안녕하세요 지란지교데이터입니다🫡
데이터 보호가 필수인 건 아는데 복잡하고 어려운 기술 때문에
무엇을, 어떻게, 어디서부터 시작해야 하는지 막막하진 않으신가요?
그래서! 이번 포스팅은 2탄에서 소개해드린 데이터 보안 위협에 이어 데이터 보안 기술과 관련된 용어들을 준비했습니다.
오늘 소개해드릴 데이터 보안 기술 용어들을 통해
데이터 보호의 필요성을 인식하고 실질적인 보안 방법을 이해할 수 있도록
핵심 용어만 쏙쏙 골라드리겠습니다😎
그럼 바로 시작합니다!!
데이터 보안 기술 관련 보안 용어
🛡️ 정보유출방지 DLP (Data Loss Prevention)
: 기업 내부자의 고의나 실수로 인한 외부로의 정보 유출을 방지하는 솔루션
DLP 기술은 USB, 외장하드, 메신저 등 데이터가 이동하는 경로를 모니터링하고 추적해
데이터의 유출을 방지할 뿐만 아니라, 민감한 데이터를 식별하고 분류하는 등 개인정보 보호 관련 규정을 준수하도록 지원합니다.
또한, DLP 기술은 클라우드, PC, 모바일, 프린터 등 다양한 환경에서 활용되고 있으며 데이터 보호 전략의 핵심 기술로 자리 잡고 있는데요.
하지만 이미 문서가 유출되었을 경우 후속 조치만이 가능할 뿐 유출된 문서의 관리는 어렵다는 단점이 있습니다.
컴퓨터를 포맷하거나 랜섬웨어에 감염될 경우에도 기존 문서가 유실될 수 있기 때문에 2차적 보안 솔루션을 도입하는 것이 더욱 효과적이에요!
🔒 개인정보 보호
: 개인정보의 기밀성, 무결성, 가용성을 보장하는 정보보안 기술과 더불어, 개인정보 처리 과정에서 유출과 오남용을 방지하고 정보주체의 자기 결정권을 보장하기 위한 기술
디지털 기술이 발전하며 개인정보 보호의 중요성이 더욱 대두되고 있는데요.
유출 시 막대한 피해를 불러일으키는 데이터 유출 사고 방지를 위해 개인은 기기 보안을 강화하고, 자신의 개인정보가 담긴 데이터는 철저히 관리해야 합니다.
기업, 공공기관의 경우 개인정보 관련 법적 규정을 준수하며 다양한 보안 기술을 도입해 데이터 유출 사고에 대비해야 합니다.
📝 개인정보 비식별화
: 개인의 개인정보를 위험에 빠뜨리지 않고 연구 또는 기타 목적으로 사용할 수 있도록 데이터베이스 또는 문서에서 개인정보를 제거하는 기술
원본 데이터에 대해 일부 삭제, 대체, 범주화하여 특정 개인을 유추할 수 없도록 처리하는 기술인데요.
하지만, 비식별 조치를 하더라도 다른 정보와 결합하며 의도치 않게 특정인이 식별되는 경우가 발생할 수 있습니다.
그렇기 때문에 비식별 조치 이후에는 프라이버시 보호 모델*을 추가 도입하여 비식별 조치가 적절히 이루어졌는지 확인하는 적정성 평가 과정을 진행해야 해요.
(* 프라이버시 보호 모델 : K-익명성 L-다양성 T-근접성)
비식별화 과정을 도입함으로써 데이터 관리자는 개인의 프라이버시를 보호하고 개인정보 보호 관련 컴플라이언스를 준수할 수 있습니다.
또한, 데이터 주체인 개인과의 신뢰를 확인하고 안전한 개인정보 처리가 가능한 것이죠!
✨ 광학문자인식 (OCR, Optical Character Recognition)
: 이미지 파일 형태의 디지털 문서에 포함되어 있는 텍스트를 인식하고 컴퓨터가 읽을 수 있는 문자로 변환해 주는 기술
문서를 모두 텍스트로 변환하기 때문에 수정 및 검색이 가능한 데이터로 저장할 수 있으며,
인공지능, 자동화, 딥러닝 등의 기술을 통해 더욱 다양한 형태의 이미지를 식별할 수 있습니다.
하지만 아직 특수문자나 특정 언어는 인식이 어려우며 복잡한 문서나 손글씨는 인식 정확도가 낮다는 단점이 있어요.
업무 환경을 보다 효율적으로 구축할 수 있다는 점에서 OCR 기술은 금융, 물류, 의료, 교통, 교육 등 여러 분야에서 폭넓게 사용되고 있습니다.
