최신 DLP 솔루션은 5가지 핵심 기능을 통해 작동합니다: 데이터 검색 및 분류 고급 검색 기술로 네트워크, 엔드포인트, 클라우드 환경 전반에서 중요한 정보를 식별합니다. 콘텐츠 검사 엔진은 파일, 데이터베이스, 커뮤니케이션을 분석하여 민감도 수준에 따라 데이터를 자동으로 분류합니다. 실시간 모니터링 지속적인 감시를 통해 모든 조직 내 접점에서 데이터 이동을 추적합니다. 사용자 행동 분석은 잠재적인 보안 위협이나 정책 위반을 나타낼 수 있는 비정상적인 활동을 탐지합니다. 정책 시행 사용자 지정 가능한 보안 정책으로 다양한 유형의 데이터에 액세스, 공유 또는 전송할 수 있는 방법을 제어할 수 있습니다. 이러한 정책은 다양한 상황, 사용자 역할 및 비즈니스 요구 사항에 맞게 조정됩니다. 자동화된 대응 정책 위반이 발생하면 차단, 암호화, 격리 또는 기타 보호 조치를 통해 시스템이 자동으로 대응합니다. 이렇게 하면 무단 데이터 노출이 확대되기 전에 이를 방지할 수 있습니다. 인시던트 관리 보안팀은 잠재적인 데이터 노출 사고에 대한 실시간 알림과 함께 신속한 대응을 위한 컨텍스트 및 권장 조치를 받습니다.

Q: DLP가 중요한 이유는 무엇인가요?

DLP 구현의 비즈니스 사례는 여러 차원에 걸쳐 있습니다: 재정적 보호 데이터 침해는 직접적인 비용, 규제 처벌, 비즈니스 중단을 통해 상당한 재정적 결과를 초래합니다. 조직은 보안 사고로부터 복구하는 동안 장기간 운영상의 어려움에 직면하게 됩니다. 평판 관리 개인정보와 관련된 데이터 유출이 발생하면 고객의 신뢰는 빠르게 약화됩니다. 강력한 보안 태세를 유지하면 장기적인 고객 관계와 시장 지위를 유지하는 데 도움이 됩니다. 규정 준수 GDPR, HIPAA 및 기타 산업별 요구 사항과 같은 최신 규정은 강력한 데이터 보호 조치를 요구합니다. DLP는 여러 규제 프레임워크에서 규정 준수 태세를 유지하는 데 도움이 됩니다. 경쟁 우위 특히 소프트웨어 회사의 경우, 지적 재산과 소스 코드를 보호함으로써 시장 우위를 확보하고 연구 개발 투자를 보호할 수 있습니다. 운영 연속성 사전 예방적 데이터 보호는 일반적으로 보안 사고 이후 발생하는 심각한 비즈니스 중단을 방지하여 생산성 및 고객 서비스 수준을 유지합니다.

개요

데이터 손실 방지(DLP)는 조직의 전체 환경에서 데이터 이동을 감지, 모니터링 및 제어하여 중요한 디지털 자산을 보호하는 전략적 보안 접근 방식입니다. 여기에는 온프레미스 플랫폼, 클라우드 환경 및 조직 전체의 엔드포인트가 포함됩니다.

DLP 솔루션은 여러 보안 기술을 결합하여 가장 중요한 정보 자산을 보호합니다. 지적 재산, 소스 코드, 고객 기록, 규제 대상 데이터 등 보호 대상에 관계없이 DLP는 민감한 정보가 시스템을 통해 이동하는 방식에 대한 포괄적인 가시성과 제어 기능을 제공합니다.

데이터 손실 방지(DLP)

데이터 손실 방지는 어떻게 작동하나요?

최신 DLP 솔루션은 5가지 핵심 기능을 통해 작동합니다:

데이터 탐색 및 분류

고급 검색 기술은 네트워크, 엔드포인트, 클라우드 환경 전반에서 민감한 정보를 식별합니다. 콘텐츠 검사 엔진은 파일, 데이터베이스, 커뮤니케이션을 분석하여 민감도 수준에 따라 데이터를 자동으로 분류합니다.

실시간 모니터링

지속적인 감시를 통해 모든 조직 내 접점에서 데이터 이동을 추적합니다. 사용자 행동 분석은 잠재적인 보안 위협이나 정책 위반을 나타낼 수 있는 비정상적인 활동을 탐지합니다.

