데이터 마스킹이란, 기밀성과 프라이버시를 보호하기 위해 실제 데이터를 변경하거나 은폐하는 기법입니다. 데이터의 활용 가치를 유지하면서 정보 유출 위험을 최소화하는 것을 목적으로 합니다.
데이터 마스킹은 사용 상황이나 요구 사항에 따라 치환, 셔플링, 해싱, 암호화 등의 방법이 선택됩니다. 비운영 환경에서의 데이터 사용이나 데이터 공유 시에도 중요한 기술로 활용됩니다.
이 글에서는 데이터 마스킹의 개요, 활용 목적, 기법 등을 소개합니다.
데이터 마스킹이란, 원래 데이터의 구조와 의미를 유지하면서 특정 정보를 비공개로 하거나, 재작성하거나, 변경하여 데이터의 기밀성을 보호하는 기술입니다. 이를 통해 운영 환경의 민감한 데이터를 보호하면서도 테스트 환경이나 개발 환경에서 안전하게 작업할 수 있습니다.
최근 데이터 처리와 개인정보 보호는 사회적 과제가 되고 있습니다. 기업과 조직은 정보 유출의 위험을 최소화하기 위한 수단으로 데이터 마스킹을 중요하게 여기고 있습니다.
기존 방식에서는 데이터가 기밀 정보 유출의 위험에 노출될 가능성이 있었습니다. 그러나 데이터 마스킹을 사용하면 실제 정보와 매우 유사한 데이터를 생성할 수 있어 테스트와 개발 작업을 안전하게 수행할 수 있습니다.
데이터 마스킹의 주요 목적은 원본 데이터의 특성을 유지하면서도 기밀성을 보호하는 데 있습니다. 데이터 활용 방식이 점점 중요해지는 IT 시대에 데이터 마스킹의 필요성은 더욱 커지고 있습니다.
데이터 마스킹은 IT 시대의 요구를 충족시키는 주요 기술 중 하나로 주목받고 있습니다.
데이터 마스킹은 실제 데이터의 가치를 유지하면서 민감한 정보를 보호하는 기술입니다. 비즈니스의 다양한 측면에서 정보의 안전성을 보장하면서 데이터의 활용 및 공유가 요구됩니다. 데이터 마스킹의 활용 사례를 이해하면 이 기술의 중요성과 적용 범위를 명확히 파악할 수 있습니다.
새로운 애플리케이션이나 시스템을 테스트할 때, 성능과 동작을 확인하기 위해 실제 데이터가 필요합니다. 예를 들어, 온라인 쇼핑 사이트의 새로운 버전을 테스트할 경우, 실제 사용자 데이터와 구매 이력 데이터를 사용하면 운영 시의 동작을 예측하기 쉬워집니다. 그러나 실제 데이터를 그대로 테스트 환경에서 사용하는 것은 사용자 개인정보나 기업의 중요한 데이터가 외부로 유출될 위험을 동반합니다.
정보 유출의 위험을 방지하기 위한 방법으로 데이터 마스킹이 활용됩니다. 데이터 마스킹을 적용하면 데이터의 구조와 특성은 유지하면서도 내용은 변경하거나 은폐할 수 있습니다. 예를 들어, 이름, 주소, 신용카드 번호와 같은 정보는 변환되어 원본 정보와는 다른 형태가 되지만, 데이터의 형식이나 구조는 동일하게 유지됩니다.
데이터 마스킹을 통해 테스트는 실제 상황에 가까운 환경에서 안전하게 진행할 수 있으며, 기밀 정보 유출의 위험을 크게 줄일 수 있습니다.
외부 벤더나 파트너와 데이터를 공유할 때, 원본 정보를 그대로 제공하는 것은 높은 위험을 수반합니다. 데이터 마스킹을 적용하면 기밀 정보를 보호하면서도 필요한 데이터를 안전하게 제공할 수 있습니다.
