산업이 발달한 현대 사회는 개인정보, 민감정보, 신용카드정보, 의료정보 등 수많은 정보들이 데이터베이스 내에서 생성과 삭제를 수없이 반복하고 있습니다. 이러한 정보들은 누군가의 표적과 함께 먹잇감이 되고 있고 이 먹잇감을 지키기 위해 많은 기업들은 OS보안, 네트워크 보안, 시스템 보안 등을 이용하여 기술적‧관리적 보호조치를 시행하고 있습니다.

그러나 실질적으로 데이터가 저장되는 데이터베이스(DB보안) 보안 조치의 경우 이를 가볍게 또는 안일하게 생각하는 일부 보안담당자 또는 관리자들이 있습니다. 사실 안일하게 생각한다기보다 앞서 말한 OS보안, 네트워크 보안등 전체적인 보안 범위를 설계하고 구축 하다 보니 예산 부족 등의 문제로 데이터베이스는 가장 기본적인 보호 조치 또는 법령에 의한 최소한의 보호 조치만 이루어지고 있는 경우가 종종 발생하며 이러한 일들은 체계와 인프라가 잘 갖추어진 대기업보다는 전문 인력이 부재한 중/소규모의 기업에서 주로 발생 하고 있습니다.

2011년 3월 29일 개인정보보호법이 공포되고 2011년 9월 30일 전면 시행되면서 개인정보보호가 강화되고 각종 규제가 많아지면서 과거보다 개인정보에 대한 기술적‧관리적 보호조치가 잘 이루어지고 있지만, 개인정보 침해와 개인정보 유출 사고는 지속해서 일어나고 있습니다. 과거에 데이터베이스 내의 데이터 유출 사례를 보면 대부분 내부자에 의한 의도적인 데이터 유출, 프로그램(시스템) 오류로 인한 데이터 노출이 많았지만, 현대에는 전문 해커에 의한 유출 사고도 빈번하게 발생 하고 있습니다.

악의적인 공격으로 인한 데이터 유출 동향 / IBM Security와 Ponemon Institute1「(2020 Cost of a Data Breach Report)」

해킹으로 인한 국내 데이터 유출 최근 사례

2017년 해커에 의한 해킹으로 사이트 가입자 아이디/비밀번호 13만 2800여건 유출

2018년 해커에 의한 해킹으로 쇼핑몰 가입자 개인정보 유출

2020년 해커에 의한 해킹으로 교육원 회원 개인정보 유출

2020년 해커에 의한 해킹으로 약 412억 건의 금융정보 유출

정보보안팀의 보안담당자라면 BCP(업무 연속 계획)과 DRP(재해 복구 계획)에 대하여 잘 알고 있을 것이고 이러한 계획의 목적 중 하나는 비즈니스의 연속성 및 손실을 최소화하기 위해서 인데 BCP, DRP 계획만큼 중요한 것이 데이터베이스 보안 설계 입니다.

만약 데이터베이스가 적절하게 보호 조치되지 않아 데이터 유출 사고가 발생한다면 비즈니스 연속성은 불가능하며 기업의 이미지 훼손, 신뢰도 하락, 재정적 손해 등 수많은 피해가 발생합니다.

IBM Security와 Ponemon Institute가 발표한 「2020 데이터 유출 비용 보고서 (2020 Cost of a Data Breach Report)」에 따르면 기업의 데이터 유출 사례 중 80%는 고객개인식별정보(Personally Identifiable Information, PII) 노출 사고로, 기업 당 평균 피해액은 약 45억 9000만 원에 달하고, 2020년 대한민국 기업당 평균 데이터 유출 피해액은 38억 원으로 나타났습니다. 또한, 데이터 유출을 감지한 후 식별하는 데까지 걸리는 기간은 223일, 침해 해소에 걸리는 기간은 78일이라고 발표하였습니다.

국가 , 지역별 데이터 유출 근본 원인 분류 / IBM Security와 Ponemon Institute1「(2020 Cost of a Data Breach Report)」

이러한 정보 유출 사고를 막기 위해서는 기본적으로 Authentication(인증), Data Protection(데이터 보호), 접근 통제(Access Control), Monitoring(모니터링), Data Encryption(데이터 암호화) 5가지의 방법을 복합적으로 사용하여야 하고 책임추적성(Accountability)을 확보해야 합니다.

