도처에서 데이터의 중요성이 그 어느 때보다 높습니다. 그러나, 귀하에게 양질의 데이터가 있다고 생각할 수 있지만, 귀하에게도 데이터 무결성이 있습니까?
데이터 무결성은 데이터가 저장, 수집 및 사용되는 방법에 관계없이 데이터를 항상 정확하고, 신뢰할 수 있으며, 일치하게 유지하려는 노력을 의미합니다. 사이버 보안의 무결성에 영향을 미칠 수 있는 변수와 데이터 양이 계속해서 증가하는 상황에서, 원활한 비즈니스 운영을 위한 데이터 무결성의 중요성은 앞으로 몇 개월, 몇 년 동안나 더욱 높아질 것입니다.
그러면 이는 실제로 어떻게 작동하며, 데이터 무결성을 가능한 한 최상으로 보장하려면 어떻게 해야 합니까? 이 문서에서는 데이터 무결성의 이점과 위험, 그리고 장기간에 걸쳐 유지 관리하는 방법에 대해 설명합니다.
데이터 무결성은 어떻게 작동합니까?
실제로, 데이터 무결성은 데이터베이스를 사용하여 유지 관리되며, 여기에는 다양한 조치와 보호 장치가 적용됩니다. 이러한 조치는 데이터의 유형과 데이터의 용도에 따라 다양한 솔루션에서 구현되고 시행됩니다. 여기에는 공급망 관리 (SCM), 전사적 자원 관리(ERP), 고객 관계 관리(CRM) 시스템이 포함됩니다.
다음 두 유형의 데이터 무결성을 구분하는 것이 중요합니다.
신체적 무결성
물리적 무결성은 데이터를 저장 및 검색할 때 완전하고 정확한 상태를 유지하고 유형의 위험으로부터 보호하는 것을 의미합니다. 여기에는 서버 및 하드 드라이브의 침식, 데이터의 지리적 위치에 영향을 미치는 자연 재해, 전원 중단 및 데이터베이스 기능을 방해하는 해커가 포함될 수 있습니다.
논리 무결성
논리 무결성는 눈에 띄지 않은 면을 포함하여 데이터가 사용될 때 변경되지 않도록 합니다. 여기에는 데이터 중복을 방지하는 개체 무결성이 포함됩니다. 정확도를 보장하는 도메인 무결성; 적절한 저장과 사용을 보장하는 참조 무결성; 및 사용자 정의 무결성으로, 데이터가 의도한 목적을 위해 적절하게 사용되도록 규칙과 제한이 적용됩니다.
데이터 무결성의 이점은 무엇입니까?
데이터 무결성이 없으면 다음과 같이 생각할 수 있는 모든 데이터 사용 사례에서 데이터의 모든 가치를 실현할 수 없습니다:
제품/서비스 품질
데이터 무결성을 사용하면 최종 사용자와 고객은 재무 상태에 관계없이 원하는 서비스를 받습니다. 금융 앱 명세서 또는 패션 소매점에서 구매할 옷에 대한 개인화된 추천을 받을 수 있습니다. 이 모든 것은 조직 자체뿐만 아니라 데이터를 올바르게 처리하는 고객의 능력에 대한 신뢰와 신뢰를 최대화하기 위해 매우 중요합니다. 이리저리 돌아다니고 경쟁 제품으로 전환하는 것이 그 어느 때보다 쉬워진 오늘날, 이는 애플리케이션의 수익이나 전반적인 성공에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.
사용자의 안전 및 개인 정보 보호
기관에서 처리하는 환자 기록이나 은행 회사에서 저장 및 처리하는 금융 데이터 등, 많은 유형의 데이터는 매우 중요합니다. 또한, 대중은 데이터 보호 및 활용에 대한 인식이 그 어느 때보다 높으며 기업과 조직의 정보를 안전하게 보호하기를 기대합니다. 데이터를 정확하고 일관성 있게 유지하는 데이터 무결성 조치는 중요한 안전을 보장합니다.
실수 및 오류 감소
데이터 무결성 문제는 보통 단순한 사람의 실수로 인해 발생합니다. 여기에는 정보를 데이터베이스에 잘못 입력하거나, 부정확한 정보를 입력하거나, 이미 있는 데이터를 복제하거나, 동의한 데이터 프로토콜 및 절차를 위반하는 작업이 가능합니다. 이는 경험 부족, 관리 부족, 또는 단순히 실수로 인해 발생할 수 있지만 모두 데이터 무결성을 통해 근원적으로 해결할 수 있는 오류입니다.
