When SAP teams think about sensitive data, they think of Production systems. But when you look closely at real SAP landscapes, the bigger risk increasingly sits somewhere else. DEV, QA/SIT, UAT, PRE-PROD, training, sandboxes, project systems – all of these non-production systems contain replicated Production data, usually copied to ‘keep testing realistic.’ Over time, these environments expand, accumulate integrations, and grant access to offshore testers, partners, developers, and contractors. Meanwhile, patching is slower, monitoring is lighter, and controls are rarely as strict as Production.
SAP 팀이 민감한 데이터를 떠올릴 때 가장 먼저 생각하는 것은 운영 시스템입니다. 그러나 실제 SAP 시스템 환경을 자세히 들여다보면, 점점 더 큰 위험은 다른 곳에 존재합니다.
DEV, QA/SIT, UAT, PRE-PROD, 교육 환경, 샌드박스, 프로젝트 시스템 등 모든 비운영 시스템에는 보통 “현실적인 테스트를 유지하기 위해” 운영 시스템의 데이터가 복제되어 있습니다.
시간이 지나면서 이러한 환경은 확장되고, 통합이 누적되며, 해외 테스터, 파트너, 개발자, 외주 인력에게 접근 권한이 부여됩니다. 반면 패치는 더디게 적용되고, 모니터링은 제한적이며, 통제 수준은 운영 시스템만큼 엄격하지 않은 경우가 대부분입니다.
S/4HANA를 준비 중인 SAP 고객, SAP Payroll 현대화를 추진하는 기업, SAP SuccessFactors를 통합하거나 지속적인 변경 사이클을 운영하는 조직의 경우, 이 격차는 현재 가장 중대한 — 그러나 가장 덜 논의되는 — 데이터 프라이버시 및 보안 리스크 중 하나가 되었습니다.
본 게시글에서는 SAP 비운영 환경이 왜 점점 더 규제 당국의 주목을 받는지, 현재 규제 기관이 무엇을 요구하는지, 그리고 SAP 고객이 제공 속도를 늦추지 않으면서도 리스크를 줄일 수 있는 방법을 설명합니다.
공격자들은 SAP 아키텍처를 점점 더 잘 이해하고 있습니다. 최근 몇 년간 National Vulnerability Database(NVD)는 SAP NetWeaver 및 SAP S/4HANA 전반에 걸쳐 다수의 심각한 취약점을 공개했습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
여기서 두 가지 현실이 분명히 드러납니다:
이러한 공개 사례는 SAP 환경 전반에 걸쳐 적시 패치 적용과 일관된 보안 통제가 필요함을 분명히 보여줍니다. 운영 시스템은 일반적으로 새로운 취약점에 신속히 대응하지만, 리스크가 낮다고 인식되는 비운영 시스템은 패치가 지연되거나 일관되지 않게 적용되는 경우가 많습니다.
비운영 환경에도 운영 시스템과 동일한 민감 데이터가 존재하기 때문에, 이러한 패치 주기의 차이는 피할 수 있었던 — 그리고 종종 과소평가되는 — 리스크를 만들어냅니다.
조직이 합법적 근거, 엄격한 통제, 실질적인 데이터 최소화를 입증하지 못하는 한, 테스트 환경에서 실제 개인정보를 사용하는 것은 점점 더 강하게 경고받고 있습니다.
대한민국 개인정보 보호법 (PIPA)에 따르면:
목적 제한 원칙
개인정보는 수집 시 명시한 목적 범위 내에서만 이용 가능하며,
테스트·개발 목적의 사용은 원칙적으로 허용되지 않음
(특히 HR, 급여, 재무 데이터는 목적 외 이용으로 해석될 가능성이 높음)
안전성 확보 조치 의무
운영 환경뿐 아니라 테스트·개발·교육 등 모든 환경에서 개인정보 보호 조치가 동일하게 요구됨
(접근 통제, 암호화, 기록 관리 등)
호주 개인정보 보호 원칙 (APPs)에 따르면:
GDPR 은 다음을 요구합니다:
일본 개인정보가 포함된 테스트 환경은 APPI 적용을 위해 되돌릴 수 없는 수준의 익명화가 적용되어야 합니다.
개인정보보호위원회는 “실제 데이터를 사용한 테스트는 침해로 이어진다”는 사례 노트를 통해, 비운영 환경에서 식별 가능한 개인정보 사용을 권장하지 않고 있습니다.
