글로벌 개인정보 보호법
2023년 10월 기준, 전 세계적으로 약 20개의 수정된 개인정보 보호법이 시행되었습니다:
- 유럽의 GDPR
- 캘리포니아의 CCPA
- 콜로라도의 CPA
- 코네티컷의 CTDPA
- 인디애나와 몬태나의 CDPA
- 아이오와의 ICDPA
- 테네시의 TIPA
- 텍사스의 TDPSA
- 유타의 UCPA
- 버지니아의 VCDPA
- 남아프리카의 POPIA
- 태국의 PDPA
- 브라질의 LGPD
- 한국과 일본의 PIPA
- 뉴질랜드의 NZPA
- 캐나다의 PIPED
현재 인도의 DPDP 법안이 적극적으로 검토되고 있으며, 스위스의 연방 데이터 보호법은 거의 통과되었습니다. 캐나다, 미국, 호주를 포함하는 연방 법안은 계속 논의 중이며, 아마도 불가피할 것입니다.
각 법은 독특하며 고유한 복잡성을 포함하고 있습니다. 그러나 디지털 세계에서 고려해야 할 일반적인 주제로는 빅데이터, 개인의 개인정보 권리 및 책임이 포함됩니다. 가장 중요한 점 중 하나는 데이터 저장 위치보다는 개인의 주권에 초점을 맞춘다는 것입니다. 예를 들어, 유럽 시민은 세계 어디에서든 사업을 하거나 고용될 때 GDPR의 보호를 받습니다.
이로 인해 흥미로운 국제법적 질문이 생길 수 있지만, 저는 이러한 법적 개념을 피하고, IT 팀이 프로세스를 조정하고 운영 환경 내에서 데이터를 보존하는 기간을 설정할 때의 실용성에 집중하려 합니다.
각 법에 적용되는 핵심 원칙에 대해 아래에 간단히 설명하였습니다.
개인정보 보호법에는 여러 공통점이 있지만, 이 문서에서는 주요 영역에 집중했습니다.
데이터 개인정보 보호 준수의 가장 설득력 있는 이유 중 하나는 벌금입니다. 새로운 법은 법적 기관이 훨씬 더 높은 재정적 제재를 가할 수 있도록 하고 있으며, 아래 예시를 통해 확인할 수 있습니다.
시작하는 방법
각 기업은 저마다 다른 특수한 도전 과제를 가지고 있으며, 모든 데이터 개인정보 보호 문제를 해결할 수 있는 ‘만능 해결책’은 없습니다.
‘표준 기능 준수’를 제공하는 회사에 주의하시는 것을 권고합니다. 시장에 훌륭한 가속기가 있지만, 모든 프로세스는 항상 귀사의 구체적인 요구에 맞게 구현되고 맞춤화되어야 합니다.
이 점은 SAP의 기술 솔루션을 검토할 때 더욱 중요합니다. 예를 들어, AI 및 머신러닝(ML) 솔루션을 통해 환경 내의 PII를 자동으로 식별할 수 있다고 주장하는 공급업체가 있습니다. 패턴 매칭 ML은 데이터가 매핑된 테이블 필드를 찾을 수는 있지만, SAP 데이터베이스의 참조 무결성을 이해할 수는 없습니다. 최선의 경우, 데이터 스크램블링이나 제거가 일관되거나 완전하지 않을 것이며, 최악의 경우, 참조 체인에 누락된 데이터를 생성하여 SAP 시스템을 망칠 수 있습니다. 따라서 솔루션 옵션을 검토할 때는 귀하가 운영하는 시스템과 유사한 산업 및 시스템 유형에 대한 참조가 있는 전문 공급업체를 선택하는 것이 좋습니다.
그럼에도 불구하고, 실제 구현 접근 방식은 기술이나 산업에 상관없이 몇 가지 필수 단계로 표준화할 수 있습니다. 각 단계에서 수행하는 작업은 상황에 따라 매우 다를 것입니다. EPI-USE Labs에서는 이를 ‘데이터 개인정보 보호 준수로 가는 길’이라고 부릅니다. 이 문서에서는 이러한 각 단계를 더 자세히 탐구합니다.
