RBAC 정책은 최소 권한 원칙(PoLP)을 적용하여 사이버 보안 취약점을 해결하는 데 도움이 됩니다. PoLP에서 사용자 역할은 작업을 완료하거나 작업을 수행하는 데 필요한 최소 수준의 권한에 대한 액세스 권한을 부여합니다. 예를 들어, 주니어 개발자는 앱의 소스 코드에서 작업할 수 있는 권한이 있지만 감독자의 승인 없이는 변경 사항을 커밋할 수 없습니다.
RBAC는 민감한 데이터에 대한 액세스를 제한함으로써 우발적인 데이터 손실과 의도적인 데이터 침해를 방지하는 데 도움이 됩니다. 구체적으로, RBAC는 해커가 초기 네트워크 액세스 벡터를 사용하여 시스템 전체로 점진적으로 도달 범위를 확장하는 수평 이동을 줄이는 데 도움이 됩니다.
X-Force Threat Intelligence Index에 따르면 해커가 합법적인 사용자의 계정을 탈취하고 해당 권한을 사용하여 피해를 입히는 유효한 계정 남용이 가장 일반적인 사이버 공격 벡터입니다. RBAC는 애초에 해당 계정이 액세스할 수 있는 항목을 제한하여 해커가 사용자 계정으로 할 수 있는 피해를 완화합니다.
마찬가지로 내부자 위협은 데이터 침해의 가장 큰 비용 발생 원인 중 하나입니다. 데이터 유출 비용(CODB) 보고서에 따르면 악의적인 내부자에 의한 침해로 인한 비용은 평균 492만 달러로, 전체 평균 침해 비용인 444만 달러보다 높습니다.
RBAC는 사용자 권한을 제한함으로써 직원이 악의적이거나 부주의하게 액세스 권한을 오용하여 조직에 해를 끼치는 것을 어렵게 만듭니다.
고급 인공 지능(AI)의 사용이 증가함에 따라 시스템 접근에 대한 신중한 제한이 더욱 중요해질 것입니다. 사용자들이 허가 없이 기밀 또는 민감한 정보를 생성형 AI 툴에 제공할 때 문제가 발생할 수 있으며, 이를 위한 보호 장치가 거의 없습니다. IBM 기업가치연구소(IBV)의 연구에 따르면, 현재의 생성형 AI 프로젝트 중 24%만이 이니셔티브를 보호하는 구성 요소를 가지고 있다고 합니다.