데이터 분석이나 통계 처리를 위해 외부 벤더나 파트너가 원본 데이터에 접근하는 경우, 보안상의 우려가 발생할 수 있습니다. 데이터 마스킹 기술로 생성된 더미 데이터를 활용하면 실제 데이터의 특성을 유지하면서도, 외부 벤더나 파트너가 안전하게 데이터를 분석하고 처리할 수 있습니다.
대규모 데이터 분석이나 통계 처리를 수행할 때에는 기밀 정보 유출이나 부정 접근 등 보안상의 우려가 뒤따릅니다. 실제 고객 정보를 사용할 경우, 개인정보가 제3자에게 노출될 위험이 높아지기 때문에 주의가 필요합니다.
개인정보 유출 위험을 방지하기 위해 데이터 마스킹 기술이 활용됩니다. 데이터 마스킹을 통해 원본 데이터의 구조와 특성을 유지하면서도 내용이 변경되거나 숨겨진 더미 데이터를 생성할 수 있습니다. 이를 통해 안전하게 분석 작업을 수행할 수 있습니다.
데이터 마스킹은 데이터 보호 수준, 적용 속도, 변경의 지속성 등에 따라 분류됩니다. 주요 데이터 마스킹 유형은 다음과 같습니다.
정적 데이터 마스킹은 데이터베이스 복사본을 생성할 때 민감한 정보를 마스킹하는 기술입니다. 이 프로세스는 영구적으로, 한 번 마스킹된 데이터는 원래 상태로 복원할 수 없습니다. 주로 테스트나 개발을 위한 샘플 데이터베이스를 만들 때 사용됩니다.
동적 데이터 마스킹은 데이터를 조회하는 사람이나 그들의 역할에 따라 데이터의 표시 내용을 실시간으로 변경하는 기술입니다. 원본 데이터를 변경하지 않고, 조회하는 사람에 따라 보여줄 정보와 숨길 정보를 다르게 처리합니다. 예를 들어, 일반 직원과 매니저가 같은 데이터를 볼 때, 직원에게는 민감한 정보가 숨겨지고, 매니저에게는 모든 정보가 보이도록 설정할 수 있습니다.
온더플라이 데이터 마스킹은 데이터베이스에 대한 쿼리 시, 데이터를 실시간으로 마스킹하는 방식입니다. 이 방법에서는 데이터 자체는 변경되지 않으며, 마스킹된 정보만 사용자에게 반환됩니다. 즉각적인 마스킹이 필요한 상황이나 대규모 데이터를 다루는 경우에 자주 사용됩니다.
결정론적 데이터 마스킹은 동일한 입력값에 대해 항상 동일한 마스킹 결과를 출력하는 방식입니다. 이를 통해 마스킹된 데이터 간의 일관성을 유지하며, 데이터의 연관성과 참조성을 보장할 수 있습니다. 특히, 여러 데이터베이스나 시스템 간에 데이터의 정합성을 유지해야 하는 경우에 유용하게 사용됩니다.
통계적 난독화는 데이터의 집계나 통계 정보를 마스킹하는 기술입니다. 이를 통해 원본 데이터의 세부 정보를 숨기면서도 데이터의 전반적인 특성과 경향을 파악할 수 있습니다. 통계적 난독화는 데이터의 개요를 공유하거나 특정 정보를 익명화하여 분석하는 상황에서 효과적입니다.
데이터 마스킹은 정보를 비밀로 유지하면서 데이터를 처리하거나 분석하는 방법으로, 많은 조직에서 채택하고 있습니다.
데이터 마스킹 기법은 데이터의 종류, 사용 목적, 보안 요구 사항 등의 요소에 따라 선택됩니다. 아래에서는 데이터 마스킹의 주요 기법에 대해 설명합니다.
