'분류 전체보기'에 해당되는 글 209건

인공지능(AI) 기술은 빠르게 발전하며 다양한 산업 분야에서 혁신적인 서비스를 창출하고 있습니다. 그러나 AI 서비스는 대량의 개인정보를 수집, 분석, 학습에 활용하는 경우가 많아 개인정보보호 침해 위험이 상존합니다. 이에 정보보안 및 개인정보보호 담당자는 AI 서비스 개발의 전 과정에서 국내 개인정보보호법 및 관련 가이드라인을 면밀히 준수하고, 잠재적 위험을 사전에 식별하여 관리해야 합니다. 본 문서는 AI 서비스 개발 생애주기 전반에 걸쳐 고려해야 할 개인정보보호 원칙과 실무적 고려사항을 제시하여 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 서비스 개발을 지원하고자 합니다.

1. 개인정보 처리단계별 고려사항

개인정보보호위원회는 AI 개인정보보호 자율점검표 등을 통해 AI 서비스 개발 단계별로 개인정보보호 강화 방안을 안내하고 있습니다.

(1) 기획 및 설계 단계

AI 서비스 기획 및 설계 단계부터 개인정보보호 원칙을 내재화(Privacy by Design, PbD)하고, 개인정보 영향평가(PIA)를 통해 위험을 분석해야 합니다.

• 개인정보 최소 수집 원칙 준수: 서비스 구현에 필요한 최소한의 개인정보만을 수집하도록 설계해야 합니다.
• 개인정보 영향평가(PIA) 수행 고려: 대규모 개인정보를 처리하거나 민감정보를 활용하는 등 개인정보 침해 위험이 높은 경우, 개인정보 영향평가를 수행하여 위험 요소를 분석하고 개선 방안을 마련해야 합니다.
  (참조: 개인정보보호법 제33조(개인정보 영향평가), 개인정보 영향평가에 관한 고시)
• 개인정보 처리방침 명확화 계획 수립: AI 서비스에서 개인정보가 어떻게 처리되는지 투명하게 공개할 수 있도록 처리방침 항목을 기획해야 합니다.

(2) 학습 데이터 수집 및 가공 단계

AI 학습 데이터 수집 시 개인정보보호법의 적법성 원칙을 준수하고, 가명처리 또는 익명처리 기술을 적극 활용해야 합니다.

• 적법한 수집 및 동의 확보: 정보주체의 동의, 법률의 특별한 규정, 계약 이행 등 개인정보보호법에 따른 적법한 수집 근거를 확보해야 합니다.
  (참조: 개인정보보호법 제15조(개인정보의 수집·이용))
• 가명처리 및 익명처리 활용: 개인을 식별할 수 없도록 가명정보 또는 익명정보를 우선적으로 활용하고, 비식별 처리 적정성을 검토해야 합니다.
  (참조: 개인정보보호법 제28조의2(가명정보의 처리 등))
• 데이터 출처 명확화 및 안전성 확보: 학습 데이터의 출처를 명확히 하고, 수집된 개인정보가 안전하게 보관 및 가공되도록 안전성 확보조치 기준을 준수해야 합니다.

(3) AI 모델 개발 및 학습 단계

AI 모델 학습 과정에서 개인정보 유출 위험을 최소화하고, 모델의 안전성을 확보해야 합니다.

• 안전한 학습 환경 구축: 학습 데이터를 외부와 분리된 안전한 환경에서 처리하고, 접근 권한을 엄격히 통제해야 합니다.
  (참조: 개인정보의 안전성 확보조치 기준)
• 개인정보 유출 위험 최소화: 학습 과정에서 민감한 개인정보가 모델에 과도하게 포함되거나, 학습 데이터를 통해 개인을 재식별할 수 있는 위험을 최소화하는 기술적, 관리적 방안을 적용해야 합니다.
• 모델 무결성 및 보안 강화: 모델 변조 방지, 모델 탈취 방지 등 AI 모델 자체의 보안성 강화를 위한 조치를 고려해야 합니다.

(4) AI 서비스 제공 및 운영 단계

AI 서비스 제공 시 정보주체의 권리를 보장하고, 투명성을 확보해야 합니다.

• 개인정보 처리의 투명성: 개인정보 처리방침 등을 통해 AI 서비스의 개인정보 처리 현황, AI 학습 데이터 출처 및 주요 특성 등을 명확히 공개해야 합니다.
• 정보주체의 권리 보장: 정보주체의 개인정보 열람, 정정·삭제, 처리정지 요구 등 권리 행사를 위한 절차를 마련해야 합니다.
  (참조: 개인정보보호법 제35조~제37조)
• 오용 및 남용 방지: AI 서비스가 개인정보를 오용하거나 남용하지 않도록 내부 통제 절차 및 모니터링 체계를 구축해야 합니다.
• 개인정보 유출 사고 대응: 개인정보 유출 사고 발생 시 신속하게 대응할 수 있는 비상 계획을 수립하고 모의 훈련을 실시해야 합니다.

(5) AI 모델 폐기 단계

AI 모델 및 학습 데이터 폐기 시 개인정보보호법에 따른 안전한 파기 절차를 준수해야 합니다.

• 안전한 개인정보 파기: 보유 기간이 경과하거나 처리 목적이 달성된 개인정보, 학습 데이터 및 모델 잔존 개인정보를 지체 없이 파기해야 합니다.
  (참조: 개인정보보호법 제21조(개인정보의 파기), 개인정보의 안전성 확보조치 기준)
• 파기 기록 관리: 개인정보의 파기 일자, 파기 방법 등 파기 기록을 관리하여 추후 증빙할 수 있도록 해야 합니다.

2. 개인정보보호 원칙 적용

(1) 개인정보보호법상 원칙

개인정보보호법은 개인정보처리자가 준수해야 할 기본적인 원칙을 명시하고 있습니다. AI 서비스 개발 시 이러한 원칙을 전반적으로 고려해야 합니다.

• 적법성 및 최소 수집: 개인정보를 적법하고 정당하게 수집하며, 목적에 필요한 최소한의 범위에서 수집해야 합니다.
• 목적 제한 및 투명성: 수집 목적 범위 내에서만 이용하고, 정보주체에게 처리 내용을 투명하게 공개해야 합니다.
• 안전성 확보 및 책임성: 개인정보를 안전하게 관리하고, 처리 과정 전반에 대한 책임성을 가져야 합니다.
• 가명정보 처리 특례: 과학적 연구, 통계 작성, 공익적 기록 보존 등을 위한 가명정보 처리 시, 정보주체의 동의 없이도 활용 가능하나 안전조치 의무를 준수해야 합니다.

(참조: 개인정보보호법 제3조(개인정보 보호 원칙), 개인정보보호법 제28조의2(가명정보의 처리 등))

(2) 주요 국제 가이드라인

국제사회에서도 AI 개발 및 활용에 대한 개인정보보호 및 윤리적 가이드라인을 제시하고 있으며, 국내 법규와 더불어 참고할 수 있습니다.

• OECD AI 권고안 (Recommendation on Artificial Intelligence): 포괄적인 AI 거버넌스 원칙을 제시하며, 인권과 민주적 가치, 투명성과 설명 가능성, 책임성 등의 원칙을 강조합니다.
  (참조: OECD AI 원칙 (영문))
• EU AI 법안 (AI Act): 위험 수준에 따라 AI 시스템을 분류하고, 고위험 AI 시스템에 대해 엄격한 규제와 의무를 부과하여 개인의 기본권 보호를 강화합니다.
  (참조: European Commission - Artificial intelligence)

실무 관점에서의 의미

AI 서비스 개발은 기술 부서의 역할에 그치지 않고, 개인정보보호 및 정보보안 부서의 적극적인 참여와 협업이 필수적입니다. 개발 초기 단계부터 법률 전문가, 보안 전문가가 참여하여 개인정보보호 영향평가, 가명처리 적정성 검토, 보안 취약점 분석 등을 수행해야 합니다. 이는 잠재적 법규 위반 리스크를 사전에 제거하고, 향후 발생할 수 있는 법적 분쟁 및 기업 이미지 손상을 방지하는 핵심적인 역할을 합니다. 국내 개인정보보호법 위반 시에는 과태료, 과징금 부과 및 형사처벌 등 엄중한 제재가 따를 수 있으므로, 선제적이고 지속적인 리스크 관리 체계 구축이 중요합니다.

AI 서비스 개발 시 개인정보보호는 선택 사항이 아닌 필수적인 고려사항입니다. 서비스 기획부터 폐기까지 전 생애주기에 걸쳐 개인정보보호법의 원칙을 내재화하고, 가명처리·익명처리 기술을 적극 활용하며, 정보주체의 권리를 보장하고 투명성을 확보해야 합니다. 국내외 주요 가이드라인을 참고하여 급변하는 AI 환경에 선제적으로 대응하고, 지속적인 법규 및 가이드라인 변화에 대한 관심을 기울여 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 서비스를 개발해야 할 것입니다.

