DLP 시장 상황

데이터 손실 방지(DLP) 시장은 오늘날의 디지털 환경에서 데이터 보안 및 개인 정보 보호의 중요성이 높아지면서 지난 몇 년 동안 상당한 발전과 성장을 겪었습니다.

DLP 솔루션은 조직이 민감한 정보를 보호하고 규정 준수를 유지하도록 돕는 데 중요한 역할을 합니다. 이 기사에서는 오늘날 DLP의 상태를 살펴보고 미래를 살펴보겠습니다.

시장 개관:

DLP 시장에는 민감한 데이터의 무단 전송, 공유 또는 손실을 방지하기 위한 다양한 솔루션과 기술이 포함됩니다. 여기에는 저장 중, 사용 중, 전송 중인 데이터가 포함됩니다.

DLP 솔루션은 의료, 금융, 법률, 정부 부문 등 민감한 정보를 처리하는 산업에서 데이터 침해 위험을 완화하고 지적 재산을 보호하는 데 매우 중요합니다.

DLP 시장의 주요 동향:

• 클라우드 도입 및 DLP: 클라우드 컴퓨팅 도입이 가속화되면서 조직은 다양한 클라우드 환경에 저장된 데이터를 보호해야 하는 과제에 직면해 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 클라우드 기반 DLP 솔루션이 등장하여 조직은 데이터 보호 정책을 클라우드 애플리케이션 및 서비스에 저장된 데이터로 확장할 수 있습니다.
• 엔드포인트 DLP: 원격 작업과 BYOD(Bring Your Own Device)가 점점 보편화되면서 엔드포인트에서 데이터를 보호해야 할 필요성도 커졌습니다. 엔드포인트 DLP 솔루션은 노트북, 스마트폰 및 기타 장치의 데이터를 보호하여 기업 네트워크 외부에서도 데이터가 안전하게 유지되도록 보장합니다.
• 내부자 위협 탐지와 통합: DLP 솔루션은 내부자 위협 탐지 메커니즘과 점점 더 통합됩니다. 이러한 통합을 통해 조직은 중요한 데이터를 부주의하게 잘못 처리하는 악의적인 내부자 또는 직원에 의한 데이터 유출을 모니터링하고 방지할 수 있습니다.
• 규정 준수: GDPR, HIPAA, CCPA와 같은 규정 프레임워크로 인해 데이터 보호 및 개인정보 보호의 중요성이 높아졌습니다. DLP 솔루션은 규제 지침에 따라 민감한 데이터를 식별하고 보호함으로써 조직이 규정 준수를 유지하도록 돕습니다.
• 행동 분석: DLP 솔루션은 고급 행동 분석 및 기계 학습 알고리즘을 채택하여 비정상적인 데이터 액세스 및 사용 패턴을 감지합니다. 이러한 사전 예방적 접근 방식은 잠재적인 위반이 발생하기 전에 이를 식별하는 데 도움이 됩니다.

과제:

• 데이터 분류: 민감한 데이터를 정확하게 분류하는 것은 어려운 일입니다. 적절한 분류가 없으면 DLP 솔루션은 중요한 정보를 보호하지 못하거나 불필요한 경고를 발생시킬 수 있습니다.
• 거짓 긍정: 지나치게 민감한 DLP 설정으로 인해 거짓 긍정 경고 수가 많아져 경고 피로를 초래하고 솔루션 효율성이 저하될 수 있습니다.
• 암호화 및 개인 정보 보호 문제: 암호화는 데이터를 효과적으로 보호하지만 DLP 노력을 복잡하게 만들 수 있습니다. 보안을 위한 암호화와 DLP 가시성 요구 사이의 균형을 맞추는 것은 어려운 일입니다.
• 구현의 복잡성: DLP 솔루션 구현은 복잡하고 리소스 집약적일 수 있습니다. 워크플로를 방해하지 않고 DLP를 기존 IT 생태계에 통합하려면 신중한 계획이 필요합니다.
• 이동 중인 데이터: 특히 외부 통신 채널에서 전송 중인 데이터를 모니터링하고 제어하는 ​​것은 저장 중인 데이터를 보호하는 것보다 더 어려울 수 있습니다.

