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암호화(Encryption)는 정보보호의 핵심요소 기술로, 이메일, 메시지, 영상, 음성 등 거의 모든 데이터를 보호하기 위한 용도로 사용하고 있습니다. 데이터는 DB, 클라우드, 기기 등 다양한 매체에 산재되어 있으며, 일반 데이터와 중요하고 민감한 데이터가 섞여있어, 관리 부주의 및 데이터 침해로 이한 유출 사고의 발생빈도가 높습니다. 데이터 침해사고는 기업의 중요 데이터와 민감한 고객정보 등을 유출시킴으로써, 기업의 비용손실은 물론, 신뢰도 저하 및 고객 이탈, 그리고 법적인 문제에 휘말릴 수 있습니다.

 

중요한 데이터를 다루는 기업은 당연히 암호화를 통해 데이터를 보호할 것입니다. 하지만, 2019년도 PonemonGlobal Encryption Trends Study”에 따르면, 암호화 전략을 채택한 기업은 45% 정도에 지나지 않습니다. 올바른 암호화 전략은 암호화를 통한 데이터 보호 뿐만 아니라, 컴플라이언스 준수에도 도움이 됩니다.

 

암호화 전략

최근 Forrester의 연구에 따르면, 데이터와 분석 기반의 비즈니스는 전세계 GDP 보다 최소 7배 빠른 성장을 보인 것으로 나타났습니다. , 데이터의 수집·분석·가공·분배를 통한 경제적 가치는 그만큼 높다는 것을 의미합니다. 이러한 데이터 생명주기에 의한 경제적 가치를 달성하기 위해서는 무엇보다도 데이터의 안전성이 전제되어야 합니다.

 

따라서, 민감한 데이터를 다루는 기업은 데이터를 안전하게 보호할 수 있는 기술을 적용하고, 규제당국이 요구하는 컴플라이언스를 준수함으로써 책임을 다할 필요가 있습니다.

 

하지만, 보안 전문가들은 아직까지도 많은 기업들이 데이터를 효과적으로 보호하기 위한 충분한 기술과 역량을 보유하고 있지 않으며, 일반적인 보안전략 수립은 잘 하고 있으나 데이터 암호화 전략 수립에 있어서는 이해도가 부족하다고 보고 있습니다.

 

데이터 암호화 전략은 민감정보를 포함한 중요 데이터 암호화, 강력한 접근제어 구현, 암호화 키의 안전한 관리 등의 기술적인 부분과 데이터 보호를 위한 컴플라이언스 준수를 포함하고 있습니다.

 

데이터 보호

데이터 암호화는 침해사고로 인한 데이터 유출시에 최후의 수단으로서 데이터를 무용지물로 만들어 버리는데 그 목적이 있습니다.

 

데이터 보호의 시작은 데이터가 어디에 있는지 파악하고, 보호 할 데이터를 식별하는 것입니다. 고객 및 재무정보와 같은 데이터는 식별이 용이하지만, 일부 데이터는 그렇지 않은 경우도 있습니다. 지난 10년간 개인정보 및 민감정보에 대한 많은 변화를 겪으면서 많은 기업들이 여전히 데이터 식별에 어려움을 겪고 있습니다.

 

민감한 데이터를 식별한 이후, 데이터의 안전한 암호화 및 관리방안에 따라 암호화 전략을 실행합니다.

- 암호화 키는 안전한 장소에 데이터와 분리하여 저장

- 각 산업 분야별 적합한 키 교체 모범 사례를 반영한 주기적인 암호화 키 교체

- 디바이스 데이터 보호를 위해 하드웨어 기반 Self-Encryption 기법 적용

- 세부적인 데이터 접근 및 삭제를 위해, 매체, 파일, 데이터베이스간의 계층적 암호화

- 외부와 공유되는 개인정보를 익명화하기 위해 데이터 마스킹 및 토큰화 기술 사용

 

데이터 암호화 외에 데이터 접근제어와 모니터링을 통해 권한이 부여된 특권 사용자에게만 접근을 허용하며, 데이터에 대한 빠르고 안정적인 접근을 보장합니다.

 

보안위협 대응을 위한 암호화

대부분의 보안전문가들은 데이터 침해사고와 랜섬웨어 등의 보안위협에 대해 인지하고 있으며, 기업의 최우선 과제 역시 이러한 보안위협을 차단하는 것입니다. 하지만, 여전히 이러한 공격들은 유효하며, 지속적으로 발생하고 있습니다.