최근 국내외 보안 사고의 상당수는 기업 내부가 아닌 외부 협력사, 위탁사, 서비스 제공자를 경유해 발생하고 있다. 클라우드 서비스, SaaS, 외주 개발, 운영 위탁 등 공급망 구조가 복잡해지면서 서드파티(Third Party)는 기업 보안 수준을 결정하는 핵심 요소가 되었다. 이에 따라 정보보안 및 개인정보보호 관점에서 체계적인 서드파티 리스크 관리가 필수적인 관리 영역으로 자리 잡고 있다.

서드파티 리스크 관리란 기업이 거래·계약 관계에 있는 외부 조직이 보유·처리·접근하는 정보자산으로 인해 발생할 수 있는 보안 및 개인정보 침해 위험을 식별, 평가, 통제하는 일련의 관리 활동을 의미한다. 이는 단순한 계약 관리가 아니라 정보보호 관리체계(ISMS) 및 개인정보 보호 관리체계(ISMS-P)의 핵심 통제 요소 중 하나로 다뤄진다.

ISMS 및 ISMS-P에서는 외부자 및 외부위탁 관리에 대해 명시적으로 요구사항을 제시하고 있다. ISMS 기준에서는 외부자 보안, 외부위탁 시 정보보호 요구사항 정의 및 이행 점검을 요구하며, ISMS-P에서는 개인정보 처리 위탁 시 수탁자 관리·감독, 재위탁 통제, 안전성 확보 조치를 필수적으로 요구한다.

실무적으로 서드파티 리스크 관리는 다음 단계로 수행된다.

• 서드파티 식별 및 분류
  모든 외부 협력사를 동일하게 관리하는 것은 현실적으로 불가능하다. 개인정보 처리 여부, 중요 정보 접근 여부, 시스템 연계 수준 등을 기준으로 고위험·중위험·저위험 서드파티로 분류하는 것이 일반적이다.
  이는 개인정보 보호법 제26조의 위탁 개념 및 ISMS 위험 기반 접근 방식과 일치한다.
• 사전 보안성 검토 및 평가
  신규 계약 또는 시스템 연계 이전에 보안성 평가를 수행한다. 보안 정책 보유 여부, 접근통제, 로그 관리, 암호화 적용 여부, 침해사고 대응 체계 등을 체크리스트 또는 설문 방식으로 확인한다.
  공공기관의 경우 KISA 개인정보 영향평가 가이드와 보안성 검토 지침을 참고하는 사례가 많다.
• 계약 및 법적 통제 수단 확보
  보안 및 개인정보 보호 요구사항은 반드시 계약서에 명시되어야 하며, 기술적·관리적 보호조치, 사고 발생 시 책임, 재위탁 제한, 점검 권한 등을 포함해야 한다.
  개인정보 보호법 시행령 제28조의 위탁 관련 조항은 계약서 반영의 법적 근거가 된다.
• 운영 중 모니터링 및 정기 점검
  계약 체결 이후에도 정기적인 보안 점검, 증적 제출 요구, 현장 점검 또는 서면 점검을 통해 통제를 유지해야 한다. 고위험 서드파티의 경우 연 1회 이상 점검이 권장된다.
  이는 ISMS-P 심사 시 주요 확인 항목으로 활용된다.
• 사고 대응 및 종료 관리
  서드파티에서 보안 사고 또는 개인정보 유출이 발생할 경우 보고 체계, 공동 대응 절차, 계약 해지 및 접근권한 회수까지 포함한 종료 프로세스가 사전에 정의되어 있어야 한다.

실무 가이드

서드파티 리스크 관리는 단순히 심사 대응을 위한 형식적 문서 관리가 아니라, 실제 사고 예방과 책임 최소화를 위한 실질적 통제 수단이다. 특히 개인정보 유출 사고 발생 시 위탁 여부, 관리·감독의 적정성은 기업의 법적 책임 판단에 직접적인 영향을 미친다.

최근 ISMS-P 심사에서는 서드파티 목록의 완전성, 위험 기반 분류의 타당성, 점검 결과에 따른 후속 조치 여부까지 종합적으로 확인하는 경향이 강화되고 있다. 따라서 보안 담당자와 개인정보보호 담당자는 계약·구매·사업 부서와의 협업 체계를 구축하고, 전사 관점의 서드파티 관리 프로세스를 수립할 필요가 있다.

정리

공급망 보안 환경에서 서드파티 리스크 관리는 선택이 아닌 필수 관리 영역이다. 위험 기반 분류, 사전 평가, 계약 통제, 운영 중 점검, 사고 대응까지 전 주기를 포괄하는 관리 체계를 구축해야 한다. 이는 ISMS-P 준수뿐 아니라 실제 보안 사고 예방과 기업 신뢰도 유지를 위한 핵심 기반이 된다.

랜섬웨어는 기업의 핵심 자산인 정보 시스템과 데이터를 암호화하여 접근을 제한하고 금전을 요구하는 악성코드의 한 형태로, 기업 운영의 중단 및 재정적 손실은 물론, 개인정보 유출 사고로 이어질 수 있습니다. 이러한 위협은 신속하고 체계적인 대응 및 복구 절차의 수립 및 이행을 요구하며, 정보보안담당자(CISO)와 개인정보보호담당자(DPO)의 긴밀한 협력을 필요로 합니다. 국내외 규제기관은 랜섬웨어 피해 예방 및 대응을 위한 가이드라인을 제시하고 있으며, 특히 개인정보 유출 시 법적 통지 의무가 발생하므로 이에 대한 준비가 중요합니다.

1. 사전 준비 및 예방

• 백업 시스템 구축 및 관리: 주기적으로 중요 데이터를 백업하고, 백업 데이터는 네트워크로부터 물리적 또는 논리적으로 분리된 공간에 안전하게 보관합니다. KISA는 3-2-1 백업 원칙(3개의 복사본, 2개의 다른 저장매체, 1개의 외부 보관)을 권고합니다,
• 침해사고 대응 계획(IRP) 수립: 랜섬웨어 감염 상황을 가정한 구체적인 대응 절차(탐지, 분석, 격리, 복구, 보고 등)를 포함한 계획을 수립하고 정기적으로 모의 훈련을 실시합니다.
• 보안 시스템 강화: EDR(Endpoint Detection and Response), 네트워크 침입 탐지/방지 시스템(IDS/IPS), 차세대 방화벽(NGFW), 스팸 메일 차단 솔루션 등을 도입하여 이상 행위를 탐지하고 차단합니다.
• 취약점 관리 및 패치 적용: 운영체제, 응용 프로그램, 보안 솔루션 등의 최신 보안 패치를 즉시 적용하고, 주기적인 취약점 점검을 통해 보안 강도를 유지합니다.
• 직원 보안 교육: 랜섬웨어의 주요 감염 경로인 악성 메일, 피싱 등에 대한 경각심을 높이고, 의심스러운 파일 또는 링크를 열람하지 않도록 정기적인 보안 교육을 실시합니다.

2. 감염 인지 및 초기 대응

• 감염 인지: 랜섬웨어는 파일 확장자 변경, 랜섬노트 발견, 시스템 성능 저하, 특정 프로세스 실행 등의 증상으로 감지될 수 있습니다.
• 시스템 격리: 감염이 확인된 시스템은 즉시 네트워크로부터 물리적 또는 논리적으로 격리하여 랜섬웨어의 추가 확산을 방지합니다.
• 초기 증거 보전: 시스템 전원 종료 전 메모리 덤프 등 초기 증거를 확보하고, 침해 로그 및 악성코드 샘플을 수집하여 향후 분석에 활용합니다.
• 내부 보고 및 협의: CISO는 관련 부서(IT, 법무, 홍보 등)에 상황을 공유하고, DPO와 협력하여 개인정보 유출 여부 및 법적 보고 의무를 검토합니다. 경영진에게 상황을 신속히 보고하여 의사결정을 지원합니다.

3. 원인 분석 및 복구

• 감염 경로 및 범위 파악: 포렌식 분석을 통해 최초 감염 경로, 랜섬웨어 종류, 암호화된 파일 범위, 유출된 정보 유무 등을 정확히 파악합니다.
• 악성코드 분석 및 복호화 시도: KISA 등 전문 기관에 협조를 요청하여 악성코드 분석 및 복호화 가능성을 타진합니다. 이때, 공격자의 요구에 응하여 금전을 지급하는 것은 권장되지 않습니다.
• 백업 시스템을 통한 복구: 안전하다고 확인된 백업 데이터를 활용하여 시스템 및 데이터를 복구합니다. 복구 전에는 백업 데이터의 무결성을 반드시 확인합니다.
• 시스템 재구축 및 보안 강화: 감염 시스템은 포맷 후 운영체제 및 응용 프로그램을 재설치하고, 분석 결과를 반영하여 보안 설정을 강화합니다. 알려진 취약점 및 감염 경로를 차단하는 대책을 수립합니다.

