오늘날 사회에서 기업과 개인 모두 정보 보호의 중요성을 점점 더 인식하고 있으며, 이는 법적 규제가 강화됨에 따라 더욱 강조되고 있습니다. 이러한 환경에서 기업들은 데이터베이스 접근 제어, 데이터 암호화, 쿼리 알림, 로깅과 같은 다양한 보안 조치를 통해 개인 데이터 보호를 강화하고 있습니다. 특히, 개인 데이터를 처리하는 서비스를 개발할 때, 데이터베이스 내 특정 경로를 따라 위치한 개인 데이터를 식별하고 관리하는 것이 필수적입니다.
그러나 조직 내부에서는 예상치 못한 경로를 통해 데이터가 유입될 가능성이 항상 존재하며, 이에 따라 개인 데이터 보호 범위를 확장할 필요성이 커지고 있습니다. 개인 정보 보호법은 이름과 같이 개인을 직접 식별할 수 있는 정보뿐만 아니라, 다른 정보와 결합했을 때 쉽게 개인을 식별할 수 있는 데이터까지 포함하고 있습니다. 이에 따라 기업들은 보다 포괄적인 개인 데이터 관리 전략을 수립해야 합니다.
이 블로그에서는 개인 데이터 보호의 중요성을 살펴보고, 기업이 이러한 과제에 대응하기 위해 활용할 수 있는 실질적인 보안 조치를 탐구해 보겠습니다.
How Should Personal Data be Managed Within a Company?
기업 내 개인 데이터는 어떻게 관리해야 할까?
개인 데이터가 어디에 존재하며 어떤 유형인지 식별하고 분류하세요.
데이터를 하나하나 수동으로 검토하는 대신, 자동화된 방법을 활용하여 탐색하고, 단 한 번이 아니라 주기적이고 지속적으로 수행해야 합니다.
발견된 개인 데이터에 대해 적절한 조치를 취하세요. (예: 접근 제어 정책 적용, 암호화, 수명 주기 관리, 마스킹, 쿼리 및 변경 사항 모니터링 등)
데이터 디스커버리는 이러한 관리 프로세스를 더욱 쉽게 수행할 수 있도록 도와줍니다.
Maximizing the Efficiency of Personal Data Identification with Regular Expressions and AI
정규 표현식과 AI를 활용한 개인 데이터 식별 효율 극대화
강력한 무기를 가진 군인이라도 적의 위치를 모르면 아무것도 할 수 없는 것처럼, 보안 조치가 아무리 강력하더라도 보호해야 할 대상을 식별하지 못하면 무용지물입니다. 기존에 알지 못했던 정보가 드러나는 순간, 비로소 어떤 조치를 취할지 결정할 수 있습니다. 어떤 유형의 개인 데이터가 존재하며, 어떤 데이터가 규제 대상인지 파악해야 적절한 대응이 가능합니다.
개인 데이터를 식별하는 가장 일반적인 방법은 정규 표현식(Regex)입니다. 정규 표현식을 어떻게 작성하느냐에 따라 추출 범위가 크게 달라지며, 원하는 결과를 얻기 위해서는 매우 복잡한 정규 표현식이 필요할 수도 있습니다. 하지만 정규 표현식에 익숙하지 않은 관리자는 복잡한 패턴을 만드는 과정에서 많은 시행착오를 겪게 됩니다. 만약 검증된 복잡한 정규 표현식을 바로 활용할 수 있다면, 새로운 패턴을 만드는 데 소요되는 시간과 노력을 절약할 수 있습니다. 또는 다양한 패턴을 학습한 AI 모델을 활용하면 데이터 식별이 훨씬 간편해질 수 있습니다.
Automating Data Discovery: A Path to Cost Savings and Enhanced Security
데이터 디스커버리 자동화: 비용 절감과 보안 강화의 길
개인 데이터 존재 여부를 확인하기 위해 개별 데이터 소스를 수동으로 접근하고 검색하는 것은 많은 시간과 노력이 필요한 작업입니다. 한국정보보호산업협회의 2023년 정보보호 실태 조사에 따르면, 기업의 평균 정보보호 인력은 단 0.8명에 불과합니다. 또한, 대부분의 조직에서 정보보호 담당자는 보안 업무만 전담하는 것이 아니라 여러 역할을 병행하는 경우가 많습니다. 이러한 상황에서 외부 컨설팅 없이 정보보호 담당자가 조직 내 모든 데이터를 직접 검색하여 개인 정보를 식별하는 것은 사실상 불가능에 가깝습니다.