 

지속적으로 증가하는 랜섬웨어 공격과 데이터 침해사고를 막기 위해, 기업은 많은 투자와 노력을 기울이고 있습니다. 하지만, 끊임없이 취약점을 연구하고, 호시탐탐 운영 실수 및 오류 등의 공격기회를 노리는 해커들의 공격을 100% 막는 다는 것은 불가능에 가까운 일입니다.

 

데이터 침해사고를 완벽하게 차단하지 못하는 것에 회의적일 필요는 없습니다. 보호하려는 데이터를 암호화함으로써 침해사고 발생시 데이터를 무의미하게 만든다면, 그러한 보안위협에 대한 대응방안으로 충분할 것입니다. , 암호화는 클라우드 및 온프레미스 환경에 산재한 데이터를 내·외부의 공격으로부터 보호하며, 민감한 고객의 데이터를 안전하게 지킬 수 있는 필수 불가결한 선택입니다.

 

컴플라이언스 준수를 위한 암호화

국가와 정부 그리고 산업 컨소시엄이 개인정보 보호의 중요성을 인식함에 따라, GDPR(Global Data Protection Regulation), CCPA(California Consumer Protection Act), ISMS-P(Information and Privacy Security Management System), PIA(Privacy Impact Accessment) 등과 같은 컴플라이언스를 제정하고 있으며, 지키지 않을 경우 무거운 벌금을 부과하도록 하고 있습니다.

 

하지만, 기업의 입장에서는 어떤 데이터가 어떤 컴플라이언스에 저촉되는지, 침해사고시 신고조항이나 규제 미준수에 따른 법적책임 등에 대한 요건들은 전부 이해하고 준수 하기란 만만치 않은 일입니다.

 

암호화는 여러 보안 컴플라이언스에 대한 미준수를 해결하는데 도움을 줍니다. 중요하고 민감한 데이터가 도난 당했을 경우, 데이터를 무용지물로 만듦으로써, 데이터 보호라는 컴플라이언스 요건을 충족시킬 수 있습니다. 추가적으로, 협력사 또는 지사와의 데이터 공유시 민감한 데이터의 마스킹 처리 또는 토큰화 등과 같은 방법을 통해 컴플라이언스 요건을 준수할 필요가 있습니다.

 

맺음 말

암호화 전략을 수립하고 적용하기 위해서는, 데이터를 파악하고 민감한 데이터를 식별하며, 데이터의 규모나 중요성에 따라 적정한 암호화 솔루션을 도입할 필요가 있습니다. 또한, 개인정보보호법, 정보통신망법, 신용정보보호법, 의료법 등 많은 법적인 요구사항 분석을 통해, 조직과 비즈니스에 적합한 최적의 보안정책 수립과 운영이 동반되어야 합니다.

 

원문: Encryption: Protect your most critical data

 

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최근 발간된 IBM Security “2020 Cyber Resilient Organization Report (이하, 보고서)” 따르면, 기업의 67% 지난 12개월 동안 사이버 공격이 심각한 수준으로 증가하고 있다고 응답했습니다. 또한, 지난 2년동안 1천개 이상의 레코드 유출사고를 경험한 기업이 53% 달할 정도로 파급력 역시 높아졌습니다.

 

양적 질적인 침해사고의 증가에 따라, 새로운 IT기술과 서비스 도입을 통해 디지털 트랜스포메이션을 준비하는 기업은 기존의 단순 침해사고 방어 체계에서 사이버 레질리언스로의 전환을 고려하고 있습니다. , 보안위협에 대한 예방과 대응, 방지, 복구능력을 향상시키고, 조직문화에 완전히 보안을 융화하는 방향으로 진화를 시도하고 있습니다.

 

사이버 레질리언스를 구현하기는 쉽지 않으나, 조직에 적합하고 올바른 프레임워크를 선택하여 적용한다면, 그에 대한 충분한 가치는 누리실 있을 것입니다.

 

사이버 레질리언스 란?

