은행을 노리는 이유를 묻자, 은행 강도 윌리 서튼은 간단히 이렇게 답했습니다. “돈이 거기 있으니까요.”
1930년대에 이 말을 남긴 악명 높은 윌리 서튼이 오늘날에도 살아서 고수익 범죄를 현대적인 방식으로 저지르고 있다면, 우리는 그에게 이렇게 물을지도 모릅니다. "왜 의료 기업을 대상으로 사이버 공격을 감행합니까?"
그 이유는 분명합니다. 모든 산업에서 데이터 유출 사고의 평균 비용은 건당 424만 달러입니다. 의료 산업의 경우 데이터 유출 사고당 비용이 923만 달러로 치솟았으며, 이는 2021년의 713만 달러보다 증가한 수치입니다. 이에 따라 의료 산업은 금융, 제약, 기술, 에너지를 포함한 모든 산업 중 데이터 유출 비용이 가장 높은 산업이 되었습니다.
의료 데이터 유출은 왜 더 큰 비용을 초래할까요? 의료 기업은 악의적인 공격자들이 노리는 세 가지 정보를 모두 보유하고 있기 때문입니다. 바로 개인 식별 정보(PII), 보호 대상 건강 정보(PHI), 금융 정보입니다.
IBM의 「2021년 데이터 유출 비용 보고서」에 따르면 고객의 개인 식별 정보(PII) 유출로 인한 평균 비용은 레코드당 180달러입니다. 또한 가장 흔한 최초 공격 경로는 자격 증명 탈취로, 전체 공격의 20%를 차지한다고 합니다. 이 수치를 미국 보건복지부(HHS)의 보고서와 함께 살펴보면, 2021년에 무려 39,630,191개의 계정이 ‘해킹/IT 사고’로 인해 침해된 것으로 나타났습니다. 2021년에 침해된 3,900만 개 이상의 계정 중 20%가 자격 증명 탈취로 인해 침해되었고 계정당 비용이 180달러라고 가정하면, 총비용은 14억 달러를 넘습니다.
의료 데이터 유출 범죄의 추이
위 차트는 2021년 2월부터 2022년 3월까지 HHS에 보고된 데이터 유출 건수의 증가 추이를 보여줍니다.
데이터 유출이 발생하면 악의적인 행위자들은 다크 웹에서 이렇게 유출된 인증 정보를 구매합니다. 이들은 여러 데이터 유출 정보를 ‘콤보리스트’라고 불리는 대규모 목록으로 통합하여, 공격자들이 훨씬 더 방대한 유출 인증 정보 목록을 구매할 수 있도록 합니다. “Collection #I”는 2019년부터 판매되고 있으며, 비밀번호가 연결된 7억 7,300만 개의 고유 이메일 주소를 포함하고 있습니다.
크리덴셜 스터핑 공격에서 악의적인 공격자는 유출된 인증 정보 모음을 구매한 다음, 여러 웹사이트의 로그인 페이지에 해당 정보를 반복적으로 대입합니다. 공격에 성공하면 계정을 탈취해 사기 목적으로 사용합니다. 크리덴셜 스터핑 공격의 성공률은 일반적으로 1~2%입니다. 유출된 인증 정보 100만 개를 테스트할 경우, 악의적인 공격자는 보통 10,000~20,000개의 계정에 접근할 수 있습니다. 크리덴셜 스터핑 공격이 성공하는 이유는 사람들이 여러 계정에서 비밀번호를 재사용하고 돌려 쓰는 경향이 있어, 다크 웹에서 구할 수 있는 비밀번호가 여러 앱에서 두루 사용되기 때문입니다.
의료 업계에서도 악성 봇이 점점 더 많은 콘텐츠를 스크래핑하는 사례가 나타나기 시작했습니다. 특히 봇은 의료보험 플랜, 급여 명세서(EOB), 의료 제공자 네트워크에 속한 의사 명단에 관한 정보를 스크래핑하고 있습니다. 경쟁업체는 의료보험 플랜 및 EOB 정보를 활용해 더 낮은 가격을 제시하거나 경쟁 정보를 수집할 수 있습니다. 의사 정보는 환자로부터 진료비와 기타 개인 건강 정보(PHI)를 탈취하기 위한 피싱 캠페인에 악용될 수 있습니다.
공격에 선제적으로 대응하기
데이터 유출 및 크리덴셜 스터핑 공격의 위험을 줄이는 가장 좋은 방법은 무엇일까요? 하나의 정답은 없지만, 제로 트러스트 아키텍처를 도입하고 웹 애플리케이션을 악용하는 악의적 행위자를 식별하는 것부터 시작하는 것이 좋습니다.
