본 포스트은 Jatin Sachdeva가 작성한 The Zero Trust Imperative for the Frontier AI Era 포스팅을 번역한 글입니다.
기업들이 생산성 향상과 더 나은 고객 경험을 위해 AI에 의존함에 따라, 보안 팀은 이러한 AI 도입을 안전하게 보호하기 위해 고군분투하고 있습니다. 이러한 과제는 미토스(Mythos)와 같은 최첨단 AI 모델로 인해 더욱 가중되고 있습니다. 이러한 모델들은 취약점 발견 속도를 가속화하여 IT 팀이 노후화된 하드웨어를 보호하느라 허둥대게 할 뿐 아니라, 진취적인 IT 엔지니어들이 AI 기반 에이전트를 신속하게 구축해 운영 속도를 높일 수 있도록 지원하고 있습니다.
“과거의 불안정한 파이썬 스크립트는 오늘날의 불안정하고 자율적인 IT 에이전트로 진화했습니다.”
표면적인 부분을 걷어내 보면, AI는 중요한 트렌드이긴 하지만 보안 팀은 인터넷 시대, BYOD 및 모바일 환경, 클라우드 및 클라우드 네이티브 도입의 시대를 이미 겪어왔습니다. 그리고 우리가 배운 한 가지가 있다면, 최소 권한 접근 제어와 같은 보안 원칙이 기술 환경의 어떤 새로운 측면을 보호하는 데 있어 기초가 된다는 사실입니다. 이러한 개념들은 NIST의 제로 트러스트(Zero Trust)와 같은 아키텍처 이니셔티브에 깊이 뿌리내리고 있으며, 대부분의 조직이 현재의 AI 시대를 안전하게 맞이하기 위해 여전히 메워야 할 기능적 격차입니다. (이러한 개념들이 실행 가능한 아키텍처로 어떻게 구현되는지 확인하려면, Cisco Live 멜버른에서 진행될 제로 트러스트 아키텍처 설계 및 AI 보안 플레이북에 관한 4시간짜리 기술 세미나를 확인해 보시기 바랍니다.)
이를 더 명확히 이해하기 위해, 보안 전문가가 왜 존재하는지 살펴보겠습니다. 결국 보안 전문가의 주된 임무는 데이터 오용이나 유출을 방지하기 위해 비즈니스 핵심 자원에 대한 최소 권한 접근을 보장하는 것입니다. 그러나 애플리케이션이든 이를 실행하는 기반 인프라든, 보안이 취약한 코드는 악용될 수 있는 보안 취약점(CVE)으로 나타나며, 결국 의도치 않은 중대한 보안 노출로 이어집니다.
만약 모든 소프트웨어에 버그가 없다면, 해커들이 악용할 수 있는 취약점은 극히 적을 것이고 보안 도구도 훨씬 덜 복잡해질 것입니다. 하지만 미토스와 같은 최첨단 AI 모델에서 알 수 있듯이, 현재 CVE는 증가 추세에 있으며 패치 적용 시간은 8~9시간이라는 달성하기 어려운 수준입니다. 따라서 패치 적용 속도를 높이는 것도 중요하지만, 우리의 진정한 목표는 비즈니스에 필수적인 리소스와 이를 실행하는 기반 코드 및 인프라에 대한 접근을 제한함으로써, 패치가 적용되지 않았거나 더 심각한 경우 발견되지 않은 CVE가 악용되는 것을 방지하는 데 있어야 합니다.
바로 이 지점에서 모든 계층에서 제로 트러스트를 올바르게 구현하는 것이 결정적으로 중요해집니다. 이는 단순히 시스코의 관점만이 아닙니다. CSA, SANS, OWASP가 공동 브리핑 ‘AI 취약점 폭풍(The AI Vulnerability Storm)’을 통해 제시한 최근 지침은 바로 이러한 접근 방식을 뒷받침합니다. AI 시대를 안전하게 보호하기 위한 이들의 권고 사항은 엄격한 자산 목록 구축과 측면 이동 방지에 크게 의존하고 있는데, 이는 본질적으로 제로 트러스트의 핵심 원칙입니다. 제로 트러스트 원칙은 널리 사용되는 ZTNA를 통해 사용자 계층에 가장 흔히 적용되지만, 개념적으로 제로 트러스트는 확장성이 매우 뛰어나 애플리케이션 계층, 에이전트 및 AI 계층 자체의 취약점에 대한 접근을 제한하는 것은 물론, 커널 계층의 모든 프로세스, 메모리 또는 파일 접근까지 쉽게 적용할 수 있습니다.
AI를 위한 제로 트러스트의 세 가지 핵심 원칙
세 가지 핵심 원칙에 기반을 둔 견고한 제로 트러스트 아키텍처를 구축하려면 다음 단계를 포괄적으로 수행해야 합니다.
- 목록화: 모든 것을 목록화하여 기준 신뢰 수준을 확립해야 합니다. 결국 보이지 않는 것은 보호할 수 없기 때문입니다.
