[보안뉴스][SKT 해킹 사태] 역대 최대 규모 1347억원 과징금 부과 배경은?... 법조계 의견 들어보니

내용 요약

최근 개인정보보호위원회가 SK텔레콤에 1,347억 9100만원의 과징금과 96만 원의 과태료를 부과했다. 이는 국내 기업이 개인정보 처리 및 보안 관리에 대한 법적·규제적 책임을 제대로 이행하지 못했음을 보여주는 사례다. SK텔레콤이 부과된 과징금은 해킹 관련 사건과 연결돼 있으며, 이는 기업 내부 보안 조치가 미비했음을 시사한다. 위원회는 “1500억 원 규모의 과징금도 기업에 큰 리스크가 된다”며, 리스크 관리를 위해 고위급 책임자를 배치하고 체계적인 보안 체계를 갖추도록 촉구했다. 이 사건은 기업이 개인정보 보호를 위해 필요한 보안 기술과 정책을 정비해야 할 필요성을 단호히 강조한다.

핵심 포인트

• 개인정보 보호 위반에 따른 과징금은 기업 재무뿐 아니라 평판에도 큰 타격을 준다.
• 해킹 사고는 단순한 데이터 유출을 넘어 서비스 가용성, 고객 신뢰, 규제 준수에 직결된다.
• 리스크 관리를 위해 고위급 책임자 배치와 조직적 보안 거버넌스가 필수적이다.
• 최신 보안 기술(암호화, DLP, IAM, Zero Trust 등)의 도입이 과징금 방지의 핵심이다.
• 보안 기술은 기술적 구현뿐 아니라 정책, 프로세스, 인력 교육과 함께 통합적으로 운영돼야 한다.

기술 세부 내용

1️⃣ Data Encryption

데이터 암호화는 개인정보 보호의 가장 기본적인 수단이다. 저장 시(데이터 at rest)와 전송 시(데이터 in transit) 모두에 대해 AES‑256(대칭키)와 RSA‑2048/ECC‑P256(비대칭키)를 적용하면, 복호화 권한을 가진 내부자와 외부 공격자 모두를 차단할 수 있다. TLS 1.3은 HTTPS를 통한 전송을 보호하며, SSL/TLS 인증서를 정기적으로 교체하고 CRL/OCSP를 활용해 인증서 무효화 검증을 수행한다. Field‑Level Encryption은 민감 데이터(예: 주민등록번호, 신용카드 번호)를 특정 필드에만 암호화해 데이터베이스 전체를 열지 않도록 한다. 키 관리(KMS) 서비스는 AWS KMS, Azure Key Vault, Google Cloud KMS 등과 같은 하드웨어 보안 모듈(HSM) 기반 솔루션을 통해 키를 안전하게 보관하고, 키 회전, 접근 제어, 감사 로그를 체계화한다. 마지막으로, Homomorphic Encryption은 암호화된 상태에서도 계산이 가능하도록 연구 중이며, 향후 의료·금융 데이터 처리에 큰 변화를 가져올 전망이다.

2️⃣ Data Loss Prevention (DLP)

DLP 솔루션은 조직 내외부에서 민감 정보가 유출되는 것을 감지하고 차단한다. Endpoint DLP는 개인 장치(노트북, 모바일)에서 파일 복사, 인쇄, USB 포트 사용을 모니터링하고, 정책에 따라 차단한다. Network DLP는 전송 중인 패킷을 캡처해 개인정보, PII, PCI 데이터가 유출되는 경우 알림을 발생시킨다. Content Discovery 기능은 저장소(파일 서버, 클라우드)에서 민감 정보를 스캔하고 분류하여, 보안 정책에 따라 접근 권한을 재조정한다. 또한, Policy‑Based Enforcement는 조직 규칙(예: "주민등록번호는 클라우드에 저장 금지")을 자동으로 적용한다. 최신 DLP 솔루션은 AI/ML 기반 패턴 인식을 통해 새로운 데이터 유형(예: 비정형 데이터, 이미지 속 메타데이터)까지 탐지할 수 있다. DLP 로그는 SIEM과 연동해 보안 이벤트를 종합적으로 분석한다.

