데이터 보안 설명서: 과제와 해결책

데이터는 규모나 업종에 관계없이 모든 조직에게 가장 가치 있는 자산입니다. 재무 보고서, 사업 계획 및 지적 재산의 손실 또는 손상은 글로벌 기업조차도 업무를 멈추게 만들 수 있습니다. 또한 다양한 컴플라이언스 규정에서는 조직이 data security best practices.

이 글에서는 오늘날 조직이 데이터 보안을 최우선 과제로 삼는 이유를 살펴보고, 가장 시급한 데이터 보안 과제를 해결할 수 있는 솔루션을 제공합니다.

데이터 보안이란 무엇인가요?

데이터 보안, 즉 정보 보안은 전자적 형태와 물리적 형태 모두에서 콘텐츠를 보호하기 위해 다양한 유형의 통제를 사용하는 것을 의미합니다. 보다 구체적인 데이터 보안의 정의에는 CIA triad:

• 기밀성 — 조직은 민감한 데이터에 대한 무단 액세스를 방지해야 합니다. 보안 조치에는 액세스 제어 목록(ACL), 암호화, 강력한 password policies, 다중 요소 인증(MFA), 구성 관리, 모니터링 및 알림이 포함됩니다.
• 무결성 — 데이터는 부적절한 삭제 또는 변경으로부터 보호되어야 합니다. 콘텐츠의 진위(정확성)를 검증하고 거래를 안전하게 하기 위해 많은 조직에서 디지털 서명을 사용합니다.
• 가용성 — 정보는 필요할 때 사용할 수 있어야 합니다. 예를 들어, 재무 데이터베이스는 회계 담당자가 결제 거래를 처리할 수 있도록 항상 이용 가능해야 합니다. 가용성에는 data resiliency가 포함되며, 이는 사이버 공격, 하드웨어 장애 또는 기타 역경이 발생했을 때 콘텐츠를 신속하게 복구할 수 있도록 보장하는 것을 의미합니다.

데이터 보안이 중요한 이유는 무엇인가요?

데이터의 보안을 보장하는 것은 다음을 포함한 다양한 핵심 비즈니스 목표를 위해 매우 중요합니다:

• 업무 연속성 보장 — 데이터 보안 보호는 데이터의 기밀성, 무결성 또는 가용성이 손실될 수 있는 상황에서 발생할 수 있는 업무 운영 중단을 방지하는 데 도움이 됩니다.
• 재정적 위험 줄이기 — 데이터 유출은 비즈니스 운영 중단을 넘어서는 심각한 재정적 후폭풍을 초래할 수 있으며, 법률 비용, 컴플라이언스 벌금, 그리고 고객 신뢰 손상으로 인한 장기적인 매출 손실 등이 포함됩니다.
• 법적 및 준수 의무 이행 — GDPR와 같은 데이터 보호 규정을 준수하지 못하면 GDPR 및 CCPA 막대한 과태료와 장기적인 평판 손상을 초래할 수 있습니다.
• 지식재산권(IP) 보호 — 강력한 데이터 보안은 기업이 재무 계획, 설계, 영업비밀 및 기타 소중한 정보를 잘못된 사람의 손에 넘어가지 않도록 보호하는 데 도움이 됩니다.

어떤 데이터가 보호가 필요할까요?

대기업과 중소 조직 모두 두 가지 주요 유형의 데이터를 보호해야 합니다:

• 업무에 필수적인 데이터 여기에는 회사를 운영하고 지속하는 데 필요한 데이터 자산이 포함됩니다. 예로는 재무 계획, 공급업체와의 계약, 재고, 설계와 영업비밀 같은 지식재산이 있습니다.
• 개인 정보 에는 회사의 직원 인사(HR) 및 급여 데이터, 고객 프로필, 개인 의료 정보, 신용카드 또는 체크카드 데이터가 포함됩니다.

하지만 기업은 중요 지식재산을 담고 있든 회사 체육대회 사진에 불과하든, 모든 파일과 폴더를 보호하려고 자원을 낭비할 여유가 없습니다. 대신 중요도와 민감도에 따라 정보 자산을 보호할 수 있어야 합니다.

조직은 데이터를 어떻게 보호하나요?

