데이터 암호화ㆍ분석ㆍ규정 준수를 동시에, ‘배플 어드밴스드 인크립션’

기업 데이터팀은 꽤 오랫동안 단순한 데이터 파이프라인으로 작업을 해왔다. 이런 파이프라인은 대부분 중앙 데이터 웨어하우스에 데이터를 집어넣는 표준 추출, 변환 및 로드(ETL) 툴로 수렴되는 소수의 애플리케이션 또는 데이터 피드로 구성됐다. 데이터는 이 웨어하우스에서 보고 툴, 스프레드시트와 같은 정해진 지점으로 전송됐으므로, 결과적으로 데이터 보호는 비교적 간단했다. 보호할 데이터가 많지 않았고 데이터의 위치도 제한적이었다. 
 

그러나 이 “단순한” 시대에도 뚜렷한 빈틈이 있었다. 바로 확인되지 않은 데이터 액세스다. 데이터베이스 관리자(DBA), 데이터 웨어하우스 팀 등 원래는 데이터를 보면 안 되는 이들이 평문(cleartext) 데이터에 쉽게 액세스할 수 있었다. 게다가 데이터 보호 방법에 관한 규정도 거의 없었다. 

지금은 상황이 많이 다르다. 특히 금융 서비스, 의료와 같은 규제 대상 산업이라면 더 그렇다. EU의 일반 데이터 보호 규정(GDPR), 캘리포니아 개인정보 보호 권리 법(CPRA)과 기타 미국의 많은 데이터 개인정보 보호 법 등 정부 규정으로 인해 이제는 거의 모든 기업에서 데이터 보안이 주요 관심사가 됐다. 데이터는 기업에서 가장 큰 가치를 지닌 비인적 자산이며, 규정 준수 의무는 기업이 사업을 영위하는 지역에 관계없이 규제 대상 데이터를 어떻게 보호해야 하는지 엄격한 가이드라인을 제시한다. 
 

어려운 과제에 직면한 데이터 팀 

가트너에 따르면 2024년 말에는 전 세계 인구의 75%에 해당하는 데이터에 개인정보 보호 규정이 적용될 전망이다. 그러나 이처럼 규정준수 의무를 준수해야 하는 기업이 늘어남에도 클라우드에 저장된 민감한 데이터의 55%는 암호화로 보호되지 않고 있다. 기업이 데이터를 암호화하지 않을 수 있는 벌금을 감안하면 우려되는 수치다.

기업에서 데이터를 암호화하지 않는 이유는 무엇일까? 한 가지는 데이터 팀이 데이터를 사용해 운영 및 분석을 위한 연산을 수행해야 하는데 암호화를 하면 이와 같은 작업을 하지 못한다는 점이다. 데이터 정렬과 같은 간단한 작업도 데이터가 암호화된 상태에서는 불가능하다. 많은 데이터 팀은 중요한 데이터 계산을 수행하기 위해 평문 액세스가 필요하지만, 규정과 충돌할 수 있는 것이다.

데이터 팀은 데이터 스프롤(Data Sprawl, 무분별한 데이터 확산)에도 직면해 있다. 과거에 비해 훨씬 더 많은 곳에서 데이터가 생성될 뿐만 아니라 데이터가 사용되는 곳도 늘어났다. 오늘날 기업 IT 팀은 SQL과 NoSQL 데이터베이스, 웨어하우스와 데이터 레이크, 스트리밍 플랫폼, 태블로, 파워 BI, API 등 다양한 툴을 사용해 데이터를 전송, 통합, 쿼리, 분석, 시각화하고 다른 데이터 사용자를 지원해야 한다. 그만큼 데이터를 보호해야 할 구역이 그만큼 늘어났다. 결과적으로 데이터베이스의 주민등록번호 열 하나를 수백, 수천 가지 방법으로 보호해야 할 수 있다. 데이터 중심 보호가 없으면 지속적인 규정 준수가 거의 불가능할 정도다.
 

부족한 데이터 보호 솔루션

현재 시장에는 뛰어난 데이터 보호 솔루션이 많지만 한계도 명확하다. 이런 단점으로 기업은 데이터에서 최대한의 ROI를 끌어내면서 규정 준수를 유지하는 데 어려움을 겪고 있다. 대표적인 것은 다음과 같다.
 

• 기밀 컴퓨팅은 하드웨어와 상당한 스토리지 공간이 필요하고 시스템 설계 시 유연성이 떨어지고 분산 컴퓨팅을 수행할 수 없다. 또한 데이터베이스 관리자가 규제 대상 데이터에 평문 상태로 액세스할 수 있다. 
• 애플리케이션 액세스 제어는 데이터가 다른 시스템으로 이동하기 전까지만 유효하다. 이동한 시스템에서는 액세스 제어가 상실된다. 데이터가 이동할 때마다 규정 준수를 유지하기 위해 추가 작업이 필요하고 이 과정에서 많은 비용이 든다. 
• 동형 암호화를 사용하면 암호화된 계산이 가능하지만 데이터에 액세스하고 읽을 때 성능 문제가 발생하며 많은 스토리지가 필요하고 비용과 유지보수 부담이 추가된다. 또한 동형 암호화의 유형에 따라 부분적인 보호만 가능하다. 

