[데일리시큐]잇따른 해킹에 불안…3년간 적발된 개인정보 불법 유통 게시물 64만 건

내용 요약

한국인터넷진흥원(KISA)은 2022‑2025년 8월까지 불법 유통된 개인정보 게시물이 63만 9 634건으로 집계돼 실제 유출 건수는 수백만 건에 달할 가능성이 있다고 경고했습니다. 이는 국내외 대형 해킹 사건이 계속되는 가운데 개인정보 보호의 필요성을 절실히 보여주는 수치입니다.

핵심 포인트

• 대규모 데이터 유출: 64만 건 이상의 게시물은 단순 수치 이상으로 실제 유출 개인정보는 수백만 건에 이를 수 있다.
• KISA의 탐지 역량: 정밀 데이터베이스와 웹 크롤링을 통해 실시간으로 유출 게시물을 식별하고 통계화.
• 공공·민간 협력 필요성: 해커 그룹의 기술 진화에 대응하기 위해 보안 인프라와 법적·정책적 지원이 필수적.

기술 세부 내용

1️⃣ 데이터 유출 방지(DLP, Data Loss Prevention)

• 정책 기반 접근
  • 정책 정의: 민감 정보(SSN, 카드번호, 주민등록번호 등)의 형식과 패턴을 정의하고, 조직 내 데이터 흐름(이메일, USB, 클라우드)에 적용.
  • 전략: ‘필터링’, ‘인식’, ‘차단’ 단계로 세분화하여 실시간 모니터링.
• 자동화된 경고 체계
  • 이벤트 트리거: 정책 위반 시 자동 알림(Email, Slack, SIEM 등)과 동시에 차단 조치(데이터 암호화, 접근 제한).
  • 통계·리포팅: 정기 리포트 생성으로 보안 담당자가 트렌드 파악 및 개선 포인트 도출.
• 클라우드 및 엔드포인트 확장
  • 컨테이너/가상화: Docker, Kubernetes 환경에서도 DLP 정책을 적용할 수 있는 에이전트 통합.
  • 모바일 장치: iOS/Android에서 암호화 및 무단 파일 전송을 감지.

2️⃣ 웹 크롤링 + NLP 기반 유출 게시물 탐지

• 웹 스크레이퍼
  • 표적 범위: SNS, 포럼, 마켓플레이스 등 공개/비공개 채널을 대상으로 주기적 크롤링.
  • 스케줄링: 5분~1시간 주기로 자동 실행, IP 회전 및 프록시 활용으로 차단 방지.
• NLP(자연어 처리) 기술
  • 정규식 + ML 혼합: 주민등록번호, 카드번호 같은 포맷은 정규식, 유사 패턴은 머신러닝 모델로 감지.
  • 언어 모델: 한국어 BERT 기반 모델이 문맥에서 비정형 데이터(예: 변조된 번호)를 추출.
• 정규화 & 저장
  • 데이터베이스 스키마: 게시물 URL, 게시자 ID, 유출된 데이터 타입, 타임스탬프를 구조화.
  • 보안 저장*: 암호화(예: AES‑256) 및 접근 통제, 백업 주기 설정.
• 시각화 & 인시던트 대응
  • 대시보드: 실시간 트렌드, 지역별 유출 빈도, 키워드 히트맵 제공.
  • 인시던트 연결*: KISA 내부 SIEM과 연동해 자동 티켓 생성, 담당자 배정.

결론
대규모 개인정보 유출이 계속되는 현 시점에서 DLP와 웹 기반 탐지 기술은 기업과 국가가 취할 수 있는 첫 번째 방어선입니다. 실시간 모니터링, 자동 대응, 데이터 정규화와 함께 법적·정책적 지원을 병행하면 유출 피해를 최소화할 수 있습니다.

 

출처: https://www.dailysecu.com/news/articleView.html?idxno=200956