조직은 정보를 보호하기 위해 다양한 통제 수단을 적용해야 합니다. 일반적인 데이터 보안 조치 유형에는 다음이 포함됩니다:

• 인증 — 모든 데이터 보안 시스템은 민감한 정보를 액세스하는 개인이 자신이 주장하는 바로 그 사람인지 확인해야 합니다. 비밀번호는 오랫동안 인증에 사용되어 왔지만, 조직에서는 탈취된 자격 증명을 가진 공격자가 이를 악용하지 못하도록 생체인식과 같은 추가 형태의 신원 확인을 요구하는 다중 인증(멀티팩터 인증, MFA)을 도입하고 있습니다.
• 접근 제어 — 인증된 사용자는 업무를 수행하는 데 필요한 데이터와 기타 IT 리소스만에 액세스할 수 있어야 합니다. 액세스 제어 목록(ACL), 역할 기반 접근 제어(RBAC) 및 privileged access management (PAM)은 접근 제어의 예입니다.
• 암호화 — 민감한 정보를 암호화하면, 승인되지 않은 액세스가 발생하더라도 데이터가 읽을 수 없게 됩니다. 암호화는 전송 중 및 저장 시 모두 데이터를 보호할 수 있습니다.
• 데이터 삭제(지움) — 데이터가 더 이상 필요하지 않게 되면, 복구가 불가능하도록 삭제해야 합니다. 하드웨어를 폐기하거나 용도를 변경할 때는 완전한 데이터 삭제가 특히 중요합니다.
• 데이터 마스킹 — 데이터 마스킹은 특정 데이터를 숨겨, 데이터베이스를 테스트, 분석 또는 기타 목적에 사용할 수 있도록 하면서 data privacy을 손상시키지 않도록 합니다. [SO1] [SO2]

조직들이 데이터 보안에 집중하는 이유는 무엇인가요?

데이터 보안은 오늘날 많은 조직의 최우선 실행 과제입니다. 다음은 데이터 보안에 대한 이 같은 집중을 이끄는 가장 흔한 과제들입니다.

데이터 침해의 높은 비용

데이터 침해, 즉 데이터 유출은 중요 데이터가 권한이 없는 사용자에게 접근되거나 공개될 때 발생하는 보안 이벤트입니다. 데이터 침해는 다음과 같은 이유로 발생할 수 있습니다:

• 외부 위협 행위자에 의한 사이버 공격
• 직원, 계약업체 또는 파트너와 같은 내부 사용자가 수행하는 데이터 절도
• 보호 정보가 포함된 기기의 도난 또는 분실
• 민감한 데이터를 부적절한 수신자에게 실수로 전송하는 것과 같은 인적 오류

Netwrix Attack Catalog에서 자격 증명 탈취 및 데이터 침해를 위한 공격자 기법에 대해 자세히 알아보세요:

데이터 유출은 복구 및 포렌식 비용, 생산성 저하, 매출 감소, 법적 비용, 컴플라이언스 과태료 등 상당한 재정적 영향을 미칠 수 있으며, 고객 신뢰와 조직의 평판에도 장기적인 손상을 남길 수 있습니다.

엄격한 컴플라이언스 규정과 막대한 제재

컴플라이언스 요구사항 역시 더 강력한 데이터 보안에 대한 높은 관심을 이끌고 있습니다. 예를 들어, EU의 일반 개인정보 보호 규정(General Data Protection Regulation, GDPR)과 캘리포니아 소비자 개인정보 보호법(California Consumer Privacy Act, CCPA)은 기업이 개인정보(PII)를 수집, 저장, 사용할 수 있는 방법을 규정하는 한편, PCI DSS는 결제 카드 데이터의 저장과 전송을 규제합니다.

컴플라이언스 표준은 구현이 복잡하며, 실패 시 비용이 크게 발생할 수 있습니다. GDPR 벌금은 전전 회계연도 기준으로 기업의 전 세계 연간 매출액의 2,000만 유로 또는 4%까지 이를 수 있습니다. 또한 당국은 경고를 내리거나 규제 대상 데이터의 처리를 조직에 금지할 수도 있습니다. PCI DSS 위반은 결제 카드 거래를 처리하는 것이 금지되는 결과로 이어질 수 있습니다.

