클라우드 데이터 보안은 클라우드에 호스팅된 모든 유형의 민감한 데이터를 보호합니다. 데이터 유출, 오용, 외부 유출 및 무단 접근을 방지합니다. 또한 클라우드 데이터 보안은 애플리케이션, 컨테이너, 서버, 워크로드 및 기타 클라우드 환경을 포함하여 조직 내부 및 외부의 네트워크 전반에 걸쳐 데이터의 프라이버시를 보장합니다.
이 가이드에서는 다양한 데이터 보안 위협으로부터 자산을 안전하게 보호하는 방법에 대해 설명합니다. 클라우드 보안
클라우드 데이터 보안이란 무엇일까요?
클라우드 데이터 보안은 민감한 데이터를 보호하고 무단 접근을 방지하기 위해 사용되는 도구, 워크플로우 및 관행을 포함합니다. 클라우드 데이터 보안은 단순히 보유하거나 전송하는 데이터만을 다루는 것이 아닙니다. 인프라에 사용되는 하드웨어의 제약에 얽매이지 않는 데이터도 포함됩니다. 여기에는 저장 중인 데이터, 전송 중인 데이터, 사용 중인 데이터가 포함됩니다. 민감한 데이터에는 정부 데이터, IP 주소, 이름, 생년월일, 지적 재산 정보, 생체 인식 정보 등이 포함될 수 있습니다.
기업들은 고객과 클라이언트 간에 지속적으로 데이터를 수집하고 공유합니다. 이 데이터는 클라우드에 저장되므로 강력한 클라우드 데이터 보안은 최우선 과제입니다. 기업의 클라우드 활용 범위가 확대됨에 따라 강력한 클라우드 데이터 보안에 대한 수요는 자연스럽게 증가할 것입니다.
클라우드 데이터 보안의 필요성
조직은 데이터를 로컬 저장소에서 퍼블릭 또는 프라이빗 클라우드 저장소로 지속적으로 이동합니다. 비즈니스가 성장함에 따라 데이터 양과 고객 기반도 함께 증가합니다. 조직의데이터는 여러 시스템에서 접근되며, 이 모든 데이터는 클라우드 환경에 저장됩니다.
권한이 없는 사용자가 원치 않는 접근을 시도하고 네트워크에 침입할 수 있습니다. 일단 침투하면 비즈니스 연속성을 방해하고 네트워크상의 다른 사용자가 해당 민감한 정보에 접근하거나 사용하는 것을 막을 수 있습니다. 민감한 데이터의 노출 또는 유출은 기업의 평판을 훼손할 수 있습니다. 이는 고객 신뢰 상실로 이어지고, 데이터 침해 또는 대규모 사이버 공격의 기회를 더욱 열어줄 수 있습니다.
기존의 온프레미스 데이터 센터만으로는 더 이상 충분하지 않으며, 보안 팀은 역량을 강화해야 합니다. 공격자들이 날로 교묘해지고 있으므로 클라우드 데이터 보안 전략을 재고해야 합니다. 또한 기업은 최신 데이터 보호 및 개인정보 보호 법률과 규정을 준수해야 합니다. 취약한 클라우드 데이터 보안은 막대한 소송 비용, 과중한 벌금 및 기타 법적 문제로 이어질 수 있습니다. 우수한 클라우드 데이터 보안 솔루션은 문제 발생 시 사고 대응을 통합하고 고급 데이터 보호 기능을 제공해야 합니다.
클라우드 내 데이터는 얼마나 안전할까요? 이는 중요한 질문입니다. AI 도구가 기업 공격에 활용되고 있기 때문입니다. 전 세계적으로 공공 부문과 스타트업이 클라우드 데이터 보안 침해의 주요 표적이 되고 있습니다. 2024년 한 해만 해도, 73%의 조직이 피싱 공격을 받았으며 56%는 멀티 클라우드 환경에서 클라우드 데이터를 제때 보호하지 못했습니다. 적대자들이 클라우드 네이티브 시스템을 탐색하기 위해 사용하는 AI 기반 도구로 인해 많은 독특한 도전 과제들이 발생하고 있습니다.
