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암호화
암호화는 암호화 알고리즘을 사용하여 데이터를 해독할 수 없는 형식으로 뒤섞는 방식으로 작동합니다. 암호 해독 키라고 하는 올바른 비밀 키를 가진 권한이 있는 당사자만 데이터를 해독할 수 있습니다.
암호화는 데이터가 온프레미스 컴퓨터 시스템에 있든 클라우드에 있든 관계없이 저장 중, 전송 중, 처리 중인 데이터를 보호할 수 있습니다. 이러한 이유로 암호화는 클라우드 보안 노력과 보다 광범위한 사이버 보안 전략에서 매우 중요해졌습니다.
IBM의 2023년 데이터 유출 비용(CODB) 보고서에 따르면 암호화를 사용하는 조직은 데이터 유출로 인한 재정적 영향을 미화 22만 달러 이상 줄일 수 있다고 합니다.
또한 PCI DSS 및 GDPR과 같은 규제 요구 사항 및 표준을 준수하기 위해 암호화의 필요성이 점점 더 커지고 있습니다.
개인과 조직이 증가하는 위협과 사이버 공격에 직면함에 따라 암호화에 대한 투자가 늘어나고 있습니다. 최근 추정에 따르면 전 세계 암호화 소프트웨어 시장은 2025년까지 201억 달러에 달할 것으로 예상되며(ibm.com 외부 링크), 2020년부터 2025년까지 연평균 15.1%의 성장률을 보일 것으로 예상됩니다.
또한 인공 지능 (AI)은 암호화 환경을 변화시켰습니다. 특히 조직들은 AI가 키 관리를 최적화하고 암호화 알고리즘을 강화하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지 모색하고 있습니다.
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암호화는 시간이 지남에 따라 크게 발전해 왔습니다. 암호화와 유사한 암호화 및 기술의 초기 사례는 이집트 및 메소포타미아와 같은 고대 문명으로 거슬러 올라갑니다. 암호화는 나중에 전시 및 스파이 활동을 통해 대중화되었으며, 제2차 세계대전 당시 독일군이 비밀 메시지를 인코딩하는 데 사용했던 암호화 장치인 에니그마 머신(Enigma Machine)과 관련이 있는 것으로 유명합니다.
오늘날 암호화는 특히 조직이 클라우드로 전환하거나 하이브리드 클라우드 환경을 사용하는 경우 민감한 데이터를 보호하는 데 매우 중요합니다. 이러한 변화는 종종 데이터 확산과 공격 표면 확대 등 데이터 복잡성으로 이어집니다.
이러한 데이터 복잡성으로 인해 데이터 유출은 비용이 더 많이 들고 더 빈번해질 수 있습니다. IBM의 데이터 유출 비용(CODB) 보고서에 따르면 2023년 전 세계 평균 데이터 유출 비용은 445만 달러 로 3년 동안 15% 증가했다고 합니다.
조직은 암호화를 통해 데이터 유출의 심각성을 억제하거나 완화할 수 있습니다. 이는 해커가 주민등록번호, 신용카드 번호 및 기타 개인 식별 정보(PII)를 포함한 가장 민감한 데이터에 액세스할 수 없도록 함으로써 달성할 수 있습니다.
특히 의료 및 금융 서비스 분야의 조직은 규정 준수 기준을 충족하기 위해 암호화를 사용합니다.
예를 들어, 결제 카드 산업 데이터 보안 표준(PCI DSS)은 판매자가 처리하는 고객 결제 카드 데이터를 암호화하도록 규정하고 있습니다. 마찬가지로 일반 데이터 보호 규정(GDPR)은 무단 액세스 또는 공개로부터 개인 데이터를 보호하기 위한 중요한 조치로 암호화를 강조합니다.