마지막으로 생각할 점: 모든 관련자를 위한 명확한 범위와 함께 견고한 요구 사항 수집 단계의 중요성을 과소평가하지 마십시오. 데이터 삭제 소프트웨어를 실행하면 예상치 못한 영향과 변경 사항을 관리해야 할 수도 있습니다. 이는 비용이 많이 들고 일정이 연장될 수 있습니다. 프로젝트의 청사진에 가능한 많은 의사 결정자를 포함하고, 사전 승인된 결과를 받으면 라이브로 전환하는 과정이 더 수월해질 것입니다.
실제로 개인정보 보호법 내에서 IT 자산을 정의하고 관리하는 것이 더 쉬운 경우가 많으며, 이는 주요 초점이 되어야 합니다. 그러나 모든 개인정보 보호 전문가들은 IT 시스템을 정비하는 것에만 집중해서는 법률을 준수할 수 없다는 것을 깨달아야 합니다.
IT 자산: 이 단계의 참여자들
IT 자산에 관해서는, 이 단계에서 참여한 최상의 프로젝트들은 다음과 같은 참가자들이 포함되었습니다:
- 지정된 데이터 보호 책임자
- 법무 및 컴플라이언스팀
- 내부 감사 팀
- 데이터 테스트 및 처리 담당
- 운영 데이터 처리 담당
- IT 인프라 팀
비즈니스와 준법 간의 교착 상태를 해결하기 위해 필수적인 역할을 하는 데이터 보호 책임자(DPO)는 필요할 때 이러한 결정을 내릴 수 있을 만큼의 고위직이어야 합니다. 프로젝트 중 청사진 단계가 덜 성공적이었던 경우에는 고객의 ‘교훈’으로 DPO를 초기에 참여시켜 데이터 익명화를 강화해야 한다는 필요성을 확인했습니다. 일반적으로 기능 팀은 고객이 돌아올 경우를 대비해 데이터를 제거하기를 원하지 않습니다.
법률 및 준법 팀은 이 단계에서 두 가지 주요 활동을 수행합니다. 첫 번째는 비즈니스의 다양한 부분이 적용받는 개인정보 보호법에 대한 의견을 제공하는 것입니다. 동일하게 중요한 것은 개인정보 보호법에 영향을 주는 다른 규정에 대한 관점입니다. 흔한 예로는 기업이 금융 거래 기록을 보관해야 하는 기간에 대한 엄격한 지침이 있는 세법이 있습니다. 이러한 추가 준법 및 법률 요구 사항을 이해하는 것은 데이터 보존 프레임워크를 식별하는 데 도움이 될 것입니다.
감사 팀은 귀중한 추가 구성원이며, 감사 시 무엇을 확인할지를 이해하여 승인할 수 있습니다. 초기부터 그들을 참여시키는 것은 나중에 비용이 많이 드는 프로젝트 문제를 피할 수 있습니다.
테스트 책임자는 매우 중요한 역할을 합니다. 모든 SAP 운영 기업은 운영 시스템에 영향을 주기 전에 프로세스 변경, 시스템 업데이트 또는 새로운 기능을 테스트할 수 있도록 운영 데이터를 복사하여 제공받습니다. 이 프로세스는 모든 기업에 필수적입니다. 대부분의 기업은 테스트를 위해 직원, 고객 및 공급업체 데이터를 사용하기 위한 정보를 제공받고 명시적 동의를 받은 상태에서 이를 신중하게 관리해야 합니다. 데이터 스크램블링의 영향을 명확히 이해해야만 준법을 준수하면서 최소한의 영향을 미치는 디자인을 개발할 수 있습니다.
마찬가지로, 운영 프로세스 관리자들은 데이터 제거의 영향을 알리고 준수해야 합니다. 때로는 법률 및 준수 팀이 회사 보존 설계로 논쟁할 수 있는 비즈니스 정당성을 만듭니다. 또한, 준수 요구 사항을 충족하기 위해 관리해야 할 프로세스 변경이 있을 수 있으며, 이러한 소유자들은 기술 솔루션 구현과 동시에 이를 추진할 책임이 있습니다.
