데이터 유출 정의됨
데이터 유출은 조직의 시스템 또는 네트워크에서 외부 당사자로 중요, 기밀 또는 개인 정보를 무단으로 공개하는 것입니다. 데이터 유출은 의도적이거나 우발적일 수 있으며 영향을 받는 조직과 개인에게 심각한 결과를 초래할 수 있습니다.
데이터 유출이란?
데이터 유출은 기밀 정보가 권한이 없는 당사자에게 노출될 때 발생합니다.
데이터 유출은 조직의 시스템 또는 네트워크에서 외부 당사자로 중요, 기밀 또는 개인 정보를 무단으로 공개하는 것입니다. 데이터 유출은 의도적이거나 우발적일 수 있으며 영향을 받는 조직과 개인에게 심각한 결과를 초래할 수 있습니다.
핵심 사항
- 데이터 유출은 조직의 시스템 또는 네트워크에서 외부 당사자로 기밀 정보를 무단으로 공개하는 것입니다.
- 대부분의 데이터 유출은 사람의 실수로 인해 발생합니다. 직원은 보안되지 않은 위치에 데이터를 저장하거나, 실수로 외부 당사자와 데이터를 공유하거나, 피싱 공격에 노출될 수 있습니다.
- 데이터 유출은 경쟁적 단점, 법적 영향 및 손상된 브랜드 이미지로 이어질 수 있습니다.
- 강력한 데이터 유출 대응 계획을 통해 데이터 유출의 영향을 효과적으로 관리하고 완화할 수 있습니다.
데이터 유출과 데이터 위반 간의 차이점
데이터 유출 및 데이터 위반 - 중요한 정보에 대한 무단 액세스를 식별, 방지 및 대응하는 방법을 알아봅니다.데이터 위반 용어는 종종 서로 혼동됩니다. 그러나 두 항목은 동일하지 않습니다. 데이터 유출은 일반적으로 사고이며 내부 원본이 외부 당사자에게 정보를 노출할 때 발생합니다. 반면에 데이터 위반은 종종 의도적인 것으로, 외부 당사자가 권한 없는 네트워크에 액세스하여 중요한 정보에 액세스하거나 유출할 때 발생하며, 이로 인해 데이터가 유출될 수 있습니다.
데이터 유출이 발생하면 신속하게 조치를 수행하여 유출 원인을 파악하고, 유출 범위를 파악하고, 기존 당사자에게 알립니다. 데이터 위반의 경우 손상된 시스템을 격리하고, 위반 범위를 조사하고, 인시던트를 기관에 보고하는 것이 중요합니다.
두 경우 모두 데이터 보안 사례 및 정책을 개선하여 향후 인시던트를 방지하는 조치를 취해야 합니다.
데이터 유출의 일반적인 원인
사람의 오류
이것이 데이터 유출의 가장 일반적인 이유입니다. 직원은 보안되지 않은 위치에 데이터를 저장하거나, 실수로 외부 당사자와 데이터를 공유하거나, 피싱 또는 소셜 엔지니어링 공격에 노출될 수 있습니다.
맬웨어 및 해킹
바이러스 및 스파이웨어를 포함한 맬웨어를 사용하여 데이터에 액세스하거나 디바이스를 손상할 수 있습니다. DDoS(분산 서비스 거부) 공격 트래픽이 많으면 시스템이 예기치 않게 작동하여 잠재적으로 취약성이 노출될 수 있습니다.
내부자 위험 및 위협
내부자 위험은 회사 리소스에 대한 액세스 권한을 부여받은 사람이 악의적으로 또는 실수로 중요한 데이터를 데이터 유출, 데이터 사기 또는 데이터 도용의 위험에 노출하는 경우 발생합니다.
타사 위반
비즈니스 데이터에 액세스할 수 있는 타사 회사에서 위반이 발생하는 경우 데이터가 유출될 수 있습니다.
피싱 및 소셜 엔지니어링
공격자는 기만적인 전자 메일 또는 웹 사이트에 대한 피싱 공격을 통해 직원이 중요한 정보를 노출하도록 유도할 수 있습니다.
클라우드 데이터 유출
클라우드 서비스가 제대로 보호되지 않으면 권한이 없는 사용자가 클라우드에 저장된 데이터에 액세스할 수 있습니다.
물리적 데이터 유출
직원이 노트북을 공용 장소에 두거나, 가용자가 사무실에서 하드 드라이브를 도용하여 중요한 데이터를 찾거나 가져온 사람이 중요한 데이터에 무단으로 액세스할 수 있도록 할 수 있습니다.
잘못된 암호 정책
짧거나, 일반적이거나, 시스템 기본값이거나, 빠르게 추측되는 암호를 사용하면 해커가 암호 보호 정책을 거치지 않고 자격 증명을 도용하고 중요한 데이터 또는 시스템에 쉽게 액세스할 수 있습니다.