따라서 데이터 디스커버리를 활용해 정보보호 담당자가 주기적으로 개인 데이터 탐색을 수행하고 정기적인 스캔을 예약하는 것만으로도 추가 비용을 크게 절감할 수 있습니다. 이러한 자동화된 접근 방식은 업무 효율성을 높이는 동시에 보안을 강화하고, 추가 인력이나 비용 부담 없이 규제 준수를 보장할 수 있도록 도와줍니다.
AI and Regular Expressions Limitations: The Current and Future of Personal Data Identification
AI와 정규 표현식의 한계: 개인 데이터 식별의 현재와 미래
정규 표현식이 아무리 정교하거나 AI 모델이 아무리 잘 훈련되었더라도, 100% 정확한 식별을 달성하는 데에는 여전히 한계가 존재합니다. 기술의 발전이 미래에는 인간의 개입 필요성을 줄이겠지만, 현재로서는 식별된 결과가 반드시 인간의 검토를 거쳐야 합니다. 검토를 마친 후에야 그 결과는 정책 적용의 기준으로 확정될 수 있습니다. 개인 데이터 태그는 정책 적용을 위한 조건으로 활용될 수 있습니다.
실제로 QueryPie의 AIDD(AI Data Discovery)는 회사 데이터베이스 내에서 개인 데이터를 자동으로 식별하고 효과적으로 관리할 수 있는 다양한 기능을 제공합니다. 미리 정의된 패턴과 AI 모델을 사용하여 관리자의 노력을 줄이는 동시에, 식별된 개인 데이터를 태그하여 접근 제어 정책과의 연결을 동적으로 지원합니다. 또한, 데이터베이스 성능에 영향을 주지 않으면서 잘못된 긍정적인 결과를 최소화하고 탐색 성능을 극대화하기 위한 지속적인 노력이 이루어지고 있습니다. 이러한 기능들은 보안 취약점을 최소화하고, 기업이 외부 규제와 내부 정책을 준수할 수 있도록 도우며, 궁극적으로 전체적인 데이터 보호 수준을 향상시키는 데 기여합니다.
In Conclusion
데이터 디스커버리를 통해 기업은 단순한 접근 제어 정책으로는 종종 간과되는 보안 취약점을 효과적으로 관리할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 데이터 보호 기준을 강화하고, 정보 보안 규제와 내부 정책에 부합하는 솔루션을 개발할 수 있습니다. 개인 데이터 관리의 새로운 동반자로 떠오르고 있는 데이터 디스커버리는 더 많은 기업들이 철저한 데이터 보호를 달성할 수 있도록 도울 것입니다.
- QueryPie DAC -
클라우드 DB접근제어 솔루션
쿼리파이 'Database Access Controller'
QueryPie DAC의 주요 기능
QueryPie DAC는 RBAC와 ABAC를 활용한 동적 접근 제어를 제공하여 전문가처럼 권한을 관리할 수 있도록 돕습니다.
내장된 SQL 편집기로 데이터베이스와 원활하게 상호작용하고, 20개 이상의 데이터 소스에서 사용자 활동을 감사하여 최신 상태를 유지할 수 있습니다.
QueryPie DAC의 작동 방식
QueryPie는 기업의 고유한 환경에 맞춰 적응하며, 유연한 작업 공간을 제공하여 보안을 강화합니다. 브라우저 기반의 QueryPie 웹 SQL 편집기를 활용하여 데이터 유출 통제 기능을 강화하세요. 3rd-party 툴의 경우, Agent 또는 Agentless(URL Proxy) 방식을 통해 QueryPie 프록시 서버에 접속하여 원활한 통합과 보호를 제공합니다.
QueryPie Universal Analyzer: 어떤 쿼리 언어든 문제없습니다.
QueryPie는 고유한 쿼리 분석기를 통해 다양한 데이터 소스 간의 간극을 메웁니다.
복잡한 쿼리를 해석하고 간소화하여 통합된 형식으로 변환함으로써, 일반화된 접근 제어 정책을 손쉽게 적용할 수 있습니다.
이를 통해 전체 환경에서 일관되고 원활한 데이터 보안을 보장합니다. QueryPie로 범용 호환성을 경험하세요!
