개요
보안 서비스 엣지(SSE) 솔루션은 클라우드와 웹 전반에서 액세스를 제어하고 트래픽을 보호합니다. 더 광범위한 데이터 보호 요구 사항을 해결하기 위해 많은 SSE 공급업체는 플랫폼과 함께 데이터 손실 방지(DLP) 솔루션도 제공합니다.
그러나 SSE 배포가 성숙해짐에 따라 조직은 내부자 위험, AI 기반 데이터 노출, 클라우드 복잡성과 관련된 새로운 문제에 직면하는 경우가 많습니다. 이러한 위험을 해결하려면 조직 전체에서 민감한 데이터가 어떻게 사용, 공유 및 노출되는지에 대한 더 깊은 이해가 필요합니다.
그렇기 때문에 많은 기업이 전용 데이터 보안 플랫폼을 평가합니다. 콘텐츠 인텔리전스와 사용자 컨텍스트를 페어링함으로써 의도를 더 잘 파악하고, 조사를 가속화하며, 이메일, 클라우드 앱, 엔드포인트 및 협업 도구 전반에서 데이터 손실을 줄일 수 있습니다.
진화하는 데이터 보안 요구 사항
SSE 공급업체의 DLP 솔루션은 주로 콘텐츠 및 트래픽 검사에 중점을 둡니다. 이는 민감한 데이터를 식별하는 데 도움이 되지만, 사용자 의도와 행동에 대한 제한적인 컨텍스트만 제공합니다.
Proofpoint은 콘텐츠 인텔리전스를 사용자 행동 및 위험 신호와 결합하여 팀이 위험한 활동의 배경이 되는 맥락을 이해하고 가장 중요한 사고의 우선순위를 정할 수 있도록 지원합니다.
SSE 플랫폼은 액세스를 보호하고 트래픽을 안전하게 유지하지만, 이메일, 엔드포인트, 협업 앱 및 AI 도구 전반에서 민감한 데이터가 어떻게 사용되는지에 대한 가시성은 제한적입니다.
Proofpoint는 사람들이 데이터를 생성, 공유 및 노출하는 채널 전반에서 민감한 데이터를 보호하여 보안 팀에 데이터 위험에 대한 보다 완전한 뷰를 제공합니다.
SSE 기반 DLP는 종종 분석가가 이벤트의 심각성, 의도 및 비즈니스 영향을 이해하기 위해 여러 소스에서 콘텐츠, 활동 및 사용자 신호를 조합하도록 요구합니다.
Proofpoint는 콘텐츠, 사용자 행동 및 위험 지표를 통합된 뷰로 연관시켜 분석가가 사고를 더 빠르게 조사하고 더 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 돕습니다.
DLP 관련 질문
조사에 맥락이 부족합니까?
분석가가 여러 도구에 걸쳐 콘텐츠, 사용자 활동 및 위험 신호를 수동으로 연관시켜야 하는 경우, 중요한 사고를 조사하고 우선순위를 정하는 데 더 오랜 시간이 걸릴 수 있습니다.
이메일이 여전히 주요 데이터 노출 원인입니까?
웹 및 클라우드 제어만으로는 계정 침해, 잘못 전달된 이메일 및 우발적인 데이터 손실에 대한 가시성이 떨어지는 경우가 많습니다.
AI 도입으로 새로운 데이터 위험이 발생하고 있습니까?
사용자가 AI 도구와 상호 작용함에 따라 팀은 민감한 데이터가 어떻게 공유, 노출 및 관리되는지에 대해 더 큰 가시성을 확보해야 합니다.
벤더 종속성으로 인해 유연성이 제한됩니까?
DLP가 SSE 공급업체와 연결되어 있는 경우, 공급업체를 변경하는 것은 비용이 많이 들고 시간이 오래 걸리며 데이터 보안 프로그램에 지장을 줄 수 있습니다.
데이터 손실이 발생하기 전에 내부자 위험을 식별할 수 있습니까?
활동이 우발적인지, 손상된 것인지, 아니면 의도적인 것인지 파악하려면 콘텐츠 검사만으로는 부족합니다.