- 목록화 우선순위
- 사용자 환경: 이는 사용자 목록, 그들의 신원, 해당 신원이 일반적으로 어떻게 사용되는지, 그들이 액세스하는 애플리케이션, 그리고 정상적인 업무 행동 양상이 어떤지 파악하는 것을 의미합니다.
- 운영 중인 애플리케이션: 운영 중인 애플리케이션의 경우(가능하다면 CI/CD 파이프라인 단계에서), 애플리케이션의 의도와 동작을 목록화하고, 애플리케이션 BoM(Bill of Materials)을 생성하여 해당 애플리케이션이 어떤 라이브러리와 버전으로 구성되어 있는지 파악하는 것이 중요합니다.
- 에이전트형 AI: 이를 에이전트형 AI로까지 확장하여, 에이전트 및 에이전트 신원(결국 사용자보다 많아질) 목록을 구축하고, AI 애플리케이션 BoM을 통해 해당 애플리케이션이 어떤 에이전트, 데이터 소스, 대규모 언어 모델(LLM), MCP, 도구로 구성되어 있는지 파악할 수 있습니다.
- 인프라 취약점: AI로 인해 인프라 취약점이 노출되고 있는 점을 감안할 때, 인프라 및 소프트웨어 버전에 대한 엄격한 인벤토리를 유지하고, 네트워크/클라우드 구성 및 코드형 인프라(IAC) 저장소를 관리하는 것이 이상적입니다.
- 적용: 확립된 기준선과 목록을 사용하여 최소 권한 액세스 제어를 적용합니다.
- 이행 메커니즘
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- 존 및 매크로 세분화: 업무 공간, 데이터 센터 및 클라우드 환경의 인프라 계층에서 이는 Cisco ISE, ACI 또는 Nexus 스마트 스위치와 같은 솔루션을 활용한 소프트웨어 정의 세분화 및 클라우드 공급업체 고유의 그룹 기반 세분화 정책 구조를 통해 달성됩니다. 이상적으로는 Cisco Security Cloud Control과 같은 공통 정책 오케스트레이션 도구를 통해 이를 구동하는 것이 가장 좋습니다.
- 신원 및 속성 인식 제어: 모든 계층에서 Cisco Duo 및 ISE를 통해 네트워크에 신원 제어 기능을 적용함으로써, 사용자가 확립된 기준에 따라 필요한 리소스에 접근할 수 있도록 합니다. 여기에는 네이티브 소프트웨어 정의 인프라 세분화 기능(직장, 데이터 센터, 클라우드), Cisco FTD와 같은 방화벽을 통한 엣지(캠퍼스, 클라우드, 데이터 센터), Cisco Secure Access를 통한 보안 서비스 엣지(SSE), 그리고 Cisco Secure Workload와 같은 워크로드 보안 솔루션을 통해 애플리케이션 계층까지 포함됩니다.
- 마이크로 세분화: Cisco Secure Workload와 같은 기술을 사용하여 애플리케이션 의도 및 종속성 맵을 기반으로 워크로드 계층에서 제한을 적용합니다.
- 안전한 커널 기술: eBPF는 네트워크 통신뿐만 아니라 프로세스, 메모리 및 파일 액세스도 제어할 수 있어, 프로세스 수준의 나노 세분화를 실현합니다.
- AI 에이전트 계층: Cisco Duo 및 Cisco Identity Intelligence를 통해 의도에 기반하여 리소스에 대한 에이전트 신원을 제한합니다.
- AI 프롬프트 계층: Cisco AI Defense가 지원하는 에이전트, MCP 및 LLM 게이트웨이를 통해 프롬프트 수준의 적응형 가드레일을 구현합니다.
- 탐지 및 대응: 기준치에서 벗어난 모든 이상 징후를 탐지하고 대응합니다. 바로 이곳에서 피드백 루프가 완성되며, 동적인 대응을 통해 SOC 수준의 대규모 사고 대응으로의 확대를 방지합니다.
- 대응 시나리오
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- 신원 이상: 사용자의 신원이 이전에 확인되지 않은 위치나 여러 위치에 동시에 나타날 경우, Cisco Identity Intelligence가 이를 감지하고 Cisco Duo에 단계적 인증을 요청하도록 지시합니다.
- 에이전트 신원 이탈: 에이전트 신원이 의도하지 않은 행동으로 이탈할 경우, Cisco Identity 제어 기능이 이를 감지하여 에이전트를 종료하거나 Cisco Secure Access 또는 AI Defense의 MCP 게이트웨이를 사용하여 선언되지 않은 의도를 차단합니다.
- 새로운 취약점: 애플리케이션에서 새로운 CWE/CVE가 공개되면, Cisco Secure Workload는 취약한 마이크로서비스를 고위험 범주로 분류하여 패치가 적용될 때까지 격리 상태로 처리한 후, 자동으로 BAU 정책으로 재분류합니다.
- 커널 수준 보호: eBPF는 Cisco Isovalent를 통해 대중화되었으나, 나노 세분화 개념을 쉽게 활용하여 취약점이 발견된 시점과 조직이 실제로 패치를 적용할 수 있는 시점 사이의 간극을 메우는 정밀한 보호막을 제공할 수 있습니다.
