글로벌 사이버 범죄가 증가하고 있으며, GenAI의 사용이 새로운 데이터 노출 위험을 초래하고 있습니다. 직원의 77% 이상이 ChatGPT를 통해 데이터를 유출한다는 충격적인 통계가 있으며, 오라클이 이전에 해킹당한 사례에서도 회사는 데이터 유출이 없었다고 주장했지만 실제로는 데이터가 노출된 바 있습니다.
귀하의 데이터는 매우 중요합니다. 오늘은 위협이 되지 않을 수 있지만, 내일은 악의적인 목적으로 오용될 수 있습니다. 간단히 말해, 데이터 유출은 내부 소스에서 데이터가 유출되어 잘못된 곳으로 넘어가는 경우를 의미합니다. 이 데이터에는 민감한 기록, 로그인 정보, 권한이 부여된 데이터 자산, 자격 증명, 파일 등 다양한 정보가 포함될 수 있습니다.
기업에서 데이터 유출을 방지하는 방법을 배우고자 한다면, 본 가이드가 도움이 될 것입니다. 본격적으로 시작해 보겠습니다.
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데이터 유출 방지가 중요한 이유
Whatsapp의 취약점으로 수십억 명의 사용자가 온라인상에 노출된 사건을 기억하십니까? 이는 역사상 가장 큰 데이터 유출로 평가받았습니다. 35억 개의 전화번호와 수많은 계정의 디렉터리가 공개되었습니다. 이 번호들은 타임스탬프, 문자, 프로필 사진, E2EE 암호화에 사용되는 공개키와도 연결되어 있었습니다.
데이터 유출을 방지해야 하는 가장 큰 이유는 피해 범위를 제한하기 위함입니다. 공격자가 귀하의 데이터를 손에 넣으면, 다른 플랫폼에서 해당 정보를 악용할 수 있습니다. 데이터 유출의 위험성은 유출되는 데이터의 종류에 따라 달라집니다.
데이터가 유출된 이후에는 사이버 범죄자들이 큰 노력을 들이지 않아도 됩니다. 어떤 기업도 데이터 유출에서 자유로울 수 없으며, 데이터 유출 비용 보고서에 따르면 전 세계 평균 데이터 유출 비용은 약 미화 424만 달러에 달합니다.
효과적인 데이터 유출 방지 전략은 지적 재산과 기업 데이터를 보호하는 데 도움이 됩니다. 또한 보안 규정을 준수하여 컴플라이언스 위반을 방지할 수 있어, 비용이 많이 드는 법적 벌금을 피할 수 있습니다.
데이터 유출의 일반적인 원인
조직 내 데이터 유출의 일반적인 원인은 다음과 같습니다:
라우터 및 네트워크 오구성
네트워크와 데이터 시스템은 AI 도구, 클라우드 서비스, 기타 애플리케이션 소프트웨어가 포함될 경우 복잡해질 수 있습니다. 라우터, 엔드포인트, API의 오구성은 네트워크 내 데이터 유출을 초래할 수 있습니다.
사회공학
사회공학 역시 대규모 데이터 유출의 원인 중 하나입니다. 해커들은 사회공학 기법을 이용해 직원과 권한 있는 사용자를 속여 민감한 정보를 유출하게 만듭니다. 사이버 범죄자들은 부서나 조직의 공식 구성원인 척 속일 수 있습니다. 기밀 자격 증명에 접근하기 위해 다양한 이유를 조작할 수 있습니다. 주의하지 않으면 로그인 정보, 전화번호, 이름, 기타 기록이 도난당할 수 있습니다.
제로데이
제로데이는 공급업체가 아직 발견하지 못한 네트워크 엣지, 장치, 소프트웨어, 자산의 취약점입니다. 많은 조직이 이러한 위협을 인지하지 못하지만, 해커들은 이를 먼저 발견합니다. 이로 인해 취약점이 악용되고, 민감한 데이터 유출 및 침해로 이어집니다.