데이터 마스킹에는 원래 데이터로 복원할 수 없는 "비가역적 기법"이라는 범주가 있습니다. 비가역적 기법은 정보를 완전히 익명화하는 것을 목적으로 하며, 한 번 마스킹이 이루어지면 원본 정보를 복원할 수 없습니다. 특히, 데이터의 영구적인 보호가 필요한 상황에서 사용됩니다. 아래에서는 비가역적 기법의 주요 유형에 대해 설명합니다.
랜덤화는 데이터를 완전히 랜덤한 값으로 대체하는 기법입니다. 랜덤화를 통해 원본 데이터의 특성이나 패턴을 전혀 유지하지 않는 완전한 익명 데이터를 생성할 수 있습니다. 특히, 개인을 식별할 수 있는 정보나 기밀성이 높은 데이터 보호에 효과적입니다.
해시화는 데이터를 특정 해시 함수로 변환하여 고정된 길이의 문자열을 생성하는 기법입니다. 해시 함수는 동일한 입력에 대해 항상 동일한 출력을 반환하지만, 원본 데이터에서 해시 값을 역산하는 것은 극히 어렵습니다.
합성 데이터 생성은 실제 데이터 세트의 특성과 경향을 모방하여 새로운 데이터 세트를 생성하는 기법입니다. 합성 데이터 생성은 실제 데이터의 특성을 유지하면서도 원본 데이터와는 전혀 다른 완전히 새로운 데이터를 생성하므로, 데이터의 익명화와 활용 간의 균형을 맞출 때 효과적입니다.
부분적 변경 기법은 데이터의 일부만 눈에 띄지 않게 처리함으로써 전체적인 정보나 의미를 유지하면서도 기밀성과 프라이버시를 보호하는 방법입니다. 예를 들어, 신용카드 번호, 주소, 이름 등 특정 정보를 부분적으로 감추는 경우에 사용됩니다. 이 기법을 통해 데이터의 편리성을
가림 마스킹은 데이터의 일부를 별표()나 가림 문자로 숨기는 기법입니다. 이 방법은 데이터의 전체적인 형태와 길이를 유지하면서도 실제 내용을 가립니다. 예를 들어, 신용카드 번호 "1234-5678-9012-3456"을 가림 마스킹 처리하면 "-**-***-*456"과 같이 표시됩니다.
널화는 특정 정보를 빈 값이나 NULL로 대체하는 기법입니다. 널화를 통해 데이터 필드의 정보가 완전히 삭제되어, 접근하는 사용자에게 아무것도 표시되지 않게 됩니다. 예를 들어, 개인의 전화번호나 이메일 주소를 마스킹할 때 정보를 완전히 숨기는 방법으로 널화가 사용됩니다.
일반화는 데이터를 더 넓은 범주나 범위로 변경하는 기법입니다. 예를 들어, 나이 데이터 "27세"를 "20대"라는 범위로 변경하면 개인 식별이 어려워집니다. 일반화를 통해 데이터의 세부 정보는 사라지지만, 범주나 범위의 특성은 유지됩니다. 일반화는 특정 정보를 익명화하거나 데이터의 집계·분석 과정에서 유용하게 활용됩니다.
마스크화는 특정 부분을 흐리게 처리하는 기법으로, 주로 이미지 데이터나 비디오 데이터의 마스킹에 사용됩니다. 얼굴 인식 기술과 결합하여 개인의 얼굴을 자동으로 흐리게 처리함으로써 프라이버시 보호에 기여합니다. 또한, 텍스트 데이터에서도 특정 단어나 구를 흐리게 처리하여 정보의 기밀성을 보호할 수 있습니다. 마스크화를 통해 데이터의 전체적인 구조나 의미를 유지하면서도 특정 부분만 비공개로 처리할 수 있습니다.
전체적 변경 기법은 데이터의 전체 구조나 내용을 변경하는 방법입니다. 이 기법은 데이터의 원래 형태나 의미를 바꾸어 정보의 기밀성을 보호합니다. 그러나 전체적 변경 기법은 데이터 활용이나 분석에 영향을 미칠 수 있으므로, 신중하게 적용해야 합니다.
