데이터 마스킹: GDPR 및 기타 규제 준수 전략 보장의 핵심 - KDnuggets

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데이터 마스킹: GDPR 및 기타 규정 준수 전략 보장의 핵심
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프라이버시는 매물로 나온 상품이 아니라 모든 개인의 온전함을 지켜주는 소중한 자산입니다. 이는 GDPR 및 기타 여러 글로벌 규정의 공식화로 이어진 많은 방아쇠 중 하나일 뿐입니다. 데이터 프라이버시에 대한 중요성이 증가함에 따라 모든 규모의 조직에서 개인 정보의 보안 및 기밀성을 유지하기 위해 데이터 마스킹이 필요해졌습니다.

데이터 마스킹에는 미션이 있습니다. 개인 식별 정보 보호 (PII) 가능할 때마다 액세스를 제한합니다. 개인 및 민감한 정보를 익명화하고 보호합니다. 그렇기 때문에 은행 계좌, 신용 카드, 전화 번호, 건강 및 사회 보장 세부 정보에 적용됩니다. 개인 식별 정보(PII)는 데이터 위반 중에 표시되지 않습니다. 조직 내에서 추가 보안 액세스 규칙을 설정할 수도 있습니다.

아시다시피 데이터 마스킹은 중요한 데이터를 가상의 실제 데이터로 대체하여 보호하는 데 사용되는 기술입니다. 데이터 침해로 인해 개인에 대한 민감한 정보가 노출되지 않도록 하여 일반 데이터 보호 규정(GDPR)에 따라 개인 데이터를 보호합니다.

이후 데이터 마스킹은 필수 데이터 보호 전략의 구성 요소로서 파일, 백업 및 데이터베이스와 같은 다양한 데이터 유형에 적용됩니다. 암호화, 액세스 제어, 모니터링 등과 밀접하게 작동하여 GDPR 및 기타 규정을 완벽하게 준수합니다.

민감한 데이터의 노출을 제거하는 마스킹의 입증된 기능에도 불구하고 많은 기업이 지침을 따르지 않고 위반 위험에 처해 있습니다. 가장 인기 있는 사례는 의류 소매업체인 H&M과 관련이 있습니다. 벌금 35만 유로 GDPR 규범을 위반한 경우. 경영진이 개인의 종교적 신념, 개인적인 문제 등과 같은 민감한 데이터에 접근할 수 있었던 것으로 밝혀졌습니다. 그것이 GDPR이 피하려고 하는 것이고 데이터 마스킹이 필수적인 이유입니다.

그러나 BFSI 및 의료와 같이 규제가 심한 산업은 이미 개인 정보 보호 규정을 준수하기 위해 데이터 마스킹을 구현하고 있습니다. 여기에는 PCI DSS(Payment Card Industry Data Security Standard) 및 HIPAA(Health Insurance Portability and Accountability Act)가 포함됩니다.

2018년 유럽의 GDPR 시행은 개인 데이터를 보호하기 위해 CCPA, CCPR, LGPD 및 PDPA와 같은 법률을 각각 도입하는 캘리포니아, 브라질 및 동남아시아와 같은 관할권과 함께 개인 정보 보호법의 글로벌 트렌드를 촉발시켰습니다.

데이터 마스킹은 규정 준수에 다음과 같은 여러 가지 이점을 제공할 수 있습니다.

민감한 데이터 보호: 데이터 마스킹은 개인정보와 같은 민감한 데이터를 가상의 실제 데이터로 대체하여 보호할 수 있습니다. 이렇게 하면 중요한 데이터에 대한 무단 액세스 또는 우발적인 노출을 방지할 수 있습니다.
규정 준수: 데이터 마스킹은 개인 데이터를 익명화하는 데 사용할 수 있으므로 조직이 GDPR(일반 데이터 보호 규정) 및 기타 데이터 개인 정보 보호법과 같은 규정을 준수하는 데 도움이 될 수 있습니다.
감사 및 규정 준수: 데이터 마스킹은 민감한 데이터에 액세스한 사람에 대한 감사 가능한 추적을 제공하여 조직이 규정 요구 사항을 준수함을 입증하는 데 도움이 될 수 있습니다.
데이터 거버넌스: 데이터 마스킹은 데이터 거버넌스 도구로 사용할 수 있습니다. 조직은 민감한 데이터가 의도된 목적과 권한이 있는 사람에 의해서만 사용되도록 보장할 수 있습니다.

