데이터 패브릭 구현의 보안 문제

데이터 패브릭은 다양한 소스와 플랫폼에서 데이터를 통합하고 관리하기 위한 강력한 아키텍처 접근 방식으로 등장했습니다. 그러나 이를 구현하면 조직이 데이터 자산의 무결성, 기밀성 및 가용성을 보장하기 위해 해결해야 하는 몇 가지 보안 문제가 발생합니다.

어제 쓴 이야기의 끝에서 저는 데이터 패브릭 구현의 보안 문제에 대한 메모를 게시하겠다고 약속했습니다. 이것은 이 분야에 새로 진입한 사람의 대담한 시도입니다. 이 기사는 몇 가지 데이터 패브릭 플랫폼에 대한 초급 수준의 실험과 일부 실무자와의 토론을 기반으로 작성되었습니다. 이 글은 데이터의 서부 개척 시대를 길들이기 위한 가능한 솔루션으로 이 기술을 이제 막 검토하기 시작한 사람을 위해 작성되었습니다. 이 글은 노련한 데이터 설계자나 실무자를 위해 작성된 것이 아닙니다. 데이터 패브릭 구현과 관련된 주요 보안 문제를 기록하고 잠재적인 솔루션을 탐색하려고 노력했습니다.

데이터 보호 및 개인 정보 보호

데이터 패브릭을 구현할 때 주요 보안 문제 중 하나는 민감한 기밀 데이터를 침해 및 무단 액세스로부터 보호하는 것입니다. 데이터 패브릭이 다양한 도구와 서비스를 통합함에 따라 데이터 처리의 복잡성이 증가하여 잠재적으로 민감한 정보가 더 넓은 범위의 위협에 노출될 수 있습니다.

도전:

1. 공격 표면 증가: 여러 데이터 원본과 서비스를 통합하면 악의적인 행위자의 잠재적 진입점이 확장됩니다.
2. 데이터 노출: 데이터 액세스를 중앙 집중화하면 의도치 않게 권한이 없는 사용자에게 민감한 정보가 노출될 위험이 높아질 수 있습니다.
3. 플랫폼 간 데이터 유출: Microsoft Fabric과 같은 플랫폼의 기본 공유 설정은 의도치 않게 의미 체계 모델을 노출할 수 있으므로 권한이 없는 사용자가 Q&A 기능을 통해 보고서 수준 제한을 우회할 수 있습니다. 멀티 클라우드 아키텍처는 일관되지 않은 보안 태세를 가진 환경 전체에 데이터를 분산시켜 이러한 위험을 더욱 가중시킵니다

솔루션:

1. 역할 기반 액세스 제어를 포함한 강력한 액세스 제어 메커니즘 구현 (RBAC), 속성 기반 액세스 제어 (아박)및 다단계 인증 (MFA). 한 가지 가능한 옵션은 RBAC와 함께 ABAC를 사용하여 최소 권한 액세스를 적용하여 컨텍스트에 따라 권한을 동적으로 조정하는 것입니다.
2. 감사 공유 기본값: Microsoft Fabric과 같은 플랫폼에서 조직 전체 보고서 공유를 사용하지 않도록 설정하고 의미 체계 모델 액세스를 권한 있는 사용자로만 제한합니다.
3. 미사용 및 전송 중인 데이터에 데이터 암호화 기술을 사용합니다. AES-256 또는 양자 저항 알고리즘을 사용하여 전송 중 및 저장 중인 데이터를 보호하여 하이브리드 환경에서도 규정 준수를 보장합니다.
4. 프라이빗 네트워크 연결: Azure Private Link와 같은 솔루션을 사용하여 공용 인터넷 노출에서 중요한 데이터 흐름을 격리합니다.
5. 데이터 액세스 및 사용 패턴을 정기적으로 감사하고 모니터링하여 이상 징후를 감지합니다.

데이터 무결성 및 품질

데이터 패브릭 아키텍처에서는 다양한 데이터 소스를 통합하면 불일치와 오류가 발생할 수 있으므로 데이터 무결성과 품질을 보장하는 것이 중요합니다.

도전:

1. 데이터 불일치: 서로 다른 데이터 소스는 데이터 형식, 품질 표준 및 업데이트 빈도가 다를 수 있습니다. 신중한 의미론 모델의 부족과 기술 계층과의 단절은 데이터 일관성과 데이터 품질에 심각한 위협이 됩니다.
2. 데이터 변조: 데이터 패브릭 아키텍처의 복잡한 특성으로 인해 데이터에 대한 무단 수정을 감지하고 방지하기 어려울 수 있습니다.

솔루션:

1. 데이터 품질 관리 도구 및 프로세스를 구현하여 데이터가 패브릭에 들어올 때 데이터를 검증하고 정리합니다.
2. 데이터 거버넌스 프레임워크를 구축하여 패브릭 전반에 걸쳐 일관성과 정확성을 유지합니다. 의미 체계 모델이 설계되고 물리적 데이터 계층이 의미 체계 계층에 매핑되었는지 확인합니다.
3. 블록체인 또는 기타 불변 원장 기술을 사용하여 데이터 무결성과 추적성을 보장합니다.

