2024년 글로벌 평균 데이터 유출 비용은 사상 최고치인 488만 달러로 상승했습니다. IBM의 '2024 데이터 유출 비용 보고서'에 따르면 이는 전년 대비 10% 증가한 수치입니다. 데이터 유출 비용이 점점 더 커짐에 따라 데이터 레이크 보안을 강화해야 할 필요성은 그 어느 때보다 절실해졌습니다. 이는 증가하는 재정적 위험과 더욱 강력한 클라우드 보안 조치의 중요성을 강조합니다.
조직은 데이터 유출을 줄이고 민감한 데이터를 안전하게 보호하기 위해 노력해야 합니다. 이 글에서는 데이터 레이크 보안을 위한 핵심 단계를 다룹니다. 접근 제어, 암호화, 규정 준수 문제 처리 및 안전한 사용자 권한 설정을 배우게 됩니다. 또한 데이터 레이크 보안 모범 사례를 발견하고 구현하는 방법도 알아볼 것입니다. 이제 시작해 보겠습니다.
데이터 레이크란 무엇인가요?
데이터 레이크는 중앙 집중식 저장소에 방대한 양의 원시 데이터를 보관하는 저장 시스템입니다. 데이터베이스와 달리 데이터에 엄격한 규칙이나 구조를 강요하지 않습니다.
이러한 특성 덕분에 SQL 테이블과 같은 구조화된 데이터와 이미지나 로그와 같은 비구조화된 데이터를 모두 저장하기에 완벽한 적합성을 갖추게 됩니다. 이러한 유연성 덕분에 조직은 모든 유형의 데이터를 저장하여 필요에 따라 처리하고 분석할 준비를 할 수 있습니다.
그러나 이러한 유연성에는 강력한 보안이 필요합니다.
데이터 레이크 보안이란 무엇일까요?
데이터 레이크 보안은 데이터 레이크에 저장된 대량의 구조화 및 비구조화 데이터를 보호하는 것을 의미합니다. 암호화부터 무단 접근을 막기 위해 지속적으로 모니터링해야 하는 접근 제어 설정까지 다양한 매개 변수를 다룹니다.
데이터 레이크는 점점 더 커지고 복잡해지고 있어 보안이 더욱 중요해지고 있습니다. 이제 데이터 레이크 보안이 중요한 이유를 살펴보겠습니다.
데이터 레이크 보안의 필요성
방대한 양의 개인정보, 재무 기록 및 비즈니스 데이터를 저장하는 데이터 레이크에서는 보안이 매우 중요합니다. 적절한 보호 장치가 없다면 해커들의 주요 표적이 됩니다.
데이터 레이크는 다양한 출처의 정보를 통합하여 복잡성을 높이고 보안을 더욱 어렵게 만듭니다. 작은 취약점 하나만으로도 전체 데이터 생태계가 노출되어 막대한 재정적·평판적 손실을 초래할 수 있습니다.
데이터 레이크가 노출된 조직은 특히 고객 정보가 포함된 경우 신원 도용이나 사기 피해를 입을 수 있습니다. 의료 분야에서는 침해 사고로 환자 기록이 노출되어 HIPAA와 같은 법률을 위반할 수 있습니다.
데이터 레이크의 보안 과제
데이터 레이크의 보안은 저장되는 데이터의 규모, 복잡성 및 풍부한 유형으로 인해 여러 가지 함정에 빠지기 쉽습니다. 이러한 과제에는 대용량 데이터, 비정형 데이터, 액세스 관리 및 규정 준수가 포함됩니다.
1. 대용량 데이터
데이터 레이크에는 다양한 소스에서 유입된 방대한 양의 정보가 포함되어 있으며, 모든 정보를 추적하고 적절하게 보안을 유지하는 것은 매우 까다롭습니다. 한 지점에서 침해가 발생하면 전체 시스템에 영향을 미칠 수 있습니다.
2. 비정형 데이터 관리
데이터 레이크는 일반적으로 문서, 동영상, 이미지 등 사전 정의된 형식이 없는 비정형 데이터를 저장합니다. 이는 분류에 어려움을 초래하여 접근 제어, 암호화, 모니터링과 같은 보안 정책을 일관되게 적용하기 어렵게 만듭니다. 결과적으로 데이터 유출이나 무단 접근 가능성이 높아집니다.
3. 접근 관리
데이터 레이크에서는 다수의 팀이나 부서가 민감한 데이터에 접근할 수 있습니다. 엄격한 접근 제어 및 사용자 권한 관리가 없으면 무단 접근 위험이 매우 높습니다.
