
와이어가드 정의
와이어가드는 보안에 초점을 두고 단순함과 쉬운 사용을 대표적인 특징으로 내세우는 가상 사설망(VPN)으로, 검증된 암호화 프로토콜과 알고리즘을 사용해 데이터를 보호한다. 원래는 리눅스 커널용으로 개발됐지만 지금은 윈도우, 맥OS, BSD, iOS, 안드로이드에도 배포할 수 있다.VPN은 기업에 없어서는 안 되는 요소다. 원격 지사를 회사의 주 네트워크에 연결하고 외근 중인 직원이 회사 내부 애플리케이션을 사용하기 위한 방편이며 클라우드 서버가 온프레미스 서버와 동일한 네트워크에 위치할 수 있도록 한다.
현존하는 대부분의 VPN 솔루션은 오래 전에 만들어져 상당히 느리며 과잉 설계됐다. 그래서 보안과 간소함에 초점을 둔 와이어가드 프로젝트가 시작됐다.
보안 연구원이며 커널 개발자인 제이슨 도넨펠드는 2017년 침투 테스트 작업 중에 사용할 은밀한 트래픽 터널링 솔루션을 물색하던 중 와이어가드에 대한 아이디어를 떠올렸다. 기존 옵션을 살펴봤지만 IPsec, 오픈VPN과 같은 VPN 터널은 성능이 좋지 않은데다 적절히 구성하고 관리하기도 어려웠다.
그래서 여타 터널링 기술을 방대한 코드베이스와 수많은 스위치와 손잡이기 덕지덕지 달린 비대한 프로젝트로 유도한 기존 설계의 몇몇 의사 결정을 배제한 채 완전히 새로운 VPN 프로토콜과 구현을 직접 만들기로 했다.
와이어가드의 암호화 작동 방식
우선 와이어가드 프로토콜은 암호화 민첩성, 즉 다양한 암호화, 키 교환, 해싱 알고리즘에 대한 선택권을 제공한다는 개념을 버렸다. 다른 기술에서 이 개념이 불안전한 환경의 원인이 됐기 때문이다. 대신 와이어가드는 철저한 테스트와 피어 리뷰를 거친 현대적 암호화 기초 요소를 사용한다. 결과적으로 사용자가 변경하거나 잘못 구성할 수 없는 강력한 기본 암호화가 설정된다. 사용되는 암호화 프리미티브에서 심각한 취약점이 발견되는 경우 새 버전의 프로토콜이 나온다. 또한 피어 간에 프로토콜 버전을 협상하는 메커니즘이 있다.
와이어가드는 메시지 인증을 위해 폴리1305(Poly1305)와 함께 차차20(ChaCha20) 대칭 암호화를 사용한다. 이 조합은 암호화 하드웨어 가속 기능이 없는 임베디드 CPU 아키텍처에서 AES에 비해 성능이 더 우수하다. 타원 곡선 디피-헬만(ECDH) 키 합의에는 커브25519(Curve25519)를, 해싱에는 SHA-3보다 빠른 BLAKE2를 사용하며, 전달 보안을 제공하는 노이즈(Noise) 프레임워크 기반의 1.5-RTT(Round Trip Time) 핸드셰이크를 사용한다. 또한 키 사칭, 서비스 거부, 리플레이 공격에 대한 기본 보호 기능과 일부 양자 암호 내성도 포함한다.
와이어가드 프로토콜에서 각 피어는 오픈SSH의 키 기반 인증과 비슷한 방식으로 짧은 공개 키를 통해 다른 피어에 식별된다. 공개 키는 와이어가드 개발진이 크립토키 라우팅(cryptokey routing)으로 지칭하는 새로운 개념의 일부이며 터널 내의 각 피어에 할당되는 IP 주소를 설정하는 데도 사용된다.
또한 와이어가드는 인식하지 않은 피어로부터 오는 어떠한 패킷에도 응답하지 않으므로 은밀성을 제공한다. 네트워크 스캔으로는 시스템에서 와이어가드가 실행 중임이 드러나지 않는다. 데이터 교환이 없을 때는 피어(클라이언트와 서버 역할을 동시에 할 수 있음) 간의 연결이 비활성화된다.
와이어가드 프로토콜은 민간 분야와 학계의 여러 보안 연구 팀의 리뷰를 거쳤고 다양한 컴퓨터 모델에서 공식적으로 검증됐다.