컴플라이언스 요구사항을 충족하는 것은 성공적인 데이터 보안 전략을 위해 필수이지만, 컴플라이언스 감사에서 체크리스트를 확인하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 규정은 일반적으로 데이터 보안 이슈의 특정 측면(예: 데이터 프라이버시)에만 초점을 맞추는 경우가 많으며, 실제 환경의 보안 위협은 법률보다 훨씬 빠르게 변화합니다. 민감한 데이터를 보호하는 일은 장기적이고 지속적인 약속으로 여겨야 합니다.

IT 복잡성 증가와 클라우드 기술의 빠른 도입

최근 몇 년간 클라우드 도입이 급증했는데, 특히 팬데믹으로 인해 조직이 직원들이 재택근무를 할 수 있도록 해야 했기 때문입니다. 하지만 클라우드 컴퓨팅은 민감한 데이터가 저장되는 시스템에 악성 침입자가 들어오지 못하게 하는 데 초점을 맞춘 기존의 데이터 보호 전략을 뒤집어 놓았습니다. 오늘날 데이터는 전통적인 경계 밖의 시스템에 저장되며, 어디든지 자유롭게 흐를 수 있습니다. 이는 조직이 데이터 중심 보안 전략을 통해 가장 민감한 정보를 우선적으로 보호해야 한다는 뜻입니다.

더 넓게 보면 IT 환경은 점점 더 복잡해지고 있으며, 새로운 기술과 방법론이 끊임없이 등장하고 있습니다. 발전은 향상된 기능을 제공하지만, 동시에 새로운 취약점도 불러옵니다. 다양한 IT 생태계 전반에서 최신 동향을 따라가면서 일관된 데이터 보안을 보장하는 것은 많은 조직에게 심각한 과제입니다.

제한된 자원과 예산 제약

숙련된 사이버보안 전문가에 대한 수요가 급증하면서 전 세계적으로 사이버보안 인력 부족이 발생했습니다. 많은 조직이 제한된 자원과 예산 속에서 데이터 보안 요구사항의 구성 요소를 균형 있게 충족하는 데 어려움을 겪고 있습니다.

점점 더 고도화되는 데이터 보안 위협

조직들은 또한 사이버 위협이 빠르게 진화하고 있음을 인식하고 있습니다. 현재 주요 우려 사항으로는 다음과 같은 것들이 있습니다:

• SQL 인젝션 — 공격자는 악의적인 SQL 코드를 주입해 데이터베이스의 콘텐츠에 접근하고 조작할 수 있도록 웹 애플리케이션의 취약점을 악용합니다.
• 랜섬웨어 — 공격자들은 악성코드를 사용해 조직의 파일을 암호화하고, 해독 키에 대한 몸값을 요구합니다(해독 키를 제공할 수도 있고 제공하지 않을 수도 있습니다). 일부 랜섬웨어 공격자는 이제 데이터의 복사본을 만들고 이를 공개하겠다고 위협함으로써, 지급받을 가능성을 높이기도 합니다.
• 피싱 — 사이버범죄자들은 기만적인 이메일, 문자 메시지 또는 웹사이트를 이용해 개인이 로그인 자격 증명과 같은 기밀 데이터를 공개하도록 속입니다. 데이터 보안에 집중함으로써 조직은 직원들에게 교육을 제공하고, 피싱 위협에 대응하기 위한 사전 예방 조치를 구현 및 배포하여 잠재적인 데이터 침해로부터 보호하는 것을 목표로 합니다.

탄탄한 데이터 보안 전략을 구축하기 위한 프레임워크

조직은 데이터 보호 전략을 처음부터 새로 만들 필요가 없습니다. 대신, NIST Cybersecurity Framework (CSF)와 같은 이미 정립된 도구를 활용할 수 있습니다. NIST CSF는 다섯 가지 주요 기능으로 구성됩니다:

• 식별 — 데이터, 시스템, 사람, 역량에 대한 사이버 보안 위험을 이해하고 문서화합니다.
• 보호 — 사이버 위협으로부터 가장 중요한 자산을 보호하기 위해 적절한 보안 통제를 구현합니다.
• 탐지 — 데이터 보안에 위험이 될 수 있는 작업과 이벤트를 신속하게 식별할 수 있도록 하세요.
• 대응 — 사이버 보안 사고에 신속하게 대응할 수 있도록 테스트된 절차를 준비해 두세요.
• 복구 — 보안 사고로 영향을 받은 데이터와 서비스를 신속하게 복원할 수 있도록 하세요.