4. 규제 준수
의료 및 금융과 같은 특정 산업의 경우 GDPR 및 HIPAA를 포함한 상당히 엄격한 규정이 존재합니다. 데이터 레이크가 이러한 기준을 충족하도록 감독하는 과정은 종종 노동 집약적인 프로세스와 감사를 수반합니다.
데이터 레이크 보안 모범 사례
위험을 최소화하고 데이터 레이크를 보호하려면 모범 사례를 구현하는 것이 필수적입니다. 모든 조직이 데이터 레이크 보안을 강화하기 위해 구현해야 할 핵심 보안 전략을 살펴보겠습니다.
#1. 네트워크 세분화
데이터 레이크에 분할을 구현하면 민감한 정보를 별개의 섹션으로 분리할 수 있습니다. 이는 공격 표면을 줄여 대규모 침해 가능성을 낮춥니다. 공격자가 한 세그먼트에 접근하더라도 데이터 레이크의 다른 영역에 쉽게 접근할 수 없어 잠재적 피해를 제한합니다.
#2. 방화벽 사용
방화벽은 문지기 역할을 합니다. 방화벽은 들어오고 나가는 트래픽을 모니터링하여 승인된 사용자와 데이터만 데이터 레이크에 들어가거나 나올 수 있도록 합니다. 방화벽이 잘 구성되면 피해가 발생하기 전에 의심스러운 활동을 차단합니다.
#3. 저장 시 암호화
저장 시 암호화는 레이크에 저장된 데이터를 보호합니다. 키 없이는 데이터를 볼 수 없으므로 무단 접근의 가능성이 없습니다. 마찬가지로, 데이터 침해가 발생하더라도 공격자는 파일을 해독하기 위한 키가 필요하기 때문에 암호화된 파일은 여전히 쓸모가 없습니다.
#4. 전송 중 암호화
전송 중 암호화는 데이터가 시스템 간에 이동할 때(예: 데이터 레이크에서 다른 생태계로 데이터를 이동할 때) 데이터를 보호합니다. 다양한 암호화 프로토콜이 전송 중 데이터를 안전하게 보호합니다. 이를 통해 누구도 데이터를 가로채거나 변조할 수 없습니다.
#5. 다중 요소 인증
암호화 외에도 다중 요소 인증은 보안 계층을 한 단계 더 강화합니다. 이 방식은 비밀번호뿐만 아니라 사용자의 휴대폰으로 전송되는 일회용 코드와 같은 추가적인 인증 수단을 요구합니다. 이렇게 하면 누군가가 비밀번호를 알아내더라도 두 번째 인증 요소가 없으면 시스템에 접근할 수 없으므로 보다 강력한 보호를 보장합니다.
#6. 강력한 비밀번호 정책
강력한 비밀번호 정책은 사용자에게 길고 복잡한 비밀번호를 생성하고 정기적으로 업데이트하도록 요구함으로써 중요한 역할을 합니다. 이 접근 방식은 취약하거나 유출된 비밀번호 사용 위험을 적극적으로 줄입니다.
#7. 지속적인 모니터링
지속적인 모니터링은 데이터 레이크에서 발생하는 상황을 실시간으로 감시하는 것을 의미합니다. 의심스러운 행동이 발생할 때 즉시 포착하는 것이 좋습니다. 예를 들어, 권한이 없는 사용자가 민감한 데이터에 접근을 시도하면 해당 행동이 즉시 강조 표시될 수 있습니다. 지속적인 모니터링은 또한 데이터 사용량의 갑작스러운 급증을 감지하는 데 도움이 되며, 이는 침해의 신호일 수 있습니다.
#8. 이상 탐지 및 대응
이상 탐지 도구는 데이터 레이크에서 비정상적인 패턴을 찾도록 설계되었습니다. 예를 들어, 직원이 근무 시간 외에 갑자기 대량의 민감한 데이터를 다운로드하기 시작하면 시스템이 해당 행동을 이상으로 자동 감지할 수 있습니다. 이후 접근 차단이나 보안 팀에 추가 조사를 위한 경보 발송과 같은 자동 대응을 설정할 수 있습니다.
#9. 정기 백업
정기적인 백업은 데이터 레이크 보안에 필수적입니다. 공격이나 시스템 장애로 데이터가 손상되거나 손실될 경우 백업을 통해 모든 것을 신속하게 복원할 수 있습니다. 예를 들어, 중요 데이터에 대해 매일 또는 매주 백업을 설정하면 문제가 발생해도 몇 주치 작업량을 잃지 않습니다. 또한 운영을 원활하게 유지하여 가동 중단 시간을 최소화합니다.
