데이터 레이크 보안이란? 중요성과 모범 사례

보안 데이터 레이크는 SaaS 제공업체, 클라우드 환경, 네트워크, 온프레미스 및 원격 장치의 데이터를 보관하는 중앙 집중식 저장소입니다. 보안 데이터 레이크는 운영 전반의 가시성을 높이고 데이터 보안을 관리합니다.

데이터 레이크 보안을 도입하면 다양한 조직이 이점을 얻고 보안 데이터를 대규모로 분석할 수 있습니다. 데이터 레이크 보안은 위협 인텔리전스 모델링과 예측을 활용해 조사 속도를 높입니다. 많은 기업이 AI 기반 분석, 위협 헌팅 도구, 규정 준수를 위한 데이터 보존 기능을 사용하며, 보안 데이터 레이크에는 이 모든 기능이 포함됩니다.

이 글에서는 보안 데이터 레이크에 관해 알아야 할 사항과 시작 방법을 살펴봅니다.

데이터 레이크 보안이란?

데이터 레이크 보안은 데이터 레이크를 보호하기 위한 일련의 절차입니다. 데이터 레이크는 가공되지 않은 원시 데이터를 원래 형식으로 저장하는 중앙 집중식 저장소입니다. 이 저장소에는 다양한 소스에서 수집한 대량의 정보를 처리하기 위한 비정형 텍스트가 포함될 수 있습니다.

데이터 레이크 보안은 데이터의 무결성과 기밀성을 보장하므로 빅데이터 및 머신러닝 애플리케이션에 중요합니다. 무단 데이터 액세스와 변조, 원치 않는 조작을 방지합니다.

데이터 레이크 보안에는 다음과 같은 여러 요소가 포함됩니다:

• 데이터 마스킹 및 감사 - 데이터 보안에는 개인 식별 정보(PII)의 마스킹과 제3자의 무단 액세스 방지가 포함됩니다. 모든 액세스 로그인, 수정 및 삭제 기록을 관리해 잠재적 취약점을 식별하고 규정 준수를 보장하며 데이터 침해를 방지합니다.
• 데이터 거버넌스 및 규정 준수 - 효과적인 데이터 거버넌스는 비즈니스 의사결정에 필요한 데이터의 높은 품질과 가용성을 보장합니다. HIPAA, NIST, CIS Benchmark, ISO 27001을 비롯한 관련 규제 표준의 준수를 보장합니다. 철저한 데이터 규정 준수는 고객 데이터를 보호하고 신뢰를 구축하며 잠재적 소송을 예방합니다. 이는 모든 조직의 위험 관리 전략에 필수적인 요소입니다.
• 위협 모니터링 및 인시던트 대응 - 데이터 레이크 보안에서 실시간 위협 모니터링은 효과적인 위협 해결의 핵심 요소입니다. 조직이 전반적인 보안 상태를 정확히 파악할 수 있도록 합니다. 지속적인 위협 모니터링은 평소에는 놓칠 수 있는 숨겨진 취약점을 드러냅니다. 데이터 레이크 보안에는 자동화된 인시던트 대응 기능이 포함되어 있어 조직이 필요한 조치를 취해 향후 데이터 침해를 방지합니다. 또한 비즈니스 연속성을 보장하고 신속한 재해 복구를 추진하며 안전한 저장을 위한 데이터 백업을 생성합니다.

보안 데이터 레이크가 중요한 이유는?

보안 데이터 레이크를 구축하면 조직의 자산을 보호하고 숨겨진 위협과 알려지지 않은 위협으로부터 자산을 지킬 수 있습니다. 보안 데이터 레이크는 자산을 관리하고 내부 및 외부 공격에 대응하는 데 필요한 다양한 기능을 제공합니다. 데이터 레이크 스토리지 관리 도구는 자동화와 충분한 확장성을 제공합니다. 세분화된 액세스 제어를 통해 승인된 사용자만 자산을 조회, 액세스, 수정, 삭제할 수 있습니다. 데이터 암호화, 스토리지 버킷 정책, 리소스 기반 정책, 액세스 정책 등 긴밀하게 통합된 기능도 갖추고 있습니다.

