데이터 유출은 민감한 데이터, 보호되는 데이터 또는 기밀 데이터가 승인 없이 접근, 공개 또는 사용되는 보안 사고입니다. 사용자 데이터베이스, 기업 네트워크, 개인 디바이스 등 다양한 플랫폼에서 발생할 수 있습니다. 사고는 일반적으로 개인 정보, 재무 기록, 건강 정보, 지적 재산 및 기타 중요한 데이터와 같은 개인 또는 조직 데이터의 분실 또는 도난을 수반합니다.
데이터 유출의 세 가지 기본 유형은 다음과 같습니다.
일반적인 유출 기술에는 다음이 포함됩니다.
사이버 범죄자가 어떤 기술을 사용하든 유출은 사용자 개인 정보를 위험에 노출하고 기업의 자산을 위험에 노출하며 평판을 손상시키는 광범위한 결과를 초래합니다. 이러한 위협으로부터 스스로를 보호하기 위해 조직은 지속적인 시스템 모니터링, 암호화, 접근 제어, 보안 감사 및 직원 교육을 포함하는 고급 데이터 보안 솔루션을 채택해야 합니다. 조직 전체의 사이버 인식 문화를 조성하면 데이터 유출의 영향을 방지 및 완화하고 신속하고 효율적인 복구를 보장하는 데도 도움이 될 수 있습니다.
민감한 데이터를 보호하지 못하는 조직은 점점 더 엄격해지는 벌금과 처벌에 직면하게 됩니다. 2017년 1억 4,700만 건의 개인 정보가 유출된 사건에 대해 Equifax는 당시 최대 규모의 벌금있던 5억 7,500만 달러를 지불하기로 합의했습니다. 이후 중국의 데이터 보호법을 위반한 차량 공유 업체 Didi Global에 약 12억 달러의 벌금이 부과되어 그 기록이 깨졌습니다.
대부분의 기업은 데이터 유출이 점점 더 커지는 위협이라는 것을 알고 있습니다. 하지만 여전히 많은 기업이 이를 방지하기 위한 적절한 보호 조치를 마련하지 않고 있으며, 유출이 발생했을 때 어떻게 해야 할지 모르는 경우가 많습니다. 이러한 기업들은 해커들이 보안 취약점을 악용하고 개인 식별 정보(PII)를 훔쳐 몸값을 요구하거나 신원 도용, 사기, 다크웹 판매에 사용하기 위해 더욱 정교한 전술을 사용하여 다각도로 끊임없이 공격하는 주요 표적이 되고 있습니다.
강력한 보안 조치와 명확한 사고 대응 계획을 갖추지 않는다면 규모에 관계없이 모든 조직은 법적 및 규제적 결과뿐만 아니라 심각한 재정적, 평판적 피해를 입을 수 있습니다. 크든 작든 데이터 유출을 복구하는 데에는 비용이 많이 들기 때문에 기업은 사전 대응적 기술을 채택하여 이를 방지해야 합니다.
비즈니스에 데이터 유출 리스크가 있습니까? 중요한 고객, 고객 또는 직원 정보를 수집, 접근 및 저장하는 경우 대답은 '예'입니다. 데이터 보안에 대한 최선의 접근 방식은 조직이 표적이 될 것이라고 염두에 두고 평판과 재정적 안정을 포함하여 모든 사람과 모든 것을 안전하게 보호하는 디지털 전략과 전술을 통합하는 것입니다.
데이터 유출은 개인과 기업에 광범위한 결과를 초래하여 재정적, 법적, 평판에 영향을 미친다는 점은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다.
이러한 데이터 유출 결과는 강력한 데이터 보안 관행과 중요한 정보를 무단 접근 또는 노출로부터 보호하는 사전 대응적 조치의 중요성을 강조합니다.
강력한 사이버 보안 조치, 직원 교육 및 인식 제고, 데이터 암호화 및 접근 제어 구현은 데이터 유출을 방지하고 민감한 정보를 보호하는 데 있어 필수적인 첫 단계입니다. 이러한 예방 조치의 우선순위를 정하면 조직은 데이터 취약성을 크게 줄이고 데이터의 무결성과 기밀성을 보호하기 위해 최선을 다할 수 있습니다.
강력한 사이버 보안 조치의 중요성
기업이 사용하는 사이버 보안 조치는 특정 요구 사항과 규제 요구 사항에 따라 다릅니다. 어떤 경우든 악성 코드, 피싱, 해킹과 같은 위협에 대한 적절한 보호에는 일반적으로 다음이 포함됩니다.
고급 사이버 보안 솔루션은 조직의 탄력성을 강화하고 데이터를 보호하며 기업 규모에서 비즈니스를 신속하게 복구할 수 있도록 지원합니다.
