데이터 유출은 권한이 없는 당사자가 개인 데이터(주민등록번호, 은행 계좌 번호, 의료 데이터) 또는 기업 데이터(고객 데이터 기록, 지적 재산, 재무 정보)를 포함한 민감한 데이터 또는 기밀 정보에 액세스하는 모든 보안 사고를 말합니다.
'데이터 유출' 및 '유출'이라는 용어는 종종 '사이버 공격'과 같은 의미로 사용됩니다. 하지만 모든 사이버 공격이 데이터 유출인 것은 아니며, 모든 데이터 유출이 사이버 공격인 것도 아닙니다.
데이터 유출에는 데이터의 기밀성이 훼손된 보안 위반만 포함됩니다. 예를 들어, 웹사이트를 마비시키는 분산 서비스 거부(DDoS) 공격은 데이터 유출이 아닙니다. 하지만 기업의 고객 데이터를 잠그고 몸값을 지불하지 않으면 데이터를 판매하겠다고 협박하는 랜섬웨어 공격은 데이터 유출에 해당합니다. 하드 드라이브, 썸 드라이브 또는 민감한 정보가 포함된 종이 파일의 물리적 도난도 마찬가지입니다.
이제 18년째를 맞이하는 데이터 유출로 인한 비용 보고서 2023은 보안 및 IT팀이 위험을 관리하고 잠재적 손실을 줄이는 데 도움이 되는 중요한 인사이트를 제공합니다.
IBM의 2022년 데이터 유출 비용 보고서에 따르면 데이터 유출로 인한 전 세계 평균 비용은 미화 435만 달러이며, 미국의 평균 데이터 유출 비용은 그 두 배 이상인 944만 달러에 달합니다. 보고서에서 조사한 조직의 83%는 2회 이상의 데이터 유출을 경험했습니다.
대기업 및 중소기업, 공공 및 민간 기업, 연방, 주 정부 및 지방 정부, 비영리 조직 등 모든 규모와 유형의 조직이 유출에 취약합니다. 그러나 데이터 유출의 결과는 의료, 금융, 공공 부문과 같은 분야의 조직에 특히 심각합니다. 정부 기밀, 환자 건강 정보, 은행 계좌 번호, 로그인 자격 증명 등 이러한 기업이 취급하는 데이터의 가치와 유출 시 기업이 직면하는 엄격한 규제 벌금 및 처벌로 인해 유출 비용은 훨씬 더 높아집니다. 예를 들어, IBM 보고서에 따르면 평균 의료 데이터 침해 비용은 1,010만 달러로 전체 침해 평균 비용의 두 배 이상입니다.
데이터 유출 비용은 여러 가지 요인으로 인해 발생하며, 그 중 일부는 다른 요인보다 더 놀랍습니다. 이로 인해 비즈니스 손실, 매출 손실, 고객 손실로 인해 데이터 유출 피해자는 평균 142만 달러의 손실을 입게 됩니다. 그러나 유출 탐지 및 억제 비용은 평균 144만 달러로 비용 부담이 더 높습니다. 또한 벌금, 합의금, 법률 비용부터 보고 비용, 피해 고객에 대한 무료 신용 모니터링 제공까지 모든 것을 포함한 유출 후 비용으로 인해 데이터 유출 피해자는 평균 149만 달러의 비용을 지출합니다. 데이터 유출 보고 요건은 특히 비용과 시간이 많이 소요될 수 있습니다.
데이터 유출의 원인은 다음과 같습니다.
대부분의 악의적인 공격은 금전적 이득을 목적으로 합니다. 해커는 신용 카드 번호, 은행 계좌 또는 기타 금융 정보를 도용해 사람과 회사로부터 직접 자금을 빼낼 수 있습니다. 이들은 신원 도용(피해자 명의로 대출을 받고 신용카드를 개설하는 등)을 위해 개인 식별 정보(PII)인 주민등록번호와 전화번호를 도용하거나 다크웹에서 판매할 수 있으며, 주민등록번호는 건당 1달러, 여권 번호는 2,000달러(ibm.com 외부 링크)까지 받을 수 있습니다. 사이버 범죄자는 개인 정보나 훔친 자격 증명을 다크 웹의 다른 해커에게 판매할 수도 있으며, 해커는 이를 악의적인 목적으로 사용할 수 있습니다.
데이터 유출에는 다른 목적이 있을 수 있습니다. 비양심적인 조직은 경쟁사의 영업 비밀을 훔칠 수 있습니다. 국가 행위자들은 민감한 정치 거래, 군사 작전 또는 국가 인프라에 대한 정보를 훔치기 위해 정부 시스템을 침해할 수 있습니다. 해커가 민감한 데이터를 파괴하거나 훼손하기 위해서만 액세스하는 등 순전히 파괴적인 침해도 있습니다. 2022 데이터 유출 비용 보고서에 따르면 유출 사고의 17%를 차지하는 이러한 파괴적인 공격은 조직에 피해를 입히려는 국가적 행위자나 핵티비스트 그룹의 소행인 경우가 많습니다.
