Microsoft Purview vs Zscaler DLP: 클라우드 데이터 유출 방지 솔루션 비교

데이터 유출 방지(DLP)는 21세기 디지털 경제의 심장부와도 같은 역할을 수행하고 있습니다. 기업의 핵심 자산이자 미래 가치를 창출하는 원동력인 데이터는 이제 그 어떤 물리적 자산보다도 중요하게 여겨지고 있습니다. 하지만 이러한 데이터의 중요성이 커질수록, 동시에 데이터 유출 위협 또한 기하급수적으로 증가하고 있는 것이 현실입니다. 실제로 2023년 한 해 동안 전 세계적으로 수많은 기업이 데이터 유출 사고를 겪었으며, 이로 인해 막대한 재정적 손실은 물론, 회복하기 어려운 브랜드 이미지 손상과 법적 분쟁에 휘말리는 사례를 우리는 수없이 목격했습니다. 이처럼 데이터는 마치 인류의 생존에 필수적인 '물'이나 '에너지'와 같아서, 이를 안전하게 보호하고 관리하는 것은 선택이 아닌 필수가 되어버렸습니다. 그렇다면 이러한 중요한 데이터를 어떻게 효과적으로 지켜낼 수 있을까요? 바로 여기서 데이터 유출 방지, 즉 DLP(Data Loss Prevention) 솔루션의 역할이 결정적으로 부각되는 것입니다.

DLP는 단순히 데이터를 외부로 나가지 못하게 막는 울타리 역할만을 하는 것이 아닙니다. 이는 마치 교통 통제 시스템이 차량의 흐름을 원활하게 하면서도 위험한 운행을 감지하고 제어하는 것과 유사하다고 볼 수 있습니다. 즉, 민감한 정보가 부적절하게 이동하거나 사용되는 것을 실시간으로 감지하고, 차단하며, 필요한 경우 암호화하거나 사용자에게 경고를 보내는 등 다층적인 보안 조치를 취하는 지능형 시스템인 셈입니다. 특히 클라우드 기반의 업무 환경이 보편화되고, 원격 근무가 일상화된 오늘날에는 데이터가 더 이상 기업 내부 네트워크라는 물리적 경계 안에만 머무르지 않습니다. 직원들의 노트북, 개인 모바일 기기, 클라우드 스토리지, SaaS(Software as a Service) 애플리케이션 등 데이터가 존재하고 이동하는 경로가 상상을 초월할 정도로 복잡하고 다양해졌습니다. 이러한 변화는 기존의 경계 기반 보안 모델로는 더 이상 효과적인 데이터 보호가 불가능하다는 것을 명확히 보여주고 있습니다. 그렇다면 이러한 복잡다단한 환경에서 기업들은 어떤 DLP 솔루션을 선택해야 할까요? 2025년을 향해 가는 지금, 데이터 보안 시장의 두 거대한 축이라 할 수 있는 Microsoft Purview와 Zscaler DLP 솔루션은 각자의 독특한 강점과 약점을 가지고 있으며, 이는 기업의 IT 환경과 보안 전략에 따라 전혀 다른 선택으로 이어질 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 이 두 솔루션이 데이터 보호의 미래를 어떻게 이끌어갈지, 그리고 여러분의 조직에 어떤 솔루션이 더 적합할지 그 강점과 약점을 심층적으로 분석하고 비교해보겠습니다.

데이터 유출 방지(DLP)의 본질적 이해: 왜 지금, 그리고 무엇인가?

데이터 유출 방지, 즉 DLP는 단순히 기술적인 도구를 넘어, 기업의 정보 자산을 보호하기 위한 전략적이고 포괄적인 접근 방식이라고 할 수 있습니다. 그렇다면 DLP는 정확히 무엇을 의미하며, 오늘날 왜 그 중요성이 더욱 강조되고 있는 것일까요? DLP는 기본적으로 기업 내부의 민감한 데이터가 외부로 무단으로 유출되거나, 권한이 없는 사용자에게 노출되는 것을 방지하기 위한 일련의 프로세스, 기술, 그리고 정책의 총체를 의미합니다. 쉽게 말하자면, 기업의 중요한 정보가 마치 소중한 보물처럼 안전하게 금고 안에 보관되고, 오직 허락된 사람만이 접근하며, 절대 외부로 새어나가지 않도록 철저히 관리하는 시스템이라고 이해할 수 있습니다.

DLP가 단순한 기술을 넘어선 '전략적 프레임워크'라는 점은 매우 중요한 통찰을 제공합니다. 이는 단지 소프트웨어 하나를 설치한다고 모든 문제가 해결되는 것이 아니라, 조직의 데이터 분류 정책, 접근 권한 관리, 직원 교육, 그리고 비상 대응 계획 등이 유기적으로 결합되어야만 진정한 효과를 발휘할 수 있다는 의미입니다. 예를 들어, 아무리 강력한 DLP 솔루션을 도입해도 직원들이 민감한 데이터를 개인 클라우드 저장소에 무심코 업로드하거나, 피싱 메일에 속아 계정 정보를 넘겨주는 행위까지 막기는 어렵습니다. 따라서 DLP는 기술적 구현뿐만 아니라, 사람, 프로세스, 기술이라는 세 가지 축이 조화를 이루어야만 완성되는 포괄적인 보안 전략이라는 점을 반드시 기억해야 합니다.

오늘날 DLP의 중요성이 더욱 부각되는 핵심적인 이유는 바로 데이터 수명 주기(Data Lifecycle) 전반에 걸친 보호의 필요성 때문입니다. 데이터는 생성되고, 저장되며, 사용되고, 공유되며, 최종적으로는 폐기되는 일련의 수명 주기를 가집니다. 과거에는 주로 '이동 중인 데이터(Data in Transit)'나 '저장된 데이터(Data at Rest)'에 초점을 맞추었지만, 이제는 '사용 중인 데이터(Data in Use)'까지도 실시간으로 감지하고 보호해야 하는 복잡한 과제에 직면했습니다. 예를 들어, 직원이 중요한 고객 정보를 스프레드시트에서 열람하고 복사하는 행위, 혹은 이메일로 첨부하는 과정 자체가 모두 DLP의 감시 대상이 되어야 하는 것입니다. 이는 마치 공장에서 원재료가 들어와 제품으로 만들어지고, 유통되어 소비자에게 전달되며, 결국 폐기되는 전 과정에서 불량품이 나오지 않도록 각 단계마다 품질 검사를 수행하는 것과 같다고 비유할 수 있습니다.