정책 시행

사용자 지정 가능한 보안 정책으로 다양한 유형의 데이터에 액세스, 공유 또는 전송할 수 있는 방법을 제어할 수 있습니다. 이러한 정책은 다양한 상황, 사용자 역할 및 비즈니스 요구 사항에 맞게 조정됩니다.

자동화된 응답

정책 위반이 발생하면 시스템은 차단, 암호화, 격리 또는 기타 보호 조치를 통해 자동으로 대응합니다. 이렇게 하면 무단 데이터 노출이 확대되기 전에 이를 방지할 수 있습니다.

인시던트 관리

보안팀은 잠재적인 데이터 노출 사고에 대한 실시간 알림과 함께 신속한 대응을 위한 상황 및 권장 조치가 포함된 알림을 받습니다.

DLP가 중요한 이유는 무엇인가요?

DLP 구현의 비즈니스 사례는 여러 차원으로 확장됩니다:

금융 보호

데이터 유출은 직접적인 비용, 규제 처벌, 비즈니스 중단을 통해 상당한 재정적 결과를 초래합니다. 조직은 보안 사고로부터 복구하는 동안 장기간 운영상의 어려움에 직면하게 됩니다.

평판 관리

개인정보와 관련된 데이터 유출 사고가 발생하면 고객의 신뢰는 빠르게 약화됩니다. 강력한 보안 태세를 유지하면 장기적인 고객 관계와 시장 지위를 유지하는 데 도움이 됩니다.

규제 준수

GDPR, HIPAA 및 기타 산업별 요구사항과 같은 최신 규정은 강력한 데이터 보호 조치를 요구합니다. DLP는 여러 규제 프레임워크에서 규정 준수 태세를 유지하는 데 도움이 됩니다.

경쟁 우위

특히 소프트웨어 회사의 경우, 지적 재산과 소스 코드를 보호함으로써 시장 우위를 확보하고 연구 개발 투자를 보호할 수 있습니다.

운영 연속성

사전 예방적 데이터 보호는 일반적으로 보안 사고로 인해 발생하는 심각한 비즈니스 중단을 방지하여 생산성과 고객 서비스 수준을 유지합니다.

DLP 솔루션 구현의 과제

조직은 DLP 솔루션을 배포할 때 몇 가지 일반적인 장애물에 직면합니다:

데이터 분류 복잡성

코드베이스, 데이터베이스, 문서, 협업 도구 등 다양한 시스템에서 민감한 정보를 식별하고 분류하려면 정교한 분류 기능이 필요합니다. 정확성과 운영 효율성의 균형을 맞추는 것은 여전히 어려운 과제입니다.

개발자 워크플로 통합

DLP는 합법적인 업무를 방해하지 않으면서 애자일 개발 환경에 원활하게 통합되어야 합니다. 여기에는 코드 리포지토리, CI/CD 파이프라인, 공유 드라이브 및 개발팀이 사용하는 다양한 SaaS 도구가 포함됩니다.

다중 환경 적용 범위

최신 개발팀은 다양한 클라우드 환경과 개인 디바이스에서 운영됩니다. 효과적인 DLP는 데이터의 위치나 이동 방식에 관계없이 일관된 보호 기능을 제공해야 합니다.

알림 관리

잘못 구성된 시스템은 과도한 알림을 생성하여 알림의 피로도를 높이고 효율성을 떨어뜨립니다. 성공적인 DLP 전략에는 지속적인 튜닝과 지능적인 우선순위 지정이 필요합니다.

OpenText가 데이터 손실 방지(DLP) 인텔리전스를 강화하는 방법

OpenText™ 파트너와 고객은 당사의 OEM 솔루션을 통해 포괄적인 DLP 기능을 기존 애플리케이션에 원활하게 통합할 수 있습니다. 독립 소프트웨어 공급업체(ISV)이든, 독립형 제품 또는 고객에게 재판매할 수 있는 통합 구성 요소로 DLP 솔루션을 제공하려는 기업이든, 모든 DLP 기능을 플랫폼에 효율적으로 통합할 수 있습니다.

OpenText™ Knowledge Discovery는 고급 검색, 지식 검색 및 분석 플랫폼을 제공하여 DLP 인텔리전스의 기반이 됩니다. 이 플랫폼은 AI와 머신러닝을 사용하여 텍스트 분석, 오디오 분석, 비디오 분석, 이미지 분석 전반에 걸쳐 비정형 데이터에서 인사이트를 추출합니다.