단순한 문자 인식을 넘어, 여러 작업을 효율적이고 편리하게 해주는 OCR 기술!
더 많은 분야에서 활용할 수 있기를 기대해 봐도 되겠죠?
👁️🗨️ 개체명 인식 (NER, Named-Entity Recognition)
: 텍스트 자료에서 사람의 이름, 단체명 등을 비롯해 시간, 장소, 수량 및 단위 등에 해당하는 표현을 인식하고 분류하는 기술
개체명 인식은 자연어 처리인 NLP* 기술 중 가장 대표적인 기술이에요.
자연어는 인간이 의사소통 과정에서 사용하는 언어이며, 컴퓨터 프로그램 언어 또는 기계어와 구분되는 개념입니다.
( * NLP : Natural Language Processing (자연어 처리))
AI 기술을 바탕으로 대규모 학습 데이터를 확보하고 구어체 형태의 문장 데이터를 학습하며 더욱 정교한 개체명 인식 기술이 가능해졌어요.
NER 기술을 도입해 언어를 이해하고 분석함으로써 문제 해결에 필요한 정보 제공이 수월해지며 비즈니스 인사이트를 도출하고,
데이터 처리의 자동화를 촉진해 업무의 효율성과 생산성을 높일 수 있습니다.
🪢 합성데이터
: 실제 데이터와 통계적 특성이 유사하여 실제 데이터를 분석한 결과와 유사한 결과를 얻을 수 있도록 인공적으로 재현하여 생성한 가상 데이터
실제 데이터를 수집하는 것보다 저렴하게 데이터를 확보할 수 있으며 민감·개인정보를 포함하지 않기 때문에 프라이버시를 침해하지 않습니다.
또한, 대규모의 데이터가 필요할 때 합성 데이터를 활용해 더 많은 데이터를 비교적 빠르게 생성할 수 있어 데이터 부족 문제를 해결할 수 있습니다.
그렇기 때문에 합성데이터 기술은 의료, 보험, 금융 등 다양한 분야에서 활용되고 있어요.
하지만 합성데이터만으로는 정확한 정보를 도출하는 것이 어렵기 때문에 원본 데이터와 함께 활용하는 것을 권장해요.
더불어, 디지털 환경에서 발생할 수 있는 데이터 편향, AI 환각 등의 문제로 인해 인터넷, AI 기술을 저하할 수 있다는 점에서 합성데이터의 무분별한 사용은 지양하는 것이 좋습니다.
♒ 암호화
: 의미를 알 수 없는 형식(암호문)으로 정보를 변환하는 기술
암호화는 암호문의 형태로 데이터를 저장해요.
데이터를 읽을 수 없는 형태이기 때문에 승인되지 않은 사용자가 데이터를 이해하거나 데이터에 접근하는 것을 방지합니다.
또한 개인 정보, 금융 데이터, 기업 기밀사항 등 데이터 유출 시 정보 해독을 방지하며,
데이터 전송 중 원본이 변경되지 않도록 보호해 데이터의 무결성을 보장해요.
암호화 기술은 데이터의 출처를 확인과 인증이 가능해 피싱, 사기, 범죄 행위 등에 대처할 수 있으며,
데이터 도난, 유출 시에도 해독이 필요하기 때문에 손실을 최소화할 수 있습니다.
하지만, 암호화 키를 잃어버리거나 키가 손상될 경우 해당 데이터를 복구할 수 없어 데이터 손실의 위험이 있으니 주의해야 합니다.
📇 문서 암호화 (DRM, Digital Rights Management)
: 디지털 콘텐츠의 무단 사용을 막아 제공자의 권리와 이익을 보호해 주는 기술과 서비스
허용되지 않은 외부의 데이터 접근 및 데이터의 불법 복제를 방지하고 데이터를 암호화하는 솔루션입니다.
파일이 유출되더라도 암호화되어 있기 때문에 유출로 인한 피해를 예방할 수 있어요!
하지만 문서를 열람해야 할 경우 관리자의 승인이 필요하며, 프로그램 업데이트 시 DRM 또한 함께 업그레이드해야 한다는 점에서
다른 기술에 비해 효율성이 낮은 편이며 비용적인 부담이 큰 편입니다.
🖥️ 문서중앙화
: 문서 및 데이터를 개인 PC가 아닌 기업의 중앙 서버에 저장하여 관리하는 솔루션
사용자는 개인 PC, USB, 외장하드 등 다른 위치에 문서를 저장할 수 없으며
중앙 서버에만 정보를 저장하기 때문에 개인이 문서를 보유해 생기는 보안 사고를 줄일 수 있습니다.