이 단계에서 IT 및 인프라 팀의 역할은 시스템 간 인터페이스를 통한 데이터 전송 및 주요 통합을 조언하는 것입니다. 예를 들어, 웹 클라이언트 솔루션에 인터페이스로 이메일 주소가 사용되는 경우, ‘실제’ 이메일 주소 없이 이 프로세스를 계속 테스트할 기술적 옵션은 무엇인지 안내합니다. 또한 데이터가 어떻게 전송되는지에 대한 지침을 제공할 것입니다: 한 시스템에서 데이터를 전송하는가, 또는 다른 시스템에서 가져오는가? 이는 필요한 솔루션의 복잡성을 정의할 수 있습니다. 데이터가 단일 기록 시스템에서 부차적 시스템으로 가져오는 경우, ‘마스터’ 시스템만 업데이트하면 이러한 변경이 통합 시스템에 상속됩니다. 반면에 데이터를 전송하는 경우, 업데이트를 트리거하기 위한 새로운 작업 또는 인터페이스가 필요할 수 있으며, 이는 복잡성을 증가시킵니다.
우선순위 위험 수준
제가 본 기술 분석 중 최고의 관리수준은 시스템 아키텍처 맵으로 ‘신호등’을 사용하여 우선순위와 위험 수준을 표시한 것입니다:
이러한 전반적인 관리를 통해 초기 진단에서 빨간색(우선순위 1) 시스템에 집중하여 개인정보 보호 여정을 가장 잘 지원할 수 있는 공급업체를 우선적으로 식별할 준비가 되었습니다.
2) 개인정보를 찾아서 매핑하기
개인정보 보호법이 새롭게 도입된 시장에서는 준수를 위해 첫 번째로 중요한 단계입니다. 개인정보(PII)를 찾아서 매핑하는 것은 감사자나 준수 기관에 당신의 환경에서의 PII 위험을 명확히 이해하고 문제 해결 계획을 갖고 있음을 입증할 수 있게 합니다. 유럽의 많은 고객사에서 우리가 관찰한 바에 따르면, 프로세스를 시작했음을 증명할 수 있었던 경우에는 관리 기관이 문제를 해결할 시간을 주었으나, 문제를 완전히 무시한 회사는 벌금을 받을 가능성이 더 높았습니다.
SAP 시스템에서는 표준으로 제공되는 데이터 모델이 비교적 복잡합니다. 예를 들어, 일반적인 비즈니스 시나리오는 다음과 같습니다:
- 여러분의 시스템 환경에 직원이 있을 때, 직원의 이름, 연락처, 급여 정보, 사번, 가족 정보 등이 직원 ‘인포타입’ 테이블에 채워집니다.
- 특정 직원은 사내의 프로젝트업무 과정에서 일합니다. 이 기간 동안 직원은 출장 중 프로젝트에 관련된 비용을 발생시킵니다. 따라서 직원의 데이터가 SAP의 벤더 테이블에 복제됩니다.
- SAP의 금융 설정이나 버전에 따라 동일한 정보가 비즈니스 파트너 객체로도 복제됩니다.
- 이 직원이 당신의 비즈니스에서 무언가를 구매하면 고객이 됩니다. 이름, 주소, 전화번호, 은행 정보 등의 개인 정보가 다른 테이블 세트에 저장됩니다.
- PII를 포함하는 테이블과 필드의 상호 연결된 웹은 쉽게 수천 개의 기술적 위치로 확장됩니다.
- 개인정보 보호법은 데이터 주체를 직원이나 벤더 또는 고객으로 존재하는 것이 아니라 단일 존재로 간주합니다. 삭제 요청 권한이 있을 경우, 데이터 주체의 전체 보유 관련성을 확실히 이해해야 결정할 수 있습니다.
이 시나리오는 SAP 데이터의 개인정보 관리를 위해 AI와 머신러닝이 효과적으로 작동할 수 없는 경우 중 하나를 설명합니다. 완전하고 일관된 데이터 제거를 달성하려면 소프트웨어에 특정 도메인 지식이 내장되어 있어야 합니다.
SAP의 커스터마이징 설정은 어떻게 하나요?