2022년 데이터 유출 비용 보고서에 따르면 평균 데이터 유출 수명 주기는 277일이며, 이는 조직이 현재 진행 중인 유출을 식별하고 억제하는 데 그만큼 오랜 시간이 걸린다는 것을 의미합니다.
내부 또는 외부 위협 행위자에 의한 의도적인 데이터 유출은 동일한 기본 패턴을 따릅니다.
악의적인 공격자는 여러 가지 공격 벡터 또는 방법을 사용하여 데이터 유출을 수행할 수 있습니다. 가장 일반적인 것은 다음과 같습니다:
2022년 데이터 유출 비용 에 따르면 자격 증명 도난이나 손상은 데이터 침해의 19%를 차지하는 가장 일반적인 초기 공격 벡터입니다. 해커는 무차별 암호 대입 공격을 사용하거나, 다크 웹에서 도난당한 자격 증명을 구매하거나, 소셜 엔지니어링 공격을 통해 직원을 속여 자격 증명을 공개하도록 유도하여 자격 증명을 훔치거나 손상시킬 수 있습니다.
소셜 엔지니어링은 사람들을 심리적으로 조종하여 자신도 모르게 자신의 정보 보안을 침해하도록 하는 행위입니다. 가장 일반적인 소셜 엔지니어링 공격 유형인 피싱은 유출 사고의 16%를 차지하며 두 번째로 많이 발생하는 데이터 유출 공격 벡터이기도 합니다. 피싱 사기는 사기성 이메일, 문자 메시지, 소셜 미디어 콘텐츠 또는 웹사이트를 사용하여 사용자를 속여 자격 증명을 공유하거나 멀웨어를 다운로드하도록 유도합니다.
2022년 데이터 유출 비용 보고서에 따르면 기업이 랜섬웨어 침해를 식별하고 차단하는 데 평균 326일이 걸립니다. 2023년 X-Force 위협 인텔리전스 인덱스에 따르면 랜섬웨어의 평균 실행 시간이 2019년 60일 이상에서 2021년 3.85일로 줄어든 것으로 나타나 특히 우려스러운 상황입니다. 랜섬웨어 관련 침해로 인한 평균 비용은 미화 454만 달러이며, 이 수치에는 랜섬 지불이 포함되지 않은 수치이기 때문에, 수천만 달러에 달할 수 있습니다.
사이버 범죄자는 웹사이트, 운영 체제, 엔드포인트, Microsoft Office 또는 웹 브라우저와 같이 일반적으로 사용되는 소프트웨어와 같은 IT 자산의 취약점을 악용하여 대상 네트워크에 액세스할 수 있습니다. 해커가 취약점을 찾으면 이를 사용하여 네트워크에 악성 코드를 주입하는 경우가 많습니다. 피해자의 키 입력 및 기타 민감한 데이터를 기록하여 해커가 운영하는 명령 및 제어 서버로 다시 전송하는 스파이웨어는 데이터 유출에 사용되는 일반적인 멀웨어 유형입니다.
대상 시스템을 직접 침해하는 또 다른 방법인 SQL 주입은 보안되지 않은 웹사이트의 SQL(구조적 쿼리 언어) 데이터베이스의 취약점을 이용합니다. 해커는 웹사이트의 검색 필드에 악성 코드를 입력하여 데이터베이스에서 신용카드 번호나 고객의 개인 정보와 같은 개인 데이터를 반환하도록 유도합니다.
해커는 직원의 실수를 이용하여 기밀 정보에 접근할 수 있습니다. 예를 들어, IBM의 2022년 데이터 유출 비용 보고서에 따르면 클라우드 구성 오류가 침해의 15%에서 초기 공격 벡터로 작용했습니다. 또한 직원은 데이터를 보안되지 않은 위치에 저장하거나, 하드 드라이브에 민감한 정보가 저장된 장치를 잘못 배치하거나, 네트워크 사용자에게 과도한 데이터 액세스 권한을 실수로 부여하여 공격자에게 데이터를 노출할 수 있습니다. 사이버 범죄자는 일시적인 시스템 중단과 같은 IT 장애를 이용하여 민감한 데이터베이스에 몰래 들어갈 수도 있습니다.
공격자는 직원의 업무용 또는 개인용 기기를 훔쳐 여기에 포함된 민감한 데이터에 액세스하거나, 회사 사무실에 침입하여 종이 문서와 실제 하드 드라이브를 훔치거나, 실제 신용 카드 및 직불 카드 리더기에 스키밍 장치를 설치하여 개인의 결제 카드 정보를 수집할 수 있습니다.