OpenText™ DLP 솔루션의 주요 이점

포괄적인 데이터 범위: 160개 이상의 리포지토리 소스와 1,900개 이상의 파일 유형에 액세스하고 검색하여 기존 데이터베이스와 파일 시스템부터 최신 클라우드 리포지토리와 협업 플랫폼에 이르기까지 전체 정보 에코시스템에서 완벽한 데이터 가시성을 확보하세요.

고급 분석 기능: 인공지능과 머신러닝을 활용하여 여러 콘텐츠 유형에 걸쳐 정교한 데이터 분석을 수행할 수 있습니다. 텍스트 분석 기능에는 자연어 처리와 광학 문자 인식이 포함되어 문서 내용, 어조, 정서를 파악할 수 있습니다. 시각적 콘텐츠의 경우 자동화된 이미지 처리를 통해 객체 감지, 분류 및 인식 기능을 제공합니다.

유연한 통합 옵션: OpenText의 OEM 솔루션을 통해 기존 애플리케이션에 직접 DLP 기능을 내장할 수 있습니다. 이러한 화이트 라벨 접근 방식을 통해 독립 소프트웨어 공급업체와 기업은 처음부터 솔루션을 구축하지 않고도 포괄적인 데이터 보호를 통합하여 기존 워크플로우의 일부로 DLP 기능을 사용할 수 있습니다.

지능형 콘텐츠 처리: 민감한 데이터를 자동으로 분류하고 태그를 지정하는 콘텐츠 인텔리전스 엔진을 사용하여 지원되는 모든 데이터 형식에서 개인 식별 정보(PII)를 심층 검색하고 분류합니다.

자연어 처리(NLP): 광학 문자 인식을 포함한 고급 AI 기반 모델을 사용하여 텍스트 데이터를 분석할 때 어조, 감정, 여론을 이해합니다.

지능형 이미지 분석: 개체 감지, 이미지 분류, 개체 인식 및 기타 비정형 데이터 기능으로 이미지 파일의 처리와 분석을 자동화하세요.

원활한 보안 강화: 민감한 데이터를 식별, 보호, 예방, 조치할 수 있는 솔루션을 구현하여 보안 및 규정 준수 프로토콜을 강화하는 동시에 HIPAA, GDPR 및 유사한 프레임워크와 같은 규정을 준수하는 데 기여할 수 있습니다.

사전 예방적 위험 식별: 민감한 정보에 누가 액세스했는지, 그리고 그 행동이 정해진 정책에 부합하는지 파악하세요. 데이터 유출이 확대되기 전에 사용자를 격리하거나 액세스를 제한하거나 보안 프로토콜을 트리거하여 데이터 유출을 방지할 수 있습니다.

데이터 손실 방지에 대해 자주 묻는 질문

DLP 솔루션의 혜택을 가장 많이 받는 산업은 무엇인가요?

금융 서비스, 의료, 정부, 법률, 기술 분야는 민감한 고객 데이터, 지적 재산, 엄격한 규정 준수 요건을 다루기 때문에 DLP 도입을 통해 가장 큰 이점을 얻을 수 있습니다.

경쟁사들과 저희의 DLP 솔루션은 어떻게 다른가요?

OpenText의 DLP 솔루션, 특히 OpenText™ Knowledge Discovery는 1,900개 이상의 파일 유형을 처리하는 포괄적인 AI 기반 분석, 160개 이상의 리포지토리와의 통합 기능, ISV 및 기업을 위한 유연한 임베딩 옵션으로 차별화되며, 이 모든 것은 정보 관리 분야에서 수십 년간 쌓아온 전문성을 바탕으로 지원됩니다.

OpenText™ DLP 솔루션의 일반적인 구현 일정은 어떻게 되나요?

구현 일정은 조직의 규모와 복잡성에 따라 다르며, 일반적으로 4주에서 12주까지 걸립니다. 단계적 배포 접근 방식을 통해 조직은 가장 민감한 데이터를 우선적으로 보호하면서 점차 적용 범위를 확대할 수 있습니다.

OpenText DLP 솔루션은 클라우드 환경과 원격 작업 시나리오를 어떻게 처리하나요?

이 플랫폼은 홈 네트워크, 개인 기기, 클라우드 협업 도구 모니터링 등 원격 근무 시나리오에 특화된 기능을 통해 온프레미스, 클라우드, 하이브리드 환경 전반에서 일관된 보호 기능을 제공합니다.

OpenText DLP 솔루션은 기존 보안 인프라와 어떻게 통합되나요?

