맥도날드, 데이터 보안의 핵심은 '발견과 분류'

수동 방식은 비즈니스 유닛과의 인터뷰를 통해 데이터의 흐름을 파악한다. 자동화 도구는 시스템을 스캔하여 민감 데이터를 빠르게 식별하지만, 과도한 결과로 이어질 수 있다. AI는 이러한 방법들을 보완하여 데이터 분류 정확도를 높이고, 놓치기 쉬운 패턴을 찾아낸다.

데이터는 구조화된 데이터베이스와 비구조화된 문서 형태로 존재한다. 데이터 분류는 이러한 다양한 형태의 데이터에 적절한 보호를 적용하기 위한 핵심 단계이다. 따라서 데이터의 민감도에 따라 접근 권한, 암호화 등 다양한 보호 조치를 적용해야 한다.

데이터는 생성, 저장, 전송, 폐기 등 생애주기를 거치며 다양한 형태로 노출된다. 데이터 분류를 통해 각 단계별로 적절한 보호 조치를 적용해야 한다. 데이터 자체를 보호하는 것이 중요하며, 저장 위치에만 의존하는 방식은 위험하다.