1. Authentication(인증)

접근 통제의 요소는 식별(identification), 인증(Authentication), 인가(Authorization), 책임추적성(Accountability)로 구성되어 있는데 여기서 식별과 인증은 별개로 볼 수 없습니다. 식별은 주체(Client)가 이름, 아이디, 번호등으로 주체의 신원을 주장하는 것이며, 인증은 주체가 주장하는 신원을 검증(확인) 하는 것을 말합니다. 주체의 신원을 확인하는 방법 즉, 인증의 방법(Factor)으로는 지식기반 「Type 1, Something you know (Password, PIN code)」, 소유 기반 「Type 2, Something you have (SMS, Token, Smart card)」, 속성 기반 「Type 3, Something you are, Something you do (Bio, sign)」로 분류되며 3가지의 분류 중 한 가지만 사용한다면 싱글팩터 인증(Single Factor Authentication, SFA) 이라고 하며, 2개 이상의 방법을 사용한다면 투팩터 인증(2 Factor Authentication, 2FA) 이라고 합니다.

데이터베이스 보안 강화를 위한 조치

- 지식 기반과 소유 기반을 결합한 2FA 인증

- LDAP, Active Directory 인증 연동

- 데이터베이스 보안 솔루션에서의 사용자 정보(비밀번호)는 SHA-256 이상의 암호화 저장

- 데이터베이스 보안 솔루션에서 제공되는 인증 시스템의 이중화

- 사용자 비밀번호 복잡도 설정 필수(소문자,대문자,숫자,특수문자 포함 8자리 이상)

신시웨이의 데이터베이스 접근 통제 솔루션 「페트라(PETRA)」는 SMS, E-mail, OPT, MOTP와의 연동으로 인증을 강화하고 LDAP, Active Directory 시스템과 연동하여 사용자 인증을 관리 할 수 있습니다. 또한 페트라 자체 인증 서버를 사용할 경우 인증서버를 이중화하여 인증의 가용성을 보장 하며 사용자의 비밀번호는 SHA-256으로 안전하게 저장되고 사용자 인증에 대한 임계치 설정으로 악의적인 비밀번호 입력 및 무차별 공격에 대비할 수 있습니다. 또한, 관리자는 비밀번호가 아닌 별도의 인증서를 통해 관리 콘솔에 접속하므로 관리 콘솔 접속에 대한 보안성이 우수합니다.

2. Data Protection (데이터 보호)

데이터베이스 접근 통제에서 데이터 보호는 4가지 관점으로 보아야 합니다.

첫번째는 인가되지 않은 사용자나 시스템에 의한 접근을 통제하여 정보 공개·노출을 막기 위한 기밀성(Confidentiality) 유지를 말합니다.

두번째는 무결성(Integrity)으로 데이터베이스 접근제어에서의 무결성은 데이터베이스에서의 참조무결성(Referential Integrity)을 말하는 것이 아니라 데이터의 정확성 및 완전성을 보장하고 데이터가 고의적, 악의적으로 변경되거나 훼손 또는 파괴 되지 않음을 보장하는 것을 말합니다.

세번째는 인가된 사용자가 데이터베이스에 정상적으로 접속하여 서비스할 수 있도록 가용성(Availability)을 보장하는 것이다.

네번째는 주체가 행한 행위에 대한 감사 데이터 변경 또는 훼손 되지 않도록 보호 되어야 합니다. 책임추적성(Accountability)은 시스템 내의 각 개인은 유일하게 식별 되어야 한다는 정보 보호 원칙 중 하나로 부인 방지를 가능하게 하고 행위에 대한 책임을 야기할 수 있기 때문에 감사 데이터는 변경, 삭제 등의 데이터 조작이 불가능해야 하며 저장된 데이터 파일이 유출되더라도 그 내용을 확인할 수 없어야 합니다. 또한, 유사시 복구 시스템에 의해서만 복구되어야 합니다.