4. 사후 조치 및 보고

• 피해 평가: 재산적 피해(복구 비용, 영업 손실 등)와 비재산적 피해(기업 이미지 손상, 법적 제재 등)를 종합적으로 평가합니다.
• 개인정보 유출 신고 및 통지: 개인정보 유출이 확인된 경우, 정보통신망법 또는 개인정보보호법에 따라 지체 없이 개인정보보호위원회(또는 한국인터넷진흥원)에 신고하고 정보주체에게 통지해야 합니다. [참고: 개인정보보호법 제34조(개인정보 유출등의 통지 및 신고)]
• 재발 방지 대책 수립 및 이행: 침해사고의 원인 분석 결과를 바탕으로 보안 시스템 보강, 접근 제어 강화, 비상 대응 훈련 강화 등 재발 방지 대책을 수립하고 이행합니다.
• 대응 프로세스 개선: 이번 랜섬웨어 대응 과정을 검토하고, 미흡했던 부분을 개선하여 침해사고 대응 계획(IRP)을 업데이트합니다.

실무 관점에서의 의미

랜섬웨어 감염 시 CISO와 CPO는 각자의 전문성을 바탕으로 긴밀히 협력해야 합니다.

• CISO(정보보안담당자):
  • 기술적 관점에서 랜섬웨어 탐지, 분석, 격리, 복구 등 전반적인 침해사고 대응을 총괄합니다.
  • 예방 시스템 구축 및 보안 취약점 관리를 통해 사전 방어 체계를 강화하고, 백업 및 복구 전략의 유효성을 확보해야 합니다.
  • 사고 발생 시 기술 부서와의 조율, 경영진 보고 및 외부 전문 기관과의 협력 창구 역할을 수행합니다. [참고: 정보보호 및 개인정보보호 관리체계(ISMS-P) 인증 기준]
• CPO(개인정보보호담당자):
  • 랜섬웨어 감염으로 인한 개인정보 유출 가능성을 평가하고, 유출 발생 시 개인정보보호법 등 관련 법규에 따른 법적 의무 이행(개인정보 유출 통지 및 신고)을 주도합니다.
  • 유출된 개인정보의 범위, 종류, 영향 등을 파악하여 피해를 최소화하기 위한 조치를 수립하고, 정보주체와의 커뮤니케이션 전략을 담당합니다.
  • 법무팀과 협력하여 법적 리스크를 분석하고, 과징금 등 행정처분 가능성에 대비합니다. 

두 역할 모두 사고 전 예방 활동과 사고 후 복구 및 재발 방지 대책 수립에 있어 상호 보완적인 협업이 필수적입니다. 특히, 개인정보 유출 사고 발생 시 기술적 조치와 법적/행정적 조치가 동시에 신속하게 이루어져야 합니다.

정리

랜섬웨어 감염은 기업의 존폐를 위협할 수 있는 심각한 보안 사고이며, 신속하고 체계적인 대응과 복구 절차가 필수적입니다. 사전 예방 활동 강화, 효과적인 백업 시스템 구축, 명확한 침해사고 대응 계획 수립 및 주기적인 훈련이 가장 중요합니다. 감염 발생 시에는 즉각적인 시스템 격리, 증거 보전, 원인 분석 및 백업을 통한 복구에 집중해야 합니다. 또한, 개인정보 유출 여부를 면밀히 검토하고, 관련 법규에 따라 신속하게 신고 및 통지 의무를 이행하는 것이 중요합니다. CISO와 DPO는 이러한 일련의 과정에서 긴밀한 협력을 통해 기업의 보안과 법적 의무 준수를 모두 확보해야 합니다.

제로 트러스트(Zero Trust) 아키텍처는 "절대 신뢰하지 말고, 항상 검증하라(Never Trust, Always Verify)"는 원칙에 기반하여, 네트워크 내외부의 모든 사용자, 기기, 애플리케이션에 대한 지속적인 검증을 요구하는 보안 모델입니다. 전통적인 경계 기반 보안 모델이 내부 네트워크를 신뢰하는 한계를 극복하고, 갈수록 고도화되는 사이버 위협 환경에서 기업의 정보 자산과 개인정보를 보호하기 위한 필수적인 전략으로 부상하고 있습니다. CISO와 DPO는 제로 트러스트 도입을 통해 데이터 유출 및 침해 사고 위험을 최소화하고, 국내외 개인정보보호 규제(개인정보보호법, GDPR 등) 준수 역량을 강화할 수 있습니다.

제로 트러스트 아키텍처 도입은 단일 솔루션 구매가 아닌, 조직의 보안 문화와 인프라 전반에 걸친 전략적 전환을 요구합니다. 다음은 국내 기업 환경을 고려한 단계별 접근법입니다.

• 1단계: 비전 수립 및 보호 대상 정의 (Protect Surface 식별)
  • 조직의 핵심 비즈니스 목표와 연계된 제로 트러스트 비전을 수립하고, 보호해야 할 가장 중요한 데이터, 애플리케이션, 자산, 서비스를 식별합니다. 이를 보호 대상(Protect Surface)이라고 하며, 제로 트러스트 전략의 초점을 명확히 하는 데 중요합니다.
  • 기존의 광범위한 공격 표면(Attack Surface) 대신, 핵심 자산에 집중하여 보안 정책을 설계하고 적용함으로써 효율성을 높입니다.
  • 관련 자료: NIST Special Publication 800-207, Zero Trust Architecture - https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/SpecialPublications/NIST.SP.800-207.pdf
• 2단계: 현재 환경 가시성 확보 및 분석
  • 현재 조직의 모든 사용자, 기기(PC, 모바일, IoT 등), 애플리케이션, 데이터의 흐름, 네트워크 트래픽에 대한 포괄적인 가시성을 확보합니다. 이는 누가(Who), 무엇에(What), 언제(When), 어디서(Where), 어떻게(How) 접근하는지 파악하는 과정입니다.
  • 기존 시스템(IAM, EDR, SIEM, NAC 등)과의 연동을 통해 관련 정보를 수집하고, 현재의 보안 정책 및 통제 현황을 분석하여 제로 트러스트 전환을 위한 기준점을 마련합니다.
  • 관련 자료: 한국인터넷진흥원(KISA) 제로 트러스트 가이드라인 (2022년) - https://www.kisa.or.kr/dn/selectBoardNtt.do?nttSn=126485&menuNo=E0101
• 3단계: 마이크로 세그멘테이션(Microsegmentation) 구현
  • 식별된 보호 대상을 중심으로 네트워크를 세분화(마이크로 세그멘테이션)하여, 인가된 트래픽만 허용하고 모든 내부 트래픽에 대해서도 정책 기반의 접근 제어를 적용합니다. 이를 통해 공격자가 내부 네트워크에 침투하더라도 횡적 이동(Lateral Movement)을 제한할 수 있습니다.
  • 가상화 기술, SDN(Software-Defined Networking) 또는 클라우드 기반 네트워크 정책을 활용하여 물리적 네트워크 구성 변경 없이 논리적인 분리를 구현합니다.
• 4단계: 다중 인증(MFA) 및 적응형 접근 정책 강화
  • 모든 사용자 및 기기에 대해 다중 인증(MFA)을 의무화하고, 상황별 적응형 접근 정책을 도입합니다. 사용자 역할, 기기 상태(패치 여부, 취약점 유무), 위치, 접속 시간, 접근하려는 데이터의 민감도 등을 종합적으로 판단하여 동적으로 접근 권한을 부여하거나 거부합니다.
  • IAM(Identity and Access Management) 시스템을 강화하고, 기기 관리(MDM/UEM) 솔루션과 연동하여 기기의 보안 상태를 지속적으로 확인합니다.
• 5단계: 지속적인 모니터링, 검증 및 개선
  • 제로 트러스트 정책의 적용 여부, 효과성, 보안 이벤트 등을 지속적으로 모니터링하고 분석합니다. 모든 접근 시도를 기록하고, 이상 행위 탐지 시스템(UEBA)과 연동하여 위협을 즉시 감지하고 대응합니다.
  • 정책의 유효성을 주기적으로 검증하고, 변화하는 비즈니스 환경 및 위협 트렌드에 맞춰 정책을 반복적으로 개선합니다. 이는 제로 트러스트가 정적인 상태가 아닌 지속적인 프로세스임을 의미합니다.
  • 관련 자료: Gartner, Top Security and Risk Management Trends for 2023 - https://www.gartner.com/en/articles/top-security-and-risk-management-trends-for-2023

실무 관점에서의 의미

• CISO 관점:
  • 위협 노출 면적 최소화: 내부 네트워크 침투 시 공격자의 활동 범위를 제한하여 침해 확산을 방지하고, 제로데이 공격 및 랜섬웨어 등 고도화된 위협에 대한 방어력을 향상시킵니다.
  • 보안 가시성 및 통제력 강화: 모든 접근에 대한 명시적인 검증을 통해 누가, 무엇에 접근하는지 명확히 파악하고 통제할 수 있어 보안 관리의 효율성이 증대됩니다.
  • 운영 복잡성 관리: 단계별 접근을 통해 기존 인프라와의 점진적인 통합을 추진하며, 도입 초기 단계의 혼란을 최소화하고 비용 효율적인 전환을 유도합니다.
• CPO 관점:
  • 개인정보 보호 강화: 민감한 개인정보가 저장된 시스템 및 데이터베이스에 대한 접근을 엄격히 통제하고, 유출 발생 시 피해를 최소화할 수 있는 환경을 구축합니다.
  • 규제 준수 및 감사 대응력 향상: 개인정보보호법 및 GDPR 등 국내외 개인정보보호 규제에서 요구하는 접근 통제, 최소 권한 원칙, 보안 감사 기록 유지 등의 요건을 충족하는 데 기여합니다. 모든 접근에 대한 기록과 검증은 감사 시 중요한 증거 자료가 됩니다.
  • 데이터 중심 보안: 데이터를 중심으로 보호 대상을 식별하고 접근 정책을 수립함으로써, 개인정보 생명주기 전반에 걸친 보안을 강화할 수 있습니다.

