DDR(Data Detection & Response)

개요

디지털 전환과 클라우드 네이티브 환경 확산으로 데이터는 기업의 핵심 자산이 되었다. 그러나 기존 EDR, NDR, XDR 중심의 보안 전략은 ‘엔드포인트’와 ‘네트워크’ 가시성에 집중되어 있어 실제 보호 대상인 데이터 자체의 이상 행위 탐지에는 한계가 존재한다. DDR(Data Detection & Response)은 데이터 계층에서 발생하는 위협을 탐지하고 대응하는 차세대 보안 접근 방식으로, 내부자 위협, 랜섬웨어, 계정 탈취, 데이터 유출 사고를 정밀하게 식별하는 것을 목표로 한다.

최근 IBM Cost of a Data Breach Report 2024에 따르면 데이터 유출 사고의 평균 비용은 약 445만 달러에 달하며, 내부자 위협 및 자격 증명 탈취 기반 공격이 지속 증가하고 있다. 이러한 환경에서 DDR은 데이터 중심 보안 전략의 핵심 축으로 주목받고 있다.

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1. 개념 및 정의

DDR(Data Detection & Response)은 데이터 저장소(DB, 파일 시스템, 클라우드 스토리지, SaaS 등)에서 발생하는 접근·변경·삭제·암호화·유출 행위를 실시간으로 모니터링하고, 이상 징후를 탐지하여 자동 또는 반자동 대응을 수행하는 보안 프레임워크이다.

전통적 보안이 인프라 중심이라면 DDR은 데이터 중심(Data-Centric Security) 모델에 기반한다. 즉, “누가, 언제, 어떤 데이터에, 어떤 행위를 했는가”를 정밀 추적하고 맥락 기반 분석(Contextual Analysis)을 통해 위협을 식별한다.

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2. 특징

구분	DDR 특징	기존 보안 솔루션 대비 차별점
탐지 범위	DB, 파일, 오브젝트 스토리지, SaaS 데이터	EDR은 엔드포인트 중심, NDR은 트래픽 중심
분석 방식	사용자·데이터 행위 기반 이상 탐지(UEBA 결합)	시그니처 기반 탐지 한계 극복
대응 방식	접근 차단, 세션 종료, 계정 격리, 암호화 차단	로그 기반 사후 분석에서 실시간 대응으로 전환

DDR은 데이터 접근 패턴의 ‘정상 기준선(Baseline)’을 수립하고 편차를 탐지하는 행위 기반 분석을 수행한다. 특히 랜섬웨어의 대량 암호화 패턴이나 내부자의 비정상 대량 다운로드를 조기 식별하는 데 강점을 가진다.

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3. 구성 요소

구성 요소	설명	주요 기능
Data Sensor	데이터 계층 트래픽/쿼리 수집	DB Audit, File Access Monitoring
Analytics Engine	이상 탐지 및 위협 분석	ML 기반 행위 분석, UEBA
Response Orchestrator	자동 대응 실행	계정 차단, 세션 종료, SOAR 연동

DDR은 SIEM, SOAR, IAM, DLP와 통합되어 보안 오케스트레이션 체계를 구성한다. 특히 클라우드 환경에서는 CASB 및 CSPM과 연계하여 SaaS 데이터 보호를 강화한다.

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4. 기술 요소

기술 영역	세부 기술	설명
이상 탐지	Machine Learning, AI 모델	대량 접근·비정상 쿼리 탐지
행위 분석	UEBA(User & Entity Behavior Analytics)	계정 탈취 및 내부자 위협 식별
데이터 보호	암호화 모니터링, Tokenization 추적	민감 정보 접근 통제

최근에는 Zero Trust Architecture와 결합되어 ‘지속 검증(Continuous Verification)’ 기반 접근 제어를 수행한다. 또한 클라우드 네이티브 환경에서는 API 기반 모니터링과 Kubernetes 스토리지 감시 기술이 활용된다.

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5. 장점 및 이점

항목	기대 효과	정량적 효과 사례
위협 조기 탐지	랜섬웨어 초기 차단	탐지 시간 60% 단축 사례 보고
내부자 통제	비정상 데이터 반출 차단	유출 사고 감소
규제 대응	GDPR, ISMS-P 감사 대응	로그 추적 자동화

DDR 도입 시 Mean Time to Detect(MTTD)와 Mean Time to Respond(MTTR)가 현저히 감소하며, 데이터 보호 중심의 거버넌스 체계 확립이 가능하다.

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6. 주요 활용 사례 및 고려사항

활용 사례	적용 환경	고려사항
금융권 DB 보호	대용량 트랜잭션 환경	성능 오버헤드 최소화 필요
제조 기업 내부자 통제	설계 도면 유출 방지	권한 정책 정교화
클라우드 SaaS 보호	M365, Google Workspace	API 기반 모니터링 통합

도입 시 데이터 분류 체계 확립, 민감 정보 식별, 로그 표준화, 기존 SIEM 연계 전략을 선행해야 한다. 또한 개인정보보호법 및 ISMS-P 통제 항목과의 매핑 전략 수립이 필요하다.

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7. 결론

DDR(Data Detection & Response)은 데이터 중심 보안 패러다임의 핵심 기술로, 기존 인프라 중심 보안의 한계를 보완하는 전략적 솔루션이다. 내부자 위협, 랜섬웨어, 계정 탈취 공격이 고도화되는 환경에서 데이터 행위 기반 탐지와 실시간 대응 체계는 필수 요소로 자리잡고 있다. 향후 AI 기반 자동화 분석과 Zero Trust 모델의 확산에 따라 DDR은 XDR의 데이터 계층 확장 형태로 진화할 것으로 전망된다.