데이터 유출이란 무엇인가요? AI가 데이터 도난을 가속화하는 방법과 노출을 줄이는 방법

공격자가 데이터베이스, 위키 또는 메일함에 침입하면 원하는 것은 하나입니다: 데이터. 탈취에는 malware 또는 특수 도구가 필요하지 않습니다. 유효한 로그인이나 단 하나의 취약한 웹 애플리케이션만 있으면 충분하며, 복사본은 누군가가 볼륨을 확인할 때까지 정상 트래픽처럼 보입니다. AI는 침입과 최고 기록 탈취 사이의 시간을 단축합니다.

데이터 유출이란 무엇인가요?

데이터 유출은 시스템, 네트워크 또는 클라우드 서비스에서 공격자가 제어하는 위치로 데이터를 무단 전송하는 것입니다. 보안 팀은 이를 동사로도 사용합니다: 공격자가 데이터를 유출합니다. 데이터 유출 사건은 노출 자체를 의미하며, 데이터 누출은 보통 우발적인 노출을 뜻합니다. 유출은 고의적이며, 배후에는 외부 공격자나 내부자가 있을 수 있습니다.

데이터 유출 사례

데이터베이스 탈취를 예로 들어 보겠습니다. 공격자는 취약한 웹 애플리케이션을 이용해 레지스트리 데이터베이스를 장악하고 수백만 건의 기록을 내보냅니다. 인트라넷 덤프는 다릅니다. 도난당한 credentials를 가진 누군가가 회사 위키 전체를 복사하며, 절차 및 아키텍처 노트도 포함되고 때로는 credentials를 사람들이 페이지에 붙여넣은 경우도 있습니다.

Mailbox 내보내기는 더 조용합니다. 계정을 탈취한 후 공격자는 Mailbox를 가져와 송장, 계약서 및 개인 데이터를 검색합니다. 이중 갈취 랜섬웨어는 추가 위협을 더합니다. 공격자는 먼저 데이터를 복사한 후 시스템을 암호화하고 몸값을 지불하지 않으면 데이터가 공개된다고 피해자에게 알립니다.

일반적인 데이터 유출 기법

대부분의 데이터 유출은 몇 가지 경로 중 하나를 따릅니다:

• 도난당한 자격 증명: 정상 로그인은 일반 인터페이스를 통해 데이터를 읽고 복사하므로 활동이 일상적인 사용처럼 보입니다.
• 애플리케이션 결함: 웹 앱, CMS 플랫폼 및 API의 취약점으로 공격자가 로그인 없이 직접 데이터를 가져올 수 있습니다.
• 내부자: 직원 및 계약자가 데이터를 개인 저장소, USB 드라이브 또는 이메일로 복사합니다.
• 클라우드 동기화 및 업로드: 데이터가 개인 계정 또는 파일 공유 서비스로 이동합니다.
• 준비 및 전송: 데이터를 빼내는 경로가 무엇이든 공격자는 종종 먼저 큰 아카이브로 압축한 후 HTTPS, DNS 또는 네트워크에서 이미 허용하는 다른 채널을 통해 전송합니다.

AI가 데이터 유출 방식을 어떻게 바꾸는가

데이터 복사는 결코 느린 부분이 아니었습니다. 무엇을 가져갈지 선택하고 돌아온 것을 정리하는 데 공격자의 대부분 시간이 소요되었습니다. AI는 바로 그 작업들을 가속화합니다.

도난당한 데이터는 의미별로 검색됩니다

Loot mining은 이전에 키워드 검색과 수동 탐색을 의미했습니다. 이제 모델은 문서, 스프레드시트, 이메일 스레드를 읽고 계약서, 고객 기록, 자격 증명을 추출할 수 있으며, 파일 이름이 쓸모없어도 가능합니다. 대용량 데이터 덤프는 사람이 읽는 것보다 훨씬 빠르게 검색할 수 있습니다.

복사하기 전에 대상이 순위별로 정해집니다

폴더 이름, 파일 메타데이터 및 샘플 콘텐츠는 모델에게 어떤 shares 및 데이터베이스에 가장 민감한 자료가 있는지 알려줍니다. 공격자는 먼저 해당 데이터를 가져가고 가치가 낮은 파일은 건너뛰어 전송이 더 작고 조용하게 유지됩니다.

도난당한 기록이 가격별로 정렬됩니다

개인 데이터, 건강 기록, 결제 데이터 및 지적 재산은 각각 다른 재판매 및 갈취 가치를 지닙니다. 모델은 도난당한 기록을 유형별로 분류하고 특정 파일을 인용하는 갈취 메시지를 작성할 수 있으며, 자신의 문서를 명시하는 요구는 쉽게 무시하기 어렵습니다.