SIEM과 보안 데이터 레이크 비교

SIEM 시스템은 실시간 데이터 모니터링, 로깅 및 인시던트 관리를 위해 설계되었습니다. 다양한 소스의 정보를 분석하고 잠재적 위협을 표시합니다. SIEM 솔루션은 조직에 현재 보안 상태에 관한 실행 가능한 인사이트와 실시간 분석을 제공합니다.

레거시 SIEM 시스템은 효과적인 확장에 어려움을 겪으며 방대한 데이터량을 처리하지 못합니다. 중요한 보안 위협을 놓치거나 성능이 저하되고 쿼리 응답 시간이 길어질 수도 있습니다. 보안 데이터 레이크는 이러한 SIEM 솔루션의 과제를 해결하고 빠르고 간편한 분석을 위한 핫 스토리지 액세스를 제공합니다.

SIEM과 보안 데이터 레이크의 주요 차이점:

SIEM과 보안 데이터 레이크를 비교할 수 있는 다른 특성은 다음과 같습니다:

1. 비용

대부분의 SIEM 벤더는 처리하고 저장하는 데이터량에 따라 요금을 부과하므로 조직의 비용이 크게 늘어날 수 있습니다. SIEM 솔루션은 일반적으로 클라우드 범용 스토리지보다 비용이 높습니다.

보안 데이터 레이크의 요금제는 훨씬 합리적입니다. 많은 제공업체가 대용량 스토리지 할인을 제공합니다. 일반적인 SIEM 솔루션은 보통 로그와 경고 데이터를 1년 미만으로 보관합니다. 이러한 기간 제한은 조직의 보안 상태를 위태롭게 할 수 있으며, SIEM은 장기적인 과거 데이터 추세를 포착하지 못합니다. 보안 데이터 레이크는 확장 가능하도록 설계되었으며 수집한 데이터를 며칠이나 몇 달이 아닌 수년간 보존합니다. 조직은 더 긴 기간의 과거 패턴과 추세를 분석해 큰 이점을 얻습니다. 이를 통해 향후 비즈니스 성과에 도움이 되는 고유한 인사이트를 확보합니다.

2. 위협 헌팅 기능

보안 데이터 레이크는 데이터를 장기간 저장하고 이를 AI/ML 알고리즘 학습에 사용할 수 있습니다. 다양한 유형의 데이터를 수집하고 맥락 정보를 보관하며, 추가 조사를 위한 데이터 쿼리 인터페이스로 위협 헌팅 담당자를 지원합니다.

SIEM 도구는 경고를 정교하게 파싱하고 특정 이벤트를 표시하지만 위협 헌팅 기능을 솔루션과 결합합니다. 위협 헌팅 담당자는 맥락 분석을 위해 추가 데이터가 필요하지만, SIEM은 수집할 수 있는 데이터 소스가 제한적입니다.

3. 알림

보안 팀은 SIEM 도구에서 생성되는 대량의 알림을 처리하는 데 어려움을 겪습니다. SDL은 더 폭넓은 데이터 세트에서 검색 범위를 좁혀 부담을 줄입니다. 보안 데이터 레이크는 조사 시간을 크게 단축하지만, 분석가는 표시된 결과를 검증해야 합니다.

SIEM 도구와 관련된 제한된 데이터 세트는 편향을 유발하고 적절한 알고리즘 훈련을 방해할 수 있습니다. 보안 데이터 레이크는 필터링되지 않은 더 큰 데이터 세트로 작업할 수 있으므로 AI 및 ML 모델이 훨씬 더 효율적으로 강력한 훈련을 거쳐 위협과 이상 징후를 발견할 수 있습니다. 유일한 단점은 상당한 테스트 시간이 소요된다는 점입니다.

SIEM 도구의 제한된 데이터 세트는 편향을 유발하고 알고리즘의 적절한 학습을 방해할 수 있습니다. 보안 데이터 레이크는 필터링되지 않은 대규모 데이터 세트를 활용합니다. 이를 통해 AI 및 ML 모델은 충분한 데이터를 학습하고 위협과 이상 징후를 훨씬 효율적으로 식별합니다. 다만 테스트에 상당한 시간이 걸린다는 단점이 있습니다.

