데이터 토큰화란 무엇인가요?
데이터 토큰화는 민감한 데이터를 잠재적인 노출로부터 보호하기 위해 비민감한 “토큰”으로 대체합니다. 이러한 자리 표시자는 실제 데이터에 대한 접근이 필요하지 않은 안전하지 않은 환경에서 사용할 수 있으며, 실제 데이터에 대한 토큰 매핑은 안전한 환경에 보관됩니다. 토큰은 완전히 무작위일 수도 있고, 주소, 전화번호 또는 정부 ID 번호와 같은 실제 데이터의 형식을 유지하도록 설계될 수도 있습니다.
토큰화는 조직이 데이터 유출 및 규제 비준수의 위험을 줄이기 위해 채택할 수 있는 한 가지 접근 방식입니다. 실제 데이터가 필요하지 않은 곳에서 민감한 데이터를 토큰으로 대체함으로써, 조직은 해당 시스템이 공격자에 의해 손상될 경우 데이터 유출의 위험을 제거합니다. 또한, 실제 민감한 데이터에 접근할 수 없는 시스템은 컴플라이언스 감사의 범위 밖에 있을 수 있어, 컴플라이언스를 더 간단하고 저렴하게 만듭니다.
데이터 토큰화가 작동하는 방식
토큰화는 사람이나 사물에 코드 이름을 부여하는 것과 같습니다. 실제 이름을 사용하는 대신, 모든 커뮤니케이션 및 문서에서 에이전트 블루로 언급됩니다. 이렇게 하면 도청자가 그 사람의 실제 신원을 알지 못하게 됩니다.
토큰화 시스템은 실제 데이터와 자리 표시자 간의 민감한 매핑을 보호하는 중앙의 안전한 금고를 유지합니다. 민감한 데이터가 시스템에 들어오면, 토큰화 시스템으로 전송되어 토큰을 생성하고 금고에 토큰과 실제 데이터 간의 매핑을 저장합니다.
이러한 토큰은 다양한 형식으로 제공될 수 있습니다. 예를 들어, 조직은 고정 길이의 완전히 무작위 토큰을 생성할 수 있습니다. 또는 토큰화는 형식 보존 방식으로, 실제 데이터처럼 보이는 토큰을 생성할 수 있습니다. 예를 들어, 주소 123 Main St는 385 W Elm Ave로 토큰화될 수 있습니다. 중요하게도, 안전한 금고에 접근하지 않고는 이 체계를 역전시켜 비토큰화된 값을 검색할 수 있는 방법이 없습니다.
토큰화가 완료되면, 실제 데이터가 필요하지 않은 모든 곳에서 실제 데이터 대신 토큰이 사용됩니다. 토큰은 고유하므로 특정 계정이나 기록을 고유하게 식별하고 추적하는 데 사용할 수 있지만, 제공되는 정보는 모두 잘못된 것입니다. 그러나 실제 데이터가 필요하다면, 금고에서 검색할 수 있습니다. 예를 들어, 고객의 실제 주소에 접근할 수 있는 시스템은 청구 및 배송을 처리하는 시스템뿐입니다.
데이터 토큰화 vs 암호화 vs 마스킹
기업은 민감한 데이터가 노출되거나 남용될 위험을 관리하기 위해 다양한 통제를 구현할 수 있습니다. 가장 대표적인 사례는 다음과 같습니다.
- 토큰화: 토큰화는 민감한 데이터를 고유하고 비민감한 토큰으로 대체하며, 이들 간의 매핑을 안전한 금고에 저장합니다. 토큰은 토큰화된 데이터의 형식을 유지할 수 있어, 시스템이 특정 형식의 데이터를 기대할 경우 유용할 수 있습니다. 이 접근 방식에서는 토큰 금고가 단일 실패 지점이 되어, 손상될 경우 모든 민감한 데이터가 노출됩니다.
- 암호화 암호화 알고리즘은 복호화 키에 접근하지 않으면 되돌릴 수 없는 방식으로 데이터를 혼란스럽게 만듭니다. 암호화를 사용하면, 암호화된 데이터에 대한 접근을 보호하기 위해 복호화 키에 대한 접근이 제어됩니다.
- 마스킹: 마스킹은 민감한 데이터의 일부를 다른 문자로 대체하며, 이는 되돌릴 수 없습니다. 예를 들어, 많은 시스템은 신용 카드 번호의 마지막 네 자릿수만 표시하고 나머지는 별표로 대체합니다.
