Cloud Data Loss Prevention

가장 민감한 정보를 찾고, 분류하고, 보호하기 위해 설계된 완전 관리형 서비스입니다.

Cloud DLP 무료로 사용해 보기
  • action/check_circle_24px Sketch로 생성되었습니다. 클라우드 안팎에서 데이터를 관리하세요.
  • action/check_circle_24px Sketch로 생성되었습니다. 데이터를 검사하여 유용한 정보를 얻고 정보에 입각한 결정을 내려 데이터를 보호하세요
  • action/check_circle_24px Sketch로 생성되었습니다. 마스킹 및 토큰화와 같은 익명화 방법으로 데이터 위험을 효과적으로 줄이세요
  • action/check_circle_24px Sketch로 생성되었습니다. 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터를 원활하게 검사하고 변환하세요

내가 저장하고 처리하는 데이터에 대한 가시성 확보

대시보드와 감사 보고서를 만드세요. 결과를 기준으로 태그 지정, 문제 해결, 정책을 자동화할 수 있습니다. DLP 결과를 Security Command Center, Data Catalog에 연결하거나 자체 SIEL 또는 거버넌스 도구로 내보내세요.

데이터 검사 및 모니터링을 간편하게 구성

Console UI에서 직접 검사 작업 일정을 잡거나 Google의 API에 데이터를 스트리밍하여 Google Cloud, 온프레미스, 모바일 애플리케이션, 기타 클라우드 서비스 제공업체의 워크로드를 검사 또는 보호하세요.

비즈니스에 더 많은 데이터를 활용할 수 있도록 위험 줄이기

개인 식별 정보(PII)와 같은 민감한 데이터를 보호하는 것은 비즈니스에 매우 중요합니다. 마이그레이션, 데이터 워크로드, 실시간 데이터 수집 및 처리 과정에 익명화를 배포하세요.

주요 특징

데이터 검색 및 분류

Cloud DLP는 120여 개의 자체 infoType을 지원하므로 거의 모든 출처의 데이터를 스캔, 검색, 분류, 보고할 수 있습니다. Cloud DLP는 Cloud Storage, BigQuery, Datastore 및 Streaming Content API에서 민감한 정보를 스캔하고 분류하는 기능을 기본적으로 갖추고 있어 추가 데이터 소스, 커스텀 워크로드, 애플리케이션을 지원할 수 있습니다.

데이터를 자동으로 마스킹하여 클라우드의 가치를 안전하게 활용

Cloud DLP는 민감한 요소를 분류, 마스킹, 토큰화, 변환하는 도구를 제공하므로 비즈니스 또는 분석을 위해 수집, 저장 또는 사용하는 데이터를 보다 효과적으로 관리할 수 있습니다. 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터를 지원하는 Cloud DLP를 활용해 민감한 원시 식별자를 보호하면서 조인, 분석, AI에 사용되는 데이터의 유용성을 유지할 수 있습니다.

구조화된 데이터의 익명화 위험 측정

데이터 개인정보 보호 위험에 대한 이해도를 높이세요. 유사 식별자는 부분적으로 식별 가능한 데이터의 요소 또는 조합으로, 한 명의 개인 또는 아주 작은 그룹에 연결될 수 있습니다. Cloud DLP를 사용하면 k-익명성 및 l-다양성과 같은 통계 속성을 측정하여 데이터 개인정보 보호를 이해하고 개인정보 보호를 확대할 수 있습니다.

모든 특징 보기

고객

Google Cloud 로고
더 나은 보안과 성능 유지
전문 보기

내용 요약

  • 개인 정보를 감지하고 수정하여 서비스를 안전하게 유지

  • Google Cloud를 사용하여 신뢰할 수 있는 보육 시장 구축

  • 부모님과 도우미에게 더 효과적이고 효율적인 프로세스 제공

업종

  • 기술

문서

가이드
Cloud DLP를 사용하여 대규모 데이터에서 PII 익명화

이 솔루션에서는 Cloud DLP를 사용하여 자동 변환 파이프라인을 만들어 개인 식별 정보(PII)와 같은 민감한 데이터를 익명화하는 방법을 보여줍니다.

가이드
Cloud Storage에서 데이터 분류 자동화하기

이 가이드에서는 Cloud Storage 및 기타 Google Cloud 제품을 사용하여 자동화된 데이터 격리 및 분류 시스템을 구현하는 방법을 보여줍니다.

패턴
Dataflow를 사용하여 관계형 데이터베이스에서 BigQuery로 가져오기

이 개념 증명은 Dataflow와 Cloud DLP를 사용하여 관계형 데이터베이스에서 BigQuery로 데이터를 토큰화하여 안전하게 가져옵니다.

