SAP S/4HANA 비운영 시스템에서 개인정보(PII)를 익명화하고 GDPR을 준수하는 방법

SAP 비운영 시스템은 보안의 사각지대인가요?

귀사의 최고정보보호책임자(CISO)는 SAP S/4HANA 운영 시스템이 다중 인증(MFA), 지속적인 위협 모니터링, 그리고 강력한 접근 통제로 보호되고 있다는 사실에 안도하고 있을 것입니다.

하지만 많은 SAP 보안 관리자와 데이터 프라이버시 담당자들이 밤잠을 설치게 만드는 중요한 질문이 있습니다. 운영 데이터는 안전할 수 있지만, 테스트(Test), 개발(Development), 품질보증(QA) 시스템은 어떻습니까?

SAP Cloud Services에 대한 SAP의 Data Processing Agreement(DPA)는 고객이 비운영 시스템에 개인정보(PII)를 저장할 수 없음을 명확히 규정하고 있습니다. 이는 보안의 사각지대이며, 많은 규정 준수 통제가 위반될 수 있는 영역입니다.

아마 다음 두 질문에 대한 답이 모두 명확한 ‘예’라는 사실을 인지하지 못하고 있을 수 있습니다.

• 고객, 공급업체 및 직원과 관련된 개인정보(PII)는 비운영 시스템에서 난독화되어야 합니까? 그렇습니다!
• 이해관계자의 개인정보를 보호하고 기업을 심각한 보안 침해로부터 보호하기 위해 개인정보(PII)는 익명화되거나 암호화되어야 합니까? 그렇습니다!

현실적으로 비운영 시스템은 혁신을 위해 필수적입니다. 개발자와 컨설턴트는 새로운 설정을 테스트하고, 운영 이슈를 해결하며, 새로운 기능을 개발하기 위해 실제 데이터 구조에 접근해야 합니다. 그러나 이러한 필수 작업은 동시에 위험도 초래합니다.

귀사에서도 다음과 같은 질문이 제기된 적이 있을 수 있습니다.

• 감사(Audit) 및 검토 과정에서 GDPR 준수와 관련된 우려 사항이 발견된 적이 있습니까?
• 비운영 시스템에 문제 해결 또는 변경 작업을 위해 개발 또는 설정 권한을 가진 컨설턴트가 접근하고 있습니까?

이 질문들 중 하나라도 ‘예’라면, 현재의 비운영 시스템 보안 전략은 규제 기관의 벌금과 기업 이미지 훼손 위험에 귀사를 노출시키고 있는 것입니다.

문제는 명확합니다. 테스트를 위해 기능적으로 유효하고 현실적인 데이터가 필요하지만, 실제 개인정보를 노출할 수는 없습니다. 그렇기 때문에 단순한 데이터 복사만으로는 더 이상 충분하지 않습니다. S/4HANA 전환과 데이터 프라이버시 법률의 강화는 보다 지능적인 접근 방식을 요구하고 있습니다.

이번 블로그에서는 비운영 환경에서 발생할 수 있는 세 가지 주요 위험을 살펴보고, 필수적인 데이터 활용성을 유지하면서 GDPR 규정을 준수할 수 있는 검증된 솔루션을 소개합니다.

SAP 비운영 환경의 세 가지 위험은 무엇인가? 

엄격하게 보호되는 운영 시스템에 적용되는 보안 사고방식은 개발, 테스트 및 품질보증 환경에는 그대로 적용되지 않습니다. 이러한 시스템은 운영에 필수적이지만, 더 많은 유연성과 접근 권한이 필요하고 실제 데이터의 복사본을 포함하는 경우가 많기 때문에 본질적으로 더 취약합니다. 

리스크 1: 컨설턴트 및 개발자 취약성 

가장 즉각적인 위험 중 하나는 비운영 환경에 대한 임시 또는 외부 접근 권한의 필요성입니다.

외부 컨설턴트, 시스템 통합업체(SI)의 지원팀, 디버깅 권한을 가진 개발자 또는 시스템 관리자 등은 시스템 문제 해결 및 설정 작업을 위해 광범위한 권한이 필요합니다.

위험 요소:
이러한 사용자가 실제 개인정보(PII)가 마스킹되지 않은 상태로 포함된 비운영 시스템에 접근하는 순간, 보안 허점이 발생합니다. 단순한 보안 실수나 우발적인 정보 노출만으로도 심각한 개인정보 침해가 발생할 수 있으며, 비운영 시스템은 운영 시스템 수준의 강력한 통제 환경 밖에 있는 경우가 많습니다.

리스크 2: GDPR 및 데이터 프라이버시 위반 

GDPR을 비롯한 데이터 프라이버시 관련 규제는 개인정보 보호 의무에 있어 운영 시스템과 비운영 시스템을 구분하지 않습니다.

위험 요소:
규제 기관이 조사 과정에서 비운영 환경에 실제 직원 또는 고객의 개인정보(이름, 급여, 주소 등)가 노출되어 있는 사실을 발견한다면, 운영 시스템에서 발생한 경우와 동일한 수준의 벌금이 부과될 수 있습니다.

지능형 익명화 및 스크램블링은 테스트를 위한 데이터 활용성을 유지하면서 규정 준수 리스크를 완전히 제거할 수 있는 유일한 방법입니다.

