낯선 사람에게 아무 생각 없이 개인 정보를 넘긴다고 상상해 보세요. 위험해 보이시죠? 기업이 민감한 데이터를 보호하지 못하면 바로 이런 일이 벌어집니다. 사이버 위협은 보호되지 않은 정보를 악용할 기회를 기다리며 도처에 숨어 있습니다. 이때 데이터 마스킹이 필요합니다. 데이터 마스킹은 데이터에 변장을 입혀 해커에게는 쓸모없게 만드는 동시에 비즈니스에 사용할 수 있는 기능을 유지하는 것과 같습니다.
오늘날의 디지털 세상에서 데이터 보안은 더 이상 선택 사항이 아닙니다. 금융 기관부터 의료 서비스 제공업체에 이르기까지 모든 조직은 민감한 정보를 보호해야 합니다. 데이터 마스킹을 이해하면 기업은 위험을 최소화하고 규정을 준수하며 고객 신뢰를 유지하는 데 도움이 됩니다. 데이터 마스킹이 무엇이며 어떻게 작동하는지 자세히 알아보세요.
데이터 마스킹이란 무엇인가요?
데이터 마스킹은 실제 데이터를 가짜 데이터로 대체하여 실제 데이터를 숨기는 사이버 보안 기술입니다. 권한이 없는 사용자가 민감한 세부 정보에 액세스할 수 없도록 합니다. 기업은 이 기술을 사용하여 개인 식별 정보(PII), 재무 기록 및 기밀 비즈니스 데이터를 보호합니다.
어떤 사람들은 이를 데이터 난독화 또는 데이터 익명화라고 부르기도 합니다. 이름이 무엇이든 민감한 정보를 안전하게 보호하면서 직원, 개발자 또는 제3자가 테스트, 분석 및 교육에 사용할 수 있도록 한다는 목표는 동일합니다.
데이터 마스킹 분석
데이터 마스킹은 사용성을 보존하는 방식으로 데이터를 수정하여 데이터를 보호합니다. 이 기술은 데이터베이스, 테스트 환경 및 클라우드 스토리지에 적용됩니다. 기업에서는 이 기술을 사용하여 개인 정보에 대한 무단 액세스를 방지합니다.
데이터 익명화를 완전히 이해하기 위해 주요 구성 요소로 나누어 살펴보겠습니다:
- 대체: 형식을 유지하면서 원본 데이터를 가짜 데이터로 대체하는 것입니다. 예를 들어 실제 신용카드 번호를 무작위로 생성된 번호로 변경하는 것입니다.
- 셔플링: 동일한 데이터 세트 내에서 데이터를 무작위로 재배열합니다. 이렇게 하면 사용성을 유지하면서 인식을 방지하는 데 도움이 됩니다.
- 삭제: 문서에서 정보를 검열하는 것처럼 데이터의 민감한 부분을 제거하거나 검게 표시하는 기능입니다.
- 암호화: 인증된 사용자만 해독할 수 있는 코드화된 형식으로 데이터를 변환합니다.
- 무효화: 식별 가능한 정보를 제거하기 위해 데이터를 널 또는 빈 값으로 대체합니다.
예를 들어 환자 기록을 저장하는 병원을 상상해 보세요. 테스트 환경에서는 실제 이름과 주소를 사용하는 대신 가상의 이름과 무작위 주소로 대체합니다. 이를 통해 개발자는 실제 환자 세부 정보를 노출하지 않고도 데이터로 작업할 수 있습니다.
데이터 마스킹의 역사
데이터 마스킹은 기업이 고객 및 금융 정보를 보호해야 했던 디지털 보안의 초창기로 거슬러 올라갑니다. 데이터 마스킹이 어떻게 발전해왔는지 간략히 살펴보세요:
| 연도 | 마일스톤 |
|---|---|
| 1970s | 기업들은 민감한 데이터를 숨기기 위해 기본 암호화를 사용하기 시작합니다. |
| 1990s | 비즈니스가 온라인으로 전환함에 따라 데이터베이스 보안이 주요 관심사가 되고 있습니다. |
| 2000s | 데이터 유출이 증가하면서 GDPR 및 HIPAA와 같은 규제가 더욱 엄격해지고 있습니다. |
| 2010s | 보안 요구 사항을 충족하기 위해 고급 데이터 마스킹 기술이 등장했습니다. |
| 2020s | AI 기반 데이터 마스킹 솔루션은 보안과 자동화를 개선합니다. |
데이터 마스킹은 어떻게 작동하나요?
데이터 마스킹은 원본 데이터를 사용성을 유지하는 수정된 버전으로 변환하는 방식으로 작동합니다. 기업은 마스킹 알고리즘을 적용하여 데이터 구조를 그대로 유지하면서 민감한 정보를 대체합니다.
예를 들어, 금융 기관은 고객의 신용카드 정보를 숫자를 기호로 대체하여 마스킹하여 권한이 없는 사용자가 실제 숫자에 액세스할 수 없도록 할 수 있습니다. 하지만 마스킹된 데이터는 테스트 및 분석을 위해 계속 사용할 수 있습니다.
데이터 마스킹의 유형
정적 데이터 마스킹
SDM은 저장된 데이터를 영구적으로 수정합니다. 마스킹이 완료되면 원본 데이터가 대체되고 권한이 있는 사용자만 실제 정보에 액세스할 수 있습니다. 조직은 실제 데이터를 노출하지 않고 테스트 데이터베이스를 만들거나 제3자와 정보를 공유할 때 SDM을 사용합니다. 마스킹된 버전이 복사되거나 공유되더라도 데이터는 계속 보호됩니다.