사이버 레질리언스는 사이버공격 또는 IT 시스템에 악영향을 주는 어떠한 이벤트가 발생했을 경우, IT 시스템을 지속적으로 운영할 있는 대응능력을  말합니다. 이는 기존의 침해사고 예방, 탐지, 대응기능을 포괄하며, 모든 사이버 이벤트에 대한 대응능력을 갖추는 것을 의미합니다. 따라서, 사이버 레질리언스는 기존의 침해사고 대응능력을 점진적으로 향상시키면서, 조직문화, 기술역량, 보안정책 절차를 현대화함으로써, 지속적으로 변화하는 사이버 침해사고에 대한 대응능력을 극대화 하는 입니다.

 

사이버 레질리언스 구축

디지털 트랜스포메이션을 선도하는 기업들은 진화하는 사이버 공격을 방어하기 위해 침해사고 대응 자동화, 클라우드 서비스 도입, 솔루션들간의 상호작용을 개선하고 있습니다. 또한, 사이버 공격 발생시 효과적인 협업과 업무 연속성을 강화하기 위해, 사이버 공격별 특성을 반영한 위협 모델링을 설계하고 전사가 참여하는 침해사고 대응 계획을 수립합니다.

 

다음은 사이버 레질리언스 구축 기업이 고려할 중요한 4가지 영역인 예방 (Prevention), 탐지 (Detection), 방지 (Containment), 그리고 대응 (Response) 대해 알아 보겠습니다.

 

1. 예방 (Prevention)

응답기업 56% 사이버공격에 대한 예방 건수를 사이버 레질리언스에 대한 척도로 측정하고 있다고 정도로, 대다수의 기업들이 침해사고 예방영역에 가장 많은 비중으로 투자를 해오고 있습니다. 리더그룹에 속한 기업들의 경우 자동화, 인공지능 머신러닝을 도입함으로써, 조직의 침해사고 대응능력을 향상시키고 있으며, 보안위협 취약점 진단, 설정관리 등을 위한 자동화 솔루션을 도입하여 가시성을 향상시키고 직원을 단순업무로 부터 고급업무로 전환하고 있습니다.

 

2. 탐지 (Detection): 침해징조를 빠르게 식별

침해징조를 적시에 빠르게 탐지함으로써 침해사고로 이어질 있는 공격을 차단하고, 이로 인한 비용을 최소화 합니다. 하지만, 탐지 시스템 절차의 복잡성은 때론 악의적인 행위를 정확하게 식별하는데 장애가 되기도 합니다.

보고서에 따르면, 기업의 30% 정도는 50가지 이상의 보안 솔루션과 기술을 사용한다고 응답했습니다. 50 이상의 보안 솔루션을 사용하는 기업은 그렇지 않은 기업보다 8% 낮은 공격탐지 능력을 보여주고 있습니다. 보안 솔루션들간의 상호 호환성 사용환경의 복잡성은 탐지 효율성과 속도를 저해하는 결과를 보여주고 있습니다.

자동화된 솔루션을 통해 다양한 보안 솔루션들과 플랫폼을 통합하고, 응용프로그램과 데이터에 대한 가시성 향상을 위해 노력합니다. 이는 전반적인 운영의 복잡성을 감소시키고, 보안팀이 보다 효과적이며 올바른 결정을 하도록 지원 합니다.

 

3. 방지 (Containment): 신속한 치료를 위한 절차와 워크플로우

최고의 성과를 내는 기업들은 상대적으로 침해사고에 대응하고 35% 많은 사건을 처리하는 것으로 나타났습니다. 이들간의 가장 차이점은 사이버보안 침해사고 대응계획의 수립 검토, 적용, 이행점검 여부였습니다. 대략적으로 성과가 좋은 기업은 43%, 그렇지 않은 기업은 20% 정도만이 이에 해당되었습니다.

따라서, 사이버보안 침해사고 대응계획 수립은 물론, 침해사고 방지 대응절차를 포함하는 플레이북을 개발하여, 사이버 공격 방지를 위한 시간을 줄이고 영향력을 최소화 합니다.

 

4. 대응 (Response)

분석능력의 향상은 침해사고 예방과 대응에 많은 시간을 할애할 있도록 합니다. , 자동화된 솔루션의 도입은 보안팀의 침해사고 예방 탐지능력 뿐만 아니라, 대응능력 역시 향상시키는 효과가 있습니다.