지난 10년간 데이터 유출
데이터 유출은 크기나 데이터 보안 및 위험 관리 방식에 관계없이 모든 조직에서 발생할 수 있습니다. 지난 10년 동안 발생한 가장 큰 데이터 유출은 다음과 같습니다.
2017년 미국 신용 조사국이 소비자 불만 포털을 통해 해킹되어 1억 4,790만 개의구, 1,520만 명의 영국 시민, 약 19,000명의 캐나다 시민이 유출된 개인 기록을 만들었습니다. 4억 2,500만 USD의 합의금을 통해 데이터 위반의 영향을 받는 사람들을 지원했습니다.
2013년 사이버 범죄자는 타사 공급업체에서 도난당한 자격 증명을 통해 미국 대형 소매 회사의 게이트웨이 서버에 액세스하여 7천만 개의 고객 레코드와 함께 4천만 개의 신용 카드 및 직불 카드 계정 번호로 데이터가 유출되었습니다. 위반 후 소매 회사는 고객 정보를 보호하기 위해 고급 조치를 채택해야 했습니다. 총 예상 손해 비용은 2억 2,000만 USD입니다.
2014년, 북부 사이버 공격자는 맬웨어를 사용하여 액세스 하여 다국적 엔터테인먼트 스튜디오에서 100TB가 넘는 데이터를 유출했습니다. 데이터에는 직원 개인 정보, 전자 메일, 급여, 릴리스되지 않은 영화 사본 및 기타 정보가 포함되었습니다. 신뢰도와 수익에 상당한 영향을 미쳤으며 손실된 직원 개인 데이터를 보상하기 위해 800만 USD를 지급하기로 했습니다.
2021년 11월, Georgia의 의료 센터에서 불만이 있던 전 직원이 의료 센터 시스템에서 개인 USB 드라이브로 개인 데이터를 다운로드하여 유출했습니다. 이로 인해 환자의 테스트 결과, 이름 및 생일이 유출되었습니다. 의료 센터는 데이터 유출로 어려움을 겪은 모든 환자에게 ID 복원 및 신용 모니터링 서비스를 제공해야 했습니다.
데이터 유출로 인한 위협
데이터 유출은 PII(개인 식별 정보), 지적 재산권 및 거래 비밀과 같은 기밀 정보를 공개하는 데이터 보안에 심각한 위협이 됩니다. 이러한 노출은 경쟁적 단점, 법적 영향 및 손상된 브랜드 이미지로 이어질 수 있습니다. 데이터 유출은 조직이 데이터 보안 전략을 재평가하고 보다 강력한 데이터 보호 조치에 투자하는 절전 모드 해제 호출로 사용될 수 있습니다.
규정 준수 전문가는 데이터 유출을 방지하는 데 중요한 역할을 합니다. 데이터 보안 정책 및 절차를 수립하고, 데이터 유출을 감지 및 보고하고, 직원 교육을 보장하고, 인시던트 대응을 계획할 책임이 있습니다. 해당 작업은 조직이 데이터 보호법을 준수하고 데이터 유출을 방지하는 데 매우 중요합니다.
데이터 유출로 인해 상당한 평판 손상이 발생하여 조직이 신규 고객, 미래 투자자 및 잠재 직원을 유치할 수 있는 능력에 영향을 줄 수 있습니다. 데이터 유출은 광범위한 영향을 미칠 수 있으며, 즉각적인 재무 상황뿐만 아니라 조직의 장기적인 실행 가능성에도 영향을 미칠 수 있습니다.
사이버 범죄자 또는 악의적인 내부자에게 IP(지적 재산권)를 잃게 되는 것은 참혹한 일입니다. IP는 회사 가치의 상당 부분을 차지하며, 도난은 회사의 혁신, 경쟁력 및 성장에 상당한 위험을 초래합니다. 데이터 유출로 인한 액세스 권한을 통해 해커는 랜섬웨어를 사용하여 랜섬웨어가 지급될 때까지 중요한 데이터 및 시스템에 대한 액세스를 삭제하거나 차단할 수 있습니다.
데이터 유출로 인한 운영 중단으로 인해 상당한 손실이 발생할 수도 있습니다. 비기능 웹 사이트는 잠재 고객을 경쟁사로 이끌 수 있습니다. IT 시스템 가동 중지 시간으로 인해 작업 중단이 발생할 수 있으므로 위반 및 액세스된 시스템에 대한 철저한 조사를 수행하기 위해 시스템을 오프라인으로 전환해야 합니다.
데이터 유출 발생 시 수행할 단계
데이터 유출은 규모에 관계없이 비즈니스에서 중요한 문제입니다. 이로 인해 재정적 손실, 평판 손상 및 규제 패널티가 발생할 수 있습니다. 그러나 강력한 데이터 유출 대응 계획을 사용하면 데이터 유출의 영향을 효과적으로 관리하고 완화할 수 있습니다. 다음은 데이터 유출 발생 시 수행해야 하는 단계입니다.
