IoT 시대의 데이터 보안 및 개인 정보 보호 – PromptCloud

데이터 통합은 모든 비즈니스에서 필수적인 부분이 되었습니다. 현재 84억 개 이상의 IoT 장치가 연결되어 작동하고 있습니다. 효율성을 극대화하고 경쟁 우위를 확보하는 것이 이러한 놀라운 채택의 주요 이유입니다. 이 수치는 IoT의 영향과 영향력이 앞으로 몇 년 동안에만 증가할 것임을 분명히 보여줍니다.

그러나 동일한 기술로 데이터 양이 크게 증가했습니다. 이 방대한 양의 데이터를 관리하는 것은 보안 및 개인 정보 보호 측면에서 어려운 일입니다. 비즈니스 리더들은 이를 IoT 시대의 단점으로 보고 있습니다. 놀라운 데이터 도난 및 침해 사례와 함께 IoT 데이터 전용의 강력한 보안 조치로 조직 데이터의 무결성과 기밀성을 유지하는 것이 미션 크리티컬이 되었습니다. 그렇지 않으면 미국의 47개 주에 1,850만 달러 를 지불하는 Target의 2013년 데이터 침해 사건 해결과 같은 실패가 더 일상적으로 발생하는 것을 보게 될 것입니다.

오늘은 IoT 아키텍처의 중요한 구성 요소를 확인하고 IoT 비즈니스를 괴롭히는 문제를 살펴보겠습니다. 그런 다음 IoT 데이터와 관련된 개인 정보 및 보안 문제를 해결하는 6가지 방법을 살펴봅니다.

IoT 아키텍처에는 무엇이 포함되어 있습니까?

기업은 보안 및 개인 정보 보호 문제를 이해하기 위해 IoT 아키텍처를 이해해야 합니다. 회사의 이러한 아키텍처는 다양한 구성 요소로 구성됩니다. 그러나 모두 다음 세 가지로 요약될 수 있습니다.

1. WSN 또는 무선 센서 네트워크

WSN은 하나의 단일 프로세스를 수행하기 위해 분산된 센서 세트입니다. 이 프로세스에는 일반적으로 패킷으로 데이터를 수신하거나 전송하는 작업이 포함됩니다. 데이터 패킷은 배포 간격 동안 로컬 처리, 변환, 저장 및 기타 절차를 거칩니다.

2. IoT 데이터 게이트웨이

IoT 아키텍처의 게이트웨이는 데이터를 수집하고 처리한 다음 스토리지로 전달합니다. 이 게이트웨이는 관리 및 보안 서비스가 많이 요구되는 센터입니다.

3. 보관

스토리지는 데이터가 수집되는 곳입니다. 데이터 분석 및 프레젠테이션 애플리케이션은 이 구성 요소의 일부입니다. 이러한 응용 프로그램은 수집된 데이터를 비즈니스에 유용하고 적용할 수 있도록 합니다.

IoT로 기업을 괴롭히는 보안 문제는 무엇입니까?

현대 IoT 아키텍처에는 광범위한 보안 및 개인 정보 보호 위험이 있습니다. 주요 데이터 보안 과제는 다음과 같습니다.

1. 침해 및 공격

해커는 IoT 네트워크에 침입을 시도할 수 있습니다. 이를 통해 비즈니스 데이터 및 네트워크 기능을 완벽하게 제어할 수 있습니다. 기업은 이러한 공격 방지 문제에 끊임없이 직면하고 있습니다. 침입은 명성과 금전적 원인이 될 수 있습니다. 기업은 IoT를 최대한 활용하지 못하는 중요한 데이터 손실의 위협을 느끼고 있습니다.

2. 명의 도용 또는 도용

IoT 시스템은 액세스를 제공하기 위해 사람의 물리적 존재가 필요하지 않습니다. 네트워크에는 여러 시스템 간의 상호 작용이 포함됩니다.

따라서 권한이 없는 사람이 다른 사람을 사칭하고 시스템을 공격할 수 있습니다. 비즈니스 리더는 이러한 공격을 여러 번 겪었습니다. 예를 들어 DNS 제공업체인 Dyn 은 2016년 IT 시스템에서 사이버 공격에 직면하여 북미와 유럽 전역에서 대규모 다운타임을 발생시켰습니다.