더욱이, 클라우드 시대와 원격 근무 환경의 확산은 DLP의 역할을 근본적으로 변화시켰으며 그 중요성을 비약적으로 증대시켰습니다. 과거에는 기업 네트워크 경계 내에서만 데이터가 주로 이동했기에, 방화벽이나 침입 방지 시스템만으로도 어느 정도의 보안이 가능했습니다. 하지만 이제는 데이터가 기업의 물리적 경계를 넘어 MS 365, Salesforce, Box와 같은 다양한 클라우드 서비스에 저장되고 공유되며, 직원들은 전 세계 어디에서든 개인 기기를 통해 기업 데이터에 접근합니다. 이러한 환경에서는 더 이상 '경계'라는 개념이 무의미해지며, 데이터 자체가 보호의 중심이 되어야만 합니다. 즉, 데이터가 어디에 있든, 누가 사용하든, 어떤 방식으로 이동하든 상관없이 민감한 정보는 항상 보호받아야 한다는 패러다임의 전환이 일어난 것입니다. 이것이 바로 DLP가 단순한 보안 솔루션을 넘어선 '데이터 중심 보안(Data-Centric Security)' 전략의 핵심으로 자리 잡은 이유입니다.

그렇다면 DLP 기술은 어떤 주요 구성 요소들로 이루어져 있을까요? 크게 네 가지 핵심 기능으로 설명할 수 있습니다. 첫째는 데이터 발견(Discovery) 기능입니다. 이는 조직 내부에 흩어져 있는 민감한 데이터를 식별하고 그 위치를 파악하는 작업입니다. 서버, 데이터베이스, 클라우드 스토리지, 사용자 PC 등 어디에 민감한 정보가 저장되어 있는지 정확히 알아내야만 보호가 가능합니다. 둘째는 데이터 분류(Classification) 기능입니다. 발견된 데이터가 개인 식별 정보(PII), 금융 정보, 지적 재산권, 영업 비밀 등 어떤 종류의 민감 정보를 포함하는지, 그리고 그 중요도가 어느 정도인지 분류하는 작업입니다. 이 분류 작업은 DLP 정책을 수립하고 적용하는 데 있어 가장 기본적이면서도 결정적인 단계입니다. 셋째는 데이터 모니터링(Monitoring) 기능입니다. 이는 실시간으로 데이터의 이동과 사용을 감시하는 것입니다. 누가, 어떤 데이터를, 어디로, 어떤 방식으로 전송하거나 접근하려 하는지 지속적으로 감시합니다. 마지막으로 넷째는 데이터 강제(Enforcement) 기능입니다. 모니터링을 통해 탐지된 정책 위반 행위에 대해 실제로 조치를 취하는 단계입니다. 이는 해당 행위를 차단하거나, 암호화하거나, 사용자에게 경고 메시지를 보내거나, 관리자에게 알림을 전송하는 등의 다양한 방식으로 이루어질 수 있습니다. 이러한 네 가지 기능이 유기적으로 결합되어 DLP 솔루션은 기업의 소중한 데이터를 지켜내는 파수꾼 역할을 수행하는 것입니다.

MS Purview의 심층 분석: 클라우드 생태계의 수호자

이제 우리는 마이크로소프트의 통합 데이터 거버넌스 및 규정 준수 솔루션인 Microsoft Purview에 대해 심층적으로 파고들어 볼 차례입니다. Microsoft Purview는 단순히 DLP 기능만을 제공하는 단일 솔루션이 아니라, Microsoft 365, Azure Active Directory, Azure, 그리고 엔드포인트 장치에 이르는 광범위한 Microsoft 생태계 전반의 데이터 보호와 관리, 그리고 규정 준수를 위한 통합 플랫폼입니다. 쉽게 말해, 마이크로소프트가 제공하는 모든 디지털 서비스와 제품군 안에서 여러분의 데이터가 어디에 있든, 어떤 형태로든 일관된 보안 정책과 관리 원칙을 적용할 수 있도록 설계된 거대한 데이터 안전망이라고 할 수 있습니다. 이는 마치 도시 전체를 아우르는 통합 보안 시스템과 같아서, 경찰서(MS 365), 소방서(Azure AD), 병원(Azure) 등 모든 기관이 하나의 통제 센터(Purview)를 통해 유기적으로 정보를 공유하고 협력하여 도시의 안전을 지켜내는 모습과 닮아 있습니다.

통합된 데이터 거버넌스 및 규정 준수 플랫폼이라는 강력한 무기

Microsoft Purview의 가장 독보적인 강점 중 하나는 바로 데이터 거버넌스와 규정 준수를 위한 통합된 플랫폼이라는 점입니다. 이는 단순한 DLP 기능을 넘어, 정보 보호, 내부자 위험 관리, 데이터 거버넌스, 규정 준수 관리, eDiscovery(전자 증거 개시) 등 기업의 데이터 관련 모든 요구사항을 하나의 대시보드에서 관리할 수 있게 해준다는 것을 의미합니다. 예를 들어, 여러분의 조직이 GDPR(유럽 일반 개인정보보호법)이나 CCPA(캘리포니아 소비자 개인정보보호법)와 같은 복잡한 글로벌 규제를 준수해야 한다면, Purview의 Compliance Manager는 이러한 규제 요구사항을 충족하는 데 필요한 제어 및 개선 사항을 추적하고 관리할 수 있도록 지원합니다. 또한, Information Protection 기능은 데이터를 자동으로 분류하고 민감도 라벨을 지정하여, 그 데이터가 어디로 이동하든 일관된 보호 정책을 적용할 수 있도록 만듭니다. 이는 마치 생산 라인에서 제품의 종류(데이터 분류)에 따라 각기 다른 품질 검사(보호 정책)를 자동으로 적용하여, 어떤 제품도 불량품으로 생산되지 않도록 보장하는 것과 같다고 할 수 있습니다. 이러한 자동화된 분류 및 라벨링은 수동 작업으로 인한 오류를 줄이고, 대규모 데이터 환경에서도 일관된 보안 수준을 유지하는 데 결정적인 역할을 합니다.