사우디아라비아 PDPL (Personal Data Protection Law)은 익명화를 명확히 규정하고 있으며, 재식별이 기술적으로 불가능해야 개인정보로 간주되지 않습니다.
테스트 환경에서는 부분 마스킹이나 스크램블링만으로는 충분하지 않을 수 있습니다.
Personal Data Protection Commission (PDPC)는 테스트 데이터의 익명화 또는 가명화를 권장하며 엑세스 제한을 요구합니다.
POPIA (Protection of Personal Information Act) re는 원래 목적이 더 이상 필요하지 않은 개인정보에 대해 식별을 방지하는 기술적 조치를 요구합니다. 합리적으로 재식별이 가능하다면, 의무는 계속 적용됩니다.
모든 관할권에서 전달되는 메시지는 동일합니다:
개인정보가 비운영 환경에 복사된다면, 운영 시스템과 동일한 수준으로 보호되어야 합니다.
그러나 SAP 시스템 환경의 규모와 복잡성으로 인해, 현재 대부분의 SAP 환경은 이 기준을 충족하지 못하고 있습니다.
SAP의 Data Protection and Privacy (DPP) 가이드는 규제 기관의 기대와 일치합니다. SAP는 비운영 환경에서 개인정보를 최소화하고, 마스킹 또는 가명화를 적용하며, 최소 권한 엑세스를 시행하고, 프라이버시 기본 설계를 채택할 것을 권장합니다.
즉, SAP와 규제 기관은 동일한 입장을 취하고 있습니다:
비운영 데이터는 반드시 통제, 마스킹, 거버넌스가 적용되어야 합니다.
문제는 대규모 통합 환경에서 이를 실행하는 것입니다.
규제 요구 사항을 충족하고 비운영 리스크를 줄이기 위해, 조직에는 다음 네 가지 핵심 역량이 필요합니다.
이는 현대적인 SAP 테스트 데이터 프라이버시의 핵심 기반입니다.
이러한 역량 격차는 대규모 SAP 전환 및 현대화 프로젝트에서 가장 뚜렷하게 드러납니다.
S/4HANA 마이그레이션, SAP Payroll 및 SAP Employee Central Payroll 구축, SAP SuccessFactors 통합은 잦은 리프레시와 다수의 테스트 사이클, 내부·외부 인력 참여를 필요로 합니다. 그 결과 복잡성은 증가하고, 테스트 데이터의 노출 범위는 확대되며, 더 많은 사람과 시스템이 개인정보에 접근하게 됩니다.
프로젝트가 진행될수록 이러한 문제는 감사나 프라이버시 담당 부서의 후반 이슈 제기, 마스킹 요구로 인한 지연, 리프레시 프로세스의 불확실성, 연계 시스템 간 불일치로 이어집니다. 또한 DPIA를 위한 증적 확보에 어려움을 겪고, 수동 리프레시는 며칠에서 몇 주까지 소요되기도 합니다.
이러한 문제는 일정이 가장 압박이 크고 리스크를 견딜 수 있는 정도가 가장 낮은 시점에 드러나는 경우가 많습니다.
SAP 고객이 현재 상태를 이해하고 명확한 개선 경로를 정의할 수 있도록,
당사는 다음과 같은 단순한 성숙도 모델을 사용합니다:
| Level 1: Reactive |
전체 클라이언트 복사, 광범위한 접근 권한, 개인 데이터가 모든 곳에 존재, 가시성 제한 |
| Level 2: Controlled |
핵심 SAP에서의 기본 마스킹, 제한적인 서브세팅, 향상된 로깅, 강화된 접근 권한 통제 |
| Level 3: Governed |
SAP 및 다운스트림 시스템 전반에 걸친 일관된 마스킹, 정의된 보존 정책, 통제된 리프레시 프로세스, 공식 승인 절차 |
| Level 4: Automated |
자동화된 서브세팅 → 마스킹 → 검증 파이프라인, 감사 가능한 증적, 통합 거버넌스, 빠른 리프레시 주기 |
보다 상세한 단계 진단(maturity diagnostic)을 원하신다면, 워크숍의 일환으로 종합적인 평가 프레임워크를 공유해 드릴 수 있습니다.
대부분의 조직은 Level 1과 Level 2 사이에 위치해 있으며, 구조화된 접근 방식과 적절한 툴을 갖출 경우 Level 3와 Level 4까지도 현실적인 목표가 됩니다.