Proofpoint를 선택해야 하는 이유
| 기능 | SSE 공급업체의 DLP | Proofpoint Data Security |
|---|---|---|
| 사용자 행동 컨텍스트 | 주로 콘텐츠 검사 및 트래픽 분석에 집중 | 콘텐츠 인텔리전스와 사용자 행동 및 위험 신호를 결합하여 사용자 의도에 대한 더 깊은 가시성 제공 |
| 이메일 데이터 보호 | 종종 별도의 워크플로우, 통합 또는 제한된 이메일 커버리지에 의존 | 이메일 기반 데이터 손실, 암호화 및 정책 시행을 위한 기본 보호 기능 |
| 잘못 발송된 이메일 방지 | 일반적으로 규칙 기반 이메일 제어로 제한됨 | 행동 및 관계 컨텍스트를 사용하여 우발적인 데이터 노출 방지 지원 |
| 클라우드 계정 탈취 가시성 | 이메일 기반 계정 침해 활동에 대한 제한된 가시성 | 이메일 위협, 계정 침해 및 데이터 보안 이벤트를 상호 연관 분석 |
| 내부자 위험 관리 | 일반적으로 더 광범위한 내부자 위험 워크플로보다는 DLP 이벤트에 집중 | 단일 플랫폼에서 내부자 위험 및 데이터 손실에 대한 통합 가시성 확보 |
| 조사 워크플로 | 분석가는 종종 여러 도구와 데이터 소스 간의 정보를 상호 연관시켜야 함 | 통합된 조사 환경에서 콘텐츠, 사용자 행동 및 위험 지표를 연관시킴 |
| 인프라 독립성 | DLP 기능은 일반적으로 SSE 플랫폼 아키텍처에 결합되어 있음 | SSE 또는 네트워크 아키텍처 결정과 관계없이 일관된 보호 제공 |
데모 요청
SSE 기반 DLP는 더 큰 보안 서비스 엣지(SSE) 플랫폼의 일부입니다. 이러한 플랫폼은 보안 웹 게이트웨이(SWG), 클라우드 액세스 보안 브로커(CASB), 제로 트러스트 네트워크 액세스(ZTNA) 및 서비스형 방화벽(FWaaS)을 포함한 핵심 기술 세트를 통해 액세스를 제어하고 트래픽을 보호하는 데 중점을 둡니다.
전용 데이터 보안 플랫폼은 사람들이 데이터를 사용하는 모든 곳에서 민감한 데이터를 보호하는 데 중점을 둡니다. 이 플랫폼은 보안 팀이 이메일, 클라우드 앱, 엔드포인트, 협업 도구 및 AI 애플리케이션 전반에서 데이터가 어떻게 공유되는지 파악하도록 도와 위험을 줄이고 데이터 손실을 방지할 수 있게 합니다.
많은 조직이 보안을 간소화하고 제어 기능을 하나의 플랫폼으로 통합하기 위해 SSE 솔루션을 도입합니다. 시간이 지남에 따라 조직은 내부자 위험, AI 기반 데이터 노출, 계정 침해 및 더 복잡해진 클라우드 환경과 관련된 새로운 과제에 직면하는 경우가 많습니다.
이러한 위험을 해결하기 위해 보안 팀에는 트래픽 검사 및 액세스 제어 이상의 기능이 필요합니다. 보안 팀에는 사용자 행동, 데이터 이동 및 민감한 데이터를 위험에 빠뜨리는 이벤트에 대한 더 나은 가시성이 필요합니다.
SSE 기반 DLP는 웹 및 클라우드 환경 전반에서 민감한 데이터의 이동을 식별하고 제어하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그러나 내부자 위협을 차단하려면 사용자 행동과 의도에 대한 더 많은 맥락이 필요한 경우가 많습니다. 조직은 콘텐츠 분석과 사용자 행동 및 위험 신호를 결합한 솔루션을 찾아 이벤트 발생 이유를 파악하고, 더 효과적으로 조사하며, 데이터 손실 위험을 줄여야 합니다.
현대적인 데이터 보안 플랫폼은 민감한 데이터가 어떻게 사용되는지, 그리고 누가 데이터와 상호 작용하는지 이해하도록 도와야 합니다. 주요 기능으로는 이메일, 엔드포인트, 클라우드 애플리케이션, 협업 도구 및 AI 전반에 걸친 보호와 강력한 조사 워크플로, 사용자 행동에 대한 가시성이 포함됩니다.
또한 조직은 유연한 배포 옵션, 기존 보안 도구와의 원활한 통합, 클라우드 네이티브 및 하이브리드 환경을 지원하는 기능을 찾아야 합니다. 가장 효과적인 플랫폼은 보안 팀이 데이터 손실을 줄이고, 사고를 더 빠르게 조사하며, 변화하는 비즈니스 및 기술 요구 사항에 적응하도록 돕습니다.