정리

제로 트러스트 아키텍처는 더 이상 선택이 아닌 필수적인 보안 전략입니다. 성공적인 도입을 위해서는 기술적인 구현뿐만 아니라 조직 내 보안 문화의 변화, 리더십의 강력한 지원, 그리고 CISO와 DPO 간의 긴밀한 협력이 필수적입니다. 단계별 접근법을 통해 조직의 특성을 고려한 맞춤형 전략을 수립하고, 지속적인 개선 노력을 통해 견고한 보안 체계를 구축해야 할 것입니다. 이는 궁극적으로 기업의 핵심 자산과 소중한 개인정보를 효과적으로 보호하는 기반이 될 것입니다.

내부자 위협은 조직의 핵심 정보 자산과 개인정보에 심각한 피해를 초래할 수 있는 주요 보안 위협 중 하나입니다. 고의적인 정보 유출뿐만 아니라 부주의로 인한 데이터 손실도 포함하는 내부자 위협은 외부 공격 방어만으로는 해결하기 어렵습니다. 데이터 유출 방지(Data Loss Prevention, DLP) 시스템은 중요 데이터의 흐름을 모니터링하고 통제하여 내부자 위협으로부터 기업의 정보 자산을 보호하는 핵심 기술적 통제 수단으로 활용됩니다. 본 문서는 정보보호 및 개인정보보호 담당자가 내부자 위협 탐지 및 방어를 위해 DLP 시스템을 효과적으로 활용하기 위한 전략을 제시합니다.

DLP 시스템의 기본 기능 및 내부자 위협 대응 중요성

DLP 시스템은 기업의 네트워크, 엔드포인트, 클라우드 환경에서 중요 데이터의 생성, 저장, 이동, 삭제 등 전 생명주기에 걸쳐 모니터링하고 정책에 따라 통제합니다. 이는 기밀 정보, 개인정보, 영업비밀 등이 내외부로 유출되는 것을 방지합니다.

• 데이터 분류 및 식별: 주민등록번호, 신용카드 번호와 같은 정형 데이터 및 문서 내 특정 키워드, 패턴을 분석하여 중요 데이터를 식별하고 분류합니다.

• 콘텐츠 기반 분석: 파일 내용, 메타데이터 등을 분석하여 중요 정보 포함 여부를 판단합니다.

• 행위 기반 모니터링: 사용자의 비정상적인 데이터 접근, 복사, 전송 행위를 탐지하고 기록합니다.

• 정책 기반 통제: 사전 정의된 보안 정책에 따라 중요 데이터의 외부 전송, 저장 매체 복사 등을 차단하거나 경고합니다.

내부자 위협은 외부 공격과 달리 정상적인 접근 권한을 가진 사용자에 의해 발생하기 때문에 일반적인 침입 탐지 시스템으로는 탐지가 어렵습니다. DLP는 데이터 자체에 대한 통제에 집중하여 이러한 내부자 위협을 효과적으로 방어할 수 있습니다.

내부자 위협 탐지를 위한 DLP 활용 방안

DLP 시스템을 내부자 위협 탐지에 효과적으로 활용하기 위해서는 단순 차단을 넘어선 적극적인 모니터링 및 분석 전략이 필요합니다.

• 중요 데이터의 흐름 가시성 확보: 민감 정보가 어디에 저장되어 있고, 누가 접근하며, 어떻게 이동하는지에 대한 전반적인 가시성을 확보합니다. 이를 통해 비정상적인 데이터 접근 및 이동 패턴을 식별할 수 있습니다.

• 세분화된 정책 수립 및 적용:

  • 사용자 그룹별 정책: 특정 부서나 직무에 따라 중요 데이터 접근 및 사용 권한을 차등 부여하고, 이에 기반한 DLP 정책을 적용합니다.

  • 데이터 유형별 정책: 개인정보, 금융 정보, 기술 정보 등 데이터 유형별로 유출 시 파급력을 고려하여 강력한 통제 정책을 수립합니다.

  • 채널별 정책: 이메일, USB, 클라우드 스토리지, 메신저 등 다양한 데이터 전송 채널에 대한 통제 정책을 마련합니다.

• 행위 기반 이상 탐지:

  • 특정 사용자가 평소와 다른 시간대에 대량의 중요 데이터를 다운로드하거나 외부로 전송 시도하는 행위를 탐지합니다.

  • 인가되지 않은 애플리케이션이나 외부 저장 매체로의 데이터 복사 시도를 감지합니다.

  • 일정 기간 내 연속적인 정책 위반 시도에 대한 알림 및 제재를 자동화합니다.

• 로그 및 이벤트 통합 관리: DLP 시스템에서 생성되는 모든 로그(정책 위반, 차단 기록, 데이터 이동 기록 등)를 보안 정보 및 이벤트 관리(SIEM) 시스템과 연동하여 다른 보안 시스템의 로그와 상관 분석을 수행합니다. 이를 통해 내부자 위협의 전체적인 맥락을 파악하고 위협 탐지 정확도를 높일 수 있습니다.

  • 관련 법규 및 지침: 개인정보 보호법 제29조(안전조치의무) 및 정보보호 및 개인정보보호 관리체계 (ISMS-P) 인증 기준은 중요 정보의 안전한 관리를 위한 기술적·관리적 보호조치를 요구하며, DLP는 이러한 요구사항을 충족하는 주요 수단입니다.

DLP 도입 및 운영 시 고려사항

DLP 시스템의 성공적인 도입과 효과적인 운영을 위해서는 기술적 측면 외에도 관리적, 절차적 측면의 고려가 필수적입니다.

• 정확한 데이터 분류 및 자산 식별: 보호해야 할 중요 데이터를 명확히 식별하고 정확하게 분류하는 것이 DLP 정책 수립의 첫 단계입니다. 오탐을 줄이고 시스템의 효율성을 높이는 데 기여합니다.

• 업무 연속성을 고려한 정책 수립: 과도한 보안 정책은 업무 효율성을 저해하고 사용자들의 불만을 초래할 수 있습니다. 현업 부서와의 충분한 협의를 통해 보안성과 업무 편의성 사이의 균형점을 찾아야 합니다.

• 지속적인 정책 최적화: 기업 환경과 위협이 변화함에 따라 DLP 정책도 지속적으로 검토하고 업데이트해야 합니다. 초기 정책 수립 이후에도 실제 운영 데이터를 기반으로 미세 조정을 거쳐야 합니다.

• 직원 교육 및 인식 제고: DLP 시스템 도입의 목적, 주요 기능, 정책 위반 시 발생할 수 있는 영향 등에 대해 직원들을 대상으로 정기적인 교육을 실시하여 보안 의식을 높이고 정책 준수를 유도합니다.

• 법적 준수 및 내부 감사 준비: 개인정보보호법, 정보통신망법 등 국내 법규와 ISMS-P와 같은 정보보호 관리체계 인증 기준을 준수하도록 DLP 시스템을 운영해야 합니다. 또한, 내부 감사 및 외부 규제 기관의 점검에 대비하여 관련 기록을 체계적으로 보관해야 합니다.

실무 관점에서의 의미

정보보안담당자(CISO)와 개인정보보호담당자(DPO)에게 DLP 시스템은 내부자 위협 관리의 핵심 도구이자, 여러 법적 요구사항을 충족시키는 필수 인프라입니다.

• 컴플라이언스 강화: DLP는 개인정보 보호법에서 요구하는 개인정보 유출 방지 조치 및 정보보호 및 개인정보보호 관리체계 (ISMS-P) 인증의 기술적 보호조치 항목을 충족시키는 데 중요한 역할을 합니다. 특히 개인정보의 안전성 확보 조치와 관련하여 유출, 변조, 훼손 방지를 위한 기술적 조치 구현에 기여합니다.

• 경영진 보고 및 예산 확보: 내부자 위협으로 인한 잠재적 손실 및 법적 리스크를 명확히 제시하고, DLP 시스템 도입 및 운영을 통한 위험 감소 효과를 수치화하여 경영진에게 보고함으로써 보안 투자에 대한 정당성을 확보할 수 있습니다.

• 사고 발생 시 신속한 대응 및 포렌식 지원: DLP 시스템은 데이터 유출 시도에 대한 상세한 로그와 증거 자료를 제공하여 사고 발생 시 원인 분석, 피해 범위 확인, 재발 방지 대책 수립 등 사후 대응 절차를 지원하며, 법적 분쟁 발생 시 중요한 증거 자료로 활용될 수 있습니다.

• 보안 문화 조성 및 인식 개선: DLP 시스템 운영을 통해 조직 내 정보 자산의 중요성을 강조하고, 임직원들에게 보안 정책 준수의 중요성을 인식시켜 전사적인 보안 문화 조성에 기여합니다.