대체는 특정 데이터를 다른 정보로 바꿔서 사용하는 기법입니다. 예를 들어, 실제 고객 이름을 가상의 dummy 이름으로 바꾸는 방식입니다. 대용은 데이터의 형태는 유지하면서 내용만 바꿔 비밀 정보를 숨기는 데 사용됩니다. 특히, 테스트나 데이터 분석에서 실제 데이터를 안전하게 활용하고자 할 때 유용합니다.
셔플은 데이터의 순서를 무작위로 변경하는 기법을 의미합니다. 셔플을 통해 원본 데이터의 연관성이나 패턴이 사라지므로 정보의 기밀성이 높아집니다. 그러나 셔플된 데이터는 원본 데이터와 비교해 분석 및 해석이 어려워질 수 있으므로, 사용 시 주의가 필요합니다.
데이터 스와핑은 서로 다른 레코드 간 데이터를 교환하는 기법입니다. 데이터 스와핑은 데이터의 연관성과 패턴을 파괴함으로써 정보의 기밀성을 보호합니다. 이 기법은 데이터의 특성을 유지하면서도 기밀 정보가 노출되는 것을 방지하기 위한 방법으로 사용됩니다.
"가역적 기법"은 특정 키나 정보를 사용하여 원본 데이터로 복원할 수 있는 방법을 말합니다. 이 기법은 데이터를 보호하면서도 필요 시 원본 정보를 활용할 수 있다는 장점이 있습니다. 아래에 대표적인 가역적 기법을 설명합니다.
암호화는 정보를 읽기 어려운 형식으로 변환하는 기술입니다. 암호화는 특정 키를 사용해 수행되며, 키를 소유한 사람만이 암호화된 데이터를 복호화하여 원본 정보에 접근할 수 있습니다. 암호화를 통해 데이터의 안전성을 유지하면서도 필요 시 원본 정보를 활용할 수 있습니다. 이는 데이터 전송이나 저장 과정에서 외부의 불법 접근을 방지하기 위해 널리 사용됩니다.
토큰화는 실제 데이터를 고유한 토큰(대체 값)으로 대체하는 기술입니다. 토큰은 실제 데이터와는 다른 값이지만, 특정 키를 사용하여 원본 데이터로 복원할 수 있습니다. 토큰화를 통해 데이터베이스에 실제 민감 데이터를 저장하지 않고, 토큰만 저장함으로써 데이터 유출 위험을 크게 줄일 수 있습니다. 이는 주로 신용카드 정보 처리 등에서 자주 사용됩니다.
샘플링은 대량의 데이터 중 필요한 일부만 추출하는 방법입니다. 샘플링은 데이터 마스킹 기술은 아니지만, 자주 함께 사용됩니다. 예를 들어, 방대한 실제 데이터에서 테스트에 필요한 데이터만 샘플링한 후, 추출된 subset 데이터에 데이터 마스킹을 적용하여 민감 정보들을 보호하는 방식으로 활용됩니다.
현대의 데이터 중심 시대에서 데이터 마스킹은 정보 보안과 프라이버시 보호를 위한 중요한 수단입니다. 데이터 마스킹 기술은 데이터의 기밀성을 유지하면서도 테스트와 분석을 가능하게 합니다.
데이터 마스킹을 적절히 활용함으로써 기업이나 조직은 보유한 데이터의 가치를 최대로 끌어낼 수 있을 것입니다.
데이터의 안전한 처리는 비즈니스 운영의 핵심을 형성합니다.
ETL 기능을 갖춘 TROCCO®와 Amazon PrivateLink를 결합하면, 기업은 안전하고 효율적인 ETL 프로세스를 구현할 수 있습니다. 이로써 데이터 이동 및 처리가 프라이빗하고 안전한 네트워크 환경에서 이루어지며, 비즈니스 데이터의 보안을 크게 향상시키고 데이터 유출이나 불법 접근 위험을 최소화할 수 있습니다.
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