클라우드 및 온프레미스 환경 전반의 포괄적 보호

Microsoft Purview는 Microsoft 365 클라우드 환경은 물론, 온프레미스(On-premises) 환경까지 아우르는 포괄적인 데이터 보호 능력을 자랑합니다. 특히 Endpoint DLP는 직원들의 PC, 노트북, 모바일 장치에서 발생하는 데이터 유출 시도를 실시간으로 감지하고 차단합니다. 이는 USB 드라이브로의 복사, 네트워크 공유 폴더로의 업로드, 인쇄, 혹은 클립보드를 통한 복사 붙여넣기 등 다양한 엔드포인트에서의 데이터 이동 경로를 세밀하게 제어할 수 있다는 것을 의미합니다. 또한, SharePoint Online, OneDrive for Business, Microsoft Teams, Exchange Online 등 Microsoft 365의 핵심 서비스 내에서 생성, 저장, 공유되는 민감한 데이터에 대해 강력한 DLP 정책을 적용할 수 있습니다. 예를 들어, 팀즈 채팅방에서 특정 유형의 고객 정보를 공유하려 할 때, Purview DLP가 이를 즉시 감지하여 차단하거나 경고를 보낼 수 있습니다. 이뿐만 아니라, Azure Information Protection(AIP)과의 연동을 통해 온프레미스 파일 서버나 SharePoint 서버에 저장된 민감 데이터까지도 보호 범위에 포함시킬 수 있는 하이브리드 환경 지원 능력은 Purview의 또 다른 강력한 강점이라고 할 수 있습니다. 이는 마치 기업의 모든 건물(온프레미스)과 외부 위성 사무실(클라우드)에 동일한 보안 시스템을 구축하여, 어디에서든 빈틈없는 안전을 보장하는 것과 같다고 볼 수 있습니다.

AI/ML 기반의 지능형 위협 탐지 및 데이터 분석

오늘날의 데이터 유출 위협은 단순한 패턴 매칭만으로는 탐지하기 어려운 경우가 많습니다. 바로 이 지점에서 Microsoft Purview의 AI(인공지능) 및 ML(머신러닝) 기반 지능형 위협 탐지 및 데이터 분석 기능이 빛을 발합니다. Purview는 단순히 특정 키워드나 정규식에 의존하는 것을 넘어, 데이터의 콘텍스트(Context)를 이해하고 사용자 행동을 분석(User Behavior Analytics, UBA)하여 잠재적인 위험을 식별합니다. 예를 들어, 평소에는 고객 데이터에 접근하지 않던 직원이 갑자기 대량의 고객 정보를 다운로드하거나 외부 메일로 발송하려 한다면, Purview는 이를 비정상적인 행위로 감지하고 즉시 경고를 발생시키거나 차단 조치를 취할 수 있습니다. 이는 마치 보안 카메라가 단순히 수상한 사람을 인식하는 것을 넘어, 평소와 다른 행동 패턴(예: 같은 장소를 계속 맴돌거나, 특정 물건에만 시선이 고정되는)을 보이는 사람을 AI가 스스로 학습하여 위험 인물로 판단하는 것과 유사하다고 할 수 있습니다. 이러한 지능형 분석 능력은 오탐(False Positive)을 줄이고, 실제 위협에 더욱 효과적으로 대응할 수 있도록 돕습니다.

Microsoft Purview의 약점: 확장성과 복잡성이라는 그림자

아무리 강력한 솔루션이라도 약점은 존재하기 마련입니다. Microsoft Purview의 경우, 그 강력한 통합 능력이 오히려 특정 상황에서는 약점으로 작용할 수 있습니다. 첫째, Microsoft 비종속적 환경에서의 제한적인 확장성이 그것입니다. Purview는 마이크로소프트의 광대한 생태계 내에서 최고의 성능과 통합을 제공하지만, Salesforce, Workday, Slack과 같은 비-Microsoft 클라우드 앱이나 SaaS 애플리케이션, 혹은 SAP, Oracle 같은 온프레미스 레거시 시스템과의 연동에는 여전히 한계가 있습니다. 물론 API를 통한 연동 옵션이 존재하지만, 네이티브 통합만큼의 깊이 있는 가시성과 제어는 기대하기 어렵습니다. 이는 마치 특정 제조사의 스마트폰이 그 제조사의 다른 기기들과는 완벽하게 호환되지만, 다른 제조사의 기기들과는 연결이 어렵거나 기능이 제한되는 것과 유사하다고 볼 수 있습니다. 따라서 조직이 이미 다양한 벤더의 클라우드 서비스나 온프레미스 시스템을 폭넓게 사용하고 있다면, Purview만으로는 모든 데이터 유출 경로를 완벽하게 커버하기 어려울 수 있다는 점을 명심해야 합니다.

둘째, 복잡한 라이선스 모델과 초기 설정의 난이도는 Purview 도입을 망설이게 하는 요인이 될 수 있습니다. Purview의 기능은 Microsoft 365 E5 Compliance, E5 Information Protection & Governance 등 다양한 라이선스 SKU에 흩어져 있으며, 조직의 요구사항에 따라 필요한 기능을 정확히 파악하고 적절한 라이선스를 선택하는 것이 결코 쉽지 않습니다. 또한, 방대한 기능과 옵션만큼이나 초기 설정 및 정책 구성 과정이 복잡하고 전문적인 지식을 요구하는 경향이 있습니다. 이는 마치 최첨단 슈퍼 컴퓨터를 구입했지만, 그 복잡한 작동 방식을 이해하고 제대로 활용하기 위해서는 상당한 시간과 전문가의 도움이 필요한 것과 같다고 비유할 수 있습니다. 따라서 충분한 내부 전문 인력이나 외부 컨설팅 없이 Purview를 도입하려 한다면, 예상치 못한 어려움에 직면할 수도 있습니다.

셋째, 특정 산업군 또는 고도화된 위협 시나리오에 대한 전문성 부족 가능성도 고려해야 합니다. Purview는 광범위한 데이터 보호 기능을 제공하지만, 금융, 의료 등 매우 엄격한 규제 준수와 초고도화된 보안 요구사항을 가진 산업군의 경우, 해당 산업에 특화된 특정 위협 시나리오나 컴플라이언스 요건에 대한 심층적인 전문성은 부족할 수 있다는 지적이 있습니다. 물론 마이크로소프트는 지속적으로 기능을 강화하고 있지만, 특정 전문 영역에서는 해당 분야에 특화된 벤더의 솔루션이 더 강력한 제어와 심층적인 분석을 제공할 수도 있다는 점을 염두에 두어야 합니다.