#10. 재해 복구 계획
재해 복구 계획은 사이버 공격이나 자연 재해와 같은 중대한 사태 발생 시 데이터를 복원하고 서비스를 재개하기 위한 명확한 계획을 수립하는 것을 의미합니다. 계획에는 백업에서 데이터를 복구하는 방법, 서비스를 재구축하는 방법, 팀과 소통하는 방법이 포함되어야 합니다. 예를 들어, 백업 데이터를 보조 위치에 저장해 두면 주 사이트가 다운될 경우 신속하게 전환할 수 있습니다.
#11. 백업 무결성 테스트
백업은 정기적으로 테스트해야 합니다. 실제 화재가 발생해야 문제가 있음을 알게 되는 상황을 원치 않을 것입니다. 분기별로 시뮬레이션 복구를 실행하여 데이터를 제대로 복원할 수 있는지 확인하고 문제를 파악하세요. 그러나 보안을 한층 강화하려면 고급 도구를 활용하는 것이 중요합니다. 이는 다음 단계로 이어집니다.
SentinelOne으로 데이터 레이크 보안 강화
SentinelOne은 전용 제품인 Singularity Data Lake와 Singularity Cloud Data Security로 데이터 레이크 보안을 확장합니다.
Singularity Data Lake 는 실시간 보안 분석과 위협 탐지 및 대응을 단일 플랫폼에서 통합하여 보안 정보 및 이벤트 관리(SIEM)와 확장된 탐지 및 대응(XDR)을 위한 단일 플랫폼으로 통합합니다. AI를 활용하여 보안 이벤트를 상관 분석하고, 고급 위협을 탐지하며, 대응을 자동화합니다. 이를 통해 보안 팀은 대규모 데이터 레이크 환경에서 의심스러운 행동을 더 쉽게 추적하고 후속 조치를 취할 수 있는 중앙 집중식 가시성을 확보하여 유리한 입장에 설 수 있습니다.
Singularity™ 클라우드 데이터 보안 AI 기반 악성코드 스캐닝과 자동화된 대응을 통해 Amazon S3와 같은 클라우드 스토리지 솔루션 전반에서 클라우드 기반 데이터 레이크를 안전하게 보호합니다. 인라인 스캐닝을 수행하여 클라우드 저장 데이터의 무결성을 보장하면서 악성 파일을 밀리초 단위로 격리합니다. Singularity™ Data Lake 데이터 정리 작업의 부담을 제거합니다. 사전 구축된 커넥터를 통해 모든 1차 또는 3차 공급원으로부터 데이터를 수집하고 OCSF 표준을 사용하여 자동으로 정규화합니다. 전체 클라우드 환경에 대한 완벽한 가시성을 확보하고 미션 크리티컬 자산을 보호할 수 있습니다.
이는 데이터 규모가 확대됨에 따라 보안이 최우선 과제인 하이브리드 또는 멀티 클라우드 환경에서 운영되는 조직에 막대한 가치를 제공합니다.
이러한 솔루션을 통해 SentinelOne은 랜섬웨어나 악성코드 같은 사이버 위협에 대한 강력한 보호 기능을 제공하여 온프레미스 및 클라우드 기반 데이터 레이크를 안전하게 보호합니다.
데이터 레이크 보안: 미래를 위한 필수 투자
데이터 레이크에 저장된 데이터의 양과 복잡성이 계속 증가함에 따라 관련 위험도 커지고 있습니다. 네트워크 세분화, 데이터 암호화, 모니터링과 같은 접근 방식은 민감한 데이터의 노출을 줄이고 잠재적인 침해 발생 시 피해를 최소화할 수 있습니다. 이러한 중요한 조치를 취함으로써 조직은 사이버 공격으로 인한 증가하는 재정적·평판적 피해로부터 데이터 레이크를 보호할 수 있습니다.
이러한 측면에서 데이터 레이크 보안에 대한 투자는 선택이 아닌 필수입니다. AI 기반 SentinelOne과 같은 첨단 통합 도구를 활용하면 조직은 위협에 선제적으로 대응할 수 있으며, 데이터 레이크는 지속적으로 진화하는 사이버 위험에 대해 안전하고 규정 준수하며 탄력적인 상태를 유지할 수 있습니다.
FAQs
데이터 레이크는 구조화 및 비구조화 데이터 저장 시 확장성, 유연성, 비용 효율성을 보장합니다. 기업이 대규모 데이터셋을 분석하여 통찰력을 얻고 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.
데이터 레이크는 안전할 수 있지만, 복잡한 특성으로 인해 제대로 관리되지 않을 경우 취약점이 발생할 수 있습니다. 민감한 정보가 안전하게 보호되도록 접근 제어 및 암호화와 같은 모범 사례를 도입해야 합니다.
보안 데이터 레이크는 보안 로그와 데이터를 수집하고 분석하는 특수 목적의 데이터 레이크입니다. 위협 탐지에 도움을 주고 사전적 위협 탐색 활동을 지원합니다.