데이터 보안 규정 준수란?
데이터 보안 규정 준수는 연방 기관을 포함한 감독 및 규제 기관에서 정한 보안 중심 규칙 및 규정을 준수하는 것과 관련된 데이터 거버넌스의 중요한 측면입니다. 이러한 규칙 및 규정은 기술 및 조직 보안 조치, 데이터 보안 도구 및 솔루션, 데이터 침해 방지 기술 및 전략을 포함한 광범위한 데이터 보안을 다룹니다.
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데이터 규정 준수 vs. 데이터 보안 규정 준수
많은 사람들이 데이터 보안 규정 준수와 데이터 규정 준수를 혼동합니다. 규정 준수의 두 영역의 기본 원칙은 동일하지만 중요한 차이점이 있습니다. 데이터 보안 규정 준수는 데이터 규정 준수의 구성 요소라는 점을 기억하는 것이 중요합니다.
데이터 규정 준수에는 전체 데이터 수명 주기를 포괄하는 법률 및 규정이 포함됩니다. 여기에는 수집, 저장, 관리, 관리, 검색 가능성 및 투명성이 포함됩니다. 요컨대, 데이터 규정 준수 규정은 기업이 보유하고 있는 데이터, 해당 데이터를 가져오는 위치, 데이터로 수행하는 작업을 다룹니다.
반면에 데이터 보안 규정 준수는 보안에 중점을 둡니다. 규정 준수의 다른 측면도 보안과 관련이 있지만, 이러한 법률 및 규정은 기업이 데이터를 얼마나 잘 보호하는지, 더 나아가 중요하고 민감한 데이터를 공유하는 고객 및 공동 작업자를 얼마나 잘 보호하는지 구체적으로 살펴봅니다.
데이터 보안 규정 준수가 비즈니스에 중요한 이유는 무엇입니까?
에 따르면 IBM의 2023년 데이터 유출 비용, 규정 준수 실패는 데이터 침해 비용의 가장 큰 증폭기 중 하나였습니다. 또 다른 영향력 있는 데이터 보안 규정 준수 요소는 기업이 규제 수준이 높거나 낮은 환경에서 운영되는지 여부와 관련이 있습니다. 규제가 낮은 지역 및 부문에서 기업은 데이터 침해 후 첫 해 이내에 규정 준수 비용의 64%를 해결합니다. 그러나 규제가 심한 환경에서는 첫 해가 지나면 비용이 58% 증가합니다.
이제 데이터 보안 규정 준수가 비할 데 없이 중요한 6가지 중요한 이유를 살펴보겠습니다.
진화하는 위협 환경: 위협 환경이 그 어느 때보다 위험합니다. 에 따르면 인디펜던트, 위협 행위자는 2023년에 2억 9천만 건 이상의 데이터 유출을 일으켰고 데이터 침해는 3억 6,400만 명 이상의 개인에게 영향을 미쳤습니다. 추세와 궤적은 사이버 범죄가 놀라운 속도로 계속 증가할 것임을 시사합니다. 사이버 범죄자의 주요 표적은 거의 항상 엔터프라이즈 데이터이므로 데이터 보안 규정 준수가 점점 더 복잡하고 까다로워지고 있습니다.
클라우드 규정 준수: 대부분의 기업은 복잡한 클라우드 환경에서 운영됩니다. 일부 기업은 클라우드 환경을 자체 호스팅하는 반면 다른 기업은 AWS, GCP, Azure 및 Alibaba와 같은 공급자의 타사 IaaS, PaaS 및 SaaS 제품을 사용합니다. 데이터 보안 규정 준수 관점에서 주요 과제는 공동 책임 모델의 복잡성을 식별하는 것입니다. (공동 책임 모델 클라우드 공급자의 데이터 보안 책임을 강조합니다.) 또한 서로 다른 클라우드 제공업체의 서비스를 사용하는 기업은 여러 데이터 보안 관련 항목을 탐색해야 할 수 있습니다 클라우드 규정 준수 도전.