와이어가드의 주 구현은 리눅스용이며 커널 모듈 형태로 제공된다. 코드는 손쉽게 감사할 수 있도록 작성되는데, 도넨펠드의 말로는 ‘한 나절이면 다 읽을 수 있다’고 한다.
그 자체로 10만 줄 이상의 코드로 구성된 데다 또 다른 방대한 코드베이스인 오픈SSL에 의존하는 오픈VPN과 비교하면 와이어가드 커널 모듈의 코드는 약 4,000줄에 불과하고 암호화 코드도 내장돼 있다. 즉, 다른 VPN 프로젝트에 비해 공격 표면이 작고 비인증 패킷에 응답하지 않으므로 공격하기 훨씬 더 어렵다.
와이어가드의 성능은?
리눅스에서 와이어가드는 전적으로 커널 공간에서만 작동하므로 사용자 공간에 위치하면서 가상 네트워크 인터페이스 드라이버를 사용하는 오픈VPN에 비해 성능이 훨씬 더 좋다. 프로젝트 자체 웹사이트를 포함해 다양한 와이어가드의 벤치마크를 보면 동일한 하드웨어에서 오픈VPN에 비해 성능과 연결 속도가 4배 이상 빠르며 IPsec 기반 VPN에 비해서도 더 빠르다.다만 안드로이드, iOS, 맥OS, 오픈BSD, 윈도우용 와이어가드 구현은 고(Go) 메모리 안전 프로그래밍 언어로 작성된다. 와이어가드 커널 모듈을 통합한 몇몇 커뮤니티 지원 안드로이드 펌웨어 프로젝트를 제외하면 리눅스 외의 와이어가드 구현은 사용자 공간에서 실행되므로 커널 구현과 같은 성능상의 이점은 없다. 그렇다 해도 대부분의 경우 오픈VPN과 대등하거나 앞선다.
와이어가드, 리눅스 커널에 어떻게 통합되는가
와이어가드 커널 모듈은 모든 주요 리눅스 배포판과 일부 특수 배포판의 패키지 리포지토리에서 받을 수 있다. 도넨펠드는 2018년부터 주 리눅스 커널에 직접 와이어가드를 통합하기 위한 작업을 진행하고 있다. 이를 위해서는 리눅스 커널의 암호화 API와 네트워킹 스택에 상당한 변화가 필요하기 때문에 진행 속도는 느리지만 리누스 토발즈로부터 좋은 평가를 받았다.토발즈는 1년 전 리눅스 커널 메일링 리스트에서 “와이어가드를 커널에 포함하기 위해 제이슨 도넨펠드가 풀 요청을 한 것을 봤다”면서, “전에도 말했지만 나는 와이어가드가 정말 좋고, 곧 커널에 병합되기를 바란다. 코드가 완벽하지 않을 수도 있지만 훑어본 결과 오픈VPN, IPsec의 참담함에 비교하면 예술이다”라고 밝혔다.
도넨펠드는 원래 징크(Zinc)라는 새롭고 더 단순한 암호화 API를 리눅스 커널에 병합하는 계획을 세웠었다. 도넨펠드에 따르면, 징크는 대부분의 사용 사례에서 지나치게 복잡한 기존 커널 암호화 API에 비해 애플리케이션에서 암호화 작업을 쉽게 할 수 있게 해준다. 도넨펠드는 징크에 대한 프레젠테이션에서 리눅스 암호화 API를 “곧잘 장애를 일으키고 사용하기는 터무니없이 어려운 정신나간 ‘엔터프라이즈’ API”라고 표현했다.
두 번째 암호화 API를 병합하려는 도넨펠드의 시도에 대한 다른 커널 개발자들의 반응은 제각각이었다. 커널 개발자들은 기능 중복, 그리고 기존 API의 문제를 고치는 대신 새로운 API를 도입해야 하는지 여부에 대해 여러가지 우려를 표했다. 징크 패치 제출에 관한 메일링 리스트 토론은 4월에 중단됐지만 최근 한 커널 개발자가 나서서 징크 기능의 대부분을 기존 암호화 API에 통합했고 이 변경 사항은 11월에 커널에 병합됐다. 도넨펠드는 타협안을 받아들였고 결과에 대해서도 대체로 만족감을 표했다.