동적 데이터 마스킹
DDM은 원본 레코드를 변경하지 않고 실시간으로 데이터를 마스킹합니다. 권한이 없는 사용자에게는 마스킹된 데이터를 표시하고, 권한이 있는 사용자에게는 실제 데이터를 표시하는 필터 역할을 합니다. 이 방법은 사용자마다 서로 다른 수준의 액세스가 필요한 라이브 애플리케이션에서 흔히 사용됩니다. 예를 들어 고객 지원 담당자는 고객의 신용카드 번호의 마지막 네 자리만 볼 수 있지만 관리자는 전체 번호를 볼 수 있습니다.
결정론적 데이터 마스킹
이 기술은 동일한 원본 값이 항상 동일한 마스킹된 값에 매핑되도록 합니다. ‘신원 미상’을 ‘마크 스미스’로 한 번 마스킹하면 데이터베이스 전체에서 항상 ‘마크 스미스’로 대체됩니다. 이러한 일관성은 고객의 신원을 숨기면서 거래를 고객과 연결하는 등 데이터 세트 간의 관계를 유지할 때 유용합니다.
온더플라이 마스킹
이 방법은 데이터가 시스템 간에 이동할 때 마스킹을 적용합니다. 마스킹된 버전을 저장하는 것이 아니라 전송 중인 데이터를 변환합니다. 기업에서 내부 데이터베이스와 클라우드 서비스 간에 정보를 전송할 때와 같이 안전한 데이터 전송에 이상적입니다.
토큰화
토큰화는 민감한 데이터를 플레이스홀더 역할을 하는 고유 토큰으로 대체합니다. 이러한 토큰은 그 자체로는 실질적인 가치가 없지만 안전한 참조 시스템을 통해 원래 데이터에 다시 매핑할 수 있습니다. 이 방법은 신용 카드 번호를 토큰으로 대체하여 무단 액세스를 방지하는 결제 처리에서 널리 사용됩니다.
가명 처리
가명화는 개인 식별 정보(PII)를 가상의 값으로 대체합니다. 데이터를 해독하기 위해 키가 필요한 암호화와 달리 가명화를 사용하면 마스킹된 데이터를 원본으로 역추적하는 것이 거의 불가능합니다. 이는 환자 이름을 임의의 식별자로 대체하는 의료 분야와 같은 개인정보 보호 규정 준수에 유용합니다.
장단점
모든 기술에는 장단점이 있습니다. 다음은 간단한 개요입니다:
| 장점 | 단점 |
|---|---|
| 사이버 위협으로부터 중요한 데이터를 보호합니다. | 대규모 데이터 세트의 경우 구현이 복잡할 수 있습니다. |
| 기업이 GDPR과 같은 규정을 준수할 수 있도록 지원합니다. | 일부 마스킹 기술은 데이터 정확도를 떨어뜨립니다. |
| 개발자가 시스템을 안전하게 테스트할 수 있습니다. | 동적 환경에서는 성능에 영향을 줄 수 있습니다. |
| 내부자 위협의 위험을 줄입니다. | 효과를 유지하려면 정기적인 업데이트가 필요합니다. |
데이터 마스킹의 용도
헬스케어
병원은 이를 사용하여 환자 기록을 보호하고 HIPAA를 준수합니다. 이를 통해 의사와 연구자는 개인 정보를 노출하지 않고도 의료 데이터를 분석할 수 있습니다. 예를 들어, 데이터의 유용성을 유지하면서 연구 연구에서 환자 이름을 가명으로 대체할 수 있습니다.
금융
은행은 사기를 방지하고 PCI DSS를 준수하기 위해 계좌 번호와 신용카드 정보를 마스킹합니다. 예를 들어, 온라인 뱅킹 앱은 신용카드의 마지막 네 자리 숫자만 표시하는 경우가 많습니다. 개발자는 시스템을 안전하게 테스트하기 위해 마스킹된 금융 데이터로 작업하기도 합니다.
리테일 및 이커머스
온라인 스토어는 신용카드 번호와 청구 정보를 마스킹하여 고객 결제 정보를 보호합니다. 이를 통해 안전한 거래를 보장하는 동시에 분석가가 개인 데이터를 노출하지 않고도 구매 트렌드를 연구할 수 있습니다. GDPR 준수를 위해서는 이러한 기능이 필수적입니다.
정부 및 법률
정부 기관에서는 무단 액세스를 방지하기 위해 사회보장번호, 세금 기록, 법률 문서를 마스킹합니다. 법 집행 기관에서도 민감한 사건에서 증인의 신원을 보호하기 위해 마스킹을 사용할 수 있습니다.
소프트웨어 개발 및 테스트
개발자는 이러한 데이터 익명화를 사용하여 애플리케이션을 안전하게 테스트합니다. 실제 고객 데이터를 사용하는 대신 마스킹된 데이터 세트를 사용하여 작업하므로 소프트웨어 기능을 유지하면서 유출 위험을 줄일 수 있습니다.
리소스
- Zendata. 데이터 마스킹이란? 이를 구현하는 8가지 방법.
- FasterCapital. 데이터를 마스킹하고 민감한 정보를 숨기는 방법.
- Spiceworks. 데이터 마스킹이란 무엇인가요?
- AI멀티. 데이터 마스킹 이해.
- 사토리 사이버. 효과적인 데이터 마스킹을 위한 8가지 기술.
