데이터 유출이란 무엇인가요?

데이터 유출은 데이터 보안 관행과 시스템이 부실하여 우발적으로 발생하는 경우가 많다는 점에서 데이터 침해와는 다릅니다. 반면, 침해는 일반적으로 사이버 범죄자의 표적 사이버 공격의 결과입니다. 유출이 발생하면 민감한 정보가 노출되어 조직이 악용에 취약해집니다. 데이터 유출은 데이터 침해로 이어질 수 있으며, 종종 재정적, 법적 및 평판 손상을 초래할 수 있습니다.

데이터 유출은 일반적인 원인으로 인해 발생합니다. 보안이 부족한 클라우드 스토리지와 잘못 구성된 방화벽이 흔한 문제이지만, 그 외에도 다음과 같은 경우가 있습니다.

• 인적 오류
• 소셜 엔지니어링 및 피싱
• 내부자 위협
• 기술적 취약성
• 전송 중인 데이터
• 저장 데이터
• 사용 중인 데이터

인적 오류

잘못된 수신자에게 이메일을 보내거나 적절한 승인 없이 기밀 정보를 공유하는 등 민감한 데이터를 잘못 관리하면 쉽게 유출될 수 있습니다.

소셜 엔지니어링 및 피싱

해커는 직원을 속여 SSN이나 로그인 자격 증명과 같은 개인 데이터를 유출하도록 유도하여 인적 요소를 악용하여 더 큰 규모의 공격을 가능하게 합니다.

내부자 위협

민감한 정보에 액세스할 수 있는 불만을 품은 직원이나 계약자는 의도적으로 데이터를 유출할 수 있습니다.

기술적 취약성

패치되지 않은 소프트웨어, 취약한 인증 프로토콜 및 오래된 시스템은 악의적인 행위자가 유출을 악용할 수 있는 기회를 만듭니다. 잘못 구성된 API는 특히 클라우드 및 마이크로서비스 아키텍처의 증가로 인해 증가하는 위험 벡터이며 의도치 않게 민감한 데이터를 노출할 수 있습니다.

전송 중인 데이터

이메일, 메시징 또는 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API) 호출을 통해 전송되는 민감한 데이터는 가로채기에 취약할 수 있습니다. 암호화와 같은 적절한 데이터 보호 조치가 없으면 이 정보가 무단 액세스에 노출될 수 있습니다. 암호화 표준 및 네트워크 세분화는 전송 중인 데이터를 보호하는 데 유용한 도구입니다.

저장 데이터

데이터베이스, 서버 또는 클라우드 스토리지에 저장된 정보는 잘못된 보안 설정이나 부적절한 권한으로 인해 유출될 수 있습니다. 예를 들어, 소스 코드, SSN 또는 영업 비밀과 같은 기밀 정보에 대한 공개 액세스는 보안 위험을 초래할 수 있습니다. 보안 액세스 제어, 최소 권한 모델 및 지속적인 모니터링 을 통해 조직은 보안 격차가 존재할 수 있는 위치를 더 깊이 이해할 수 있습니다.

사용 중인 데이터

암호화되지 않은 노트북이나 USB와 같은 스토리지에 저장된 데이터 등 엔드포인트 취약점이 있는 경우 시스템이나 디바이스를 통해 처리되는 데이터가 유출될 수 있습니다. 이러한 유형의 노출은 직원이 보안 정책을 따르지 않는 경우에도 발생할 수 있습니다.

데이터 유출의 결과는 특히 PII 또는 영업 비밀과 관련된 경우 심각할 수 있습니다. 사이버 범죄자가 랜섬웨어 공격, 신원 도용 또는 다크 웹에서 정보를 판매하기 위해 쉽게 액세스할 수 있는 데이터를 악용할 수 있기 때문에 금전적 손실, 평판 손상 및 법적 영향이 종종 발생합니다. 신용카드 정보와 관련된 데이터 유출을 경험한 조직은 상당한 벌금과 소비자 신뢰의 상당한 손실에 직면할 수 있습니다. 데이터 유출로 인한 GDPR 및 HIPAA와 같은 규정 위반은 무거운 처벌과 법적 결과를 초래할 수도 있습니다.

실제 세계에서 자주 발생하는 데이터 유출 사례 중 하나는 암호화되지 않은 데이터 스토리지 환경에서 중요한 개인 정보가 실수로 노출되는 것입니다. 이 데이터에는 해커가 신원 도용이나 사기 거래에 사용할 수 있는 전화번호, 주민등록번호, 신용카드 세부 정보가 포함될 수 있습니다. 유출된 데이터는 랜섬웨어 공격에서도 악용될 수 있으며, 악의적인 행위자가 노출된 정보를 암호화하고 종종 결함이 있는 시스템이나 성공적인 피싱 사기를 통해 액세스 권한을 얻은 후 공개에 대한 지불을 요구합니다.