도넨펠드는 와이어가드 프로젝트 메일링 리스트에 보낸 메시지에서 “더 이상 ‘징크’라는 이름으로 불리지 않고 내가 좋아했던 설계상의 의사 결정 일부가 반영되지 않았지만 우리가 추구했던 부분을 대부분 담았다고 생각하며, 몇 가지 다른 조각은 한 번에 하나씩 업스트림이 가능할 것”이라고 말했다.
이는 리눅스 네트워킹 서브시스템으로 와이어가드를 업스트림하는 과정의 막힘을 해소한 중요한 진전이다. 마찬가지로 시간이 다소 걸릴 수 있지만 일단 통합이 이뤄지면 와이어가드는 새 커널 버전을 사용하도록 업데이트되는 많은 디바이스로 진출할 수 있게 된다. 모든 부분이 계획대로 진행된다면 와이어가드는 4월 전후로 출시될 예정인 리눅스 커널 5.6에 포함된다.
도넨펠드는 “와이어가드에는 전반적으로 별 문제가 없겠지만 이제 사람들이 패치 제출을 진지하게 받아들일 이유가 생긴 만큼 앞으로 리뷰 피드백이 많을 것으로 예상한다”고 말했다.
리눅스 커널 자체의 일부가 된다고 해서 즉시 와이어가드가 광범위하게 배포되지는 않는다. 특히 임베디드 디바이스는 새 커널 버전을 받아들이는 속도가 매우 느리기 때문이다. 그러나 라우터 및 기타 임베디드 디바이스를 위한 오픈WRT 커뮤니티 펌웨어와 유비퀴티(Ubiquiti) 네트워킹 디바이스에 사용되는 엣지OS(EdgeOS)에서는 이미 와이어가드를 사용할 수 있다.
윈도우와 새로운 TUN 드라이버
도넨펠드와 다른 와이어가드 개발자들은 윈도우에서 와이어가드의 성능을 개선하기 위해 윈턴(Wintun)이라는 새롭고 더 단순한 오픈소스 TUN 드라이버를 만들었다. 윈도우는 네이티브 TUN 가상 디바이스를 제공하지 않는다. 오픈VPN이나 소프트이더(SoftEther)와 같은 프로젝트에 이를 위한 드라이버가 있지만 오래 전에 만들어졌고 여러가지 문제점이 있다.도넨펠드는 3월에 보낸 이메일에서 윈턴 프로젝트를 발표하면서 “이 두 프로젝트는 NDIS5 시대에 작성된 다음 나중에 NDIS6으로 이식됐다. 따라서 레이어 2 에뮬레이션 없이 네이티브 레이어 3 터널링을 가능하게 해주는 윈도우 7의 NdisMediumIP와 같은 요소의 이점을 활용하지 못한다. 또한 오픈VPN의 tap-windows6과 같은 드라이버는 네트워크 구성을 위해 커널 내부에서 DHCP를 에뮬레이션하는 등 다소 문제의 소지가 있는 방식으로 작동한다. 언제나 그렇듯이 나는 협소한 사용 사례에서 ‘올바르고 따분한’ 방식으로 작업을 수행하는, 우리가 동작을 훤히 예측할 수 있는 작고 단순한 것을 원했고 그게 레이어 3 TUN”이라고 말했다.
윈턴 역시 징크, 와이어가드 자체와 마찬가지로 단순함, 감사 편의성, 보안에 초점을 둔다. 오픈VPN 프로젝트의 개발자들도 오래된 자체 드라이버의 대안으로 사용하기 위해 윈턴에 오픈VPN 지원을 추가하는 작업을 하고 있다.
와이어가드가 기업용으로 준비되는 시점은?
