데이터 보안: 정의와 모범 사례"

데이터 보안은 도난, 오용 및 무단 접근으로부터 소중한 데이터를 보호합니다. 오늘날의 디지털 환경에서 정보를 보호하기 위한 핵심 전략, 기술 및 모범 사례를 알아보세요.

데이터는 비즈니스의 생명선입니다. 데이터 보안을 최우선 과제로 삼아야 합니다. 적절한 데이터 보안으로 기업을 안전하게 보호하세요.

2006년 클라이브 험비(Clive Humby)는 이렇게 말했습니다: “데이터는 새로운 석유입니다." 이는 오늘날 기술 세계에서 가장 가치 있는 자원입니다. 위협 행위자들은 정보의 금광을 채굴하여 악의적인 목적으로 악용합니다. 그리고 어느새 귀사의 비즈니스는 침해당하고 사용자들은 신뢰를 잃게 됩니다.

본 글에서는 데이터 보안의 의미, 유형 및 데이터 보안 위협의 다른 측면들을 포괄적으로 설명합니다. 또한 데이터 보안 관행을 구현하기 위한 다양한 전략, 기술 및 도구에 대해서도 알아보실 수 있습니다.

데이터 보안이란 무엇인가?

데이터 보안은 무단 접근, 도난 또는 사기로부터 디지털 정보를 보호하기 위한 일련의 예방 조치입니다. 간단히 말해, 데이터 보안은 데이터의 기밀성, 무결성 및 가용성을 유지합니다.

이 과정에는 하드웨어, 소프트웨어, 저장 장치, 접근 지점, 관리 제어 등 거의 모든 취약한 주체의 데이터가 포함됩니다. 강력한 데이터 보안을 보장하려면 무엇이 필요할까요? 접근 제어 및 백업과 같은 특정 관행을 따르고, 암호화 및 데이터 마스킹과 같은 도구와 기술을 활용해야 합니다.

데이터 보안의 필요성

왜 데이터 보안이 필요할까요? 솔직히 말해, 이는 여러분만의 문제가 아닙니다. 모든 사람이 관련되어 있습니다. 데이터 보안은 조직 내에서 다음과 같은 위험과 문제를 피하는 데 도움이 됩니다:

• GDPR 및 HIPAA와 같은 법적 의무를 준수하여 고객 데이터를 보호하고 벌금을 피합니다
• 결제 정보 등 민감한 사용자 데이터의 오용을 방지합니다
• 데이터 유출로 인한 평판 위험을 제거합니다
• 랜섬웨어, 악성코드, 피싱, DDoS 및 기타 사이버 공격으로 인한 잠재적 재정적 손실을 방지합니다
• 영업 비밀 및 지적 재산권 침해를 방지하여 혁신과 수익성을 향상시킵니다

데이터 보안의 이점

조직 전반에 걸쳐 최상의 데이터 보안을 적용하면 다음과 같은 이점을 누릴 수 있습니다:

• 엔드포인트에서 사용자 정보의 악성 공격으로부터 안전성
• 다양한 의무적 국가 규정 준수, 벌금 또는 처벌 회피
• 시장에서의 의미 있는 사용자 신뢰 및 경쟁 우위 확보
• 데이터 유출 사고 발생 전 보안 취약점 조기 탐지
• 저비용 및 개발 생산성 향상

데이터 보안의 원칙은 무엇인가요?

데이터 보안은 기밀성, 무결성, 가용성이라는 세 가지 핵심 원칙을 포함합니다. 각각은 민감한 데이터가 유출되는 것을 방지하기 위해 노력합니다.

• 기밀성은 사용자가 적절한 인증 정보를 사용하여 권한이 부여된 데이터에만 접근할 수 있도록 보장합니다. 역할 기반 접근 제어(RBAC)나 다중 인증(MFA)과 같은 조치가 기밀성을 확립합니다.
• 무결성은 데이터가 신뢰할 수 있고 정확하며 변경되지 않았음을 검증함으로써 신뢰를 제공합니다. 암호화 및 디지털 서명과 같은 방법이 데이터 무결성을 보호하는 데 도움이 됩니다.
• 가용성(Availability)은 언제든지 쉽고 안전하게 데이터에 접근할 수 있도록 보장합니다.