하지만 암호화를 요구하는 것은 조직뿐만이 아닙니다. 점점 더 많은 사용자가 암호화를 통해 안심하고 데이터를 사용할 수 있는 방법을 찾고 있습니다. 엔드투엔드 암호화를 사용하는 메시징 앱인 Signal은 WhatsApp의 개인정보 보호정책과 데이터 공유 관행에 대한 우려로 인해 2022년 1,200만 명에서 4,000만 명(ibm.com 외부 링크)으로 사용자가 급증했다고 보고했습니다.
최근 몇 년 동안 최신 암호화 알고리즘은 데이터 암호화 표준(DES)과 같은 오래된 표준을 대체하고 있습니다.
새로운 알고리즘은 데이터를 마스킹할 뿐만 아니라 무결성, 인증, 부인 방지와 같은 주요 정보 보안 원칙도 지원합니다. 무결성은 권한이 없는 당사자가 데이터를 변조하지 못하도록 하고, 인증을 통해 데이터 출처를 확인하며, 부인 방지 기능을 통해 사용자가 합법적인 활동을 거부하는 것을 방지합니다.
현재 암호화 트렌드는 진화하는 사이버 위협과 기술에 발맞춰 암호화 알고리즘과 프로토콜을 개선하는 데 초점을 맞추고 있습니다.
양자 암호화는 양자 역학의 원리를 사용하여 이론적으로 무차별 대입 공격에 영향을 받지 않는 암호화 키를 생성합니다.
동형 암호화를 통해 조직은 암호 해독 없이 암호화된 데이터에 대한 계산을 수행할 수 있습니다. 이러한 접근 방식을 통해 조직은 기밀성이나 개인 정보를 손상시키지 않고 AI 모델 교육 및 분석과 같은 작업에 민감한 데이터를 사용할 수 있습니다.
암호화에는 다음과 같은 두 가지 주요 유형이 있습니다.
대칭 암호화: 트랜잭션에 관련된 모든 당사자가 공유하는 비밀 대칭 키를 사용하여 데이터를 암호화하고 해독합니다.
비대칭 암호화 (공개 키 암호화 및 공개 키 크립토그래피라고도 함): 두 개의 서로 다른 키를 사용하여 데이터를 암호화하고 해독합니다. 누구나 공개 키를 사용하여 데이터를 암호화할 수 있지만 해당 개인 키의 소유자만 해당 데이터를 해독할 수 있습니다.
두 가지 방법 모두 장단점이 있습니다. 대칭 암호화는 더 빠르고 효율적입니다. 하지만 대칭 키를 얻은 사람은 누구나 데이터를 해독할 수 있기 때문에 세심한 키 관리가 필요합니다.
비대칭 암호화는 복잡성으로 인해 속도가 느리지만 보안 키 교환이 필요하지 않아 더욱 강력한 보안을 제공합니다.
비대칭 암호화를 관리하기 위한 가장 유용하고 잘 알려진 솔루션 중 하나는 공개 키 인프라(PKI)입니다. PKI는 보안 통신 및 인증을 위한 포괄적인 프레임워크를 제공하여 공개 및 개인 키 쌍을 생성, 배포 및 검증할 수 있도록 지원합니다. PKI는 이메일, 디지털 서명, 웹 브라우징을 위한 SSL/TLS 암호화를 비롯한 다양한 애플리케이션을 보호하는 데 도움이 될 수 있습니다.
조직은 일반적으로 대량의 데이터를 암호화하거나 폐쇄된 시스템 내에서 통신을 보호하는 경우와 같이 속도와 효율성이 중요한 경우 대칭 암호화를 선택합니다.
온라인 트랜잭션, 이메일 암호화 및 디지털 서명과 같이 안전하지 않은 채널을 통한 당사자 간의 안전한 통신이 필수적인 경우 조직은 비대칭 암호화를 사용할 수 있습니다.
암호화는 보호가 필요한 민감한 정보를 식별하는 것에서 시작됩니다. 이러한 정보는 메시지, 파일, 사진, 커뮤니케이션 또는 기타 데이터일 수 있습니다. 이 데이터는 일반 텍스트 형식, 즉 보호가 필요한 읽기 가능한 원본 형식으로 존재합니다.