레거시 도구 사용
레거시 도구와 기술은 해결되지 않은 근본적인 문제가 있습니다. 해커들은 이를 민감한 데이터 유출의 진입점으로 활용합니다. 이는 클라우드 기반뿐만 아니라, 일부 장치, 기술, 도구가 기존 SaaS 제공 범위 외부에 있을 수도 있습니다. 악의적인 행위자가 장치를 도난하거나 저장 장치를 침해해 데이터 유출을 일으킬 수도 있습니다.
데이터 유출이 조직에 미치는 영향
데이터 유출은 조직에 직접적인 비용을 초래합니다. 일상 운영에 영향을 미치고, 법적 지위에도 부정적인 영향을 줍니다. 규제 기관이 요구하는 컴플라이언스 법규를 위반할 경우, 막대한 벌금과 처벌을 감수해야 합니다.
이러한 운영 중단은 큰 다운타임으로 이어질 수 있습니다. 시스템이 복구될 때까지 오프라인 상태가 되면, 막대한 매출 손실이 발생합니다. 또한 고객 신뢰 상실과 브랜드 이미지 훼손이 발생하여, 중대한 침해 이후에는 조직에 대한 신뢰가 떨어집니다.
데이터 유출은 회사의 이미지를 손상시키고, 시장 내 입지에 영향을 주며, 경쟁사에 우위를 내줄 수 있습니다. 공급업체, 파트너, 투자자와의 관계도 장기적으로 악화되어 향후 프로젝트에서 협업 기회가 줄어들 수 있습니다. 직원들의 사기도 저하되어 근무 의욕이 떨어지거나 회사를 떠날 수 있습니다.
일부 직원은 이직할 수 있으며, 이직률 증가와 생산성 저하로 이어질 수 있습니다. 부정적인 감정이 생기고, 유출된 데이터가 개인적으로 연관되어 있다면 죄책감, 불안, 좌절감을 느낄 수 있습니다. 유출된 데이터가 업무 외 개인 생활과도 연결되어 있다면, 정서적 충격과 추가적인 부정적 결과를 감수해야 할 수 있습니다.
데이터 유출 방지 방법: 모범 사례
다음은 데이터 유출을 방지하고 충분한 데이터 손실 방지 및 보호를 보장하기 위해 따라야 할 모범 사례 가이드입니다:
1. 데이터 위치 파악 및 라벨링
무엇보다 먼저, 민감하고 비즈니스에 중요한 데이터가 어디에 저장되어 있는지 파악해야 합니다. 데이터의 위치를 모르면 보호할 수 없습니다. 보호해야 할 자산의 수를 식별하고 모든 데이터의 위치를 파악한 후, 데이터 유출 방지 전략을 수립할 수 있습니다. 범용 데이터 코딩 표준을 사용하면 데이터를 더 잘 라벨링하고 명확하게 이해할 수 있습니다. 데이터 손실 방지 솔루션을 사용하여 네트워크 전반에 걸쳐 민감한 정보를 보호하고 잠재적 유출 및 중단을 방지해야 합니다.
2. 데이터 암호화
데이터를 암호화하여 유효한 비밀번호를 가진 사용자만 접근할 수 있도록 해야 합니다. 복호화 키도 필요하며, 암호화는 데이터 침해 시 해커가 민감한 정보를 읽지 못하도록 방지할 수 있습니다. 데이터는 저장 중일 때와 전송 중일 때 모두 암호화해야 합니다.
3. 엔드포인트 보호 솔루션 사용
엔드포인트는 기업 네트워크에 연결되어 데이터 전송을 처리 및 관리하는 모든 장치입니다. 해커들은 엔드포인트를 주요 타깃으로 삼으며, 최근에는 원격 근무가 증가함에 따라 엔드포인트 수가 계속 늘어나고 있습니다. 따라서 엔드포인트 보호 솔루션이 반드시 필요합니다.