규정 준수 및 규제 요구 사항

GDPR, HIPAA 등과 같은 업계 표준 및 규정을 준수하는 것은 데이터 패브릭 구현에서 중요한 과제입니다.

도전:

1. 국경 간 데이터 전송: 데이터 패브릭 아키텍처에는 다양한 규정 준수 요구 사항을 가진 여러 관할권 간에 데이터를 이동하는 작업이 포함될 수 있습니다.
2. 데이터 보존 및 삭제: 데이터 보존 정책 및 잊혀질 권리 요청을 준수하는 것은 분산 환경에서 복잡할 수 있습니다.

솔루션:

1. 관련 규정에 부합하는 포괄적인 데이터 거버넌스 정책을 구현합니다.
2. 데이터 카탈로그 및 메타데이터 관리 도구를 사용하여 데이터 계보를 추적하고 규정 준수 보고를 용이하게 합니다.
3. 개인 식별 정보를 보호하기 위해 데이터 마스킹 및 익명화 기술을 사용합니다. (PII). AI 기반 메타데이터 태깅을 사용하면 기계 학습을 사용하여 PII/PHI 데이터를 자동으로 분류하고 수동 오류를 줄이며 감사 정확도를 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.
4. 중앙 집중식 정책 엔진: 메타데이터 기반 거버넌스 도구를 배포하여 GDPR, CCPA 등에 부합하는 암호화, 마스킹 및 보존 정책을 자동으로 적용합니다.

위협 탐지 및 대응

데이터 패브릭 환경에서 잠재적인 위협을 식별하고 완화하려면 정교한 보안 조치와 지속적인 모니터링이 필요합니다.

도전:

1. 복잡한 공격 벡터: 데이터 패브릭 아키텍처의 상호 연결된 특성으로 인해 보안 위협을 탐지하고 격리하기가 어려울 수 있습니다.
2. 위협 대응 지연: 데이터 패브릭의 분산 특성으로 인해 보안 사고 식별 및 대응이 지연될 수 있습니다.

솔루션:

1. 기계 학습과 인공 지능을 활용하여 이상 징후와 잠재적 위협을 식별하는 고급 위협 탐지 시스템을 구현합니다.
2. 데이터 패브릭 아키텍처에 특별히 맞춤화된 사고 대응 계획을 개발하고 유지 관리합니다.
3. 정기적인 보안 평가와 침투 테스트를 수행하여 취약점을 식별합니다.

직물 자체 고정

데이터 패브릭은 민감한 비즈니스 크리티컬 정보를 처리하므로 사이버 공격의 매력적인 표적이 됩니다. 직물 자체를 고정하는 것은 중요한 과제입니다.

도전:

1. 중앙 집중화 위험: 데이터 패브릭은 데이터 관리를 중앙 집중화하지만 보안 관점에서 단일 실패 지점도 생성합니다.
2. 보안 구현의 복잡성: 분산 아키텍처 전반에 걸쳐 강력한 보안 조치를 구현하는 것은 복잡하고 리소스 집약적일 수 있습니다.

솔루션:

1. 데이터 패브릭 아키텍처를 구현할 때 "설계에 의한 보안" 접근 방식을 채택합니다.
2. 사이버 보안 메시 접근 방식을 구현하여 패브릭 전반에 걸쳐 보안 제어를 통합합니다.
3. 알려진 취약성을 해결하기 위해 데이터 패브릭의 모든 구성 요소를 정기적으로 업데이트하고 패치합니다.
4. 데이터 공유 워크플로 재설계: 유출 위험이 내재된 플랫폼의 경우 기본 공유 동작을 수정하고 사용자에게 보안 관행을 교육합니다

결론

데이터 패브릭 아키텍처를 구현하면 데이터 통합 및 관리 측면에서 상당한 이점을 얻을 수 있습니다. 그러나 신중하게 해결해야 하는 복잡한 보안 문제도 발생합니다. 데이터 보호, 무결성, 규정 준수, 위협 탐지 및 패브릭별 보안 조치를 포괄하는 포괄적인 보안 전략을 채택함으로써 조직은 위험을 완화하고 데이터 패브릭 아키텍처의 잠재력을 최대한 활용할 수 있습니다.

데이터 패브릭 기술이 계속 발전함에 따라 조직은 새로운 보안 위협과 모범 사례에 대한 최신 정보를 얻어야 합니다. 데이터 패브릭 구현의 보안 문제를 해결하기 위한 강력한 솔루션을 개발하려면 데이터 관리와 보안 전문가 간의 지속적인 연구와 협력이 필수적입니다.

저는 보안 전문가가 아닌 데이터 거버넌스 실무자입니다. 내용을 풍부하게 하기 위해 의견을 추가하십시오.