대부분의 회사들은 SAP 시스템을 자신들의 산업과 비즈니스에 맞게 맞춤 설정하여 필요한 프로세스를 구현해 왔습니다. SAP에서는 이를 Z 또는 Y 테이블이라고 부릅니다. 또한, PII가 포함될 수 있는 테이블과 필드를 제공하는 애드온을 구매할 수도 있습니다(이들은 항상 /로 시작합니다: /addon/table).
그렇다면, 이를 어떻게 매핑하고 이해할 수 있을까요?
SAP 데이터 관리 전문가인 EPI-USE Labs는 이미 하나의 SAP 시스템 내에서, 그리고 여러 SAP 시스템 간의 표준 SAP 테이블과 객체 통합을 매핑했습니다. 20년 이상 일관된 데이터 복사를 완료한 우리는 SAP 솔루션의 도메인 지식을 보유하고 있어 귀하의 매핑 프로세스를 정확하게 단순화하고 가속화할 수 있습니다.
우리는 SAP에 특화된 데이터 프라이버시 평가 서비스를 설계했으며, 이 서비스를 통해 귀사의 환경 내 테이블과 필드 사전을 분석하여 PII를 포함할 가능성이 있는 필드를 강조 표시합니다. 결과에 대한 수동 분석이 완료되며, 운영 및 비생운영 유형별 PII에 대한 규정 준수 접근 방식을 정의하기 위해 영향 및 위험 평가의 주요 이해관계자와 워크숍을 개최합니다.
이 서비스에 대한 추가 정보는 저희 웹사이트에서 확인하실 수 있습니다.
이 프로젝트 단계의 결과물은 귀하의 특정 SAP 인스턴스에서 PII 위험과 위치에 대한 기술적 및 기능적 명세서가 될 것입니다. 이는 다양한 SAP 환경에서 데이터가 처리되는 방식에 대한 비즈니스 요구 사항과 민감한 데이터 유형의 기술적 PII 지도를 포함합니다. 이 문서는 감사 팀과 공유하는 것도 권장합니다. 승인이 완료되면, 다음 분석 단계로 진행할 수 있습니다.
3) 접근 위험 및 제어 검토
이제 SAP 시스템 내에서 PII가 어디에 있는지 알게 되었으므로, 첫 번째로 해야 할 것은 사용자 권한 부여와 접근 제어를 통해 PII에 접근할 수 있는 사람을 제한하고, 접근이 정당한지 확인하는 것입니다. 많은 기업들이 이미 GRC(거버넌스, 리스크 관리 및 컴플라이언스) 프로세스를 가지고 있지만, 역사적으로 이는 직무 분리(SoD)와 잠재적 사기에 초점을 맞춰왔습니다. 새로운 데이터 개인 정보 보호법은 PII 접근 위험을 포함시키도록 요구하고 있습니다.
이제 다양한 유형의 PII에 누가 접근할 수 있는지를 고려해야 합니다. 예를 들어, 비인사 부서 직원이 인사 정보를 접근할 수 없도록 하고, 인사 부서 직원이 재무 정보를 접근할 수 없도록 해야 합니다. 또한, 동일한 기능적 데이터에 다양한 지리적 위치에서 접근할 수 있는지, 그리고 그 접근에 지역 개인정보 보호법이 미치는 영향을 고려해야 합니다.
Soterion과의 파트너십: SAP를 위한 GRC 해결
EPI-USE Labs는 Soterion과의 긴밀한 파트너십을 형성하여, SAP® 고객을 위한 GRC 문제를 해결하는 규정 준수 소프트웨어를 제공합니다. 전통적인 SAP GRC 솔루션은 쉽게 조정되지 않지만, Soterion은 완전히 커스터마이징 가능한 플랫폼에서 가속기를 제공합니다. 우리의 파트너십은 강력하고 상호 보완적인 솔루션, 지식, 경험을 결합하여 고객이 글로벌 데이터 개인정보 보호법을 준수하도록 돕습니다.
PII 매핑과 유사하게, 시작점은 누가 무엇에 접근할 수 있는지를 매핑하는 것입니다. Soterion의 솔루션은 권한 데이터와 로그를 다운로드하여 Soterion의 자체 인스턴스에 업로드함으로써 첫 번째 모습을 제공합니다. 소프트웨어에 사전 구성된 가속기 규칙 세트가 실행되어 위험의 초기 보기를 제공합니다.