정리

내부자 위협은 기술적, 관리적, 인적 요인이 복합적으로 작용하는 복잡한 문제입니다. 데이터 유출 방지(DLP) 시스템은 이러한 내부자 위협을 탐지하고 방지하기 위한 필수적인 기술적 통제 수단입니다. 성공적인 DLP 시스템의 활용은 정확한 데이터 분류, 세분화된 정책 수립, 지속적인 모니터링 및 최적화, 그리고 전사적인 보안 인식 제고를 통해서 가능합니다. CISO와 DPO는 DLP 시스템을 단순한 기술 솔루션으로 접근하기보다는 조직의 정보보호 및 개인정보보호 전략의 핵심 요소로 통합하여 내부자 위협에 대한 방어 능력을 지속적으로 강화해야 합니다.

주요 정보통신 기반 시설(Critical Information Infrastructure)은 국가 안보, 경제 및 국민 생활에 중대한 영향을 미치는 정보통신시스템으로서, 사이버 공격으로부터의 보호는 국가적인 핵심 과제입니다. 이에 따라 관련 법률에 의거하여 기반 시설의 취약점을 주기적으로 분석하고 평가하는 절차는 시설의 안정성과 신뢰성을 확보하는 필수적인 과정입니다. 본 문서는 정보보안 및 개인정보보호 담당자가 기반 시설 보호를 위한 취약점 분석 및 평가 방법을 이해하고, 실무에 적용하는 데 필요한 사실 기반 정보를 제공합니다.

주요 정보통신 기반 시설에 대한 취약점 분석 및 평가는 「주요정보통신기반시설 보호법」 제9조(취약점 분석·평가)에 따라 매년 1회 이상 의무적으로 수행되어야 합니다. 이 과정은 기반 시설의 보안 수준을 진단하고, 발견된 취약점을 제거하여 사이버 위협에 대한 대응 능력을 강화하는 것을 목표로 합니다.

• 법적 근거:
  • 주요정보통신기반시설 보호법: 기반 시설의 지정, 보호대책 수립, 취약점 분석·평가, 침해사고 대응 등 전반적인 보호 체계를 규정합니다.
    http://www.law.go.kr/법령/주요정보통신기반시설보호법
  • 과학기술정보통신부 고시 '주요정보통신기반시설 취약점 분석·평가 기준': 취약점 분석·평가의 구체적인 절차, 방법, 항목 및 결과 처리 등에 관한 세부 기준을 명시합니다. 이 기준은 매년 정부의 최신 보안 정책과 기술 변화를 반영하여 개정됩니다.
    https://www.kisa.or.kr/2040406/form/202/view.do (과학기술정보통신부고시 제2023-53호 '주요정보통신기반시설 취약점 분석·평가 기준' 예시)
• 분석 및 평가 범위:
  • 기반 시설을 구성하는 정보시스템(서버, 네트워크 장비, 보안 장비 등), 운영체제, 데이터베이스, 웹 애플리케이션 등 모든 구성 요소를 포함합니다.
  • 물리적 보안, 기술적 보안, 관리적 보안 측면을 종합적으로 고려하여 평가합니다.
• 주요 분석 및 평가 항목 (과학기술정보통신부 고시 기반):
  • 기술적 취약점:
    • 시스템 보안: 운영체제, 서버, 네트워크 장비 등의 설정 및 관리 취약점.
    • 애플리케이션 보안: 웹 애플리케이션, 모바일 애플리케이션 등의 개발 보안 취약점(OWASP Top 10 등).
    • 네트워크 보안: 네트워크 구성, 접근 제어, 무선 네트워크 등의 취약점.
    • 데이터베이스 보안: 데이터베이스 설정, 접근 통제, 개인정보보호 조치 여부.
  • 관리적 취약점:
    • 보안 정책 및 지침: 수립 및 준수 여부.
    • 인력 보안: 보안 교육, 접근 권한 관리.
    • 침해사고 대응 체계: 사고 예방 및 대응 계획의 적절성.
  • 물리적 취약점:
    • 시설 접근 통제, 설비 보안, 재난 대비 등.
• 분석 및 평가 절차:
  1. 계획 수립: 분석 대상 및 범위, 방법, 일정, 인력 등을 포함한 계획을 수립합니다.
  2. 취약점 분석: 자동화된 도구(취약점 스캐너) 및 수동 점검(모의 해킹, 소스 코드 분석, 설정 점검 등)을 병행하여 취약점을 식별합니다.
  3. 취약점 평가: 식별된 취약점에 대해 위험도(영향도, 발생 가능성)를 평가하고, 조치 우선순위를 결정합니다.
  4. 보호대책 수립 및 이행: 평가 결과에 따라 취약점 제거 및 보완을 위한 보호대책을 수립하고 이행합니다.
  5. 결과 보고: 분석·평가 결과를 기반 시설 관리기관의 장에게 보고하고, 조치 계획을 포함하여 한국인터넷진흥원(KISA)에 제출합니다.

실무 관점에서의 의미

• CISO (정보보안최고책임자):
  • 법규 준수 및 리스크 관리: 「주요정보통신기반시설 보호법」 준수는 CISO의 핵심 책임입니다. 취약점 분석·평가 결과를 통해 조직의 전반적인 정보보안 리스크 수준을 파악하고, 이를 기반으로 보안 예산 및 인력 배정을 위한 전략적 의사결정을 지원합니다.
  • 보안 투자 효율성 증대: 발견된 취약점의 심각도와 영향도를 기반으로 보안 투자의 우선순위를 설정함으로써, 한정된 자원을 가장 효과적으로 활용할 수 있습니다.
  • 정량적 성과 측정: 주기적인 취약점 분석·평가는 보안 수준 향상을 정량적으로 측정하고, 경영진에게 보안 투자에 대한 성과를 보고하는 근거 자료로 활용될 수 있습니다.
• DPO (개인정보보호책임자):
  • 개인정보 유출 예방: 주요 정보통신 기반 시설에 저장되거나 처리되는 개인정보는 취약점을 통해 유출될 가능성이 있습니다. 취약점 분석·평가 과정에서 개인정보 관련 시스템의 취약점이 발견되면, 이는 즉각적인 조치가 필요한 사항이며 DPO는 해당 취약점의 개선을 정보보안팀에 요청하고 확인해야 합니다.
  • 법규 준수 연계: 「개인정보 보호법」 및 관련 고시는 기술적·관리적 보호조치 의무를 강조하며, 기반 시설의 취약점은 해당 보호조치의 미비를 의미할 수 있습니다. DPO는 취약점 분석·평가 결과가 개인정보보호 법규 준수 여부와 직결됨을 인지하고 CISO와 긴밀히 협력해야 합니다.
  • 협업의 중요성: CISO와 DPO는 긴밀한 협력을 통해 기술적 취약점이 개인정보 침해로 이어지지 않도록 예방하는 공동의 목표를 가집니다. 특히, 개인정보 처리 시스템에 대한 취약점 점검 항목을 강화하고, 발견된 취약점 조치 여부를 공동으로 점검하는 것이 중요합니다.

정리

주요 정보통신 기반 시설의 취약점 분석 및 평가는 단순한 의무 준수를 넘어, 국가 및 기업의 핵심 자산을 보호하고 지속적인 서비스 제공을 위한 필수적인 활동입니다. CISO는 이 과정을 통해 조직의 보안 체계를 강화하고 리스크를 효과적으로 관리하며, DPO는 개인정보보호 관점에서 잠재적 위험 요소를 식별하고 개선함으로써 개인정보 침해 사고를 예방하는 데 기여할 수 있습니다. 관련 법규와 가이드를 기반으로 한 체계적인 접근과 지속적인 개선 노력이 요구됩니다.

최근 발표된 ISMS-P 인증심사 강화 방안을 보면서 개인적으로 여러 가지 생각이 들었습니다. 제도의 취지와는 별개로, 실제 현장에서 이 방안들이 얼마나 현실적으로 작동할 수 있을지에 대해서는 다소 의문이 드는 부분들이 있기 때문입니다.

우선 가장 기본적인 전제부터 짚고 싶습니다. ISMS는 기술보안 수준을 평가하는 제도가 아니라 정보보호 관리체계에 대한 인증심사입니다. 조직에 정보보호 관리체계가 수립되어 있는지, 그 체계가 문서로만 존재하는 것이 아니라 실제로 운영되고 있는지, 그리고 계획한 활동들이 일관되게 이행되고 있는지를 확인하는 것이 ISMS 심사의 본질입니다. 취약점 점검이나 모의해킹 역시 마찬가지입니다. 중요한 것은 점검을 얼마나 고도화된 방식으로 수행했는지나 몇 개의 취약점을 찾아냈는지가 아니라, 점검 계획을 수립했고 그 계획에 따라 점검을 수행했으며, 도출된 위험을 어떻게 관리하고 있는지입니다. 즉 기술 그 자체보다는 관리체계 관점에서의 계획, 이행, 개선 여부가 핵심입니다.