암호화 알고리즘은 데이터를 읽을 수 없는 문자 시퀀스로 스크램블링하여 이 일반 텍스트를 암호 텍스트로 변환합니다. 이 프로세스는 의도된 수신자만 원본 데이터를 읽을 수 있도록 합니다.
다음으로 암호화 키가 생성됩니다. 암호화 키는 금고의 잠금을 해제하는 데 필요한 복잡한 코드와 같습니다. 올바른 암호화 키가 없으면 암호화된 데이터에 액세스할 수 없습니다. 키가 길면 길수록 암호 해독 프로세스가 기하급수적으로 복잡해져 보안이 강화됩니다.
대칭 암호화("데이터 암호화 유형" 참조)에서는 단일 공유 키가 암호화 및 복호화에 사용됩니다. 비대칭 암호화("데이터 암호화 유형" 참조)에서는 암호화를 위한 공개 키와 복호화를 위한 개인 키라는 두 개의 키가 생성됩니다.
암호 해독 키가 없는 사용자는 암호화된 메시지를 해독하는 것이 사실상 불가능합니다. 그러나 암호 해독 키가 있는 사용자는 기본적으로 암호화 프로세스를 되돌리고 암호문을 암호화되지 않고 읽을 수 있는 일반 텍스트로 다시 변환하여 데이터를 성공적으로 해독할 수 있습니다.
암호 해독에는 암호가 해독된 데이터를 확인하여 무결성과 신뢰성을 보장하는 인증 단계도 포함될 수 있습니다. 이 단계에는 디지털 서명, 해시 함수(다음 섹션 참조) 또는 기타 형태의 인증을 확인하여 전송 중에 데이터가 변조되지 않았는지 확인하는 작업이 포함될 수 있습니다.
해시 함수는 암호화와 밀접한 관련이 있지만 이러한 도구는 별개의 보안 문제를 해결합니다.
해시 함수는 주로 데이터 무결성 및 인증에 사용되는 암호화 알고리즘의 한 유형입니다. 입력(또는 메시지)을 받아 해시 값 또는 해시 코드라고 하는 고정 크기의 문자열을 생성하는 방식으로 작동합니다.
결정론적 성격이 가장 큰 특징입니다. 동일한 입력이 주어지면 해시 함수는 항상 동일한 아웃풋을 생성합니다. 이 프로세스는 데이터 무결성을 확인하는 데 매우 중요합니다. 사용자는 전송 또는 저장 전과 후의 해시 값을 비교할 수 있습니다. 해시 값이 일치하면 아무도 데이터를 변경하지 않은 것입니다.
암호화는 되돌릴 수 있는 프로세스이지만 해시 함수는 되돌릴 수 없습니다. 해시 값만으로 원본 입력 데이터를 도출하는 것은 계산적으로 불가능합니다. 이러한 이유로 해시 함수의 주된 목적은 민감한 데이터를 마스킹하는 것이 아니라 사이버 보안 전문가가 데이터 무결성과 진위를 확인하는 데 사용할 수 있는 고유한 디지털 지문을 생성하는 것입니다.
효과적인 데이터 암호화를 위해서는 키 관리가 중요합니다. 그 이유를 이해하려면 금고의 예를 생각해 보세요. 개인이 금고의 비밀번호를 잊어버리거나 금고가 다른 사람의 손에 들어가면 가장 소중한 소유물에 대한 접근 권한을 잃거나 도난당할 위험이 있습니다.
암호화 키에도 동일한 논리가 적용됩니다. 조직이 키를 적절하게 관리하지 않으면 데이터를 해독하고 액세스할 수 있는 능력을 상실하거나 데이터 유출에 노출될 수 있습니다.
이러한 이유로 조직에서는 키 관리 시스템에 우선적으로 투자하는 경우가 많습니다. 이러한 서비스는 조직이 복잡한 암호화 키 네트워크를 자주 관리하고 많은 위협 행위자가 키를 찾을 수 있는 위치를 알고 있다는 점을 고려할 때 매우 중요합니다.