Soterion은 다음을 위한 규칙 세트를 제공합니다:
| 개인 정보 접근 위험 |
업무 분리(SoD) | 법적 관할권을 넘는 데이터 접근 |
중요 거래 위험 |
|---|---|---|---|
|
대부분의 GRC 솔루션은 업무 분리와 사기 방지에 중점을 둡니다. Soterion은 이러한 기능을 수행하며, PII 데이터에 대한 접근 권한을 분석할 수 있는 규칙 세트를 구축했습니다. |
예를 들어, 누가 지급 제출과 승인을 모두 할 수 있는 접근 권한을 가지고 있습니까? |
미국의 사용자가 유럽의 직원 및 고객 데이터를 액세스할 수 있습니까, 또는 그 반대로? |
테이블 유지보수에 직접 접근할 수 있거나 프로그램을 직접 실행할 수 있는 사람은 누구입니까? |
초기 진단이완료되면, 이러한 리스크를 정리하는 과정을 시작해야 합니다. 잠재 리스크와 실제 리스크를 구분함으로써, 잠재 리스크를 줄이기 위한 명확한 출발점을 갖게 됩니다. 사용하지 않는 권한을 가진 사용자들을 대상으로 불필요한 역할을 제거할 수 있습니다.
실제 리스크는 더 세부적인 분석이 필요합니다. 권한을 효과적으로 재설계하기 위해서는 비즈니스와의 협력이 필수적입니다. 저는 반복적인 프로젝트를 추천하며, 동일한 리스크가 식별된 유사한 기능 영역의 사용자 그룹을 우선시하고 역할 구조와 할당을 검토하며, 리스크를 제거하기 위해 권한 모델을 재설계합니다. Soterion은 역할 시뮬레이션을 통해 변경이 리스크에 미치는 영향을 사전에 확인할 수 있도록 도와줍니다.
이러한 통제된 롤아웃을 통해 접근 리스크 관리에 대한 명확한 준수 계획과 충분한 변경 통제 포인트를 제공할 수 있습니다.
EPI-USE Labs의 고객들은 Soterion 솔루션을 사용하여 일주일 내에 소프트웨어 구현을 완료하고 리스크를 식별합니다. 그런 다음, 그들의 필요에 맞게 장기적인 역할 재설계 프로젝트를 모델링합니다. 리스크를 해결하기 위한 계획과 적극적인 관리가 마련되어 있다면, 일주일의 구현 후에 통제력을 달성하고 준수 상태를 개선할 수 있습니다.
4) 운영에서 백로그 정리
오랜 기간 SAP를 운영해온 고객들은 그동안 데이터를 적극적으로 수집하고 저장해왔습니다. 대부분의 경우, 이러한 운영 데이터가 개발, 테스트 또는 교육 목적으로 여러 복사본으로 복제되어 있음을 알 수 있습니다.
유럽에서 GDPR이 처음 도입되었을 때, 우리는 운영 복사본을 먼저 처리하도록 제안했습니다. 이는 여전히 가능한 옵션이지만, 고객들과 협력한 결과, 우선순위는 운영데이터를 통제하는 것이 되어야 한다는 것을 깨달았습니다. 이렇게 하면 다음에 복사본을 만들 때 이미 전반적으로 더 준수한 상태가 될 것입니다.
시스템 및 랜드스케이프 최적화(SLO) 프로젝트를 실행할 것을 권장합니다. 이러한 정리 작업에는 두 가지 주요 접근 방식이 있습니다:
- SAP 인프라스트럭처 라이프사이클 매니저(ILM): SAP에서 제공하며, 전체 기록과 관련된 모든 데이터를 삭제하는 작업을 생성합니다.
- 데이터 수정(EPI-USE Labs 제공): 당사의 독점 소프트웨어로, 기록의 PII만 선택적으로 제거하여 기록의 참조 무결성을 유지합니다. 비즈니스 재무 기록도 포함됩니다.