클라우드 데이터에 대한 위협 유형
클라우드 데이터가 직면할 수 있는 다양한 위협 유형은 다음과 같습니다:
- 분산형 인프라스트럭처는 다양한 정교한 위협의 주요 표적이 되며, 이러한 위협은 다양한 취약점을 악용합니다. 설정 오류는 여전히 가장 흔한 위협으로, 스토리지 버킷, 접근 제어 또는 네트워크 구성의 부적절한 설정으로 인해 민감한 데이터가 의도치 않게 노출될 수 있습니다.
- 내부자 위협 역시 악의적이든 우발적이든 무섭습니다. 이들은 일반적으로 기존 경계 방어를 우회하여 중요한 정보에 접근하고 유출할 수 있습니다.
- 랜섬웨어는 진화하여 데이터를 암호화하는 클라우드 기반 백업 및 서비스를 표적으로 삼습니다. 복호화 키를 위해 높은 금액을 요구할 것입니다. 기존 랜섬웨어와 달리 클라우드 기반 변종은 전 세계적으로 비즈니스 연속성을 신속하게 방해할 수 있습니다.
- API 취약점은 또 다른 중대한 위협 경로입니다. API는 클라우드 서비스 간 상호작용을 가능하게 하므로, 어떠한 취약점도 무단 접근이나 데이터 조작에 악용될 수 있습니다. 시스템과의 상호작용 수단으로 API가 점점 더 주류화됨에 따라, 단 하나의 악용된 엔드포인트만으로도 전체 시스템이 침해될 수 있습니다.
- 공급망 공격 은 복잡한 위협입니다. 공격자는 신뢰받는 소프트웨어 종속성에 침투하여 악성 코드를 삽입합니다. 이는 클라우드 보안 데이터를 손상시킬 뿐만 아니라 소프트웨어 공급망 자체의 무결성을 훼손합니다.
클라우드 데이터 보안의 핵심 원칙
2025년 클라우드 데이터 보안의 핵심 원칙은 다음과 같습니다:
- 제로 트러스트는 선택 사항이 아닙니다: 누구도 신뢰하지 말고, 모두를 검증하십시오. 상대가 누구든 상관없습니다. 사용자 계정, 네트워크 또는 클라우드 워크로드에 암묵적인 접근 권한을 절대 부여하지 마십시오.
- 시프트 레프트 보안: 인프라스트럭처 코드(IaC)부터 CI/CD 및 ML 파이프라인에 이르기까지 클라우드 네이티브 보안 전략에 시프트 레프트 보안을 추가하고 시행하십시오. 이는 공격 표면의 일부로 취급되어야 합니다.
- 침해 방지 및 억제 자동화: 귀사의 클라우드 데이터 보안 솔루션은 피해 범위를 최소화하고 데이터 보안 이상 현상을 자동으로 격리할 수 있어야 합니다. 또한 이상치도 탐지해야 합니다.
- 모든 소스 관찰: 클라우드 텔레메트리 데이터, 메트릭, 로그, 모델 입력 및 출력, 포렌식 데이터, 그리고 다양한 출처에서 유입되는 원시 자료까지 포함합니다. 구조화 및 비구조화 민감 정보 모두 포함.
- 데이터 모델 보호 강화: 보안 침해를 유발하지 않으면서 기밀성, 무결성 및 가용성을 유지하도록 데이터 모델을 구성합니다.
클라우드 데이터 보안은 어떻게 작동합니까?
클라우드 데이터 보안은 여러 계층에서 작동합니다. 먼저 데이터를 암호화하여 승인된 당사자만 정보를 이해하거나 접근할 수 있도록 합니다. 그들은 정보를 유출하거나 공유할 수 없습니다.
다음은 ID 및 접근 관리>로, 필요한 접근 권한을 가진 사용자를 추적합니다. ID 및 접근 관리는 위협의 범위를 줄이고 권한을 제한합니다. 이는 계정 탈취 및 내부자 위협을 완화할 수 있습니다.
