[ABVM③] '지속적인 보안' 위한 체계적 자산관리·지능적 취약점 분석

AI 위협 예측·자동화 대응으로 효율성 재고 규제 준수·거버넌스, 지속가능한 본안 필수 요건

현대 IT 환경에서는 자산 가시성을 확보하고, 수많은 취약점 속에서 실제 위협의 우선순위를 판별하는 지능형 위험 평가 방법이 필수다. 이를 위해 동적인 자산 인벤토리 구축이 가장 먼저 시행되어야 하며, CVSS 점수의 한계를 해결할 수 있도록 자산의 비즈니스 컨텍스트와 외부 위협 인텔리전스를 결합하는 다차원적인 접근법이 요구된다.

정교한 기술과 분석 방법론을 도입하더라도 조직의 정책·프로세스와 통합되지 못하고 일회성 노력에 그친다면 지속적인 보안 수준을 유지할 수 없다. 진정한 의미의 보안 성숙도는 기술적 통제를 넘어, 조직의 거버넌스 체계에 내재화되고, 반복적인 업무는 자동화를 통해 효율화하며, 끊임없이 진화하는 위협에 선제적으로 대응할 수 있는 역량을 갖추었을 때 완성된다.

본고에서는 지난 기고에서 논의한 기술적 프레임워크를 기반으로, 규제 준수와 보안 거버넌스를 통합해 지속 가능한 보안 체계를 구축하는 방법을 제시한다. 나아가 AI와 자동화 기술을 활용해 보안 운영을 고도화하고, 미래의 위협 환경에 효과적으로 대비하기 위한 구체적인 전략을 제시한다.

컴플라이언스와 거버넌스의 통합

자산 기반 취약점 관리는 조직의 규제 준수 의무와 거버넌스 체계 안에서 운영될 때, 전사적인 정당성과 실행력을 확보할 수 있다. 기술적 활동을 조직의 정책 및 목표와 연계하는 것은 지속 가능한 보안의 핵심이다.

✅ 규제 요구사항의 체계적 관리

금융, 의료, 공공 등 규제가 엄격한 산업에 속한 기업은 정보통신망법, 개인정보보호법, GDPR, PCI-DSS 등 다양한 국내외 규제를 동시에 준수해야 한다. 이러한 규제는 공통적으로 정기적인 취약점 점검 및 조치를 요구하지만, 세부적인 요구사항, 점검 주기, 증적 관리 및 보고 형식은 제각각이다. 이를 개별적으로 대응하는 방식은 중복 작업을 유발하고 일관성을 해치며 막대한 리소스를 낭비하게 만든다.

효과적인 컴플라이언스 관리를 위해서는 통합적인 접근이 필수다. 조직에 적용되는 모든 규제 요구사항을 하나의 통제 프레임워크에 매핑해 공통 요소와 차이점을 식별한다. 그 후 가장 엄격한 요구사항을 기준으로 통합된 내부 관리 프로세스를 수립하면, 하나의 활동으로 여러 규제를 동시에 만족시킬 수 있다.

예를 들어, A 규제가 분기별 점검을, B 규제가 반기별 점검을 요구한다면, 분기별 점검을 표준으로 삼아 두 규제를 모두 충족시키는 것이다. 이렇게 중앙화된 자산 및 취약점 데이터베이스는 각 규제 기관이 요구하는 형식에 맞춰 감사 보고서를 자동으로 생성하는 기반이 되어, 컴플라이언스 대응 업무를 획기적으로 효율화한다.

✅ 감사 대응의 효율화

정기적인 내·외부 감사는 많은 보안 담당자에게 상당한 부담으로 작용하며, 이로 인해 핵심적인 보안 업무에 집중하지 못하는 경우가 많다. 그러나 체계적인 자산 및 취약점 관리 시스템과 프로세스는 이러한 감사 대응의 패러다임을 ‘준비를 위한 업무’에서 ‘일상 업무의 증명’으로 전환시킬 수 있다.