3. 비효율적인 암호화 관리

비즈니스 데이터의 무결성은 암호화 기술에 따라 달라집니다. 그러나 이것은 일회성 작업이 아닙니다. 암호화에는 정기적인 관리 프로세스가 필요합니다. 그렇지 않으면 IoT 시스템이 공격에 취약해집니다.

해커는 스토리지에서 데이터를 침해하고 훔칠 수 있습니다. 많은 기업이 신뢰할 수 없는 암호화 관리로 인해 보안 위협을 받고 있습니다.

4. 무단 데이터 저장 자산

모든 기업에서 IoT와 비즈니스를 결합하는 것은 쉽지 않습니다. 대부분의 기업 리더는 기술에 대한 포괄적인 지식이 없습니다. 이는 무단 자산 축적의 위험을 증가시킵니다.

기업은 신뢰할 수 없고 보호되지 않는 데이터 스토리지 자산에 갇혀 있지 않습니다. IoT 네트워크의 안전하지 않은 채널과 수집 구성 요소로 인해 내부 및 외부 침해에 노출될 수 있습니다.

5. 백그라운드에서 발생하는 악성 활동

IoT 아키텍처 뒤에는 엄청난 양의 데이터가 숨겨져 있습니다. 이로 인해 회사에서 잠재적인 악의적인 활동이 발생합니다. 어떤 수동 프로세스도 백그라운드에서 발생하는 이러한 활동을 예측하거나 알릴 수 없습니다.

전통적인 방화벽조차도 이러한 종류의 활동을 예측하는 데 실패합니다. 승인되지 않은 사람은 사기 및 평판 손상 측면에서 회사의 손실을 초래하는 프로세스를 위반하고 수행할 수 있습니다.

IoT의 데이터 보안 및 개인 정보 보호 문제를 해결하는 방법은 무엇입니까?

IoT 인프라에 적용해야 하는 6가지 핵심 보안 기술이 있습니다.

1. 네트워크 보안

네트워크 보안은 회사에서 일반적입니다. 그러나 IoT는 이 부서에서 포괄적이고 보다 강력한 보안을 필요로 합니다. 기업은 통신 표준과 네트워크의 제한된 기능을 정복해야 합니다.

네트워크 보안의 복잡성을 해결하기 위해 기업은 기존 맬웨어 방지 및 바이러스 백신의 기능을 침입 방지 시스템과 결합할 수 있습니다. Cisco, Bayshore Networks, Senrio 등과 같은 여러 공급업체가 이 분야에서 일하고 있습니다. 침입 탐지, 방화벽 및 기타 시스템을 기존 네트워크 보안 시스템과 함께 설치합니다. 이것은 네트워크 침해의 위협을 제거합니다.

2. 암호화 키

암호화 키는 개인 키와 공개 키를 모두 포함할 수 있습니다. PKI 또는 개인/공개 키를 사용하여 IoT 장치의 생성에서 설치까지 보안을 보장합니다. 회사는 키를 사용하여 장치 생성 및 배포를 완전히 안전하게 보호할 수 있습니다.

마찬가지로 데이터를 안전하게 로드하고 시스템을 관리하는 데 도움이 됩니다. PKI를 활용하는 것은 IoT 장치에 디지털 인증서를 제공하는 것과 같습니다. 활성화 및 설치는 승인된 사람을 통해서만 가능합니다. HPE, Gemalto, DigiCert, Symantec 등과 같은 공급업체가 이 방향으로 작업하고 있습니다.

3. 관리 암호화

비즈니스는 액세스 측면에서 데이터를 안전하고 비공개로 만들기 위해 표준 암호화 알고리즘으로 시작할 수 있습니다. 소중한 정보는 해커와 데이터 스니퍼로부터 보호되는 스토리지에 안전하게 보관됩니다.

다양한 하드웨어와 프로필이 작동하는 대기업에서는 데이터 암호화가 어려워 보일 수 있습니다. 이러한 회사는 암호화 키의 수명 주기에 더 집중해야 합니다. 철저하고 공인된 관리 프로세스가 필요합니다.