- 인프라 보호: 동일한 eBPF 보호 개념은 현재 시스코 제품에 도입되고 있는 LiveProtect와 같은 기능을 뒷받침하며, 시스코 인프라 제품의 패치되지 않은 취약점이 안전하게 패치될 때까지 악용되는 것을 방지합니다.
아키텍처 비전 실현
대부분의 조직이 제로 트러스트 프로그램과 제대로 구현되지 않은 마이크로 세분화 프로젝트로 어려움을 겪고 있는 만큼, 위의 내용은 모두 공상처럼 들릴 수 있습니다. 그러나 AI 기반 도구를 통해 제로 트러스트 및 세분화 프로젝트가 가속화되고 있습니다. 시스코는 AI 기반 제로 트러스트 플랫폼 경쟁을 주도하고 있으며, Security Cloud Control 내의 공통 AI 기반 정책 결정 지점(ZT 용어로 PDP)을 통해 의도 기반 정책을 모든 계층의 정책 적용 지점(PEP) 메시로 전달합니다. 이 메시는 스마트 스위치부터 방화벽(시스코 및 타사 제품 모두), 보안 서비스 엣지, 워크로드, 클라우드 공급자 네이티브 방화벽, 클라우드 네이티브 쿠버네티스 서비스 메시, 그리고 워크로드 및 네트워크 인프라의 커널 레벨 eBPF 구현에 이르기까지 모든 계층에 배치된 정책 적용 지점(PEP)의 메시로 의도 기반 정책을 전달합니다. AI 지원 기능은 관리자가 선언한 의도를 토폴로지를 인식하는 규칙으로 변환하여 공통 인터페이스를 통해 해당 PEP에 적용합니다. 궁극적으로 AI 주도 플랫폼 접근 방식이야말로 최첨단 AI 시대에 제로 트러스트를 실현 가능하게 만드는 핵심 요소입니다.
가장 화제가 되고 있는 AI 모델인 미토스에 대해 말씀드리자면, 모두가 AI 기반 취약점 탐지에 집중하고 있는 가운데, 앞서 살펴본 바와 같이 패치 적용이 필수적이긴 하지만, 노출 위험을 제한하기 위해서는 제로 트러스트 전략으로 복귀하는 것이 무엇보다 중요합니다. 특권 최소화 원칙이라는 기본을 제대로 지키는 것 외에는 만능 해결책이 없습니다.
긍정적인 측면에서 보면, AI는 실제로 널리 알려진 취약점 발견뿐만 아니라 소프트웨어 라이프사이클 전반에 걸쳐 관여하며, 취약점을 수정하고 전반적인 코드 품질을 향상시키는 데도 실질적으로 도움을 주고 있습니다.
앤트로픽의 프로젝트 글래스윙(Project Glasswing) 런칭 파트너 중 하나인 시스코는 미토스를 조기에 접하며 몇 가지 혁신을 이끌어냈습니다. 첫째, 패치 주기를 완화하기 위해 현재의 공개 모델을 개편하여, 보다 예측 가능한 위험 기반 공개 모델로 출시했습니다. 둘째, 미토스와 같은 최첨단 AI 모델은 이를 구동하는 에이전트 기반 프레임워크의 성능에 따라 그 효과가 결정되기 때문에, 시스코는 이를 바탕으로 파운드리(Foundry) 보안 사양을 개발하여 오픈소스로 공개했습니다. 시스코는 미토스 이전부터 AI를 활용해 코드 개발 속도를 높여왔을 뿐만 아니라, 더 중요한 것은 안전한 코드를 생성하고 전반적인 코드 품질을 향상시켜 왔으며, 이를 바탕으로 시스코는 프로젝트 코드가드(Project CodeGuard)를 COSAI에 기증했습니다. 실제로 시스코는 보안 소형 언어 모델(SLMs)인 안타레스(Antares)도 출시했는데, 이는 파운드리 보안 사양과 연동하여 보안 전문가와 개발자가 취약점을 발견하고, 코드가드를 사용하여 안전하게 수정하는 데 더욱 도움을 줄 수 있습니다. 또한 시스코 IQ와 같은 AI 기반 기능을 통해 취약한 인프라를 탐지할 수 있으며, 이는 에이전틱옵스(AgenticOps)와 대규모 패치 작업을 지원하는 새로운 통합 운영 플랫폼인 Cisco Cloud Control과 연동됩니다. 앞서 논의한 바와 같이, 취약점 발견과 패치 사이의 격차를 해소하기 위한 LiveProtect와 같은 기능도 있습니다.
이러한 모든 혁신에도 불구하고, 당분간 패치 격차는 여전히 존재할 것입니다. 바로 이 때문에 최첨단 AI 시대를 위한 제로 트러스트 아키텍처 구축은 단순한 모범 사례에서 절대적인 운영 필수 과제로 전환되었습니다. Cisco Live 멜버른 세션 카탈로그를 살펴보세요. 제로 트러스트 아키텍처 설계와 AI 보안 플레이북에 초점을 맞춘 4시간짜리 기술 세미나를 일정에 추가하고, 오늘 바로 탄력적인 아키텍처 구축을 시작해 보시기 바랍니다.
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