2023년 Microsoft에서 발생한 유출로 인해 오브젝트 스토리지의 일종인 Azure Blob Store가 잘못 구성되어 38TB의 민감한 내부 데이터가 노출되었습니다. 이 데이터에는 개인 데이터, 개인 키, 비밀번호 및 오픈 소스 AI 훈련 데이터와 같은 기밀 정보가 포함되었습니다.

또 다른 눈에 띄는 사건은 영국의 NHS, 의회 및 군대를 위한 서비스를 운영하는 그룹인 Capita와 관련이 있습니다. Amazon S3 버킷은 다양한 영국 의회 및 시민에게 영향을 미치는 개인 및 재무 데이터를 노출했습니다. 그 결과 Capita는 약 8,500만 달러의 재정적 손실을 입었고 회사 주가는 12% 이상 하락했습니다.

특히 AWS 및 Azure와 같은 서비스에서 부적절하게 구성된 클라우드는 계속해서 우발적인 데이터 노출의 주요 원인이 되어 있으며, 종종 수백만 명의 사용자에게 영향을 미치고 보안 설정 오류로 인해 민감한 정보가 노출됩니다.

멀웨어 및 내부자 위협은 여전히 우려 사항이지만 대부분의 데이터 유출은 고의적인 사이버 공격이 아닌 운영 오류로 인해 발생합니다. 강력한 데이터 보호 프레임워크, 지속적인 모니터링 및 빈번한 감사를 구현함으로써 기업은 민감한 정보를 더 잘 보호하고 노출 위험을 최소화할 수 있습니다.

사전 예방적인 다계층 보안 전략은 데이터 처리의 모든 단계에서 위험을 완화하고 데이터 보호를 보호하는 데 필수적입니다.

데이터 유출 방지(DLP) 도구를 구현하면 조직에서 데이터 접근을 모니터링하고 민감한 정보의 흐름을 제어하는 데 도움이 됩니다. DLP 솔루션을 사용하면 데이터 팀이 데이터를 감사하고, 액세스 제어를 적용하고, 무단 파일 이동을 탐지하고, 중요한 데이터가 조직 외부로 공유되는 것을 차단하고, 중요한 정보가 유출되거나 오용되지 않도록 보호할 수 있습니다.

제3자 위험에 대한 평가 및 감사는 민감한 데이터를 처리하는 공급업체 또는 계약자의 취약성을 식별하고 완화하는 데 중요합니다. 제3자 위험 관리 소프트웨어는 외부 파트너를 통한 데이터 노출 가능성을 최소화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

데이터 암호화, 자동화된 취약성 검사, 클라우드 태세 관리, 엔드포인트 보호, 다단계 인증 프로토콜 및 포괄적인 직원 보안 인식 교육과 같은 강력한 보안 관행을 사용하면 무단 액세스 위험을 줄일 수 있습니다.

체계적인 랜섬웨어 전략을 통해 조직이 랜섬웨어를 신속하게 격리하여 확산을 방지하고 귀중한 데이터를 보호할 수 있습니다. 또한 잘 정의된 계획은 모든 이해관계자가 자신의 역할을 알 수 있도록 하여 가동 중지 시간을 줄이고 재무 및 평판 위험을 완화하는 데 도움이 됩니다. 이 접근 방식은 취약점을 식별하고 향후 공격을 방지하며 중요한 데이터를 보호하는 데 도움이 됩니다.

머신 러닝의 맥락에서 '데이터 유출'이라는 용어는 데이터 보안 및 손실 방지에서 일반적으로 사용되는 용어와는 다른 의미를 갖습니다. 데이터 유출은 개발 과정에서 학습 데이터 세트 외부의 정보를 모델에 부적절하게 도입하는 것을 말하며, 이로 인해 지나치게 낙관적이고 잘못된 결과를 초래할 수 있습니다. 이러한 유형의 데이터 유출은 머신 러닝 알고리즘이 액세스해서는 안 되는 데이터에 대해 학습할 때 발생하며, 그 결과 개발에서는 매우 우수한 성능을 발휘하지만 실제 애플리케이션에서는 실패하는 모델이 생성됩니다.

누출의 영향을 받는 모델은 개발 중에 높은 정확도를 보여 잘 수행되지만 보이지 않는 새로운 데이터로 일반화하지 못하는 경우가 많습니다. 특히 실제 성능이 가장 중요한 금융 사기 탐지, 의료 진단 또는 사이버 보안 분야에 머신 러닝 모델을 배포할 때 더욱 그렇습니다. 적절한 교차 검증과 민감한 데이터의 신중한 처리는 이러한 형태의 유출을 방지하는 데 중요합니다.

강력한 데이터 거버넌스 관행과 교차 검증과 같은 모델 검증 기법을 구현하면 유출을 방지하고 모델 일반화가 필요하다는 것을 증명할 수 있습니다. 데이터 유출을 방지하는 것은 안정적이고 안전한 모델을 구축하는 데 필수적입니다.