[Jump Into ISV]데이터 시대의 새로운 도전: 민감 데이터 관리와 보안

비즈니스
디지털 전환과 Gen AI의 발전이 가속화되면서 데이터의 중요성은 그 어느 때보다 커지고 있습니다. IBM의 “2024 AI in Action 보고서”에 따르면, 2024년에는 2020년 대비 4배 이상의 데이터가 매일 생성될 것으로 예상됩니다. 그중 약 60%가 기업 환경에서 발생하며, 기업들은 이 데이터를 활용해 고객 행동 분석과 맞춤형 서비스 제공으로 경쟁력을 강화하려고 하고 있습니다.

하지만 이렇게 급증하는 데이터 속에서 데이터 보안과 개인정보 보호는 더욱 중요한 과제로 떠오르고 있습니다. 특히, IBM의 “2024 데이터 유출 비용 보고서”에 따르면, 데이터 유출로 인한 평균 비용이 전년 대비 10% 증가했으며, 기업이 생성하는 데이터의 약 30%가 PII(개인식별정보)를 포함하고 있어 이를 보호하지 못할 경우 재정적 손실과 평판 손상으로 이어질 수 있습니다.


IBM – Cost of a Data Breach Report 2024 표지

이제 데이터 보호는 선택이 아닌 필수가 되었습니다. 특히, Data Lake와 Data Warehouse와 같은 대규모 저장소에서의 개인정보 보호는 더욱 중요한 과제가 되고 있습니다. 

이번 뉴스레터에서는 최근 발생한 개인정보 유출 사고 사례를 살펴보고, HashiCorp 솔루션을 활용한 효과적인 PII 관리 방안을 소개해 드리겠습니다. 

PII 관리, 왜 지금이 중요한가요?

대한민국의 개인정보보호법에 따르면, 개인정보는 특정 개인을 식별할 수 있는 정보로 정의됩니다. 이 데이터는 다음과 같이 다양한 형태로 존재합니다:

  • 직접 식별정보: 이름, 주민등록번호, 영상 및 음성 정보 등
  • 간접 식별정보: 고객번호, 사원번호, IP 주소, MAC 주소 등
  • 결합 식별정보: 성별, 거주지, 직업 등을 결합하여 특정 개인을 식별할 수 있는 정보

뿐만 아니라, KISA(한국인터넷진흥원)의 가명정보 처리 가이드라인에 따라 데이터는 개인정보, 가명정보, 익명정보로 나눠 관리해야 합니다:

  • 개인정보: 특정 개인을 식별할 수 있는 정보로, 엄격한 암호화와 접근 제어가 필요합니다.
  • 가명정보: 일부 데이터를 삭제하거나 대체하여 추가 정보 없이는 특정 개인을 식별할 수 없게 처리된 정보. 데이터 분석에 주로 사용됩니다.
  • 익명정보: 특정 개인을 식별할 수 없도록 완전히 변환된 정보로, 데이터 유출 시에도 법적 책임이 없습니다.
KISA 가명정보 처리 가이드라인

최근 Gen AI을 활용의 급증과 RAG LLM 구축을 위해 Data Lake나 Data Warehouse를 활용해 고객 행동 분석과 맞춤형 서비스 제공을 위해 데이터를 수집하고 있습니다. 그러나 이로 인해 개인정보를 안전하게 보호해야 할 필요성은 그 어느 때보다 커지고 있습니다.

최근 PII 유출 사고 사례 ⚠️

최근 협업 도구와 클라우드 환경에서의 데이터 활용이 증가하면서 민감 정보의 유출 사례도 점점 늘어나고 있습니다. 몇 가지 대표적인 사례를 살펴볼까요?


주요 사례

  • P사 – 개인정보 유출 (2024년)
  • 사고내용: 약 4천 명의 개인정보 유출 (장애 등급, 계좌번호 등 포함)
  • 원인: 접근 제어 미흡, 계좌번호 암호화 미적용
  • D사 – Slack 데이터 유출 사건(2024년)
  • 사고내용: 1TB 이상의 데이터 유출 (4,400만 개 이상의 Slack 메시지, 약 18,800개의 스프레드시트, 13,000개의 PDF 파일 포함)
  • 원인: 해커가 D사 소프트웨어 개발 관리자 컴퓨터를 통해 Slack 데이터에 접근
  • S사 – Jira 데이터 유출 (2024년)
  • 사고 내용: 약 40GB의 데이터 유출 (직원 및 고객 이메일 주소 포함)
  • 원인: 노출된 자격 증명을 이용한 Jira 서버 접근
  • L사 – 개인정보 유출 (2023년)
  • 사고 내용 : 약 30만 명의 고객 정보 유출 (휴대전화번호, 이메일주소 등 26개 항목)
  • 원인: 접근 권한 관리 미흡, 비밀번호 규칙 미준수
L사 – 개인정보보호 법규 위반사항에 따른 행정처분 내용[표=개보위]

