오늘날 디지털 시대에서 데이터 보안의 중요성
데이터는 대부분의 조직에서 가장 소중한 자산이며, 기업들은 일반적으로 대량의 민감한 데이터를 수집합니다. 이 데이터는 판매 또는 향후 공격에 사용하기 위해 이 데이터에 액세스하여 훔치는 사이버 범죄자들의 주요 표적입니다. 데이터 보안 솔루션은 이러한 유형의 공격에 대한 조직의 취약성을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 이를 통해 평판, 재무, 규정 준수 등 다양한 위험으로부터 비즈니스를 보호할 수 있습니다.
데이터 보안 위협의 유형
기업은 데이터 보안에 대한 다양한 위협에 직면해 있습니다. 몇 가지 일반적인 예는 다음과 같습니다:
- 피싱: 피싱 공격은 수신자를 속여 민감한 데이터를 넘기도록 하거나 데이터를 수집하여 공격자에게 유출하도록 설계된 멀웨어를 전달하는 데 사용될 수 있습니다.
- 랜섬웨어: 랜섬웨어는 조직의 데이터 기밀성과 가용성 모두에 위협이 됩니다. 최신 랜섬웨어 멀웨어는 일반적으로 데이터를 암호화할 뿐만 아니라 데이터를 훔쳐서 몸값을 지불하지 않으면 공격자가 데이터를 유출하거나 판매할 수 있도록 합니다.
- Hacking: 조직의 시스템과 애플리케이션에 액세스할 수 있는 공격자는 여기에서 중요한 데이터를 추출하여 유출할 수 있습니다.
- 내부자 위협: 신뢰할 수 있는 내부자가 고의 또는 실수로 기업 데이터를 위험에 빠뜨릴 수 있습니다. 예를 들어, 데이터가 안전하지 않은 클라우드 스토리지에 실수로 노출되거나 퇴사한 직원이 데이터를 가져갈 수 있습니다.
데이터 보안 대 데이터 개인 정보 보호
데이터 보안과 데이터 개인정보 보호는 별개의 개념이지만 서로 연관된 개념입니다. 데이터 보안은 다양한 위협으로부터 조직의 데이터를 보호합니다. 여기에는 권한이 없는 사용자에 의한 공격(랜섬웨어, 데이터 유출 등)과 권한이 있는 사용자 또는 내부자가 제기하는 위협이 포함될 수 있습니다.
데이터 개인정보 보호는 잠재적으로 민감한 데이터에 대한 액세스를 관리하는 데 중점을 둡니다. 조직 내 일부 당사자는 특정 유형의 데이터에 대해 '알아야 할 필요성'이 있을 수 있지만, 다른 당사자는 액세스 권한이 없거나 있어서는 안 되는 경우도 있습니다. 예를 들어, 청구 부서에서는 고객의 금융 정보에 대한 액세스가 필요하지만 IT 부서에서는 필요하지 않을 수 있습니다.
데이터 보안 솔루션의 유형 및 기술
조직의 데이터 보안은 다양한 위협에 직면해 있으며, 이러한 위협으로부터 보호하기 위한 여러 유형의 데이터 보안 솔루션이 존재합니다. 이는 기업이 데이터 보안을 보호하는 데 필요한 가장 중요한 기능 중 일부입니다.
데이터 검색 및 분류
조직이 보유하고 있는 데이터를 적절히 보호하려면 조직이 보유하고 있는 데이터와 데이터의 보안 요구 사항을 파악해야 합니다. 데이터 검색 및 분류 도구는 조직이 보유하고 있는 데이터에 대한 가시성을 확보하고 데이터를 자동으로 분류하여 적절한 보안 제어를 적용할 수 있도록 도와줍니다.
데이터 보호
데이터는 다양한 방법으로 무단 액세스로부터 보호할 수 있습니다. 몇 가지 예는 다음과 같습니다:
- 암호화: 암호화 알고리즘은 암호 해독에 사용되는 비밀 키가 없는 사람은 데이터를 읽을 수 없도록 합니다.