검색 및 유효성 검사
데이터 유출 및 그 영향에 대해 최대한 많은 정보를 수집합니다. 인시던트 원본 및 범위를 식별하고 손상된 데이터의 유형과 양을 확인합니다.
포함 사항
영향을 받는 시스템, 디바이스 및 데이터를 격리하고 보호하여 추가 데이터 손실 또는 무단 사용 또는 액세스를 방지합니다. 보안 조치 및 제어를 구현하여 데이터 유출을 중지하고 손상을 최소화합니다.
내부적으로 통신
인시던트 근본 원인 및 결과를 분석합니다. 데이터 유출을 초래한 보안 정책 및 사례의 취약성과 차이를 식별합니다.
평가 및 조사
공격자는 직원이 기만적인 전자 메일 또는 웹 사이트를 통해 중요한 정보를 노출하도록 유도할 수 있습니다.
클라우드 데이터 유출
클라우드 서비스가 제대로 보호되지 않으면 권한이 없는 사용자가 클라우드에 저장된 데이터에 액세스할 수 있습니다.
법률 및 규정 준수
관리 기관이 설정한 규칙 및 규정을 따라 법적 의무와 책임을 이행합니다. 법률 및 규제 위험을 방지하거나 줄이기 위해 필요한 조치를 취하여 관련 기관에 데이터 유출을 보고합니다.
영향을 받는 사용자에게 알림
데이터가 유출된 개인 또는 당사자에게 알립니다. 조직에 필요한 정보와 지원을 제공하여 조직을 보호하고 신뢰와 충성도에 대한 손상을 최소화합니다.
복구 및 수정
유출로 인해 손실되거나 손상된 데이터를 보호하고 복원합니다. 데이터의 오용으로 인한 잠재적인 향후 피해를 방지하고 완화하기 위한 조치를 구현합니다.
PR 및 평판 관리
데이터 유출의 홍보 및 평판 유출을 관리합니다. 인시던트에 대해 투명하게 전달하고, 책임을 지고, 향후 발생을 방지하기 위해 수행된 단계를 간략하게 설명합니다.
이러한 단계를 수행하면 데이터 유출을 효과적으로 처리하고, 영향을 최소화하고, 고객과 이해 관계자의 지속적인 신뢰를 보장하는 데 도움이 됩니다.
이러한 단계를 수행하면 데이터 유출을 효과적으로 처리하고, 영향을 최소화하고, 고객과 이해 관계자의 지속적인 신뢰를 보장하는 데 도움이 됩니다.
데이터 유출 방지 전략
직원 교육 및 인식
직원이 데이터 유출로 이어질 수 있는 다양한 종류의 위협을 인식하고 조직의’데이터 유출 정책을 잘 알고 있는지 확인합니다. 특정 문제가 발생할 때 정기적인 리프레셔 세션 및 지침은 이 교육을 강화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
네트워크 검색 및 침입 검색
AI 및 자동화를 사용하여 위협을 빠르고 효과적으로 파악합니다. 지속적인 검색 및 테스트는 잠재적 위험 영역을 식별하고 잠재적인 데이터 및 보안 문제가 손상되기 전에 조직에 경고할 수 있습니다.
타사 위험 관리
데이터 유출은 종종 조직의 네트워크 및 데이터에 많이 액세스하게 되는 타사에 의해 추적될 수 있습니다. 타사 위험 관리용 도구는 공급자, 파트너 또는 서비스 공급자와 같은 타사에서 데이터에 액세스하고 사용하는 방법을 모니터링하고 제한합니다.
데이터 보안 기술 및 도구
DLP(데이터 손실 방지) - 중요한 데이터의 위험한 공유, 전송 또는 사용 식별 및 방지DLP(데이터 손실 방지) 도구를 사용하면 데이터 자산 전체에서 중요한 정보의 오용을 감지하여 중요한 데이터의 공유, 전송 또는 사용을 방지할 수 있습니다. 내부 위험 관리 솔루션은 사용자 활동에 대한 포괄적인 가시성을 제공하여 조직에서 잠재적인 위협을 식별하고 완화할 수 있도록 지원합니다.
엔드포인트 보안 솔루션
모바일 장치, 데스크톱 컴퓨터, 가상 머신, 포함된 디바이스 및 서버를 모니터링하여 취약성 또는 사용자 오류를 검색하고 보안 약점을 활용하는 위협 행위자으로부터 보호합니다.
