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데이터 암호화는 일반 텍스트 데이터를 암호문으로 디지털 변환하는 것을 의미합니다. 일반 텍스트 데이터는 사용자가 읽을 수 있지만 암호문은 특정 암호화 키가 있어야 해당 정보를 해독할 수 있습니다. 암호화는 키를 사용해야만 데이터를 읽을 수 있도록 데이터를 스크램블링하는 보안 방법이며 데이터 도용과 변조 그리고 유출을 방지하는 데 사용됩니다.
가장 기본적인 수준에서 암호화는 해독할 수 있는 키를 가진 당사자만 액세스할 수 있는 방식으로 수학적 모델을 통해 정보 또는 데이터를 스크램블링해 보호하는 프로세스입니다. 암호화는 일반적으로 알고리즘이라고 하는 암호화 수학 모델을 사용해 일반 텍스트를 암호문으로 인코딩하는 방식으로 작동하며 데이터를 일반 텍스트로 다시 디코딩하려면 알고리즘에서 만든 복호화 키와 숫자 문자열 또는 비밀번호를 사용해야 합니다.
데이터 암호화의 일반적인 두 가지 유형은 대칭형과 비대칭형입니다. 대칭형 암호화는 암호화와 암호 해독에 동일한 키를 사용하며 대칭키 암호화는 하나의 비밀 키를 사용해 데이터를 암호화하고 복호화하는 방식으로 연산 속도가 매우 빨라 대용량 데이터 처리에 효율적입니다.
비대칭형 암호화는 키 세트 또는 키 쌍을 사용하므로 암호화 및 암호 해독 과정에서 각각 하나의 키를 사용하며 일반적으로 하나는 조직이나 팀에서 공유하는 공개 키이고 다른 하나는 사용자만 알고 있습니다. 비대칭키 암호화는 공개 키와 비밀 키라는 두 개의 키 쌍을 사용하고 공개 키로 암호화된 데이터는 대응하는 비밀 키로만 복호화할 수 있어 키 관리와 안전한 키 교환에 유리합니다.
데이터 암호화 표준은 표준 암호화 알고리즘으로 도입되었고 수년 동안 활용했으나 이는 상대적으로 짧은 키 길이로 인해 무차별 암호 대입 공격에 취약했습니다. 트리플 데이터 암호화 표준을 개선하기 위해 개발된 방식은 각 데이터 블록에 알고리즘을 세 번 적용해 키 길이를 크게 늘리고 보안을 강화하지만 보안이 개선되었음에도 불구하고 이제 구식이 되었습니다.
고급 암호화 표준은 데이터 암호화의 황금 표준으로 불리며 미국 정부와 미국 국립표준기술연구소를 비롯한 전 세계 조직과 정부에서 널리 채택하고 있는 대칭형 암호화 알고리즘입니다. 전자적 고객신원확인 시스템에서 가장 널리 사용되는 암호화 방식은 고급 암호화 표준입니다.
알고리즘은 발명자의 이름을 딴 비대칭 암호화 알고리즘으로 소수의 수학적 복잡성에 의존해 키 쌍을 생성합니다. 암호화 및 복호화에 공개와 개인 키 쌍을 사용하므로 안전한 데이터 전송 및 디지털 서명에 적합하며 통신 프로토콜을 보호하는 데 도움이 되는 경우가 많습니다.
타원 곡선 암호화는 유한 필드에 대한 타원 곡선의 수학적 특성에 기반한 비대칭 암호화 방식이며 유한한 필드에 걸친 타원 곡선을 기반으로 하는 고급 형태의 비대칭 암호화입니다. 이 방법은 대량의 암호화 키에 강력한 보안을 제공하지만 사용 공간은 더 작고 효율적입니다.
전송 계층 보안 프로토콜은 이러한 두 가지 암호화 방식을 전략적으로 결합해 인터넷상의 데이터 전송을 보호합니다. 전송 계층 보안은 비대칭키 암호화를 통해 안전하게 세션 키를 교환하는 데 사용하고 실제 데이터 전송 시에는 속도가 빠른 대칭키 암호화를 적용해 성능과 보안을 모두 확보합니다.
전송 계층 보안은 통신을 비롯해 이메일과 가상 사설 네트워크 등 다양한 서비스에서 광범위하게 사용되며 이 프로토콜은 인증 데이터 암호화의 핵심적인 역할을 수행하고 사용자들의 민감한 정보를 보호하는 데 중요한 기여를 합니다.
데이터 보안은 데이터의 전체 수명 주기에 걸쳐 데이터를 보호하는 것입니다. 데이터의 상태는 크게 미 사용 데이터와 전송 중 데이터 그리고 사용 중 데이터 세 가지로 구분할 수 있습니다. 미 사용 데이터는 기기 또는 네트워크 간에 이동하거나 제삼자와 상호 작용하지 않는 등 적극적으로 사용되지 않는 데이터로 정의할 수 있으며 데이터베이스에 저장되어 있는 저장 데이터가 이에 해당합니다.