Zscaler의 심층 분석: 제로 트러스트 기반의 클라우드 네이티브 DLP

이제 시선을 돌려 Zscaler의 DLP 솔루션으로 깊이 들어가 보겠습니다. Zscaler는 마이크로소프트와는 매우 다른 접근 방식을 취하며, SSE(Security Service Edge) 플랫폼의 핵심 구성 요소로서 DLP를 제공합니다. Zscaler DLP는 기본적으로 제로 트러스트(Zero Trust) 아키텍처 위에 구축된 클라우드 네이티브(Cloud-Native) 솔루션이라는 점이 가장 큰 특징입니다. 이것은 무엇을 의미할까요? 쉽게 말해, Zscaler는 모든 사용자, 모든 장치, 모든 애플리케이션이 기본적으로 '신뢰할 수 없음'이라는 전제하에 작동하며, 어떠한 트래픽도 검사 없이 통과시키지 않는다는 철학을 가지고 있습니다. 이는 마치 공항의 보안 검색대와 같아서, 모든 승객과 수하물은 일단 잠재적인 위협으로 간주하고 철저한 검사를 거쳐야만 통과할 수 있는 시스템이라고 이해할 수 있습니다. 이러한 제로 트러스트 원칙은 오늘날처럼 경계가 사라진 디지털 환경에서 가장 강력하고 효과적인 보안 모델로 각광받고 있습니다.

제로 트러스트 아키텍처 기반의 강력한 인라인 DLP

Zscaler DLP의 가장 강력한 강점은 바로 제로 트러스트 아키텍처 기반의 강력한 '인라인(In-line)' DLP 기능입니다. Zscaler의 클라우드 보안 플랫폼(ZIA: Zscaler Internet Access, ZPA: Zscaler Private Access)을 통해 발생하는 모든 인터넷 트래픽과 사설 애플리케이션 접근 트래픽은 Zscaler의 글로벌 클라우드 인프라를 경유하게 됩니다. 이 과정에서 모든 트래픽은 SSL/TLS 복호화를 포함하여 심층적인 검사(Deep Packet Inspection)를 거치게 되며, 이 과정에서 DLP 정책이 실시간으로 적용됩니다. 이는 마치 모든 물류가 중앙 통제 센터를 반드시 거쳐야만 하는 시스템과 같아서, 어떤 물건(데이터)이 어디로 가는지, 그 내용물이 무엇인지(민감 정보 포함 여부)를 실시간으로 파악하고 제어할 수 있다는 것을 의미합니다. 이러한 인라인 방식은 데이터가 네트워크를 통해 이동하는 순간에 즉시 유출을 감지하고 차단할 수 있기 때문에, '사후 약방문'이 아닌 '사전 예방'에 최적화된 접근 방식이라고 할 수 있습니다. 또한, 사용자, 장치, 애플리케이션, 데이터 간의 마이크로 세그멘테이션(Micro-segmentation)을 통해 최소 권한 원칙을 엄격하게 적용함으로써, 설령 한 부분이 침해되더라도 전체 시스템으로의 확산을 막는 강력한 방어 체계를 구축할 수 있습니다.

SaaS 및 클라우드 애플리케이션에 대한 탁월한 가시성과 제어

Zscaler DLP는 SaaS(Software as a Service) 및 클라우드 애플리케이션 환경에서 탁월한 가시성과 제어 능력을 보여줍니다. 오늘날 대부분의 기업이 Salesforce, Microsoft 365, Google Workspace, Dropbox 등 수많은 클라우드 기반 애플리케이션을 사용하고 있는데, Zscaler는 이러한 클라우드 앱으로 오고 가는 모든 데이터 흐름을 인라인에서 모니터링하고 DLP 정책을 적용할 수 있습니다. 특히 Zscaler의 CASB(Cloud Access Security Broker) 기능과의 통합은 엄청난 시너지를 발휘합니다. CASB는 승인되지 않은 클라우드 앱(Shadow IT)의 사용을 탐지하고 제어하는 역할을 하는데, Zscaler는 이러한 Shadow IT를 통한 데이터 유출 시도까지도 DLP 정책으로 차단할 수 있습니다. 예를 들어, 직원이 회사 데이터를 승인되지 않은 개인 클라우드 스토리지에 업로드하려 할 때, Zscaler는 이를 즉시 감지하고 차단함으로써 기업의 통제 범위를 벗어난 데이터 유출을 효과적으로 막을 수 있습니다. 이는 마치 기업의 모든 택배 상자(데이터)가 승인된 물류 센터(Zscaler 클라우드)를 통해서만 이동하도록 강제하고, 혹시라도 비승인 택배 업체(Shadow IT)를 이용하려 한다면 즉시 잡아내는 시스템과 같다고 이해할 수 있습니다. 이러한 능력은 클라우드 전환 가속화 시대에 기업이 직면한 가장 큰 보안 과제 중 하나를 해결하는 데 결정적인 도움을 줍니다.

확장성과 성능: 글로벌 클라우드 인프라의 힘

Zscaler의 또 다른 강력한 강점은 바로 글로벌 클라우드 인프라를 기반으로 한 뛰어난 확장성과 성능입니다. Zscaler는 전 세계 수많은 데이터 센터를 통해 거대한 클라우드 보안 플랫폼을 운영하고 있습니다. 이 플랫폼은 수백만 명의 사용자와 수십 페타바이트(PB)에 달하는 트래픽을 처리할 수 있는 대규모 분산 아키텍처로 설계되어 있습니다. 따라서 기업의 규모가 커지거나 사용자 수가 급증하더라도, 혹은 트래픽 양이 폭발적으로 증가하더라도 네트워크 성능 저하 없이 일관된 DLP 정책을 적용하고 실시간으로 데이터를 보호할 수 있습니다. 이는 마치 전 세계 주요 도시에 거대한 고속도로망을 구축하여, 어떤 차량(데이터 트래픽)이든 목적지까지 막힘없이 빠르게 도달할 수 있도록 보장하는 것과 유사하다고 할 수 있습니다. 사용자가 어디에 있든, 가장 가까운 Zscaler 데이터 센터를 통해 보안 검사를 받기 때문에, 보안 지연 시간(Latency)이 최소화되고 사용자 경험에 미치는 영향이 적다는 점은 분명한 장점입니다. 이러한 확장성과 성능은 특히 글로벌 비즈니스를 수행하거나 대규모 분산된 인력을 가진 기업에게 매우 매력적인 요소가 될 수 있습니다.

