데이터 보안은 디지털 정보의 전체 라이프사이클에서 무단 액세스, 손상 또는 도난으로부터 디지털 정보를 보호하는 것입니다. 이는 하드웨어와 스토리지 기기에서부터 관리, 액세스 통제, 소프트웨어 애플리케이션의 논리적 보안에 이르기까지 정보 보안의 모든 측면을 아우르는 개념입니다. 아울러 조직의 정책과 절차도 포함됩니다.

강력한 데이터 보안 정책을 적절하게 적용하면 사이버범죄 행위 뿐 아니라 오늘날 데이터 유출의 주요 원인인 내부 위협과 인적 오류로부터 조직의 정보를 보호할 수 있습니다. 데이터 보안은 중요 데이터가 저장된 장소와 어떻게 사용되는지에 대한 조직의 가시성을 향상시키는 여러 배포 도구와 기술을 포함합니다. 이상적으로는, 이러한 툴들이 암호화, 데이터 마스킹과 민감한 파일의 편집과 같은 보호 장치를 적용하고 직속 감사 부서에 대한 보고와 규제 요건 준수를 자동화할 수 있어야 합니다.


비지니스 과제
디지털 혁신으로 오늘날 기업의 운영 및 경쟁 방식의 모든 측면에 근본적인 변화가 일어나고 있습니다. 기업이 생성, 처리, 저장하는 데이터의 용량이 급격히 증가하고 있으며 이에 따라 데이터 거버넌스의 필요성은 더욱 높아지고 있습니다. 또한, 컴퓨팅 환경은 퍼블릭 클라우드, 기업의 데이터 센터는 물론이고, 여기에 IoT(사물인터넷) 센서와 로봇, 원격 서버에 이르는 다양한 엣지 디바이스를 포함하면서 예전보다 더욱 복잡해 졌습니다. 이러한 복잡성으로 인해 공격 표면은 더욱 확대되고, 따라서 공격에 대한 모니터링과 보안이 더욱 더 어려워집니다.
동시에 개인정보 보호에 대한 소비자의 인식도 높아지고 있습니다. 데이터 보호 계획에 대한 공공의 수요 증가에 힘입어서 최근 유럽의 일반데이터보호규정(GDPR, General Data Protection Regulation)과 캘리포니아 소비자 프라이버시 법(CCPA, California Consumer Protection Act) 등의 다양한 신규 법규가 제정되었습니다. 이러한 법규는 전자 건강 기록을 보호하는 건강보험의 이전 및 책임에 관한 법률(HIPAA, Health Insurance Portability and Accountability Act) 및 회계 착오 및 금융 사기에서 공기업 주주를 보호하는 사베인스-옥슬리법(Sarbanes-Oxley Act)과 같은 오랜 데이터 보안 조항을 담고 있습니다. 벌금이 최대 수백만 달러에 달하게 때문에 모든 기업은 규제를 준수해야 할 강력한 재정적 동기를 부여받게 됩니다.

오늘날 데이터의 비즈니스 가치는 그 어느 때보다도 큽니다. 영업 비밀 혹은 지적 재산권(IP)의 손실은 미래의 혁신과 수익성에 타격을 입힐 수 있습니다. 그러므로 소비자에게 신뢰성은 점점 중요해지고 있으며, 75%의 소비자들은 개인정보 보호 능력을 신뢰하지 않는 기업의 제품을 구매하지 않을 것이라고 응답하였습니다.  

암호화
일반적인 텍스트 문자를 읽을 수 없는 형식으로 변환하는 알고리즘을 사용하는 암호화 키는 데이터를 변환하여 승인된 사용자만이 읽을 수 있게 합니다.  파일 및 데이터베이스 암호화 솔루션 은 암호화 혹은 토큰화로 정보를 판독하기 어렵게하여 민감한 데이터에 대한 최종 방어선 역할을 합니다. 대부분의 솔루션은 보안 키 관리 기능도 가지고 있습니다.

데이터 삭제
일반적인 데이터 와이핑보다 더욱 안전한 데이터 삭제는 소프트웨어를 사용하여 모든 스토리지 디바이스에서 데이터에 완전한 덮어쓰기를 수행하고, 삭제된 데이터가 복구 불가능함을 확인합니다.
 