전자적 고객신원확인 시스템에서 처리되는 데이터는 수집과 전송과 저장의 모든 단계에서 암호화되어야 합니다. 전송 중인 데이터는 전송 계층 보안 프로토콜을 통해 보호되며 저장되는 데이터는 고급 암호화 표준과 같은 강력한 암호화 알고리즘으로 보호됩니다.
동형암호는 데이터를 암호화된 상태에서 연산할 수 있는 암호화 방법입니다. 암호문들을 이용한 연산의 결과는 새로운 암호문이 되며 이를 복호화해 얻은 평문은 암호화하기 전 원래 데이터의 연산 결과와 같습니다. 동형암호는 개인정보를 안전하게 보호한 채로 외부매체에 저장 및 계산하는 목적으로 사용할 수 있습니다.
동형암호를 이용하면 데이터를 암호화한 채로 상업용 클라우드 서비스에 외주를 맡겨 암호화된 채로 데이터 처리를 할 수 있으며 의료분야와 같이 개인정보 보호에 대한 규제가 심한 분야에서 동형암호를 사용함으로써 데이터 공유를 막는 장벽을 극복하고 서비스를 개척할 수 있습니다. 동형암호는 암호화된 상태에서 덧셈과 곱셈 등의 다양한 연산을 이용해 데이터를 처리하는 기술로 데이터 유출 위험을 원천적으로 차단해 사용시 보호에 가장 효과적입니다.
동형암호는 수행할 수 있는 연산의 종류와 범위에 따라 부분동형암호와 준동형암호 그리고 완전동형암호로 구분됩니다. 클라우드 컴퓨팅 환경에서 대용량 데이터를 효율적으로 연산하는 경우 금융과 의료 그리고 교육 등 다양한 분야에서의 편익이 증가하지만 이러한 클라우드 컴퓨팅이 보편화되면서 한편으로는 개인정보 등 민감정보를 클라우드회사에 위탁함으로써 발생할 수 있는 정보의 노출 문제를 해결해야 할 필요가 있습니다.
동형암호는 이러한 환경에서 민감정보를 보호하기 위한 가장 좋은 해결책 중 한 가지로 여겨지고 있으며 국내외 여러 글로벌 기업은 인공지능 등 기술에 대한 개인정보 보호 대책으로 동형암호를 채택하고 있고 동형암호 지원 라이브러리 개발과 표준화 등에 참여하고 있습니다.
클라우드와 빅데이터 기반의 인공지능 기술 수요가 증가하면서 더 완벽한 보안 기술에 대한 요구도 높아지고 있습니다. 예를 들어 기업이 인공지능을 활용해 고객 맞춤형 서비스를 제공할 때 개인정보가 노출될 가능성이 크기 때문이며 제조 업계도 클라우드 환경에서 데이터를 수집하고 산업용 인공지능으로 이를 분석하고 예측하려는 시도를 많이 하고 있습니다.
기존 암호화 기술은 단순히 데이터를 저장하고 전송할 때 데이터를 보호하는 데 초점을 맞췄는데 최근에는 데이터를 계산하는 과정까지 보호하는 기술이 등장하고 있습니다. 클라우드 도입과 생성형 인공지능 활용 등 다양해지는 업무 환경과 지능화되는 사이버 공격 속에서 기존의 경계 위주 보안은 더 이상 의미가 없으며 이제는 데이터가 언제 어디에 있든 항상 보안을 유지하는 제로 트러스트 기반의 데이터 중심 보안이 필요합니다.
데이터 암호화에 있어 중요한 부분은 사용되는 암호화 기술이 아니라 그 암호화 알고리즘에 사용되는 키의 관리에 있습니다. 비대칭키 암호 기술에서 개인키를 암호화할 때 사용자는 비밀키를 입력하게 되는데 이는 사용자 본인만이 아는 비밀키가 되며 이처럼 대칭키 암호 알고리즘을 사용하기 위해서는 암호화에 사용되는 비밀키가 있어야 되는데 이를 생성하고 관리하는 것은 굉장히 어려운 부분입니다.
암호화 키의 관리도 중요한 부분으로 키가 손상되거나 분실되면 암호화된 데이터가 쉽게 노출될 수 있으며 대칭키와 비대칭키 암호 기술의 주류를 이루고 있는 고급 암호화 표준과 알고리즘은 이미 수십 년간 그 안전성이 증명된 안전한 알고리즘으로 키의 길이만 늘려주면 동일한 안정성을 계속 유지할 수 있는 알고리즘입니다.
암호화 키는 단방향 수학 연산을 통해 화이트박스 키로 변환됩니다. 이러한 키는 애플리케이션 내부에 내장되어 있어 의도된 라이브러리 외부에서 추출하거나 사용할 수 없으며 공격자가 애플리케이션의 런타임 환경에 액세스하더라도 화이트박스 키를 사용하거나 리버스 엔지니어링할 수 없습니다.