방화벽은 다음 보호 계층입니다. 온프레미스에서 호스팅됩니다. 방화벽은 네트워크 경계를 방어할 수 있으며, 요즘 많은 조직이 클라우드 방화벽을 사용하고 있습니다. DDoS 공격, 악성 활동 및 취약점 악용을 차단할 수 있습니다.
추가 보안 조치에는 클라우드 서버 보안 설정의 적절한 구성이 포함됩니다. 여기서 잘못된 구성을 수정하고 팀이 클라우드 공급자와 긴밀히 협력하도록 지시합니다. 또한 모든 퍼블릭 및 프라이빗 클라우드와 데이터 센터에 걸쳐 일관된 보안 정책을 설정합니다.
데이터 백업 계획은 또 다른 핵심 요소입니다. 데이터가 손실되거나 변조되는 것을 방지해야 합니다. 비즈니스 프로세스가 중단되거나 클라우드 서비스가 중단되는 상황에 대비하여 신속하게 복구할 수 있도록 장애 조치 계획을 수립하는 것이 핵심 단계입니다.
또한, 직원들은 최상의 사이버 위생 관행을 숙지해야 합니다. 강력한 비밀번호 생성 방법과 기존 비밀번호 재사용 금지 사항을 알아야 합니다. 민감한 데이터 저장 위치와 클라우드 운영 방법을 숙지하여 다양한 보안 위험에 노출되지 않도록 해야 합니다. 위협에 직면할 때마다 이를 처리하는 방법을 알고 잘못된 방식으로 대응하지 않아야 합니다.
CNAPP 마켓 가이드클라우드 데이터 보안의 이점
우수한 클라우드 데이터 보안의 이점은 다음과 같습니다:
- 향상된 가시성 – 데이터의 위치, 자산 사용자, 데이터 자산 소유자를 파악할 수 있습니다. 우수한 클라우드 데이터 보안은 어떤 데이터에 누가 접근하는지에 대한 심층적인 가시성을 제공합니다.
- 원활한 백업 및 복구 – 수동 데이터 백업 및 복구 시대는 이제 끝났습니다. 이제 전체 프로세스를 자동화하고, 클라우드 기반 재해 복구 시스템을 구축하며, 분실되거나 삭제된 데이터를 몇 분 안에 복구 및 복원할 수 있습니다. 이를 통해 팀의 시간을 크게 절약할 수 있을 뿐만 아니라 데이터 백업을 표준화할 수 있습니다.
- 클라우드 데이터 규정 준수 -클라우드 데이터 규정 준수는 규정 준수 의무를 이행하는 데 도움이 됩니다. 데이터 무결성을 관리하고 데이터를 안전하게 저장할 수 있도록 합니다. 데이터를 쉽게 분류 및 분류 해제하여 규정 위반 위험을 줄일 수 있습니다.
- 데이터 암호화 – 조직은 저장 중이거나 전송 중인 민감한 데이터를 어디에서든 보호할 수 있습니다. 여러 계층의 고급 암호화를 통합하여 클라우드 데이터 전송, 저장 및 데이터 공유를 처리할 수 있습니다.
- 비용 절감 – 클라우드 데이터 보안은 총 소유 비용(TCO)을 낮추고 관리 및 운영 부담을 줄여줍니다. 통합, 지속적인 경보, 자동화 및 기타 측면을 간소화합니다. 또 다른 이점은 이러한 솔루션이 의심스러운 활동을 자동으로 스캔하여 식별하고 대응할 수 있으므로 사고 대응 비용을 절감할 수 있다는 점입니다.
클라우드 데이터 보안의 주요 과제
클라우드 데이터 보안에는 여러 가지 과제가 있습니다.
- 복잡한 멀티 클라우드 및 하이브리드 환경을 가진 기업은 클라우드 데이터 보안 요구 사항을 정의해야 합니다. 하이브리드 환경은 유지 관리가 까다롭고 클라우드 데이터 보안에 대한 종합적인 접근이 필요합니다.