3️⃣ Identity & Access Management (IAM)

IAM은 사용자, 시스템, 애플리케이션의 접근 권한을 중앙집중적으로 관리한다. Authentication 단계에서는 OAuth 2.0, OpenID Connect를 이용해 토큰 기반 인증을 적용하고, SSO(Single Sign-On)을 통해 사용자는 한 번만 로그인해 다수 시스템에 접근한다. Authorization 단계에서는 Role‑Based Access Control (RBAC)와 Attribute‑Based Access Control (ABAC)를 병행해 최소 권한 원칙(Least Privilege)를 구현한다. 예를 들어, 마케팅 부서 직원은 고객 데이터베이스에 읽기 전용 권한만 부여받고, 개발자는 테스트 환경에만 접근하도록 제한한다. IAM 플랫폼은 AWS IAM, Azure AD, Google Cloud IAM 등과 같은 클라우드 서비스와 통합되어, 리소스 별 세밀한 권한 설정과 실시간 정책 업데이트를 가능하게 한다. 또한, Privileged Access Management (PAM) 솔루션은 관리자 계정에 대한 세션 기록, 실시간 모니터링, 임시 권한 부여를 제공해 내부 위협을 줄인다.

4️⃣ Zero Trust Architecture

Zero Trust는 “신뢰하지 말고 항상 검증하라”는 보안 모델로, 기존의 Perimeter‑Based 방어를 대체한다. 핵심 원칙은 다음과 같다:
1. Verify Explicitly – 사용자와 장치, 요청을 실시간으로 인증하고 권한을 검증한다.
2. Least Privilege – 필요 최소한의 접근 권한만 부여하고, 필요 시에만 상승한다.
3. Assume Breach – 시스템을 정상 상태로 가정하지 않고, 모든 트래픽을 잠재적 위협으로 처리한다.
4. Microsegmentation – 네트워크와 애플리케이션을 세분화해 보안 구역을 분리하고, lateral movement를 차단한다.
5. Continuous Monitoring – 실시간 로그, 이벤트, 행동 분석을 통해 위협을 탐지하고 즉시 대응한다.
Zero Trust는 Zero Trust Network Access (ZTNA), Software‑Defined Perimeter (SDP) 등과 같은 기술적 수단을 활용해, 내부망과 외부망을 명확히 분리하고, 모든 연결을 인증 및 권한 부여 절차를 거치도록 한다.

5️⃣ Security Information and Event Management (SIEM)

SIEM은 로그 수집, 정규화, 상관 분석, 경보 생성, 보안 사고 대응을 한 플랫폼에 통합한다. 로그 수집 단계에서는 Syslog, Windows Event Log, API 로그를 중앙 데이터베이스에 집계한다. 정규화는 다양한 포맷을 표준 구조(예: JSON, Common Event Format)로 변환해 분석을 용이하게 만든다. 상관 분석은 RULE‑BASED와 ML‑BASED 방법을 결합해 이상 패턴(로그인 실패, 비정상적 데이터 전송)을 감지한다. SIEM은 Threat Intelligence 피드를 연동해 외부 위협 정보(IP, 도메인, 해시)를 자동 업데이트하고, Compliance Reporting을 통해 GDPR, PCI‑DSS, ISO 27001 등 규제 요건을 충족한다. 최신 SIEM 솔루션은 Security Orchestration, Automation, and Response (SOAR) 기능을 포함해 경보에 대한 자동화된 대응 플로우(예: 장치 격리, 패치 적용)를 제공한다.

6️⃣ Endpoint Detection and Response (EDR)

EDR은 엔드포인트(PC, 모바일, IoT)의 동작을 모니터링하고, 악성 행위를 실시간으로 탐지 및 대응한다. Behavioral Analytics는 정상 행동 패턴을 학습하고, 예외 행위(프로세스 생성, 레지스트리 변조)를 알림으로 표시한다. Sandbox 기능은 파일을 격리 환경에서 실행해 동작을 관찰하고 악성 여부를 판단한다. Incident Containment은 감지된 악성 프로세스를 즉시 차단하고, Root Cause Analysis를 통해 원인 탐색과 재발 방지책을 마련한다. EDR 솔루션은 클라우드 기반 관리 콘솔을 통해 기업 전반의 엔드포인트를 한 눈에 파악하고, 정책(바이러스 스캔, 패치 수준, 앱 허용 목록)을 중앙에서 배포한다. 또한, Threat Hunting 기능을 통해 보안 분석가가 수동으로 위협을 탐색하고, 보안 태세를 지속적으로 강화한다.

