새로운 데이터 보호 도구와 개인 정보 보호 규정이 밀접하게 뒤따르면서 데이터 침해가 점점 더 빈번해지고 있다는 것은 놀라운 일이 아닙니다.
하지만 이러한 문제를 해결하는 데이터 보호 도구 및 솔루션에 대해 얼마나 잘 알고 계십니까? 예를 들어 많은 사람들이 DSPM(데이터 보호 상태 관리), DLP(데이터 손실 방지) 및 데이터 개인정보 보호에 대해 들어본 적이 있을 것입니다.
Concentric AI의 제품 마케팅 수석 이사입니다.
그러나 조직이 특정 데이터 보호 요구 사항을 평가할 때 유사점, 차이점 및 교차 방식을 이해하는 것이 중요합니다.
이러한 기술을 사용할 때 조직은 중요한 데이터를 보호하고 정책을 시행하며 개인 정보 보호 규정 준수를 보장하기 위한 통합된 AI 인식 접근 방식이 필요합니다.
빠른 개요
다음과 같은 데이터 보안 원칙에 대해 최소한 기본적인 이해를 갖추는 것이 중요합니다.
데이터 보안 정책 관리(DSPM) – DSPM은 조직의 데이터 보안 상태를 평가하고 관리하는 역할을 담당합니다. 주요 이점은 민감한 데이터가 저장되는 위치, 해당 데이터에 액세스할 수 있는 사람, 적절하게 사용되는 데이터를 보장하는 것입니다.
DSPM에 AI와 기계 학습을 통합하면 예측 분석과 고급 데이터 보안 전략을 제공하여 기능이 향상되었습니다.
데이터 손실 방지(DLP) – DLP는 민감한 데이터를 유출 및 무단 액세스로부터 보호하는 데 중요합니다. DLP는 데이터 위반을 방지하고 규제 표준 준수를 유지하는 데 도움이 됩니다.
DLP 도구는 점점 더 복잡해지는 클라우드 스토리지 환경에서 중요한 정보를 식별, 분류 및 보호할 수 있습니다.
데이터 개인정보 보호 – 데이터 프라이버시의 개념은 간단해 보이지만 최신 정보를 유지하는 것이 점점 더 어려워지고 있습니다. GDPR 및 CCPA와 같은 규정을 통해 조직은 투명성을 보장하고 개인 데이터를 보호해야 합니다.
규정을 준수하지 않을 경우 비용이 많이 듭니다. 따라서 중요한 정보를 효과적으로 검색하고 보호하는 것은 비즈니스 운영에 매우 중요합니다.
DSPM, DLP 및 데이터 개인 정보 보호 융합
DSPM, DLP 및 데이터 개인 정보 보호가 함께 작동하여 계층화되고 컴팩트한 방식으로 포괄적인 데이터 보호를 제공합니다.
이들의 유사점은 단순히 서로 다른 기술을 결합하는 것 이상입니다. 이는 모든 사람의 장점을 활용하여 전반적인 데이터 보안 및 규정 준수를 강화하는 통합 전략을 형성합니다. 이러한 데이터 보호 원칙을 결합함으로써 얻을 수 있는 주요 이점은 다음과 같습니다.
보안 강화 – DSPM의 데이터 위험 식별 및 평가 능력은 DLP의 데이터 위반 방지 능력으로 강화됩니다. 예를 들어 DSPM이 접근성으로 인해 위험이 높은 민감한 데이터를 식별하는 경우 DLP는 무단 액세스 또는 공유를 제한하는 정책을 즉시 구현할 수 있습니다.
DSPM은 개인정보 보호 표준을 준수하기 위해 데이터가 저장되고 액세스되는 방식을 평가하는 반면, DLP는 승인되지 않은 개인이 데이터를 공유하거나 액세스하지 못하도록 규칙을 시행합니다.
이들은 함께 개인 정보 보호법 준수를 보장하는 동시에 세 번째 기둥인 데이터 개인 정보 보호를 지원하는 데 중요한 역할을 합니다.
실시간 데이터 보호 – 데이터가 조직을 통해 흐르면서 상당한 데이터 확산이 발생하면 DSPM은 보안 상태를 지속적으로 모니터링하고 평가하는 반면 DLP는 즉각적인 데이터를 보호하기 위해 정책을 동적으로 적용합니다.
이 통합 접근 방식은 민감한 데이터가 저장 위치나 사용 방법에 관계없이 항상 보호되도록 보장합니다.
규제 준수 – 조직은 다양한 글로벌 개인정보 보호법과 점점 더 복잡해지는 규정 준수 환경을 탐색해야 합니다. DSPM은 데이터 저장 및 액세스 패턴에 대한 가시성을 제공하는 반면, DLP는 특정 규제 요구 사항에 맞게 데이터 관리를 조정합니다.
이러한 조정은 최신 규정이 매년 더욱 까다로워지는 시기에 규정 준수를 유지하는 데 필수적입니다.
데이터 분류 소개
데이터 분류는 DSPM, DLP 및 데이터 개인정보 보호의 핵심입니다. 이 중요한 단계는 조직이 데이터의 민감도 및 관련 규제 표준을 기반으로 적절한 보호 수준을 할당하는 데 도움이 됩니다. 잘못된 데이터 분류로 인해 DSPM, DLP 및 데이터 개인 정보 보호 노력이 효과적이지 않을 수 있습니다.
데이터 분류는 보다 엄격한 보안 제어가 필요한 데이터 자산을 결정하기 위한 DSPM 솔루션의 기초를 형성합니다. DSPM은 데이터를 “공개”에서 “극비”로 분류하여 위험을 평가하고 적절한 보안 조치를 구현합니다.
