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정보보안 점검 체크리스트: 디지털 보안 강화를 위한 실천 방안

데이터보호/트렌드

by 탈레스 CPL DP 2025. 1. 1. 23:14

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사이버 보안과 데이터 보호가 그 어느 때보다 중요해진 현재, 온라인 안전에 대한 인식을 높이고 악의적 행위자로부터 데이터를 보호하기 위한 노력이 전 세계적으로 이루어지고 있습니다. 파괴적인 데이터 유출과 사이버 공격 사례들이 헤드라인을 장식하는 가운데, 온라인에서 안전하게 지내고 데이터를 보호하는 간단하고 효과적인 방법들의 중요성이 더욱 부각되고 있습니다.

증가하는 사이버 위협과 함께, 모든 산업 분야의 조직들이 강력한 보안 조치를 우선시해야 합니다. 다음은 모든 기업들이 이를 실천할 수 있는 몇 가지 단계입니다.

패스워드의 시대는 저물었다

전통적인 패스워드는 종종 보안 체계에서 가장 취약한 연결 고리이며, 놀랍게도 많은 수의 유출 사고의 원인이 됩니다. 공격자들은 종종 유출되거나 취약한 패스워드를 악용하여 무단 접근을 시도하므로, 기업들은 시급히 더 강력한 인증 방법을 도입해야 합니다.

패스워드리스 인증 방식은 생체 인증(지문이나 안면 인증 같은) 또는 하드웨어 토큰을 사용하여 기존 패스워드를 대체하고 있습니다. 예를 들어, 패스키는 패스워드 대신 암호화 키를 사용하여 사용자를 안전하게 인증하는 방법을 제공합니다.

더욱이, 패스워드리스 솔루션은 피싱, 무차별 대입 공격, 패스워드 피로도를 포함하여 패스워드가 만드는 잠재적 공격 표면을 최소화함으로써 보안을 강화합니다. 패스워드리스 인증을 구현함으로써, 기업들은 인증 정보 유출의 위험을 크게 낮추고 편리한 인증을 통해 사용자 경험을 개선할 수 있습니다.

다중 보안으로 더 강력하게

데이터는 모든 조직의 핵심 자산이기 때문에, 사이버 범죄자들의 주요 타깃이 됩니다. 데이터 암호화는 데이터를 암호문으로 변환하여 인가된 사용자만이 읽을 수 있도록 보장합니다. 하지만 양자 컴퓨팅이 발전함에 따라, 암호화 적용과 함께 기업들은 PQC(양자내성암호) 요구사항을 충족하도록 암호화 방식을 유연하게 조정할 수 있는 능력을 갖추어야 합니다.

암호화 유연성은 조직들이 현재의 암호화 전략을 면밀히 검토하고 양자 컴퓨터 공격에 대비할 수 있는 새로운 암호화 알고리즘으로 전환할 준비가 되어 있어야 함을 의미합니다. 암호화 프로토콜을 정기적으로 업데이트하면 데이터가 안전하게 유지되고 최근 NIST가 발표한 첫 세 가지 양자내성암호 알고리즘과 같은 발전하는 표준을 준수할 수 있습니다.

또한, 조직들은 완벽한 보호를 위해 저장 데이터, 전송 데이터, 처리 중인 데이터를 모두 암호화하는 다층 암호화 전략의 구현을 고려해야 합니다. 선제적인 암호화 대응은 현재와 미래의 위협으로부터 중요 데이터를 보호하는 데 도움이 됩니다.

취약점은 발견 전에 조치하라

소프트웨어의 보안 취약점은 조직을 심각한 위험에 노출시킵니다. 2023년 주요 10대 데이터 유출 사고 중 8건이 25,059개의 CVE 취약점으로 인한 애플리케이션 보안 문제와 관련이 있었습니다. 이 8건의 유출 사고만으로도 약 17억 건의 데이터가 유출되었습니다. 악의적 사용자들은 이러한 취약점을 악용하여 민감한 데이터에 접근하므로, 정기적인 보안 패치 적용은 보안 유지에 매우 중요합니다.

체계적인 패치 관리는 소프트웨어와 애플리케이션의 보안을 최신 상태로 유지합니다. 조직은 알려진 취약점의 패치를 우선 적용하고, 새로운 위협을 모니터링하며, 가능한 경우 패치 적용을 자동화해야 합니다. 사전 예방이 구버전 소프트웨어의 위험을 줄이는 최선의 방법입니다.