SIEM(보안 정보 및 이벤트 관리) 시스템
SIEM 보안 팀은 엔터프라이즈 전체에서 대량의 데이터를 수집, 집계 및 분석할 수 있는 중앙 위치를 제공하여 보안 워크플로를 효과적으로 간소화합니다. 또한 규정 준수 보고, 인시던트 관리 및 위협 활동의 우선 순위를 지정하는 대시보드와 같은 운영 기능을 제공합니다.
데이터 유출로부터 데이터 보호
데이터 유출 방지는 조직의 성장 전략에서 중요한 측면입니다. 회사의 가장 중요한 자산인 중요한 데이터가 안전하고 기밀로 유지되도록 보장합니다. 데이터를 보호하기 위한 강력한 기반을 구축하는 것이 중요합니다.
DLP 도구 및 프로세스를 사용하여 권한이 없는 사용자가 중요한 데이터를 손실, 오용 또는 액세스하지 않도록 합니다. DLP 소프트웨어는 규제, 기밀 및 비즈니스에 중요한 데이터를 분류하고 정책 위반을 식별합니다.
정보의 무단 액세스, 사용, 공개, 중단, 수정, 검사, 기록 또는 소멸을 방지하려면 정보 보안 우선 순위를 지정합니다. 데이터의 기밀성, 무결성 및 가용성을 보장합니다. 위험 관리 도구를 사용하여 조직의 위험한 활동을 탐지, 조사 및 조치를 취합니다.
AI 기반 데이터 손실 방지 도구를 적용하여 데이터 활동을 지속적으로 모니터링 및 분석하고 잠재적 위협에 대한 사전 대응을 가능하게 하는 비정상적인 패턴 또는 동작을 감지합니다.
이러한 네 가지 핵심 요소는 함께 데이터 유출 방지를 위한 강력한 기반을 만듭니다. 데이터를 책임지고 안전하게 처리하며 모든 관련 규정을 준수하도록 보장합니다. 효과적인 데이터 유출 방지 전략을 보여 줄 수 있는 조직은 더 신뢰할 수 있고 신뢰할 수 있는 조직으로 간주되어 비즈니스 기회와 성장을 높일 수 있습니다. 즉, 데이터 유출 방지는 부정적인 결과를 방지하는 것이 아니라 비즈니스 성공을 위한 사전 대응 전략입니다.
데이터 유출 방지 도구
데이터 유출을 방지하는 것은 끝이 없다고 느낄 수 있습니다. 잠재적인 유출 및 위반의 영향을 줄이는 데는 보안의 차이를 빠르게 식별하고 리소스를 조사하고 완화하도록 리소스의 우선 순위를 지정하는 것이 중요합니다. 다행히 외부 위협을 방지하는 사이버 보안 도구를 많은 내부자 위험을 식별할 수도 있습니다.
데이터에 대한 인사이트를 얻고, 잠재적인 데이터 보안 인시던트를 초래할 수 있는 중요한 내부자 위험을 감지하고, 정보 보호, 내부자 위험 관리 및 Microsoft Purview의 DLP 기능을 사용하여 데이터 유출을 효과적으로 방지합니다.
Microsoft Entra ID를 사용하여 의심스러운 로그인 및 액세스 활동이 있는 경우 조직의 액세스를 관리하고 경고를 받습니다.
Microsoft Defender 365를 사용하여 권한 없는 활동으로부터 클라우드, 앱, 엔드포인트 및 전자 메일을 보호합니다.
조직은 이러한 도구를 채택하고 전문가 지침을 사용하여 데이터 유출을 더 잘 관리하여 중요한 자산을 보호할 수 있습니다.
자주 묻는 질문
- 데이터 유출은 개인과 조직 모두에 심각한 재정적 손실, 평판 손상 및 법적 영향을 줄 수 있는 심각한 문제입니다. 또한 개인에 대한 ID 도용 및 사기 행위가 발생할 수 있으며, 경쟁 업체가 독점 정보에 액세스한 회사에 대한 경쟁적 열위에 놓일 수 있습니다.
- 인력적 실수—대기업의 직원이 실수로 중요한 고객 정보가 포함된 전자 메일을 잘못된 받는 사람에게 보내 실수로 외부 당사자에게 기밀 데이터를 노출합니다.
- 데이터 유출는 오픈 소스 인텔리전스 및 위협 인텔리전스 기술을 사용하여 일반적으로 데이터 유출 덤프를 호스트하는 리소스를 검색하여 검색할 수 있습니다. 또한 회사는 데이터 유출 검색 솔루션을 사용하여 실수로 또는 의도적인 노출로부터 중요한 데이터를 검색, 검색 및 보호할 수 있습니다.
- 사이버 범죄자는 노출된 데이터를 사용하여 사이버 공격을 계획하고 커밋하는 데이터 유출을 악용합니다. ID 도용, 금융 사기, 심지어 회사 간첩에도 노출된 개인 식별 정보를 사용하는 경우가 많습니다.
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