팔로알토 네트웍스는 2020년 보안 업계에서 주목해야 할 주요 사항으로 ▲4G 보안 취약성 해결해야 안전한 5G 시대 도래 ▲인력 부족에 대한 해답은 자동화와 대체 인력의 활용 ▲IoT 항해의 시대, 곳곳이 지뢰밭 ▲점점 더 희미해지는 개인정보보호 영역의 경계 ▲전체 클라우드 여정을 아우르는 보안이 필수로 꼽았다.
4G 보안 취약성 해결해야 안전한 5G 시대 도래
본격적인 5G 상용화에 앞서 4G 네트워크상의 수많은 취약점들, 스팸, 도청, 멀웨어, IP-스푸핑, 데이터 탈취, DDoS 공격 등의 문제가 해결되지 않으면, 수백만 가입자와 써드파티 애플리케이션 및 서비스가 위험에 노출된다.
모바일 ISP가 사이버 공격의 첫 번째 희생양이 될 수 있으며, 안전하지 않은 IoT 시스템 등의 취약성은 5G 환경에서 기하급수적으로 증폭될 수 있다. 때문에 보안에 대한 선제적인 대응, 높은 수준의 보안 자동화 구축, 상황 인식 기반의 보안 결과 구축 및 API 보안 기능 통합 등의 새로운 접근법이 필요하다. 향후 수년간 4G가 5G를 향한 잠재적인 게이트웨이가 되어 해커들의 주요 타깃이 될 것이다.
인력 부족 “자동화와 대체 인력의 활용”
자동화는 미래 사이버 보안의 핵심요소이다. 운영자는 모든 업무를 직접 하는 대신 자동화의 힘을 빌려 스킬셋을 강화하고, 문제 해결, 커뮤니케이션, 협업 등 자동화할 수 없는 고차원적 업무를 담당해야 한다. 이를 위해서는 오늘날의 SOC(Security Operating Center) 구조를 재검토하고, 새로운 역할에 부합하는 전문 인력을 재배치하여 이러한 격차를 정확히 식별하고 좁혀 나가야 한다.
2020년에는 IQ보다는 EQ가 높은, 특히 문제해결에 필요한 호기심을 갖춘 보안 인력이 더 훌륭한 인재로 평가받을 것으로 업체 측은 전망하고 있다. 여기에는 엔지니어, 애널리스트, 커뮤니케이션 전문가까지도 포함되며, 각 분야 인재들이 기업에 필요한 역량을 발휘할 수 있도록 스킬 향상(upskill), 교차 스킬(cross-skill)이 가능하도록 투자가 이루어져야 한다. 이와 관련하여 미 정부가 마련한 ‘국가 주도 사이버보안 교육(NICE)’의 인력 운용 프레임워크를 참고하면 조직 내 사이버 보안 기술 격차를 효과적으로 파악할 수 있다.
IoT 항해의 시대, 곳곳이 지뢰밭
2020년에는 IoT 보안에 대한 잠재적인 위협이 더욱 커질 것으로 전망된다.
지난 수년간 IoT 악성코드 미라이(Mirai) 봇넷은 안전하지 않은 연결 장치를 통해 공격을 만들어내는 것은 물론 전세계 주요 플랫폼을 무너뜨렸다. 최근에는 미라이 악성코드 변종 공격이 무선 프리젠테이션 시스템에서부터 셋톱 박스, SD-WAN, 심지어 스마트 홈 컨트롤러에 이르기까지 다양한 기기를 목표로 하여 기업과 가정 모두에 위협이 되고 있다. 사물인터넷(IoT) 제품이 속속 등장하면서 사이버 위협은 수면 아래 조용히 숨어 있다.
2020년, IoT 보안은 소비자 영역과 산업 영역에서 각각 2가지 방향으로 진화할 것이다. 스마트홈 도어락에서 무선 스피커 시스템에 이르기까지, 안전하지 않은 앱이나 취약한 로그인 정보를 사용하는 공격이 증가할 것이다. 이러한 위협은 음성 또는 생체 인식으로 제어되는 연결 장치에 위협이 될 수 있는 딥페이크(deepfake, AI 영상 합성 조작 기술)의 출현으로 더욱 복잡해졌다.