패치 외에도, 기업들은 하이브리드 및 클라우드 네이티브 환경의 고도화된 공격을 차단하고 어디서나 애플리케이션을 보호할 수 있도록 웹방화벽(WAF)을 사용하여 애플리케이션 보안을 강화해야 합니다.

API 보안의 중요성

API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스)는 서로 다른 소프트웨어 간의 통신을 가능하게 합니다. 하지만 제대로 관리되지 않으면 기업에 심각한 위험이 될 수 있습니다. 기업들은 API를 발견하고 목록화하여 사용 위치, 사용자, 사용 방법, 그리고 잠재적 취약점을 파악해야 합니다.

API가 식별되면, API 트래픽에 대한 강력한 인증이 필요합니다. 여기에는 토큰 기반 인증, OAuth, 또는 엄격한 접근 통제를 실행하는 API 게이트웨이가 포함될 수 있습니다. API 트래픽을 정기적으로 모니터링하여 이상 징후를 파악하면 잠재적 공격이 확산되기 전에 발견할 수 있습니다. Imperva의 API 보안 보고서에 따르면, 전체 계정 탈취 공격의 46%가 API를 대상으로 했다는 점에서 이는 매우 중요합니다.

속도 제한과 입력값 검증은 API 오남용을 방지하고 데이터 유출 및 DDoS 공격과 같은 위험을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 종합적인 API 보안 전략은 API를 안전하게 유지하면서도 원활한 통합을 가능하게 합니다.

악성 봇으로부터의 위협

봇은 이로운 목적과 해로운 목적 모두에 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 많은 봇이 업무 자동화와 같은 정당한 기능을 수행하지만, 일부는 데이터 스크래핑, 계정 탈취, DDoS 공격을 포함한 자동화된 사이버 공격을 수행하도록 설계되었습니다. 우려스럽게도, 악성 봇이 전체 인터넷 트래픽의 32%를 차지하며, 이는 5년 연속 증가하고 있습니다.

악성 봇 대응을 위해 조직은 정상 봇과 악성 봇 트래픽을 구분할 수 있는 봇 관리 솔루션을 고려해야 합니다. 대응 방안에는 캡차(CAPTCHA) 적용, 트래픽 패턴 모니터링, 또는 의심스러운 활동을 식별하고 차단하기 위한 머신러닝 활용이 포함될 수 있습니다.

조직은 또한 봇 트래픽을 정기적으로 분석하여 동향을 파악하고 그에 맞춰 보안을 조정해야 합니다. 악성 봇의 진화하는 공격 기법을 이해하는 것이 정교한 공격으로부터 디지털 자산을 보호하기 위한 첫걸음입니다.

AI 시스템의 공정성 확보

AI(인공지능)가 기업에서 보편화되고 의사결정에 더욱 많이 활용됨에 따라, 이러한 모델에서 사용되는 데이터는 적절하게 관리되어야 합니다. 데이터 거버넌스는 데이터의 품질, 개인정보보호 및 규정 준수를 보장하기 위한 정책과 절차를 수립하는 것을 포함합니다.

AI 관점에서, 조직은 알고리즘의 공정성에 특별한 주의를 기울여야 합니다. 이는 AI 모델 개발에 사용되는 학습 데이터가 대표성을 가지고 편향성이 없도록 보장하는 것을 의미합니다. 또한, 편향성에 대한 AI 시스템의 정기적인 감사와 투명한 의사결정 프로세스의 구현은 위험을 줄이고 이해관계자의 신뢰를 구축하는 데 도움이 됩니다.

시간이 지남에 따라 발생할 수 있는 의도하지 않은 결과나 편향성을 식별하기 위해 AI 결과를 지속적으로 모니터링해야 합니다. 탄탄한 데이터 거버넌스 체계는 AI 시스템의 공정성과 책임성을 높이는 첫걸음이며, 궁극적으로 더욱 윤리적이고 신뢰할 수 있는 결과로 이어집니다.

선제적 보안 대응의 중요성

디지털 자산 보호의 중요성이 날로 커지는 가운데, 조직들은 이러한 기본적인 보안 모범 사례들을 도입해야 합니다. 이는 끊임없이 진화하는 사이버 위협으로부터 조직을 보호하고 이해관계자들의 신뢰를 구축하는 데 도움이 될 것입니다.

정보보안이 조직 문화의 핵심 요소가 되도록 우리 모두 함께 노력해야 안전한 사회를 만들 수 있습니다.

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