SAP 소프트웨어 보안에 특화된 데이터 보안 제공업체인 시큐드(SECUDE)가 SAP 사용자를 위한 새로운 데이터 거버넌스 및 보안 솔루션인 데이터 분류용 헤일로코어(Halocore for Data Classification)를 출시했다.
시큐드의 이 최신 솔루션은 최초로 SAP 기반의 데이터 분류를 가능케 했으며 데이터유출방지(DLP), 민감한 데이터 보안을 위한 감사추적 기능 등을 추가했다.
이를 통해 SAP에서 추출된 민감한 문서에 대한 효과적인 다운스트림 관리가 가능해졌다. 데이터 분류용 헤일로코어 솔루션은 SAP 데이터 보안을 강화시키는 한편 데이터 유출 방지 및 규정 준수 기능도 포함한다.
시큐드의 데이터 분류용 헤일로코어는 지능적인 분류 엔진을 통해 기업이 짐작이나 추측을 통해 데이터를 분류하는 작업을 최소화시켜 문서에 정확한 라벨을 부착할 수 있는 능력을 제공한다.
최초의 SAP 기반 DLP 기능을 통해 고객사는 사용이 제한됐거나 규정에 따라 사용이 규제된 정보가 SAP 애플리케이션에서 다운로드 되는 것을 막아 사용자의 프런트 엔드(front-end)에 도달하지 못하도록 한다.
이 같은 기능으로 악의적이거나 우연한 행동으로 인한 데이터 유출의 위험을 최소화시킨다. 또한 이 솔루션은SAP 시스템 하에서의 데이터 추출에 관한 모든 기록을 추적할 수 있는 로깅(logging) 기능을 포함하고 있다.
이 기능은 완전 맞춤형 감사 로그에 통합될 수 있어 기업은 민감한 데이터의 유통에 대한 완벽한 가시성과 통제권을 갖출 수 있다.
데릭 브링크(Derek Brink) 애버딘 그룹(Aberdeen Group) 부사장겸 연구원은 “오늘날 데이터 유출사고가 너무나 빈번해졌다. 기업들은 규모와 관계없이 민감한 정보를 보호하기 위한 여섯 가지 기본 전략을 이해해야 한다. 보호돼야 할 기업 데이터를 인식하고 분류하는 것은 데이터 보안 전략의 첫걸음이며 기본 토대가 된다”며 “직관적이고 예방적인 방법으로 민감한 정보를 분류하고 모니터링하기 위해 특별히 SAP용으로 고안된 데이터 분류용 헤일로코어 솔루션은 이러한 기본 역량을 위한 훌륭한 본보기가 될 것”이라고 말했다.
기존의 데이터 분류와 데이터 유출 방지 툴은 데이터 콘텍스트를 이해하기 위해 사용자의 인풋 혹은 콘텐츠 분석에 의존해야만 했다. 데이터 분류용 헤일로코어 솔루션은 이러한 콘텍스트를 인지하는 한편 이를 SAP 시스템과 완벽하게 결합시켰다.
이를 통해 헤일로코어 솔루션은 사용자에 관한 자세한 정보(역할, 권한 부여 목적 등)와 데이터 그 자체(처리, 데이터테이블 등), 기술적 환경(프런트엔드, 어플리케이션 서버의 기능 모듈 등)을 포함한 콘텍스트를 이해할 수 있다.
헤일로코어는 SAP 어플리케이션에서 추출된 민감한 정보에 대한 자동 분류 및 유출 방지에 대단히 효과적이며 민감한 데이터 처리에 관한 다운스트림 솔루션의 결정을 용이하게 할 수 있다.
데이터 분류용 헤일로코어 솔루션을 통해 기업은 ▲SAP 시스템에서 추출된 어떠한 데이터라도 매끄럽게 분류될 수 있고 ▲라이프사이클 전체에 걸쳐 문서에 관한 일관되고 합리적인 처리가 가능하며 ▲사용자의 참여도 및 책임감을 높여 보안에 관한 인식을 향상시킬 수 있다.
또한 ▲내장된 직관적인 분류 알고리즘을 통해 민감한 데이터를 인식할 수 있으며 ▲최초의 SAP 기반 데이터 유출 방지 기능을 통해 SAP 애플리케이션으로부터의 데이터 유출을 막을 수 있다.
이와 함께 ▲기존의 다운스트림 분류 및 DLP 툴을 계속 사용해 민감한 데이터의 처리에 관한 결정을 내릴 수 있고 ▲비용을 최소화시키면서 규정 준수를 위한 노력을 줄일 수 있으며 ▲-리스크 환경을 최소화시키기 위해 SAP 시스템에서 발생하는 모든 데이터 추출 활동에 관한 모니터링, 기록 및 분석이 가능하다.
마이클 쿰머(Michael Kummer) 시큐드 미주담당 사장은 “데이터 분류용 헤일로코어 솔루션을 출시하게 돼 기쁘다”며 “현대의 기업에서 민감한 정보의 가치는 이루 말할 수 없다. 많은 기업이 이미 데이터 분류 솔루션을 실행해 데이터 보안 및 거버넌스를 지원하고 있지만 SAP 고객은 여전히 자사의 SAP 시스템과 직접적으로 결합돼 매일 SAP 애플리케이션에서 추출되는 방대한 양의 문서를 분류해주는 기술을 보유하지 못하고 있다”고 전했다.