Zscaler의 약점: 온프레미스 환경과 데이터 거버넌스의 한계

Zscaler DLP 또한 몇 가지 약점을 가지고 있으며, 이는 특정 기업 환경에서는 중요한 고려 사항이 될 수 있습니다. 첫째, 온프레미스 환경에 대한 가시성 및 제어의 제한이 그것입니다. Zscaler의 강점은 클라우드를 통과하는 네트워크 트래픽에 대한 인라인 검사에 집중되어 있습니다. 따라서 기업 내부의 파일 서버, 데이터베이스, 혹은 사용자 PC에 로컬로 저장된 데이터에 대해서는 Microsoft Purview와 같은 깊이 있는 가시성이나 세밀한 제어를 제공하기 어렵습니다. Zscaler는 온프레미스 환경을 보호하기 위해 별도의 에이전트나 연동 솔루션을 필요로 할 수 있으며, 이 경우 통합 관리의 복잡성이 증가할 수 있습니다. 이는 마치 국경을 통과하는 모든 물류는 철저히 검사하지만, 특정 국가 내부의 물류 흐름까지는 직접적으로 통제하기 어려운 것과 유사하다고 볼 수 있습니다. 따라서 아직 상당수의 핵심 데이터가 온프레미스에 저장되어 있거나, 온프레미스 환경에서의 데이터 유출 위협이 높은 조직이라면 Zscaler 단독으로는 충분한 보호를 제공하지 못할 수 있습니다.

둘째, Microsoft Purview 대비 데이터 거버넌스 및 규정 준수 기능의 상대적 부족은 Zscaler의 또 다른 약점으로 지적될 수 있습니다. Zscaler는 강력한 네트워크 보안 및 DLP 기능을 제공하지만, Purview가 제공하는 데이터 분류, 민감도 라벨링, 규정 준수 관리, eDiscovery, 내부자 위험 관리 등 포괄적인 데이터 거버넌스 프레임워크와 비교했을 때, 상대적으로 보안 기능에 더 집중된 경향이 있습니다. 즉, Zscaler는 '데이터가 유출되지 않도록 막는' 역할에는 탁월하지만, '데이터가 올바르게 분류되고 관리되며, 법적 규제를 준수하고 있는지 확인하는' 거버넌스 측면에서는 Purview만큼의 깊이를 제공하지 못할 수 있다는 것입니다. 이는 마치 최고의 경비원이 침입자를 막는 데는 탁월하지만, 건물 내부의 자산 관리 대장(거버넌스)을 정리하거나 법적 서류를 처리하는 데는 전문성이 부족할 수 있는 것과 같다고 비유할 수 있습니다.

셋째, Microsoft Purview 대비 초기 도입 비용 및 기존 IT 인프라와의 통합 복잡성도 고려해야 할 부분입니다. Zscaler는 클라우드 네이티브 아키텍처를 기반으로 하므로, 기존의 레거시 네트워크 보안 장비나 아키텍처를 Zscaler 중심으로 전환해야 하는 경우가 많습니다. 이 과정에서 상당한 초기 투자 비용과 함께, 네트워크 구성 변경, 트래픽 라우팅 조정 등 IT 인프라 전반에 걸친 복잡한 통합 작업이 필요할 수 있습니다. 이는 마치 기존에 사용하던 모든 전선을 뽑아내고 새로운 무선 네트워크 시스템을 처음부터 구축하는 것과 유사해서, 초기에는 많은 노력과 비용이 들 수 있다는 점을 명심해야 합니다. 반면 Microsoft Purview는 이미 Microsoft 365를 사용하는 기업에게는 상대적으로 통합이 용이하다는 장점이 있습니다.

DLP 2025: 진화하는 위협과 미래 전략

2025년, 그리고 그 이후의 데이터 유출 방지(DLP)는 과거와는 차원이 다른 복잡성과 위협에 직면하게 될 것입니다. 우리는 이제 AI 기반 위협의 증가와 생성형 AI가 가져올 새로운 데이터 유출 위협이라는 거대한 도전에 직면하고 있습니다. 동시에 데이터 주권 및 규제 강화는 기업의 DLP 전략에 더욱 엄격한 요구사항을 부과할 것이며, SaaS 및 멀티 클라우드 환경에서의 DLP 전략은 더욱 정교해져야 할 것입니다. 심지어 OT/ICS(운영 기술/산업 제어 시스템) 환경으로의 DLP 확장 가능성까지 논의되고 있는 상황입니다.

AI 기반 위협의 증가와 DLP의 대응

AI 기술의 발전은 양날의 검과 같습니다. DLP 솔루션이 AI를 활용하여 더 지능적으로 데이터를 보호하는 동시에, 공격자들 역시 AI를 활용하여 더욱 정교하고 은밀하게 데이터를 유출하려 시도할 것이라는 점을 명심해야 합니다. 예를 들어, AI 기반 악성코드는 기존의 시그니처 기반 탐지 시스템을 회피하기 위해 끊임없이 변형되고 진화하며, AI를 활용한 피싱 공격은 더욱 개인화되고 설득력 있는 형태로 진화하여 사용자들을 속이기 더욱 쉬워질 것입니다. 이러한 위협에 대응하기 위해 DLP 솔루션은 단순한 패턴 매칭을 넘어, AI/ML 기반의 이상 행동 탐지, 콘텍스트 기반 분석, 그리고 위협 인텔리전스와의 연동을 더욱 강화해야만 합니다. 즉, 데이터의 내용뿐만 아니라, 누가, 언제, 어디서, 어떻게 데이터를 사용하는지에 대한 종합적인 맥락을 AI가 학습하고 분석하여 잠재적인 위협을 선제적으로 식별하는 능력이 필수적이 될 것입니다. 이는 마치 도시의 방범 시스템이 단순히 침입자를 감지하는 것을 넘어, AI가 시민들의 일상적인 행동 패턴을 학습하여 비정상적인 움직임이나 범죄 징후를 스스로 예측하고 경고하는 것과 같다고 비유할 수 있습니다.