새로운 법률 및 규정: 기업이 기존 규정 준수 규정을 준수하는 것은 충분히 어려운 일입니다. 이제 증가하는 사이버 범죄와 무수한 산업별 규정 준수 재앙으로 인해 규제 기관은 공세를 취하고 새로운 규칙을 시행하고 있습니다. 조직은 새로운 규칙이 적용되기 시작하는 시기, 기존 규칙과 어떻게 겹치는지, 증가하는 규정 준수 요구 사항을 충족하기 위해 구현해야 하는 데이터 보안 조치를 이해해야 합니다.
복잡한 데이터 에코시스템: 데이터 에코시스템의 복잡성은 기업의 규모, 산업 및 중요한 목표에 따라 달라집니다. 기업이 새로운 방식으로 데이터를 활용하고 사용하려고 하기 때문에 데이터 에코시스템은 점점 더 복잡하고 복잡해지고 있습니다. 복잡한 데이터 생태계에서는 섀도우 데이터(shadow data), IT 및 보안 부서의 가시성과 관리 범위를 벗어나는 데이터입니다. 복잡한 데이터 에코시스템은 조직의 데이터 프로젝트를 위한 강력한 발판이 될 수 있지만 더 많은 데이터 보안 규정 준수를 요구하기도 합니다.
데브옵스 이니셔티브: 대부분의 기업은 민첩하고 가속화된 운영 모델과 방법론을 수용합니다. 개발자는 소프트웨어 개발 라이프사이클(SDLC)을 과도하게 밀어붙여 데이터 활용 속도를 높입니다. 빠르고 대규모로 애플리케이션을 개발하고 구현하면 데이터 보안이 손상되고 규정 준수의 우선 순위가 낮아질 수 있습니다.
국제 데이터 프로젝트: 비즈니스 세계에서 경계가 모호해짐에 따라 새로운 데이터 보안 규정 준수 문제가 발생합니다. 예를 들어, 주로 유럽 고객을 보유한 유럽에 본사를 두고 미국 기반 데이터 센터에서 데이터를 호스팅하는 회사의 데이터 보안 규정 준수 문제를 생각해 보십시오. 이와 같은 경우 기업은 데이터 보안에 대한 고유한 접근 방식을 가진 여러 국가의 서로 다르고 중복되며 때로는 모순되는 데이터 보안 규정을 탐색해야 합니다. 또한 지정학적 긴장과 지진 같은 정치적 사건은 국제 데이터 프로젝트의 데이터 보안 규정 준수에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.
실제 사례: 2023년 4월, 아일랜드 데이터 보호 위원회(DPC)는 벌금을 부과했습니다. 메타 EU에 기반을 둔 개인의 데이터를 미국 기반 서버로 전송하는 데 13억 달러.
8 데이터 보안 규정 및 표준
다음은 명심해야 할 10가지 중요한 규정, 산업 표준 및 규정 준수 프레임워크입니다.
GDPR: GDPR(General Data Protection Regulation)은 정보 개인 정보 보호에 중점을 둔 EU 법률입니다.
삭스: SOX(Sarbanes-Oxley Act)는 미국입니다. 재무 보고에 관한 연방법.
PCI-DSS: PCI-DSS(Payment Card Industry Data Security Standard)는 미국의 정보 보안 표준 집합입니다. 신용 카드 정보. PCI-DSS 규정 준수 실패로 인해 기업은 월 $5,000에서 $100,000의 비용을 지출할 수 있습니다.
증권 시세 표시기: 캘리포니아 소비자 개인 정보 보호법(CCPA)은 소비자 보호를 강화하고 보장하기 위한 주 법령입니다.
HIPAA: HIPAA(Health Insurance Portability and Accountability Act)는 미국을 보호하기 위한 일련의 국가 표준입니다. 의료 정보.
피스마: FISMA(Federal Information Security Modernization Act)는 미국 보안을 위한 프레임워크를 포함하는 법률입니다. 정부 데이터.
피페다: 개인 정보 보호 및 전자 문서법(PIPEDA) 는 정보 프라이버시에 중점을 둔 캐나다 법률입니다.
ISO/국제전기기술위원회: ISO/IEC(International Organization for Standardization/International Electrotechnical Commission) 표준은 정보 안전을 보장하고 보안 관리 시스템을 최적화하기 위한 일련의 글로벌 표준입니다.