화이트박스 솔루션은 국제 인증을 받으며 상업적 용도로도 실용성을 유지하면서도 군사용 보안 기준을 충족합니다. 민감한 고객 데이터를 서버로 전송하기 전에 암호화하는 뱅킹 앱을 상상해 보면 화이트박스 암호화를 사용하면 공격자가 통신을 가로채거나 앱의 런타임 환경에 접근하더라도 일치하는 라이브러리 없이는 데이터를 복호화할 수 없습니다.
강력한 암호화 조치를 요구하는 주요 규제 프레임워크로는 개인 식별 정보를 보호하기 위한 엄격한 규칙을 시행하고 데이터 기밀성을 보장하기 위한 모범 사례로 암호화를 의무화하는 규정이 있습니다.
저장 중 및 전송 중인 모든 보호된 건강 정보에 대한 암호화가 필요해 환자 데이터를 보호하며 암호화를 핵심 요구 사항으로 강조해 금융 거래 보안에 대한 엄격한 표준을 설정합니다. 하지만 규정 준수는 전투의 절반에 불과하며 기존의 암호화 방식이 오늘날의 위협 환경에서는 종종 부족하고 해커는 암호화 키가 저장되거나 전송되는 방식을 악용해 규정을 준수하는 시스템조차도 침해에 취약하게 만들 수 있습니다.
소프트웨어 암호화는 암호가 해독될 경우 여전히 사이버 공격에 취약하며 소프트웨어 기반 애플리케이션의 리소스 집약적 프로세스로 인해 데이터 액세스 속도가 느려질 수 있습니다. 반면에 하드웨어 암호화는 인증 및 암호화를 위한 별도의 전용 프로세서이며 하드웨어 암호화도 액세스에 키가 필요하지만 프로세서가 키를 생성합니다.
소프트웨어와 비교해 하드웨어 암호화는 해독하기가 훨씬 까다롭고 인코딩 및 디코딩 속도가 빠르며 투자가 필요한 경우가 많아 비용이 더 많이 듭니다. 하드웨어 및 소프트웨어 보안 부문의 업계에서는 하드웨어 및 소프트웨어 기반 서버 관리 소프트웨어로 로컬 및 원격 배포에 이용 가능한 방식이 제공되며 컨트롤러에 연결된 대용량 스토리지와 캐시 모듈의 데이터를 암호화합니다.
인공지능은 암호화 환경을 변화시켰습니다. 특히 조직들은 인공지능이 키 관리를 최적화하고 암호화 알고리즘을 강화하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지 모색하고 있으며 인공지능과 같은 최신 기술과의 통합으로 분석 및 자동화를 통한 키 관리 개선이 이루어지고 있습니다.
인공지능 및 기계 학습에서 암호화된 데이터 처리의 확장은 시장에 중요한 기회를 제공하며 안전한 데이터 처리에 대한 요구가 증가함에 따라 동형암호를 사용하면 암호화된 데이터를 승인되지 않은 개체에 노출시키지 않고 처리할 수 있습니다. 이 기능은 민감한 정보가 포함된 대규모 데이터 세트를 분석하는 인공지능 및 기계 학습에서 매우 중요합니다.
금융기관과 핀테크 기업들은 정보를 안전하게 보관하기 위해 다양한 암호화 기술을 적용하고 있습니다. 금융기관들은 데이터 암호화와 함께 접근 제어와 다중 인증을 통해 종합적인 보안 체계를 구축하고 있으며 국제적인 개인정보 보호 규정을 준수하고 지속적인 기술 업데이트를 통해 위협에 대응하는 것이 필요합니다.
의료 분야에서 환자 데이터는 데이터 보호법에 따라 기밀을 유지하기 위해 최대한 주의를 기울여 처리해야 합니다. 동형암호는 의료 서비스 제공자와 연구원 그리고 보험사 간의 안전한 데이터 공유를 가능하게 하고 환자 정보를 암호화해 유지함으로써 유망한 솔루션을 제공하며 마찬가지로 금융 부문은 사기 탐지와 신용 평가 그리고 규제 보고와 같은 활동을 위해 데이터 공유에 크게 의존하고 있습니다.
암호화 소프트웨어 시장은 지속적으로 성장하고 있으며 개인과 조직이 증가하는 위협과 사이버 공격에 직면함에 따라 암호화에 대한 투자가 늘어나고 있습니다. 암호화를 사용하는 조직은 데이터 유출로 인한 재정적 영향을 크게 줄일 수 있으며 또한 규제 요구 사항 및 표준을 준수하기 위해 암호화의 필요성이 점점 더 커지고 있습니다.
동형암호 시장은 데이터 개인 정보 보호에 대한 우려 증가와 클라우드 컴퓨팅 채택 증가 그리고 인공지능 및 기계 학습의 발전으로 인해 상당한 성장을 목격하고 있습니다. 민감한 정보를 보호하고 규제 요구 사항을 준수해야 하는 필요성으로 인해 의료 및 금융 서비스 산업 내에서 안전한 데이터 공유에 대한 관심이 높아지고 있습니다.
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