원활한 운영 워크플로
데이터 무결성이 확보되지 않으면 비즈니스 프로세스가 생각보다 빠르고 원활하게 실행되지 않습니다. 또한, 문제를 수정하는 데 시간, 비용 및 노력이 소요될 수 있으며, 이는 심각한 업무 중단을 유발할 수 있습니다. 결과적으로 데이터 무결성을 보장하기 위한 사전 조치를 취하는 것이 모든 것이 원활하게 실행되도록 하는 데 큰 영향을 미칠 수 있습니다.
규정 준수 강화
금융 및 의료 등 많은 산업에서 데이터 수집, 저장, 처리 방법에 대해 엄격한 법률 요구 사항을 적용하고 있습니다. 데이터 무결성을 통해 조직은 이러한 요구 사항을 충족하고 규제 기관, 감사자 및 기타 이해 관계자에게 무결성과 투명성을 보다 쉽게 보여 주어 조직의 평판을 더욱 높일 수 있습니다.
데이터 무결성과 데이터 품질의 차이점은 무엇입니까?
데이터 무결성과 데이터 품질은 일반적인 오해이며, 이 둘은 매우 밀접하게 연결되어 있기 때문에 둘을 구분하는 것이 중요합니다. 데이터 무결성 자체는 데이터 수명 주기에 따른 데이터의 정확성과 일관성, 무단 변경 없이 원래 상태로 유지하는 것을 의미합니다. 반면, 데이터 품질은 정확도, 완전성, 접근 가능성 등으로 데이터의 의도된 목적에 얼마나 도움이 되는지에 관한 것입니다.
가장 큰 데이터 무결성 위험은 무엇입니까?
수집, 저장, 전송 전반에는 데이터의 분실, 도난, 손상, 수정 등의 상황에서 데이터 무결성이 손상될 위험이 항상 있습니다. 주의해야 하는 주요 위험은 다음과 같습니다:
사람의 실수
위에서 언급한 것처럼 사람의 실수로 인해 데이터 무결성이 저하될 수 있습니다. 또한, 인간이 자신의 실수를 깨닫지 못하거나, 보복 또는 실직이 두려워 보고하지 않을 경우, 이러한 무해한 실수가 오랫동안 광범위한 결과를 낳을 수 있습니다.
사이버 공격
사이버 범죄 의 위험은 날로 증가하고 있으며, 데이터베이스 내의 정보를 점유, 중단 또는 파괴할 목적으로 데이터베이스를 표적으로 하는 지능형 데이터베이스에 대한 공격도 그 어느 때보다 커지고 있습니다. 공격 성공의 결과는 운영(데이터를 사용할 수 없거나 손상된 경우), 평판(위반에 대한 정보가 공개되는 경우), 재정(데이터 및/또는 비즈니스에 대한 대가로 피소된 경우)일 수 있습니다. 중단으로 인해 손실됩니다). 중단).
데이터 전송 문제
데이터가 한 위치에서 다른 위치로 전송될 때 손상될 수 있으며, 이는 데이터베이스 위치 간에 종종 발생할 수 있습니다. 즉, 데이터가 대상 테이블에는 있지만 소스 테이블에는 표시되지 않는 경우입니다. 이러한 인시던트가 발생하면 피해가 심각할 수 있으며 수정하는 데 많은 시간이 소요될 수 있습니다.
오작동하는 하드웨어
이전 요점과 마찬가지로 제대로 작동하지 않는 하드웨어로 인해 데이터가 손상되거나 접근하지 못할 수 있습니다. 장치가 요구되는 작업 부하를 더 이상 처리할 수 없게 된 장치가 원인일 수 있습니다.
데이터 중복
데이터베이스에 데이터가 더 이상 필요하지 않다면 그것은 단순히 데이터 관리에 방해가 되고 프로세스를 복잡하게 만드는 것입니다. 또한 분석을 수행할 때 해당 데이터를 고려하면 결과가 부정확할 수 있으며 관련된 모든 데이터의 무결성을 근본적으로 훼손할 수 있습니다.
부실한 데이터베이스 디자인
데이터 무결성을 유지하고 실수로 오류 및 불일치가 발생할 위험을 줄이기 위해서는 데이터베이스를 올바르게 구조화하는 것이 중요합니다. 데이터베이스 디자인이 처음에는 목적에 적합할 수 있지만 데이터 볼륨이 확장되고 새 정보가 통합되므로 반드시 그렇지 않을 수도 있습니다.