SAP ILM(7.02)은 2011년에 출시되어 SAP 데이터 아카이빙 도구로 의도되었습니다. GDPR이 2018년에 시행되면서 GDPR 솔루션으로도 발표되었습니다.
데이터를 제거할 것인가 수정할 것인가?
SAP 솔루션의 참조 무결성 때문에 금융 시스템에서 고객이나 공급업체만을 단순히 제거하는 것은 불가능합니다. ILM을 사용하여 고객과 모든 관련된 판매/금융 데이터를 제거해야 하며, 그렇지 않으면 시스템 일관성 문제가 발생합니다.
귀중한 비즈니스 데이터를 잃게 되지 않도록 하기 위해, 오류를 피하려는 고객 기록과 관련된 모든 거래는 유지하지만 민감한 개인 식별 정보는 삭제하거나 분명하게 표시된 값으로 대체하는 수정 기능을 설계했습니다. 결과적으로 기록은 다음과 유사할 것입니다:
수정 접근 방식을 사용하면 전체 삭제 대신 다른 기간에 대해 서로 다른 보존 기간을 설정할 수 있습니다.
운영환경 정리를 달성하기 위해 검토해야 할 두 가지 정책이 있습니다:
- 데이터 보존 정책 ‒ 특정 기간이 지난 후에 제거해야 할 데이터를 정의합니다. 이는 테이블별 개별 데이터일 수도 있고, 핵심 데이터 주체에 대한 목록일 수도 있습니다. 즉, 직원, 고객 또는 공급업체입니다.
- 데이터 수정 정책 ‒ 보존 기간이 시작되면 테이블 필드별로 어떤 조치를 취해야 하는지를 정의합니다.
초기 정리를 위해, 사업체가 제거해야 할 데이터 주체 목록을 정의하는 책임을 지는 것을 추천합니다. 우리는 사업 요구에 따라 초기 입력 목록을 정의하기 위한 기술적 보존 보고서를 제공합니다. 고객은 이후 목록 검증과 사업 승인 책임을 집니다.
EPI-USE Labs는 표준 SAP 데이터에 대한 사전 제공 가속 정책을 포함한 데이터 변환 플랫폼을 제공하며, 맞춤형 요구에 맞게 완전히 확장할 수 있습니다.
일반적으로 최소한 세 번의 테스트 사이클을 추천합니다:
- 단위 테스트 ‒ 요구 사항 확인을 위해 EPI-USE Labs에서 완료합니다.
- 수락 테스트 ‒ 긍정 및 부정 테스트; 요청된 데이터가 제거되었음을 확인하고, 필요한 것보다 더 많은 데이터가 제거되지 않았음을 확인합니다.
- 통합 및 회귀 테스트 ‒ 제거된 데이터가 시스템 간 연결이나 프로세스에 부정적인 영향을 미치지 않았음을 확인합니다.
두 번째 및 세 번째 테스트 사이클은 여러분과 같은 기업고객의 책임입니다.
이 첫 번째 정리는 전체 운영환경전환으로 실행하는 것이 추천되며, 백업 복원 옵션, 명확한 프로세스 제어 및 추적이 필요합니다. 제 경력에서 많은 전환을 실행해 왔기 때문에 시간별 전환 계획을 다듬기 위한 전반적인 리허설의 이점을 강조하지 않을 수 없습니다.
5) 운영 복사본에서 PII 관리
다음과 같은 변화가 있을 때:
- 급여의 세금 연도 변경
- 새로운 프로세스와 발전
- 시스템 업그레이드 또는
- 기술 플랫폼 변경
비즈니스가 원활하게 운영되도록 프로세스가 영향을 받지 않도록 해야 합니다.
이를 위해, 연중 운영 데이터베이스의 전체 사본을 자주 가져와서 모든 데이터를 개발, 품질 및 사전 운영 시스템에 복제합니다. 많은 고객은 SAP 인스턴스의 교육 인스턴스 또는 별도의 장기 프로젝트 트랙을 가지고 있습니다. 이는 운영 데이터가 여러 추가 시스템으로 확산되어 데이터 수집의 다양한 사용 사례를 가집니다.