데이터 보안 규정 준수를 달성하기 위한 실용적인 단계
1. 규정 요구 사항 이해
적용 가능한 규정 파악: 비즈니스 부문 및 위치에 따라 데이터 처리 방법을 규정하는 관련 규정(예: GDPR, HIPAA, CCPA, PCI DSS)을 식별합니다.
AI 관련 규정: AI 시스템을 사용 중인 경우 AI 기반 의사 결정의 공정성, 투명성 및 편향성을 다루는 것과 같은 특정 AI 규정을 고려합니다. 유럽연합(EU)의 AI법은 AI 모델에 대한 데이터의 책임 있는 사용을 의무화하는 한 가지 예입니다.
보안 프레임워크에 맞게 조정: ISO 27001, NIST 사이버 보안 프레임워크 또는 SOC 2와 같은 공인된 프레임워크를 채택하여 데이터 보안 규정 준수에 대한 접근 방식을 표준화합니다.
2. 데이터 가시성 확보
데이터 검색: 다음을 사용하여 시작합니다. 데이터 검색 도구 조직 내의 모든 민감하고 규제된 데이터를 식별하고 매핑합니다. 데이터가 상주하는 위치를 이해하는 것은 규정 준수 노력의 중요한 첫 번째 단계입니다.
AI 데이터 세트: 검색 프로세스에 AI 모델에 사용되는 데이터를 포함합니다. AI 시스템은 교육 및 검증을 위해 광범위한 데이터 세트에 의존하는 경우가 많으며, 여기에는 민감한 정보가 포함될 수 있습니다.
자동 데이터 분류: 민감도에 따라 데이터를 자동으로 분류하는 도구(예: PII, 재무 데이터)를 배포합니다. 이 분류는 중요한 데이터를 즉시 식별하고 보호할 수 있도록 하여 규정 준수를 관리하는 데 도움이 됩니다.
지속적인 가시성 확보: 다음과 같은 솔루션을 구현합니다. 데이터 보안 태세 관리(DSPM) AI 교육 데이터 세트 및 운영 데이터 흐름을 포함한 데이터 환경에 대한 지속적인 가시성을 유지합니다.
3. 데이터 카탈로그 작성 및 관리
데이터 카탈로그 구현: 설정 데이터 카탈로그 을 클릭하여 모든 데이터 자산의 인벤토리를 만듭니다. 이 카탈로그는 모델 학습 또는 의사 결정에 사용되는 민감한 정보 및 AI 관련 데이터를 포함하여 체계적이고 검색 가능한 데이터 세트 인덱스를 제공해야 합니다.
메타데이터 관리: 메타데이터 관리를 사용하여 데이터 추적'의 출처, 사용 및 거버넌스 규칙, 특히 AI 모델을 공급하는 데이터 세트의 경우. 데이터의 출처와 처리 방법을 파악하는 것은 규정 준수에 필수적입니다.
민감한 데이터에 태그 지정: 민감도 및 규정 요구 사항에 따라 데이터에 적절한 태그를 적용합니다. 이 태깅은 AI 워크플로에 사용되는 기존 데이터와 데이터 세트를 모두 포함해야 합니다.
자동 업데이트: 데이터 카탈로그가 다음과 같은지 확인합니다. 동적으로 업데이트됨 새 데이터가 시스템에 입력되거나 수정될 때. AI 애플리케이션의 경우 이는 모든 데이터 세트, 입력 및 출력에 대한 업데이트된 기록을 유지하는 것을 의미합니다.
4. 데이터 계보 및 추적성 추적
데이터 계보 추적: 데이터 수집에서 처리 및 저장에 이르기까지 시스템 내에서 데이터가 어떻게 이동하는지 추적합니다. 이는 규정 준수를 입증하고 AI 모델을 감사하는 데 필수적이며, AI 기반 의사 결정이 어떻게 이루어지는지 보여줄 수 있습니다.
AI 추적성: AI 모델과 해당 데이터 세트가 완전히 추적 가능한지 확인하며, 특히 금융 또는 의료와 같이 규정 준수가 중요한 부문에서 사용되는 경우 더욱 그렇습니다.
5. 강력한 데이터 암호화 및 액세스 제어 구현
암호화: 미사용 데이터와 전송 중인 데이터를 모두 암호화합니다. AI 애플리케이션의 경우 학습 데이터 및 민감한 정보가 포함된 모든 출력도 암호화되어야 합니다.