효과적인 PII 관리 방안 제시

앞서 소개한 다양한 유출 사고의 공통된 문제는 다음과 같이 분류해볼 수 있습니다.

  • 시크릿 분리보관 및 주기적 변경
  • 접근 제어, 권한관리
  • 민감정보 암호화
  • 지속적인 모니터링
이 문제를 해결하기 위해 기업에서는 다양한 솔루션을 도입해 이미 해결하고 있거나 해결하기 위해 검토하고 있으실텐데요.

HashiCorp에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 표준으로 SLM(Security Lifecycle Management) 모델을 제시하고 있습니다.


HashiCorp – Security Lifecycle Management 모델

1. 접근 제어 및 권한 관리(Connect)

민감한 데이터에 대한 접근을 안전하게 제어하는 것은 기업 보안의 기본 원칙입니다. HashiCorp의 Boundary와 Vault는 네트워크 접근 및 자격 증명 관리를 통합하여 민감 정보 보호를 위한 강력한 보안 체계를 제공합니다.

Boundary는 사용자의 네트워크 접근 권한을 관리하는 솔루션으로, 네트워크 인프라에 대한 제로 트러스트(Zero Trust) 원칙을 기반으로 설계되었습니다. 기존의 VPN, Bastion Host와 같은 접근 방식의 복잡성을 제거하면서도, 민감 데이터에 대한 안전한 접근을 보장합니다.

  • Boundary를 통해 사용자는 필요한 서비스나 데이터베이스에만 접근할 수 있습니다.
    예를 들어, 특정 프로젝트에만 필요한 권한을 할당해 불필요한 접근을 차단합니다.
  • Vault의 RBAC(Role-Based Access Control) 기능과 MFA를 결합하여 사전에 정의된 정책에 따라 접근 권한을 자동으로 부여하고 관리합니다.
Boundary와 Vault 통합 아키텍처 예시

이미 시스템 또는 데이터베이스 접근제어 솔루션을 사용중이시라면 기존 접근제어와의 연계를 통해 문제점을 보완하고 현대화된 접근제어 환경을 구축하실 수도 있습니다.


QueryPie와 Vault 통합 아키텍처 예시

2. 동적 패스워드 및 인증 관리(Protect)

최근 AI 기반 분석과 클라우드 환경에서의 데이터 활용이 늘어나면서, 서버 접근 키(SSH), DB 접근 자격 증명, 클라우드 키 관리가 중요한 이슈로 떠오르고 있습니다. 특히 PII가 저장된 DB에 접근하는 자격 증명을 안전하게 관리하는 것은 필수입니다.

  • Vault의 Dynamic Secrets 기능을 통해 단시간 내 만료되는 임시 자격 증명을 발급받아 접근 권한을 제어할 수 있습니다. 이를 통해 Snowflake, AWS RDS와 같은 클라우드 환경에서의 데이터 접근을 안전하게 보호합니다.
  • GenAI 및 Data Lake 환경에서는 API Key 및 클라우드 자격 증명을 동적으로 관리해 데이터 유출 위험을 최소화할 수 있습니다.
Vault을 활용한 동적 자격 증명 관리

3. 데이터 암호화 전략(Protect)

데이터는 전송 중, 저장 중, 그리고 스토리지 레벨에서 보호되어야 합니다. 특히 대규모 Data Lake 환경에서는 사전 암호화 처리가 필수입니다.


1. 저장 중 암호화 (Transit 엔진)

  • 특징: 데이터베이스나 파일 시스템에 저장되는 데이터를 실시간으로 암호화 및 복호화.
  • 설명: Vault의 Transit 엔진은 데이터를 저장하기 전에 암호화하고, 읽어올 때 복호화하여 민감 데이터가 암호화된 상태로만 저장되도록 보장합니다. 저장된 데이터는 Vault 키를 사용해 보호되며, 데이터베이스와 파일 시스템의 직접 암호화 요구를 충족합니다.