데이터 레이크 보안에서 해결해야 할 과제

데이터 품질 문제 – 적절한 검증 메커니즘이 마련되지 않으면 데이터 품질 문제가 쉽게 발견되지 않을 수 있습니다. 문제가 발생했는지 알 수 없으며, 이를 신뢰하여 잘못된 비즈니스 결정을 내릴 수 있습니다. 데이터 레이크 보안과 관련된 데이터 검증 과제에는 손상된 데이터, 경계 사례, 부적절한 데이터 유형이 있습니다. 이는 데이터 파이프라인을 중단시키고 결과를 왜곡할 수 있습니다. 데이터 품질 강제 조치의 부재가 여기서 큰 문제입니다. 데이터 세트가 전체 라이프사이클에 걸쳐 진화하고 변화할 때 상황은 더욱 복잡해집니다.

배치 및 스트리밍 데이터 결합 – 기존 보안 데이터 레이크는 스트리밍 데이터를 실시간으로 포착하여 과거 데이터와 결합하는 데 어려움을 겪습니다. 많은 벤더들이 이 문제를 완화하기 위해 람다 아키텍처로 전환했지만, 이는 유지 관리가 어려운 두 개의 별도 코드베이스를 사용해야 합니다. 배치 및 스트리밍 소스를 통합할 수 있어야 합니다. 사용자의 변경 사항을 관찰하고, 식단에 대한 일관된 시각을 확보하며, 기타 작업을 수행하는 것은 일반적인 솔루션에서는 누락된 필수 기능들입니다.&

규정 준수 지원 대량 업데이트, 병합 및 삭제 – 데이터 레이크는 최신 규제 준수 기준에 따른 대량 업데이트, 병합 및 삭제를 수행할 수 없습니다.  데이터 일관성을 보장하는 도구가 없으며 대량 수정 작업이 매우 시급합니다. 기업은 규정 준수 또는 기타 사유로 고객 데이터를 삭제해야 할 때가 있습니다. 이러한 요청을 처리하는 것은 매우 어려워질 수 있으며, 시간이 많이 소요되는 과정으로 빠르게 변할 수 있습니다. 기업은 행 단위로 데이터를 삭제하거나 SQL을 사용하여 데이터 쿼리를 수행해야 할 것입니다.

불충분한 쿼리 및 파일 크기 최적화 – 대부분의 데이터 레이크 쿼리 엔진은 기본적으로 최적화되어 있지 않습니다. 적절한 쿼리 성능을 보장하는 데 문제가 있으며 응답 시간이 느릴 수 있습니다. 데이터 레이크는 수백만 개의 파일과 테이블을 저장하며 여러 개의 작은 파일을 포함합니다. 최적화되지 않은 작은 파일이 너무 많으면 성능이 저하될 수 있습니다. 처리량을 가속화하고 쿼리와 관련 없는 정보 처리를 피하는 것이 필요합니다. 데이터 캐싱 문제도 지속됩니다. 삭제된 파일은 영구 제거되기까지 최대 30일간 남아있는데, 이는 많은 솔루션에서 발생하는 현상입니다.

