데이터 거버넌스 애플리케이션이 데이터 유출을 방지하는 방법은 무엇인가요?

기업은 데이터를 획득하는 순간부터 폐기하는 순간까지 데이터에 대한 책임이 있습니다.

데이터 생애 주기 내내 조직은 정보를 안전하게 유지해야 하며, 유출로 인해 손상되지 않도록 해야 합니다. 최근 조사에 따르면, 노출된 민감한 데이터의 잠재력이 비즈니스 리더들을 가장 걱정하게 만드는 요소입니다.

T-Mobile, Western Digital, NextGen과 같은 중대한 데이터 유출 사건이 뉴스에 보도되면서, 사용자들은 민감한 정보를 기업에 신뢰할 때 발생할 수 있는 위험을 잘 알고 있습니다.

가시성을 유지하고, 규정을 준수하며, 데이터에 대한 통제를 갖는 것은 오늘날 모든 비즈니스에 필수적입니다.

개인 데이터를 보호하는 핵심은 적절한 데이터 관리입니다.

조직을 사이버 유출로부터 보호하기 위해 데이터 거버넌스 애플리케이션이 가져야 할 몇 가지 기능은 아래에서 논의됩니다.

목차

• 민감한 정보 추적
• 데이터 유출 방지를 위한 데이터 준수 달성
• 위험을 조기에 감지하기 위한 머신 러닝 사용
• 사용자 친화적인 보고서에서 위험 평가
• 데이터 관리와 위협 탐색 결합

민감한 정보 추적

사이버 범죄자들은 주로 개인 사용자 정보를 노리고 있습니다. 그들은 이를 몸값으로 사용하거나 온라인에서 판매하고자 합니다. 민감한 데이터에 대한 완전한 가시성을 확보하고 누가 접근하려고 하는지를 기록하는 것은 나쁜 행위자로부터 데이터를 멀리하는 데 필수적인 단계입니다.

개인 정보를 노출하는 사이버 공격의 주요 타겟이 되는 세 가지 산업은 다음과 같습니다:

• 의료
• 금융
• 제조

이 모든 산업은 나쁜 행위자가 개인 식별 정보를 훔치고 유출하려고 시도하는 동안 유출에 취약합니다. 왜냐하면 이들 산업의 기업들은 인프라 내에 많은 귀중한 데이터를 저장하고 있기 때문입니다.

예를 들어, 최근의 데이터 유출 사건 중 하나는 의료 기록을 유지하기 위해 설계된 소프트웨어 제공업체인 NextGen에서 발생했습니다. 이 사건에서는 100만 명 이상의 환자의 사회 보장 번호, 생년월일, 전체 이름 및 집 주소가 노출되었습니다.

해커는 온라인에서 도난당한 직원 자격 증명을 사용하여 시스템에 접근했습니다.

데이터 거버넌스 애플리케이션은 민감한 사용자 데이터를 식별, 분류 및 추적하고 누가 항상 접근할 수 있는지를 기록하는 데 사용될 수 있습니다.

데이터 유출 방지를 위한 데이터 준수 달성

GDPR, CCPA, HIPAA 및 SOX는 기업의 법무팀과 관련된 약어 이상입니다. 이들의 적용은 사이버 보안, 특히 데이터 유출 방지에서 중요한 역할을 합니다. 준수는 IT 문제이기도 합니다.

회사가 데이터 개인 정보 보호 법률을 준수하지 않으면 어떻게 될까요?

최근 캐나다의 Manulife Bank가 고객의 매우 민감한 데이터를 보호하는 데 느슨한 관행을 가지고 있었다는 사실이 밝혀졌습니다. 내부 소식통은 은행이 수년 동안 필요한 데이터 정책을 준수하지 않았다는 불안한 진실을 드러냈습니다.

그 결과, 고객의 개인 데이터가 잠재적으로 노출되었습니다. 수백 명의 직원이 항상 이 데이터에 접근할 수 있었습니다.

은행이 고객에 대해 보유하고 있는 정보에는 주소, ID, 생일, 전화번호 및 사회 보장 번호가 포함됩니다. 잘못된 손에 들어가면 신원 사기를 초래할 수 있습니다.