7️⃣ Multi‑Factor Authentication (MFA)

MFA는 사용자 인증 단계에서 두 개 이상의 증거를 요구해 비밀번호만으로는 로그인이 불가능하도록 만든다. OTP(One‑Time Password)는 SMS, 이메일, Authenticator 앱(예: Google Authenticator, Authy)에서 전달된다. U2F(Universal 2nd Factor)는 하드웨어 토큰(예: YubiKey)을 사용해 키 교환 시 물리적 접근이 필요하다. Biometric(지문, 얼굴 인식)은 생체 인증을 제공해 모바일 기기 및 Windows Hello와 같은 플랫폼에 통합된다. MFA는 SSO와 병행해 사용자가 여러 서비스에 한 번만 인증하고, 이후 세션 토큰에 MFA 체크를 삽입한다. 클라우드 서비스(예: AWS Cognito, Azure AD MFA, Google Cloud Identity)와 연동해, SaaS 애플리케이션 및 내부 애플리케이션 모두에 MFA를 적용한다. Adaptive MFA는 사용자의 위치, 장치, 네트워크를 기반으로 동적 위험 점수를 부여해 필요 시 추가 요인을 요구한다.

8️⃣ Zero Trust Network Access (ZTNA)

ZTNA는 Zero Trust 모델을 네트워크 접근에 적용한 기술이다. Application‑Level Gateway는 사용자가 요청한 애플리케이션에 대해 인증·권한 부여를 수행하고, 요청이 승인되면 VPN‑like 연결을 제공하지만 실제 포트 개방은 하지 않는다. 이로써 외부 공격자는 내부 애플리케이션에 직접 접근할 수 없으며, 모든 트래픽은 Encrypted Tunnel(TLS)로 전달된다. ZTNA 솔루션은 Cisco Duo, Palo Alto Networks Prisma Access, Okta Identity Cloud 등과 같은 SaaS 기반 서비스를 통해, 사무실, 원격 근무, 모바일 환경에서도 동일한 정책을 적용한다. ZTNA는 Identity‑Based Access Control와 결합해 사용자, 장치, 애플리케이션의 세밀한 접근 제어를 가능하게 한다.

9️⃣ Network Segmentation & Micro‑Segmentation

네트워크 세분화는 내부망을 가상 서브넷(예: VLAN, VXLAN)으로 나누어, 보안 경계를 명확히 한다. Micro‑Segmentation은 각 애플리케이션, 서비스, 데이터베이스를 독립된 보안 구역으로 분리해, 한 영역에서 침해가 발생해도 lateral movement를 차단한다. Software‑Defined Networking (SDN)과 Network Function Virtualization (NFV)는 정책에 따라 동적으로 라우팅, 방화벽 규칙을 적용한다. 예를 들어, Cisco ACI와 VMware NSX‑Edge는 중앙 관리 콘솔에서 각 세그먼트에 대한 접근 정책을 선언하고, 자동으로 적용한다. 이와 함께 Zero‑Trust Network Access는 특정 사용자가 필요할 때만 해당 세그먼트에 접근하도록 한다.

Cloud‑Native Security Operations

클라우드 환경은 보안의 새로운 도전과 기회를 제공한다. AWS GuardDuty, Azure Security Center, Google Cloud Security Command Center는 클라우드 자원에 대한 지속적인 위협 탐지와 보안 상태 평가를 제공한다. 이들 플랫폼은 API‑Based Configuration와 IaC(Infrastructure as Code)(예: Terraform, CloudFormation)와 연동해 인프라 배포 시 보안 설정을 자동 적용한다. 또한, Managed Service Provider (MSP)와의 협업을 통해 클라우드 자원에 대한 Shared Responsibility Model을 명확히 하고, 보안 및 규제 준수에 대한 책임을 분산한다.

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위 기술들을 통합적으로 운영하면, SK텔레콤과 같은 기업이 과징금 없이 개인정보를 보호하고, 해킹 사고를 예방할 수 있다. 기업은 보안 기술 도입 시 기술적 세부 사항뿐 아니라 조직 거버넌스, 정책, 프로세스, 인력 교육까지 포함해 한층 강화된 보안 태세를 구축해야 한다.

 

출처: http://www.boannews.com/media/view.asp?idx=138949&kind=&sub_kind=