데이터베이스 보안 강화를 위한 조치

- 저장된 감사 데이터는 어떠한 경우라도 위/변조 불가

- 개인정보, 민감정보(Table , Column)에 대한 식별 및 관리

- 운영DB 외 개발 및 테스트 DB에 주요 정보 존재 시 마스킹 필수

신시웨이의 데이터베이스 접근 통제 솔루션 「페트라(PETRA)」는 타 솔루션과는 달리 당사가 자체 개발한 메모리 기반의 SOHA DBMS를 사용하므로 세션 유입 시 정책 검색에서 빠른 속도를 자랑하며, Insert Only 감사 테이블 관리로 감사 데이터의 조작이 불가능합니다. 또한, 데이터 파일이 유출 되더라도 별도의 복구 시스템과 엔지니어의 기술 지원 없이는 데이터 복구와 확인이 불가능 합니다. 또한, 조회 값에 대한 데이터 마스킹이 아닌 프로토콜 분석과 결합한 Data Parsing기술을 사용하여 보안성이 우수한 마스킹을 제공합니다.

실제로 2018년 A고객사의 인가된 내부 직원이 데이터베이스에 접속하여 불법적으로 데이터 조회 및 변경한 사례가 발생 하였는데 페트라를 통하여 이상징후를 감지 하고 감사 로깅을 추적하여 해당 직원에게 책임을 묻는 사례가 있었습니다. 이와 같이 책임추적성을 보장하기 위해서 감사 데이터는 어떠한 경우라도 위/변조가 불가능 해야 합니다.

3. 접근 통제(Access Control)

접근 통제는 인증된 주체(사용자)가 필요한 정보에 접근할 수 있도록 하는 기술적 통제 방법을 말하며, 기술적인 통제를 하기 전 보안담당자는 관리적 통제 방안을 먼저 수립하여야 합니다. 관리적 접근 통제에는 정책 설계, 표준화, 절차 수립, 보안인식교육, 훈련 등이 있으며, 관리적 통제에 의해 정책 설계와 업무에 따른 표준화가 설정 되어 있지 않다면, 향후 보안의 홀 발생과 함께 정책 관리의 어려움이 발생하게 됩니다. 데이터베이스 보안 외에도 개인정보보호 관련 내부 관리계획 수립은 한국인터넷진흥원에서 제공하는 「개인정보의 기술적ㆍ관리적 보호조치 기준 해설서」를 참고 하면 많은 도움이 됩니다.

데이터베이스 보안 강화를 위한 조치

- 주체(ID), 언제(통제 기간 등), 어디서(IP, Program 등), 객체(ID, Table, Column 등), 행위(Select, DML, DCL 등) 등을 세부적인 정책 설정

- 인증과 별도로 정책 부여시 사용자와 IP를 1:1로 맵핑하여 주체에 대한 정확한 식별(책인추적성 강화)

- 일반 사용자에 대한 데이터베이스 공통 계정 사용 금지

- 반드시 White list 보안 정책 설정

신시웨이의 데이터베이스 접근 통제 솔루션 「페트라(PETRA)」는 개인, 조직, 그룹별 정책 설정으로 주체에 대한 권한 설정이 가능하며 접근 가능 시간, OS계정, DB계정, 터미널명, 클라이언트명등의 세부 속성 설정이 가능합니다. 또한 DML, DCL, DDL등 SQL TYPE별 설정으로 SQL 명령어 통제에 대한 보안성이 우수 합니다. 페트라는 ISMS-P, 방송통신위원회 감사, 금융감독위원회 감사, 행정안전부 감사 등 여러 감사를 통하여 데이터베이스 보안 제품으로서의 우수성을 확인하였습니다.

4. 모니터링(Monitoring)

접근 통제에 대한 정책을 효과적으로 설정하였다면 실질적으로 차단 세션, 차단 SQL등에 대한 감사 모니터링이 진행 되어야 합니다. 세부적으로는 세션, 결과값등의 임계치 설정에 대한 알림을 수신 받아야 이상 징후를 식별하고 탐지할 수 있습니다. 또한 모니터링과 별개로 감사 현황에 대한 데이터 및 리포트를 활용하여 월간, 분기, 연간 보고서를 작성하고 보안 평가를 진행해야 합니다.

데이터베이스 보안 강화를 위한 조치

- 사용자별 접속/차단 통계 리포트 생성 후 변화 추이 분석

- 개인정보 및 민감정보에 대한 접근 이력 관리

- 실시간 경보 알람 설정

- 접속 기록 월 1회 이상 점검

- 관리자에 의한 정책 변경 이력 관리

신시웨이의 데이터베이스 접근 통제 솔루션 「페트라(PETRA)」는 설정에 따라 SMS, E-mail 등 알림을 제공하고 있으며, 설정 기간에 따른 정형 및 비정형 보고서를 제공 하고 있습니다. 페트라 차기 버전에서는 모니터링 강화를 위해 그래프를 통한 실시간 현황 및 이상징후 탐지 기능을 제공합니다.