직원 교육 및 인식
취약한 암호 관행, 피싱 취약성, 잘못 구성된 보안 설정 또는 접근 제어를 포함한 인적 오류는 자주 데이터 유출의 요인이 됩니다. 조직은 직원들에게 최신 위협, 보안 프로토콜 준수의 중요성, 의심스러운 활동을 인식하고 대응하는 방법에 대해 교육하는 정기적인 교육 세션을 포함하여 직원들의 보안 인식 문화를 조성해야 합니다. 민감한 정보를 처리하기 위해 강력하고 고유한 암호와 프로토콜을 의무적으로 사용하여 데이터 유출 리스크를 줄일 수도 있습니다.
데이터 암호화 및 접근 제어 구현
데이터 암호화는 추가 보안 계층을 추가하여 허가 없이 데이터를 가로채거나 접근하는 경우에도 승인되지 않은 사용자가 PII를 읽을 수 없게 만듭니다. 접근 제어는 민감한 데이터를 보거나 상호작용할 수 있는 사용자를 제한하여 사용자가 업무에 필요한 정보에만 접근할 수 있도록 하는 중요한 도구입니다.
이미 비즈니스상 이미 데이터 유출이 발생한 경우에는 어떻게 해야 할까요?
데이터 유출이 발생한 후 몇 시간, 며칠, 몇 주가 피해를 제한하는 데 매우 중요합니다. 신속한 대응으로 기업은 위기 상황에서 벗어나 명성과 수익을 방어할 수 있는 유리한 위치를 선점할 수 있습니다. 취약점을 해결하고, 영향을 받는 당사자에게 알리고, 법 집행 기관에 알리고, 유출 후 활동에 대비해야 합니다.
기업이 데이터 유출에 더 빨리 대응할수록 유출의 영향을 최소화하고 잠재적 피해를 줄일 가능성이 높아집니다.
다행히도 다음과 같은 기능을 갖춘 첨단 기술을 통해 데이터 유출을 보다 간단하고 효율적으로 해결하고 예방할 수 있게 되었습니다.
발생하는 유출 유형은 다를 수 있지만 동향과 통계에 따르면 데이터 유출에 있어 악의적인 행위자는 차별을 두지 않습니다. 그리고 그들은 더욱 정교한 기술을 사용하여 데이터 보안에 지속적인 문제를 야기하고 있습니다.
새로운 데이터 유출 동향에는 해커가 조직의 데이터를 암호화하고 데이터 공개에 대한 대가를 요구하는 정교한 랜섬웨어 공격의 사용이 포함됩니다. 더 많은 기업이 클라우드 환경으로 마이그레이션함에 따라 클라우드 서비스 및 원격 작업 인프라 활용이 크게 증가했습니다. 해커가 네트워크에 접근하기 위해 조직의 공급망에서 보안이 취약한 요소를 노리는 공급망 공격도 증가하고 있어 조직 내, 파트너 및 공급업체 전반의 보안 확보가 중요해지고 있습니다.
또 하나의 우려 사항은 웹사이트 유출입니다. 공격자는 웹 앱의 데이터베이스에 악성 SQL 코드를 삽입하고 실행하는 것부터 사이트 인증 메커니즘의 결함을 활용하는 것까지 모든 작업을 수행할 수 있는 결함과 허점을 찾아냅니다. DNS 스푸핑 또는 캐시 포이즈닝 역시 분산 서비스 거부(DDoS) 및 크로스 사이트 스크립팅(XSS) 공격과 마찬가지로 심각한 문제입니다.
최근의 중요한 유출 사례는 다음과 같습니다.
그리고 이러한 사례는 계속해서 이어집니다. 악명 높은 BlackCat 랜섬웨어 조직이 법 집행 기관의 간섭에 대한 보복으로 다시 한 번 의료 분야를 표적으로 삼고 있습니다. ChangeHealthcare에 대한 공격으로 솔루션 소스 코드와 수천 개의 공급자, 약국 및 보험 기업에 대한 정보를 포함하여 6TB의 데이터가 도난당했습니다. 브뤼셀에서는 두 명의 국회의원이 정부 전화에서 악성 코드 감염을 발견하여 기밀 국방 업무에 대한 경종을 울렸습니다. 그리고 20개국 이상에서 사용되는 EU 최대 주차 앱인 EasyPark는 랜섬웨어 그룹 DragonForce의 공격을 받아 약 600GB의 데이터 유출을 초래했습니다.
사이버 범죄로 인한 연간 비용이 11조 5,000억 달러로 추산되는 상황에서 강력한 사이버 복원 전략이 시급히 필요한 것은 분명합니다.
