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엔터프라이즈 데이터베이스 보안 전략을 개선하는 네 가지 단계를 알려드립니다.

점점 더 복잡한 공격과 내부 데이터 도용이 증가함에 따라 데이터베이스 보안은 기존의 인증, 권한 부여 및 액세스 제어를 능가하여 엔터프라이즈 정보 보안 팀의 관심의 초점이 되었습니다. 개인 정보 데이터 (예: 신용 카드 번호 또는 재무 데이터) 의 침입은 소송 및 불법 벌금의 지속적인 영향은 말할 것도 없고 조직에 막대한 손실을 초래할 수 있습니다. Forrester Research 는 조직이 데이터베이스 보안 정책을 재조정하고 새로운 보안 기능의 애플리케이션 및 기능 차이를 찾아내 데이터베이스가 새로운 위협에 대처하는 데 도움이 될 것을 권장합니다.

1. 인증, 권한 부여, 액세스 제어, 검색, 분류 및 패치 관리를 통합하는 견고한 기반을 설정합니다.

중요한 데이터가 포함된 데이터베이스를 이해하는 것이 데이터베이스 보안 정책의 기본 요구 사항입니다. 기업은 운영 및 비운영 데이터베이스를 포함한 모든 데이터베이스에 대해 포괄적인 재고 관리를 수행하고 동일한 보안 정책에 따라 분류해야 합니다. 모든 데이터베이스, 특히 개인 데이터가 있는 데이터베이스에는 애플리케이션 계층이 인증과 승인을 완료했더라도 강력한 인증, 권한 부여 및 액세스 제어가 있어야 합니다. 이러한 견고한 기반이 부족하면 감사, 모니터링 및 암호화와 같은 다른 보안 조치가 약화될 수 있습니다.

또한 모든 주요 데이터베이스를 분기별로 패치할 수 없는 경우 최소한 반년마다 패치를 적용하여 알려진 취약점을 제거합니다. 롤링 패치를 사용하거나 DBMS (데이터베이스 관리 시스템) 공급업체 및 기타 공급업체로부터 정보를 수집하여 패치 적용 가동 중지 시간을 최소화합니다. 항상 테스트 환경에서 보안 패치를 테스트하고 정기적으로 테스트 스크립트를 실행하여 패치가 어플리케이션의 기능이나 성능에 영향을 주지 않도록 합니다.

2. 데이터 마스킹, 암호화, 변경 관리 등의 기능을 갖춘 예방 조치를 사용합니다.

견고한 기본 데이터베이스 보안 정책을 수립한 후에는 중요한 데이터베이스를 보호하기 위한 예방 조치를 취해야 합니다. 이는 프로덕션 및 비프로덕션 데이터베이스에 대한 보호 계층을 제공합니다. 데이터 프라이버시는 운영 시스템뿐 아니라 테스트, 개발, 품질 보증 (QA), 스테이지 및 교육 등 비운영 환경까지 확장해야 합니다. 기본적으로 모든 개인 데이터가 상주할 수 있습니다. 데이터베이스 보안 전문가는 테스트 환경 또는 아웃소싱 애플리케이션 개발에서 개인 데이터를 보호하기 위해 데이터 마스킹 및 테스트 데이터 생성 효과를 평가해야 합니다.

네트워크 암호화를 사용하여 데이터베이스에 저장된 데이터에 관심이 있는 네트워크 트래픽 또는 정적 데이터 암호화를 수신하는 스누퍼에게 데이터가 노출되는 것을 방지합니다. 이러한 암호화 방법은 데이터가 서로 다른 위협에 노출되면 서로 독립적이 될 수 있습니다. 일반적으로 응용 프로그램의 기능에는 영향을 주지 않습니다.

표준화된 변경 관리 절차에 따라 중요 데이터베이스의 구조를 보호해야 합니다. 과거에는 운영 환경에서 계획이나 기타 데이터베이스를 변경할 때 데이터베이스를 종료해야 했지만, 새 버전의 데이터베이스 관리 시스템에서는 온라인으로 이러한 변경을 수행할 수 있어 새로운 보안 위험이 있었습니다. 표준화된 변경 관리자를 통해 관리자만이 관리 부서의 승인을 받은 후 운영 데이터베이스를 변경하고 모든 데이터베이스 변경 사항을 추적할 수 있습니다. 조직은 이러한 변경으로 인한 데이터 또는 메타데이터의 변경 사항을 처리하기 위해 백업 및 타당성 계획도 업데이트해야 합니다.

3. 감사, 모니터링 및 취약성 평가 기능을 갖춘 데이터베이스 침입 탐지 시스템을 구축합니다.

중요한 데이터가 예기치 않게 변경되거나 의심스러운 데이터가 감지되면 무슨 일이 발생했는지 신속하게 조사해야 합니다. 데이터베이스의 데이터와 메타데이터를 액세스, 변경 또는 삭제할 수 있으며, 이 모든 작업을 몇 초 안에 수행할 수 있습니다. 데이터베이스 감사를 통해 누가 데이터를 변경했는지, 언제 변경했는지 알 수 있습니다. 이러한 규정 및 표준을 지원하기 위해 보안 및 위험 관리 전문가는 신용 카드 번호, 사회 보장 카드 번호, 중요 데이터베이스의 이름 및 주소 등 개인 데이터에 대한 모든 액세스 및 변경 사항을 추적해야 합니다. 개인 데이터를 무단으로 변경하거나 액세스하는 경우 조직은 책임자의 책임을 물어야 합니다. 마지막으로 취약성 평가 보고서를 사용하여 약한 비밀번호, 높은 우선 순위 액세스, 데이터베이스 관리자 증가 및 보안 그룹 모니터링과 같은 데이터베이스의 보안 취약점을 파악할 수 있습니다.

4. 보안 정책, 보안 표준, 역할 분리 및 가용성을 명심하십시오.

데이터베이스 보안 정책은 감사 및 모니터링뿐만 아니라 위험 감소, 규정 준수 요구 사항 충족, 내부 및 외부의 다양한 공격에 대비한 종합적인 프로세스입니다. 데이터베이스 보안은 보안 취약점 채우기, 다른 보안 정책, 형식 보안 방법에 더 많은 관심을 기울여야 합니다. 보안 정책 초안을 작성할 때 데이터베이스 보안 정책을 정보 보안 정책과 일치시킵니다. 산업 안전 표준에 초점을 맞추다. 역할 분리를 강조하다. 데이터 복구 및 데이터 사용 단계를 명확하게 설명해야 합니다.

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