데이터 최소화

데이터 마스킹에서 데이터 최소화는 민감한 정보를 보호하는 데 필요한 최소한의 양만 마스킹하는 동시에 데이터를 의도된 용도로 사용할 수 있도록 하는 것을 의미합니다. 이를 통해 조직은 중요한 데이터를 보호해야 할 필요성과 비즈니스 목적으로 데이터를 사용해야 할 필요성의 균형을 맞출 수 있습니다.

예를 들어 조직에서는 중요한 정보를 보호하기 위해 신용 카드 번호의 마지막 XNUMX자리만 마스킹하면 되지만 데이터를 금융 거래에 사용할 수 있습니다. 마찬가지로 개인 데이터에서 이름과 주소와 같은 특정 필드만 마스킹하고 성별과 생년월일과 같은 다른 필드는 유지하는 것으로 특정 사용 사례에 충분할 수 있습니다.

가명화

가명처리는 가명을 사용하여 사용자의 식별 정보를 대체하여 개인 정보를 보호합니다. 이는 다음과 같은 규정 준수를 보장하는 데 유용합니다. 일반 데이터 보호 규정 (GDPR) 데이터 유출로 인해 개인에 대한 민감한 정보가 노출되지 않도록 합니다.

이 데이터 마스킹 기술은 이름, 주소, 주민등록번호와 같은 개인 식별자를 고유한 가명으로 대체하는 동시에 성별 및 생년월일과 같은 기타 민감하지 않은 속성은 그대로 유지합니다. 가명은 원래 개인 데이터가 재구성될 수 없도록 해싱 또는 암호화와 같은 암호화 기술을 사용하여 생성될 수 있습니다.

또한 과학적, 역사적, 통계적 목적(분석)을 위한 보안 및 안전한 데이터 처리에 대한 규정의 요구 사항과 일치합니다. 설계 원칙에 의한 GDPR의 데이터 보호를 준수하는 데 유용한 도구입니다.

DevOps 기능을 최적화할 수 있습니다. DevOps의 경우 데이터 마스킹을 통해 테스트를 위해 현실적이면서도 안전한 가상 데이터를 사용할 수 있습니다. 이는 보안을 보장하고 DevOps 프로세스의 지연을 최소화하므로 내부 또는 타사 개발자에 의존하는 조직에 특히 유용합니다. 데이터 마스킹을 사용하면 개인 정보를 유지하면서 고객의 데이터를 테스트할 수 있습니다.

데이터를 제품으로 취급하고 이를 사용하여 마스킹 기술을 구현하면 많은 이점이 있습니다. 2022년에는 많은 데이터 패브릭과 제품 플랫폼이 혁신적인 접근 방식으로 인기를 얻었습니다. 예를 들어 K2view는 비즈니스 엔티티 수준에서 데이터 마스킹을 수행하여 참조 무결성을 유지하면서 일관성과 완전성을 보장합니다.

최대 보안을 보장하기 위해 각 비즈니스 엔터티의 데이터는 256비트 암호화 키로 보호되는 마이크로 데이터베이스 내에서 관리됩니다. 또한 마이크로 데이터베이스 내의 개인 식별 정보(PII)는 미리 정의된 비즈니스 규칙에 따라 실시간으로 마스킹되어 추가 보호 계층을 제공합니다.

데이터 마스킹 기술을 구현하면 조직이 막대한 벌금과 평판 손상을 피할 수 있습니다. 그러나 데이터 마스킹만으로는 GDPR 준수를 달성하기에 충분하지 않으며 다른 보안 조치와 함께 사용해야 한다는 점에 유의해야 합니다.

야시 메타 국제적으로 인정받는 IoT, M2M 및 빅 데이터 기술 전문가입니다. 그는 데이터 과학, IoT, 비즈니스 혁신 및 인지 지능에 대해 널리 알려진 여러 기사를 저술했습니다. 그는 Expersight라는 데이터 통찰력 플랫폼의 창립자입니다. 그의 기사는 가장 권위 있는 출판물에 소개되었으며 IBM 및 Cisco IoT 부서에서 연결 기술 산업에서 가장 혁신적이고 영향력 있는 작품 중 하나로 선정되었습니다.