데이터 보안 위협의 유형

랜섬웨어와 같은 외부 공격으로부터 데이터를 안전하게 보호하는 데 항상 집중할 수는 없습니다. 때로는 인적 오류나 내부자의 오용과 같은 내부 사건으로 인해 데이터 보안이 노출되기도 합니다. 따라서 아래와 같은 모든 유형의 데이터 보안 위협에 대비할 수 있도록 시스템을 항상 준비해야 합니다.

1. 악성코드

가장 흔한 사이버 공격 중 하나는 공격자가 인프라의 공개된 취약점을 악용하여 악성코드 인프라의 공개된 취약점을 악용하여 말웨어를 감염시키는 것입니다.

이를 통해 공격자는 시스템에 침투하여 데이터 도난, 협박, 네트워크 손상과 같은 심각한 데이터 보안 사고를 유발합니다.

2. 피싱

또 다른 흔한 사이버 공격은 피싱로, 공격자가 신뢰할 수 있는 출처를 사칭하여 시스템에 침입합니다. 그들은 어떻게 시스템을 손상시키나요? 그들은 신뢰할 수 있는 발신자가 보낸 것처럼 보이는 악성 링크, 이메일 첨부 파일 또는 메시지를 보내 피해자를 조종합니다.

피해자가 공격자의 악성 링크에 접근하면, 공격자는 정교한 도구를 사용하여 전체 시스템을 노출시키고 민감한 데이터에 접근할 수 있게 됩니다.

3. 랜섬웨어

랜섬웨어는 막대한 금전적 손실을 초래하는 가장 흔한 데이터 보안 위협 중 하나입니다. 공격자가 민감한 데이터에 접근하는 즉시 전체 데이터 저장소를 암호화하고, 피해자에게 데이터 복구 또는 반환을 조건으로 몸값을 요구합니다.&

때로는 백업 데이터 서버가 침해당하면 전체 인프라와 서비스가 중단되어 가동 중단과 복구 불가능한 상황이 발생하기도 합니다.

4. 내부 위협

외부 데이터 보안 위협 외에도 내부 출처에서 발생할 수 있으며, 주로 내부자의 악용이나 인적 오류로 인해 발생합니다. 많은 데이터 유출 사고는 사이버 공격이 아닌 직원의 우발적 또는 부주의한 기밀 정보 노출로 인해 발생합니다.

보안 정책에 대한 직원 교육 부족이나 개인적 이익을 위한 고의적 행위는 조직의 데이터를 위험에 빠뜨립니다.&

5. 물리적 위협

놀랍게도 뇌우, 허리케인, 홍수 같은 자연재해도 데이터 저장 장치 손실을 초래하여 데이터 보안 전략에 위협이 될 수 있습니다. 극심한 더위조차 데이터 센터 과열을 유발해 장비 고장과 때로는 데이터 손실로 이어집니다.

데이터 보안 모범 사례

시스템을 가동하기 전에 데이터의 전체 수명 주기 동안 보안을 유지하는 데 도움이 되는 다음 관행을 실행해야 합니다.

#1. 데이터 암호화

암호화는 데이터의 원래 형태(평문)를 읽을 수 없는 형식(암호문)으로 변환하는 과정입니다. 데이터 암호화는 데이터가 분실되거나 도난당하더라도 이를 해독하여 오용하거나 수정할 수 없도록 보장합니다. 암호 해독 키가 없는 권한이 없는 사람에게는 데이터가 완전히 무용지물이 됩니다.

#2. 액세스 제어

데이터에 대한 무단 접근을 제한하는 가장 좋은 방법 중 하나는 디지털 및 물리적 공간 모두에 대한 액세스 제어 시스템을 갖추는 것입니다.

역할 기반 접근 제어를 사용하면 사용자의 특정 역할과 파일 및 디렉터리에 대한 접근 권한 세트를 포함하는 접근 제어 목록(ACL)을 구축할 수 있습니다. 이 접근 방식은 무단 접근의 위험을 줄일 뿐만 아니라, 내부자 위협을 통해 공격자가 사용자 접근 권한을 획득한 경우에도 공격 범위를 제한합니다.

마찬가지로, 서버실이나 데이터 센터와 같은 구역이나 건물에 대한 접근 통제를 위해 키 카드, 망막 스캔 및 기타 생체 인식 인증과 같은 보안 조치를 사용할 수 있습니다.