와이어가드는 아직 공식적으로 안정화 버전에 이르지 않았지만 이미 프로덕션에서도 사용되고 있다. 일부 상용 VPN 서비스 제공업체는 와이어가드 서버를 제공하고 있고 와이어가드를 중심으로 한 메시 네트워킹 툴을 제작하기 위한 작업도 계속 진행 중이다. 그러나 와이어가드는 아직 “기업용 요건”을 충족하지 않으며, 앞으로 충족하게 될지 여부도 불투명하다. 개발자들이 소수의 일부 사용자나 엣지 케이스에만 필요할 새로운 기능을 추가하기를 꺼리기 때문이다. 그게 다른 여러 프로젝트가 지나치게 복잡해진 원인이다
와이어가드를 기초로 해서 더 복잡한 솔루션이 만들어질 수는 있다. 예를 들어 기업에서는 자동화된 방식으로 많은 수의 컴퓨터에 새로운 소프트웨어를 배포하고 구성해야 하지만, 여러 피어에 걸친 공개 키의 분산과 키 관리는 와이어가드 자체에서는 다루지 않으므로 별도의 툴로 구현해야 한다. editor@itworld.co.kr
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Intel
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데이터센터 성능을 재정의하는 게임 체인저 ‘4세대 인텔® 제온® 스케일러블 프로세서’
ⓒ Getty Images Bank AI, HPC, 첨단 분석 등 새로운 유형의 워크로드가 급부상하면서 데이터센터의 성능에 대한 재정의가 필요한 시대가 되었다. 이런 시대적 요구에 부응하기 위해 인텔은 4세대 제온 스케일러블 프로세서(코드명 사파이어 래피즈)라는 답을 내놓았다. 인텔은 이전 세대에 비해 성능, 확장성 및 효율성을 크게 개선한 4세대 제온 스케일러블 프로세서로 차세대 데이터센터에 대한 인텔의 전략을 구체화하고 있다. 성능 최적화의 새로운 관점 ‘워크로드 최적화’ 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 ‘다양한 워크로드 각각의 요구에 맞는 최대 성능을 끌어 낸다’라는 한 줄로 핵심을 짚을 수 있다. 이 프로세서의 설계 사상은 AI, HPC, 첨단 분석 등 다양한 워크로드의 요구사항을 충족하기 위해 CPU 및 관련 기술을 설계하고 최적화하는 것이다. 최근 기업들이 주목하는 주요 워크로드는 각각 성능에 대한 요구와 기준이 다르다. 예들 들어 AI 워크로드는 매트릭스 연산과 병렬 처리에 크게 의존한다. 더불어 대용량 데이터 세트를 처리해야 하는 경우가 많아 CPU와 메모리 간의 효율적인 데이터 전송을 위해 높은 메모리 대역폭이 필요하다. AI 워크로드에 맞는 최고의 성능을 제공하기 위해 인텔은 4세대 제온 스케일러블 프로세서에 고급 매트릭스 확장(AMX)과 같은 특수 명령어 세트와 통합 가속기를 내장하였다. 이는 꽤 주목할 개선이다. AMX의 내재화는 CPU도 AI 처리가 준비됐다는 것을 뜻한다. 이는 AI 인프라에서 CPU의 역할을 크게 확장할 전망이다. 최근 ChatGPT의 등장과 함께 모든 기업의 관심사가 된 초거대 언어 모델 기반 생성형 AI 전략 수립에 있어 AMX에 관심을 두는 곳이 늘고 있는 것도 같은 맥락에서 이해할 수 있다. HPC 워크로드는 복잡한 수학적 계산이 포함되며 높은 부동소수점 성능을 보장해야 한다. HPC 워크로드에는 병렬 처리가 수반되는 경우가 많다. 멀티코어 CPU는 이러한 워크로드를 가속하는 데 있어 핵심이라 할 수 있다. 또한, 대규모 HPC 시뮬레이션은 효율적인 데이터 처리를 위해 높은 메모리 용량과 대역폭도 요구한다. 이런 특수성도 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 유연하게 수용한다. 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 최대 8채널 DDR5 메모리 구성 및 인텔 옵테인 퍼시스턴트 메모리(Optane Persistent Memory)를 지원하여 HPC 시뮬레이션을 위한 높은 메모리 용량과 대역폭을 제공한다. 또한, PCIe 5.0을 지원하여 PCIe 4.0의 두 배에 달하는 대역폭을 제공하여 CPU와 가속기 및 스토리지와 같은 기타 장치 간의 통신 속도가 빠르다. QAT를 통해 암호화 및 압축 워크로드를 가속화하여 네트워킹 및 스토리지와 같은 애플리케이션의 성능과 효율성도 크게 높인다. 열거한 특징들은 HPC뿐 아니라 AI 워크로드의 성능 요구에도 부합한다. 