- 많은 클라우드 서비스 제공업체는 외부 위협으로부터 데이터를 보호하지 않습니다. 또한 일부 업체는 클라우드 인프라의 일부만 보호합니다. 인적 요소도 고려해야 합니다. 데이터가 유출될 경우 직원들이 책임을 질 수 있습니다.
- 클라우드 자산을 식별할 때 더 많은 가시성이 필요합니다. 클라우드 환경 전반에서 모든 직원의 활동을 추적하는 데 도움이 필요할 수 있습니다.
- 시스템과 데이터에 대한 공격 표면 및 시스템과 데이터에 대한 다양한 공격 경로는 클라우드 데이터 보안을 복잡하게 만듭니다. 개인 기기, 원격 근무자, 승인되지 않은 제3자 클라우드 앱, 서비스 및 공용 네트워크가 많이 연결되어 있을 경우, 저장 중이거나 전송 중인 클라우드 데이터의 위험이 더욱 높아집니다.
- 비용도 또 다른 요소입니다. 조직이 관리해야 할 자원이나 데이터가 많을수록 클라우드 데이터 보안 솔루션에 대한 투자는 증가해야 합니다.
- 클라우드 데이터 보안 공격은 하드웨어 장애, 네트워크 문제, 사이버 공격으로 인해 서비스 중단 및 장애를 초래할 수 있습니다. 조직은 비즈니스 중단, 생산성 저하, 재정적 손실을 겪을 수 있습니다. 규정 위반, 벌금 부과, 개인 식별 정보(PII)의 부적절한 처리 가능성도 위험 요소입니다.
클라우드 내 데이터 보안 책임은 누구에게 있나요?
클라우드 데이터 보안은 공동 책임이므로 고객과 공급업체 모두 클라우드 내 데이터 보안을 책임집니다. 클라우드 공급자는 클라우드 인프라의 보안을 담당하는 반면, 고객은 데이터 업로드, 공유, 접근 제어 및 암호화를 관리합니다. 고객은 모든 데이터 자산에 대한 데이터 설정 및 구성을 관리할 책임이 있습니다. 사용자 접근 관리 및 데이터 규정 준수 보장도 고객의 책임 영역에 포함됩니다.
클라우드 데이터 보안을 위한 모범 사례
모든 조직이 따라야 할 8가지 클라우드 데이터 보안 모범 사례는 다음과 같습니다:
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제로 트러스트 모델 채택
제로 트러스트 아키텍처를 도입하십시오. 네트워크 내부 또는 외부에서 사용자나 장치가 자동으로 신뢰할 수 있다고 가정하지 마십시오. 모든 액세스 요청은 엄격한 검증을 거쳐야 합니다. 인증되고 권한이 부여된 주체만 데이터와 상호작용할 수 있도록 하십시오. 다층 방어 체계를 갖춘 제로 트러스트 네트워크 아키텍처를 구축하는 것은 기업이 따를 수 있는 최고의 클라우드 데이터 보안 모범 사례 중 하나입니다.
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강력한 신원 및 접근 관리(IAM) 구현
적절한 개인만이 적절한 리소스에 접근할 수 있도록 보장하여 IAM을 강화하십시오. 추가 보안 계층을 위해 다중 인증(MFA)를 도입하여 추가 보안 계층을 구축하십시오. 역할 기반 접근 제어(RBAC)를 활용하여 직무 책임에 따라 권한을 제한하십시오. 정기적인 감사를 실시하여 필요에 따라 접근 수준을 검토하고 조정해야 합니다.
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데이터 암호화
저장 중 및 전송 중인 데이터를 암호화하여 보호하십시오. 강력한 암호화 표준을 적용하여 데이터가 가로채거나 무단 접근당하더라도 읽을 수 없도록 보장하십시오. 전용 키 관리 서비스를 사용하여 암호화 키를 안전하게 관리하십시오. 또한 데이터 개인정보 보호 규정을 준수하여 민감한 정보가 잠재적 침해로부터 안전하게 보호되도록 하십시오.