한편 산업 시장에서 상당한 변화가 일어날 것으로 전망되는 분야는 많은 아시아 경제의 핵심 축인 제조업이다. 제조업체들은 데이터 수집 및 분석을 통해 생산, 물류 및 직원 관리를 간소화하는 방법으로 센서, 웨어러블 및 자동 시스템을 구축할 필요가 있다. 또한 연결된 기기 및 장비에 빌트인 자가 진단, 지속적인 취약성 검색 및 고급 분석과 같은 자동화된 기능을 활용해야 한다.
점점 더 희미해지는 개인정보보호 영역의 경계
2020년에는 각 국가에서 개인정보보호에 대한 추가적인 법률이 개정될 것으로 전망된다. 특히 데이터가 국경을 이동하는 것을 엄격히 규제하거나 제한할 것이며, 공공 부문 데이터의 경우 더욱 강력할 것이다. 기업에서는 이에 대응하여 국내 고객 지원을 강화하기 위해 현지에 데이터 센터를 구축할 것이다.
그러나 현지 데이터센터 구축이 곧 데이터의 안전을 보장하는 것은 아니다. 각 개인 및 기업들은 더 넓게 연결되고 있으며, 해커들은 국경을 따지지 않는다. 네트워크, 엔드포인트 및 클라우드 전반에 걸쳐 포괄적인 사이버 보안 전략을 구축할 책임은 여전히 기업에 있다.
이를 효과적으로 관리하기 위해서는 기업들이 수집하는 정보의 가치를 정기적으로 평가하고 그 정보의 접근을 통제해야 한다. 또한 최적의 프레임워크 구축을 위해서는 공공기관과 기업들이 긴밀하게 협력하여 지속적으로 등장하는 위협을 효과적으로 식별하고 정의할 수 있는 방법을 모색해야 한다.
“전체 클라우드 여정 아우르는 보안이 필수”
클라우드에 대한 의견과 채택의 정도가 복잡하게 혼재된 상황이다. 클라우드로의 전환은 합리적인 이점과 더불어 중요한 정보를 클라우드에 두는 것에 대한 두려움도 동반한다. 더욱 더 복잡성을 높이는 요인으로는, 물리적인 환경 대비 가상 환경이 제공하는 이점에 대한 오해가 여전히 존재한다는 것이다. 그럼에도 불구하고 대부분의 지표에 따르면 클라우드 도입에 대한 전망은 밝다. 많은 CIO들이 클라우드로의 전환이 디지털 트랜스포메이션 전략에 어떤 영향을 미치는지 이해하고 있기 때문이다.
더 많은 기업들이 운영 체제 가상화 등의 컨테이너 기술을 통해 효율성, 일관성 및 비용 절감을 시도하고 있다. 그러나 잘못 구성된 컨테이너의 잠재적 위험은 타깃 정찰(reconnaissance)에 취약하다. 적절한 네트워크 정책과 방화벽 사용을 통해 내부 리소스가 공공 인터넷에 노출되는 것을 막을 수 있다. 또한 클라우드 보안 툴에 투자함으로써 현재의 클라우드 인프라에 대한 위험을 진단하고 경고 알림을 받을 수 있다.
클라우드 보안 적용 자체에도 해결해야 할 문제들이 있다. 팔로알토 네트웍스가 오범과 함께 실시한 클라우드 보안 조사에 따르면 기업의 80%는 보안 및 개인정보보호를 클라우드 채택의 주요 과제로 두고 있는 것으로 밝혀졌다.
보고서에서는 또한 ▲아태지역 기업의 70% 이상이 클라우드 공급업체에 의한 보안만으로도 충분하다고 생각하는 등 클라우드 보안에 대한 잘못된 신뢰감을 갖고 있으며, ▲세분화된 보안 태세를 형성하며 다양한 보안 툴을 사용함에 따라 클라우드 내 보안 관리가 더욱 복잡해지고, 특히 멀티 클라우드 환경인 경우에는 더욱 심각하다고 분석했다.
