데이터 마스킹은 무단 액세스로부터 중요한 개인 정보 및 기밀 정보를 보호하기 위해 데이터 보안에 사용되는 프로세스입니다. 여기에는 실제 데이터가 필요하지 않은 시나리오에서 사용할 수 있는 구조적으로 유사하지만 인증되지 않은 데이터 버전을 생성하는 작업이 포함됩니다. 데이터 마스킹을 사용하면 소프트웨어 테스트, 사용자 교육 등의 프로세스에 정보가 유용하게 유지되는 동시에 데이터 개인정보 보호도 유지됩니다.
데이터 마스킹의 진화
데이터 마스킹의 개념은 20세기 후반 디지털 데이터베이스의 등장으로 거슬러 올라갑니다. 기관들이 디지털 데이터의 가치와 취약성을 인식하기 시작하면서 보호 조치의 필요성이 대두되었습니다. 데이터 마스킹의 초기 기술은 조잡했으며 종종 간단한 문자 대체 또는 스크램블링이 포함되었습니다.
데이터 마스킹에 대한 최초의 문서화된 언급은 CASE(Computer Aided Software Engineering) 도구의 출현과 함께 1980년대로 거슬러 올라갑니다. 이러한 도구는 소프트웨어 개발 프로세스를 개선하기 위해 설계되었으며, 그 기능 중 하나는 테스트 및 개발 목적으로 모의 또는 대체 데이터를 제공하는 것이었습니다. 이는 본질적으로 초기 형태의 데이터 마스킹이었습니다.
데이터 마스킹 이해
데이터 마스킹은 민감한 데이터를 가상의 운영 데이터로 대체한다는 전제하에 작동합니다. 이를 통해 기관은 데이터 주체의 신원이나 민감한 정보가 노출될 위험 없이 데이터베이스를 사용하고 공유할 수 있습니다.
데이터 마스킹 프로세스에는 민감한 데이터가 식별되는 데이터 분류를 포함한 여러 단계가 포함되는 경우가 많습니다. 데이터를 은폐하는 방법을 결정하는 마스킹 규칙 정의; 마지막으로 실제 데이터를 조작된 정보로 대체하는 마스킹(Masking) 과정이 있습니다.
데이터 마스킹은 데이터 개인 정보 보호 및 개인 데이터 사용에 대해 엄격한 규칙을 부과하는 GDPR(일반 데이터 보호 규정) 및 CCPA(캘리포니아 소비자 개인 정보 보호법)와 같은 규정의 맥락에서 특히 관련이 있습니다.
데이터 마스킹의 기능
기본적으로 데이터 마스킹에는 실제 데이터를 대체하거나 난독화하는 작업이 포함됩니다. 이러한 교체는 마스킹된 데이터가 원본 데이터와 동일한 형식, 길이 및 전체 모양을 유지하여 개인정보를 보호하면서 유용성을 유지하는 방식으로 이루어집니다.
예를 들어 신용 카드 번호는 처음과 마지막 4자리를 유지하고 가운데 숫자를 임의의 숫자로 대체하여 마스킹할 수 있으며, 이메일 주소는 "@" 기호 앞의 문자를 변경하면서 전체 구조를 유지하여 마스킹할 수 있습니다. 이메일 형식으로요.
데이터 마스킹의 주요 특징
- 데이터 보안: 무단 액세스로부터 중요한 데이터를 보호하는 데 도움이 됩니다.
- 데이터 유용성: 마스킹된 데이터는 구조적 무결성을 유지하여 개발, 분석 및 테스트 요구 사항에 계속 사용할 수 있도록 보장합니다.
- 규정 준수: 이는 기관이 데이터 보호 규정을 준수하는 데 도움이 됩니다.
- 위험 감소: 민감한 데이터를 제거함으로써 데이터 침해와 관련된 위험을 제한합니다.
데이터 마스킹 유형
데이터 마스킹 기술은 네 가지 기본 범주로 나눌 수 있습니다.
- 정적 데이터 마스킹(SDM): SDM은 데이터베이스의 데이터를 마스킹하고 마스킹된 새 데이터베이스 복사본을 생성합니다. 이렇게 마스킹된 데이터는 비프로덕션 환경에서 사용됩니다.
- 동적 데이터 마스킹(DDM): DDM은 데이터베이스의 데이터를 변경하지 않지만 데이터베이스에 대한 쿼리가 이루어질 때 이를 마스크합니다.
- 즉각적인 데이터 마스킹: 이는 데이터 전송 중에 일반적으로 사용되는 실시간 데이터 마스킹 기술입니다.
- 인메모리 데이터 마스킹: 이 기술에서는 데이터가 캐시 또는 애플리케이션 메모리 계층에 마스킹됩니다.
데이터 마스킹 애플리케이션 및 과제
데이터 마스킹은 의료, 금융, 소매 및 민감한 사용자 데이터를 다루는 모든 산업 분야에서 널리 사용됩니다. 소프트웨어 테스트, 데이터 분석 및 교육과 같은 비생산 작업에 광범위하게 사용됩니다.
그러나 데이터 마스킹에도 문제가 있습니다. 프로세스는 데이터를 보호할 만큼 철저해야 하지만, 마스킹된 데이터의 유용성을 저하시킬 정도로 광범위해서는 안 됩니다. 또한 시스템 성능이나 데이터 검색 프로세스에 영향을 주어서는 안 됩니다.
비교 및 특성
| 데이터 마스킹 | 데이터 암호화 | 데이터 익명화 | |
|---|---|---|---|
| 데이터 변경 | 예 | 아니요 | 예 |
| 거꾸로 할 수 있는 | 예 | 예 | 아니요 |
| 실시간 | 유형에 따라 다름 | 예 | 아니요 |
| 형식 유지 | 예 | 아니요 | 방법에 따라 다름 |
데이터 마스킹의 미래
데이터 마스킹의 미래는 주로 AI와 기계 학습의 발전과 데이터 개인 정보 보호법의 발전에 의해 주도될 것입니다. 마스킹 기술은 더욱 정교해지고 자동화된 솔루션의 보급이 증가할 것입니다. 클라우드 기술 및 서비스형 데이터 플랫폼과의 추가 통합도 예상됩니다.
프록시 서버 및 데이터 마스킹
프록시 서버는 사용자와 서버 사이의 중개자 역할을 함으로써 데이터 마스킹 노력에 기여할 수 있으며 이를 통해 익명성과 데이터 보안을 강화할 수 있습니다. 또한 지리적 위치 마스킹을 제공하여 사용자에게 추가적인 개인정보 보호를 제공할 수도 있습니다.
관련된 링크들
데이터 마스킹을 이해하고 활용함으로써 조직은 민감한 정보를 더 잘 보호하고, 규제 요구 사항을 준수하며, 데이터 노출과 관련된 위험을 완화할 수 있습니다. 개인 정보 보호에 대한 우려와 데이터 규정이 계속 진화함에 따라 데이터 마스킹의 역할과 기술은 의심할 여지 없이 더욱 중요해질 것입니다.