#3. 정기적인 감사 및 모니터링

사이버 공격은 일회성 공격에 국한되지 않으므로, 조직 인프라의 취약점을 언제든지 탐지하기 위해 정기적인 데이터 보안 감사가 필요합니다.

단순한 감사 외에도, 승인된 사용자의 데이터 사용 패턴을 지속적으로 분석하기 위한 활동 모니터링이 필요합니다. 비정상적인 사용자 행동이 감지될 경우, 보안 사고를 방지하기 위해 이를 즉시 알릴 수 있어야 합니다.

#4. 데이터 백업 및 복구

이 접근 방식은 발생할 수 있는 잠재적 데이터 보안 사고에 대비하도록 돕습니다. 데이터 백업은 데이터 유출, 하드웨어 장애 또는 소프트웨어 장애 발생 시 비즈니스 중단을 완화합니다.

모든 데이터의 백업을 보유하면 자연 재해 위협 시 데이터 손실을 방지할 수 있습니다.

#5. 직원 교육 및 인식 제고

직원 교육은 과소평가되는 데이터 보안 관행입니다. 직원은 조직의 보안 정책을 인지하고 정기적으로 지식을 업데이트하여 사회공학적 공격의 덫에 걸리지 않도록 해야 합니다.

악의적인 전술을 인식하고 정보를 노출하지 않은 채 대응하는 것은 조직의 데이터 보안을 강화하는 계층을 추가할 수 있습니다.

데이터 보안 기술 및 도구

보호 관행과 함께 중요한 도구 및 기술을 활용하여 데이터 보안 수준을 더욱 높일 수 있습니다.

1. 안티바이러스 소프트웨어

시스템과 데이터 보안을 위한 가장 전통적이고 쉽게 구할 수 있는 솔루션입니다. 안티바이러스 소프트웨어는 심각한 데이터 손상을 초래할 수 있는 시스템 내 취약한 엔드포인트나 악성코드를 식별하는 데 도움을 줍니다.

2. 방화벽

방화벽은 신뢰할 수 없는 외부 네트워크를 통한 악성코드 감염이나 무단 접근으로부터 내부 네트워크를 보호하는 네트워크 보안 장치입니다. 동적 보안 규칙을 구축하여 네트워크 트래픽을 모니터링하고 필터링함으로써 데이터 보호를 보장할 수 있습니다.

3. 침입 탐지 시스템(IDS)

또한 네트워크 트래픽을 모니터링하기 위해 다른 네트워크 보안 도구를 추가할 수 있습니다. 침입 탐지 시스템은 네트워크 내 위협을 감지할 때 악성 활동이나 정책 위반을 경고합니다. 대부분의 최신 방화벽에는 IDS 기능을 통해 잠재적 위협이 피해를 입히기 전에 이를 식별하고 차단합니다.

4. 다중 요소 인증(MFA)

MFA는 신원 및 접근 관리(IAM) 정책을 강화하여 추가적인 보안 계층을 추가하는 가장 널리 사용되는 데이터 보안 프로세스 중 하나입니다. 데이터에 접근하기 위해서는 비밀번호와 보안 토큰 또는 지문과 같은 두 가지 이상의 사용자 인증 방법이 필요합니다.

5. 데이터 유출 방지(DLP) 솔루션

DLP는 데이터 유출, 오용 및 침해를 탐지하고 방지할 뿐만 아니라 관련 데이터 규정을 준수하는 데 도움이 되는 데이터 보안 도구 패키지입니다.

자동화, 방화벽, 안티바이러스 및 엔드포인트 보안과 같은 기능을 결합하여 DLP는 보안 사고가 감지될 경우 경고를 제공하고 데이터를 격리하기 위한 암호화까지 가능하게 합니다.

데이터 보안 전략 구현하기

데이터 보안 도구 및 관행 외에도, 데이터를 보호하기 위해 따를 수 있는 다양한 전략에 대해 논의해 보겠습니다.

• 위험 및 취약점 평가

인프라가 확장됨에 따라 데이터 보안 시스템을 정기적으로 평가해야 합니다. 이를 통해 구식 소프트웨어처럼 수정해야 할 시스템 내 잠재적 위험이나 취약점을 식별하는 데 도움이 됩니다.

취약점 평가 도구를 활용하여 프로세스를 자동화하고 해커가 악용할 수 있는 모든 취약점을 포함한 종합 보고서를 얻을 수도 있습니다.