핵심은 평상시의 모든 보안 활동이 감사를 위한 증적이 되도록 시스템을 구축하는 것이다. 취약점 점검 결과, 조치 내역, 예외 처리 승인서, 관련 정책 문서 등 모든 산출물을 체계적으로 관리하고, 활동 이력을 상세히 기록해야 한다. 디지털 증적 관리 시스템을 구축하면 스캔 결과, 로그 파일, 화면 캡처 등을 타임스탬프와 함께 자동으로 수집 및 보관해 증적의 무결성과 신뢰도를 높일 수 있다. 이를 통해 감사인이 특정 시점의 특정 자산에 대한 조치 이력을 요구했을 때, 몇 번의 클릭만으로 신속하고 정확한 데이터를 제공할 수 있게 되어 감사 대응 부담을 크게 줄일 수 있다.

✅ 보안 거버넌스와 조직 문화

아무리 우수한 도구와 프로세스를 갖춰도, 조직 구성원들의 인식과 참여 없이는 효과적인 보안 관리가 불가능하다. 자산 및 취약점 관리는 IT 부서만의 책임이 아니라, 자산을 소유하고 사용하는 현업 부서와 최종적인 의사결정을 내리는 경영진의 참여가 필수적인 전사적 활동이다.

• 경영진의 지원과 리더십: 경영진은 보안을 단순한 비용이 아닌 비즈니스 연속성을 위한 핵심 투자로 인식해야 한다. 이를 위해서는 ‘CVSS 9.0 취약점 10개 발견’과 같은 기술 중심의 보고가 아니라, “이번 조치를 통해 고객 서비스 중단 위험을 80% 감소시켰다”와 같은 비즈니스 영향과 성과 중심의 언어로 소통해야 한다.

• 현업 부서와의 협력: 현업 부서가 새로운 시스템을 도입하거나 변경할 때, 반드시 보안팀에 사전 통보하고 자산 관리 프로세스에 등록하도록 하는 절차를 확립해야 한다. 또한, 각 시스템의 소유주인 현업 부서가 해당 자산의 관리 책임을 지도록 역할과 책임을 명확히 정의해야 한다.

• 보안 인식 문화 정착: 전 직원을 대상으로 섀도우 IT의 위험성, 승인되지 않은 소프트웨어 사용의 문제점, 패치 적용의 중요성 등을 지속적으로 교육하고 알려야 한다. 실제 발생했던 보안 사고 사례를 공유하는 것은 직원들의 경각심을 높이는 데 매우 효과적이다.

‘withVTM’와 연계한 보안 거버넌스 자동화 체계 구성 예시

미래를 위한 준비 - AI와 자동화 활용

지속 가능한 거버넌스 체계를 구축했다면, 다음 단계는 AI와 자동화 기술을 활용해 보안 운영을 고도화하고 끊임없이 진화하는 위협 환경에 선제적으로 대응하는 것이다.

✅ AI 기반 위협 예측

전통적인 취약점 관리는 이미 알려진 취약점에 대한 사후 대응에 초점을 맞추었다. 반면, 인공지능 기술은 과거의 공격 패턴, 취약점 발생 추이, 시스템 구성 정보 등 방대한 데이터를 학습해 미래의 위협을 예측하고 선제적으로 대응하는 패러다임으로의 전환을 가능하게 한다.

AI 기반 위협 예측의 핵심은 조직의 내부 환경까지 고려한 다차원적인 데이터셋을 종합적으로 학습해 인간 분석가를 뛰어넘는 상황인지(Context-aware) 추론 능력을 갖추는 것이다. 미래의 위협 예측 모델은 다음과 같은 데이터셋을 종합적으로 학습한다.

• CVSS(Common Vulnerability Scoring System): 취약점 자체의 기술적 심각도

  
  

• EPSS(Exploit Prediction Scoring System): 향후 취약점이 악용될 가능성에 대한 확률적 예측

  
  

• CISA KEV(Known Exploited Vulnerabilities): 실제 공격에 활용된 것이 확인된 검증된 위협 목록

  
  

• 환경 요소(Environmental Factors): 자산의 비즈니스 중요도, 데이터 민감도, 네트워크 위치, 적용된 보완 통제 등 조직의 고유한 상황 정보

AI 모델은 이 네 가지 데이터를 종합적으로 분석해 단순한 점수 합산을 넘어선 깊이 있는 추론을 수행한다. 예를 들어, AI는 외부에 노출된 고객 데이터베이스 서버(환경 요소)에서 발견된 특정 취약점이, 과거 CISA KEV에 등재되었던 다른 취약점과 유사한 코드 패턴을 가지고 있고, 현재 EPSS 점수가 급상승하는 패턴을 보인다면, 이를 ‘조직에 즉각적이고 치명적인 위협’으로 판단하고 최고 수준의 ‘통합 위협 점수(Unified Threat Score)’를 부여할 수 있다.