데이터 마스킹
조직은 데이터 마스킹을 통해 팀원이 실제 데이터를 사용하여 애플리케이션을 개발하고 인력을 훈련할 수 있도록 할 수 있습니다. 필요 시 개인 식별 정보(PII)를 가리므로 규제를 준수하는 환경에서 개발 작업을 수행할 수 있습니다.

데이터 복원력

데이터 복원력은 조직이 하드웨어 문제에서부터 단전과 데이터 가용성에(PDF, 256KB) 영향을 끼치는 모든 유형의 장애를 얼마나 잘 견디거나 복구할 수 있는지에 따라 결정됩니다. 영향을 최소화하기 위해서는 복구 속도가 관건입니다.

데이터 보안 툴과 기술은 오늘날의 복잡하고 분산된, 혼합된 그리고 멀티클라우드 컴퓨팅 환경 보안 상에 내재된 문제를 해결해야 합니다. 이러한 문제는 어디에 데이터가 있는지 파악하고, 누가 해당 데이터에 액세스하는지를 지속적으로 추적하여 위험한 행위와 잠재적인 위험을 초래할 수 있는 파일 이동을 차단하는 것을 포함합니다. 기업은 포괄적 데이터 보호 솔루션으로 모니터링 및 정책 실행을 위한 중앙 집중식 접근방식을 도입하여 이 작업을 간소화할 수 있습니다.

데이터 발견 및 분류 툴
민감한 정보는 데이터베이스, 데이터 웨어하우스, 빅데이터 플랫폼 클라우드 환경에 포함된 정형 및 비정형 데이터 저장소에 있을 수 있습니다. 데이터 발견 및 분류 솔루션은 민감한 정보를 식별하는 과정과 취약성을 평가하고 복원하는 작업을 자동화합니다.

데이터 및 파일 활동 모니터링
파일 활동 모니터링 툴은 데이터 사용 패턴을 분석하여 보안 팀이 누가 데이터에 액세스하는지 살펴보고 비정상적인 행위를 발견하고 위험을 식별할 수 있도록 해줍니다. 비정상 활동 패턴에 대해서는 동적 차단 및 알림을 실행할 수도 있습니다.

취약성 평가 및 위험 분석 툴
이 솔루션은 낙후된 소프트웨어, 잘못된 설정 혹은 취약한 비밀번호와 같은 취약성을 감지하고 완화하는 프로세스를 수월하게 해주며 노출의 위험이 매우 큰 데이터 소스를 식별합니다.

자동 준수 리포팅
자동 리포팅 기능을 갖춘 포괄적인 데이터 보호 솔루션으로, 전사적인 준수 감사 프로세스를 위한 중앙 집중식 저장소를 제공합니다.

포괄적인 데이터 보안 전략에는 직원, 프로세스, 기술을 포함됩니다. 적절한 통제 관리와 정책을 수립하는 것은 올바른 툴 세트를 배포하는 것과 마찬가지로 조직 문화에 달려 있습니다. 즉, 정보 보안을 기업의 모든 분야에서 우선순위로 삼아야 합니다.

서버 및 사용자 디바이스의 물리적 보안
데이터가 온프레미스, 기업의 데이터 센터 또는 공공 클라우드에 저장되어 있는 지에 상관없이 시설은 침입자로부터 안전해야 하고 적절한 화재 진압 및 기후 통제 조치를 갖추어야 합니다. 클라우드 공급자는 여러분을 대신해 이러한 보호 조치를 책임지고 수행합니다.

액세스 관리 및 통제
전체 IT 환경에 걸쳐 '최소 접속 권한' 원칙을 준수해야 합니다. 즉, 데이터베이스, 네트워크, 관리 계정 액세스 권한은 가능한 소수의 인원, 그리고 업무를 위해 해당 권한을 매우 필요로 하는 인력에게만 제공해야 합니다.

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애플리케이션 보안과 패칭
모든 소프트웨어는 패치 혹은 신규 버전이 릴리즈된 이후에 가능한 빨리 최신 버전으로 업데이트해야 합니다.

백업
모든 필수 데이터에 대하여 사용 가능하고 완전히 테스트된 백업본을 유지하는 것은 강력한 데이터 보안 전략의 핵심입니다. 아울러, 모든 백업은 1차 데이터와 핵심 시스템에 대한 액세스를 관장하는 동일한 물리적, 논리적 보안 통제를 따라야 합니다.