데이터 레이크 보안 모범 사례
1. 데이터 품질 문제 - 적절한 검증 체계가 없으면 데이터 품질 문제를 놓치기 쉽습니다. 문제가 발생한 시점을 알 수 없고, 해당 데이터에 의존해 잘못된 비즈니스 결정을 내릴 수 있습니다. 데이터 레이크 보안과 관련된 데이터 검증 과제로는 손상된 데이터, 예외 사례, 부적절한 데이터 유형이 있습니다. 이러한 문제는 데이터 파이프라인을 중단시키고 결과를 왜곡할 수 있습니다. 핵심 문제는 데이터 품질을 강제하는 조치가 부족하다는 점입니다. 데이터 세트가 전체 수명 주기에 걸쳐 변화하면 문제는 더욱 복잡해집니다.
2. 배치 데이터와 스트리밍 데이터 결합 - 기존 보안 데이터 레이크는 스트리밍 데이터와 과거 데이터를 실시간으로 수집하고 결합하는 데 어려움을 겪습니다. 많은 벤더가 이 문제를 완화하기 위해 람다 아키텍처로 전환했지만, 유지 관리가 어려운 별도의 코드베이스 두 개를 사용해야 합니다. 배치 소스와 스트리밍 소스를 통합할 수 있어야 합니다. 식단을 일관되게 파악하고, 사용자가 변경하는 시점을 관찰하고, 기타 작업을 수행하는 기능은 모두 필수적이지만 일반적인 솔루션에는 빠져 있습니다.
3. 규정 준수를 지원하는 대량 업데이트, 병합 및 삭제 - 데이터 레이크는 최신 규제 준수 기준에 따라 대량 업데이트, 병합 및 삭제를 수행할 수 없습니다.  데이터 일관성을 보장하는 도구가 없어 대량 수정이 절실히 필요합니다. 기업은 규정을 준수하거나 다른 이유로 고객 데이터를 삭제해야 할 때가 있습니다. 고객의 요청을 처리하기가 매우 어려워져 시간이 많이 드는 작업으로 이어질 수 있습니다. 기업은 데이터를 행 단위로 삭제하거나 SQL을 사용해 데이터 쿼리를 실행해야 합니다.
4. 미흡한 쿼리 및 파일 크기 최적화 - 대부분의 데이터 레이크 쿼리 엔진은 기본적으로 최적화되어 있지 않습니다. 충분한 쿼리 성능을 확보하기 어렵고 응답 시간이 길어질 수 있습니다. 데이터 레이크에는 수백만 개의 파일과 테이블이 저장되며, 작은 파일도 다수 포함되어 있습니다. 최적화되지 않은 작은 파일이 너무 많으면 성능이 저하될 수 있습니다. 처리량을 높이고 쿼리와 관련 없는 정보는 처리하지 않아야 합니다. 데이터 캐싱 문제도 여전히 존재합니다. 많은 솔루션에서처럼 삭제된 파일은 영구적으로 제거되기 전까지 최대 30일 동안 남아 있습니다.

데이터 레이크 보안 모범 사례

데이터 분류 체계 및 카탈로그 생성 – 데이터 레이크 보안 솔루션은 콘텐츠, 크기, 사용 시나리오, 유형 및 기타 필터에 따라 데이터를 분류해야 합니다. 데이터를 카탈로그로 그룹화하고 신속한 검색 및 검색을 허용할 수 있어야 합니다. 또한 원하는 데이터를 검색하고 삭제하려는 데이터와 분리하는 방법도 마련되어야 합니다.

접근 제어 및 데이터 거버넌스 – 무단 데이터 접근을 방지하려면 강력한 접근 제어가 필수입니다. 회사 내 직원들이 검수 없이 다양한 출처의 데이터를 입력할 수 있으므로, 효과적인 접근 제어 체계 구축이 중요합니다. 사용자 권한을 조회, 관리, 제거할 수 있는 방법이 마련되어야 합니다. 데이터 레이크 활용 방법, 복잡한 시나리오 처리, 데이터 품질 및 윤리적 사용 촉진 등을 포함한 명확한 데이터 관리 정책을 직원들에게 전달해야 합니다. 의심스러운 활동을 수행하는 사용자나 당사자가 있을 경우 조직에 즉시 통보해야 합니다. 업계 최신 규제 기준을 지속적으로 준수하도록 보장하는 데이터 거버넌스 및 개인정보 보호 통제를 시행하십시오.

데이터 레이크 보안을 위해 SentinelOne을 선택해야 하는 이유?
1. 데이터 분류 체계 및 카탈로그 구축 - 데이터 레이크 보안 플랫폼은 콘텐츠, 크기, 사용 시나리오, 유형 및 기타 기준에 따라 데이터를 분류해야 합니다. 데이터를 카탈로그로 묶어 신속하게 검색하고 조회할 수 있어야 합니다. 필요한 데이터를 찾아 삭제할 데이터와 구분하는 방법도 제공해야 합니다.
2. 액세스 제어 및 데이터 거버넌스 - 무단 데이터 접근을 방지하려면 강력한 접근 통제가 필수입니다. 직원들이 별도 검증 없이 다양한 출처의 데이터를 입력할 수 있으므로 철저한 접근 통제가 중요합니다. 사용자 권한을 확인, 관리, 제거할 수 있어야 합니다. 데이터 레이크 활용법, 복잡한 상황에 대처하는 방법, 데이터 품질과 윤리적 사용을 촉진하는 방법을 포함해 명확한 업무상 데이터 관리 정책을 직원들에게 알려야 합니다. 사용자나 관련 당사자가 의심스러운 활동을 하면 조직에 즉시 알려야 합니다. 업계의 최신 규제 기준을 지속적으로 준수하도록 데이터 거버넌스와 개인정보 보호 통제를 시행하세요.