제로 트러스트 아키텍처는 정해진 경계 안에 신뢰할 수 있는 네트워크가 존재한다는 개념을 배제합니다. 즉, 조직의 경계 안팎에 있는 모든 사용자와 기기를 검증한 후에만 액세스 권한을 부여하는 데 중점을 둔 보안 모델입니다. 제로 트러스트 접근 방식은 주로 데이터와 서비스를 보호하는 데 초점을 맞추지만, 모든 기업 자산을 포함하도록 확장할 수 있습니다.
F5는 제로 트러스트 관련 활동을 위해 NIST 특별 간행물 800-207 제로 트러스트 아키텍처를 적극적으로 참고합니다. 이 문서는 제로 트러스트를 통해 기업의 전반적인 정보 기술 보안 태세를 개선할 수 있는 산업별 일반 배포 모델과 사용 사례를 제공하기 때문입니다. 이 아키텍처 문서는 엔터프라이즈 보안 아키텍트를 대상으로 제로 트러스트를 설명하고, 민간 비기밀 시스템에서의 제로 트러스트에 대한 이해를 돕습니다. 또한 제로 트러스트 보안 개념을 엔터프라이즈 환경으로 마이그레이션하고 배포하기 위한 로드맵을 제공합니다.
의료 사이버 범죄 대응 솔루션
F5 Distributed Cloud Bot Defense와 Distributed Cloud Account Protection은 악의적 행위자가 웹사이트를 악용하지 못하도록 보호합니다. 앞서 언급한 모든 크리덴셜 스터핑 공격은 악성 자동화 봇에서 비롯됩니다. CAPTCHA 및 지오펜싱과 같은 기존 방어 수단은 오늘날의 악의적 행위자들이 쉽게 우회할 수 있습니다. 심지어 악의적 행위자가 모든 유형의 CAPTCHA를 무력화할 수 있도록 지원하는 유료 서비스도 있습니다. 이러한 사이트 중 하나인 2captcha.com은 악의적 행위자가 보호 조치를 프로그래밍 방식으로 우회할 수 있는 API를 제공합니다. 2Captcha는 일반 Captcha, 텍스트 Captcha, ClickCaptcha, Rotate Captcha, reCAPTCHA V2 및 V3, reCAPTCHA Enterprise, FunCaptcha, TikTok Captcha 등을 해결할 수 있습니다.
Distributed Cloud Bot Defense는 프록시 서버를 통해 트래픽을 재라우팅하지 않고 각 클라이언트 트랜잭션에서 광범위한 JavaScript 및 HTTP 네트워크 계층 신호와 텔레메트리를 지능적으로 수집하여 정교한 봇 공격으로부터 애플리케이션 경험, 웹 자산, 모바일 앱 및 API 엔드포인트 트랜잭션을 보호합니다. 이 플랫폼은 여러 계층의 머신 러닝 인텔리전스를 적용하여 악성 봇의 자동화된 동작을 식별합니다. 시스템은 수법을 바꾼 공격을 모니터링하고, 플래그를 지정하고, 탐지 및 식별하며, 자동화된 공격을 실시간으로 완화합니다.
미국 의료 산업과 전 세계적으로 막대한 자금이 오가기 때문에 악의적 행위자들은 자동화 공격에만 머무르지 않습니다. 악의적 행위자의 자동화 공격을 완화하면 이들은 수동 공격으로 전환합니다. Distributed Cloud Account Protection은 기업이 방문자의 의도를 파악할 수 있도록 지원합니다. Distributed Cloud Account Protection은 방문자가 보호된 웹 또는 모바일 애플리케이션에 처음 접속하는 순간부터 계정 생성 또는 로그인 단계를 거쳐 전체 사용자 여정에 이르기까지, 텔레메트리, 환경 및 행동 생체 인식 데이터 세트를 기반으로 각 온라인 트랜잭션을 평가합니다.
Distributed Cloud Account Protection은 동일한 사용자가 이용하는 여러 브라우저와 디바이스 전반의 컨텍스트를 연결하고, 글로벌 조직 네트워크에서 얻은 인사이트를 활용하여 사용자의 의도를 정확하게 파악할 수 있습니다. Distributed Cloud Account Protection은 방문자의 의도를 파악할 수 있도록 신뢰도 높은 점수를 제공하는 AI 사기 탐지 엔진 기반의 폐쇄 루프 모델로 사용할 수 있으며, 기업이 계정 보호 데이터를 자체 위험 평가 엔진에 수집하여 다른 사기 관련 데이터 포인트와 결합하는 방식으로도 활용할 수 있습니다.
의료 분야에서 데이터 유출과 크리덴셜 스터핑 공격으로 인한 비용이 꾸준히 증가하고 있습니다. 그 이유는 무엇일까요? 바로 막대한 돈 때문입니다. 기업은 제로 트러스트 아키텍처를 도입하고 F5 Distributed Cloud Bot Defense 및 Account Protection을 사용해 크리덴셜 스터핑 공격을 차단함으로써 이러한 위험을 완화할 수 있습니다.
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