posture 보기.
• 자동화된 수정 및 코드 없는 정책 빌더로 집행합니다.
• AI 파이프라인 보호 및 상황 인지 행동 거버넌스를 위한 AI 보안 제어.

고려할 사항:

• 2025년 12월 Veeam 인수로 인해 장기 로드맵과 통합 방향이 변경될 수 있습니다.
• Discovery and classification만 구매하는 고객은 더 넓은 개인정보 보호 및 거버넌스 플랫폼을 많이 사용하지 않을 것입니다.

8. Spirion Sensitive Data 플랫폼

적합 대상: 개인정보 보호 운영과 보안 태세 관리를 단일 플랫폼에서 모두 필요로 하는 조직.

출처: spirion.com

주요 기능:

• 감지를 위한 AnyFind 패턴 매칭, 체크섬 검증 및 근접 분석.
• Endpoint 검색은 Windows, macOS 및 Linux 워크스테이션, 노트북 및 서버에서 저장된 데이터를 스캔합니다.

Spirion은 엔드포인트 우선 방식을 갖춘 민감한 데이터 검색 및 분류 플랫폼으로, 노트북, 데스크톱, 서버 및 이동식 미디어의 데이터를 보호합니다. archTIS가 Spirion을 인수했습니다 2025년 10월에.

• 사람이 개입하는 오탐지 감소를 위한 CADIA(Context-Aware Data Intelligence Architecture).

면책 조항: 이 문서의 정보는 2026년 8월 기준입니다. 각 공급업체에 직접 현재 기능을 확인하십시오.

데모 요청하여 Netwrix가 환경 전반에서 민감한 데이터를 접근 가능한 ID에 매핑하는 방식을 확인하세요.