생성형 AI와 데이터 유출 위협

특히 생성형 AI(Generative AI)의 등장은 데이터 유출 위협의 패러다임을 근본적으로 바꾸어 놓을 가능성이 있습니다. 직원들이 업무 효율성을 높이기 위해 ChatGPT와 같은 생성형 AI 도구에 민감한 회사 기밀이나 고객 정보를 입력하는 경우가 발생할 수 있으며, 이는 기업 내부 데이터가 외부 AI 모델의 학습 데이터로 활용되거나, 다른 사용자에게 노출될 수 있는 심각한 위험을 초래합니다. 이러한 위협은 기존의 DLP 솔루션으로는 탐지하고 차단하기 매우 어려운 새로운 유형의 문제입니다. 생성형 AI 서비스와의 연동 지점에서 민감 데이터 유입을 실시간으로 감지하고 차단하는 기능, 또는 AI 모델 자체에 기업의 보안 정책을 내재화하는 접근 방식이 필요하게 될 것입니다. 예를 들어, 기업 전용의 생성형 AI 환경을 구축하고, 이 환경 내에서만 민감 데이터 처리를 허용하며, 외부 AI 서비스로의 데이터 전송을 엄격히 통제하는 전략이 중요해질 것입니다. 이처럼 생성형 AI 시대의 DLP는 '어떤 데이터가 나가는가'를 넘어 '어떤 맥락에서 어떤 AI 서비스로 데이터가 전송되는가'까지 감시해야 하는 새로운 차원의 도전에 직면하게 될 것입니다.

데이터 주권 및 규제 강화가 DLP에 미치는 영향

전 세계적으로 데이터 주권(Data Sovereignty)과 개인정보보호 규제는 더욱 강화될 것이며, 이는 기업의 DLP 전략에 직접적인 영향을 미칠 것입니다. 유럽의 GDPR, 미국의 CCPA를 넘어, 각 국가마다 고유한 데이터 보호 법규가 제정되고 강화되는 추세입니다. 이러한 규제들은 민감 데이터의 저장 위치, 처리 방식, 국외 전송 여부 등에 대한 엄격한 요구사항을 부과하며, 이를 위반할 경우 막대한 벌금이 부과될 수 있습니다. 따라서 DLP 솔루션은 단순히 데이터 유출을 막는 것을 넘어, 이러한 복잡한 규제 요구사항을 충족할 수 있도록 데이터의 위치, 흐름, 접근 이력 등을 정확하게 추적하고 보고하는 능력을 갖추어야만 합니다. 즉, 특정 국가의 데이터는 해당 국가 내의 클라우드에만 저장되도록 강제하거나, 특정 개인정보가 포함된 문서는 절대로 국외로 전송되지 않도록 자동 차단하는 등의 기능이 DLP 솔루션의 필수 요소가 될 것입니다. 이는 마치 국가별로 다른 세관 규정을 준수하여 물품을 수출입하는 것과 같아서, 각기 다른 데이터 규제에 맞춰 정보를 처리하고 관리해야 하는 것입니다.

SaaS 및 멀티 클라우드 환경에서의 DLP 전략

오늘날 대부분의 기업은 단일 클라우드 서비스만을 사용하는 것이 아니라, 여러 SaaS 애플리케이션과 복수의 클라우드 제공업체(예: AWS, Azure, GCP)를 동시에 활용하는 멀티 클라우드(Multi-cloud) 환경을 채택하고 있습니다. 이러한 환경은 데이터가 수많은 지점에 분산되어 저장되고 이동하기 때문에, 일관된 DLP 정책을 적용하고 전체적인 가시성을 확보하기 매우 어렵다는 문제점을 안고 있습니다. 2025년의 DLP 전략은 다양한 클라우드 및 SaaS 환경을 포괄할 수 있는 통합된 접근 방식을 요구할 것입니다. 이는 클라우드 서비스 제공업체가 제공하는 네이티브 DLP 기능만을 의존하는 것을 넘어, CASB(Cloud Access Security Broker)와 DLP를 통합하여 Shadow IT를 포함한 모든 클라우드 앱 트래픽을 감시하고 제어하는 솔루션이 더욱 중요해질 것입니다. 또한, 클라우드 데이터 보안 태세 관리(CSPM) 및 클라우드 워크로드 보호 플랫폼(CWPP)과의 연동을 통해 클라우드 인프라 자체의 보안 취약점을 관리하고, 그 위에 DLP 정책을 적용하는 다층적인 방어 체계가 필수적입니다. 이는 마치 여러 개의 창고(멀티 클라우드)에 흩어져 있는 물품을 하나의 통합 관리 시스템으로 재고를 파악하고, 각 창고의 특성에 맞는 보안 카메라(DLP)를 설치하며, 모든 물품의 이동 경로를 중앙에서 추적하는 것과 같다고 할 수 있습니다.

OT/ICS 환경으로의 DLP 확장 가능성

마지막으로, 운영 기술(Operational Technology, OT) 및 산업 제어 시스템(Industrial Control Systems, ICS) 환경으로의 DLP 확장 가능성도 주목해야 할 미래 트렌드입니다. 과거에는 OT/ICS 환경이 폐쇄적인 네트워크로 운영되어 사이버 위협으로부터 비교적 안전하다고 여겨졌습니다. 그러나 스마트 팩토리, 스마트 시티 등 디지털 전환이 가속화되면서 OT/ICS 환경이 IT 네트워크와 연결되는 경우가 늘어나고 있으며, 이로 인해 새로운 데이터 유출 및 조작 위협에 노출되고 있습니다. 예를 들어, 생산 설비의 설계 도면이나 공정 제어 데이터가 외부로 유출되거나, 악의적인 목적으로 조작될 경우 막대한 재정적 손실과 함께 국가 안보까지 위협할 수 있습니다. 따라서 2025년 이후에는 OT/ICS 환경의 특성을 이해하고, 해당 환경의 프로토콜과 데이터 유형에 특화된 DLP 기능이 요구될 것입니다. 이는 단순히 IT 데이터만을 보호하는 것을 넘어, 물리적인 생산 시스템이나 핵심 인프라를 보호하는 데까지 DLP의 역할이 확대될 수 있다는 것을 시사합니다.