따라서 클라우드 보안 감사 및 교육에 전념할 수 있는 시간과 리소스가 충분하지 않은 경우 자동화가 필수적이다. 또한 2020년에는 신제품 개발 라이프사이클에 보안 프로세스와 툴을 통합하여 DevSecOps 접근 방식을 채택하는 기업이 늘어날 것이다. 이것이 클라우드와 컨테이너를 성공적으로 통합할 수 있는 길이 될 것이다.
팔로알토 네트웍스의 아태지역 CSO인 션 두카 부사장은 “기술과 시장이 빠르게 변화하고 있는 만큼 사이버 보안에 대한 새로운 시각이 필요한 시점”이라며, “팔로알토 네트웍스는 보다 안전한 클라우드 여정을 위한 플랫폼 기반의 접근법과 탐지, 대응, 자동화의 새로운 정의를 통해 한층 진화된 보안 운영을 제공함으로써 2020년에도 고객들이 혁신의 속도에 맞춰 보안 전략을 구축할 수 있도록 지원할 계획”이라고 말했다. editor@itworld.co.kr
함께 보면 좋은 콘텐츠
Sponsored
Intel
인텔이 12가지 가속기로 데이터센터에 확장성과 유연성을 추가하는 방법
ⓒ Getty Images Bank 사파이어 래피즈(Sapphire Rapids)라는 코드명으로 알려진 인텔의 4세대 제온 스케일러블 프로세서가 최근 출시됐다. 이 칩은 12가지 가속기로 주목받고 있지만 기능적인 흥미를 넘어 인텔이 급격하게 변화하는 데이터센터, 서버, 클라우드 시장에 대응하는 방법이 반영되어 있다는 점에 주목할 필요가 있다. 프로세서의 근본적인 역할은 연산에 있다. 프로세서는 여전히 연산을 빠르게 많이 할 수 있으면 좋다. 하지만 처리해야 하는 데이터의 종류와 특성이 다양해지면서 데이터를 다루는 방법도 진화했다. 그리고 이는 실질적인 성능의 향상으로 이어진다. 나승주 인텔 데이터센터 담당 상무는 4세대 제온 스케일러블 프로세서가 새로운 데이터센터 환경을 반영한다고 설명한다. ⓒ Intel “단순히 작동속도와 코어의 개수를 늘리는 것만이 최고의 가치를 주는 것은 아닙니다. 폭발적으로 증가하는 데이터센터 수요와 복잡한 데이터 처리에 대한 필요성을 풀어내기 위한 방법은 단순히 트랜지스터 수에만 의존할 일이 아니라 완전히 새로운 방법을 찾을 필요가 있습니다.” 인텔코리아 나승주 데이터센터 담당 상무는 데이터센터 환경이 달라지는 만큼 프로세서 구조도 새로 그려져야 한다고 설명한다. 그 관점에서 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 이전과 다른 두 가지 전환점을 갖는다. 한 가지는 연산의 양적 증가, 다른 하나는 데이터 처리의 효율성이다. “모놀리식 아키텍처로는 소켓당 절대적 성능을 높이는 데에 한계가 있습니다. 이를 극복하기 위한 노력이 여전히 이어지고 있지만 단위 칩을 더 작게 만들고 효과적으로 연결하는 방법으로 성능 손실을 최소화하고 단일 칩에 준하는 처리 능력을 제공할 수 있습니다.” 최대 4개의 칩릿을 묶는 구조로 같은 공간 안에 더 많은 코어를 넣을 수 있다. ⓒ Intel 인텔은 사파이어 래피즈를 통해 ‘칩릿(Chiplet)’ 구조를 녹였다. 한정된 공간 안에 더 많은 코어를 넣는 것은 반도체 업계의 숙제였다. 제온 스케일러블 프로세서는 4개의 칩릿을 이어 붙여 최대 60개 코어를 쓴다. 칩릿 구조는 생산이 훨씬 쉬워지고 필요에 따라서 단일 칩부터 2개, 4개 등 필요한 만큼 이어 붙여 다양한 설계의 자유도를 제공하기도 한다. 핵심 기술은 칩과 칩 사이를 손실없이 연결하는 데에 있다. “중요한 것은 인터페이스와 패키징 기술입니다. 사실 이 칩릿 구조는 인텔만의 고민은 아닙니다. 반도체 업계, 그리고 더 나아가 산업 전체의 숙제이기 때문에 이를 공론화해서 업계가 함께 답을 찾아가는 중입니다.” 