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ACL 소프트웨어 솔루션을 통해 기업은 핵심 비즈니스 프로세스 및 재무보고에 있어 처리내역의 정확성 및 무결성에 대한 검증을 할 수 있습니다.
Active Directory :
- 현재 종업원이 아닌 사람에게 할당된 Active Directory 입력 파악
- Active Directory group membership 변경 분석
- Domain Admin과 같이 민감한 Active Directory group 추가 내역 모니터링
- 유사한 업무를 하지만 다른 보안 수준이 할당된 사용자 파악을 위해 인사 레코드 정보와 Active Directory assignment 연결
Application Security :
- 종업원 퇴사일과 마지막 로그인 날짜 비교
- 일정기간 동안 접속하지 않은 ID 분석
- 보안 정책에서 지정한 기한이 초과할 때까지 암호를 변경 하지 않은 ID 추출
- 동일한 ID로 동시에 접속한 ID 파악
- 사용자에게 할당되지 않은 컴퓨터로부터의 로그인 확인을 위해 응용프로그램 접근 레코드와 IT asset 레코드 조인
- 관리자급 사용자 (CEO, CFO, 급여관리자 등)의 접근 시도가 실패된 패턴 분석
- 인사부서의 휴가 레코드와 실제 사용한 휴가 기록 비교
- 의심스러운 암호 패턴 파악:
- 동일한 패스워드 또는 암호화된 패스워드를 가지고 있는 멀티 유저
- 지속적으로 동일한 시간에 패스워드 변경하는 사용자
- 잦은 패스워드 초기화
- 사용자 로그인과 physical security badge scanning system 및 리모트 엑세스 로그와 비교
업무 분장 :
- 보안 규칙을 추출하고, 업무분장을 독립적으로 확인
- 업무분장 이슈가 된 부분에 대해, 권한이 남용되었는지 확인
- 업무별로 업무분장을 통해 독립성이 유지되어야 하는 부분에 대해 독립성 훼손이 발생된 내역이 있는지 확인 (예: 기안자 = 승인자)
- 동일 업무 수행자들이 다른 접근 권한을 가지고 있는지 확인
- 높은 레벨의 프로파일 / 권한을 가지고 있는 사용자 식별
- 메뉴, 기능 또는 사용자 프로파일에 부여된 처리내역 또는 한번도 사용되지 않은 권한 파악
- 감사 직전 혹은 직후에 변경된 사용자 프로파일 / 권한 파악
시스템 보안 :
- 부적절한 보안 세팅 또는 핵심 보안 파라미터 변경 파악
- 분산형 데이터 처리 방식의 시큐리티 로그들의 상관관계 입증 및 의심스러운 활동 찾기 (예: 비정상적인 시간, 주기)
- 의심스러운 활동 파악을 위해 IP 주소별로 접속 정보 계층화
- 사용자 ID 확인
- 잠재적인 사용자 ID 확인
- 오랫동안 변경 안되거나, 보편적이거나 또는 쉽게 알아차릴 수 있는 암호 확인
- 이전에 사용 안 하던 ID의 재활성화 된 내역 파악
헬프 데스크 :
- 오랜 기간 동안 해결되지 않은 이슈 검토
- 운영 효율을 위해 이슈 타입별 처리 시간 층별화
- 잠재적인 보고서 가공 파악 (예: 이슈 타입에 대해 비정상적으로 마감된 내역)
- 잦은 이슈가 발생한 사용자 또는 부서 파악
- 추가 감사를 위해 high-risk 데스크 처리 내역 플래그 (예: 패스워드 초기화)
- 하드웨어별, 응용프로그램별, 중대성별로 층별화
운영 관리 :
- 선택한 인터페이스의 무결성에 대해 독립적으로 완전성 확인
- 잦은 비정상적인 종료 또는 기타 시스템 문제에 대한 job 프로세싱 로그 분석
- 시스템 성능 또는 처리 능력 벤치마크
- 시스템 사용 또는 다른 IT 비용 산정을 위한 기타 metrics 재계산
변경 관리 :
- 테스트 종료 기간 후에 발생된 프로그램 변경 파악
- 변경 항목을 선택하여, 독립적으로 시스템 결과와 ACL을 통해 나온 결과 비교
- 어디서 변경이 발생되었는지 확인하기 위하여, 핵심 프로그램 또는 파일 사이즈, timestamp, 및 컨트롤 테이블에 있는 기타 특징 비교
- 헬프 데스크 로그를 통해 변경 직후 발생된 시스템 문제 추출 및 변경 관리(control) 프로세스의 무결성 적용 평가
- 변경 관리 로그 (change control log)에 나타나지 않는 프로그램 변경 파악
- 사용자별, 응용프로그램별, 부서별 잦은 긴급 변경 사항 평가
운영 통제 :
- 잠재적인 변경 파악을 위해, 운영 컨트롤 세팅과 컨트롤 테이블 비교
- 잠재적인 이상치 파악을 위해 컨트롤 세팅과 비교하여 처리내역 데이터 평가 (예: 신용한도 없는 고객, 예금 신용한도 필수 플래그 = yes)
- 사용자 ID별, 날짜/시간별 핵심 파라미터 변경 층별화
- 사용자 필요에 의한 처리 또는 프로그램이 우연하게 표준 시스템 컨트롤을 우회(bypass)하는 곳이 있는지 확인
- 완전성 및 인터페이스 무결성, 그리고 데이터 전송 확인
통신 :
- 전화 사용량이 제일 많은 사용자, 전화 통화 시간이 제일 많은 사용자, 전화를 많이 받은 사용자 등을 보고
- 사용자별, 전화번호별로 근무시간 이후 통화 사용 분석
- 통화 기록과 실제 청구 내역 비교
- 경쟁사와 통화한 내역 추출
- 종업원 집으로 통화한 내역 파악
- 핸드폰 오남용을 알기 위해, 발신한 위치와 착신한 위치 정보를 인사부서 정보 또는 출장 보고서와 비교
데이터 품질 :
- 누락된 정보 파악을 위해 마스터 데이터 분석
- 데이터 입력 불일치 파악
- 중복 레코드 검출
- 의심되거나 잘못된 등록 평가 (예: 2개 미만의 문자값을 가지는 설명 필드)
- 교육 시기 파악을 위해 종업원별 품질 metrics 층화
- 오래되거나 사용하지 않는 정보 파악
시스템 교체 :
- 새로운 시스템으로의 이관 이전에, 잠재적인 데이터 품질 이슈 파악을 위해 데이터 무결성 감사 실행
- 새로운 프로그램에 로딩하기 전에, legacy 또는 멀티 시스템에 있는 데이터를 변환, 제거, 재구성, 조합 및 통합
- 완전성 및 정확성을 위해 오리지널 시스템 데이터와 새로 적용된 시스템의 데이터 비교
- mass-move 유틸리티를 사용하여 된 데이터 확인
- 데이터 클린징 프로세스 동안 변경된 데이터 파악
- 새로운 시스템 디자인의 일부로써 자동 감사 프로시저 구축
- 향후 변경 사항과 시스템 세팅 비교를 위해 시스템 컨트롤 테이블 생성
인터넷 사용 :
- 사용자별, 부서별, 위치별로 가장 자주 접속하는 도메인 보고
- 일자별, 시간별, 부서별로 가장 많은 인터넷 사용량을 가지고 있는 사용자 파악
- 불필요한 싸이트 접속으로 인한 트래픽 파악
- 트랜드 파악 결정을 위해 웹 사용 및 시스템 성능 로그 상관관계 수립
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