데이터 마스킹과 데이터 누출 방지의 차이점

데이터 마스킹은 유사한 구조와 형식을 유지하는 가상 또는 암호화된 데이터로 원본 데이터를 대체하거나 난독화하여 민감한 정보를 보호하는 데 사용되는 기술입니다. 이 방법은 테스트, 교육 또는 분석 목적으로 데이터를 공유하거나 사용해야 하는 상황에서 일반적으로 사용되지만, 실제로 민감한 정보는 기밀로 유지되어야 합니다. 데이터 마스킹은 조직이 데이터 개인 정보 보호 규정을 준수하고, 데이터 침해 위험을 줄이고, 데이터 세트에 포함된 정보를 소유한 개인의 개인 정보를 보호하는 데 도움이 됩니다.

데이터 유출 방지(DLP)는 민감한 정보를 무단 액세스, 공개 또는 오용으로부터 보호하기 위해 고안된 전략, 정책 및 도구 모음입니다. DLP의 주요 목적은 개인 정보, 지적 재산권, 영업 비밀 등의 기밀 데이터가 조직의 네트워크나 시스템 외부로 우발적 또는 의도적으로 유출되는 것을 방지하는 것입니다.

시장에서는 고지식한 주장을 받아들이고 녹색 사과와 빨간 사과가 다르다고 주장하는 것처럼 보일 수도 있습니다. 결국, 데이터 마스킹과 DLP는 모두 애플리케이션과 API에서 사용하는 중요한 데이터 필드를 "마스킹"하거나 "난독화"하기 위해 동일한 기술에 의존하는 경향이 있습니다. 

차이점은 두 가지입니다. 

첫째, 데이터 마스킹의 주요 사용자는 개발자, 데이터 과학자, MLOps입니다. 그들은 실제 고객 데이터를 테스트하고 교육하거나 분석해야 하는 직원이나 파트너입니다. 익명을 유지하고 싶어하는 고객, 그리고 회사 개인정보 보호정책에 따라 익명을 보장받았을 수 있는 고객을 위험에 빠뜨립니다. DLP 사용자는 궁극적으로 비즈니스의 핵심입니다. 계좌 및 신용카드 번호 등의 민감한 정보를 가리는 것을 요구하는 규정을 준수하는 것은 기업의 책임이며, 데이터가 유출되면 기업은 피해를 입습니다. 기업이 소비자를 보호하기 위해 DLP를 사용한다고 주장할 수도 있고 실제로 그렇게 하지만 주된 동인은 일반적으로 규정입니다. 

둘째, DLP는 개인정보의 특정 하위 집합만 식별하고 마스킹합니다. 청구서를 받으면 계좌번호는 가려지지만 이름과 주소는 가려지지 않습니다. 데이터 마스킹을 사용하면 고객의 익명성을 유지하기 위해 이름, 주소 및 기타 식별 정보가 난독화되는 경우가 많습니다. 특히, 사용 사례가 분석을 목표로 하고 마케팅이나 예측 목적으로 고객 전반에서 패턴과 관계를 찾는 경우이지만 특정 고객을 식별하지 않아야 할 이유가 있는 경우에 그렇습니다.