“변화무쌍한 보안 위협에 대처하는 해법은?” 한국IDG, 퓨처 오브 시큐리티 2023 성료

2월 22일 한국 IDG가 ‘퓨처 오브 시큐리티 2023(Future of Security 2023)’ 온라인 컨퍼런스를 개최했다. 이번 행사에서는 국내외의 여러 보안 전문가가 모여 기업이 직면한 주요 보안 이슈를 살펴보고 디지털 시대의 핵심 보안 환경과 대응 전략에 대해 논의했다. 

오늘날 기업은 하이브리드 업무의 확산, 신종 랜섬웨어의 등장, 규제 요건의 변화 등 다양한 요인으로 인해 보안 강화에 총력을 기울이고 있다. 파운드리(Foundry) 설문조사에 따르면, 2023년 CIO가 가장 중요하게 생각하는 분야는 다름 아닌 ‘보안 관리’였다.
 

오프닝 기조연설에서는 IDC의 시큐리티 & 트러스트 리서치 부문 부사장 프랭크 딕슨이 거시적인 보안 트렌드와 관련 시사점을 짚었다. 딕슨에 따르면, 오는 2026년까지 G2000 기업의 총매출 가운데 40%는 디지털 제품과 서비스, 경험에서 창출될 것으로 전망된다. 

IT가 비즈니스 지원을 넘어 실제 수익을 창출하는 요소가 되면서 보안에 대한 접근 방식 역시 달라지고 있다. 변화를 이끄는 요인은 보안 환경의 복잡성과 사이버 공격의 정교화, 보안 전문 인력 부족, 규정 확대, 보안 도구 및 플랫폼 난립 등 다양하다.

장기적인 관점에서 이런 변화에 효율적으로 대처하는 방법은 무엇일까? 딕슨은 개념 증명이 아닌 가치 증명을 지향하고 보안 솔루션을 도입할 때는 기능보다는 오퍼링을 반드시 확인해야 한다고 조언했다. 확장성과 활용성, 복잡성까지 고려하면 도움이 된다. 

이어 딕슨은 “코로나19 팬데믹 이후 재택근무가 확산하면서 SaaS 시장이 성장할 것이라고 예상했다. 하지만 SaaS를 선택한 이유는 가치를 창출하는 시간을 단축할 수 있기 때문이었다”라며, 도입하려는 도구가 메트릭을 기반으로 빠른 ROI를 보여주는지 파악해야 한다고 조언했다.

이어진 전문가 세션에서는 실질적인 보안 전략이 소개됐다. 먼저 에지오(Edgio)의 이상민 영업 대표는 진화하는 봇의 위협 환경과 관련한 대응책을 내놨다. 오늘날 봇은 인터넷 트래픽의 50% 이상을 생성할 정도로 널리 퍼져있다. 챗봇, 웹 크롤링, 소셜봇처럼 ‘착한 봇’도 많지만, 사이버 공격에 활용되는 ‘악성 봇’도 많다. 이상민 영업 대표는 “봇의 공격은 이제 기술적 악용에서 비즈니스 로직 악용으로 전환되고 있다”라고 지적했다.
 

정교해지는 봇의 공격에 효과적으로 대응하기 위해서는 적절한 봇 관리 솔루션이 필요하다. 머신러닝 알고리즘을 적용한 봇매니지먼트 시스템은 알려진 좋은 봇의 활동과 악의적인 봇의 활동을 탐지하고 알려지지 않은 봇의 활동이 사람의 행동인지 봇인지 구분한다. 

여기에 더해 이상민 영업 대표는 봇 관리뿐 아니라 애플리케이션과 플랫폼, 네트워크를 종합적으로 아우르는 엣지 보안 솔루션을 제안하며, “오늘날 사이버 공격은 특정 계층에 국한하지 않으므로 보안 전략을 수립할 때는 하나의 계층이 아닌 전체 영역을 고려해야 한다”라고 설명했다. 

두 번째 전문가 세션을 맡은 넷스카우트 홍정표 상무도 포괄적인 관리 방안의 필요성을 역설하며, 제로 트러스트에 다시 주목해야 할 시점이라고 강조했다. 그 이유에 대해 홍정표 상무는 “퍼블릭 클라우드와 SaaS 애플리케이션, 서드파티 서비스, 오픈소스 등으로 인해 네트워크 접점이 복잡하고 다양해졌기 때문”이라고 말했다.

제로 트러스트는 가시성에 기반한다. 홍정표 상무는 “제로 트러스트란 그 무엇도 믿지 않겠다는 뜻이 아니다. 단계별로 더 확실하게 보안 관점에서 확인하는 행위다. 따라서 가시성을 확보하지 못하면 제로 트러스트 아키텍처의 성숙도를 높일 수 없다”라고 덧붙였다. 
 

홍정표 상무는 경계 없는 가시성을 제공하고 복잡성을 제거한 보안을 실현하며, 위협 요소를 빠르게 탐지하고 엣지를 보고하고 데이터 레이크와도 자연스럽게 통합되는 보안 모델을 제시했다. 이런 보안 모델을 통해 ▲이상 유무의 즉각적인 판단 ▲접점에 대한 지속적인 가시성 확보 ▲네트워크 전파와 움직임 감시 ▲문제 발생 시 원인 분석을 위한 풀 컨텍스트 분석이 요구되는 성숙한 제로 트러스트 모델을 만들 수 있다.

에지오와 넷스카우트가 제시한 보안 전략에서는 모두 AI와 머신러닝이 핵심적인 역할을 한다. 이제는 머신러닝을 활용하지 않는 최신 보안 도구를 찾아보기 어렵다. 머신러닝은 맬어웨와 피싱 탐지, 침입 탐지, 사용자 행동 분석 등 다양한 방법으로 활용되며, 프로세스 자동화와 데이터에 기반한 비즈니스 결정을 지원하기도 한다. 

클로징 기조연설에 나선 마스터카드의 수석 보안 연구원 웬트 도니 역시 “앞으로 보안 전략에 있어 AI와 머신러닝의 역할이 더욱 커질 것”이라고 전망하며, 앞으로는 적대적 머신러닝 환경까지 고려해야 한다고 강조했다. 대표적인 적대적 머신러닝 공격이 훈련 데이터셋을 조작하는 중독 공격(Poisoning Attack)으로, 이를 방지하려면 견고한 학습 알고리즘을 구축해야 한다.
 

도니는 머신러닝을 악용해 만들어낸 피싱 이메일과 거짓 정보, 악의적인 목적의 딥페이크가 사이버 보안에 큰 영향을 미칠 것으로 내다봤다. 이어 “여전히 AI를 일종의 마법처럼 여기는 행태를 버려야 한다. 머신러닝을 활용해 보안 태세를 강화하고 머신러닝의 취약성과 한계를 인지하며, 적대적 공격에서 머신러닝을 보호하고 AI 증강 공격과 거짓 정보에 대비해야 한다”라고 강조했다.

’공격자처럼 생각하라’는 보안 업계의 오래된 격언에서 공격자는 기계가 될 수 있다. 도니는 “머신러닝 모델을 배포하는 일은 쉽지만, 강력하고 안전한 모델을 배포하는 일에는 많은 노력이 필요하다. 효과적인 소통 전력과 시뮬레이션, 토의로 전략을 테스트하라”라고 덧붙였다.
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