Data Masking이란 무엇이며, 앱에 왜 중요합니까?

data masking은 민감한 정보를 가상 데이터로 대체하여 보호하는 데 사용되는 데이터 보안의 중요한 기법입니다. data masking의 주요 방법 중 하나는 static data masking으로, 데이터베이스의 정적 사본에서 데이터가 마스킹됩니다. 이는 민감한 정보를 노출할 위험 없이 테스트나 개발에 사용할 수 있는 사본에서 원본 데이터가 마스킹된 데이터로 대체된다는 의미입니다. static data masking은 원본 데이터가 안전한 환경을 절대 벗어나지 않도록 보장하므로 효과적입니다.

또 다른 방법은 dynamic data masking으로, 데이터에 접근할 때 실시간으로 적용됩니다. 여기서는 데이터베이스에서 데이터를 가져올 때 데이터가 마스킹되므로 사용자는 마스킹된 데이터만 봅니다. 한편 원본 데이터는 데이터베이스에 그대로 유지됩니다. 이는 기본 데이터를 변경하지 않고 운영 환경에서 데이터를 보호해야 하는 상황에서 특히 유용합니다.

또한 tokenisation이 사용되며, 여기서는 민감한 데이터가 별도의 vault에 안전하게 저장된 원본 데이터를 참조하는 token으로 대체됩니다. tokenisation은 token만 처리하는 시스템에서 원본 데이터가 노출되지 않으므로 데이터 유출 위험을 줄여 효과적이며, 카드 데이터의 경우 PCI DSS 준수 범위도 줄일 수 있습니다. 키를 가진 누구나 원본 데이터를 복구할 수 있는 암호화와 다르게 token은 데이터와 수학적 관계가 없지만, 그만큼 vault 자체를 매우 신중하게 보호해야 합니다.

data masking은 민감한 데이터를 예를 들어 만들어 낸 이름이나 일부가 숨겨진 카드 번호 같은 가상이지만 현실적인 값으로 대체합니다. 이 변경은 흔히 영구적이므로 마스킹된 사본에서 원본 데이터를 다시 만들 수 없습니다.

반면 암호화는 데이터를 올바른 키로 복원할 수 있는 읽을 수 없는 형태로 변환합니다. 암호화는 접근 권한이 있는 사람이 실제 데이터를 다시 읽을 수 있어야 할 때 사용됩니다. masking은 일반적으로 실제 정보를 드러내지 않고 데이터를 테스트, 개발, 분석 또는 표시에 사용할 때 사용됩니다. 두 방법은 흔히 서로를 보완합니다.

data masking은 세 가지 핵심 속성을 기반으로 하는 효과적인 데이터 보호 방법을 제공합니다.

• 비식별화: data masking은 민감한 데이터를 가상이지만 현실적인 데이터로 대체합니다. 이는 데이터가 침해되더라도 실제 민감한 값을 포함하지 않는다는 의미입니다. 예를 들어 개인식별번호(CPR) 같은 실제 국가 식별 번호는 원래 형식과 유사하지만 개인까지 추적할 수 없는 무작위로 생성된 번호로 대체될 수 있습니다. 하지만 남은 필드의 조합으로 여전히 개인을 식별할 수 있으므로 masking이 자동으로 익명화와 같은 것은 아닙니다.
• 형식과 일관성 유지: 데이터가 마스킹되더라도 구조와 형식이 유지되며, 같은 값을 테이블 전반에 걸쳐 일관되게 마스킹할 수 있어 데이터 간의 현실적인 관계를 유지한 채 소프트웨어를 테스트하고 개발할 수 있습니다. 이는 애플리케이션이 올바르게 작동하도록 현실적인 데이터가 필요한 개발 및 테스트 환경에서 특히 중요합니다.
• 법률 및 표준 준수: data masking은 조직이 개인정보 보호법(GDPR)과 HIPAA 같은 데이터 보호 법률과 표준을 준수하도록 돕습니다. 비운영 환경에서 민감한 데이터가 노출되지 않도록 하면 데이터 침해와 그에 따른 법적 결과의 위험이 줄어듭니다.

비식별화, 유지된 데이터 구조, 규정 준수의 결합은 data masking을 민감한 정보를 보호하는 동시에 개발 및 테스트 프로세스의 효율성을 유지하려는 조직에 중요한 기술로 만듭니다.

data masking은 권한 없는 사용자로부터 데이터를 숨겨 모바일 앱의 민감한 정보를 보호하는 필수 기법입니다. 모바일 앱에서 data masking을 구현하는 체계적인 접근 방식에는 다음 요소가 포함될 수 있습니다.