몇 가지 사례를 통해 데이터 유출 원인과 비용의 범위를 확인할 수 있습니다.
정기적인 취약성 평가, 예약 백업, 미사용 및 전송 중인 데이터의 암호화, 적절한 데이터베이스 구성, 시스템 및 소프트웨어의 적시 적용 등 표준 보안 조치를 통해 데이터 유출을 예방하고 데이터 유출이 발생했을 때 그 타격을 완화할 수 있습니다. 그러나 오늘날 조직은 데이터 유출을 더 효과적으로 방지하고 그로 인한 피해를 완화하기 위해 보다 구체적인 데이터 보안 제어, 기술 및 모범 사례를 구현할 수 있습니다.
사고 대응 계획. 사이버 위협을 탐지, 억제 및 근절하기 위한 청사진인 조직의사고 대응 계획(IRP)은 데이터 유출의 피해를 완화하는 가장 효과적인 방법 중 하나입니다 .2022년 데이터 유출 비용 보고서에 따르면 정기적으로 테스트를 거친 사고 대응 계획과 공식적인 사고 대응 팀을 보유한 조직의 데이터 유출 비용은 평균 326만 달러로, 사고 대응 팀과 계획이 없는 조직의 평균 데이터 유출 비용보다 266만 달러 낮습니다.
AI 및 자동화. 2022 데이터 유출 비용 보고서에 따르면 위협 탐지 및 대응을 위해 높은 수준의인공 지능(AI) 과 자동화를 적용하는 조직은 이러한 기술을 낮은 수준으로적용하는 조직보다 평균 데이터 유출 비용이 55.3% 낮은 것으로 나타났습니다. SOAR(보안 오케스트레이션, 자동화 및 대응), UEBA(사용자 및 엔터티 행동 분석), EDR(엔드포인트 탐지 및 대응), XDR(확장 탐지 및 대응)과 같은 기술은 AI와 고급 분석을 활용하여 데이터 유출로 이어지기 전에 위협을 조기에 식별하고 자동화 기능을 제공하여 더 빠르고 비용을 절감할 수 있는 대응을 가능하게 합니다.
직원 교육. 소셜 엔지니어링과 피싱 공격이 침해 사고의 주요 원인이므로 이러한 공격을 인식하고 피할 수 있도록 직원을 교육하면 기업의 데이터 유출 위험을 줄일 수 있습니다. 또한 직원들이 데이터를 올바르게 처리하도록 교육하면 우발적인 데이터 침해 및 데이터 유출을 방지하는 데 도움이 될 수 있습니다.
ID 및 액세스 관리(IAM). 강력한 비밀번호 정책, 비밀번호 관리자, 2단계 인증(2FA) 또는 다단계 인증(MFA), 싱글 사인온(SSO) 및 기타 ID 및 액세스 관리(IAM) 기술 및 관행을 통해 조직은 가장 일반적인 데이터 유출 공격 벡터인 도난 또는 손상된 자격 증명을 사용하는 해커를 더 효과적으로 방어할 수 있습니다.
제로 트러스트 보안 접근 방식. 제로 트러스트 보안 접근 방식은 네트워크 외부에 있든 이미 내부에 있든 모든 사용자 또는 엔티티를 절대 신뢰하지 않고 지속적으로 검증하는 접근 방식입니다. 구체적으로 제로 트러스트에는 다음이 필요합니다.
이러한 제어 기능은 데이터 유출 및 기타 사이버 공격을 초기에 식별 및 차단하고 네트워크에 액세스하는 해커 및 공격의 이동과 진행을 제한하여 데이터 유출 및 기타 사이버 공격을 차단하는 데 도움이 될 수 있습니다.
연결되고 현대화된 보안 제품군으로 공격에 대응 QRadar 포트폴리오는 엔터프라이즈급 AI가 내장되어 있으며 공통 사용자 인터페이스, 공유 인사이트, 연결된 워크플로우를 통해 엔드포인트 보안, 로그 관리, SIEM 및 SOAR를 위한 통합 제품을 제공합니다.
온프레미스 또는 하이브리드 클라우드에서 구현되는 IBM 데이터 보안 솔루션은 사이버 위협을 조사 및 해결하고, 실시간 제어를 시행하며, 규정 준수를 관리하기 위한 가시성과 인사이트를 얻는 데 도움을 줍니다.
사전 예방적 위협 사냥, 지속적인 모니터링 및 위협에 대한 심층 조사는 이미 바쁜 IT 부서가 직면한 우선 순위 중 일부에 불과합니다. 신뢰할 수 있는 인시던트 대응 팀이 대기하고 있으면 대응 시간을 줄이고 사이버 공격의 영향을 최소화하며 더 빠르게 복구하는 데 도움이 됩니다.