데이터 레이크 보안에 SentinelOne을 선택해야 하는 이유는 무엇인가요?Singularity™ Data Lake는 사용자가 데이터를 중앙 집중화하고 실행 가능한 인텔리전스로 변환하여 실시간 조사 및 대응을 가능하게 합니다. AI 기반의 통합 데이터 레이크를 활용하여 SentinelOne은 다양한 소스의 데이터를 신속하게 수집함으로써 기업 및 IT 보안 운영에 완벽한 유연성을 제공합니다.

SentinelOne Singularity™ Data Lake는 데이터를 중앙에서 관리하고 실시간 조사와 대응에 활용할 수 있는 실행 가능한 인텔리전스로 전환합니다. SentinelOne은 AI 기반 통합 데이터 레이크로 여러 소스의 데이터를 신속하게 수집해 기업 및 IT 보안 운영에 유연성을 제공합니다.

AI 지원 모니터링과 조사, 신속한 확장 기능을 통해 민감한 데이터를 필요한 만큼 오래 저장할 수 있습니다. 노드 재조정이나 리소스 재할당,  비용이 많이 드는 보존 관리도 필요하지 않습니다. 특허받은 아키텍처는 머신 스피드로 클라우드 데이터를 확장하면서 실시간으로 초고속 쿼리를 실행합니다.

SentinelOne Singularity™ Data Lake가 전 세계 조직에 제공하는 주요 기능은 다음과 같습니다:

• AI 지원 분석, 자동화된 워크플로 및 데이터 수집을 모든 자사 및 서드파티 소스에서 수행
• OCSF 표준을 사용해 데이터를 자동으로 정규화
• 분산되고 고립된 데이터 세트를 연결해 기업 전반의 위협, 이상 징후 및 행동에 대한 가시성 확보
• 풀스택 로그 분석으로 핵심 데이터에 대한 통제력 유지
• 데이터 중복을 제거하고 평균 대응 시간 단축
• 전체 이벤트 및 로그 맥락을 활용해 위협을 완전히 제거
• 기업 전반의 데이터를 빠르게 검색하고 대규모로 성능 모니터링
• 자동화되고 맞춤 설정 가능한 워크로드로 알림에 신속히 대응하고 문제를 선제적으로 방지
• 기본 제공되는 알림 상관관계 분석과 사용자 지정 STAR Rules로 SIEM을 보강하고 대응을 자동화

자세한 내용은 데이터 레이크 모범 사례

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결론

데이터 레이크 보안은 현대 조직의 기반으로, 데이터가 어디에 있든 보호하도록 설계되었습니다. 조직은 SentinelOne과 같은 포괄적인 데이터 중심 플랫폼에 투자해 데이터를 쉽게 분류하고 위치를 파악해야 합니다. 데이터를 식별한 뒤에는 사용자 액세스를 관리하고 권한을 설정하며 악의적인 내부자에 의한 데이터 탈취나 침해를 방지할 수 있습니다.

과거에는 관계형 데이터베이스가 기본 저장 방식이었지만, SentinelOne은 데이터 저장, 수집 및 분석의 최신 기술을 활용합니다. 원시 데이터에서 실질적인 가치를 끌어내고 생성된 실행 가능한 인사이트를 활용하세요. 지금 조직을 확장하고 매출을 늘리며 고객 충성도를 높이세요.은 현대 조직의 기반이 되며, 데이터가 어디에 저장되어 있든 보호하도록 설계되었습니다. 조직은 SentinelOne과 같은 포괄적인 데이터 중심 솔루션에 투자하여 데이터의 위치와 유형을 쉽게 분류하고 파악해야 합니다. 다음으로, 데이터 식별 후 사용자 접근 관리를 제어하고 권한을 설정하며 악의적인 내부자에 의한 데이터 도난이나 침해를 방지할 수 있습니다.

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