• 정책 및 절차 수립

조직 전반의 데이터를 보호하려면 내부 및 외부 위협 모두에 대응하는 통합 데이터 보안 정책을 수립하고 모든 직원이 이를 인지하도록 해야 합니다. 해당 정책은 데이터를 지속적으로 모니터링하고 변조가 감지될 경우 보안 담당자에게 즉시 알림을 제공해야 합니다.

악의적인 활동이 발견되면 침입자가 시스템에 진입하는 것을 차단할 수 있는 포괄적인 대응 절차를 마련해야 합니다.

• 사고 대응 계획 수립

해커가 시스템을 공격하여 데이터 보안 사고가 발생하면 어떻게 해야 할까요? 이러한 상황에서는 랜섬웨어와 같은 사이버 공격에 대응하는 방법을 지시할 수 있는 대응 계획을 항상 마련해야 합니다.

해당 계획은 공격의 영향을 최소화하고, 사고를 신속히 해결하며, 해커의 영향 범위를 제한할 수 있도록 설계되어야 합니다.

• 지속적인 개선 및 업데이트

데이터 보안은 해커가 악용하기 전에 취약점에 대한 신속한 패치 관리와 도구의 최신 버전 업데이트를 통해 정기적인 주의를 요구합니다. 정교한 사이버 범죄 공격에 대응하기 위해 전반적인 데이터 보안 전략에 대한 정기적인 개선도 이루어져야 합니다.

규정 준수 및 규제 고려 사항

데이터 유출과 같은 데이터 사고는 기업에 영향을 미칠 뿐만 아니라 사용자 인증 정보도 위험에 빠뜨립니다. 따라서 각국은 데이터 보호법을 위반하거나 준수하지 못한 기업에 대한 처벌을 포함한 의무적 규제를 도입하기 시작했습니다. 조직의 데이터 보안 정책을 시행하기 전에 염두에 두어야 할 중요한 규정 몇 가지를 살펴보겠습니다.

일반 데이터 보호 규정(GDPR)

GDPR는 유럽 시민에게만 적용되지만, 다른 국가들도 따를 수 있는 기반을 마련한 가장 대표적인 데이터 보호법 중 하나입니다.

GDPR은 사용자의 데이터 통제권을 사용자에게 부여하고, 개인정보 보호 권리를 최우선으로 하며, 조직이 사용자의 개인 데이터를 안전하게 처리하는 방식을 규제하는 것을 목표로 합니다. 데이터 손상 및 파괴로부터 데이터를 보호하지 못할 경우, 해당 기업의 연간 매출액의 4% 또는 2천만 유로 중 더 높은 금액의 벌금이 부과될 수 있습니다.

건강보험 이동성 및 책임법(HIPAA)

HIPAA는 환자의 건강 데이터를 보호하기 위한 미국 법률입니다. 이 법은 모든 의료 서비스 제공자와 기업에 적용되며, 환자의 동의 없이 건강 정보를 공개하는 것을 제한합니다.

GDPR과 마찬가지로 HIPAA도 위반 시 건당 최대 5만 달러의 벌금, 연간 최대 150만 달러의 벌금, 그리고 최대 10년의 징역형이 부과될 수 있습니다.

사베인스-옥슬리법(SOX)

SOX는 기업의 부정 재무 보고로부터 주주, 직원 및 대중을 보호하기 위한 또 다른 미국 법률입니다. 이 법은 조직이 재무 기록 및 보고 시 특정 관행을 따르도록 의무화합니다.

지불 카드 산업 데이터 보안 표준(PCI DSS)

PCI DSS는 카드사 정보 보호를 위한 데이터 보안 표준으로 결제 카드 회사들 사이에서 널리 인정받고 있습니다. 신용카드, 직불카드, 현금카드 거래의 보안을 강화하고 카드 소지자의 인증 정보가 오용되는 것을 방지하는 것을 목표로 합니다.

GDPR 및 HIPAA와 마찬가지로, PCI DSS 미준수 시 월 최대 10만 달러의 벌금과 카드 결제 서비스 중단이 부과됩니다.

SentinelOne의 지원 방안

데이터 보호는 컴퓨터 워크스테이션과 같은 엔드포인트 방어뿐만 아니라 네트워크 및 데이터베이스를 포함한 전체 인프라 보호가 필요합니다. 침입자는 취약한 공간 어디에서든 데이터에 접근할 수 있기 때문입니다.