MS Purview vs Zscaler: 전략적 선택의 기로

이제 우리는 Microsoft Purview와 Zscaler DLP라는 두 강력한 솔루션의 강점과 약점을 면밀히 살펴보았습니다. 그렇다면 여러분의 조직은 어떤 솔루션을 선택해야 할까요? 정답은 조직의 특성, 기존 IT 인프라, 보안 전략, 그리고 예산 등 다양한 요인에 따라 달라질 수 있다는 것입니다. 마치 특정 질병에 대한 치료법이 환자의 건강 상태, 알레르기 유무, 생활 습관 등에 따라 달라지는 것과 마찬가지로, DLP 솔루션 선택 또한 조직의 고유한 상황을 면밀히 분석하는 것이 가장 중요합니다.

통합 및 확장성: 기존 MS 에코시스템 활용 vs 클라우드 네이티브 전환

가장 먼저 고려해야 할 요소는 바로 기존 IT 인프라와의 통합 및 향후 확장성입니다. 만약 여러분의 조직이 이미 Microsoft 365, Azure Active Directory, Windows 등 마이크로소프트의 제품과 서비스를 핵심적으로 사용하고 있다면, Microsoft Purview는 매우 강력한 시너지 효과를 제공할 것입니다. Purview는 마이크로소프트의 광범위한 생태계 내에서 가장 깊이 있는 통합과 일관된 데이터 거버넌스 정책 적용을 가능하게 합니다. 이는 마치 같은 회사에서 만든 제품들이 완벽하게 호환되어 별도의 설정 없이도 유기적으로 작동하는 것과 유사하다고 볼 수 있습니다. 따라서 기존의 투자 효율성을 극대화하고, 복잡한 다중 솔루션 관리의 부담을 줄이고 싶다면 Purview가 매력적인 선택이 될 수 있습니다.

하지만 만약 조직이 다양한 클라우드 벤더의 서비스를 폭넓게 사용하고 있으며, 온프레미스 인프라를 줄이고 클라우드 네이티브 환경으로의 전환을 적극적으로 추진하고 있다면, Zscaler DLP가 더 적합한 선택이 될 수 있습니다. Zscaler는 벤더 중립적인 제로 트러스트 아키텍처를 기반으로 모든 클라우드 트래픽을 인라인에서 보호하는 데 특화되어 있습니다. 이는 특정 클라우드 벤더에 종속되지 않고, 모든 SaaS 애플리케이션과 클라우드 환경에서 일관된 보안 정책을 적용하고자 할 때 강력한 유연성을 제공합니다. 마치 어떤 제조사의 차량이든 상관없이 모든 차량이 이용할 수 있는 고속도로를 건설하는 것과 유사하다고 비유할 수 있습니다. 따라서 클라우드 중심의 미래 IT 전략을 가지고 있다면 Zscaler가 더욱 장기적인 관점에서 유리할 수 있습니다.

주요 보호 대상: 내부 데이터 거버넌스 vs 외부 트래픽 제어

두 솔루션은 주요 보호 대상과 강점 분야에서 명확한 차이를 보입니다. Microsoft Purview는 내부 데이터의 '거버넌스'와 '라이프사이클 관리'에 강점을 가지고 있습니다. 즉, 기업 내부에서 데이터가 생성, 저장, 사용, 공유되는 전 과정에서 민감 정보를 식별하고 분류하며, 규제 준수 요건에 따라 이를 보호하고 관리하는 데 탁월합니다. 이는 데이터의 '정돈'과 '정의'에 중점을 둔 접근 방식이라고 할 수 있습니다. 마치 도서관에서 모든 책을 정확히 분류하고, 대출/반납 규정을 철저히 지키며, 누가 어떤 책을 언제 읽었는지 기록하는 관리 시스템과 유사하다고 이해할 수 있습니다.

반면 Zscaler DLP는 '외부로 나가는 트래픽'과 '외부에서 들어오는 트래픽'에 대한 강력한 '인라인 제어'에 집중합니다. 이는 특히 클라우드 및 인터넷을 통해 데이터가 이동하는 과정에서 발생하는 유출 위협을 실시간으로 차단하는 데 매우 효과적입니다. 사용자가 어떤 클라우드 앱을 사용하든, 어떤 웹사이트에 접속하든 모든 네트워크 트래픽을 검사하여 민감 정보 유출을 막는 데 최적화되어 있습니다. 이는 마치 공항 출입국 심사대에서 모든 승객과 짐을 검사하여 위험 물품의 반출입을 막는 것과 유사하다고 볼 수 있습니다. 따라서 주요 데이터 유출 경로가 클라우드 앱 사용이나 인터넷 트래픽인 경우, 혹은 Shadow IT와 같은 비인가 클라우드 사용을 엄격히 통제해야 하는 경우 Zscaler가 더 강력한 해결책을 제시할 수 있습니다.

도입 비용 및 운영 복잡성

도입 비용과 운영 복잡성 또한 중요한 의사결정 요소입니다. Microsoft Purview는 일반적으로 기존 Microsoft 365 E5 라이선스를 사용하는 기업에게는 상대적으로 추가 비용 부담이 적을 수 있습니다. 이미 라이선스를 보유하고 있다면, 추가적인 인프라 구축 없이 바로 기능을 활성화하고 활용할 수 있기 때문입니다. 하지만 앞서 언급했듯이, Purview의 다양한 기능과 옵션을 최적화하기 위해서는 상당한 전문 지식과 설정 시간이 필요할 수 있으며, 이는 운영 복잡성으로 이어질 수 있습니다.

Zscaler는 클라우드 기반 서비스 모델이므로 초기 인프라 구축 비용은 상대적으로 낮을 수 있습니다. 하지만 기존 네트워크 아키텍처를 Zscaler 중심으로 전환하는 과정에서 발생하는 설계 및 통합 비용과 함께, 매년 지불해야 하는 구독료는 장기적인 관점에서 고려해야 할 부분입니다. 또한, Zscaler의 제로 트러스트 아키텍처는 기존의 경계 기반 보안 방식과는 근본적으로 다르기 때문에, 보안 팀의 역량 강화 및 새로운 운영 패러다임에 대한 적응 시간이 필요할 수 있습니다.

