"데이터 마스킹은 다양한 방법을 통해 기밀 데이터를 사용자로부터 숨기되 애플리케이션 프로그램과 비즈니스 프로세스에서는 계속 사용할 수 있도록 하는 프로세스입니다."
매년 데이터 유출로 인해 수백만 명의 민감한 정보가 노출되고, 이로 인해 많은 기업이 수백만 달러의 손실을 입습니다. 실제로 데이터 유출로 인한 평균 비용은 다음과 같습니다. 424만 달러(2021년 기준). 개인 식별 정보(PII)는 유출된 모든 데이터 범주 중에서 가장 비용이 많이 듭니다.
따라서 이제 많은 기업이 데이터 보호를 다른 무엇보다 우선시합니다. 그 결과 데이터 마스킹은 많은 기업이 민감한 데이터를 보호하는 데 필수적인 방법으로 발전했습니다.
데이터 마스킹이란 무엇인가요?
데이터 마스킹은 민감한 데이터를 마스킹하는 프로세스입니다. 민감한 데이터를 중요하지 않은 데이터 또는 의사 데이터로 대체하여 보호합니다. 무단 액세스 및 의도하지 않은 수정으로부터 민감한 데이터를 보호하기 위한 보안 조치로 사용할 수 있습니다.
데이터 마스킹은 소프트웨어 개발 수명 주기 (SDLC) 의 여러 단계에서 수행할 수 있습니다:
- 애플리케이션 개발 중 iOS 애플리케이션이든 Android 애플리케이션이든 애플리케이션은 실제 데이터 대신 마스킹된 데이터를 사용하여 개발됩니다. 이렇게 하면 원본 데이터가 개발자나 테스터에게 노출되지 않도록 보호할 수 있습니다.
- 테스트 중 - 테스트 케이스는 실제 데이터 대신 마스킹된 데이터를 사용하여 실행됩니다. 이렇게 하면 테스트 중에 원본 데이터가 테스터에게 노출되지 않도록 테스터에게 노출되지 않도록.
- 배포 후 - 애플리케이션은 실제 데이터 대신 마스킹된 데이터를 사용하여 배포됩니다. 이렇게 하면 배포 후 원본 데이터가 최종 사용자에게 노출되지 않도록 보호할 수 있습니다.
데이터 마스킹 유형
민감한 데이터를 마스킹하면 권한이 없는 사용자나 애플리케이션에 노출될 수 있는 환경에서 민감한 정보가 처리되거나 저장되는 동안 효과적으로 보호할 수 있습니다. 데이터 마스킹은 개발, 테스트, 프로덕션 환경을 포함한 여러 애플리케이션 수명 주기 단계에서 적용할 수 있습니다.
데이터 마스킹은 다음 방법 중 하나를 사용하여 구현할 수 있습니다:
즉시: 이 유형의 데이터 마스킹은 애플리케이션이 민감한 데이터를 처리할 때 발생합니다. 애플리케이션은 민감한 필드를 다른 애플리케이션이나 백엔드 시스템으로 보내기 전에 임의의 숫자, 문자 또는 기호로 대체합니다.
동적: 동적 데이터 마스킹은 암호화 및 토큰화와 같은 기술을 사용하여 민감한 데이터를 보호합니다. 각 민감한 데이터에 필요한 보호 수준을 기준으로 한 번에 한 가지 기술을 적용하여 이를 수행합니다.
정적: 정적 데이터 마스킹은 AES(고급 암호화 표준) 알고리즘을 사용하여 모든 민감한 데이터를 암호화한 다음 네트워크의 다른 곳으로 전송하기 전에 인공적인 값으로 대체합니다.
결정론적: 이 방법은 실제 값을 임의의 값으로 대체하여 마스킹된 두 행이 일치하는 값을 갖지 않도록 합니다. 그 결과 원래 값의 의미가 완전히 사라지지만 마스킹된 데이터 집합을 마치 마스킹하지 않은 것처럼 통계적으로 분석할 수 있습니다.
통계적 데이터 난독화: 민감한 데이터를 마스킹하는 것은 무작위화 기법을 사용하여 데이터의 의미(예: 구조)에 대한 필수 정보를 잃지 않고 데이터의 패턴을 방해합니다. 정적 데이터 난독화는 항목이 원래 상태에서 수정되었음을 나타내지 않으므로 데이터 세트의 기밀성 또는 무결성을 위험에 빠뜨리지 않고는 정적 데이터 난독화를 사용할 수 없는 경우가 있을 수 있습니다.
데이터 마스킹 기법
데이터 마스킹을 구현하는 데 사용할 수 있는 기술은 다음과 같이 다양합니다:
셔플
셔플링은 열 데이터 내의 요소를 순열하여 요소 간에 상관관계가 없도록 하는 작업입니다. 예를 들어 값이 1부터 9까지인 경우 셔플링은 행이 임의의 순서로 정렬되는 것을 의미합니다.