저희 DLP 솔루션(OpenText Knowledge Discovery)은 인프라 교체 없이 기존 보안 에코시스템을 강화하기 위해 주요 SIEM 플랫폼, ID 관리 솔루션, 엔드포인트 보호 도구, 클라우드 액세스 보안 브로커와 사전 구축된 통합 기능을 제공합니다.

어떤 지속적인 지원과 업데이트가 제공되나요?

OpenText는 포괄적인 기술 지원, 탐지 엔진에 대한 정기적인 업데이트, 새로운 규정에 맞춘 새로운 정책 템플릿, DLP 성능을 최적화하기 위한 정기적인 검토를 제공합니다.

특정 규제 요건에 맞게 OpenText의 DLP 솔루션을 맞춤화할 수 있나요?

예, 이 플랫폼에는 GDPR, HIPAA, PCI DSS, CCPA와 같은 주요 규정에 대해 미리 구성된 템플릿과 산업별 또는 지역별 규정 준수 요구 사항에 대한 사용자 지정 옵션이 포함되어 있습니다.

OpenText의 DLP 솔루션은 오탐을 어떻게 처리하나요?

머신 러닝 알고리즘은 피드백 루프를 통해 지속적으로 개선되어 시간이 지남에 따라 오탐을 줄입니다. 보안팀은 탐지 규칙을 미세 조정하고, 신뢰 임계값을 설정하고, 예외 처리를 구현하여 합법적인 비즈니스 활동의 중단을 최소화할 수 있습니다.

귀사의 DLP 솔루션은 데이터 이동에 대해 어느 정도의 가시성을 제공하나요?

Dropbox의 DLP 솔루션은 포괄적인 대시보드와 보고 기능을 제공하여 조직 전반의 데이터 이동에 대한 실시간 가시성을 제공합니다. 여기에는 상세한 감사 추적, 사용자 활동 모니터링, 파일 액세스 기록, 특정 조직 역할에 맞게 조정할 수 있는 사용자 지정 가능한 알림이 포함됩니다.

DLP 솔루션은 전송 중인 데이터와 미사용 데이터를 어떻게 보호하나요?

이 솔루션은 전송 중인 데이터(이메일 모니터링, 보안 웹 게이트웨이, 네트워크 모니터링)와 미사용 데이터(콘텐츠 스캔, 액세스 제어, 암호화 적용)를 보호하기 위한 상호 보완적인 전략을 채택하여 데이터 수명 주기 전반에 걸쳐 포괄적인 보호를 보장합니다.

OpenText는 사용자 채택을 보장하기 위해 어떤 교육 리소스를 제공하나요?

OpenText는 교육 프로그램, 최종 사용자 커뮤니케이션 템플릿, 단계적 구현 지침, 변경 관리 모범 사례를 제공하여 비즈니스 중단을 최소화하면서 DLP 정책을 원활하게 도입할 수 있도록 지원합니다.

OpenText DLP 솔루션은 암호화된 데이터와 통신을 어떻게 처리하나요?

이 플랫폼에는 TLS 검사 도구와의 통합을 통해 암호화된 통신을 검사하는 기능, 암호화 전에 콘텐츠를 분석하는 클라이언트 측 에이전트, 암호화 키 관리와 관련된 정책 시행 기능이 포함되어 있습니다.

DLP 솔루션이 내부자 위협으로부터 보호할 수 있나요?

예, 행동 분석, 이상 징후 탐지, 사용자 활동 모니터링을 통해 내부자 위협을 탐지하고 완화하는 특수 기능이 포함되어 있어 합법적인 액세스 권한을 가진 인증된 사용자로부터도 의심스러운 패턴을 식별할 수 있습니다.

탐지 엔진과 분류 규칙은 얼마나 자주 업데이트되나요?

OpenText는 새로운 위협과 데이터 유형을 해결하기 위해 탐지 엔진과 분류 규칙을 정기적으로 업데이트합니다. 중요한 보안 업데이트는 필요에 따라 릴리스되며, 기능 향상 및 패턴 인식 개선은 정기적인 릴리스 일정에 따라 이루어집니다.

연결이 제한된 환경에서 OpenText의 DLP 솔루션을 배포하기 위한 옵션에는 어떤 것이 있나요?

OpenText는 오프라인 정책 업데이트, 지속적인 연결이 필요 없는 에이전트 기반 스캔, 에어 갭 또는 고보안 네트워크를 위해 특별히 설계된 아키텍처 등 연결이 제한된 환경을 위한 특화된 배포 옵션을 제공합니다.