나승주 상무는 기술 개방과 표준에 해결책이 있다고 말했다. UCIe(Universal Chiplet Interconnect Express) 컨소시엄을 통해 전 세계 반도체 관련 기업들이 경쟁을 내려놓고 답을 찾아가고 있다. UCIe는 단순히 코어와 코어를 연결하는 수준이 아니라 단일 패키지 안에서 GPU도, 컨트롤러도, 또 가속기도 성능 손실을 최소화하면서 이어붙일 수 있다. 성능의 확장 뿐 아니라 단순화된 칩들을 자유롭게 맞붙이는 설계의 자유도 얻게 된다. ⓒ Intel 이 모듈형 칩릿 구조를 적극적으로 활용하는 또 하나의 방법이 바로 12가지 가속기다. 데이터의 특성에 맞는 처리 방법은 점점 중요해지고 있다. 인텔은 오래 전부터 MMX(Multi Media eXtension)와 SSE(Streaming SIMD eXtensions)를 비롯해 AVX(Advanced Vector Extensions)와 최근에는 AMX (Advanced Matrix Extensions) 까지 데이터를 효과적으로 처리하는 기술을 발전시켜 왔다. 사파이어 래피즈의 가속기는 프로세서를 현대 데이터센터의 필요에 맞춰 최적화할 수 있는 방법이라는 것이 나승주 상무의 설명이다. “클라우드는 가상머신과 네트워크는 물론이고, 암호화와 인공지능 처리까지 더욱 복잡해지기 때문에 기업은 설계의 고민이 많습니다. 클라우드에서 GPU의 활용도가 높아지고 있는 것은 사실이지만 머신러닝의 학습과 추론 작업의 80%가 CPU에서 이뤄지고 있습니다. 프로세서가 이를 받아들일 필요가 있습니다.” AMX(Advanced Matrix Extensions)가 더해진 이유도 막대한 실시간 학습 데이터가 필요하지 않은 상황에서 범용적인 인공지능 학습이 CPU만으로 충분히 빠르게 이뤄질 수 있도록 하기 위해서다. AMX는 텐서플로와 파이토치 등 범용적인 머신러닝 프레임워크에 최적화되어 기존 환경을 그대로 가속한다. 12가지 가속기를 통해 데이터센터의 특성에 맞는 서버를 구성할 수 있다. ⓒ Intel 마찬가지로 데이터센터에서 큰 리소스를 차지하는 암호화 효율을 높여주는 QAT(QuickAssist Technology), 로드밸런싱을 맡는 DLB(Dynamic Load Balancer), 인메모리 분석 처리를 가속하는 IAA(In-Memory Analytics Accelerator), 데이터 스트리밍을 가속하는 DSA(Data Streaming Accelerator) 등 별도의 전용 가속 코어를 두고, 필요에 따라서 가속기를 선택할 수 있도록 했다. 그리고 이는 데이터센터의 자원 관리에 직접적으로 영향을 끼치게 된다. “가속기가 실제 현장에서 주는 가치는 특정 리소스를 빠르게 처리하는 것도 있지만 특정 처리에 대한 부담을 덜어 CPU가 본래 해야 할 연산에 집중하는 것입니다. 데이터센터에서 70개 코어를 할당해서 쓰던 암호화가 사파이어 래피즈의 QAT 가속기를 이용하면 11개 코어로 충분합니다. 나머지는 실제로 데이터센터가 처리해야 하는 인스턴스에 할당되면서 자원의 효율이 크게 높아집니다.” ⓒ Intel 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 구조의 변화와 가속기를 통해서 ‘스케일러블(Scalable)’이라는 이름이 어울리는 확장성을 갖게 됐다. 이는 곧 데이터센터의 최적화, 그리고 유연성과도 연결된다. 반도체는 시대의 흐름을 읽어야 하고, 인텔은 사파이어 래피즈를 통해 기술로 그 답을 제시하고 있다.
Intel
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.