데이터 보호에 도움이 되는 기술에는 어떤 것이 있나요?

포괄적인 데이터 보안 전략을 위해서는 다음과 같은 여러 보호 조치가 필요합니다.

• 데이터 검색 및 분류 — 데이터 검색 기술은 데이터 저장소를 스캔하고 결과를 보고하여, 민감한 데이터가 보안이 취약한 위치에 저장되어 악용될 가능성이 더 높은 상황을 피할 수 있게 해줍니다. 데이터 분류 는 태그를 사용해 민감한 데이터를 라벨링하는 과정으로, 데이터의 가치와 적용 가능한 규제 요구사항에 따라 데이터를 보호할 수 있습니다.
• 데이터 암호화 — 중요한 정보를 인코딩하면 악의적인 행위자가 읽거나 활용하기 어렵게 만들어 무용지물로 만들 수 있습니다. 소프트웨어 기반 데이터 암호화는 SSD에 기록되기 전에 디지털 데이터를 보호하기 위해 소프트웨어 솔루션으로 수행됩니다. 하드웨어 기반 암호화에서는 별도의 프로세서가 노트북이나 USB 드라이브와 같은 휴대용 장치에서 민감한 데이터를 보호하기 위해 암호화와 복호화를 전담합니다.
• 동적 데이터 마스킹 (DDM) — 이 데이터 보안 기법은 민감한 데이터를 실시간으로 마스킹하여, 무단 액세스 없이도 데이터를 사용할 수 있게 해줍니다.
• 사용자 및 엔터티 행위 분석(UEBA) — UEBA 기술은 위협을 시사할 수 있는 일반적인 활동에서의 이상 징후를 감지하도록 설계되었습니다. 특히 내부자 위협 과 해킹된 계정을 탐지하는 데 유용합니다.
• 변경 관리 및 감사 — 실수이든 악의적이든 관계없이 IT 시스템에 대한 부적절한 변경은 서비스 중단과 침해로 이어질 수 있습니다. 공식적인 변경 관리 절차를 수립하고 실제 변경 내역을 감사하면 잘못된 구성(오미스컨피그)을 신속하게 탐지하는 데 도움이 됩니다.
• 아이덴티티 및 액세스 관리( IAM ) — IAM은 일반 사용자 계정과 권한이 높은 사용자 계정을 모두 관리하고, 사용자의 데이터 및 시스템 접근을 제어하도록 돕습니다.
• 백업 및 복구 — 사용자가 현재 급히 필요로 하는 단일 파일을 실수로 삭제했거나, 서버가 장애를 일으켰거나, 자연재해 또는 표적 공격으로 인해 전체 네트워크가 마비된 경우에도 조직은 데이터와 운영을 신속하게 복원할 수 있어야 합니다. 포괄적인 데이터 백업 및 복구 전략은 손실된 데이터를 검색하고 사고 대응을 관리하기 위한 명확한 단계들을 마련하여 데이터 복원력(레질리언시)을 극대화해야 합니다.
• 데이터 유출 방지(Data Loss Prevention, DLP) — 데이터 유출 방지 솔루션은 네트워크, 엔드포인트, 클라우드 환경 전반에서 민감 데이터의 이동을 모니터링하고 제어합니다. 민감 정보에 대한 무단 액세스, 사용 또는 전송을 탐지하고 차단함으로써, 조직은 데이터 침해에 대해 사전에 대응하여 선제적으로 보호할 수 있습니다.
• 이메일 보안 필터링 시스템 — 이러한 도구는 피싱 이메일을 포함해 원치 않거나 위험한 메시지를 걸러내므로, 사용자는 해당 메시지를 보지 못하며 결과적으로 피해를 입을 수 없습니다.

데이터 보안을 강화하는 방법

다음 단계를 수행하면 데이터 보안을 강화하는 데 도움이 됩니다:

#1. 데이터 보안 위험을 식별하세요.

먼저 IT 시스템이 민감하고 비즈니스에 핵심적인 정보를 처리, 저장, 그리고 접근을 허용하는 방식과 관련된 보안 위험을 분석하고 측정하는 것부터 시작하세요. 특히:

• 위험 관리 전략을 구축하세요 — 보안 위험을 식별하고 평가하며 완화하는 것은 건전한 데이터 보안 프로그램의 핵심 요소이며, 많은 규정 준수(컴플라이언스) 요구사항에서도 필요로 합니다. 위험 관리 전략을 처음부터 만들려고 하기보다는, 예를 들어 다음에 문서화된 것과 같은 위험 평가 프레임워크를 바탕으로 구축하는 방안을 고려해 보세요: NIST SP 800-30.