전체 데이터 마스킹이나 거버넌스된 리프레시 파이프라인 구축에는 시간이 필요하지만, 짧고 체계적인 기간 내에 방향성과 명확성을 확보하는 것은 가능합니다.
개인정보가 포함된 모든 SAP 및 연계(다운스트림) 시스템을 식별합니다. 시스템 간 통합 구조,
데이터 리프레시 패턴, 접근 권한, 그리고 현재 적용 중인 마스킹 범위를 문서화합니다.
Hire-to-retire, procure-to-pay, order-to-cash, payroll 등 핵심 테스트 프로세스를 기준으로,
테스트 시 반드시 현실성을 유지해야 하는 데이터 요소가 무엇인지 명확히 정의합니다.
개인정보, 급여 필드, 재무 데이터, 벤더 및 고객 식별자, 은행 정보에 대해
정책 기반의 마스킹 규칙을 정의합니다.
SAP BW/4HANA, 분석 플랫폼, 리포팅 레이어, 미들웨어, 데이터 레이크 등
연계 시스템 전반에 걸쳐 일관된 데이터 보호를 적용합니다.
벤더, 해외(오프쇼어) 인력, 특권 계정 접근 권한을 검토하고,
로그가 수집·보관되며 검토 가능한 상태로 유지되도록 합니다.
규제 요구 사항과 프로젝트 일정에 부합하도록,
서브세팅 → 마스킹 → 검증 → 로깅으로 이어지는 반복 가능하고 표준화된 프로세스를 설계합니다.
전체 구현은 일반적으로 이 진단 이후에 진행되며, 조직의 SAP 시스템 환경, 데이터 흐름, 통합 구조, 규제 요구 사항에 맞게 맞춤 설계됩니다. EPI-USE Labs는 구조화된 참여 방식(structured engagement)을 통해 상세한 구현 로드맵을 제공합니다.
이러한 요구 사항은 S/4HANA, SAP Payroll, SAP SuccessFactors 프로젝트 전반에서 사용되는 선도적인 SAP 테스트 데이터 플랫폼 Data Sync Manager(DSM)의 기능과 직접적으로 일치합니다.
DSM을 통해 조직은 다음을 실현할 수 있습니다.
Data Sync Manager(DSM)는 데이터 최소화, 가명화, 목적 제한, 프라이버시 설계, 복제 데이터셋에 대한 동등한 보호 등 핵심 규제 원칙을 지원함으로써,SAP 고객이 비운영 환경의 데이터 노출을 줄이면서도 제공 속도를 향상시킬 수 있도록 돕습니다.
비운영 환경에서의 데이터 노출 수준이 어디에 있는지, 그리고 SAP 프로그램의 속도를 늦추지 않으면서 어떻게 리스크를 줄일 수 있는지에 대한 명확한 해답이 필요하다면, 저희가 도움을 드릴 수 있습니다.
짧은 워크숍을 통해 귀사의 SAP 시스템 환경을 매핑하고, 안전하고 거버넌스가 적용된 운영 시스템 수준의 테스트 환경을 구축하기 위한 맞춤형 계획을 제시해 드립니다.
첫 번째 거버넌스 기반·마스킹 적용·반복 가능한 SAP 테스트 데이터 세트 설계를 원하신다면 언제든지 문의해 주세요.
비운영 환경에는 운영 시스템 수준의 통제 없이 개인정보가 복제되어 있는 경우가 많아, 규제 및 보안 측면에서 중대한 사각지대를 형성하기 때문입니다.
마스킹은 개인정보 또는 민감한 필드를 변환하여, 테스트에 필요한 현실성은 유지하면서도 개인을 식별할 수 있는 정보는 노출되지 않도록 하는 것을 의미합니다.
EPI-USE Labs의 Data Sync Manager(DSM)와 같은 전문 SAP 테스트 데이터 플랫폼은 마스킹, 서브세팅, 그리고 거버넌스가 적용된 리프레시 파이프라인을 자동화합니다.
DSM은 통제된 서브세팅, 일관된 마스킹, 연계 시스템 정합성, 자동화된 리프레시 프로세스, 그리고 감사 대응이 가능한 증적을 제공함으로써, 규제·감사 요구 사항 및 SAP Data Protection and Privacy(DPP) 가이드를 직접적으로 지원합니다.