DLP 도구는 또한 효과적인 정책 시행을 위해 데이터 분류에 의존합니다. 데이터 분류를 이해함으로써 DLP는 무단 액세스 또는 공유를 방지하는 올바른 정책을 적용하여 승인된 사람만 적시에 올바른 데이터에 액세스하도록 보장합니다.
데이터 개인정보 보호를 위해서는 규정 준수를 위한 분류가 필수적입니다. 다양한 규정에 따라 어떤 데이터가 개인 데이터인지 민감한 데이터인지 식별하면 조직은 특정 개인 정보 보호 제어를 구현하고 규정 준수, 액세스 권한 및 위반 알림을 보다 효과적으로 관리하는 데 도움이 됩니다.
데이터 보호에서 DSPM, DLP 및 데이터 개인정보 보호의 역할
DSPM, DLP 및 데이터 개인 정보 보호 역할에는 중복이 있지만 각각 고유한 기능을 제공합니다. 예를 들어 DSPM은 조직의 데이터 환경에 대한 개요를 제공합니다.
민감한 데이터가 저장되는 위치와 사용 방법을 식별하여 전략적 데이터 보안 계획에 대한 중요한 통찰력을 제공합니다. DSPM은 데이터 저장소의 보안 상태와 액세스 패턴을 평가함으로써 조직이 위험의 우선순위를 지정하고 리소스를 효율적으로 할당하도록 돕습니다.
DLP는 무단 액세스 및 데이터 유출을 방지하기 위해 특정 정책을 시행합니다. DSPM의 통찰력을 사용하여 데이터 보호를 보다 정확하게 구현합니다. DLP 도구는 데이터 위반을 즉시 감지하고 대응하여 데이터 손실을 신속하게 방지합니다.
데이터 개인정보 보호는 조직의 데이터 처리 관행이 법률 및 규제 표준을 준수하도록 보장합니다. 여기에는 일반적으로 동의, 데이터 주체 권리 및 위반 알림 관리가 포함됩니다.
그러나 데이터 개인정보 보호는 단지 기술에 관한 것이 아닙니다. 데이터 관리가 내부 정책과 외부 규정 모두에 부합하도록 법무 부서, 규정 준수 부서, 사업부 간의 조정이 필요합니다.
GenAI가 DSPM, DLP 및 데이터 개인정보 보호에 미치는 영향
Generative AI는 가시성, 보안 및 규정 준수의 중요성을 크게 높였습니다. GenAI의 데이터 보안 문제를 해결하기 위해 DSPM, DLP 및 데이터 개인정보 보호가 어떻게 발전하고 있는지 살펴보세요.
DSPM
Copilot, ChatGPT, Gemini와 같은 GenAI 도구는 섀도우 AI의 신속한 주입 및 사용을 포함하여 새로운 데이터 보안 위험을 초래합니다. DSPM은 Microsoft 365 플러그인 또는 타사 AI 통합을 통해 민감한 데이터가 AI 도구에 노출되는 위치를 식별하는 데 도움이 됩니다.
상황 인식 DSPM 솔루션은 AI 생성 콘텐츠와 AI 액세스 콘텐츠를 식별하고 분류하여 보안 팀이 이 새로운 노출 영역을 관리할 수 있는 가시성을 제공합니다. 예를 들어 DSPM은 부조종사 프롬프트에 사용된 민감한 HR 데이터에 플래그를 지정하여 검토 및 위험 완화 정책을 촉구합니다.
DLP
DLP는 단순히 USB 드라이브를 차단하는 것에서 LLM(대규모 언어 모델)과 공유되는 내용을 이해하는 것으로 전환해야 합니다. GenAI 인식 DLP 도구는 사용자 행동, 프롬프트 콘텐츠 및 데이터 분류를 평가하여 민감한 데이터가 실수로 또는 의도적으로 공공 또는 기업 AI 플랫폼과 공유되는 것을 방지합니다.
실제로 마케팅 사용자가 ChatGPT에서 고객 PII를 가로채지 못하도록 제한하는 DLP 규칙을 사용하면 실시간으로 사용 정책을 시행할 수 있습니다.
데이터 개인정보 보호
데이터가 AI 도구에 사용되는 경우 개인정보 보호법이 계속 적용됩니다. AI 출력물에 개인정보가 포함돼도 여전히 조직에 책임이 있을 수 있다. 데이터 개인 정보 보호 계획은 이제 AI 훈련 방법, 액세스되는 데이터 및 동의 획득 방법을 다루어야 합니다.
실제로 회사는 GenAI 도구가 명시적인 동의 없이 고객 데이터에 대해 훈련되는 것을 방지하기 위해 자동화된 분류 및 정책을 구현하여 GDPR 및 향후 AI 규정을 준수할 수 있습니다.
융합으로 데이터 보안이 향상됩니다.
DSPM, DLP 및 데이터 개인 정보 보호의 조합은 데이터 위반 및 규정 준수 문제에 대한 강력한 방어를 제공합니다. 이 세 가지 영역을 결합함으로써 조직은 데이터 보호 절차가 전략적이고 사전 대응적임을 보장할 수 있습니다.
이러한 결합된 접근 방식은 새로운 위협과 규제 변화에 적응할 수 있는 보다 탄력적이고 규정을 준수하는 데이터 관리 시스템을 제공합니다.
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이 기사는 오늘날 기술 업계에서 가장 뛰어난 인재를 조명하는 TechRadarPro의 Expert Insights 채널의 일부로 작성되었습니다. 여기에 표현된 견해는 작성자의 견해이며 반드시 TechRadarPro 또는 Future plc의 견해는 아닙니다. 기여에 관심이 있는 경우 여기에서 자세히 알아보세요.