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네트워크 보안
포괄적인 네트워크 보안 조치를 배포하여 클라우드 인프라를 강화하십시오. 가상 사설망(VPN)을 사용하여 원격 액세스를 보호하고, 방화벽을 통해 들어오고 나가는 트래픽을 제어하며, 보안 그룹을 통해 네트워크를 분할하세요. 이렇게 하면 클라우드 생태계의 모든 계층에서 데이터가 보호됩니다.
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침입 탐지 및 방지 시스템(IDPS)
침입 탐지 및 방지 시스템으로 AI 위협 탐지 능력을 강화하십시오. 이러한 시스템은 의심스러운 활동과 잠재적 위협에 대해 네트워크 트래픽을 지속적으로 모니터링합니다. 실시간으로 침입을 식별하고 완화함으로써 IDPS는 데이터의 무결성과 가용성을 유지하는 데 도움이 됩니다.
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클라우드 네이티브 보안 솔루션 사용
클라우드 네이티브 보안 솔루션에는 클라우드 보안 상태 관리>, 쿠버네티스 보안 상태 관리, 외부 공격 및 서비스 관리, 클라우드 워크로드 보호를 포함해야 합니다. 클라우드 자산을 잘못된 구성으로부터 보호하기 위해 에이전트 기반 및 에이전트리스 취약점 스캔을 통합해야 합니다.
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웹 애플리케이션 방화벽(WAF) 설치
SQL 인젝션 및 크로스 사이트 스크립팅(XSS)과 같은 공격으로부터 웹 애플리케이션을 안전하게 보호하세요. HTTP 트래픽을 모니터링하고 필터링하여 악성 파일 악용을 방지하고, 진화하는 웹 기반 위협으로부터 애플리케이션의 보안을 유지하세요. WAF는 웹 애플리케이션을 무단 접근 및 데이터 유출로부터 보호하는 핵심 방어 계층입니다.
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직원 교육 및 인식 제고 실시
최고의 클라우드 데이터 보안 프로그램으로 직원을 교육하십시오. 데이터 보호의 중요성을 강조하고, 데이터 변조 징후를 인식하는 방법과 공직자를 사칭하는 공격자를 처리하는 방법을 가르치십시오. 직원들은 또한 일반적인 사회공학적 공격을 식별하는 데 능숙해야 하며, 우발적인 데이터 유출 시 취해야 할 적절한 조치를 알고 있어야 합니다. 잘 교육된 인력은 보안 위협에 대한 핵심 방어선 역할을 합니다.
AI 및 클라우드 데이터 보안
클라우드 + AI는 여러 새로운 증폭기, 벡터 및 공격 표면을 추가합니다. 공격자는 시그니처 기반 방어를 우회하는 맞춤형 페이로드를 설계할 수 있습니다. 이러한 AI 도구는 실패한 침입 시도에서 학습하여 매번 더 정교해집니다. AI 생성 음성, 텍스트 기반 피싱, 비즈니스 이메일 침해(BEC) 사기, 딥페이크 사회공학적 공격도 확산되고 있습니다. 공격자는 머신러닝 데이터 모델을 오염시켜 데이터 간섭을 유발하고 출력을 오도하거나 조작할 수 있습니다. 입력 검증 메커니즘을 탈취하고, 네트워크 매핑을 위한 자율 스크립트를 실행하며, 인간의 감독 없이 네트워크를 가로질러 자동으로 측면 이동할 수 있습니다. AI 기반 해킹 도구는 광범위한 분산 서비스 거부(DDoS) 공격을 시작하고 조정하며, 데이터 유출을 수행하고, 조직에 최대의 부정적 영향을 미치기 위해 사용될 수 있습니다.