• 디렉터리에서 사용하지 않는(유휴) 사용자 계정을 식별하세요 — 해커가 공격 대상으로 삼을 비활성 계정을 찾는 것은 비교적 쉽습니다. 예를 들어 LinkedIn에서 빠르게 검색하면 최근에 회사를 떠난 사람이 누구인지 확인할 수 있습니다. 오래된 계정을 탈취하는 것은 침입자가 경고를 일으키지 않고 네트워크를 조용히 탐색하는 데 효과적인 방법입니다. 따라서 최근에 사용되지 않은 사용자 계정을 정기적으로 식별하고, 업무 담당자와 협력해 해당 계정을 제거할 수 있는지 검토하는 것이 중요합니다. 또한 왜 그 계정들이 여전히 활성 상태였는지 파악하고 근본 원인이 되는 프로세스를 수정해야 합니다. 예를 들어, 직원이 회사를 퇴사하거나 외주 계약자의 프로젝트가 완료될 때마다 IT 팀에 알림이 전달되도록 하는 더 나은 절차가 필요할 수 있습니다.
• 불필요한 관리자 권한을 찾아 제거하세요 — 대부분의 사용자는 관리 권한이 필요하지 않으며, 필요한 것보다 더 많은 권한을 누군가에게 부여하는 것은 위험할 수 있습니다. 예를 들어, 자신의 컴퓨터에 대한 관리자 권한이 있는 사용자는 의도적이거나 실수로 악성코드를 다운로드하고 실행하여, 결과적으로 네트워크의 많은 컴퓨터를 감염시킬 수 있습니다.

• 잠재적으로 유해한 파일이 있는지 환경을 정기적으로 스캔하세요 — 승인되지 않은 실행 파일, 설치 프로그램, 스크립트를 정기적으로 검색하고 해당 파일을 제거하여, 누구도 실수로 랜섬웨어나 기타 악성코드를 실행하지 못하도록 해야 합니다.
• 사용자 교육 —모든 사용자를 대상으로 정기적인 교육의 중요성을 과장하기는 어렵습니다. 피싱 메시지를 인식하는 방법, 신고하는 방법, 그리고 왜 항상 경계를 늦춰서는 안 되는지 반드시 알려주세요.

#2. 서버 인벤토리를 수행하세요.

다음으로 모든 서버를 나열하고, 각 서버의 용도와 그곳에 저장된 데이터를 함께 정리하세요. 특히 다음 사항을 확인해야 합니다:

• 운영 체제를 확인하세요. 공급업체에서 더 이상 지원하지 않는 운영 체제를 실행 중인 서버가 없는지 확인하세요. 오래된 운영 체제는 보안 업데이트를 받지 못하므로, 시스템 취약점을 악용하려는 해커에게 매력적인 표적이 됩니다.
• 백신(안티바이러스)이 설치되어 있고 최신 버전으로 업데이트되어 있는지 확인하세요. 모든 유형의 사이버 공격을 백신 소프트웨어로 차단할 수는 없지만, 중요한 1차 방어 수단입니다.
• 다른 프로그램과 서비스를 검토하세요. 서버에 불필요한 소프트웨어가 있는 것은 단지 저장 공간을 차지하는 것에 그치지 않습니다. 이러한 프로그램은 민감한 데이터를 조작할 만큼 충분한 권한을 갖고 있을 수 있으므로 보안 위험이 됩니다.

이 목록(인벤토리)은 중요한 보안 격차를 파악하고 제거하는 데 도움이 됩니다. 이것은 일회성 작업이 아니라는 점을 기억하세요. 정기적으로 수행해야 합니다.

#3. 내 데이터를 알아야 합니다.

중요한 데이터를 보호하려면 데이터가 어디에 위치해 있는지 알아야 합니다. data discovery and classification technology 를 사용해 클라우드와 온프레미스 모두에서 데이터 저장소를 검색하고, 유형과 목적에 따라 민감 또는 규제 대상 데이터를 분류(라벨링)하세요. 그러면 데이터 보안을 개선하고 규제 준수를 보장하기 위해 데이터 보안 노력의 우선순위를 적절하게 정할 수 있습니다.