 

전반적으로 사이버 복원력이 뛰어난 조직은 IT보안 운영의 모든 측면에서 경쟁업체보다 우수한 성과를 내고 있습니다. 사이버 레질리언스는 강력하고 상호협력적인 조직문화를 구축하고, IT기술과 보안운영 성능 향상을 위한 현명한 투자를 통해 달성할 있습니다.

 

 

     원문: Build a Roadmap for Cyber Resilience

Posted by Cappuccino sapiens

- 본 글은 컬럼리스트인 Mike Elgan“How and Why to Take a Holistic Approach to Threat Modeling”을 기반으로 작성하였습니다. -

 

위협 모델링은 사이버보안 위협을 찾고 우선순위를 정하여 제거하는 체계적인 접근방식입니다. 위협 모델링을 더 폭넓게 확장성을 갖고자 한다면, 조직은 보단 큰 그림의 보안전략을 고려며 효율성을 높일 필요가 있습니다.

 

위협 모델링 수립방식에 대해서는 이미 많은 방법론들이 소개되었습니다. 여기서는 위협 모델링에 대한 기대효과를 알아보고, 보다 거시적인 관점에서 적용하기 위한 방안에 대해 알아보고자 합니다.

 

보안위협 모델링에 따른 기대효과는 다음과 같습니다.

 

1. 최적의 위협 모델링은 사이버 공격에 대한 취약성을 최소화 시킵니다. 이는 보안팀, 운영팀, 개발팀 등 보안과 관련된 모든 관계자에게 올바른 정보를 공유하며 교육·훈련의 효과를 가져옵니다.

 

2. 보안위협에 대한 대응기법 수립, 우선순위 가산화(Scoring), 비용예측은 보안예산 계획수립을 위한 정확하고 중요한 정보를 제공합니다.   

 

3. 유관부서와 함께 위협 모델링을 수립하는 과정에서 상호간 많은 정보와 지식을 서로 습득하게 되고 전사 조직에 대한 이해도를 높이게 되며, 실질적인 세부 실행계획을 도출하게 됩니다.

 

4. 보안위협과 위협대상이 수시로 변함에 따라 보안위협에 대한 대응방식 또한 적절한 변화가 필요합니다. 따라서, 위협 모델링 시스템은 끊임없이 재평가되고 갱신되어야 하는살아있는 문서”가 되어야 합니다. 이는 서비스 운영방식이 어떤 형태로 개편되어야 할지에 대한 방향성을 제시하는데 도움을 줍니다.

 

5. 위협모델링은 개발, 보안, 운영간에 끈끈하게 연결되어 있어, 문제해결을 위해 각 팀들은 유기적으로 협력하게 됨에 따라 DevSecOps의 사일로 현상이 사라지게 됩니다.

 

6. 때때로 심각한 보안취약점을 제거하는 과정에서 기존의 응용프로그램을 대신하여 보안이 고려된 새로운 응용프로그램을 개발하기도 합니다. 

 

7. 위협모델링이 정착함에 따라, 하드웨어, 소프트웨어, 서비스, 플랫폼 선정시에 보안은 필수적인 고려사항이 됩니다.

 

일반적으로 위협모델링은 가능한 많은 임직원이 참여함으로써 그 효과성을 높일 수 있습니다. 다음은 거시적 관점의 위협 모델링 수립을 위한 방안에 대해 알아보겠습니다.

 

1. 위협모델링 수립시에 IT 기술 리더 뿐만 아니라 사업, 운영 리더들을 참여시킵니다.

 

2. 소통창구 운영하여 위협모델링 과정의 정보를 임직원과 공유합니다. 임직원들의 참여는 보안에 대한 보다 나은 결정을 유도하고, 향후 위협 모델링 수행에 긍정적인 효과를 발휘합니다.

 

3. 위협 모델링 우선순위에 기반한 주요 목적을 명확하게 설정하고, 서비스 제공자, 컨설턴트, 파트너, 공급자 등 보안목표를 공유하는 관계자들과 공유합니다.

 

앞서 기술한 것처럼, 위협모델링은 보안에 있어 조직에 많은 장점을 수반하고 있습니다. 따라서, 조직에 적합한 위협 모델링 수립을 통해 보안을 강화해 보시기 바랍니다.