4. 직원 교육
직원들에게 최신 엔드포인트 보안 위험에 대해 교육하고, 부주의하지 않도록 해야 합니다. 엔드포인트 보안 제어를 올바르게 구성하고, 네트워크가 침해되지 않도록 보안 조치를 강화해야 합니다.
5. 공급업체 보안 상태 평가
서드파티 공급업체의 말을 무조건 신뢰하지 마십시오. 그들의 보안 상태를 확인하고 평가해야 합니다. 선정 및 계약 전 평가를 실시하십시오. 서비스와 제품이 기준에 부합하는지 확인해야 하며, 사이버 보안 환경은 지속적으로 변화하므로 공급업체도 최신 상태를 유지하고 컴플라이언스를 준수해야 합니다. 이는 사용자로서의 책임이므로, 협력하는 모든 서드파티 공급업체를 반드시 점검해야 합니다.
6. 보안 자동화 및 프로세스 제어 표준화
보안 자동화도 필요합니다. 자동화는 사람이 처리할 수 있는 것보다 더 많은 작업을 처리할 수 있습니다. 프로세스 제어를 문서화하고 표준화하여, 데이터 보안 정책이 클라우드 저장소를 안전하게 보호할 수 있도록 해야 합니다.
7. 역할 기반 접근 제어 사용
모든 기업이나 직원이 기본적으로 적용하는 것은 아니지만, 역할 기반 접근 제어를 적용하는 것이 좋습니다. 이를 통해 모든 시스템과 민감한 파일에 대한 접근을 제한하고, 특정 역할에 필요한 권한만 부여할 수 있습니다. 역할 기반 접근 제어를 시행하면 내부 위협 위험을 크게 줄일 수 있습니다. 또한 접근 권한을 주기적으로 검토하여 조직 내 변화와 일치하도록 해야 합니다.
8. 클라우드 저장소 구성 검증
클라우드 저장소는 데이터 유출의 주요 원인 중 하나이므로 반드시 보안을 강화해야 합니다. 설정 즉시 조치하고, 늦기 전에 주기적으로 검토 및 감사를 실시해야 합니다. 회사가 성장하고 변화함에 따라 클라우드 저장소가 의도한 대로 작동하는지, 데이터가 무단으로 유출되지 않는지 확인해야 합니다.
9. 섀도우 IT 및 도구 오용 차단
내부 위협은 악명이 높으며, 엄격한 업무 정책을 시행하여 조직 내 섀도우 IT 활동을 차단할 수 있습니다. 회사에서 사용하는 도구, 기술, 워크플로우를 명확히 규정해야 합니다. 이러한 도구가 주요 데이터 유출의 원인이 될 수 있으므로 주의해야 합니다. 직원이 조직에서 승인되지 않은 도구를 사용하지 않도록 관리해야 하며, 조직에서 사용하는 다양한 서비스를 통해 권한 오용 및 불필요한 접근을 정기적으로 탐지해야 합니다.
10. 고객 데이터 보안 인식 제고
직원 교육 외에도, 고객에게도 데이터 보호 방법을 교육해야 합니다. 데이터 권리, 제공하는 접근 권한, 알아야 할 사항 등을 안내해야 합니다. 대규모 데이터 침해 발생 시 피해를 최소화하고 고객의 안전을 보장할 수 있습니다. 고객도 자신의 데이터에 대해 일정 부분 책임과 통제권을 가지고 있으므로, 이에 대해 명확하게 소통해야 합니다.
이를 가볍게 여기지 말고, 데이터 처리 방식 등에 대한 고객의 피드백도 수집해야 합니다. 데이터 유출을 방지하는 가장 좋은 방법은 모든 구성원이 동일한 정보를 공유하여, 마지막 순간에 누구도 놀라지 않도록 하는 것입니다.
데이터 유출 조기 탐지 방법
데이터 유출을 조기에 탐지하는 신호와 팁은 다음과 같습니다:
배터리 소모 속도 증가
장치의 배터리가 너무 빨리 소모된다면, 이는 명확한 신호입니다. 더 많은 메모리 자원과 시스템 RAM이 사용되고 있다는 의미로, 데이터가 유출되고 있다면 장치가 과도하게 작동할 수 있습니다.