기업이 개인 데이터를 보호하는 가장 효과적인 두 가지 방법은 베스트 프랙티스를 준수하고 데이터 유출을 방지하기 위한 강력한 보안 조치를 구현하는 것입니다. 베스트 프랙티스에는 다음이 포함됩니다.
사고 대응 계획을 개발하는 것과 함께 다음과 같은 보안 조치를 취해야 합니다.
조직의 데이터 보안 전략을 점검하려면 상당한 투자가 필요할 수 있지만, AI와 자동화를 통해 기업은 덜 정교한 기술에 의존하는 기업에 비해 위협 탐지 및 대응 비용을 절반 이상 절감할 수 있습니다. 보안 오케스트레이션, 자동화 및 대응(SOAR), 엔드포인트 탐지 및 대응(EDR), 확장 탐지 및 대응(XDR), 사용자 및 엔터티 행동 분석(UEBA)과 같은 AI 기반 솔루션을 사용하면 위협이 데이터 유출로 이어지기 전에 조기에 식별하여 더 빠르고 비용 효율적으로 대응할 수 있는 자동화 기능을 제공할 수 있습니다.
규정 준수는 오늘날 거의 모든 개인 데이터를 처리하는 조직의 중요한 관심사입니다. 유럽의 GDPR과 미국의 CCPA를 비롯한 다양한 규제법은 기업이 개인 정보를 수집, 사용 및 보호하는 방법에 대해 엄격한 요건을 부과하고 있습니다. 또한 규정은 데이터 유출이 발생할 경우 종종 특정 기간 내에 당국과 영향을 받는 개인 모두에게 시기적절하게 통보하도록 규정하고 있습니다.
컴플라이언스를 유지하고 개인 데이터를 보호하기 위해 조직은 비즈니스 목표 및 이러한 규제 요구 사항에 부합하는 포괄적인 데이터 보호 전략을 구현해야 합니다. 정기적인 리스크 평가를 통해 데이터 처리 프로세스의 잠재적 취약성을 파악하고 적절한 보안 조치를 구현하면 이러한 위험을 완화하는 데 도움이 됩니다. 암호화, 접근 제어, 무단 접근 징후에 대한 정기적인 시스템 모니터링은 강력한 데이터 보호 전략의 필수 구성 요소입니다.
또한 조직은 정책과 절차가 투명하고 명확하게 고객과 직원에게 전달되도록 해야 합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.
조직의 데이터 보호 정책과 규정 준수의 중요성에 대해 직원을 교육하는 것도 중요합니다. 또한 기업은 규제 요건의 변화를 파악하고 그에 따라 데이터 보호 전략을 조정해야 합니다. 기존 데이터 보호 관행에 대한 정기적인 검토와 감사를 통해 개선이 필요한 부분을 파악하고 컴플라이언스를 지속적으로 준수할 수 있습니다.
사이버 보안 세계는 매일 새로운 위협이 등장하며 끊임없이 변화하고 있습니다. 조직이 데이터 유출에 대응하고, 보호하고, 방지할 수 있는 고급 데이터 보안 솔루션에 투자하여 이러한 위협보다 앞서가는 것이 중요합니다. 강력한 사이버 보안 조치를 구현하고, 시스템을 정기적으로 업데이트하고, 직원을 교육하면 공격에 대한 취약점을 크게 줄일 수 있으며, 최신 동향과 통계에 대한 정보를 파악하고 민감한 데이터의 지속적인 보안을 보장하는 전략을 채택하는 것 역시 조직에 도움이 됩니다.
AI 기반 데이터 유출에 대처하려면 기업이 악의적인 활동을 발견하고 중지하는 데 도움이 되는 AI 기반 데이터 보안 시스템이 필요합니다. Veritas는 데이터 보호에 다계층 접근 방식을 취하여 조직이 가장 큰 데이터 보호 문제를 해결하고 자신 있게 데이터 보안을 관리할 수 있도록 지원합니다. 탄력성과 보호는 Veritas의 최우선 순위이며, 사용자가 이를 누릴 수 있도록 최선을 다하고 있습니다.
Veritas는 통합형 컴플라이언스 및 거버넌스 솔루션 포트폴리오를 통해 데이터 소스 전반의 인텔리전스를 통합하는 방식으로 유의미한 정보를 찾아내고, 실행 가능한 인사이트를 제공하며, 막대한 비용이 드는 규정 위반 리스크를 최소화합니다. Veritas는 자랑스럽게도 Gartner Magic Quadrant에서 Enterprise Information Archiving의 리더로 선정되었습니다. 이는 고객의 데이터 및 규제 복잡성을 해결하도록 시장을 선도하는 클라우드 중심 솔루션을 제공하겠다는 당사의 노력이 인정받았음을 의미합니다.
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