국내 기업들, 지난 1년간 데이터 유출로 평균 38억원 피해 입었다

2020-07-30 11:05
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전 세계 524개 기업 대상으로 설문 진행... 데이터 유출로 인한 재무적 피해 분석
대한민국, 총 17개 조사 국가 및 지역 중 10번째로 데이터 유출 피해액이 큰 국가에 해당


[보안뉴스 원병철 기자] 2019년 하반기부터 2020년 상반기까지 약 1년 동안 국내 기업 24곳이 데이터 유출로 인해 평균 38억원의 피해를 입은 사실이 공개됐다. 이러한 사실은 IBM이 글로벌 보안컨설팅 전문업체 포네몬 인스티튜트와 공동으로 전 세계 17개국 524개 기업의 데이터 유출 현황을 조사 분석한 ‘2020 글로벌 기업 데이터 유출 현황’ 보고서에 공개됐다. 이번 보고서에는 작년에 이어 국내 24개 기업이 설문 대상에 포함되어 국내 데이터 유출 피해 현황에 대한 정보를 제공했다.


[자료=IBM]

해당 보고서에 따르면, 전 세계적으로 데이터 유출로 인한 기업 당 평균 피해액은 미화 386만 달러로 작년(390만 달러) 대비 약 1.5% 감소한 것으로 조사됐다. 평균 피해액이 감소하는데 기여한 요인으로는 성숙한 보안 자동화 및 침해사고 대응 프로세스를 갖춘 기업과 업종의 증가, GDPR의 안정화, 사이버 보험 등이 꼽혔다. 다만, 2019년과 2020년에 조사된 16개 동일 국가 또는 지역 중 대한민국을 포함해 총 12곳에서 평균피해액이 증가한 것으로 나타났다.

전체 데이터 유출 사례를 심층 분석한 결과, 80%가 고객의 개인식별정보(Personally Identifiable Information, PII) 유출 건으로 밝혀졌다. 피해액 규모 측면에서도 고객 개인식별정보 관련 데이터 유출이 기업에 가장 큰 피해를 줬다. IP 유출은 30%로 그 뒤를 이었다. 최근 기업 원격 근무가 증가함에 따라 주요 데이터가 통제가 비교적 덜 엄격한 환경으로 이동하게 되어 네트워크에 대한 가시성이 저하되어 침해 사고에 더 취약해진 경향을 보였다.

또한, 이번 보고서에서 눈 여겨 볼 사항 중 하나로는 보안 자동화 기술을 활용하는 기업의 평균 피해액이 245만 달러인 반면, 그렇지 않은 기업 피해액은 603만 달러를 기록해 약 385만 달러의 비용 격차가 발생한 점이다. AI, 머신러닝 등 보안 자동화 기술을 활용하는 기업은 약 27% 이상 더 빠르게 침해를 탐지해 통제할 수 있었다. 2018년(151만 달러)과 2019년(251만 달러)의 비용 격차를 살펴보면, 최신 보안기술의 도입 유무에 따른 기업 간 피해액 격차는 지속적으로 증가하는 추세다.

웬디 휘트모어(Wendi Whitmore) IBM 엑스포스 위협 인텔리전스(X-Force Threat Intelligence) 부문 총괄 부사장은 “그동안 자동화 기술에 투자했던 기업들이 최근 들어 데이터 침해로 인한 피해를 최소화하는 모습을 볼 수 있다”며, “기업들이 급속도로 디지털화를 진행하는 상황에서 보안 인력 부족으로 인해 여러 IT 팀이 더 많은 디바이스, 시스템, 데이터를 확보하는 것에 부담을 느끼고 있지만, 보안 자동화를 통해 더 빠른 침해 대응이 가능하고 비용 효율성이 대폭 향상되어 이러한 부담을 덜어준다”고 강조했다.

아울러 국내기업 24곳을 대상으로 진행된 조사 결과에 따르면, 데이터 유출로 인해 각 기업별로 전년(35억 5,300만원) 대비 약 7% 증가한 38억원의 금전적인 피해를 입은 것으로 나타났다. 이는 17개 조사 국가 또는 지역 중 10번째에 해당한다. 또한, 데이터 침해 1건 당 전년(16만 5,100원) 대비 18.2% 증가한 19만 5,200원의 비용을 지출한 것으로 조사됐다.

국내 기업의 데이터 침해 발생원인 중 절반이 악의적인 혹은 범죄를 목적으로 한 공격이었으며, 내부 시스템 결함(29%)과 임직원 단순 실수(21%)가 그 뒤를 이었다. 또한, 평균적으로 데이터 침해 원인을 식별하는데 걸리는 시간은 2019년 216일에서 2020년 223일로 증가했으며, 데이터 침해 해소에 걸리는 시간은 2019년 71일에서 2020년 78일로 증가했다.

IBM은 보고서를 통해 데이터 침해원인 식별기간(MTTI)과 데이터 침해 해소기간(MTTC)에 따른 피해 규모 차이점 또한 밝혔다. 보고서에 따르면, 평균적으로 데이터 침해 원인 식별 기간이 100일 미만일 경우 26억 100만원의 피해금액을 기록한 반면, 100일 이상일 경우 49억 9,800만원을 기록하는 등 큰 차이를 보였다. 데이터 침해 해소 기간이 30일 미만일 경우 33억 100만원의 피해 규모를 기록했으나, 30일 이상일 경우 피해 규모는 42억 9,900만원 상당으로 급증하는 것으로 나타났다.

한편, 전 세계적으로 데이터 침해를 통해 가장 큰 피해를 입은 산업군은 헬스케어 분야이고, 국내에서는 금융업으로 조사됐다. 2위는 서비스 부분으로 조사됐고 지난해 가장 많은 피해를 입은 기술 산업 분야는 올해 3위를 기록했다.

한국IBM 보안사업부 총괄 김용태 상무는 “최근 국내 보안관제의 주요 방향성은 AI와 SOAR를 통한 고도화로, IBM도 AI, SOAR 기반 보안 자동화 영역에 많은 기술 투자를 하고 있다”면서, “최근 기업들도 많은 관심을 보이고 있는 보안 자동화는 클라우드 전환 가속화와 더불어 부족한 인력난을 해소하고 비즈니스 민첩성을 지원하기 위한 핵심 기술로 자리매김할 전망”이라고 강조했다.
[원병철 기자(boanone@boannews.com)]

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