흐림
흐리게 처리에는 가우시안 블러 또는 중앙값 필터와 같은 노이즈 함수를 적용하여 행 내의 필드를 숨기는 것이 포함됩니다. 이 기법은 열이나 행의 총 개수는 변경하지 않지만 그 값은 변경합니다. 그러나 노이즈 함수는 선형 회귀 분석과 같은 통계 분석 기법을 사용하여 쉽게 리버스 엔지니어링할 수 있기 때문에 상관관계 공격에 대한 보호 효과가 크지 않습니다.
대체
민감한 데이터는 원본 데이터에 대한 정보를 드러내지 않는 자리 표시자 값(예: 시퀀스 번호)으로 대체됩니다. 예를 들어, 금융 서비스의 신용카드 번호는 실제 카드 소유자를 추적할 수 없는 무의미한 숫자로 마스킹될 수 있습니다.
토큰화
토큰화는 민감한 데이터의 한 부분을 그 자체로는 가치가 없지만 애플리케이션에서 특정 범주에 속하는 것으로 인식할 수 있는 다른 데이터로 대체합니다. 예를 들어 은행 계좌 번호는 실제 계좌 번호가 아닌 임의의 토큰으로 대체될 수 있습니다.
캐릭터 스크램블링
민감한 데이터는 원래 형태로 되돌릴 수 없도록 스크램블링됩니다.
데이터 마스킹 예시 - 사용처!
민감한 데이터를 마스킹하면 다음과 같은 방법으로 데이터 보안 위협으로부터 보호할 수 있습니다:
데이터 보안 위협으로부터 보호
데이터 마스킹은 신용카드 번호, 주민등록번호 등 민감한 정보를 마스킹하여 보안 위협으로부터 보호합니다. PII(개인 식별 정보) 를 마스킹하여 데이터베이스나 스프레드시트에 저장될 수 있는 민감한 정보를 보호합니다. 이렇게 하면 해커나 권한이 없는 사람이 데이터베이스나 스프레드시트에 액세스하더라도 실제 데이터를 볼 수 없습니다. 마스킹된 데이터는 이들에게 쓰레기처럼 보일 것입니다.
정보 공유 허용
데이터 마스킹으로 민감한 정보를 보호하면 제3자가 기본 데이터에 액세스할 염려 없이 안전하게 정보를 공유할 수 있습니다. 이를 통해 개인정보와 기밀을 보호하면서 고객 목록 및 판매 데이터와 같은 중요한 정보를 공유하여 제3자와 보다 효율적으로 협업할 수 있습니다.
형식 및 구조 보존
데이터 마스킹은 데이터의 형식과 구조를 보존하여 비즈니스 데이터를 테스트에 계속 사용할 수 있도록 합니다. 이를 통해 기업은 코드를 변경하거나 다시 작성하지 않고도 기존 애플리케이션을 계속 사용할 수 있으므로 새로운 시스템을 배포할 때 중단을 방지할 수 있습니다. 데이터 마스킹을 통해 기업은 민감한 정보 유출에 대한 걱정 없이 실제 데이터를 테스트할 수 있습니다.
의도치 않은 액세스로부터 중요한 데이터 보호
데이터 마스킹은 권한이 부여된 사용자만 민감한 정보에 액세스할 수 있도록 합니다. 이름, 주소, 전화번호, 주민등록번호(SSN)와 같은 모든 개인 식별자를 제거하여 실수로 개인 데이터가 공개되는 것을 방지합니다. 또한 병력, 신용카드 번호, 운전면허 번호, 여권 번호와 같은 기타 식별 정보도 제거하여 마스킹된 데이터를 볼 때 해당 정보가 보이지 않도록 합니다.
마지막 말
데이터 마스킹은 민감한 데이터를 보호하는 데 있어 필수적인 요소입니다. 개인 또는 비즈니스 데이터베이스가 있는데 이 데이터를 보호하는 프로세스가 없다면 데이터가 노출될 위험에 처할 수 있습니다. 또한 데이터 마스킹을 구현하기로 결정할 때는 신중하게 연구하고 계획된 전략이 필요합니다.
이메일 보안을 강화하는 데 도움이 필요하면 다음을 구현하세요. DMARC 을 구현하여 스푸핑 및 피싱 공격으로부터 이메일을 보호하세요.
- 블록체인이 이메일 보안을 개선할 수 있을까요? - 2024년 5월 9일
- 데이터센터 프록시: 프록시 세계의 주력 제품 공개 - 2024년 5월 7일
- 최근 피싱 공격에서 DMARC "없음" 정책을 악용한 킴수키(Kimsuky) - 2024년 5월 6일