미래를 바라보며:

DLP 시장은 변화하는 위협 환경과 기술 발전에 대응하여 발전할 가능성이 높습니다. 시장의 미래를 형성할 몇 가지 주요 요소는 다음과 같습니다.

• AI 및 자동화: 인공 지능과 기계 학습은 DLP 솔루션에서 더욱 중요한 역할을 수행하여 비정상적인 데이터 액세스 패턴을 보다 정확하게 감지하고 민감한 데이터를 보다 효과적으로 식별할 수 있습니다.
• 제로 트러스트 아키텍처: 암시적 신뢰가 없다고 가정하고 모든 액세스 요청을 확인하는 제로 트러스트 아키텍처를 채택하면 지속적인 모니터링 및 액세스 제어를 강조하여 DLP 전략에 영향을 미칠 것입니다.
• 데이터 중심 보안: 데이터 보호가 경계 기반 방어보다 우선하는 보다 데이터 중심적인 보안 접근 방식으로 초점이 옮겨갈 것입니다.
• 사용자 교육: 데이터 처리 모범 사례와 DLP의 중요성에 대해 직원을 교육하는 것은 우발적인 데이터 유출을 방지하는 데 여전히 중요합니다.
• 개인 정보 보호 DLP: 개인 정보 보호에 대한 우려가 증가함에 따라 DLP 솔루션은 개인 식별 정보(PII)의 노출을 최소화하면서 민감한 데이터를 보호할 수 있는 방법을 찾아야 합니다.

그러나 우리가 알고 있는 DLP 시장이 사라지고 있다고 주장할 수도 있습니다. 2018년에 Gartner는 DLP Magic Quadrant 게시를 중단했습니다.

5년이 지난 지금도 조직이 DLP에 대한 시장 가이드를 발행하고 있지만 우리는 DLP 시장을 황혼기에 접어들고 있다고 생각해 볼 수 있습니다.

DLP는 여전히 많은 조직의 보안 전략에서 중요한 역할을 하고 있지만, 새롭게 떠오르는 더 광범위한 보안 범주에 빠르게 통합되고 대체되고 있습니다. DLP는 다음으로 대체될 가능성이 높습니다.

• SSE(Security Service Edge): SSE는 사용자와 장치가 연결을 설정하는 위치에 더 가까운 네트워크 주변에서 보안을 제공합니다. 이는 데이터 보호, 잠재적 위협 식별, 액세스 제어 시행을 포괄하는 통합 프레임워크 내에서 다양한 보안 기술과 서비스를 통합합니다. SSE는 클라우드 환경, 온프레미스 인프라, 원격 사용자가 액세스할 수 있는 위치 등 지리적 위치에 관계없이 데이터와 애플리케이션을 보호합니다.
• IRM(내부자 위험 관리): IRM은 기업의 시스템과 민감한 정보에 대한 승인된 액세스 권한을 보유한 직원, 계약자, 협력자 등 내부 이해관계자가 도입한 취약점을 완화하는 데 내재된 복잡성을 해결합니다. IRM 솔루션은 민감한 데이터와 관련된 사용자 행동 및 참여를 꼼꼼하게 모니터링하여 잠재적인 내부 위험을 감지하고 선제적으로 무력화합니다. 여기에는 무단 액세스 방지, 내부 위협으로부터 보호, 조직 내에서 신뢰가 확립된 개인의 데이터 손상 방지가 수반됩니다.
  

DLP 시장은 변혁의 시기에 있습니다. 이는 많은 사이버 보안 전략에 중요하지만 새로운 위협, 데이터 분류의 어려움 등으로 인해 심각한 문제에 직면해 있습니다.

더욱이 새로운 기술과 보안 범주가 DLP를 대체하고 DLP의 많은 기능을 통합하기 시작했습니다. 이처럼 DLP 시장은 이제 황혼기를 맞이할 가능성이 높다.

저자 소개:

Josh는 Bora의 콘텐츠 작가입니다. 그는 2021년에 저널리즘 학위를 취득했으며 사이버 보안 PR에 대한 배경 지식을 가지고 있습니다. 그는 AI부터 제로 트러스트까지 광범위한 주제에 대해 글을 썼으며 특히 사이버 보안이 더 넓은 경제에 미치는 영향에 관심이 있습니다.

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