다음으로 첨단 분석의 경우 적시에 통찰력을 제공하고 빠른 의사결정을 지원하려면 지연 시간을 최소화하면서 데이터를 빠르게 처리할 수 있는 CPU가 필요하다. 인텔은 단일 스레드 성능 및 멀티 스레딩 기능을 향상시켜 실시간 분석을 위한 저지연 처리를 가능하게 한다. 그리고 인텔 프로세서는 최적화된 캐시 계층 구조를 갖추고 있어 메모리 액세스 시간을 최소화하여 실시간 분석 워크로드의 지연 시간을 줄이고 성능을 개선할 수 있다. 여기에 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 넓은 메모리 대역폭으로 데이터베이스 성능을 향상하고 인텔 인-메모리 분석 가속기(IAA), 데이터 이동 속도를 높이는 인텔 데이터 스트리밍 가속기(DSA)까지 통합하여 실시간 데이터 처리 성능을 높였다. 요약하자면 워크로드마다 특화된 CPU 기능, 아키텍처 또는 가속기가 필요한 요구사항이 다르다. AI 워크로드는 가속 기술과 넓은 메모리 대역폭의 이점을 누리고, HPC 워크로드는 높은 부동소수점 성능과 병렬 처리가 필요하며, 실시간 분석 워크로드는 지연 시간이 짧은 처리와 효율적인 I/O 및 스토리지가 필요하다. 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 다양한 워크로드의 성능 요구를 수용하여 각각 최대의 성능을 끌어 낸다. 워크로드 최적화 성능 추구가 가능한 이유 CPU의 발전사를 보면 무어의 법칙의 시대를 지나 멀티 코어의 시기가 이어지고 있다. 멀티 코어는 현재 진화를 거듭 중인데 최근 동향은 더 나은 성능과 에너지 효율성을 보장하는 가운데 워크로드별 최적화를 지원하는 것이다. 이를 실현하기 위해 인텔은 코어 수를 늘리는 가운데 다양한 가속기를 CPU에 통합하는 방식을 택하였다. 이런 노력의 결과물이 4세대 제온 스케일러블 프로세서다. 멀티코어 아키텍처는 병렬 처리를 가능하게 하여 성능과 에너지 효율을 높인다. 예를 들어 인텔의 제온 스케일러블 프로세서는 최대 60개의 코어를 가지고 있어 AI, HPC, 실시간 분석 등 다양한 워크로드 처리에 이상적이다. 여기에 다양한 가속기를 통합하여 워크로드마다 차이를 보이는 최적의 성능 목표 달성에 한걸음 더 가까이 다가서고 있다. 또한, 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 CPU와 가속기 간의 고속 통신을 위해 설계된 개방형 산업 표준 인터커넥트인 컴퓨트 익스프레스 링크(CXL)를 지원한다. 이 밖에도 인텔은 상호 연결 및 효율적인 전력 공급을 위해 4개의 실리콘 다이를 EMIB(Embedded Multi-Die Interconnect Bridge)라는 고급 패키징 기술로 연결했다. 인텔의 EMIB 기술은 CPU 설계 및 패키징의 패러다임 전환을 잘 보여준다. 인텔은 프로세서를 타일이라고 하는 더 작은 모듈식 구성 요소로 분할하고 EMIB라는 작은 실리콘으로 연결하여 하나의 Monolithic 구조와 같은 성능, 에너지 효율성 및 설계 유연성을 높였고 그 결과물이 4세대 제온 스케일러블 프로세서다. 인텔은 고급 패키징 기술을 통해 다양한 가속기를 통합하면서도 높은 전력 효율을 달성했다. 가령 4세대 인텔 제온 스케일러블 프로세서가 내장된 가속기를 사용하면 이전 세대 대비 워크로드 처리에 있어 평균 2.9배 높은 와트당 성능 목표 달성이 가능하다. 더 자세히 알아보면 범용 컴퓨팅에서 53% 평균 성능 향상을 기대할 수 있고, AI는 최대 10배 높은 추론과 학습 성능, 네트워킹과 스토리지 분야에서는 95% 적은 코어로 더 높은 데이터 압축 성능을 보여 최대 2배 성능을 높일 수 있고, 데이터 분석의 경우 최대 3배 성능 개선이 가능하다. 달라진 게임의 법칙 4세대 제온 스케일러블 프로세서의 등장으로 차세대 데이터센터 시장을 놓고 벌이는 다양한 프로세서 간 새로운 경쟁이 본격화될 전망이다. 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 단순한 신제품이 아니다. 다양한 워크로드의 급변하는 요구 사항을 해결하고 성능, 확장성 및 효율성에 중점을 둔 차세대 데이터센터 구축에 대한 인텔의 전략을 상징한다. 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 반도체 시장의 게임의 법칙은 시대의 흐름에 따라 바뀐다는 것을 보여주는 산증인이다.