또한 민감한 데이터가 부적절한 위치에 나타나거나, 대규모의 사용자에게 공개되거나, 그 밖의 방식으로 과도하게 노출되지 않았는지 항상 주의 깊게 살펴보세요. 데이터 유출 및 유출(exfiltration) 위험을 줄이기 위해 즉시 조치해야 합니다.

#4. 최소 권한(least-privilege) 모델을 수립하고 유지하세요.

각 사용자의 접근 권한을 업무 수행에 꼭 필요한 범위로 제한하는 것은 매우 중요합니다. 이렇게 하면 직원이 고의 또는 실수로 초래할 수 있는 피해가 줄어들 뿐만 아니라, 사용자 계정을 장악한 공격자의 영향력도 제한됩니다. 예를 들어, 영업 담당자의 계정이 기밀 재무 문서나 코드 개발 저장소에 접근할 수 있어서는 안 됩니다.

관리자, 사용자, 임원, 협력사(컨트랙터), 파트너까지 모두를 대상으로 반드시 점검하세요. 정기적인 일정에 따라 검토를 반복하고, 과도한 권한 부여(overprovisioning)를 방지하기 위한 프로세스를 구현해야 합니다. 흔한 보안 취약점 중 하나는 조직 내에서 사용자의 역할이 바뀌었는데도 더 이상 필요하지 않은 권한을 제거하지 않는 경우입니다. 예를 들어, 계정 관리 역할을 하던 사람이 기술 지원 엔지니어로 전환되었다면 고객에 대한 정보가 포함된 청구(billing) 데이터베이스에 더 이상 접근할 수 없어야 합니다.

#5. 의심스러운 활동을 지속적으로 파악하세요.

또한 민감한 데이터의 읽기, 수정 또는 삭제 시도를 포함해 IT 생태계 전반의 활동을 면밀히 감사하는 것이 매우 중요합니다. 관리자 권한을 가진 사용자를 포함하여 사용자가 데이터를 어떤 방식으로, 무엇을, 어디에서, 언제 접근하는지 식별하고 평가할 수 있어야 합니다. 특히 다음을 확인해야 합니다:

• 사용자 활동의 급격한 증가(스파이크)를 확인하세요. 갑작스러운 활동 폭증은 의심스러우므로 즉시 조사해야 합니다. 예를 들어, 대량의 파일이 빠르게 삭제되는 경우 진행 중인 랜섬웨어 공격일 수도 있고, 조직을 떠날 계획이 있는 불만을 가진 직원일 수도 있습니다.
• 업무 시간 외의 활동을 확인하세요. 사용자는 아무도 자신을 지켜보고 있지 않다고 생각하는 업무 외 시간에 악의적인 활동을 저장하거나 수행하는 경우가 있습니다.

Netwrix 솔루션이 어떻게 도울 수 있는지

Netwrix는 데이터 보안 솔루션 을 제공하여 조직이 데이터 침해 위험을 크게 줄이고 보안 사고를 신속하게 탐지, 대응 및 복구할 수 있도록 지원합니다.