비정상적인 네트워크 활동
특히 대용량 및 비정상적으로 많은 데이터 전송에 주의하십시오. 외부 위치로의 전송, 비업무 시간대의 네트워크 활동을 주시해야 합니다. 무단 접근 시도, 로그인 실패, 다른 위치에서의 로그인, 반복 시도 후 성공한 로그인 등이 주요 징후입니다.
설명할 수 없는 데이터 변경
파일이 사라지거나, 데이터가 갑자기 변형되거나, 랜섬웨어 요구가 갑자기 증가한다면 데이터 유출 신호입니다. 사회공학 공격이 증가할 수 있으며, 피싱 및 표적 스팸 이메일이 급증할 수 있습니다. 범죄자들은 악성코드 및 분산 서비스 거부 공격을 실행할 수 있으며, 이로 인해 네트워크와 시스템이 설명할 수 없이 느려질 수 있습니다.
비정상적으로 우수한 ML 모델 성능
AI 도구 및 머신러닝 모델을 사용할 때, 테스트 데이터에서 결과가 지나치게 정확하거나 너무 좋게 나온다면, 누군가가 학습 데이터를 조작하고 있을 수 있습니다. 이는 데이터가 유출되고 있으며, 악의적인 행위자가 이미 무언가를 진행 중임을 의미합니다.
SentinelOne의 데이터 유출 방지 지원
SentinelOne은 Singularity™ Cloud Data Security라는 데이터 손실 방지(DLP) 솔루션을 제공합니다. 이 솔루션은 AI 기반 악성코드 스캔을 제공하며, 클라우드 데이터와 저장소를 노리는 정교한 악성코드에 대한 방어력을 강화할 수 있습니다. Amazon S3, Azure Block Storage, NetApp 스토리지 어레이를 위한 적응형, 확장형, AI 기반 SentinelOne 솔루션을 통해 가장 진화된 공격으로부터 클라우드 저장소를 보호할 수 있습니다. AI 기반 탐지 엔진으로 제로데이 익스플로잇을 밀리초 단위로 탐지할 수 있습니다.
Prompt Security by SentinelOne는 AI 모델에서의 데이터 유출을 방지할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자가 악의적인 Prompt를 생성하여 모델에 주입하는 것을 방지할 수 있으며, 이는 LLM 탈취에 자주 사용되는 방법입니다. SentinelOne의 Prompt Security는 무단 에이전틱 AI 동작도 방지할 수 있습니다. 또한 섀도우 AI 사용을 차단하여 데이터 유출의 주요 원인을 방지합니다. Prompt Security는 AI 컴플라이언스를 보장하므로 데이터 유출 위험이 줄어듭니다.
AI 가드레일을 추가하여 모든 AI 상호작용에서 정보를 비공개로 유지할 수 있습니다. 실시간 데이터 제어 및 적응형 프라이버시 보호를 시행하며, 자동 익명화를 통해 데이터 유출을 방지하고, 부서 및 사용자별 세분화된 규칙과 정책을 수립 및 적용할 수 있습니다.
자동 격리를 통해 악성 객체에 대한 위협 대응을 자동화하고, 클라우드 데이터 저장소 내 객체를 직접 스캔하여 민감한 데이터가 환경을 벗어나지 않도록 할 수 있습니다. SentinelOne은 PCI-DSS, HIPAA, GLBA 등 다양한 규제 프레임워크에 대한 포괄적 지원을 제공합니다. 또한 파일 기반 악성코드 및 제로데이에 대한 확장 가능하고 부하 분산된 보호를 제공하며, AWS 클라우드 환경의 워크로드, 데이터 보안, 엔드포인트, 아이덴티티를 위한 통합 플랫폼을 제공합니다. Singularity™ XDR Platform을 사용하여 엔드포인트와 네트워크 전반의 데이터 유출을 차단할 수 있습니다. EDR 솔루션보다 더 넓은 보안 범위를 제공하며, 기능이 확장됩니다.