데이터 보호 방법 비교
사용 사례 및 산업
토큰화는 규제 요구 사항 준수를 단순화하는 데 일반적으로 사용되는 도구입니다. PCI DSS, HIPAA, GDPR 및 유사한 법률은 다양한 유형의 민감한 데이터를 보호하기 위한 엄격한 요구 사항을 시행합니다. 토큰화는 금고가 안전하게 유지되는 한, 실제 데이터와 동일한 수준으로 보호할 필요가 없기 때문에 이러한 맥락에서 유용합니다.
예를 들어, 의료 연구는 토큰화가 정기적으로 사용되는 주요 사례입니다. 이 연구에서 의사들은 시험 중인 약물이나 위약을 받는 환자의 신원을 알지 못할 수 있으며, 이는 결과에 우연히 편향을 주지 않도록 하기 위함입니다. 이 시나리오에서 환자들은 의사들이 그들의 실제 신원이나 의료 기록에 접근할 수 없도록 고유하게 식별하는 식별자(예: 토큰)를 부여받게 됩니다.
토큰화는 특정 시스템이 실제 데이터를 보유하기에 충분히 안전하고 신뢰할 수 없는 맥락에서도 사용될 수 있습니다. 예를 들어, 판매 시점(POS) 단말기나 클라우드 인프라는 실제 정보에 접근할 필요가 없을 때 민감한 데이터를 대체하기 위해 토큰을 사용할 수 있습니다.
데이터 토큰화의 이점, 위험 및 한계
토큰화는 여러 가지 이유로 데이터 보안을 위한 유용한 도구입니다.
- 노출 감소: 토큰화는 민감한 데이터를 필요로 하지 않는 시스템에서 이를 나타내기 위해 자리 표시자를 사용합니다. 이로 인해 시스템이 가지고 있지 않은 데이터를 노출할 수 없으므로 데이터 유출의 위험이 줄어듭니다.
- 간소화된 규정 준수: 규정은 민감한 정보를 보호하기 위해 보안 통제 및 감사를 의무화합니다. 토큰화는 민감한 데이터에 접근할 수 있는 시스템을 제한함으로써 규정 준수의 범위를 줄입니다.
- 형식 보존: 토큰화된 데이터는 기본 데이터의 형식을 보존할 수 있습니다. 이로 인해 특정 형식의 데이터를 기대하는 시스템에서 사용할 수 있습니다.
그러나 토큰화는 완벽한 해결책이 아닙니다. 여러 가지 한계가 있으며, 그 중 일부는 다음과 같습니다:
- 금고 중앙화: 토큰화는 실제 데이터와 관련된 토큰 간의 매핑을 보호하기 위해 안전한 금고에 의존합니다. 이 금고가 손상되면 민감한 데이터가 노출됩니다.
- 공급업체 종속성: 토큰화는 필요에 따라 데이터를 토큰화하거나 조회할 수 있는 능력을 요구합니다. 이 프로세스가 특정 공급업체 솔루션에 의존하는 경우, 이는 공급업체 종속의 위험을 초래합니다.
- 확장성 및 신뢰성: 안전한 금고는 토큰을 사용하여 해당 데이터를 조회할 수 있는 유일한 장소이기 때문에 단일 실패 지점입니다. 금고가 과부하되거나 다운되면 성능과 가용성이 저하될 수 있습니다.
데이터 토큰화를 다른 제어와 통합하기
토큰화는 효과적인 데이터 보안 전략의 한 요소이며, 암호화나 마스킹과 같은 다른 방법과 함께 적용되어야 합니다. 일반적으로, 토큰화는 민감한 데이터에 접근할 필요가 없는 시스템에 적합하며, 그 대신 특정 형식의 고유 식별자가 필요합니다.
대조적으로, 암호화는 민감한 데이터를 노출로부터 보호하는 가역적인 방법을 제공하여, 전송 중이거나 데이터베이스에 저장된 데이터를 보호하는 데 적합합니다. 이는 실제 데이터에 대한 접근이 필요한 시스템을 보호할 수 있는 옵션을 제공함으로써 토큰화를 보완합니다.