암호화 키 관리 솔루션에는 다음과 같은 기능이 포함되어 있는 경우가 많습니다.
암호화는 온프레미스와 클라우드 모두에서 다양한 데이터 보호 이점을 제공할 수 있습니다. 가장 중요한 이점은 다음과 같습니다.
데이터 보안
암호화는 가장 중요하고 널리 사용되는 데이터 보안 도구 중 하나입니다. 암호화는 일반 텍스트를 암호문으로 인코딩함으로써 조직이 랜섬웨어 및 기타 맬웨어를 포함한 다양한 사이버 공격으로부터 데이터를 보호하는 데 도움이 됩니다.
특히 2024년 IBM X-Force Threat Intelligence Index에 따르면 민감한 데이터를 유출하는 정보 도용 맬웨어의 사용이 2022년 대비 266% 증가했습니다. 암호화는 해커가 데이터를 사용할 수 없게 만들어 데이터를 훔치려는 목적을 무력화함으로써 이러한 위협에 대처하는 데 도움이 됩니다.
최근 AI 기반 암호화 시스템의 발전은 데이터 보안 관행에도 혁신을 가져왔습니다. 이러한 솔루션은 AI를 사용하여 네트워크 트래픽, 디바이스 유형, 사용자 행동과 같은 컨텍스트 요인에 따라 암호화 매개변수를 동적으로 조정합니다. 이러한 적응형 접근 방식을 통해 조직은 암호화 알고리즘을 실시간으로 최적화하고 진화하는 보안 위협에 맞게 데이터 보호 전략을 조정할 수 있습니다.
클라우드 보안
클라우드 서비스 제공업체(CSP)는 클라우드 보안에 대한 책임이 있지만, 고객은 모든 데이터 보안을 포함하여 클라우드 보안에 대한 책임이 있습니다. 전사적 데이터 암호화는 조직이 온프레미스와 클라우드에서 민감한 데이터를 보호하는 데 도움이 될 수 있습니다.
많은 산업과 관할 구역에서 조직이 민감한 데이터를 보호하기 위해 암호화를 사용하도록 요구하는 규제 요건과 보안 조치를 시행하고 있습니다. 이러한 규정을 준수하면 조직은 법적 처벌을 피하고 고객의 신뢰를 유지할 수 있습니다.
데이터 무결성
해시 함수와 같은 암호화 도구는 무단 수정이나 변조 시도를 감지하여 저장 및 전송된 데이터의 정확성과 무결성을 보장하는 데 도움이 될 수 있습니다.
안전한 커뮤니케이션
암호화는 커뮤니케이션 채널을 안전하게 유지하여 개인과 조직이 민감한 정보를 교환하고, 트랜잭션을 수행하고, 탈취 위험을 줄이면서 협업할 수 있도록 합니다.
내부자 위협으로부터 보호
암호화는 적절한 암호 해독 키를 가진 사용자만 민감한 데이터에 액세스할 수 있도록 제한합니다. 이 조치는 직원이 고의적으로 또는 실수로 민감한 정보에 액세스하거나, 이를 오용하거나 잘못 배치하는 것을 방지하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 직원이 회사에서 지급한 노트북을 분실하더라도 하드디스크 내 적절하게 암호화된 데이터는 액세스할 수 없습니다.
암호화는 많은 이점에도 불구하고 일부 공격과 오용에 취약합니다. 현재 암호화 기술의 몇 가지 일반적인 약점은 다음과 같습니다.
양자 컴퓨팅
양자 컴퓨팅의 부상은 기존 암호화 방식을 위협하고 있습니다. 양자 컴퓨터는 쇼어 알고리즘과 같은 강력한 양자 알고리즘을 실행하여 RSA 및 ECC와 같은 일부 암호화 알고리즘을 깨뜨릴 수 있습니다. 쇼어 알고리즘은 큰 숫자를 효율적으로 인수분해하고 많은 암호화 체계에서 사용하는 어려운 수학 문제인 이산 로그 문제를 해결할 수 있습니다.