✅ 자동화된 대응 체계

발견과 분석뿐만 아니라 대응 단계에서도 자동화는 중요한 역할을 한다. SOAR(Security Orchestration, Automation and Response) 플랫폼을 활용하면 취약점 발견부터 분석, 우선순위 결정, 티켓 생성, 패치 적용, 검증까지 전체 프로세스를 자동화할 수 있다.

예를 들어, 사전에 정의된 특정 조건(예: CVSS 9.0 이상, CISA KEV 등재, 테스트 환경에서 검증 완료)을 만족하는 취약점이 발견되면, 자동으로 운영 환경에 패치를 적용하는 워크플로우를 구성할 수 있다. 이러한 자동화는 대응 시간을 획기적으로 단축시키고, 사람은 반복적인 업무에서 벗어나 예외 상황 처리나 중요한 의사결정에 집중하도록 돕는다.

✅ 클라우드 네이티브 환경에서의 도전과 기회

컨테이너, 서버리스, 마이크로서비스 등 클라우드 네이티브 환경은 자산의 수명주기를 극도로 단축시켜 전통적인 관리 방식에 새로운 도전을 제기하지만, 동시에 새로운 보안 관리의 기회를 제공한다.

• 불변 인프라(Immutable Infrastructure): 취약점이 발견된 컨테이너를 직접 패치하는 대신, 보안 패치가 적용된 새로운 이미지로 교체하는 방식을 의미한다. 이는 패치 과정에서 발생할 수 있는 잠재적 오류나 설정 충돌을 원천적으로 방지하는 더 깨끗하고 확실한 해결 방법이다.

  
  

• 코드형 인프라(IaC): 인프라 구성을 코드로 관리함으로써, 보안 설정을 코드화해 모든 인프라가 일관된 보안 기준을 따르도록 강제할 수 있다. 취약한 설정이 발견되면 코드를 수정하고 재배포하는 것만으로 전체 인프라를 신속하고 일관되게 업데이트할 수 있다.

지속 가능한 보안 체계 구축

3부에 걸쳐 살펴본 자산 기반 취약점 관리의 핵심 원칙은 다음과 같이 요약할 수 있다.

1️⃣ 첫째, 완전한 가시성 확보가 모든 것의 시작이다. 보이지 않는 것은 보호할 수 없으며, 알지 못하는 것은 관리할 수 없다.

2️⃣ 둘째, 우선순위 기반 접근이 현실적인 해법이다. 모든 취약점을 동시에 해결하는 것은 불가능하므로, 비즈니스 영향도와 실제 위협 수준을 고려해 가장 중요한 것부터 처리해야 한다.

3️⃣ 셋째, 자동화와 통합이 효율성의 열쇠이다. 수동 작업을 최소화하고, 다양한 도구와 프로세스를 통합해 일관성 있고 효율적인 관리 체계를 만들어야 한다.

4️⃣ 넷째, 지속적인 개선이 필요하다. 보안 환경은 계속 변화하므로, 프로세스와 도구도 지속적으로 발전시켜야 한다.

디지털 시대의 보안은 더 이상 선택이 아닌 생존의 문제이다. 보이지 않는 자산과 알려지지 않은 취약점은 조직에 치명적인 위협이 될 수 있지만, 체계적인 자산 관리와 지능적인 취약점 분석을 통해 효과적으로 관리할 수 있다. 중요한 것은 완벽을 추구하기보다는 지속적인 개선을 추구하는 것이며, 기술만으로는 부족하고 프로세스와 사람, 그리고 조직 문화가 조화를 이뤄야 진정한 보안을 달성할 수 있다는 사실이다.

미래에도 새로운 기술과 위협은 계속 등장할 것이다. 하지만 “무엇을 가지고 있고, 무엇을 먼저 보호해야 하는가”라는 근본적인 질문에 답할 수 있는 체계를 갖춘 조직은 어떤 도전에도 효과적으로 대응할 수 있을 것이다. 자산 기반 취약점 관리는 이러한 체계의 핵심이며, 모든 조직이 반드시 갖춰야 할 기본 역량이다.

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