수집은 스크립트로 실행됩니다

나열, 복사, 압축, 준비, 전송. 각 단계는 스크립트화 및 자동 재시도가 가능하며, 하나의 루틴이 여러 조직에 동시에 실행될 수 있습니다.

전통적인 데이터 유출 vs. AI 지원

데이터 유출 탐지

이상한 장소에 있는 대용량 아카이브, 하루 동안 맞지 않는 아웃바운드 볼륨, 낯선 목적지로의 연결, 데이터베이스 또는 메일박스의 대량 읽기, 이상한 시간대의 파일 공유 접근, 그리고 절대 접근하지 않는 데이터를 읽는 계정을 주의하세요.

스테이징은 확인하기 쉬운 단계 중 하나입니다. 이 Linux 명령은 지난 24시간 동안 생성된 대용량 아카이브를 나열합니다.

      find / -xdev -type f \( -name "*.zip" -o -name "*.7z" -o -name "*.rar" -o -name "*.tar.gz" \) -size +500M -mtime -1 -ls 2>/dev/null 
      

PowerShell 버전은 Windows에서 동일하게 작동합니다. 전체 C: 드라이브를 스캔하는 데 시간이 오래 걸리므로 파일 공유 경로를 지정하세요.

      Get-ChildItem -Path D:\Shares -Recurse -Include *.zip,*.7z,*.rar -ErrorAction SilentlyContinue | 

  Where-Object { $_.Length -gt 500MB -and $_.CreationTime -gt (Get-Date).AddDays(-1) } | 

  Select-Object FullName, Length, CreationTime 
      

이와 같은 검사는 한 서버에서 작동합니다. 파일 서버, SharePoint, 메일함, 데이터베이스 전반에서는 뒤처지며, 대량 전송은 데이터가 떠난 후에야 보통 확인됩니다. 더 신뢰할 수 있는 제어는 보유한 내용을 아는 것부터 시작됩니다.

데이터 유출 방지: 탈취할 가치가 있는 것을 줄이세요

Network 및 endpoint 제어는 중요하며, 각각은 어떤 데이터가 민감한지 아는 것에 달려 있습니다. 많은 조직이 개인 데이터, 결제 데이터, 지적 재산이 어디에 있는지, 누가 접근할 수 있는지 알지 못합니다. 위의 모든 기술은 아무도 분류하거나 잠그거나 기억하지 않은 데이터에 대해 더 잘 작동합니다.

Netwrix Data Classification는 Windows 파일 서버, NetApp, Dell EMC, Nutanix Files, SharePoint, Microsoft 365, Exchange, SQL Server, Oracle, MySQL, Box, Dropbox 및 Google Drive 전반에서 민감하고 규제된 데이터를 지속적으로 찾아냅니다. 미리 정의된 규칙은 GDPR, HIPAA 및 PCI DSS를 포함하며, 맞춤 분류 체계는 귀사의 비즈니스에 특화된 데이터를 처리합니다.

위험 평가를 통해 어떤 민감한 데이터가 가장 노출되어 있는지 확인합니다. 자동화된 수정은 민감한 파일을 안전한 위치로 이동시키고, 글로벌 액세스 그룹의 권한을 제거하며, 기밀 내용을 편집합니다.ROT 탐지는 중복, 오래된, 사소한 데이터를 표시하여 정리할 수 있게 합니다. 데이터가 적고 엄격히 관리될수록 공격자가 찾을 수 있는 곳이 줄어듭니다.

분류 태그는 파일에도 삽입될 수 있어 DLP 및 IRM 도구의 정확성을 향상시킵니다. 분류는 노출되는 내용을 줄이고 다른 제어 장치에 보호가 필요한 항목을 알려줍니다. 엔드포인트에서 전송을 차단하는 것은 DLP 작업이며, Netwrix Endpoint Protector는 Windows, macOS 및 Linux에서 USB 장치, 브라우저, 이메일 및 AI 도구 전반에 걸쳐 이러한 정책을 적용합니다.

데이터 유출 방지 체크리스트

1. 파일 서버, SharePoint, 메일박스 및 데이터베이스를 포함하여 민감한 데이터가 어디에 있는지 찾으세요.
2. 개인 데이터, 결제 데이터, 지적 재산권 등 유형별로 분류하고 분류를 최신 상태로 유지하세요.
3. 글로벌 액세스 그룹부터 시작하여 과도한 권한을 제거하세요.
4. 중복되거나 오래되었거나 사소한 데이터를 삭제하거나 보관하세요.
5. 민감한 파일을 열린 공유에서 제어된 위치로 이동하세요.
6. USB 장치, 브라우저, 이메일 및 AI 도구에 대해 엔드포인트에서 DLP 제어를 적용하세요.
7. 대용량 아카이브와 비정상적인 아웃바운드 전송을 주의하세요.