엔터프라이즈 데이터 프라이버시와 보안을 위한 5가지 팁

데이터 프라이버시와 무결성은 (EN) 민감한 정보를 보호하여 기밀성과 신뢰성을 유지하는 강력한 보안 계획을 만듭니다. 이러한 전략을 우선시하면 신뢰를 구축하고 규칙을 준수하며 데이터 유출이나 무단 변경과 같은 위험을 줄일 수 있습니다. 

Cisco의 2022년 소비자 프라이버시 설문조사에 따르면 (EN), 개인들은 자신들의 개인 식별 정보를 어떻게 사용할지 투명하게 밝히는 기업을 더 신뢰하는 경향이 있습니다. 

이것이 데이터 프라이버시와 무결성이 중요한 대화 주제가 된 이유이며, 조직들이 데이터 보안에 관한 규정을 도입하기 시작한 이유입니다.

데이터 보안 및 프라이버시를 관리하는 방법

지난 몇 년간 데이터 프라이버시는 전 세계 기업들의 최우선 과제가 되었습니다. 2024년 물리적 보안 상태 보고서에 따르면 물리적 보안 전문가의 31%가 사이버 보안 위협에 대응하기 위해 프라이버시 보호 방법을 적극적으로 채택하고 있습니다. 

데이터의 무결성, 기밀성 및 가용성을 보장하기 위한 주요 전략은 다음과 같습니다. 

  필요한 정보만 수집 및 저장 기업의 데이터

보안을 위한 첫 번째 규칙은 절대적으로 필요한 정보만 수집하고 저장하는 것입니다. 저장하는 데이터의 양을 줄이면 보안 침해가 발생했을 때의 잠재적 영향을 최소화할 수 있습니다. 소유한 데이터를 정기적으로 검토하고 감사하여 불필요한 정보를 책임감 있게 폐기하십시오.

  민감한 데이터 접근 제한 데이터 보안을

강화하려면 민감한 정보에 대한 접근을 제한해야 합니다. 데이터 공유 모범 사례를 따르고 개인 프라이버시를 보호하기 위해 데이터를 익명화 하세요. 여기에는 개인 식별 정보를 제거하여 추가적인 보호를 제공하는 것이 포함됩니다.

이 기술들은 무작위화, 가명화, 토큰화, 일반화 및 데이터 마스킹을 포함하여 식별 해제를 위해 필수적입니다. 이는 개인 정보를 익명화 하면서도 사용할 수 있게 만드는 과정에서 중요한 역할을 합니다.

• 무작위화는 수치 값에 노이즈를 추가하여 재식별을 어렵게 만듭니다. 이는 개인의 나이나 소득과 같은 수치 값에 무작위 노이즈를 추가하여 수행할 수 있습니다.
• 가명화는 식별 세부 정보를 가명이나 코드로 대체합니다. 예를 들어 이름을 고유 식별자로 대체할 수 있습니다.
• 토큰화는 민감한 데이터를 고유 토큰으로 대체하여 보안을 강화합니다. 예를 들어 신용 카드 번호를 원래 번호와 직접적인 상관관계가 없는 토큰으로 대체할 수 있습니다.
• 일반화는 특정 데이터를 더 넓은 범주로 그룹화하여 프라이버시를 보호합니다. 이는 정확한 생년월일을 연령대로 변환하여 수행할 수 있습니다.
• 데이터 마스킹은 데이터의 일부를 숨겨 민감한 정보를 보호합니다. 이는 전화번호나 이메일 주소의 일부만 표시하는 예를 들 수 있습니다.

  투명성 유지 및 사용자 동의 얻기

투명성과 사용자 동의를 통해 신뢰를 구축하는 것이 중요합니다. 데이터 수집 과정에 대해 명확히 소통하고, 어떤 데이터를 수집하고, 왜 수집하며, 어떻게 사용할 것인지에 대한 정보를 제공합니다.

이 투명성은 신뢰를 구축할 뿐만 아니라 사용자가 자신의 데이터에 대해 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있게 합니다. 데이터 수집 및 처리 전에 개인으로부터 명시적인 동의를 얻고 데이터 사용 범위에 대해 명확히 설명하는 것을 우선시하십시오. 이 접근 방식은 투명성을 촉진하고 사용자 프라이버시 선호를 존중합니다.

  신뢰할 수 있는 데이터 저장 제공업체 선택

데이터를 어떻게 저장하는지도 중요하지만, 누가 저장하는지도 중요합니다. 공급업체를 검색할 때 데이터 저장 기간과 필요에 맞게 업데이트하는 방법을 이해하십시오. 타사 서비스를 사용하는 경우 강력한 보안 조치와 신뢰할 수 있는 데이터 처리 방법이 있는지 확인하십시오.

기업 전체의 데이터 보안을 처리할 때 데이터 수집 및 저장 과정에서 격차가 없도록 포괄적인 전략을 수립해야 합니다. 암호화 사용, 직원 사이버 보안 교육, 데이터 프라이버시 법률 준수는 조직 전체에서 강력한 데이터 보호 전략을 구축하기 위한 시작점입니다. 특히 조직 전반에 걸쳐 빅 데이터를 다룰 때 이러한 점을 고려해야 합니다. 

  강력한 정책 수립

시간이 지나도 데이터를 보호하는 효과적인 접근 방식 중 하나는 조직 전체에 강력한 정책을 구현하는 것입니다. 이는 투명한 증거물 관리 체인을 시행함으로써 가능합니다.

명확한 증거물 관리 체인을 구축하면 데이터 라이프사이클의 모든 단계에서 책임성과 추적 가능성을 보장할 수 있습니다. 여기에는 데이터가 조직 내에서 어떻게 이동하는지, 생성, 수정 및 전송을 문서화하는 것이 포함됩니다.

디지털 증거 관리 시스템(DEMS)과 같은 도구를 사용하면 디지털 증거를 관리하기 위한 안전한 플랫폼을 제공하여 증거물 관리 체인을 보호할 수 있습니다. 이는 라이프사이클 전반에 걸쳐 증거의 신뢰성과 추적 가능성을 보장합니다. 버전 관리 및 감사 추적과 같은 기능을 사용하여 시스템은 디지털 증거의 생성, 수정 및 공유를 추적합니다. 이 접근 방식은 법적 절차를 위해 명확하고 안전한 증거물 관리 체인을 유지하는 데 도움이 되며, 조사에서 디지털 증거의 신뢰성을 유지하는 데 필수적입니다.
 

데이터 보안은 지속적인 과정임을 기억하십시오. 프로토콜을 정기적으로 업데이트하고, 새로운 위협에 대한 정보를 유지하며, 팀에게 모범 사례를 지속적으로 교육하십시오. 이를 통해 조직 전체에서 빅 데이터 보안에 대한 강력한 표준을 구축하고 모든 사람에게 더 안전한 디지털 환경에 기여할 수 있습니다.

데이터 프라이버시 준수를 유지하기 위해 동료와 공유할 수 있는 짧은 체크리스트를 준비했습니다.