Cisco, Lynx Software, Entrust Datacard 및 기타 공급업체와 같은 전문 암호화 서비스 회사는 관리 암호화를 달성하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

4. 안전한 인증

보안 인증을 통해 시스템 및 데이터에 대한 권한 있는 액세스가 가능합니다. 여러 사용자가 암호 또는 핀을 사용하여 동일한 네트워크의 다른 데이터 세트에 액세스할 수 있습니다. 이중 요소 인증은 이 부서에서 더 강력합니다.

여러 기계가 연결되고 서로 상호 작용하여 장치에 액세스할 수 있는 권한을 제공합니다. 기업은 물리적 인증에서 벗어나 기계 기반 시스템으로 효율성을 얻을 수 있습니다. 그것도 보안과 개인 정보를 손상시키지 않으면서.

Covisint, Baimos Technologies, Device Authority 등과 같은 공급업체는 이러한 방향으로 기업을 돕고 있습니다.

5. API 보안

API 보안은 승인된 개발자, 애플리케이션 및 장치만 API와 상호 작용하도록 하는 데 필요합니다. 이 부서의 보안 조치를 통해 기업은 데이터에 액세스하기 전에 모든 이동을 승인할 수 있습니다.

백엔드 및 애플리케이션의 데이터 흐름은 보안 디지털 문서를 사용하여 작업을 승인합니다. 이는 잠재적인 공격 및 위협으로부터 데이터를 저장하기 위한 예방 조치입니다. Akana, MuleSoft, CA Technologies 및 WS02와 같은 회사는 API 보안 솔루션을 제공하고 있습니다.

6. 분석의 AI

회사는 엄청난 양의 데이터를 수집해야 합니다. 그런 다음 실행 가능한 보고서를 제공하기 위해 집계, 모니터링 및 정규화합니다. 이러한 절차는 항상 수동 보안 오류 문제에 직면합니다. 그러나 AI와 머신 러닝을 통합하면 빅 데이터 분석을 정교하게 만들 수 있습니다.

IoT의 AI 솔루션은 보안 위협의 예측 가능성을 향상시킵니다. 백엔드 데이터를 지속적으로 모니터링하고 위협이 발생하면 보고할 수 있습니다. 머신 러닝은 시간이 지남에 따라 스스로 진화합니다. 결국 기존 기술로는 불가능한 침입을 탐지할 수 있게 됩니다.

침입 위협을 식별하는 것은 그러한 솔루션의 공급업체와 함께 가능합니다. 그들 중 일부는 Cisco, SAP, Indegy 및 Senrio입니다.

로그오프하려면

보안 및 개인 정보 위협은 IoT의 혁신적인 기술을 주도하고 있습니다. 솔루션 제공업체는 기업의 보안 요구 사항을 충족하고 있습니다. 그러나 기업은 항상 기본적인 보안 솔루션으로 시작해야 합니다. 그런 다음 IoT 프로토콜 및 표준에 따라 보안 접근 방식을 개선할 수 있습니다.

솔루션을 배포하기 전에 보안 사고가 발생할 때까지 기다리지 마십시오. 데이터 보안에 대해 인식하고 책임을 지고 사전에 조치를 취합니다. 방대한 네트워크를 관리하고 유지하기 위해 복잡한 솔루션에 간단한 솔루션을 결합하십시오. 보안 및 개인 정보 보호는 모두 종단 간 접근 방식에 관한 것입니다. 네트워크 보호는 필수적이며 암호화에는 관리가 필요하며 분석은 침입 탐지를 통해 강화되어야 합니다.

비즈니스는 IoT와 IoT가 제공하는 이점에 따라 달라집니다. 따라서 이러한 기술을 피할 수 있습니다. 보안 문제에 직면하는 것이 오늘날의 시장에서 경쟁하고 생존할 수 있는 유일한 방법입니다. 따라서 사이버 공격, 해킹 및 기타 내부 및 외부 위협으로부터 민감한 데이터를 보호하십시오. 비즈니스의 원활한 기능을 방해하는 요소가 없도록 하십시오.