데이터 무결성을 보장하는 방법
향후 몇 년 동안 데이터 무결성을 유지하기 위해 취할 수 있는 몇 가지 실질적 및 기술적 단계가 있습니다. 그 중 어느 것도 그 자체로 만년필이 될 수는 없지만, 이 모든 것을 조합하여 활용하면 상당한 도움이 될 것입니다:
백업
데이터를 정기적으로 백업하는 것은 일반적인 보안 모범 사례에서 가장 기본적인 부분입니다. 그러나 이 방법은 예기치 않은 이벤트로 인해 데이터가 영구적으로 손실될 위험을 최소화하므로 데이터 무결성을 보장할 때 특히 가치가 있습니다. 데이터를 백업하는 빈도가 높을수록 위험 수준은 낮아집니다. 이는 조직에 최근에 전환할 백업 데이터가 있기 때문에 랜섬웨어 공격 의 영향을 줄이는 데 도움이 됩니다.
암호화 및 접근 제어
누구도 필요하지 않은 데이터에 접근할 수 없어야 합니다. 따라서 데이터 암호화를 유지하고 접근 제어를 강화하는 것이 데이터 무결성을 유지하는 데 중요한 부분입니다. 좋은 방법은 사용자가 자신의 자격 증명을 통해 증명할 수 있을 때까지 모든 접근을 무단으로 간주하는 '제로 트러스트' 접근 방식입니다. 이를 통해 악의적인 행위자가 사용자를 가장하거나, 시스템을 해킹하고, 악의적인 목적을 위해 데이터에 접근할 수 있는 위험을 최소화합니다.
확인 및 검증
데이터가 정확한지 확인하려면 데이터 확인과 검증이 매우 중요합니다. 특히 출처가 알 수 없거나 데이터 정확도에 대한 안정성을 이전에 증명한 적이 없는 경우입니다. 검증은 데이터를 입력하는 시점에 데이터가 사전 정의된 기준을 충족하는지 확인하는 반면, 확인 프로세스는 기준과 데이터 사용 사례가 변경되는 시기를 포함하여 장기간에 걸쳐 데이터가 해당 기준을 계속 충족하는지 확인합니다.
중복 제거
중복된 데이터를 제거하는 것은 운영 관점에서만 중요한 것이 아니라 주요 보안 프로세스이기도 합니다. 보안 데이터베이스 내의 정보가 문서, 스프레드시트, 이메일 등의 보안되지 않은 위치에 복제되는 경우가 너무 많습니다. 보안되지 않은 버전을 제거하면 중요한 데이터가 조직의 보안 조치의 경계 내에 있는 상태로 유지됩니다.
훈련 및 교육
우수한 사이버 보안은 사람으로부터 시작되며, 일상적으로 대용량의 데이터를 처리하는 사람은 데이터 무결성을 유지하기 위해 무엇을 해야 하는지를 알고 있어야 합니다. 정기적인 사이버 보안 훈련을 통해 최신 정보를 얻을 수 있고, 데이터 무결성 문제의 일반적인 원인을 이해하는 데 도움이 되며, 모범 사례 및 데이터 무결성 프로토콜을 위한 프레임워크를 구축하는 데 도움이 됩니다.
정기적 감사
데이터 무결성 문제가 발생했을 때, 문제의 원인을 신속하게 파악하면 영향을 최소화하고 문제가 다시 발생하지 않도록 하는 데 도움이 될 수 있습니다. 강력한 보고 절차와 우수한 감사 추적을 갖추고 있으면 영향을 받는 데이터의 단계를 더 빠르고 쉽게 추적할 수 있습니다. 이는 보안 팀이 인시던트가 언제, 어떻게, 왜 발생했는지 정확히 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다.
강력한 보안 솔루션
위의 모든 것을 사용 가능한 가장 강력한 최신 보안 솔루션과 함께 사용해야 합니다. 이 솔루션은 악성 코드 나 무단 접근과 같은 문제가 발생하는 경우 즉시 조치를 취할 수 있습니다. Kaspersky Security for Endpoint 는 무단 접근을 방지하고, 악성 코드로부터 보호하며, 엔드포인트 및 저장소 시스템 전체의 데이터 무결성을 보장하도록 설계되었습니다.
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