2. 형식 보존 암호화 (FPE, Format-Preserving Encryption)

  • 특징: 데이터의 원래 형식을 유지하면서 암호화하여 데이터 분석 및 처리 시에도 활용 가능.
  • 설명: 예를 들어, 신용카드 번호 1234-5678-9101-1121을 9834-2647-8101-7532와 같이 형식을 유지한 상태로 암호화합니다. Vault의 Transform 엔진을 통해 적용되며, 데이터 분석 및 처리가 필요한 환경에서 특히 유용합니다.


3. 데이터 마스킹 (Masking)

  • 특징: 데이터 조회 시 민감한 정보를 제거하거나 대체하여 접근 권한이 없는 사용자의 데이터 노출을 최소화.
  • 설명: Vault는 데이터를 읽을 때 특정 필드를 마스킹 처리하여 민감 정보의 가시성을 제한합니다. 이를 통해 내부 사용자가 데이터에 접근하더라도 개인정보를 보호할 수 있습니다.


4. 스토리지 레벨 암호화 (TDE, Transparent Data Encryption)

  • 특징: 데이터가 저장될 때 데이터베이스나 스토리지 계층에서 암호화를 수행.
  • 설명: Oracle TDE나 MSSQL TDE와 같은 데이터베이스 자체의 암호화 기능과 Vault를 통합하여, 저장소 레벨에서 데이터를 암호화 및 보호합니다. 데이터가 직접적으로 유출되더라도 복호화 키 없이는 읽을 수 없습니다.
Vault을 활용한 암호화 방안 통합 아키텍처

실제 PII을 다루는 산업군(예, 헬스케어 산업 등)에 이러한 암호화는 필수적이며 최근에는 Gen AI LLM 환경을 위한 Data Lake, Data Warehouse 구축시에도 활용할 수 있습니다.
Data Lake 구축 시 암호화 처리 프로세스

4. 지속적인 탐지 및 모니터링(Inspect)

이제는 단순히 DB만이 아니라, 협업 도구와 IT 시스템에서도 PII와 NIL(비포용적 언어)이 노출될 수 있습니다. HashiCorp의 Vault Radar는 이를 실시간으로 탐지하고 경고를 생성하여 사전에 데이터 유출을 방지할 수 있습니다.

  • Vault Radar는 Slack, Jira, Confluence와 같은 협업 도구 내에서 발생하는 민감 정보를 지속적으로 탐지합니다.
  • 사전 경고 시스템을 통해 데이터 유출 위험을 미리 감지하고 대응할 수 있습니다.
 Vault Radar를 통한 지속적 탐지 시스템 구성도
(참고) 현재 Vault Radar을 통해 탐지할 수 있는 데이터 소스 리스트

HashiCorp 솔루션 도입을 통한 데이터 보호 강화

HashiCorp Korea의 가장 핵심 파트너인 MegazoneCloud을 통해
기업 내 민감 정보를 탐지하고 문제점을 해결해보세요! 


맞춤형 솔루션 제공

  • 무료 진단 서비스: 조직내에서 사용중인 VCS(GitHub, GitLab)부터 사내 Wiki(Confluence), 협업 툴(Jira, Slack)에 대한 취약점 분석 및 결과에 대한 PagerDuty를 통한 Incident 관리
  • 맞춤형 PoC: 발견된 취약점을 바탕으로 표준 시나리오 기반의 Vault PoC 제공(필요시 Boundary, Vault Radar 단독 PoC 포함)
  • 교육 및 워크샵: 제품 도입 및 유스케이스 확산을 위한 교육 및 핸즈온 워크샵 제공


문의 및 상담




NIL(비포용적 언어) Part 2 Coming Soon

직장에서 무심코 사용한 단어가 차별적 언어로 받아들여질 수 있다는 사실, 알고 계셨나요?

HashiCorp Vault Radar를 통해 각종 시크릿과 개인식별정보 그리고 비포용적 언어를 탐지하고 관리하는 방법에 대해 궁금하셨다면, Part 2 기대해 주세요!

– Stay tuned-


글│HashiCorp, 파트너 솔루션 엔지니어 유형욱 과장


※ 본 칼럼은 데이터에 관한 인사이트를 제공하기 위해 외부 전문가의 콘텐츠 게재 허용을 받아 게시하였습니다.


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