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직원 교육
우수한 보안 관행과 강력한 비밀번호의 중요성, 그리고 사회 공학 공격을 인지하는 방법에 대해 직원을 교육하면 직원이 데이터 보호에 중요한 역할을 해내는 '인간 방어벽'이 될 수 있습니다.

네트워크 및 엔드포인트 보안 모니터링 및 통제
위협 관리, 감지, 대응 툴, 온프레미스 플랫폼, 클라우드 플랫폼에 대한 포괄적인 조치를 실행하는 것으로 위험을 경감시키고 데이터 유출의 가능성을 줄일 수 있습니다.

AI
AI는 대량의 데이터를 처리할 수 있기 때문에 데이터 보안 시스템의 성능을 높여줍니다. AI의 하위 세트인 인지 컴퓨팅은 다른 AI 시스템과 동일한 작업을 수행하나 그 과정에서 인간의 사고 과정을 시뮬레이션합니다. 이는 긴급한 데이터 보안 상황 시 신속한 의사 결정을 내릴 수 있도록 해줍니다.

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멀티클라우드 보안
클라우드 성능이 향상되면서 데이터 보안의 정의 역시 확장되었습니다. 오늘날의 조직은 데이터뿐 아니라 퍼블릭 클라우드와 프라이빗 클라우드에서 작동하는 애플리케이션과 독점 비즈니스 프로세스를 보호해야 하므로, 복잡한 솔루션이 더 많이 필요합니다.

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양자
혁신적인 퀀텀 기술은 현존하는 많은 전통적인 기술들을 획기적으로 앞설 것입니다. 암호화 알고리즘은 훨씬 더 세분화되고 점점 더 복잡해지며, 더욱 안전해질 것입니다.

엔터프라이즈급 데이터 보안 확보
효과적인 데이터 보안 전략을 적용하는데 핵심은 전사적으로 데이터를 보호하기 위한 위험 기반 접근방식을 도입하는 것입니다. 전략 개발 프로세스 초반에는 관계자들이 기업의 목표와 규제 요건을 고려하여 가장 민감한 정보가 담겨진 하나 또는 두 개의 데이터 소스를 파악해야 합니다. 이와 같이 제한된 소스를 보호하기 위해 명확하고 엄격한 정책을 수립한 후에는 모범 관행을 우선순위에 따라 기업의 나머지 디지털 자산으로 확장할 수 있습니다. 자동화된 데이터 모니터링과 보호 기능을 실행하면 모범 관행을 훨씬 더 쉽게 확장할 수 있습니다.

데이터 보안 및 클라우드
클라우드 기반의 인프라를 보호하기 위해서는 네트웨크 경계에 방어 태세를 갖추는 기존 모델과는 다른 접근방식이 필요합니다. 즉, 포괄적인 클라우드 데이터 발견과 분류 툴 뿐 아니라 지속적인 활동 모니터링과 위험 관리가 필요합니다. 클라우드 모니터링 툴은 클라우드 제공자의 DBaas(서비스형 데이터베이스) 솔루션 사이에 위치하여 이동 중인 데이터를 모니터링하거나 현재의 보안 플랫폼으로 보낼 수 있습니다. 이를 통해 데이터가 어디에 저장되어 있는지 상관없이 정책을 일관적으로 적용할 수 있습니다.

데이터 보안 및 BYOD
이러한 관행이 야기될 수 있는 위험에 대한 보안 책임자의 우려에도 불구하고, 기업의 컴퓨팅 환경에서는 PC, 태블릿, 모바일 디바이스의 사용이 증가하고 있습니다. BYOD 보안을 개선하는 한 가지 방법으로, 개인 디바이스를 사용하는 직원이 사내 네트워크에 액세스하려면 보안 소프트웨어를 설치하도록 의무화하여 데이터 액세스와 이동에 대한 통합된 제어와 가시성을 향상시킬 수 있습니다. 또 다른 전략은 전사적인 보안 우선 사고방식을 함양하고 직원들에게 보안의 가치를 교육함으로써 데이터 암호와와 함께 강력한 비밀번호, 다중 인증, 정기적인 소프트웨어 업데이트, 장치 백업을 사용하도록 독려하는 것입니다.