패턴
Cloud DLP 프록시를 사용하여 데이터베이스 쿼리

이 개념 아키텍처는 Cloud DLP를 사용하여 결과를 파싱하고 검사한 다음 이 결과를 기록하거나 익명화하는 프록시를 사용합니다.

가이드
민감한 정보용 스토리지 및 데이터베이스 검사

Cloud Console에서 Cloud DLP를 사용하여 검사 스캔을 설정하는 방법과 (선택적으로) 주기적인 반복 검사 스캔을 예약하는 방법에 대한 안내입니다.

빠른 시작
Cloud DLP 검사 스캔 예약하기

Cloud DLP의 작업 트리거 기능을 사용해 Cloud Storage, BigQuery, Datastore와 같은 스토리지 저장소의 검사 스캔을 예약할 수 있습니다.

API 및 라이브러리
Cloud DLP 클라이언트 라이브러리

이 페이지에서는 Cloud Data Loss Prevention API용 Cloud 클라이언트 라이브러리를 시작하는 방법을 설명합니다.

사용 사례

사용 사례
기업 전체의 데이터 분류하기

Cloud DLP를 사용하여 클라우드 안팎의 데이터를 분류하면 적절한 거버넌스, 제어, 규정 준수를 유지하는 데 필요한 유용한 정보를 얻을 수 있습니다. 분석을 위해 자세한 결과를 BigQuery에 저장하거나 Data Catalog, Security Command Center, Cloud Monitoring, Pub/Sub 등의 서비스에 결과 요약을 게시하세요. Cloud Console에서 데이터를 감사하고 모니터링하거나 Google 데이터 스튜디오 또는 원하는 도구를 사용하여 커스텀 보고서와 대시보드를 구축할 수도 있습니다.

Cloud DLP 다이어그램
사용 사례
클라우드로 마이그레이션 시 민감한 데이터 보호하기

클라우드로 마이그레이션할 때 더 많은 워크로드를 사용할 수 있게 됩니다. Cloud DLP를 사용하면 구조화된 워크로드와 구조화되지 않은 워크로드의 민감한 데이터를 검사하고 분류할 수 있습니다.토큰화(가명처리)와 같은 익명화 기술을 사용하면 데이터를 조인 또는 분석에 활용하면서 민감한 원시 식별자를 난독화하여 데이터 처리 위험을 줄일 수 있습니다.

Cloud DLP 다이어그램

모든 특징

유연한 분류 품질, 속도, 규모에 중점을 둔 120개 이상의 사전 정의된 감지기가 제공되며 계속해서 개선 및 확장되고 있습니다.
간단하고 강력한 수정 데이터 익명화: 텍스트와 이미지를 수정, 마스킹, 토큰화, 변환하여 데이터 개인정보를 보호합니다.
서버리스 Cloud DLP는 하드웨어, VM, 규모를 관리할 필요 없이 바로 사용할 수 있습니다. 데이터를 보내면 Cloud DLP에서 데이터 양에 맞게 자동으로 확장합니다.
상세한 발견 항목 분류 결과는 상세 분석을 위해 BigQuery로 직접 전송하거나 다른 시스템으로 내보낼 수 있습니다. 데이터 스튜디오에서 커스텀 보고서를 간편하게 생성할 수 있습니다.
안전한 데이터 처리 Cloud DLP는 데이터를 안전하게 처리하고 데이터 안전, 개인정보 보호, 보안 테스트를 위해 여러 가지 독립된 제3자 감사를 거칩니다.
사용한 만큼만 지불 Cloud DLP는 구독 서비스나 기기가 아닌, 처리된 데이터 양을 기준으로 비용이 청구됩니다. 이러한 고객 중심적인 가격 정책에 따라 향후 수요에 맞춰 미리 비용을 부담할 필요 없이 실제 사용한 만큼만 지불하면 됩니다.
간편한 워크로드 통합 재사용 가능한 템플릿으로 Cloud DLP를 효율적으로 배포하고 주기적으로 스캔하여 데이터를 모니터링하고, Pub/Sub 알림을 사용하여 서버리스 아키텍처와 통합하세요.
커스텀 규칙 자체 커스텀 유형을 추가하고, 감지 기준을 조정하며, 감지 규칙을 만들어 니즈를 충족하고 노이즈를 줄이세요.

가격 책정

Cloud DLP 가격 책정은 총 볼륨에 기반한 요금제로 처리된 총 바이트 수에 따라 결정됩니다. 월간 무료 등급을 사용하여 DLP를 무료로 사용해볼 수 있습니다.