승인 프로세스가 설정된 문서는 외부로 전송할 경우 승인자의 허가가 필요해요!
또한, 문서를 활용해야 할 경우 사용자, IP, 시간 등의 정보가 문서에 기록되기 때문에 언제든 문서 이력을 조회하고 추적할 수 있습니다.
그렇기 때문에 사용자가 고의 또는 실수로 내용을 삭제하거나 문서의 일부를 수정하더라도
문서의 수정 내역을 저장하는 관리 기능을 통해 데이터를 확인한 후 복구할 수 있습니다.
🔍 문서 위변조 방지
: 전자계약서, 증명서 등 전자문서 원본을 검증하고, 위변조 여부, 위변조 된 내용과 위치까지 확인하는 솔루션
공인인증서, 신분증, 학위증, 계약서, 증명서 등 디지털 공간 속에서는 원본 파일을 복사하거나 저장하는 등의
정보 유출 및 변조의 위험성이 크기 때문에 원본과 사본을 구분하는 것이 중요합니다.
문서 원본을 위조·변조할 경우 사문서·공문서 위조죄를 위반하게 되며 법적인 처벌을 받을 수 있어요.
( *위조 : 공적인 효력을 지닌 서류 또는 타인이 소유한 문서에 대하여, 데이터 처리 담당자가 아닌 제3자가 문서를 효력 없이 만드는 행위)
( *변조 : 서류의 일부분을 권한 없이 수정, 임의로 변형하는 등의 행위)
문서 위변조 문제가 발생할 경우 개인뿐만 아니라 국가, 기업에 대한 신뢰도가 낮아지며
해당 문서를 통해 계약된 모든 거래 행위가 무효화되어 경제적 손실로 인한 피해가 발생할 수 있습니다.
🧑⚖️ 워터마크
: 문서, 사진 파일 등에 저작권을 표기하기 위해 원본을 해치지 않는 범위 내에서 흐릿하게 로고, 텍스트 등을 삽입하는 기술
텍스트, 로고, 그래픽 등의 형태로 삽입되어 문서, 이미지 등 파일의 불법 복제를 방지합니다.
계약서나 법률 문서 등 디지털 데이터를 보호하고 문서의 유효성을 검증하는 데 활용할 수 있어요.
워터마크 기술은 로고·도장과 같은 이미지 방식, 음성·잡음을 넣는 신호 방식, 육안으로 구분할 수 없는 비가시적 방식 등의 방법을 활용합니다.
원본 내에는 원작자만 구분할 수 있는 워터마크가 원본 파일에 포함되며, 해당 정보는 다양한 수식, 알고리즘 등을 통해 유지됩니다.
워터마크를 삽입한 원본 소유자는 권한 없이 자료를 사용하거나 변경할 수 없도록 하며 누군가 원본을 무단으로 도용할 경우 워터마크를 통해 소유권을 주장할 수 있어요.
🗳️ 백업&복구
1) 백업 : 데이터나 파일이 손상되는 것에 대비하여 원본 데이터를 한번 더 복사해 똑같은 파일로 저장해 두는 일
2) 복구 : 백업해 둔 데이터를 다시 불러오는 것
백업은 데이터 손실을 예방하기 위한 필수적인 작업인데요!
하드웨어 고장, 소프트웨어 오류, 사용자의 실수, 바이러스 및 해킹 등에 의해 데이터가 손상되는 것을
사전에 방지하고 데이터를 복구하기 위해 필수적입니다.
디지털 환경에서 매우 중요한 데이터 자산!
개인뿐만 아니라 기업 또한 데이터를 잘 보존하는 것이 중요해요.
1차적으로 데이터를 안전한 곳에 저장하는 것을 권장하며
문제가 발생했을 때 데이터를 복구할 수 있도록 주기적으로 백업 데이터를 점검하는 것이 좋습니다.
지금까지 총 세 편에 이어 보안 관련 용어들에 대해 알아보았습니다.
낯설었던 보안 용어들이 조금 더 친숙하게 느껴지실 거라 생각합니다😉
새롭게 알게 된 용어들도 많으셨을 것 같은데요!
이제 관련 기사나 정보를 접해도 어떤 내용인지 한 번에 파악하실 수 있겠죠?
미처 소개해드리지 못한 주요 용어들은
추후 더 깊이 있는 콘텐츠를 통해 자세히 알려드릴 테니
앞으로도 많은 기대와 관심 부탁드립니다✨