두 솔루션의 상호 보완적 활용 가능성 (하이브리드 전략)

흥미로운 점은 Microsoft Purview와 Zscaler DLP가 서로 경쟁하는 솔루션이 아니라, 오히려 상호 보완적으로 활용될 수 있다는 것입니다. 즉, 두 솔루션의 강점을 결합하여 더욱 강력하고 빈틈없는 데이터 보호 체계를 구축하는 '하이브리드 전략'을 고려해볼 수 있다는 의미입니다. 예를 들어, Microsoft Purview를 통해 Microsoft 365 환경 내의 데이터 거버넌스와 내부자 위험 관리를 강화하고, 동시에 Zscaler DLP를 활용하여 모든 인터넷 및 클라우드 앱 트래픽에 대한 인라인 보호를 수행하는 방식입니다. 이는 마치 건물 내부의 보안은 전문 경비 시스템(Purview)에 맡기고, 건물 외부로 나가는 모든 사람과 물품은 공항 보안 검색대(Zscaler)에서 철저히 검사하는 것과 유사하다고 할 수 있습니다. 이러한 하이브리드 접근 방식은 각각의 솔루션이 가진 약점을 서로 보완하여, 기업의 데이터가 어디에 있든, 어떤 방식으로든 보호받을 수 있는 가장 포괄적인 보안 아키텍처를 구축하는 데 기여할 수 있습니다. 물론 이 경우 솔루션 통합 및 관리의 복잡성이 증가할 수 있으므로, 조직의 역량과 예산을 신중하게 고려해야만 합니다.

다음은 Microsoft Purview와 Zscaler DLP의 핵심 강점과 약점을 비교한 표입니다. 이 표는 위에 서술된 상세한 내용들을 압축하여 보여주므로, 여러분의 이해를 돕는 데 큰 도움이 될 것입니다.

구분	Microsoft Purview	Zscaler DLP
핵심 정체성	MS 에코시스템 내 통합 데이터 거버넌스 및 규정 준수 플랫폼	제로 트러스트 기반 클라우드 네이티브 SSE 플랫폼의 DLP
강점 1	MS 365 및 Azure 환경과의 긴밀한 통합 및 시너지	제로 트러스트 인라인 검사를 통한 강력한 실시간 차단
강점 2	포괄적인 데이터 거버넌스 및 규정 준수 관리 기능	SaaS 및 클라우드 앱에 대한 탁월한 가시성 및 제어
강점 3	온프레미스 및 클라우드 하이브리드 환경 지원	글로벌 클라우드 인프라 기반의 뛰어난 확장성 및 성능
약점 1	Non-Microsoft 환경에서의 제한적 확장성	온프레미스 데이터 및 엔드포인트에 대한 제어 한계
약점 2	복잡한 라이선스 모델 및 초기 설정의 난이도	데이터 거버넌스 기능의 상대적 부족
약점 3	특정 산업군/고도화된 위협 시나리오 전문성 부족 가능성	기존 IT 인프라와의 통합 복잡성 및 전환 부담
주요 보호	내부 데이터 라이프사이클 관리 및 규제 준수	네트워크 트래픽(인터넷, 클라우드)을 통한 데이터 유출 방지
권장 대상	MS 에코시스템을 주로 사용하고 내부 거버넌스 중시 조직	클라우드 중심 IT 전략, SaaS 사용 빈번, 원격 근무 환경

결론: 데이터 보안의 미래, 현명한 선택으로 지켜내다

우리는 오늘날 데이터가 기업의 가장 중요한 자산이라는 것을 부정할 수 없는 사실로 받아들이고 있습니다. 그리고 이러한 소중한 데이터를 보호하기 위한 핵심적인 방어선이 바로 데이터 유출 방지(DLP) 솔루션이라는 점을 상세히 살펴보았습니다. 특히 2025년을 향해 가는 지금, 클라우드 환경의 확산, 원격 근무의 보편화, 그리고 AI 기반 위협의 등장은 DLP의 중요성을 그 어느 때보다도 강조하고 있습니다.

Microsoft Purview는 마이크로소프트의 광범위한 생태계 내에서 통합적인 데이터 거버넌스와 규정 준수를 제공하는 강력한 솔루션입니다. 이미 MS 제품군에 깊이 투자한 기업에게는 더할 나위 없이 매력적인 선택이 될 것입니다. 반면 Zscaler DLP는 제로 트러스트 아키텍처를 기반으로 모든 클라우드 및 인터넷 트래픽을 인라인에서 실시간으로 보호하는 데 특화된 클라우드 네이티브 솔루션입니다. 클라우드 중심의 IT 전략을 추구하고, SaaS 애플리케이션 사용이 빈번하며, 분산된 인력을 가진 기업에게는 최적의 방안이 될 수 있습니다.

결론적으로, 어떤 DLP 솔루션이 '최고'라고 단정하는 것은 불가능합니다. 가장 중요한 것은 여러분 조직의 고유한 데이터 환경, 기존 IT 인프라, 보안 목표, 그리고 예산을 면밀히 분석하는 것입니다. 어떤 데이터가 가장 민감한지, 해당 데이터가 주로 어디에 저장되고 어떤 경로로 이동하는지, 그리고 어떤 규제 준수 요건을 충족해야 하는지 등을 심층적으로 이해하는 것이 현명한 DLP 솔루션 선택의 첫걸음이 되어야만 합니다.

더 나아가, 데이터 보안은 단순히 최신 기술 솔루션을 도입하는 것으로 끝나는 문제가 아니라는 점을 반드시 기억해야 합니다. 이는 지속적인 전략 수립, 보안 정책의 정기적인 검토 및 업데이트, 그리고 무엇보다도 모든 임직원의 보안 의식 향상과 교육이 동반되어야만 성공할 수 있는 여정입니다. 기술은 도구일 뿐, 이를 효과적으로 활용하고 관리하는 것은 결국 사람과 프로세스의 몫이기 때문입니다. 여러분의 소중한 데이터를 2025년에도, 그리고 그 이후에도 안전하게 지켜내기 위해서는 지금 바로 여러분 조직에 최적화된 DLP 전략을 수립하고 실행하는 것이 무엇보다 중요합니다. 미래의 데이터 보안은 바로 여러분의 현명한 선택과 지속적인 노력에 달려 있다는 것을 명심하시기 바랍니다.