 

원문: How and Why to Take a Holistic Approach to Threat Modeling

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IBM Security는 조사 전문기관인 포네몬과 함께 연간 보고서인 ”2020 글로벌 기업 데이터 침해사고 보고서“를 발간하였습니다.  15번째로 발간된 이번 보고서는 2019 8월 부터 2020 4월까지 전세계에서 발생한 데이터 침해사고 524건을 분석하였습니다.

 

다음은 주요 침해사고 수치에 대해 올해 대비 전년도, 전세계 대비 국내와 비교한 수치를 보여 줍니다.

항 목

2019

2020

비 고

침해사고 비용

전세계

46.9억원

46.2억원

1.6% 감소

대한민국

35.5억원

38.0억원

7% 증가

침해사고 인지 + 복구기간

전 세계

279

280

11일 증가

대한민국

287

(216+71)

301

(223+78)

14일 증가

  ※ 국내 총 24개 기업 참여, 최근 3년간의 데이터 침해사고 자료 분석

    - 피해액 상위 분야: 금융, 서비스, 기술분야 순

    - 주요 공격 요인(피해액, 억원): 악의적 공격 50% (41.1), 시스템 오류 39%(36.1), 관리실수 21%(33.3)

 

올해는 COVID-19 펜데믹으로 인해 전세계적으로 많은 기업들이 어려움을 겪고 있으며, 재택근무 등 업무환경의 변화는 보안업무에도 많은 변화를 가져왔습니다. 재택근무를 선택한 기업 중 76%는 근무환경의 변화로 인해 침해사고를 인지하고 복구하는 시간이 길어질 것이라고 답했습니다.

 

침투 테스트 및 취약점 진단을 수행한 기업은 글로벌 평균 침해사고 비용보다 적은 비용을 지출했으며, 이는 평소의 침해사고 훈련이 효과적임을 나타내고 있습니다. 또한, 원격근무를 채택한 기업과 보안기술이 상대적으로 낮은 기업의 경우, 침해사고 비용이 평균보다 더 많이 지출한 것으로 나타났습니다.

 

주요 시사점은 다음과 같습니다.

 

1. 침해사고 훈련 및 대응 자동화는 침해사고 비용 감소에 효과적

  - 보안 자동화(인공지능, 머신러닝, SOAR )를 구현한 기업은 그렇지 않은 기업보다 3.58백만달러 적은 침해사고 비용 지출 (2.45백만달러 vs. 6.03백만달러)

  - 잘 준비된 침해사고대응팀을 갖춘 기업은 그렇지 않은 기업보다 2백만달러 적은 침해사고 비용 지출 (3.29백만달러 vs. 5.29 백만달러)

 

2. 개인정보의 증가는 기업의 피해액 증가

  - 데이터별 레코드당 평균 피해액: 고객 개인정보 150달러, 지적재산 147달러, 익명 고객정보 143달러, 직원 개인정보 141달러

  - 전체 데이터 침해사고의 80%가 고객 데이터 침해사고로 분류

 

3. 가장 큰 공격요인은 인증정보 탈취 및 클라우드 환경설정 오류

  - 침해사고중 가장 많은 비중을 차지하고 있는 악의적 공격 (Malicious attack) 2019 51%에서 2020 52%로 다소 높아짐

  - 공격 비중 및 손실비용은 탈취된 인증정보 19% (4.77백만달러), 클라우드 환경설정 오류 19% (4.41백만달러), 타사 소프트웨어 취약점 16% (4.53 백만달러)

 

4. 악의적 공격 중 데이터 파괴 및 랜섬웨어 공격으로 인한 피해비용은 높게 나타남

  - 악의적 공격에 의한 평균 피해비용이 4.27 백만달러로, 데이터 파괴 4.52 백만달러, 랜섬웨어 4.44백만달러 보다 다소 높게 나타남

 

5. 국가지원 조직에 의한 침해사고는 많지 않으나, 피해금액은 제일 높게 나타남

  - 가장 흔한 공격동기는 금전적이 이유(53%) 였으며, 국가지원 및 정치적인 이유는 각각 13%로 낮음

  - 국가지원 조직에 의한 침해사고 비용은 4.43백만달러로, 정치적 목적4.28 백만달러, 금전적인 목적 4.23백만달러 보다는 높게 나타남

 

원문: What’s New in the 2020 Cost of a Data Breach Report

보고서 요약(국내): South_Korea_Cost of a Data Breach Report 2020.pdf

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