• Dynamic Data Masking: 이 방법은 데이터가 요청될 때 실시간으로 마스킹하는 규칙을 적용하며, 이상적으로는 앱으로 전송되기 전에 서버에서 적용하여 전체 값이 불필요하게 장치에 도달하지 않도록 합니다. 이를 통해 승인된 사용자만 전체 데이터를 볼 수 있습니다. 한편 다른 사용자는 카드 번호의 마지막 네 자리만 보는 것처럼 마스킹된 버전을 봅니다.
• Static Data Masking: 데이터베이스 사본에서 데이터가 영구적으로 마스킹되므로 그러한 사본이 침해되더라도 민감한 정보는 숨겨진 상태로 유지됩니다. 이는 개발자가 실제 데이터에 접근할 필요가 없는 테스트 환경에서 특히 유용합니다.
• Tokenisation: 카드 번호 같은 민감한 값은 예를 들어 결제 제공업체의 SDK를 통해 앱에 도달하기 전에 token으로 대체됩니다. 이로써 해커가 데이터에 접근하더라도 이를 악용하기 어렵습니다.
• Role-Based Access Control(RBAC): RBAC를 구현하면 필요한 권한을 가진 사용자만 전체 데이터에 접근하거나 볼 수 있습니다. 이는 data masking과 결합하여 사용자의 역할에 따라 서로 다른 수준의 데이터 접근을 제공할 수 있습니다.
• Data Encryption: 전송 중과 저장 중 모두 데이터를 암호화하면 무단 접근으로부터 보호됩니다. 데이터가 가로채이거나 도난당하더라도 올바른 복호화 키 없이는 쓸모가 없습니다.
• Audit Logging: 데이터 접근을 로깅하면 개발자와 보안 팀은 누가 언제 어떤 데이터에 접근하는지 모니터링하고 분석할 수 있습니다. 민감한 값은 앱의 로그와 crash report에서도 마스킹되어야 합니다. 이는 의심스러운 활동을 식별하고 대응하는 데 도움이 됩니다.
• Data Anonymisation: 추가 보호를 위해 데이터를 개인까지 추적할 수 없도록 익명화할 수 있습니다. 이는 데이터 분석이 필요하지만 개인정보를 보호해야 하는 상황에서 유용합니다.

전반적으로 모바일 앱의 data masking은 dynamic 및 static masking, tokenisation, 암호화, 접근 제어 같은 기법을 결합하여 민감한 정보를 보호합니다. 이는 데이터를 안전하게 유지하고 보안 침해 시 피해를 제한하는 데 도움이 됩니다.

static data masking에서는 민감한 정보가 가상 값으로 영구적으로 대체된 데이터베이스 사본이 생성됩니다. 이 사본은 실제 데이터가 운영 환경을 벗어나지 않은 상태로 테스트 및 개발 환경에서 사용할 수 있습니다.

dynamic data masking에서는 저장된 데이터가 변경되지 않습니다. 대신 누가 요청하는지에 따라 정보가 표시되는 순간 숨겨지거나 마스킹됩니다. 예를 들어 지원 상담원은 카드 번호의 마지막 네 자리만 볼 수 있습니다. 한편 다른 역할은 더 많은 정보를 봅니다. static masking은 데이터 사본에 적합하고, dynamic masking은 운영 시스템에서 접근을 제한하는 데 적합합니다.

data masking은 민감한 정보를 무단 접근으로부터 보호하여 개인정보 보호법(GDPR) 및 기타 데이터 보호 규정 준수를 지원하는 효과적인 방법입니다. data masking을 사용하면 원본 데이터는 같은 형식과 구조를 유지하지만 실제 정보를 드러내지 않는 가상 데이터로 대체됩니다. 이를 통해 개인정보를 훼손하지 않고 데이터를 테스트, 분석, 개발에 사용할 수 있습니다.

data masking을 구현할 때는 원본 데이터와 유사하지만 원래 정보까지 추적할 수 없어야 하는 마스킹된 데이터를 생성하는 알고리즘이 사용됩니다. masking이 되돌릴 수 없고 개인을 다시 식별할 수 없다면 데이터는 익명화된 것이며 개인정보 보호법(GDPR)의 적용 범위를 벗어납니다. tokenisation처럼 masking을 되돌릴 수 있다면 데이터는 가명 처리된 것이며 개인정보 보호법(GDPR)상 여전히 개인 데이터로 간주되지만, 가명 처리는 보호 조치로 명시적으로 인정됩니다.

data masking은 보안과 익명성의 필요에 따라 다양한 수준에서 수행될 수 있습니다. 예를 들어 특정 데이터 필드만 마스킹하는 필드 수준이나 전체 데이터 세트를 마스킹하는 테이블 수준에서 적용할 수 있습니다. 이러한 유연성을 통해 조직은 데이터 보호 전략을 구체적인 요구와 위험 프로필에 맞출 수 있습니다.

data masking을 암호화와 접근 제어 같은 다른 보안 조치와 결합하면 조직은 내부 또는 외부에 공유될 때에도 민감한 데이터를 보호할 수 있습니다. 이는 데이터 최소화와 data protection by design에 대한 개인정보 보호법(GDPR)의 요구 사항을 충족하는 동시에 비즈니스 목적으로 데이터를 안전하게 사용할 수 있게 하는 데 도움이 됩니다.