AI 클라우드 데이터 보안 도구는 AI 기반 공격으로부터 보호 기능을 제공합니다. 실시간 자동화된 위협 및 이상 탐지를 수행하고 예측적 위험 관리를 제공합니다. AI 기반 솔루션은 사용자 활동, 비정상적인 데이터 접근 패턴을 모니터링하고 침해된 계정을 식별하는 데 도움을 줍니다. 또한 AI는 구성 점검, 보고, 데이터 분류와 같은 작업을 자동화하며 HIPAA 및 GDPR과 같은 산업 규정을 지속적으로 준수하도록 보장합니다. 암호화 방법을 자동으로 조정하고 데이터 보안 및 키 관리를 강화할 수 있습니다.
SentinelOne을 통한 클라우드 데이터 보안
Singularity™ 클라우드 데이터 보안는 AI 기반 악성코드 스캔을 수행하여 방어 수준을 한 단계 높여줍니다. 클라우드 데이터 스토리지를 보호하고 가장 진보된 공격으로부터도 방어할 수 있습니다. Amazon S3 버킷, Azure Blob Storage 및 NetApp 리소스에 대한 능동적인 보호를 받을 수 있으며, 규정 준수도 보장할 수 있습니다.
SentinelOne은 AI 기반 탐지 엔진을 통해 제로데이 공격을 수 밀리초 내에 탐지할 수 있습니다. 악성 객체를 자동 격리하여 위협 대응을 간소화하고 자동화할 수 있습니다. 클라우드 데이터 저장소에서 객체를 직접 스캔하여 민감한 데이터가 환경 외부로 유출되지 않도록 보장할 수도 있습니다. 실시간 모니터링 및 분석을 수행하고 데이터의 새로운 변경 사항을 추적할 수 있습니다. 또한 AWS 클라우드 환경을 위한 단일 플랫폼으로 클라우드 워크로드, 데이터 보안, 엔드포인트, 신원 관리에 대한 확장 가능하고 부하 분산된 보호 기능을 활용하여 파일 기반 악성코드 및 제로데이 공격을 방어할 수 있습니다. Singularity™ 클라우드 데이터 보안은 PCI-DSS, HIPAA, GLBA 등 다양한 규제 프레임워크에 대한 포괄적인 적용 범위와 지원을 제공합니다. GLBA 등 다양한 규제 프레임워크에 대한 포괄적인 커버리지와 지원을 제공합니다.
결론
클라우드 데이터 보안과 보호는 항상 다층적이어야 합니다. 사용자가 인터넷을 상호작용하고 사용하는 한 데이터 양은 계속 증가할 것입니다. 이는 우리가 데이터를 보호하기 위해 더 나은 노력을 기울여야 함을 의미합니다. 조직이 확장됨에 따라 데이터는 여러 애플리케이션, 서비스 및 클라우드 환경을 가로질러 더 자유롭게 흐를 것입니다. 여기서 목표는 중단, 가로채기 또는 침해 없이 클라우드에서 데이터 보안을 보장하는 것입니다.
이제 클라우드 데이터 보안 태세를 개선하는 방법을 알게 되었습니다. 기술이 진화함에 따라 데이터도 진화하므로 이를 소홀히 하지 마십시오. 지금 바로 SentinelOne로 보호를 시작하세요.
FAQs
클라우드 데이터 보안이란 클라우드에 호스팅된 데이터를 보호하는 것을 의미합니다. 또한 앱, 서비스, 사용자 계정 및 기타 디지털 자산을 오가는 데이터의 보안을 의미합니다.
클라우드 데이터 보안은 조직의 안전성, 무결성 및 건전성을 보장하기 때문에 중요합니다. 클라우드 데이터 보안이 없다면 비즈니스 서비스를 제대로 보호할 수 없으며, 이는 조직의 평판을 심각하게 훼손할 수 있습니다. 사용자 계정이 침해당하면 고객은 다시는 회사를 신뢰하지 않을 것이며, 이러한 사고로부터 회복하는 데 큰 어려움을 겪게 될 것입니다.
