DSPM은 기업이 클라우드 애플리케이션 또는 온프레미스와 같은 파일 저장소 위치 전반에서 정형화와 비정형화를 발견하고 분류할 수 있도록 해주는 보안 솔루션입니다. 또한 사고 해결을 선제적으로 처리하는 데도 도움이 됩니다.

정형 및 비정형 데이터는 SaaS(Software-as-a-Service) 애플리케이션, IaaS(Infrastructure-as-a-Service) 위치 및 온프레미스 스토리지에 흩어져 있어 가장 중요하고 민감한 정보가 어디에 있는지 파악하기 어렵습니다. DSPM은 이 복잡한 환경을 보호하는 데 필요한 가시성과 제어권을 제공합니다.

DSPM은 클라우드, 네트워크, 온프레미스 스토리지 전반에서 데이터를 지속적으로 발견하여 조직이 보유한 모든 데이터를 찾아내고 목록화합니다. 민감한 데이터를 찾아내는 것은 데이터를 보호하기 위한 중요한 첫 단계입니다. DSPM 솔루션은 다음과 같은 전체 데이터 에코시스템을 스캔합니다.

• 클라우드 플랫폼(AWS, Azure, GCP)
• SaaS 애플리케이션(Microsoft 365, Salesforce)
• 온프레미스 스토리지 및 데이터베이스

최신 DSPM 소프트웨어는 내장 기능 또는 솔루션 통합을 통해 데이터가 이동하고 변경될 때 지속적인 가시성을 유지합니다.s.

데이터가 발견되면 분류되어 위험 노출에 대해 평가되어야 합니다. 최신 DSPM 솔루션은 일반적으로 이 중요한 단계에서 고급 AI 기반 기법을 사용합니다.

• AI 탐지기는 기존의 패턴 매칭 접근 방식을 능가하는 정교한 인식 기능을 사용하여 규제 정보(SSN, 신용카드, 의료 기록)와 독점 데이터를 식별합니다.
• AI 요약기는 위치, 액세스 패턴, 사용자 행동, 비즈니스 관련성과 같은 컨텍스트 신호를 분석하여 데이터의 의미와 사용량을 파악합니다.
• 풍부한 분류 할당은 기본 공개/내부/기밀/제한된 라벨을 훨씬 넘어서는 포괄적인 데이터 인사이트를 제공하여 파일 콘텐츠, 비즈니스 컨텍스트, 규제 의미 및 특정 위험 요소에 대한 상세 정보를 제공합니다.

그런 다음 이러한 고급 분류는 보호 제어, 액세스 권한 및 규정 준수 요구 사항과 결합되어 동적인 위험 점수를 생성합니다. AI 기반 분류는 GenAI, 딥 뉴럴 네트워크 분류기, 특수한 탐지 엔진을 포함하여 여러 AI 유형이 함께 작동하는 최신 솔루션과 함께 사용 가능한 DSPM 플랫폼의 기준 기능이 되었습니다. 분류 정확성과 위험 평가가 지속적으로 개선되도록 하기 위해 GenAI, 여러 개의 AI 유형을 활용하는 최신 솔루션이 있습니다.

해결책 없이 문제를 식별하면 가치가 거의 없습니다. 최신 DSPM 플랫폼은 조직의 고유한 필요와 과제에 적응하는 사용자 지정 가능한 제어로 이러한 격차를 해소합니다. 이러한 제어에는 PoLP(최소 권한 원칙)를 구현하기 위한 권한 관리가 포함되어 사용자가 자신의 작업에 필요한 파일에만 액세스할 수 있도록 하고 과도한 권한이 있거나 공개적으로 액세스할 수 있는 데이터를 처리합니다. 추가 기능으로는 민감한 정보를 적절히 분류하기 위한 데이터 매핑, 부적절한 리포지토리에 저장된 파일을 해결하기 위한 잘못된 위치의 데이터 수정, 보존 기간이 지난 또는 ROT(중복되고, 오래되고, 중요하지 않은)로 분류된 위험한 파일을 관리하기 위한 데이터 아카이빙/삭제 워크플로우가 있습니다.