그렇다면 데이터를 보호하면서도 기업이 필요에 따라 자유롭게 활용하는 방법은 없을까? 이런 대안 중 하나가 배플 어드밴스드 인크립션(Baffle Advanced Encryption)이다. 분석 작업에서 암호화를 채택할 수 있는 마지막 장벽을 극복하도록 설계됐다. 이 툴은 특수한 하드웨어를 사용하지 않으면서 데이터 중심 보호 기능을 제공한다. 암호화된 데이터를 사용한 모든 작업을 지원하면서 높은 성능을 유지한다. 무엇보다 역할 기반 액세스 제어를 통해 평문 데이터에 액세스할 수 있는 사람의 수를 줄여 모든 의무 규정을 준수한다.
 

배플 어드밴스드 인크립션의 작동 방식 

배플 어드밴스드 인크립션은 필드 또는 파일 수준에서 '노코드' 모델을 통해 데이터베이스를 보호하는 엔터프라이즈 수준의 투명한 데이터 보안 플랫폼이다. 보호되는 규제 대상 데이터에 대한 분석과 운영을 가능하게 해주는 일련의 개인정보 보호 강화 기술을 제공한다. 

데이터 팀은 배플 매니저(Baffle Manager)를 사용해 데이터를 보호하는 배플 실드(Baffle Shield)라는 프록시를 만든다. 모든 암호화된 데이터 작업을 지원하는 포스트그레SQL 데이터베이스 플러그인(또는 확장 프로그램)이 있으므로, 보고서, 스프레드시트, 내보낸 데이터 집합, SQL 쿼리 등의 데이터 소스에서 나가는 데이터를 보호한다. 

또한, 배플 어드밴스드 인크립션은 누구에게 평문 액세스 권한이 있는지 결정하는 역할 기반 액세스 제어를 제공한다. 액세스 제어에 따라 DBA를 포함한 누구도 평문 데이터 형식으로는 데이터를 볼 수 없도록 제한할 수 있다. 동시에 애플리케이션 변경을 요구하지 않으며 주요 관리 시스템과 통합되므로 기업에서 모든 암호화 키를 소유해 부가적인 보안 계층을 둘 수 있다. 배플 어드밴스드 인크립션의 작동 방식을 구체적으로 설명하면 다음과 같다. 
 

1. 데이터 팀원이 데이터베이스를 대상으로 애플리케이션, 보고서 또는 SQL 쿼리를 실행한다. 
2. 배플 실드가 쿼리를 가로채서 보호되는 데이터인지 여부를 확인하고, 해당 데이터 집합에 대한 액세스 제어 규칙을 결정한다. 보호되는 열인 경우 배플 실드는 기업이 정의한 역할 기반 액세스 제어에 따라 쿼리를 재작성하고 변형한다. 
3. 작업에서 암호화된 열에 대한 계산이 필요한 경우 배플 실드가 이 작업을 인식하고 배플 어드밴스드 인크립션 데이터베이스 확장 프로그램으로 데이터를 보낸다. 
4. 배플 어드밴스드 인크립션 확장 프로그램은 암호화된 데이터에 대한 계산을 수행하고 결과를 배플 실드로 반환한다. 
5.  배플 실드는 결과를 애플리케이션으로 돌려보내고, 역할 기반 액세스 제어에 따라 암호화된 상태 또는 평문으로 데이터를 반환한다. 

어떤 방식으로 사용하든 데이터가 항상 암호화되므로 기업은 성능을 타협하거나 규정을 위반하지 않으면서 계산을 수행하고 그 결과를 기업 내외부에 공유할 수 있다. 따라서 회사 또는 사용자를 위험에 노출시키지 않으면서 비즈니스 핵심 기능을 수행한다.
 

기업을 위한 암호화 

배플 어드밴스드 인크립션은 다른 개인정보 보호 강화 컴퓨팅 기술과 달리 기밀 컴퓨팅을 위한 소프트웨어 기반 접근 방식을 활용한다. 보안과 배포 속도, 유연성, 비용 간의 균형을 실용적으로 구현하고, 애플리케이션 코드를 변경할 필요가 없는 쓰기 쉬운 모듈형 솔루션이다. 또한 배플 어드밴스드 인크립션은 다음과 같은 방식으로 폭넓은 데이터 보호 프로그램을 지원한다.
 

• 데이터의 유용성을 유지하면서 보관 중인 데이터와 사용 중인 데이터를 보호
• 기업 별로 데이터 보호 정책에 구현 가능 
• 규정 준수 보고를 위한 로그 제공 
• 신용카드 데이터에 대한 PCI DSS 4.0 요구사항 충족 
• GDPR, CPRA와 같은 개인정보 보호규정을 준수하도록 지원 
• 다른 데이터 보안 관리 툴과 통합 

이제 기업은 데이터 분석과 데이터 공유, AI를 활용할 때 반드시 소비자 데이터를 보호해야 한다. 시장내 차별화된 경쟁력을 유지하기 위해서는 많은 데이터 사용 방식에서 데이터를 보호하는 데이터 중심 툴을 갖추는 것이 가장 중요하다. 배플 어드밴스드 인크립션은 제한 없이 데이터를 사용하면서도 규정을 벗어날 수 있는 위험을 줄여준다.
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