토큰화 대 기타 제어를 위한 결정 매트릭스
데이터 토큰화 요약
데이터 토큰화는 민감한 데이터를 비민감한 토큰으로 교체하여 노출로부터 보호합니다. 민감한 데이터에 접근할 필요가 없는 시스템에서 민감한 데이터를 제거함으로써, 토큰화는 데이터 유출 위험과 규제 준수 요구 사항의 범위를 줄입니다.
Cato SASE 클라우드 플랫폼은 글로벌 PoP 네트워크에 통합된 토큰화 지원 제어로 데이터 손실 방지(DLP)를 구현하기 위한 간단한 솔루션을 제공합니다. 토큰화를 다른 데이터 보호 기술과 결합함으로써, Cato는 기업이 보안 및 규정 준수 요구 사항을 충족하는 데 필요한 도구를 제공합니다. 카토의 DLP 및 데이터 보호 솔루션 탐색하기.
자주 묻는 질문
데이터 토큰화와 암호화의 차이는 무엇인가요?
데이터 토큰화는 민감한 데이터를 비민감한 토큰으로 교체하면서 안전한 환경 내에서 조회 테이블을 유지합니다. 암호화는 데이터에 대한 수학적 변환을 수행하며, 이는 올바른 복호화 키에 접근해야만 역전할 수 있습니다.
데이터 토큰화가 PCI DSS 또는 GDPR 감사 범위를 줄이나요?
토큰화는 민감한 데이터에 접근할 수 있는 시스템 집합을 줄임으로써 PCI DSS 및 GDPR 감사 범위를 줄일 수 있습니다. 토큰화가 이루어지면, 실제 데이터에 접근할 수 있는 시스템만이 – 토큰이 아닌 – 준수 요구 사항 및 감사의 대상이 됩니다.
토큰 금고가 침해되면 어떻게 되나요?
토큰 금고는 토큰과 그들이 나타내는 실제 데이터 간의 완전한 매핑을 유지합니다. 침해될 경우, 이는 민감한 데이터를 노출시키고 공격자가 다른 시스템에서 가져온 데이터와 실제 신원을 연결할 수 있게 합니다. 이러한 이유로, 토큰 금고는 단일 실패 지점이며 암호화, 접근 제어 및 유사한 보안 모범 사례로 보호되어야 합니다.
토큰화된 데이터를 분석에 사용할 수 있나요?
토큰화는 민감한 데이터를 고유한 토큰으로 대체하여 토큰화된 데이터에 대한 분석을 수행할 수 있게 합니다. 그러나 토큰화의 결과로 일부 정보가 손실되어 수집할 수 있는 유용한 데이터가 제한됩니다. 예를 들어, 회사는 제품이 몇 개 판매되었는지 알 수 있지만, 이를 위치별로 나누어 볼 수는 없습니다.
데이터 토큰화만으로 충분한가요?
데이터 토큰화는 데이터 보안 프로그램의 한 측면이며 암호화, DLP 및 접근 제어를 대체하지 않습니다. 토큰화는 실제 민감한 데이터에 접근할 수 있는 시스템 집합을 줄일 뿐이며, 이 데이터에 접근해야 하는 시스템에서 데이터를 보호할 방법을 제공하지 않습니다. 예를 들어, 청구 및 배송 시스템은 토큰화된 주소가 아닌 실제 주소에 접근해야 합니다.
금고 없는 토큰화가 토큰 금고를 사용하는 것보다 더 안전한가요?
아니요. 금고 없는 토큰화는 데이터를 토큰화된 형태로 변환하기 위해 수학 공식을 사용합니다. 이 접근 방식은 이를 수행하는 데 사용되는 알고리즘의 비밀에 의존합니다. 공격자가 알고리즘을 추측하거나 알게 되면, 모든 토큰화된 데이터가 노출됩니다.
데이터 토큰화가 시스템 성능에 어떤 영향을 미치나요?
토큰화는 토큰화된 데이터를 사용하는 시스템에서 성능에 미치는 영향이 최소화되며, 특히 형식 보존 토큰화가 사용될 경우 더욱 그렇습니다. 그러나 데이터가 토큰화되거나 실제 데이터를 토큰 금고에서 검색해야 하는 작업은 토큰화 시스템과의 통신이 필요하기 때문에 느려집니다. 이는 중앙 집중식이며 단일 실패 지점입니다. 이러한 성능 영향은 암호화보다 낮을 수 있으며, 특히 클라우드 환경에서 부하 하에 토큰화를 벤치마킹해야 합니다.
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