리스크 3: 데이터 확산(Data Sprawl)의 복잡성 

S/4HANA로 전환하면서 시스템 환경은 더욱 복잡해지는 경우가 많습니다. 여러 개의 개발, 테스트 및 교육 시스템이 존재할 수 있으며, 다양한 클라우드 또는 온프레미스 플랫폼에 분산되어 있을 수 있습니다. 또한 SAP 시스템은 수많은 외부 시스템과 연계되어 있을 가능성이 높습니다.

위험 요소:
이처럼 복잡하게 확장된 환경에서는 데이터가 지속적으로 복사되고, 리프레시되며, 이동합니다. 최신 샌드박스부터 오래된 QA 환경까지 모든 비운영 시스템이 개인정보 없이 규정을 준수하도록 수작업으로 관리하는 것은 사실상 불가능합니다. 이러한 데이터 확산은 공격 표면을 확대하고, 데이터 불일치를 초래하며, 규정 준수 감사를 더욱 복잡하게 만듭니다. 결과적으로 감사 지적 사항이 증가할 수밖에 없습니다.

현대 SAP 환경의 복잡성은 데이터 프라이버시를 관리하기 위한 자동화되고 신뢰할 수 있으며 중앙집중적인 메커니즘을 필요로 합니다.

SAP 환경의 개인정보(PII) 문제에 대한 해답은 무엇인가? Data Secure 

위에서 설명한 문제는 표준 SAP 도구나 단순한 수작업 프로세스로 해결할 수 없습니다. SAP 환경의 복잡성을 고려하여 설계된 전용 지능형 솔루션이 필요합니다. 바로 이 지점에서 Data Secure가 비운영 시스템의 보안 공백을 해결합니다.

Data Secure는 단순히 데이터를 관리하는 것이 아닙니다. 데이터를 변환함으로써 규정 준수를 보장하는 동시에 생산적인 개발 및 테스트에 필요한 데이터 활용성을 유지합니다.

이점 1: 현실적인 테스트를 위한 데이터 일관성 유지 

기존 데이터 스크램블링 방식의 가장 큰 과제는 데이터 무결성을 유지하는 것입니다. 예를 들어 한 시스템에서는 직원 이름을 변경했지만 다른 시스템의 관련 재무 데이터에는 반영되지 않는다면 테스트 결과는 무효가 됩니다.

Data Secure는 정교한 데이터 변환 기능을 통해 이러한 문제를 해결합니다.

• 지속적 스크램블링(Persistent Scrambling)
  개인정보(PII)는 SAP 환경 내의 모든 연계 시스템 및 클라이언트(예: Development, QA, Sandbox)에서 일관되게 스크램블링됩니다. 예를 들어 ‘John Smith’는 모든 환경에서 동일한 가상의 이름으로 변환되므로 참조 무결성과 테스트 결과의 유효성이 유지됩니다.

• 데이터 정확성 및 활용성 유지
  스크램블링된 데이터는 논리적으로 유효한 상태를 유지합니다. 날짜 필드는 여전히 날짜 형식이며, 전화번호는 올바른 형식을 유지하고, 이메일 주소도 사용할 수 있는 형태로 생성됩니다. 이를 통해 실제 개인정보 노출 위험 없이 현실적인 테스트 환경을 유지할 수 있습니다.

이점 2: 되돌릴 수 없는 익명화를 통한 위험 제거 

기본적인 암호화 방식은 권한이 있는 사용자가 복호화할 수 있지만, Data Secure는 민감한 데이터에 대해 되돌릴 수 없는 마스킹 방식을 적용합니다. 즉, 비운영 시스템에서 작업하는 최고 권한의 컨설턴트나 개발자조차도 실제 개인정보가 아닌 가상의 데이터만 확인할 수 있습니다.

이는 리스크 1: 컨설턴트 및 개발자 취약성 문제를 직접적으로 해결합니다. 공격자에게는 가치 없는 데이터가 되지만, 개발자에게는 여전히 유용한 데이터로 유지되기 때문입니다. 결과적으로 개발자 액세스 권한을 유지하면서도 개인정보(PII) 리스크는 제거할 수 있습니다.

이점 3: 손쉬운 규정 준수 및 감사 추적 

감사 과정에서 제기되는 질문에 대응하려면 데이터 보호 방식에 대한 검증 가능한 증거가 필요합니다. Data Secure는 단순히 데이터를 스크램블링하는 데 그치지 않고, 규정 준수를 입증하는 데 필요한 체계적인 프레임워크를 제공합니다

• 감사 대응 보고서(Audit-ready Reporting)
  어떤 데이터가, 언제, 어떤 방식으로 스크램블링되었는지에 대한 상세 보고서와 감사 추적 정보를 제공합니다. 이러한 증빙 자료는 규제 기관이나 내부 감사에 대응할 때 매우 유용하며, GDPR 준수와 관련된 우려 사항에 대한 명확한 답변이 됩니다. 이는 리스크 2: GDPR 및 데이터 프라이버시 위반 문제를 해결합니다.

• 집중된 접근 방식(Focused Approach)
  Data Secure는 Data Sync Manager의 데이터 서브세팅(Data Subsetting) 기능과 원활하게 통합됩니다. 이를 통해 데이터 사용량을 줄일 수 있습니다. 비운영 환경의 데이터가 줄어들수록 보호해야 할 데이터도 줄어들며, 이는 리스크 3: 데이터 확산의 복잡성을 감소시키고 스토리지 비용과 시스템 리프레시 시간을 크게 절감하는 효과를 가져옵니다.

Data Secure는 기업이 혁신에는 자신 있게 YES라고 답하고, 비운영 시스템의 보안 리스크에는 NO라고 답할 수 있도록 지원합니다.