이는 개인 데이터 보호가 얼마나 중요한지를 상기시켜주는 극단적인 사례입니다. 그리고 부주의가 어떻게 사기 및 해킹 공격으로 이어질 수 있는지를 보여줍니다.

최고의 데이터 거버넌스 애플리케이션은 기업이 저장한 정보가 필요한 기준을 준수하도록 보장하기 위해 준수 프로세스를 자동화합니다.

법률은 변경될 수 있으며, 매일 새로운 데이터(준수해야 하는)가 수집되므로 이 관행은 필수적입니다.

위험을 조기에 감지하기 위한 머신 러닝 사용

기업은 대량의 온라인 문서를 저장합니다. 이러한 파일에 대한 가시성이 부족할 경우, 사이버 보안 팀은 민감한 데이터가 나쁜 행위자가 네트워크에 처음 접근한 후 몇 달이 지나서야 손상되었다는 사실을 발견할 수 있습니다.

보안 팀이 중요한 위험을 식별하는 데 걸리는 시간이 길어질수록 공격의 여파는 더 비쌀 것입니다.

최근의 몇 가지 유출 사건에서는 기업이 위협을 인식하고 데이터 유출로 영향을 받은 고객에게 알리기 시작하기까지 며칠, 심지어 몇 개월이 걸렸습니다.

머신 러닝은 회사의 맥락 내에서 의심스러운 활동을 감지하여 시스템 내의 악의적인 해커를 발견할 수 있습니다.

예를 들어, 근무 시간 외에 데이터에 접근한 사람입니다. 그들은 직무를 수행하는 데 일반적으로 필요하지 않은 파일을 다운로드, 수정 또는 삭제하려고 시도했습니다.

위험을 적시에 감지하기 위해 머신 러닝을 활용하는 데이터 거버넌스 애플리케이션이 있습니다.

그렇게 함으로써 범죄자가 다른 사이버 솔루션을 우회하더라도 그들의 활동은 조기에 적절한 경고를 발생시킬 것입니다.

사용자 친화적인 보고서에서 위험 평가

모든 취약점이 동일한 위험을 초래하는 것은 아닙니다. 위험이 회사의 민감한 데이터를 손상시킬 가능성이 있는지를 평가하는 것은 보안 팀의 시간을 절약합니다. 또한, 그들이 심각한 위험을 초래하는 결함을 수정하는 데 집중할 수 있도록 도와줍니다.

보안 팀은 이미 경고로 압도당하고, 인력이 부족하며, 과중한 업무에 시달리고 있습니다. 보안 사고로 이어질 수 있는 결함을 수정하는 것은 긴 과정입니다.

정확한 보고서는 팀이 가능한 한 빨리 고위험 위협에 대응해야 할 때 필수적입니다.

평균적으로 보안 전문가가 시스템 내의 취약점을 수정하는 데 걸리는 시간은 180~290일입니다.

중요한 것으로 평가된 약점은 우선 순위이며, 146일 이내에 수정될 수 있습니다. 낮은 위험의 취약점은 처리되기까지 약 10개월이 걸릴 수 있습니다.

최고의 데이터 거버넌스 애플리케이션은 민감한 데이터를 손상시킬 가능성이 있는 고위험 사이버 문제와 다음 패치 일정까지 기다릴 수 없는 문제를 구분합니다.

데이터 관리와 위협 탐색 결합

데이터 보호 및 관리는 사이버 보안 프로토콜 및 솔루션과 밀접하게 연결되어 있습니다.

회사를 데이터 유출로부터 보호하기 위해서는 해킹 방지 보호에 대한 전체론적 접근이 필요합니다. 기술적 해킹 및 피싱으로부터 인프라를 보호하는 것 외에도, 시스템 내에서 데이터가 잘 보호되고 있는지 확인해야 합니다.

개인 데이터 보호는 여기서 중심적인 역할을 합니다.

데이터 거버넌스 애플리케이션은 개인 데이터를 지속적으로 식별하고 분류해야 하며, 머신 러닝 및 자동화를 사용하여 준수를 달성하고 악의적인 내부자를 조기에 감지해야 합니다.