DSPM 솔루션에는 조직의 전반적인 데이터 보안 상태에 대한 가시성을 제공하는 보고 및 분석 도구가 포함되어 있습니다. 이러한 보고 기능은 일반적으로 환경 전체에서 민감한 데이터가 어디에 있는지 보여주는 대시보드를 통해 ROT(중복되고, 오래되고, 중요하지 않은) 데이터, 과도한 권한을 가진 파일, 잘못된 위치에 있는 정보, 중복된 콘텐츠와 같은 특정 위험 요소를 강조합니다. 보안 팀은 이러한 인사이트를 사용하여 시간에 따라 지표를 추적하고 가장 큰 영향을 줄 수 있는 곳에 개선 노력의 우선순위를 정할 수 있습니다..

DSPM 솔루션은 유연한 구현 옵션을 제공합니다.

• 신속한 배포를 위한 클라우드 네이티브 SaaS
• 민감한 환경을 위한 하이브리드 모델
• 데이터 주권에 대한 제어를 위한 온프레미스
• 오버헤드를 최소화하기 위한 에이전트리스 아키텍처

대부분의 기업은 가장 중요한 데이터 저장소로 시작하여 점진적으로 적용 범위를 확장합니다.

자동화는 엔터프라이즈 환경 전체에서 지속적인 대규모 데이터 발견과 스캔을 가능하게 합니다. 조직은 이제 데이터가 생성, 이동 또는 수정될 때 실시간으로 데이터를 자동으로 분류할 수 있어 수동 검토에서 발생하는 지연과 격차를 제거할 수 있습니다. 인공 지능의 주요 가치는 오탐을 줄이면서 매우 정확한 데이터 분류를 제공하는 데 있습니다. AI는 정말 민감한 데이터와 기존의 규칙 기반 시스템을 트리거할 수 있는 무해한 정보를 자신 있게 구별하는 데 필요한 정밀성을 제공합니다. DSPM 솔루션이 이러한 기능을 자신 있게 통합하기 위해서는 최신 솔루션이 PDF에서 비디오에 이르기까지 다양한 파일 유형을 처리할 수 있어야 하며 올바른 분류를 할당하고 규정 준수 요구 사항에 맞게 조정하기 위해 더 광범위한 데이터 필드를 이해해야 합니다. 여기에는 GenAI 기능, 심층 신경 네트워크 분류기, 기타 예측 AI 기술이 함께 작동하는 것을 포함합니다.

데이터 보안 상태 관리의 이점은 다음 4가지 결과로 요약할 수 있습니다.

• 생산성 향상
• 비용 절감
• 위험 감소
• 규정 준수 간소화

DSPM은 거의 독립적으로 작동하지 않습니다. 대부분의 조직은 이를 보완적인 보안 기술과 통합하여 포괄적인 데이터 보호 전략을 수립합니다. DSPM 소프트웨어가 데이터 위치, 민감도, 위험에 대해 제공하는 통찰력은 자연스럽게 다음과 같은 다른 보안 도구를 향상시킵니다.

• Data Detection and Response (DDR)
• Data Loss Prevention (DLP)
• Cloud Access Security Broker (CASB)
• Identity and Access Management (IAM)
• Cloud Security Posture Management (CSPM)

사전 정의된 규칙을 사용하여 알려진 데이터 리포지토리와 함께 작동하는 기존 도구와 달리, DSPM은 환경 전반에서 알려진 데이터와 알려지지 않은 데이터를 모두 지속적으로 발견하고, AI를 활용하여 더 정확한 분류를 하고 액세스 패턴과 보안 제어에 대한 컨텍스트를 제공합니다.

DSPM 배포를 성공적으로 수행하기 위해서는 보안 팀을 넘어서는 협업이 필요하기 때문에, 많은 조직에서는 정기적으로 DSPM 통찰력을 검토하고 개선 노력을 조정하기 위해 데이터 위험 위원회를 구성합니다. 여기에는 IT 인프라 관리자, 데이터 거버넌스 전문가, 규정 준수 책임자 및 부서 데이터 가치를 이해하는 사업부 대표가 포함될 수 있습니다.

민감한 데이터 노출 감소(공격 표면 감소), 데이터 검색 프로세스 시간 절약, 사고를 해결하기 위한 평균 시간의 개선, 중복되거나 오래된 데이터를 제거함으로써 발생하는 스토리지 비용 절감과 같은 지표를 추적할 수 있습니다.