그럼에도 불구하고 이번 강화 방안에서는 심사 과정에서 취약점 점검이나 모의해킹을 직접 수행하겠다는 내용이 포함되어 있습니다. 이 부분은 담당자 관점에서 여러 가지 현실적인 고민을 낳습니다. 심사 과정에서 해당 활동을 수행한다면, 심사 전에 비용을 들여 동일한 점검을 진행해야 할 당위성은 자연스럽게 약해질 수밖에 없습니다. 심사 비용은 분명 증가할 가능성이 높은데, 그렇다면 심사에서 수행할 점검과는 별도로 사전에 또 한 번 취약점 점검이나 모의해킹을 진행할 기업이 과연 얼마나 될지 의문입니다. 결국 기업 입장에서는 어차피 한 번은 심사 과정에서 수행하게 될 활동에 대해 두 번 비용을 지출해야 하는 구조가 될 수 있습니다.

또 하나의 현실적인 문제는 조치 기간이 긴 취약점에 대한 이행점검입니다. 실무를 해보면 취약점 조치가 단기간에 끝나지 않는 경우가 훨씬 많고, 이 때문에 외부 컨설팅 계약을 할 때도 심사 이후 이행점검을 계약 범위에 포함시키는 경우가 일반적입니다. 그렇다면 심사와 함께 수행되는 취약점 점검에서 과연 이행점검까지 책임지고 이어질 수 있을지에 대해서는 여전히 의문이 남습니다.

모의해킹과 관련해서는 우려가 더 큽니다. 기존에도 모의해킹은 운영환경에서 수행하는 것을 권고해 왔던 만큼, 심사 시 진행되는 모의해킹 역시 운영환경에서 수행하려는 방향으로 갈 가능성이 높습니다. 이 과정에서 모의해킹 중 서비스 장애가 발생하거나 실제 서비스에 문제가 생겼을 경우, 그 책임과 손해배상은 누가 부담하게 될까요. 국가가 책임을 져주는 것도 아닐 텐데, 이에 대한 명확한 기준이나 보호장치 없이 심사 과정에 모의해킹을 포함시키는 것은 현업 담당자에게 상당한 부담으로 다가옵니다. 개인적으로는 이러한 취약점 점검이나 모의해킹은 ISMS 인증심사와는 분리하여 별도의 제도나 심사로 운영하는 것이 더 적절하다고 생각합니다.

또 하나 짚고 싶은 부분은 기존의 서면 및 샘플링 중심 심사에서 코어시스템 중심의 현장실증 심사로 강화하겠다는 방향입니다. 취지 자체는 이해하지만, 현실적으로 가능한지에 대해서는 의문이 듭니다. 최초 인증 기준으로 심사기간이 5일이라고는 하지만 실제로는 첫날 서비스 설명, 마지막 날 결과 정리와 보고서 작성, 4일차 오후 결함 초안 정리 등을 감안하면 실질적인 심사 시간은 2.5일에서 3일 정도에 불과합니다. 이 제한된 시간 안에서 샘플링을 넘어 강화된 점검을 한다는 것은 사실상 모든 것을 다 본다는 의미로 해석될 수밖에 없는데, 과연 이게 가능할지 의문입니다.

심사원 입장에서도 부담은 큽니다. 저 역시 온프레미스 환경과 AWS 환경 위주로 업무를 해왔기 때문에, Azure나 GCP가 메인 서비스인 기업을 심사하면서 구체적인 기술 구현까지 깊이 있게 점검하는 것은 쉽지 않습니다. 모든 심사원이 모든 기술 스택에 대해 동일한 수준의 이해를 갖는 것은 현실적으로 불가능하며, 그럼에도 불구하고 기술 중심 점검을 강화한다면 심사의 일관성과 형평성 문제로 이어질 가능성도 충분히 있습니다.

요즘의 흐름을 보면 ISMS는 보안 관리가 체계적으로 이루어지고 있는지를 샘플링을 통해 검증하는 제도임에도 불구하고, 마치 모든 기술적 보안 수준이 완벽해야만 통과할 수 있는 심사처럼 인식되고 있는 것 같습니다. ISMS는 어떤 항목이 샘플링 대상이 될지 모르기 때문에 결국 모든 영역을 체계적으로 준비하게 만드는 제도이지, 모든 기술 구현의 완성도를 요구하는 심사는 아닙니다. 그럼에도 클릭 수를 높이기 위한 자극적인 보도나 정책 실패를 지적하기 위한 일부 언론과 정치권의 시선에 주무부처인 과학기술정보통신부나 개인정보보호위원회가 지나치게 끌려가고 있는 것은 아닌지, 개인적으로는 그런 우려도 듭니다.

ISMS-P 인증심사 강화의 취지 자체를 부정하는 것은 아닙니다. 다만 제도의 본질과 현장의 현실을 함께 고려하지 않으면, 결국 인증을 받는 기업과 이를 준비하는 담당자, 그리고 심사를 수행하는 심사원 모두에게 부담만 가중되는 방향으로 흘러갈 가능성이 크다고 생각합니다. 앞으로 구체적인 세부 방안이 어떻게 마련될지 지켜보면서, 현업에 실질적인 도움이 되는 방향으로 제도가 정착되기를 기대해 봅니다.

개요

망분리(Network Segregation)는 내부 정보 유출 및 외부 공격으로부터 기업의 주요 정보 시스템을 보호하기 위한 핵심적인 보안 통제 방안입니다. 특히 국내에서는 금융권, 공공기관, 주요 정보통신 기반 시설 등에서 의무적으로 적용되고 있으며, 일반 기업들도 민감 정보 보호를 위해 자율적으로 도입하는 추세입니다. 그러나 망분리 환경은 보안성을 높이는 동시에 패치 관리, 보안 모니터링, 데이터 전송 등 일상적인 보안 운영에 있어 복잡성과 비효율성을 야기할 수 있습니다. 본 리서치 콘텐츠는 망분리 환경의 보안 이점을 유지하면서 운영 효율성을 극대화할 수 있는 사실 기반의 보안 관리 방안을 제시합니다.

내용

망분리는 인터넷망과 내부 업무망을 물리적 또는 논리적으로 분리하여 외부 침입으로부터 내부 시스템을 보호하는 것을 목적으로 합니다. 이는 침해 사고 발생 시 피해 확산을 제한하고, 중요 정보 유출 가능성을 줄이는 데 기여합니다.

• 물리적 망분리: 인터넷 접속용 PC와 업무용 PC를 분리하고, 네트워크 스위치 등 물리적 장비까지 분리하는 방식으로 보안성이 가장 높습니다.
• 논리적 망분리: 하나의 PC에서 가상화 기술을 이용하여 업무망과 인터넷망을 분리하는 방식입니다.
  • CBC(Client Based Computing): 개인 PC에 가상화 환경을 구축하여 망을 분리합니다.
  • SBC(Server Based Computing): 서버에 가상화 환경을 구축하고 클라이언트는 이 서버에 접속하여 망분리 환경을 이용합니다.

망분리 환경에서의 효율적인 보안 관리를 위해 다음 사항들을 고려해야 합니다.

1. 통합 자산 관리 및 취약점 관리

망분리로 인해 각 망에 분산된 IT 자산을 통합적으로 관리하기 어렵습니다. 효율적인 보안 관리를 위해서는 망분리 구간별 자산 정보(하드웨어, 소프트웨어, 네트워크 장비 등)를 주기적으로 수집하고, 중앙에서 통합 관리할 수 있는 시스템 구축이 필수적입니다.

• 방안: 망분리 환경을 고려한 자산 관리 시스템(Asset Management System)을 도입하고, 각 망에서 수집된 정보를 안전한 망연계 솔루션을 통해 통합 관리합니다. 주기적인 취약점 분석 및 평가(Vulnerability Assessment and Penetration Testing)를 통해 각 망의 보안 취약점을 식별하고 패치 현황을 관리해야 합니다.
• 관련 기준: ISMS-P 인증 기준 중 '자산 식별 및 분류', '취약점 관리' 등. ISMS-P 인증기준 (KISA)

2. 효율적인 패치 및 소프트웨어 배포 관리

망분리 환경에서는 각 망에 대한 패치 및 소프트웨어 배포가 복잡해집니다. 인터넷망에서 최신 패치를 다운로드하여 업무망에 적용하는 과정에서 보안 위험이 발생할 수 있습니다.

• 방안: 중앙 집중식 패치 관리 시스템(Patch Management System)을 구축하고, 망연계 솔루션의 안전한 파일 전송 기능을 활용하여 업무망에 패치를 배포합니다. 이 과정에서 파일 무해화(CDR, Content Disarm and Reconstruction) 기능을 적용하여 악성코드 유입을 차단하는 것이 중요합니다.
• 관련 기준: 전자금융감독규정 제15조(전자금융기반시설의 분리), ISMS-P 인증 기준 중 '최신 보안 업데이트 적용' 등. 전자금융감독규정 (금융감독원)

3. 중앙 집중식 보안 모니터링 및 관제

망분리로 인해 각 망별 보안 이벤트 및 로그를 개별적으로 모니터링하는 것은 비효율적입니다. 위협 탐지 및 대응 시간을 단축하기 위해 중앙 집중식 보안 관제 시스템이 필요합니다.