그러나 조직은 인공 지능(AI)을 사용하여 양자 저항 암호화 방법을 개발하기도 합니다. 이러한 암호화 솔루션은 AI를 사용하여 기존 암호화 알고리즘을 무력화하기 전에 잠재적인 양자 컴퓨팅 위협을 예측하고 이에 적응합니다.
무차별 암호 대입 공격
무차별 암호 대입 공격은 해커가 올바른 암호화 키를 찾을 때까지 가능한 모든 암호화 키를 체계적으로 대입하는 공격입니다. 강력한 암호화 알고리즘은 역사적으로 무차별 대입 방법을 사용하는 경우 해독하는 데 매우 오랜 시간이 걸립니다. 그러나 컴퓨팅 파워의 발전으로 인해 일부 암호화 방법이 무차별 대입 공격에 취약해질 위험이 있습니다.
알고리즘 취약점
공격자는 암호화 알고리즘의 취약점을 악용하여 암호화된 데이터를 해독할 수 있습니다. 한 가지 중요한 취약점은 해커가 패딩(일반 텍스트에 추가 비트가 추가됨)을 조작하여 일반 텍스트 데이터를 노출하는 "패딩 오라클 공격"입니다.
사이드 채널 공격
사이드 채널은 타이밍 불일치, 전력 소비 및 전자기 방출의 변화와 같은 의도하지 않은 정보 유출 경로를 말합니다. 해커는 이러한 사이드 채널을 사용하여 암호화 프로세스에 대한 정보를 얻고 암호화 키 또는 일반 텍스트 데이터를 복구할 수 있습니다.
사이드 채널 공격의 한 가지 예로는 모바일 결제 시스템에 유도 코일을 숨기는 것을 들 수 있습니다. 이 접근 방식을 통해 공격자는 거래를 기록하고 키를 추출하여 신용 카드를 위조하거나 허위 청구를 할 수 있습니다.
부적절한 키 관리
암호화된 데이터의 보안은 일반적으로 암호화 키의 기밀성과 관리에 달려 있습니다. 암호화 키가 분실, 도난 또는 손상된 경우 암호화된 데이터에 누군가 무단으로 액세스할 수 있습니다.
그러나 AI 시스템은 키 생성, 배포 및 교체를 포함한 키 관리 프로세스를 자동화하는 데도 도움이 될 수 있습니다. 이 자동화는 암호화 시스템의 효율성과 보안을 개선하여 인적 오류의 위험을 줄이고 암호화 키를 정기적으로 업데이트하고 안전하게 보호합니다.
암호화는 해커와 데이터 유출에 대한 최초이자 마지막 방어책인 경우가 많습니다. 조직은 원하는 보안 수준, 데이터 유형, 규제 환경 및 기타 요인에 따라 서로 다른 암호화 솔루션을 사용할 수 있습니다.
가장 일반적인 암호화 솔루션은 다음과 같습니다.
하이브리드 클라우드 전체에서 데이터를 보호하고 규정 준수 요구 사항을 간소화합니다.
IBM 데이터 및 AI 보안 서비스는 민감한 정보와 지적 재산을 보호하고 규정 준수를 지원하며 사이버 보안 위협의 영향을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.
IBM 암호화 솔루션은 기술, 컨설팅, 시스템 통합 및 관리 보안 서비스를 결합하여 데이터를 보호하고 개인정보 보호를 강화하며 규정 준수 의무를 충족할 수 있도록 지원합니다.
IBM은 6개 대륙의 12개 연구소에서 3,000명 이상의 연구원들과 연구를 진행하고 있습니다.
파일 전송을 통해 사용자와 컴퓨터 간에 로컬 및 원격으로 파일을 공유, 전송할 수 있습니다.
양자 암호화는 자연 발생적이고 불변하는 양자역학 법칙을 기반으로 보안 데이터를 암호화하고 전송하는 다양한 사이버 보안 방법을 말합니다.