5. 데이터 암호화(Data Encryption)

개인정보의 안정성 확보조치 기준에는 “제7조(개인정보의 암호화) 개인정보처리자는 고유식별정보, 비밀번호, 바이오 정보를 정보통신망을 통하여 송신하거나 보조저장매체 등을 통하여 전달하는 경우에는 이를 암호화하여야 하며 비밀번호를 저장하는 경우에는 복호화되지 아니하도록 일방향 암호화하여 저장하여야 한다.” 라고 명시 하고 있습니다. 또한 개인정보보호법 제23조에 따라 민감정보를 처리하는 경우 안전조치의무에 따라 안전성확보에 필요한 기술적, 관리적 및 물리적 조치 위해 암호화를 해야 하는데 민감정보란 사상, 신념, 노동조합, 정당의 가입, 탈퇴, 정치적 견해, 건강, 성생활 등에 관한 정보, 그 밖에 정보주체의 사생활을 현저히 침해할 우려가 있는 개인정보(유전정보, 범죄경력자료에 해당하는 정보)를 말합니다.

데이터베이스 보안 강화를 위한 조치

- 안전한 알고리즘 사용(패스워드의 경우 SHA-256 이상의 일방향 암호화 사용)

- 국정원 검증필 암호화 모듈 사용

- 별도의 키 관리 서버 구축 및 안전한 키 보관

- 반드시 White list 보안 정책 설정

신시웨이의 데이터베이스 암호화 솔루션 「페트라 사이퍼(PETRA CIPHER)」는 컬럼 단위 암호화를 통해 개인정보를 보호하며, C언어 기반 모듈 사용으로 빠른 속도로 암·복호화를 진행합니다. 또한, 자사 솔루션인 데이터베이스 접근제어 PETRA와의 완벽한 연동을 통해 실제 IP 기반의 접근 통제를 가능하게 하며, 국제 CC인증 획득으로 페트라의 보안성을 검증 받았습니다.

ISO/IEC 17799에서는 “정보는 다른 중요한 비즈니스 자산과 같이 가치를 가진 자산이며, 따라서 적절하게 보호되어야 한다” 라고 정의하고 있습니다.

즉, 데이터베이스에 저장된 정보는 개인의 자산이자 기업의 자산이기도 합니다. 데이터베이스 보안에서 제품의 완성도와 기능, 엔지니어의 기술력과 대응력도 중요하지만, 보안담당자는 데이터베이스 보안 패치와 지속적인 취약점 진단을 실시하고 불필요한 기능 및 계정을 최소화 하여 데이터베이스 보안성을 최대한 강화하면서 민감정보 및 주요정보를 최소화하여 데이터베이스의 가치는 극대화 하여야 합니다.

또한, 주기적인 데이터베이스 감사 활동 및 모니터링, 데이터베이스 액세스 관리, 데이터베이스 암호화에 더욱더 신경 쓴다면 데이터베이스 보안은 한층 더 강화될 것입니다.

개인정보 처리에 대한 계획 수립과 방법을 고민하는 보안담당자라면 유형1, 2, 3별 적용 대상과 안전조치 기준이 서로 상이하니 「개인정보포털>자료마당>지침자료에서 개인정보의 안전성 확보조치 기준(제2019-47호) 해설서(2019.06, 개정)」을 반드시 참고 하여야 합니다.

데이터베이스 보안 관리에 최적화된 신시웨이 PETRA 시리즈는 신시웨이 홈페이지(www.sinsiway.com) 또는marketing@sinsiway.com 으로 연락 주시면 보다 자세히 확인 하실 수 있습니다.

신시웨이가 보안담당자에게 추천하는 유용한 사이트

개인정보의 안전성 확보 조치 기준

개인정보보호법

2020 Cost of a Data Breach Report

데이터베이스 보안 가이드라인

개인정보보호 포털(자료마당)

한국인터넷진흥원

개인정보보호위원회

개인정보침해 신고센터