출입 통제:도구 RBAC(역할 기반 액세스 제어)Role-based access control (RBAC) 그리고 최소 권한 액세스 민감한 데이터에 액세스할 수 있는 사용자를 제한합니다. AI 시스템의 경우 권한이 있는 직원만 교육 데이터, 모델 및 출력에 액세스할 수 있도록 합니다.
다단계 인증(MFA): AI 도구 또는 모델이 훈련되는 환경을 포함하여 민감한 데이터를 처리하는 시스템에 액세스하려면 MFA를 사용합니다.
6. 데이터 최소화 및 익명화 보장
데이터 최소화: 작업에 필요한 최소한의 데이터만 수집하고 저장합니다. 이 원칙은 AI 모델 훈련에도 적용되며, 개인 정보 보호 위험을 최소화하기 위해 가능한 한 합성 데이터 또는 익명화된 데이터를 사용합니다.
익명화 및 가명화: 익명화 기술을 적용하여 AI 교육 또는 기타 데이터 프로세스에 사용되는 데이터 세트에서 개인 식별 정보(PII)를 제거하여 개인 정보 보호법을 준수하도록 합니다.
7. AI 관련 보안 제어 구현
보안 AI 모델: AI 모델은 다음과 같은 위험에 취약할 수 있습니다. 적대적 공격, 악의적인 입력으로 인해 모델이 잘못된 결정을 내리는 경우. 이러한 공격을 탐지하고 방지하기 위한 보안 조치를 구현합니다.
데이터 중독 방지: AI 모델을 훈련시키는 데 사용되는 데이터 세트를 보호하고 모니터링하여 방지하도록 합니다. 데이터 중독 공격 이는 AI 출력을 손상시키고 규정 미준수로 이어질 수 있습니다.
모델 거버넌스 및 설명 가능성Model governance and explainability: 의료 또는 금융과 같은 민감한 영역에서 사용되는 AI 모델에 규제 표준을 준수하고 신뢰를 유지하기 위한 설명 가능성 및 감사 가능성 메커니즘이 있는지 확인합니다.
8. 끊임없이 위험 모니터링 및 데이터 활동 감사Monitor Risk and Audit Data Activity
지속적인 모니터링 구현: 시스템 전반의 데이터 액세스, 이동 및 사용량을 실시간으로 모니터링합니다. DSPM과 같은 클라우드 네이티브 솔루션을 사용하여 AI 데이터 파이프라인과 관련된 데이터 흐름을 포함한 데이터 흐름에 대한 가시성을 확보합니다.
AI 모델 감사: AI 시스템을 정기적으로 감사하여 모델과 모델이 의존하는 데이터의 무결성을 보장합니다. 교육 데이터에 대한 감사를 포함하여 보안 및 규정 준수 표준을 충족하는지 확인합니다.
데이터 로깅: 데이터 액세스 및 사용에 대한 자세한 로그를 유지 관리합니다. AI의 경우 누가 교육 데이터 세트에 액세스했는지, 어떤 모델이 어떤 데이터 세트에서 훈련되었는지, 어떤 결정 또는 출력이 생성되었는지에 대한 로그를 보관해야 합니다.
인시던트 대응 계획: 잘 정의된 것이 있어야 합니다. 인시던트 대응 계획 AI 관련 데이터 침해를 포함한 데이터 침해를 해결하기 위해. 계획에 역할, 책임 및 커뮤니케이션 전략이 포함되어 있는지 확인합니다.
Wiz가 데이터 보안 규정 준수를 지원하는 방법
Wiz의 DSPM 솔루션 이를 통해 기업은 전체 데이터 환경에 대한 에이전트 없는 스캔을 수행하고, 심층적이고 복잡한 컨텍스트를 기반으로 데이터 위험의 우선 순위를 지정하고, 유해한 조합 및 공격 경로를 해결하여 데이터 노출을 방지할 수 있습니다. Wiz는 오늘날의 AI 기반 세계에서 가장 중요한 보안 요구 사항 중 하나인 AI 데이터를 포함하도록 DSPM 기능을 확장합니다.
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