Q&A about QueryPie
QueryPie는 SaaS 서비스인가요?
현재 QueryPie는 클라우드와 온프레미스 환경 모두에서 설치 가능한 솔루션으로 제공되며, 향후 SaaS 기반 서비스를 출시할 계획입니다. 이를 통해 고객에게 더 다양한 배포 옵션을 제공하고, 기존 인프라와의 원활한 통합을 지원하며 SaaS로의 전환도 가능하게 할 예정입니다.
QueryPie는 사용자 인증을 어떻게 처리하나요?
QueryPie는 SAML 기반 SSO, 다중 인증(MFA), LDAP 통합을 지원하여 사용자가 시스템에 안전하게 접근할 수 있도록 합니다. 중앙화된 관리 기능을 통해 관리자는 시스템 전반에 걸쳐 권한을 효율적으로 관리할 수 있으며, 이를 통해 보안을 강화하고 사용자 접근에 대한 통제를 개선할 수 있습니다.
QueryPie는 어떤 보안 표준을 준수하나요?
QueryPie는 ISO 27001, SOC 2, GDPR, CSA-STAR와 같은 글로벌 보안 표준을 준수하도록 설계되었습니다. 이를 통해 데이터 보안 및 규제 요건을 충족하며, 조직이 접근 관리 강화를 통해 준수 요구 사항을 충족하고 감사에 대비할 수 있도록 지원합니다.
QueryPie는 기존 보안 솔루션과 호환되나요?
QueryPie는 API를 통해 다양한 외부 보안 솔루션과 원활하게 통합되도록 설계되었습니다. 이를 통해 기존 인프라와의 호환성을 보장하고, 기존 보안 프레임워크를 강화하며, 추가 보안 솔루션 없이도 효율적인 운영을 가능하게 합니다.
데이터 보안을 위한 쿼리파이 솔루션에 대한 상세 정보와 소개자료 요청 및 문의는 아래 홈페이지를 통해 확인 부탁드립니다.
▶ DB 접근 제어 솔루션, 'QueryPie DAC'
쿼리파이 DAC 제품에 대한 문의사항은 소프트와이드시큐리티로 연락 부탁드립니다.
오늘날 사회에서 기업과 개인 모두 정보 보호의 중요성을 점점 더 인식하고 있으며, 이는 법적 규제가 강화됨에 따라 더욱 강조되고 있습니다. 이러한 환경에서 기업들은 데이터베이스 접근 제어, 데이터 암호화, 쿼리 알림, 로깅과 같은 다양한 보안 조치를 통해 개인 데이터 보호를 강화하고 있습니다. 특히, 개인 데이터를 처리하는 서비스를 개발할 때, 데이터베이스 내 특정 경로를 따라 위치한 개인 데이터를 식별하고 관리하는 것이 필수적입니다.
그러나 조직 내부에서는 예상치 못한 경로를 통해 데이터가 유입될 가능성이 항상 존재하며, 이에 따라 개인 데이터 보호 범위를 확장할 필요성이 커지고 있습니다. 개인 정보 보호법은 이름과 같이 개인을 직접 식별할 수 있는 정보뿐만 아니라, 다른 정보와 결합했을 때 쉽게 개인을 식별할 수 있는 데이터까지 포함하고 있습니다. 이에 따라 기업들은 보다 포괄적인 개인 데이터 관리 전략을 수립해야 합니다.
이 블로그에서는 개인 데이터 보호의 중요성을 살펴보고, 기업이 이러한 과제에 대응하기 위해 활용할 수 있는 실질적인 보안 조치를 탐구해 보겠습니다.
How Should Personal Data be Managed Within a Company?
기업 내 개인 데이터는 어떻게 관리해야 할까?
개인 데이터가 어디에 존재하며 어떤 유형인지 식별하고 분류하세요.
데이터를 하나하나 수동으로 검토하는 대신, 자동화된 방법을 활용하여 탐색하고, 단 한 번이 아니라 주기적이고 지속적으로 수행해야 합니다.
발견된 개인 데이터에 대해 적절한 조치를 취하세요. (예: 접근 제어 정책 적용, 암호화, 수명 주기 관리, 마스킹, 쿼리 및 변경 사항 모니터링 등)
데이터 디스커버리는 이러한 관리 프로세스를 더욱 쉽게 수행할 수 있도록 도와줍니다.