• 방안: 각 망의 보안 장비(방화벽, IPS 등) 및 시스템(서버, PC) 로그를 수집하여 보안정보 및 이벤트 관리(SIEM, Security Information and Event Management) 시스템으로 전송합니다. 이때, 망연계 솔루션을 통해 단방향 또는 보안 검증된 양방향 통신 채널을 확보하여 로그를 안전하게 전달해야 합니다. 엔드포인트 탐지 및 대응(EDR) 솔루션을 각 망의 엔드포인트에 구축하여 가시성을 확보하고 위협 탐지 능력을 강화합니다.
• 관련 기준: ISMS-P 인증 기준 중 '보안 로그 관리', '침해사고 탐지 및 대응' 등. 정보통신망 이용촉진 및 정보보호 등에 관한 법률 제48조의3(정보보호 최고책임자의 지정 등) 에 따른 정보보호 관리체계 구축 의무.

4. 안전한 데이터 전송 및 망연계 관리

망분리 환경에서 업무 효율성을 위해 필수적인 데이터 전송은 보안 위협이 될 수 있습니다.

• 방안: 승인된 망연계 솔루션(Network Interlock Solution)을 통해서만 데이터 전송을 허용하고, 전송되는 모든 데이터에 대해 악성코드 검사, 바이러스 체크, 무해화(CDR) 기능을 적용합니다. 민감 정보 전송 시에는 암호화 및 DRM(Digital Rights Management) 적용을 의무화하여 인가되지 않은 접근 및 사용을 제한합니다. 전송 이력은 반드시 기록 및 보관하여 감사에 활용합니다.
• 관련 기준: 전자금융감독규정 제15조(전자금융기반시설의 분리) 및 해설서, ISMS-P 인증 기준 중 '접근 통제', '암호 통제' 등.

5. 보안 자동화 및 오케스트레이션(SOAR) 도입

망분리 환경의 복잡한 보안 운영을 효율화하기 위해 보안 오케스트레이션, 자동화 및 대응(SOAR, Security Orchestration, Automation and Response) 솔루션을 도입할 수 있습니다.

• 방안: SOAR 플랫폼을 활용하여 보안 이벤트 분석, 위협 정보 연동, 대응 프로세스 자동화를 구현합니다. 예를 들어, 특정 패턴의 공격 탐지 시 자동으로 방화벽 정책을 업데이트하거나, 감염된 PC를 네트워크에서 격리하는 등의 조치를 자동화하여 보안 인력의 업무 부담을 줄이고 대응 속도를 높입니다. 이는 특히 망분리로 인해 분산된 시스템에 대한 일관된 대응을 가능하게 합니다.
• 관련 자료: KISA 보안강화 기술 가이드라인 등. (직접적인 법률은 아니나 효율성 측면 권고)

실무 관점에서의 의미

국내 CISO 및 DPO는 망분리 환경이 보안을 강화하는 필수적인 조치임을 인지하고 있지만, 동시에 운영의 복잡성과 비용 증가라는 현실적인 문제에 직면합니다. 위에 제시된 방안들은 이러한 문제를 해결하고 규제 준수(예: ISMS-P, 전자금융감독규정)를 위한 실질적인 가이드라인을 제공합니다.

• CISO 관점: 망분리 환경에서의 효율적인 보안 관리 방안은 침해 사고 발생 가능성을 줄이고, 사고 발생 시 피해를 최소화하여 기업의 정보보호 수준을 향상시킵니다. 또한, 자동화 및 통합 관리 시스템 도입을 통해 보안 운영의 비효율성을 해소하고, 제한된 보안 예산 및 인력을 보다 효과적으로 활용할 수 있게 합니다. 이는 궁극적으로 기업의 비즈니스 연속성과 신뢰도를 확보하는 데 기여합니다.
• DPO 관점: 개인정보가 망분리 환경 내 중요 시스템에 안전하게 보관되고, 외부 공격으로부터 보호되는 것은 개인정보보호 법규 준수의 핵심입니다. 데이터 전송 시 무해화 및 암호화, 접근 통제 강화 등은 개인정보 유출 방지에 직결되며, 이는 개인정보보호책임자의 법적 책임을 경감하는 중요한 요소가 됩니다. 또한, 개인정보가 포함된 자산의 정확한 관리와 취약점 개선은 개인정보 유출 사고 예방의 기본입니다.

정리

망분리 환경은 정보보안의 필수적인 요소이지만, 그 운영에 있어 효율성 저하라는 도전을 안겨줍니다. 통합 자산 및 취약점 관리, 중앙 집중식 패치 및 소프트웨어 배포, 효과적인 보안 모니터링 및 관제, 안전한 데이터 전송 시스템 구축, 그리고 보안 자동화 솔루션 도입은 망분리 환경의 보안 이점을 극대화하면서 운영 효율성을 높이는 핵심적인 전략입니다. CISO와 DPO는 이러한 방안들을 통해 규제 준수와 더불어 기업의 정보보호 수준을 한 단계 더 향상시킬 수 있습니다.

개요

클라우드 환경에서의 개인정보 처리는 「개인정보 보호법」 및 관련 고시에서 명시하는 기술적·관리적 보호조치 의무를 준수해야 한다. 온프레미스 환경과 달리 클라우드 서비스 제공자(CSP)의 인프라 위에서 데이터를 처리하고 저장하기 때문에, 책임 공유 모델(Shared Responsibility Model)에 따라 정보보호 책임이 CSP와 클라우드 이용 기업(고객) 간에 분담된다. 특히 클라우드 환경의 특성상 다중 테넌트(Multi-tenant), 가상화, 네트워크 분리 등의 기술적 복잡성이 존재하며, 이에 대한 적절한 기술적 보호 조치 적용 여부는 개인정보 유출 사고 예방 및 법규 준수 측면에서 매우 중요하다. 본 문서는 클라우드 환경에서 개인정보를 처리할 때 요구되는 구체적인 기술적 보호 조치와 실무적 고려사항을 다룬다.

핵심 포인트 정리

클라우드 환경에서 개인정보 처리 시 요구되는 주요 기술적 보호 조치는 「개인정보 보호법」 제29조(안전조치의무) 및 동법 시행령 제30조(개인정보의 안전성 확보 조치)에 근거하며, 클라우드컴퓨팅서비스 이용 시 개인정보보호 안내서 등 관련 가이드라인에서 구체화된다.

• 접근 통제:
  • 개인정보처리시스템에 대한 접근 권한 관리(접근 권한 부여, 변경, 말소)
  • 클라우드 리소스 및 서비스에 대한 최소 권한(Least Privilege) 원칙 적용 (IAM 관리)
  • 정보통신망을 통한 불법적인 접근 차단 (네트워크 보안 그룹, 방화벽, VPC 설정 등)
  • 접속기록 관리 및 위변조 방지
• 암호화:
  • 고유식별정보, 비밀번호 등 중요 개인정보 저장 시 암호화
  • 개인정보 전송 시 보안 서버 구축 또는 암호화 통신 적용 (SSL/TLS 등)
  • 데이터 저장 시 암호화(데이터 저장 암호화, 데이터베이스 암호화 등)
• 보안 프로그램 설치 및 주기적 갱신:
  • 악성 프로그램 방지 및 치료를 위한 보안 소프트웨어 설치 및 운영
  • 운영체제 및 주요 소프트웨어의 보안 패치 적용
• 접속 기록 위변조 방지:
  • 개인정보처리시스템 접속 기록의 안전한 보관 및 위변조 방지 조치
  • 클라우드 환경의 로깅 서비스(CloudTrail, CloudWatch 등) 활용
• 백업 및 복구:
  • 개인정보 파괴, 손상에 대비한 백업 및 복구 계획 수립 및 주기적 수행
  • 클라우드 제공자의 스냅샷, 복제 서비스 활용
• 취약점 관리:
  • 개인정보처리시스템에 대한 정기적인 취약점 점검 및 조치
  • 클라우드 인프라 구성의 보안 취약성 관리
• 안전한 개발 보안 (Secure Coding):
  • 클라우드 환경에서 운영되는 애플리케이션 개발 시 시큐어 코딩 가이드라인 준수 (OWASP Top 10 등)

보안·개인정보 실무 관점에서의 의미

정보보안담당자 관점

정보보안담당자는 클라우드 환경에서 개인정보의 기술적 보호 조치를 설계하고 구현하며 운영하는 실무적 책임을 진다.

• 클라우드 보안 아키텍처 설계: 클라우드 서비스 제공자의 기능(예: VPC, 보안 그룹, KMS, WAF, SIEM 등)을 활용하여 개인정보 보호법에서 요구하는 기술적 보호 조치를 충족하도록 보안 아키텍처를 설계하고 구현해야 한다.
• CSP와의 책임 공유 모델 이해 및 협력: CSP가 제공하는 보안 기능의 범위와 이용 기업의 책임 범위를 명확히 이해하고, 각자의 책임을 이행하기 위한 협력 방안을 수립해야 한다. 예를 들어, 인프라 계층의 보안은 CSP의 책임이지만, OS, 애플리케이션, 데이터 보호는 이용 기업의 책임임을 인지하고 이에 대한 보안 조치를 강화해야 한다.
• 자동화된 보안 관리: 클라우드 환경의 동적 특성을 고려하여 IaC(Infrastructure as Code)를 통한 보안 정책 배포 및 구성 관리, CI/CD 파이프라인에 보안 검증을 통합하는 DevSecOps 도입을 통해 보안 자동화 및 효율성을 증대해야 한다.
• 지속적인 모니터링 및 감사: 클라우드 자원에 대한 접근, 변경, 사용 내역을 실시간으로 모니터링하고 로그를 분석하여 비정상 행위를 탐지하며, 주기적인 보안 감사 및 취약점 점검을 통해 보안 상태를 지속적으로 확인해야 한다.
• 클라우드 보안 전문성 확보: 클라우드 환경에 특화된 보안 기술과 지식을 습득하고, 내부 인력의 전문성을 강화하거나 외부 전문가의 지원을 적극적으로 활용해야 한다.