테스트 데이터에 대한 정보 제공 및 명시적 동의?
대부분의 데이터 개인정보 보호법은 비즈니스가 수집한 데이터의 사용 사례에 대한 정보 제공 및 명시적 동의를 요구합니다. 대부분의 회사는 테스트 목적으로 데이터를 사용하는 데 필요한 동의를 받지 않았습니다. 이 경로를 선택하고 모든 직원, 고객 및 공급업체에게 연락하여 동의 조건을 수집하더라도 비동의의 문제가 여전히 존재합니다. 예를 들어, 고객이 10,000명이고 그 중 100명이 동의를 거부하면 전체 데이터베이스를 복사하는 것이 유일한 실행 옵션이라면 운영에서 사본을 가져올 수 없게 됩니다.
시장에 있는 일부 소프트웨어 공급업체는 사용자 인터페이스(UI) 마스킹이라고도 하는 마스킹 솔루션을 제공합니다. 이 방법은 데이터베이스에서 데이터가 변경되지 않지만 사용자가 UI를 통해 데이터를 액세스하려고 할 때 가로채어 PII의 가시성을 암호화하거나 제한하는 것입니다. UI 마스킹의 문제는 데이터베이스에 직접 액세스하면 UI를 거치지 않기 때문에 가로채기가 발생할 수 없다는 것입니다. 일반적으로 외부 데이터 유출 및 랜섬웨어 공격은 UI를 사용하지 않고 네트워크 보호가 침해되면 직접 서버 액세스를 사용합니다. 이러한 이유로 개인적으로는 UI 마스킹이 데이터 개인정보 보호법을 준수한다고 생각하지 않습니다.
안전한 대안
EPI-USE Labs의 Data Sync Manager (DSM) Suite의 일부인 Data Secure는 UI 마스킹 및 동의 관리의 대안입니다. 10년 넘게 Data Secure는 데이터베이스 내에서 PII 필드 값을 직접 수정해 왔습니다. 이 프레임워크는 암호 및 시드 테이블을 사용하지 않고, 각 필드를 독립적으로 계산하여 전문적인 도메인 매핑을 통해 정렬하는 패턴 파괴에 중점을 둡니다. 솔루션은 이름을 다른 이름으로, 은행 정보를 유효한 형식의 임의의 은행 정보로 대체하도록 설계되었습니다.
SAP 데이터가 시스템 검증을 통과할 수 있는 유효한 값을 가지도록 하면서 기록에 연관된 실제 PII 정보를 남기지 않는 것을 목표로 합니다. 표준 SAP 모델에 대한 가속 정책과 완전히 맞춤화 가능한 프레임워크가 제공되어, 비운영 환경에서 PII를 일관되게 대체하여 PII 위험을 제거할 수 있습니다.
다양한 시스템 유형
저희가 협력하는 많은 고객들은 서로 다른 다양한 시스템들을관리하고 있습니다. 예를 들어, CONCUR, ARIBA 또는 SUCCESSFACTORS와 같은 클라우드 애플리케이션이 연결되어 있습니다.
- 첫째, OData로 연결된 클라우드 애플리케이션의 경우, 클라우드 애플리케이션에서 데이터를 복제하여 Data Secure가 제공하는 스크램블링으로 전송할 수 있는 클라우드 통합 플랫폼을 설계했습니다. 이로 인해 시스템 간 통합 스크램블링이 가능합니다.
이 예시에서는 SAP Employee 와 SuccessFactors Entity 데이터가 동일한 새 값으로 익명화되고 있습니다.
- 그러나 다양한 유형의 시스템 및 API 연결이 존재합니다. Data Secure 솔루션은 다른 API도 사용할 수 있지만, 다른 업계 참가자들을 검토하고 Non-SAP 장치를 지원할 주요 파트너를 식별했습니다. 그래서 두 번째 권장 사항은 Non-SAP 장치에 대해 DatProf를 검토하는 것입니다. DatProf는 키와 새로운 값의 입력 목록을 받아들이며, Data Secure에 의해 완료된 SAP 스크램블링의 추출물을 가져와 모든 연결된 장치에서 새로운 스크램블 데이터를 일치시킬 수 있습니다.