클라우드 데이터 보안은 클라우드에 저장된 파일, 데이터베이스, 정보 등 데이터 자체를 보호하는 데 중점을 둡니다. 클라우드 보안은 네트워크, 애플리케이션, 인프라, 접근 제어 등 그 외 모든 영역을 포괄합니다. 이렇게 생각해보세요: 클라우드 데이터 보안은 파일 암호화 및 보호에 관한 것이며, 클라우드 보안은 방화벽, 신원 관리, 서버 보호 등을 포함합니다. 안전을 유지하려면 둘 다 필요하지만, 클라우드 데이터 보안은 실제 정보에 발생하는 일에 대해 더 구체적으로 다룹니다.
클라우드 데이터 보안은 공급업체, 사용자, 제3자와 같은 클라우드 데이터 공유 또는 전송에 관여하는 모든 사람이 책임져야 합니다. 이는 공동 책임입니다.
클라우드는 절대 완벽히 안전하지 않습니다. 기술이 발전하는 한 위협 행위자들도 계속해서 더 교묘한 전술을 사용할 것입니다. 따라서 항상 보안을 보장할 수는 없지만, 최상의 클라우드 데이터 보안 조치를 구현하기 위해 최선을 다할 수는 있습니다. 새로운 위협 동향을 꾸준히 파악하시기 바랍니다.
기업이 데이터를 클라우드에 저장해야 하는 이유는 비용 효율성이 높기 때문입니다. 하드웨어와 고가의 물리적 자원을 구입하는 데 많은 비용을 지출할 필요가 없습니다. 클라우드 보안도 개선되고 있으며 공급업체들은 클라우드 보안 환경에 대한 인식을 높이고 있습니다. 따라서 새로운 클라우드 서비스가 출시될수록 취약점은 줄어들 것입니다.
인공지능과 머신러닝은 보안 자동화를 도입함으로써 클라우드 데이터 보안을 강화할 수 있습니다. 이는 보안에 사고의 층위를 더해 수동적이기보다 능동적으로 만듭니다. 따라서 AI 및 ML 기술은 실제로 보안을 더 스마트하게 만들고 최신 위협 전술을 포착할 수 있습니다.
온프레미스 데이터 환경은 안전하지 않으며, 비용이 높고 확장성도 부족합니다. 유지보수 요구사항이 높고 종단 간 지원이 부족합니다. 또한 분석 기능에 대한 접근성이 제한되는 문제도 있습니다. 데이터 손실과 하드웨어 감가상각 문제도 발생할 수 있습니다.
예, AI는 사람이 놓칠 수 있는 데이터 도난 시도를 포착할 수 있습니다. AI 시스템은 사용자 행동 패턴을 분석하여 비정상적인 파일 전송이나 의심스러운 네트워크 활동을 감지합니다. 누군가 한 번에 너무 많은 데이터를 다운로드하거나, 평소 접근하지 않는 파일에 접근하거나, 이상한 위치로 정보를 전송할 때 이를 탐지할 수 있습니다. 머신러닝 알고리즘은 조직 내 정상적인 데이터 이동 패턴을 학습하므로 이상 징후를 더 빠르게 포착합니다. 기존 보안 도구와 AI 탐지 기능을 통합하면 정확도를 높이고 오탐을 줄일 수 있습니다.
클라우드 데이터에 대한 주요 위협으로는 파일을 노출시키는 잘못된 구성, 유출된 사용자 인증 정보, 데이터 유출 등이 있습니다. 공격자는 보안이 취약한 API를 노리고, 계정 탈취를 시도하며, 취약한 암호화 설정을 악용합니다. 직원들의 내부 위협과 인적 오류 역시 데이터를 위험에 빠뜨립니다. 공개 상태로 방치된 클라우드 스토리지 버킷, 암호화되지 않은 데이터베이스, 취약한 접근 제어는 공격자에게 쉬운 표적이 됩니다. DDoS 공격과 지능형 지속 위협(APT) 역시 시간이 지남에 따라 클라우드 데이터를 손상시킬 수 있습니다.