Maximizing the Efficiency of Personal Data Identification with Regular Expressions and AI
정규 표현식과 AI를 활용한 개인 데이터 식별 효율 극대화
강력한 무기를 가진 군인이라도 적의 위치를 모르면 아무것도 할 수 없는 것처럼, 보안 조치가 아무리 강력하더라도 보호해야 할 대상을 식별하지 못하면 무용지물입니다. 기존에 알지 못했던 정보가 드러나는 순간, 비로소 어떤 조치를 취할지 결정할 수 있습니다. 어떤 유형의 개인 데이터가 존재하며, 어떤 데이터가 규제 대상인지 파악해야 적절한 대응이 가능합니다.
개인 데이터를 식별하는 가장 일반적인 방법은 정규 표현식(Regex)입니다. 정규 표현식을 어떻게 작성하느냐에 따라 추출 범위가 크게 달라지며, 원하는 결과를 얻기 위해서는 매우 복잡한 정규 표현식이 필요할 수도 있습니다. 하지만 정규 표현식에 익숙하지 않은 관리자는 복잡한 패턴을 만드는 과정에서 많은 시행착오를 겪게 됩니다. 만약 검증된 복잡한 정규 표현식을 바로 활용할 수 있다면, 새로운 패턴을 만드는 데 소요되는 시간과 노력을 절약할 수 있습니다. 또는 다양한 패턴을 학습한 AI 모델을 활용하면 데이터 식별이 훨씬 간편해질 수 있습니다.
Automating Data Discovery: A Path to Cost Savings and Enhanced Security
데이터 디스커버리 자동화: 비용 절감과 보안 강화의 길
개인 데이터 존재 여부를 확인하기 위해 개별 데이터 소스를 수동으로 접근하고 검색하는 것은 많은 시간과 노력이 필요한 작업입니다. 한국정보보호산업협회의 2023년 정보보호 실태 조사에 따르면, 기업의 평균 정보보호 인력은 단 0.8명에 불과합니다. 또한, 대부분의 조직에서 정보보호 담당자는 보안 업무만 전담하는 것이 아니라 여러 역할을 병행하는 경우가 많습니다. 이러한 상황에서 외부 컨설팅 없이 정보보호 담당자가 조직 내 모든 데이터를 직접 검색하여 개인 정보를 식별하는 것은 사실상 불가능에 가깝습니다.
따라서 데이터 디스커버리를 활용해 정보보호 담당자가 주기적으로 개인 데이터 탐색을 수행하고 정기적인 스캔을 예약하는 것만으로도 추가 비용을 크게 절감할 수 있습니다. 이러한 자동화된 접근 방식은 업무 효율성을 높이는 동시에 보안을 강화하고, 추가 인력이나 비용 부담 없이 규제 준수를 보장할 수 있도록 도와줍니다.
AI and Regular Expressions Limitations: The Current and Future of Personal Data Identification
AI와 정규 표현식의 한계: 개인 데이터 식별의 현재와 미래
정규 표현식이 아무리 정교하거나 AI 모델이 아무리 잘 훈련되었더라도, 100% 정확한 식별을 달성하는 데에는 여전히 한계가 존재합니다. 기술의 발전이 미래에는 인간의 개입 필요성을 줄이겠지만, 현재로서는 식별된 결과가 반드시 인간의 검토를 거쳐야 합니다. 검토를 마친 후에야 그 결과는 정책 적용의 기준으로 확정될 수 있습니다. 개인 데이터 태그는 정책 적용을 위한 조건으로 활용될 수 있습니다.
실제로 QueryPie의 AIDD(AI Data Discovery)는 회사 데이터베이스 내에서 개인 데이터를 자동으로 식별하고 효과적으로 관리할 수 있는 다양한 기능을 제공합니다. 미리 정의된 패턴과 AI 모델을 사용하여 관리자의 노력을 줄이는 동시에, 식별된 개인 데이터를 태그하여 접근 제어 정책과의 연결을 동적으로 지원합니다. 또한, 데이터베이스 성능에 영향을 주지 않으면서 잘못된 긍정적인 결과를 최소화하고 탐색 성능을 극대화하기 위한 지속적인 노력이 이루어지고 있습니다. 이러한 기능들은 보안 취약점을 최소화하고, 기업이 외부 규제와 내부 정책을 준수할 수 있도록 도우며, 궁극적으로 전체적인 데이터 보호 수준을 향상시키는 데 기여합니다.
