프로세스 마이닝을 사용하여 데이터 개인 정보 보호 개선

빨리 생각해 보십시오. 매주 또는 매일에 자신에 대한 정보를 몇 번이나 공유합니까? 여러 웹사이트에 이메일 주소를 제출하거나 다른 곳에서 기타 개인 정보를 입력한 횟수를 생각해보면 생각보다 많다는 것을 금세 깨닫게 됩니다.

오늘날 온라인 디지털 보안은 밤에 문을 잠그는 것만큼이나 중요합니다. 즉, 모든 회사는 사이버 보안 노력을 개선하기 위해 최선을 다해야 합니다.

새로운 규정, 사이버 보안에 대한 새로운 초점

많은 정부와 산업에서 시민과 소비자 데이터를 보호하기 위해 새로운 법률과 규정을 만들고 있습니다. 예를 들어, 유럽 연합은 최근 일반 데이터 보호 규정(GDPR)을 도입하여 EU 시민을 위한 더 나은 데이터 개인 정보 보호를 제공합니다. 막대한 벌금이 부과될 가능성이 있는 전 세계 모든 규모의 기업은 GDPR의 데이터 개인 정보 보호 요구 사항을 준수하기 위한 새로운 전략을 수립해야 했습니다.

사이버 보안에 대한 이러한 초점은 현재 거의 모든 새로운 소프트웨어 구현에 보안 관점에서 철저한 평가가 필요한 현재 시나리오로 이어졌습니다. 분명히 데이터 유출과 기밀 고객, 직원 및 기업 데이터의 손실을 방지하는 것이 최우선 과제입니다. 전문화된 사이버 보안 솔루션과 틈새 애플리케이션이 매우 많지만 프로세스 마이닝과 같은 엔터프라이즈 시스템 및 비즈니스 프로세스 관리(BPM) 솔루션이 안전한지 확인하는 것이 중요합니다.

이 블로그 기사에서는 프로세스 마이닝의 개념을 소개하고 프로세스 마이닝 이니셔티브를 시작할 때 고려해야 할 보안 측면을 자세히 살펴봅니다.

프로세스 마이닝이란 무엇입니까?

프로세스 마이닝은 사용자가 회사의 디지털 활동을 기반으로 신뢰할 수 있는 시각적 프로세스를 구축할 수 있도록 하는 혁신적인 기술입니다. 예를 들어 직원 및 소프트웨어 로봇이 기업 IT 시스템과 상호 작용할 때 해당 시스템에서 활동을 캡처합니다. 프로세스 마이닝은 이 데이터를 이벤트 로그로 변환한 다음 엔드 투 엔드 프로세스의 새로운 시각화를 생성합니다.

프로세스 마이닝 도구를 통해 주어진 프로세스를 검사함으로써 사용자는 완전히 새로운 관점과 가치 있는 새로운 통찰력을 얻을 수 있습니다. 결과? 사용자는 기존 프로세스를 개선하고 더 나은 의사 결정을 내리는 데 필요한 통찰력을 가지고 있습니다. 보다 구체적으로 말하면, 기업은 이제 프로세스 마이닝을 사용하여 내부 효율성을 높이고 복잡성을 줄일 수 있습니다. 두 가지 모두 조직이 사이버 보안에 대한 접근 방식을 개선하도록 포지셔닝하는 데 있어 중요한 첫 번째 단계입니다.

프로세스 마이닝은 일반적으로 프로세스 중에 회사 정보에 ​​액세스하는 제3자에 의해 제공될 수 있으므로 안전한 제품 및 프로세스를 갖춘 프로세스 마이닝 제공업체를 선택하는 것이 중요하다는 점도 언급할 가치가 있습니다.

팀은 또한 명확하지 않은 영역에서도 중요한 정보를 모든 단계에서 보호하기 위해 주의를 기울여야 합니다. 예를 들어, 프로세스 마이닝 도구는 직원의 작업에 대한 모든 세부 정보를 표시할 수 있으므로 한 작업자가 높은 수준에서 수행하지 않는 경우 이 데이터를 암호화해야 합니다. 이렇게 하면 직원의 관리자만 이 정보를 보고 직원과 협력하여 이러한 결과를 개선할 수 있습니다.

개인 정보 보호 설계

프로세스 마이닝을 사용하여 사이버 보안(또는 기타 프로세스)을 강화하기 전에 사용자는 투명성의 필요성과 워크플로 및 기타 결과를 최적화하는 방법을 먼저 생각해야 합니다. 보다 구체적으로 다음 사항을 고려해야 합니다.

• 필요한 데이터

• 해당 데이터를 추출하는 방법

• 프로세스의 모든 단계에서 이 데이터가 보호되고 규정 준수 요구 사항을 충족하는지 확인하는 방법

프로세스 마이닝 도구는 기업 정보와 함께 작동하므로 모든 이해 관계자의 개인 정보를 통제하는 것이 어려울 수 있습니다. 회사 데이터에 이름, 주소, 부서, 사용자 ID 등을 비롯한 직원 및 소비자의 개인 식별 정보(PII)가 포함되어 있다는 점을 고려할 때 문제는 특히 그렇습니다.