Singularity™ Cloud Security는 에이전트리스 CNAPP와 고유한 Offensive Security Engine™ 및 Verified Exploit Paths™, 에이전트 기반 워크로드 보호, 클라우드 저장소 위협 탐지를 원활하게 결합하여, 독보적인 클라우드 보안 플랫폼을 제공합니다. Prompt Security by SentinelOne은 LLM을 보호하고 Google, OpenAI, Anthropic 등 다양한 공급업체에 대한 모델 독립적 데이터 보안 범위를 제공합니다. LLM이 유해한 응답을 생성하지 않도록 방지하고, 입력값을 검증 및 정제하며, 사용자가 섀도우 AI를 통해 민감한 데이터를 유출하는 것을 방지할 수 있습니다. 가드레일이 마련되어 있으며, AI 컴플라이언스도 보장합니다.
Enhance Your Threat Intelligence
See how the SentinelOne threat-hunting service WatchTower can surface greater insights and help you outpace attacks.
Learn More결론
이제 데이터 유출을 방지하기 위해 알아야 할 모든 정보를 갖추셨습니다. 조직의 데이터 자산을 감사하고, 카테고리를 분류하며, 수집하는 모든 데이터를 라벨링하는 것부터 시작하십시오.
SentinelOne 솔루션을 활용하여 데이터 관리 및 보호를 효율적으로 진행하십시오. 추가 지원이 필요하시면 언제든지 저희 팀에 문의해 주십시오. 기꺼이 지원과 안내를 제공해 드리겠습니다.
자주 묻는 질문
데이터 유출은 주로 인적 오류나 악의적인 사이버 공격으로 인해 발생합니다. 때때로 직원이 민감한 파일을 잘못된 사람에게 전송하거나 공개 사이트에 업로드하는 경우가 있습니다. 해커가 악성코드를 사용해 네트워크에서 정보를 직접 탈취하는 경우도 있습니다. 보안 통제가 약하거나 소프트웨어가 패치되지 않은 경우도 큰 역할을 합니다. 엔드포인트를 제대로 보호하지 않으면 공격자가 침입하여 중요한 회사 데이터를 유출할 수 있습니다.
SentinelOne의 Singularity XDR 플랫폼을 사용하면 데이터 유출이 발생하기 전에 차단할 수 있습니다. 네트워크 트래픽을 모니터링하고 무단 전송을 효과적으로 차단할 수 있습니다. 또한 데이터를 분류하여 어떤 정보가 민감한지 정확히 파악해야 합니다. 엄격한 접근 제어를 적용해 중요한 파일을 올바른 사람만 볼 수 있도록 하세요. 데이터는 저장 중이거나 전송 중일 때 모두 암호화해야 합니다. 정기적인 보안 점검을 통해 취약점을 찾아내는 것도 필수입니다.
데이터가 유출되는 방법은 다양합니다. 일반적인 예로는 직원이 기밀 업무 문서를 공개 클라우드 저장소에 업로드하거나 코드를 AI 챗봇에 붙여넣는 경우가 있습니다. 암호화되지 않은 회사 노트북이나 휴대폰을 분실하는 경우도 있습니다. 피싱 이메일로 사용자가 로그인 자격 증명을 넘기도록 속이는 경우도 있습니다. 공격자가 자격 증명을 획득하면 데이터베이스를 유출해 다크웹에 판매할 수 있습니다.
직원은 첫 번째 방어선 역할을 합니다. 모든 계정에 강력하고 고유한 비밀번호를 사용하고 다중 인증을 활성화해야 합니다. 피싱 이메일을 식별하고 즉시 신고하는 방법을 교육해야 합니다. 데이터 처리에 관한 회사 정책을 엄격히 준수하고, 민감한 정보를 보안되지 않은 채널에 공유하지 않아야 합니다. 컴퓨터에서 이상 행동이 감지되면 즉시 IT팀에 알리고 확산을 차단해야 합니다.