개인정보보호담당자 관점

개인정보보호담당자는 클라우드 환경에서의 개인정보 처리가 법적 요구사항을 충족하도록 관리하고 감독하는 역할을 수행한다.

• 개인정보 영향평가(PIA) 수행: 클라우드 도입 또는 전환 시 개인정보 처리 시스템 변경에 따른 위험을 사전에 분석하고 평가하여 보호 대책을 수립해야 한다. 특히 클라우드 서비스의 특성을 반영한 위험 분석(다중 테넌트, 데이터 국외 이전 가능성 등)이 중요하다.
• CSP 선정 및 계약 관리: 「개인정보 보호법」에 따른 위탁 계약 요건(제26조)을 충족하는지 확인하고, CSP의 보안 수준 및 인증 현황을 검토하여 적절한 서비스 제공자를 선정해야 한다. 계약서에 기술적 보호 조치 이행 의무, 책임 범위, 손해배상 등 법적 요구사항을 명확히 명시하고 관리해야 한다.
• 데이터 흐름 및 저장 위치 파악: 클라우드 환경에서 개인정보의 생성, 저장, 이용, 파기 등 전 생애주기(Data Lifecycle)를 파악하고, 특히 데이터의 물리적 저장 위치(데이터 주권)가 국내 법규를 준수하는지 확인해야 한다.
• 개인정보 처리 방침 및 내부 관리 계획 반영: 클라우드 환경에서의 개인정보 처리 방식을 개인정보 처리 방침에 명확히 반영하고, 내부 관리 계획에 클라우드 환경에 특화된 개인정보 보호 조치 및 비상 대응 절차를 포함시켜야 한다.
• 침해사고 대응 체계 구축: 클라우드 환경에서 발생할 수 있는 개인정보 유출 및 침해사고에 대비하여 CSP와의 협력 체계를 포함한 신속한 대응 계획을 수립하고, 비상 연락망 및 보고 절차를 명확히 해야 한다.

정리

클라우드 환경에서 개인정보를 처리하는 것은 국내 기업에게 효율성과 확장성을 제공하지만, 동시에 「개인정보 보호법」이 요구하는 엄격한 기술적 보호 조치 준수를 수반한다. 정보보안담당자는 클라우드 서비스의 특성을 이해하고 최적의 보안 아키텍처를 설계 및 운영하며, 개인정보보호담당자는 법규 준수, 리스크 평가, 계약 관리를 통해 안전한 개인정보 처리 환경을 구축해야 한다. CISO와 DPO는 각자의 역할과 책임을 명확히 하고 상호 협력하여 클라우드 환경에서의 개인정보 보호 수준을 지속적으로 제고해야 할 것이다.

정보보안 및 개인정보보호는 오늘날 기업 경영의 핵심 요소로 자리매김하고 있으며, 관련 법규 준수와 효과적인 위험 관리를 위해 체계적인 조직 운영이 필수적입니다. 국내외 법규는 정보보호 최고책임자(CISO) 및 개인정보보호 책임자(DPO)의 지정과 그 역할을 명확히 규정하고 있으며, 조직의 규모와 특성에 맞는 전담 조직 구축을 요구하고 있습니다. 이러한 요구사항은 단순한 법규 준수를 넘어, 기업의 지속 가능성과 경쟁력을 확보하기 위한 전략적 접근으로 간주됩니다. 특히 정보 유출 사고 발생 시 기업에 미치는 법적, 재정적, 평판적 손실을 최소화하기 위해서는 사전 예방적 관점에서의 조직 체계 구축이 중요합니다.

핵심 포인트 정리

• 법적 요구사항 준수: 「개인정보 보호법」, 「정보보호산업 진흥법」, 「전자금융거래법」, 「신용정보의 이용 및 보호에 관한 법률」 등 국내 법규는 CISO 및 DPO의 지정 의무와 그 책임, 역할, 권한을 명시하고 있습니다. 특히 일정 규모 이상의 기업에 대해서는 전담 부서 설치 및 전문 인력 확보를 요구합니다.
• 책임과 역할의 명확화: CISO는 조직의 정보보호 계획 수립 및 이행, 정보보호 시스템 구축 및 운영 등을 총괄하며, DPO는 개인정보 처리 계획 수립, 개인정보보호 교육, 개인정보 침해 사고 대응 등을 담당합니다. 이들의 책임과 보고 체계를 명확히 하여 독립적인 의사결정이 가능하도록 보장해야 합니다.
• 독립성과 전문성 확보: CISO 및 DPO는 기업 내에서 독립적인 지위를 확보하고, 정보보안 및 개인정보보호에 대한 전문성을 갖춘 인력으로 지정되어야 합니다. 또한 이들이 그 역할을 효과적으로 수행할 수 있도록 충분한 자원(예산, 인력, 기술)을 지원해야 합니다.
• 조직 간 협업 체계 구축: 정보보안 조직과 개인정보보호 조직은 상호 보완적인 관계에 있습니다. 개인정보 침해 사고는 정보보안 사고의 한 유형이므로, 두 조직 간의 긴밀한 협력과 정보 공유 체계 구축을 통해 효율적인 위험 관리가 가능하도록 해야 합니다.
• 리스크 기반 접근 방식: 조직의 특성과 처리하는 정보의 민감도, 발생 가능한 위협 등을 종합적으로 고려하여 리스크 기반의 정보보안 및 개인정보보호 체계를 구축하고 지속적으로 평가 및 개선해야 합니다.

보안·개인정보 실무 관점에서의 의미

정보보안담당자 관점

정보보안담당자는 조직 운영 체계 구축을 통해 CISO의 지휘 아래 보안 정책 수립, 기술적 보안 조치 구현 및 운영, 침해 사고 예방 및 대응 등 본연의 업무를 체계적으로 수행할 수 있습니다.

• 기술적·관리적 보호 조치 강화: 법적 요구사항에 따라 보안 시스템 구축 및 운영, 접근 통제, 암호화 등 기술적 보호 조치를 고도화하고, 취약점 점검 및 모의 해킹 등을 통해 보안 수준을 유지해야 합니다.
• 개인정보보호 부서와의 연계: DPO 및 개인정보보호 부서와의 정기적인 협의를 통해 개인정보 영향 평가(PIA) 결과를 반영하고, 개인정보 처리 시스템의 보안 요구사항을 식별하여 선제적인 보안 설계를 지원합니다.
• 최고 경영진 보고 및 예산 확보: CISO를 통해 최고 경영진에게 정보보안 현황 및 리스크를 정기적으로 보고하고, 필요한 보안 투자를 위한 예산 및 인력 확보를 위한 근거를 마련합니다.

개인정보보호담당자 관점

개인정보보호담당자는 DPO의 책임 하에 개인정보 처리 전 과정에 대한 관리·감독을 강화하고, 정보주체의 권리 보장 및 법규 위반 리스크를 최소화하는 데 중점을 둡니다.

• 개인정보 처리 활동 전반 관리: 개인정보 처리방침 수립 및 공개, 개인정보 수집·이용·제공 등 처리 단계별 적법성 검토, 개인정보 파기 관리 등 개인정보 라이프사이클 전반에 대한 관리·감독을 수행합니다.
• 정보보안 부서와의 협력 필수: 개인정보의 안전성 확보 조치 이행 여부를 확인하기 위해 정보보안 부서와의 긴밀한 협력이 필수적입니다. 기술적 보호 조치 현황을 점검하고, 미흡 사항에 대한 개선을 요구해야 합니다.
• 정보주체 권리 보장 및 민원 처리: 정보주체의 열람, 정정·삭제, 처리정지 요구에 대한 적절한 조치를 취하고, 개인정보 침해 관련 민원을 처리하며, 필요한 경우 개인정보 분쟁조정 또는 침해신고를 지원합니다.

정리

정보보안 및 개인정보보호 조직 운영 체계 구축은 법규 준수를 위한 최소한의 노력을 넘어, 기업의 신뢰도와 경쟁력을 강화하는 필수적인 전략입니다. CISO와 DPO를 중심으로 한 명확한 역할 분담, 독립적인 의사결정 권한 부여, 그리고 정보보안 및 개인정보보호 조직 간의 유기적인 협력 체계는 효과적인 위험 관리의 핵심입니다. 국내 기업들은 이러한 조직 체계를 통해 급변하는 보안 위협과 규제 환경에 능동적으로 대응하고, 정보주체의 권리를 보호하며, 기업 가치를 지속적으로 높여 나갈 수 있습니다.