개인 정보 보호 설계 원칙은 투명한 데이터 제공과 이해 관계자의 개인 정보 보호 사이의 균형을 유지하는 데 중점을 둡니다. 이 엔지니어링 접근 방식은 기술 제공자가 무엇보다 개인 정보 보호를 강조하도록 권장합니다. 따라서 모든 개인 정보 보호 설계 접근 방식은 다른 워크플로, 프로세스 또는 기능과 관련된 다른 고려 사항보다 먼저 사전 예방적이고 예방적인 방식으로 개인 정보를 처리해야 합니다.

프로세스 마이닝에서 고려해야 할 개인정보 보호 결정

새로운 프로세스가 개인 데이터 정책과 충돌하지 않고 요구 사항을 준수하는지 확인하기 위해 고려해야 할 몇 가지 사항이 있습니다.

• 원시 데이터에 대한 액세스 :첫 번째 단계로 회사의 IT 시스템에서든 데이터 웨어하우스에서든 전체 데이터 추출 프로세스를 신중하게 고려합니다. 프로세스 마이닝 구현 팀은 이 기업 데이터에 액세스할 수 있어야 분석에 가장 중요한 것을 추출하는 데 집중할 수 있습니다. 결과적으로 회사는 추가 분석을 위해 액세스 권한을 부여할 데이터를 선택하는 것이 중요합니다. 이는 전체 구현을 가속화하고 단순화하는 데도 도움이 되는 단계입니다.

• 적절한 전략 선택: 데이터를 필터링, 가명화 또는 익명화합니다. 그 후, 프로세스 마이닝 팀은 원시 데이터의 번역 작업을 해야 합니다. 그들은 이 정보를 포괄적인 용어로 변환하고 프로세스 마이닝에 적합한 형식을 개발할 수 있습니다. 궁극적으로 데이터는 팀에서 집중할 기능을 결정하는 데 사용할 대시보드로 변환됩니다.

이 시점에서 개인 정보 관리에는 필터링, 익명화의 세 가지 선택이 있습니다. , 또는 가명 .

• 필터 :때때로 회사는 특정 프로세스 분석에 필요하지 않은 정보를 추적해야 합니다. 이 경우 팀은 단순히 제거하는 것이 좋습니다. 데이터가 민감하고 비즈니스 분석 결과에 영향을 미치지 않는 경우 사용자는 삭제할 수 있습니다. 특히 유효하고 관련성 높은 데이터에 초점을 맞춰야 하기 때문입니다.

• 가명 처리 :민감한 데이터를 처리하는 가장 일반적인 방법입니다. 간단히 말해서 사용자가 실제 데이터(특정 이름, 주소 또는 기타 PII 데이터)와 연관시킬 수 없도록 정보를 암호화하는 방법입니다.

이 경우 팀은 가능한 모든 PII 데이터를 가명 정보로 대체하도록 선택할 수 있습니다. 예를 들어 회사에서 분석가가 프로세스 관련 작업을 수행하는 직원의 이름을 보는 것을 원하지 않는 경우입니다. 이 경우 팀은 이러한 이름을 숫자로 바꿀 수 있습니다. 선택된 사용자만이 실제 이름을 식별하기 위해 "번역" 테이블에 액세스할 수 있습니다.

• 익명화 :이는 팀이 PII 데이터를 고유한 가명으로 대체하기로 선택한 가명화 절차와 거의 동일합니다. 하지만 이번에는 번역표가 없습니다. 따라서 재익명화가 불가능하여 원본 데이터가 안전합니다. 하지만 이번에는 번역 테이블이 없습니다. 이러한 방식으로 승인되지 않은 사용자는 사용 가능한 데이터를 사용하여 개인의 기밀 정보를 식별할 수 없습니다.

한 가지 고려 사항:특히 회사가 최종 통찰력이 더 이상 유용하지 않을 정도로 데이터를 과도하게 보호하는 경우 익명화된 데이터는 프로세스 분석을 복잡하게 만들 수 있습니다.

최종 데이터에 대한 액세스

데이터가 준비되고 "최종"으로 간주되면 새로운 컨텍스트에서 데이터에 액세스하는 방법을 고려하는 것이 중요합니다. 프로세스 마이닝 팀은 대시보드, 프로세스 그래프, 보고서 및 기타 정보에 액세스할 수 있는 비즈니스 사용자를 정의해야 합니다.

UiPath Process Mining과 같은 올바른 프로세스 마이닝 도구는 IT 팀에 액세스 권한을 부여하는 동시에 비즈니스 사용자에게 소유권과 제어 권한을 부여하는 귀중한 셀프 서비스 도구를 제공합니다. 두 그룹 모두 기존 프로세스에 대한 새로운 통찰력 확보라는 공통 목표를 위해 독립적으로 작업할 수 있습니다.

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