• Netwrix Auditor 조직이 보안 위협을 탐지하고 규정 준수를 보장하며 IT 팀의 효율성을 향상하도록 돕습니다. 중앙 플랫폼을 통해 다음을 포함한 많은 핵심 시스템에 대해 감사를 수행하고 보고할 수 있습니다: Active Directory, Windows Server, Oracle Database 및 네트워크 장치 . 위협 패턴에 대한 실시간 알림을 통해 악의적인 내부자와 손상된 계정에 신속하게 대응할 수 있습니다.
• Netwrix Access Analyzer 데이터, 디렉터리, 시스템을 포함해 수십 개의 중요한 IT 자산을 관리하고 보안을 유지하는 과정에서 직면하는 가장 어려운 질문에 답하는 데 필요한 데이터를 자동으로 수집하고 분석합니다. Access Analyzer에는 운영 체제부터 Office 365까지 온프레미스 및 클라우드 기반 플랫폼을 모두 아우르는 40개 이상의 내장 데이터 수집 모듈이 포함되어 있습니다. 에이전트리스 아키텍처 방식을 활용하는 당사의 독자적인 AnyData 수집기는, 애플리케이션을 구성해 필요한 데이터만 정확히 수집할 수 있도록 하는 쉽고 마법사 기반의 인터페이스를 제공합니다. 그 결과, 수십 개의 데이터 소스에서 빠르고 완벽하며 가능한 한 가장 가벼운(경량) 데이터 수집을 구현할 수 있습니다.
• Netwrix Data Classification 온프레미스 및 클라우드 데이터 저장소 전반에 걸쳐 콘텐츠를 식별하고, 복합 용어 처리 및 통계 분석과 같은 고급 기술을 통해 정확한 분류를 보장합니다. 사전 정의된 분류 규칙은 GDPR 및 HIPAA와 같은 규정 준수를 간편하게 해줍니다. 또한 이 솔루션은 자동화된 위험 복구와 중복 데이터의 탐지 기능도 제공합니다.
• Netwrix Directory Manager Active Directory 및 Entra ID에서 사용자와 그룹 관리를 간소화합니다. 동적 그룹 멤버십, 자동 사용자 프로비저닝, 라이프사이클 정책 강제와 같은 기능은 수작업 오류를 줄이고 최신 상태의 디렉터리를 유지함으로써 보안성을 높입니다.
• Netwrix Password Reset 사용자가 언제 어디서나 비밀번호를 안전하게 재설정하거나 변경하고, 계정을 직접 잠금 해제할 수 있도록 해줍니다. 또한 비밀번호 변경 알림, 다중 인증(MFA), 그리고 종합적인 감사를 제공하여 보안을 강화하는 동시에 시간을 절약하고 IT 서비스 데스크 비용을 줄여줍니다.
• Netwrix Privilege Secure 서비스 계정을 포함한 특권 계정의 손상 또는 오용 위험을 크게 줄여줍니다. 고객은 위험한 관리자 계정을, 필요한 업무를 수행하는 데 딱 충분한 권한만 제공하는 just-in-time(필요 시점) 임시 계정으로 교체할 수 있습니다. 또한 이 솔루션은 실시간 세션 모니터링과 비디오 녹화를 제공하여 책임성을 확보하고 조사를 용이하게 합니다.
• Netwrix Threat Manager 실시간 알림, 자동화된 대응, 디셉션 도구를 통해 위협 탐지와 대응 속도를 높여줍니다. 또한 다른 보안 기술과의 손쉬운 통합 및 머신 러닝(ML) 역량을 제공합니다.

결론

데이터 보안을 개선하려면 데이터 식별 및 분류, IT 위험의 이해와 완화, 적절한 통제 조치 마련을 포함하는 다각적인 접근이 필요합니다.

NIST CSF와 같은 모범 사례 프레임워크에서 시작한 다음, 핵심 프로세스를 자동화하고 필요한 정보를 제공해 줄 보안 솔루션을 찾아보세요. 데이터 보안은 한 번 달성하면 끝나는 것이 아니라, 지속적으로 이어가는 과정임을 기억하십시오.

자주 묻는 질문

데이터 보안이란 무엇인가요?

데이터 보안은 민감한 정보와 관련된 위험을 식별하고 평가하며 줄이는 것을 포함합니다.

데이터 보안이 중요한 이유는 무엇인가요?

무단 접근, 사용 및 변경으로부터 데이터를 보호하면 조직은 운영 중단의 위험, 금전적 손실, 법적 문제, 컴플라이언스(규정 준수) 위반에 따른 제재, 평판 손상을 줄이는 데 도움이 됩니다.

데이터 보안을 다루는 방법에는 어떤 것들이 있나요?

현재 민감한 정보를 보호하려면 안티바이러스 솔루션과 방화벽 같은 기본 보안 기술을 적용하는 것만으로는 부족합니다. 현대적인 전략에는 Identity and access management, 데이터 검색 및 분류, 변경 관리, Zero Trust 정책, 그리고 사용자 및 엔터티 행위 분석이 포함됩니다.

데이터 보안의 주요 요소는 무엇인가요?

데이터 보안의 핵심이 되는 세 가지 기본 원칙인 CIA triad 는 다음과 같습니다:

• 기밀성 — 데이터는 권한이 있는 사용자만 접근할 수 있습니다.
• 무결성 — 데이터는 정확하고 완전합니다.
• 가용성 — 데이터는 필요할 때 이용할 수 있습니다.