오염된 데이터는 비즈니스 리스크입니다

Lori Mac Vittie수석 엔지니어 겸 최고 에반젤리스트 | F5

데이터와 그로부터 실행 가능한 인사이트를 도출하는 역량에 크게 의존하는 비즈니스 모델로 빠르게 전환해 감에 따라, 데이터 무결성 문제는 비즈니스에 점점 더 큰 영향을 미치고 궁극적으로는 수익에도 영향을 줄 것입니다.

2019년 하반기, e스포츠 업계에서는 비디오 게임(포트나이트) 선수 한 명을 둘러싼 논란이 불거졌습니다. 논란의 핵심은 그의 나이였습니다. 이 게임은 나이에 상관없이 즐길 수 있지만, 대회에 출전하려면 만 13세 이상이어야 합니다. 상금 규모도 결코 작지 않습니다. 캐시컵 우승자는 수십만 달러, 심지어 수백만 달러까지 받을 수 있어 재능 있는 아이들이 나이를 속일 이유가 수백만 가지나 되는 셈입니다.

지난해 문제가 불거진 것은 우승자 중 한 명이 실제로 나이를 속였다고 인정했기 때문입니다. 이후 해당 선수가 Twitter와 인기 스트리밍 플랫폼 Twitch에서 이용 정지를 당하면서 게임 커뮤니티 전체에 거센 논란이 일었습니다. 이는 결국 Fortnite 커뮤니티가 "에이지 게이트(Age Gate)"라고 부르는 사태로 이어졌습니다. 수많은 어린 선수들이 일제히 나이를 인증해야 했고, 이를 통해 개발사 Epic Games는 출전 자격을 갖춘 선수만 토너먼트에 참가하도록 더욱 철저히 관리할 수 있게 되었습니다.

물론 문제는 플레이어가 한 번 거짓말을 했다면, 다시 거짓말을 하지 못하게 막을 방법이 사실상 없다는 것입니다. 이는 사용자가 제공한 데이터를 검증하기가 얼마나 어려운지를 보여준다는 점에서 전반적으로 문제가 됩니다.

데이터 무결성

데이터의 무결성(정확성)을 검증할 수 없다는 점은 디지털 트랜스포메이션의 세 번째 단계를 모색하거나 이 단계로 전환 중인 조직에 중대한 우려 사항이 되어야 합니다. 이 단계는 데이터에 크게 의존합니다. 해당 데이터는 비즈니스 수행에 사용될 뿐만 아니라 패턴 및 행동 인식의 기반이 됩니다. 또한 사람의 개입 없이 운영 및 비즈니스 의사 결정을 자동으로 내리는 고급 분석을 지원합니다.

그리고 그 데이터는 오염되었을 수도 있습니다.

더티 데이터가 비즈니스에 미치는 영향을 결코 과소평가해서는 안 됩니다. 이는 비즈니스 데이터를 유출하거나 오염시키기 위한 SQL 인젝션을 넘어서는 문제입니다. 합법적인 거래로 위장해 비즈니스 의사 결정을 내리는 시스템과 사람을 오도하려는, 훨씬 더 교묘한 유형의 공격입니다.

제품 X에 주문이 몰리면서 분석 시스템과 비즈니스 분석가들은 실제보다 수요가 높다고 판단하게 됩니다. 공급을 확보하기 위해 자원이 재배치되고, 그 여파는 이후 전체 공급망과 유통망에 걸쳐 확산됩니다.

하지만 그다음에는… 아무 일도 일어나지 않습니다. 애초에 허위로 만들어진 수요였기 때문에 실제 수요는 존재하지 않습니다. 주문한 주체가 실제 사람이 아닌 봇이므로 주문이 갑자기 취소되거나 방치됩니다. 기업은 이에 대응하기 위해 급히 자원을 재배치하고 후폭풍을 수습하려 애씁니다.

오염된 데이터가 비즈니스에 미치는 영향은 현실적이고 중대하며, 수익에도 큰 타격을 줄 것입니다.

디지털 전환의 후반 단계에서는 바로 이러한 유형의 공격, 즉 비즈니스 계층 공격에 대응하고 이를 방지하는 것이 최우선 과제가 될 것입니다. 이를 위해서는 이른바 이열치열의 방식으로 데이터와 더 많은 데이터, 그리고 고급 분석이 정상적인 거래로 위장한 공격을 식별하고 차단하는 데 도움이 되는 훨씬 더 많은 데이터를 활용해야 합니다.

이는 단순한 비즈니스 문제를 넘어섭니다. 앱 서비스, 인프라 및 앱의 데이터 세트를 결합해야 하는 데이터 무결성 과제입니다. 계측 가능한 모든 지점에 계측 기능을 적용하여, 고급 분석이 비즈니스 계층 공격을 차단할 수 있도록 강력한 텔레메트리 데이터를 생성해야 합니다. 데이터 무결성을 훼손하려는 시도를 식별할 수 있는 미묘한 신호와 패턴은 머신 러닝을 활용하고 클라우드에서 제공되는 막대한 컴퓨팅 성능을 이용해 대규모 데이터 세트를 집중적으로 분석해야만 발견할 수 있습니다. 봇 식별부터 비정상적인 행동 감지에 이르기까지, 정상적인 비즈니스 활동과 악의적인 공격을 구분하는 능력은 기업이 성공하는 것은 물론 생존하는 데에도 매우 중요합니다.

아이들이 온라인에서 자신의 나이를 속이는 일을 완전히 막는 것은 불가능할지도 모릅니다. 적어도 기술만으로는 말입니다. 하지만 이를 통해 얻은 부정확한 데이터에 관한 교훈을 활용하면, 더 나은 앱 서비스와 시스템을 구축하여 비즈니스 계층 공격을 제대로 방어할 수 있을 것입니다.

작성자 소개

Lori Mac Vittie수석 엔지니어 겸 최고 에반젤리스트 | F5

Lori MacVittie는 F5 CTO 오피스의 수석 엔지니어이자 최고 에반젤리스트로, 애플리케이션 딜리버리, 자동화 전략 및 인프라 분야에서 깊이 있는 전문성을 보유하고 있습니다. AI 에이전트를 위한 가드레일을 정의하고, 취약한 멀티클라우드 아키텍처를 분석하며, 확장 가능한 시스템의 한계를 탐구하는 등 복잡한 문제를 명확하게 풀어내는 것으로 잘 알려져 있습니다. 애플리케이션 개발, IT 아키텍처, 네트워크 및 시스템 운영 전반에 걸쳐 30년 이상의 업계 경험을 쌓았습니다. F5에 합류하기 전에는 수상 경력이 있는 기술 편집자로 활동했습니다. MacVittie는 컴퓨터 과학 석사 학위를 보유하고 있으며, 보안, 클라우드 및 엔터프라이즈 아키텍처 분야를 아우르는 다수의 저서를 집필한 작가입니다. 또한 보드게임과 비디오 게임을 열정적으로 즐기며, 치즈에 대해서는 거리낌 없이 확고한 견해를 갖고 있습니다.

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