- 최소화: 데이터 최소화는 조직에서 실제로 필요한 민감한 데이터만 수집하고 보관하는 것을 의미합니다.
- 마스킹: 데이터 마스킹은 신용카드 번호의 마지막 4자리를 제외한 모든 숫자를 별표로 대체하는 등 민감한 데이터를 민감하지 않은 문자로 대체하는 기능입니다.
- 토큰화: 토큰화는 실제 데이터에 액세스할 필요가 없는 시스템에서 민감한 값을 민감하지 않은 토큰으로 대체하여 이를 표현하는 데 사용할 수 있습니다.
- 익명화: 익명화는 고객을 고유하게 식별하는 데 사용될 수 있는 데이터를 고객 기록에서 제거합니다. 그러나 진정한 익명화를 달성하기는 어렵습니다.
데이터 보안 솔루션
데이터 보안 솔루션은 다양한 유형의 위협으로부터 조직의 데이터를 보호하는 데 도움이 됩니다. 몇 가지 예는 다음과 같습니다:
- 파일 및 활동 모니터링: 파일 및 사용자 활동을 모니터링하면 데이터 보안 위협을 가리키는 비정상적이거나 악의적인 동작을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어 랜섬웨어는 데이터를 암호화하면서 비정상적인 파일 읽기 및 편집 횟수를 수행합니다.
- 취약성 관리: 취약성 스캐너는 데이터를 위험에 빠뜨리는 보안 문제를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 취약성을 파악하고 위험을 평가함으로써 조직은 데이터 보안을 더 효과적으로 관리할 수 있습니다.
데이터 보안 모범 사례
조직은 다음과 같은 데이터 보안 모범 사례를 구현하여 데이터에 대한 위협을 줄일 수 있습니다:
- 데이터 보안 솔루션 사용: 조직의 데이터는 적절하게 분류하고, 저장 중이거나 전송 중일 때 암호화하고, 데이터 유출 방지 (DLP) 솔루션을 통해 유출을 차단해야 합니다. 이러한 제어는 공격자가 데이터에 액세스하여 데이터를 훔치기 어렵게 만듭니다.
- 최소 권한 구현: 민감한 데이터에 대한 액세스를 관리하는 것은 데이터 보안 및 규정 준수에 필수적입니다. 사용자가 자신의 역할에 필요한 액세스 권한만 갖는 최소 권한을 구현하면 데이터 유출 및 기타 위협의 위험을 제한할 수 있습니다.
- 사용자 계정 보안: 손상된 계정은 데이터를 훔치거나 멀웨어를 심는 데 사용될 수 있습니다. 강력한 비밀번호를 적용하고 다중 인증(MFA) 및 권한 액세스 관리 (PAM) 솔루션을 사용하면 공격자가 기업 시스템과 데이터에 액세스할 수 있는 위험을 줄이는 데 도움이 됩니다.
- 직원 교육: 많은 데이터 보안 위험은 조직의 직원과 관련이 있습니다. 직원들이 민감한 데이터를 올바르게 관리하고 피싱 공격에 대응하도록 교육하면 데이터 보안 위험을 줄일 수 있습니다.
데이터 보안 규정
기업은 다양한 데이터 보안 규제를 적용받으며, 더 많은 규제가 활발히 개발되고 있습니다. 민감한 고객 데이터 보호를 의무화하는 법률의 몇 가지 예는 다음과 같습니다:
체크 포인트를 통한 데이터 보안
데이터 보안은 모든 기업 사이버 보안 전략의 핵심 요소여야 합니다. 또한 클라우드 사용량이 증가함에 따라 클라우드 데이터 유출의 위험과 클라우드 데이터 보호의 필요성도 커지고 있습니다. 클라우드에서 데이터를 보호하는 방법에 대해 자세히 알아보려면 체크포인트의 클라우드 보안 청사진을 읽어보세요.
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