In Conclusion
데이터 디스커버리를 통해 기업은 단순한 접근 제어 정책으로는 종종 간과되는 보안 취약점을 효과적으로 관리할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 데이터 보호 기준을 강화하고, 정보 보안 규제와 내부 정책에 부합하는 솔루션을 개발할 수 있습니다. 개인 데이터 관리의 새로운 동반자로 떠오르고 있는 데이터 디스커버리는 더 많은 기업들이 철저한 데이터 보호를 달성할 수 있도록 도울 것입니다.
- QueryPie DAC -
클라우드 DB접근제어 솔루션
쿼리파이 'Database Access Controller'
QueryPie DAC의 주요 기능
QueryPie DAC는 RBAC와 ABAC를 활용한 동적 접근 제어를 제공하여 전문가처럼 권한을 관리할 수 있도록 돕습니다.
내장된 SQL 편집기로 데이터베이스와 원활하게 상호작용하고, 20개 이상의 데이터 소스에서 사용자 활동을 감사하여 최신 상태를 유지할 수 있습니다.
QueryPie DAC의 작동 방식
QueryPie는 기업의 고유한 환경에 맞춰 적응하며, 유연한 작업 공간을 제공하여 보안을 강화합니다. 브라우저 기반의 QueryPie 웹 SQL 편집기를 활용하여 데이터 유출 통제 기능을 강화하세요. 3rd-party 툴의 경우, Agent 또는 Agentless(URL Proxy) 방식을 통해 QueryPie 프록시 서버에 접속하여 원활한 통합과 보호를 제공합니다.
QueryPie Universal Analyzer: 어떤 쿼리 언어든 문제없습니다.
QueryPie는 고유한 쿼리 분석기를 통해 다양한 데이터 소스 간의 간극을 메웁니다.
복잡한 쿼리를 해석하고 간소화하여 통합된 형식으로 변환함으로써, 일반화된 접근 제어 정책을 손쉽게 적용할 수 있습니다.
이를 통해 전체 환경에서 일관되고 원활한 데이터 보안을 보장합니다. QueryPie로 범용 호환성을 경험하세요!
Q&A about QueryPie
QueryPie는 SaaS 서비스인가요?
현재 QueryPie는 클라우드와 온프레미스 환경 모두에서 설치 가능한 솔루션으로 제공되며, 향후 SaaS 기반 서비스를 출시할 계획입니다. 이를 통해 고객에게 더 다양한 배포 옵션을 제공하고, 기존 인프라와의 원활한 통합을 지원하며 SaaS로의 전환도 가능하게 할 예정입니다.
QueryPie는 사용자 인증을 어떻게 처리하나요?
QueryPie는 SAML 기반 SSO, 다중 인증(MFA), LDAP 통합을 지원하여 사용자가 시스템에 안전하게 접근할 수 있도록 합니다. 중앙화된 관리 기능을 통해 관리자는 시스템 전반에 걸쳐 권한을 효율적으로 관리할 수 있으며, 이를 통해 보안을 강화하고 사용자 접근에 대한 통제를 개선할 수 있습니다.
QueryPie는 어떤 보안 표준을 준수하나요?
QueryPie는 ISO 27001, SOC 2, GDPR, CSA-STAR와 같은 글로벌 보안 표준을 준수하도록 설계되었습니다. 이를 통해 데이터 보안 및 규제 요건을 충족하며, 조직이 접근 관리 강화를 통해 준수 요구 사항을 충족하고 감사에 대비할 수 있도록 지원합니다.
QueryPie는 기존 보안 솔루션과 호환되나요?
QueryPie는 API를 통해 다양한 외부 보안 솔루션과 원활하게 통합되도록 설계되었습니다. 이를 통해 기존 인프라와의 호환성을 보장하고, 기존 보안 프레임워크를 강화하며, 추가 보안 솔루션 없이도 효율적인 운영을 가능하게 합니다.
데이터 보안을 위한 쿼리파이 솔루션에 대한 상세 정보와 소개자료 요청 및 문의는 아래 홈페이지를 통해 확인 부탁드립니다.
▶ DB 접근 제어 솔루션, 'QueryPie DAC'
쿼리파이 DAC 제품에 대한 문의사항은 소프트와이드시큐리티로 연락 부탁드립니다.