SentinelOne은 전체 클라우드 환경에 최적의 데이터 보안 관행과 워크플로우를 구현하도록 지원합니다. 보안 도구를 통합하고 데이터 사일로를 제거하며 전반적인 데이터 보안 태세를 강화합니다. 멀티 클라우드 규정 준수를 향상시키고 최신 데이터 보호 지침 및 업계 표준 준수를 보장할 수 있습니다.

SentinelOne이 제공하는 기능은 다음과 같습니다:

• Singularity™ 클라우드 데이터 보안 – Amazon S3, NetApp 및 모든 클라우드 스토리지에 AI 기반 악성코드 스캔을 제공합니다. SentinelOne의 고급 AI 탐지 엔진을 통한 인라인 파일 스캔으로 수 밀리초 내에 결과를 제공합니다. 악성 파일을 즉시 암호화하고 격리할 수 있습니다.
• 간소화된 관리 – 클라우드 워크로드, 데이터 보안, 엔드포인트 및 ID를 위한 단일 플랫폼으로 파일 기반 악성코드 및 제로데이 공격에 대한 확장 가능하고 부하 분산된 보호 기능을 활용하십시오.
• 로그 분석용 Singularity™ 데이터 레이크 — 모니터링, 분석 및 새로운 운영 통찰력을 위해 이벤트 데이터의 100%를 캡처하고 분석합니다. 실시간으로 사고를 탐지하고 해결합니다. 초고속 쿼리를 수행하고 페타바이트 규모의 확장성을 확보하세요.
• 사용자 정의 대시보드를 생성하고, 필터나 태그로 데이터를 세분화하며, 몇 초 만에 자동으로 패싯을 생성하세요.
• Singularity™ Endpoint를 사용하여 엔드포인트 전반에 걸쳐 데이터를 보호할 수 있습니다. SentinelOne Singularity™ XDR 서비스를 사용하여 엔드포인트 데이터 보호를 확장하십시오. 네이티브 및 타사 텔레메트리에서 발생한 이벤트를 상관 분석하여 보안 스택 전반에 걸친 공격의 시작부터 끝까지를 포괄하는 Storyline™을 완성하세요.

SentinelOne 제품을 살펴보고 24/7/365 위협 헌팅 서비스, 트라이징 기능 등을 지금 바로 받아보세요. 무료 라이브 데모 예약하기를 통해 확인하세요.

데이터 보안은 현대 사회에서 필수적입니다

데이터 보안 정책 미준수는 데이터 손실이나 손상뿐만 아니라 심각한 재정적·평판적 손실을 초래합니다. AI 기반 사이버 공격이 증가함에 따라 고급 데이터 보안 관행을 구현할 필요성이 대두되었습니다.

보안 운영과 더불어 다중 인증과 같은 현대적 도구 및 기술은 데이터 보안 계층에 반드시 포함되어야 합니다. 또한 정기적인 위험 평가, 보안 정책 수립, 소프트웨어 최신 버전 유지 관리 전략을 최우선으로 삼아야 합니다.

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FAQs

데이터 보안이란 무엇을 의미하나요?"

데이터 보안은 접근 제어를 통해 데이터의 기밀성을 유지하고, 디지털 서명과 같은 최신 기술을 사용하여 데이터의 무결성과 신뢰성을 보장하며, 항상 안전하게 사용할 수 있도록 하는 것입니다.

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데이터 보안이 중요한 이유는 무엇인가요?"

데이터 보안은 정보의 안전뿐만 아니라 GDPR과 같은 글로벌 법규를 준수하여 법적 조치와 재정적 벌금을 피하고 조직의 제품에 대한 대중의 신뢰를 확보하기 위해 중요합니다.

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데이터 프라이버시와 데이터 보안의 차이점은 무엇인가요?"

데이터 프라이버시와 데이터 보안의 주요 차이점은 목표에 있습니다. 데이터 프라이버시는 신용카드나 은행 정보 같은 사용자 데이터에 대한 통제권 및 관리 권한을 확립하는 데 중점을 둡니다. 반면 데이터 보안은 악의적인 목적으로 침입자의 무단 접근으로부터 사용자 데이터를 보호하는 데 초점을 맞춥니다.

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