AI 기반 Zero Trust 접근제어 모델의 적용 시나리오

서론: 제로트러스트의 진화와 새로운 도전

현대 IT 환경은 클라우드 전환, 원격 근무 확산, 그리고 급증하는 사이버 위협으로 인해 기존 경계 기반 보안 모델의 한계를 명확히 보여주고 있습니다. 제로트러스트(Zero Trust) 보안 모델은 "절대 신뢰하지 말고, 항상 검증하라(Never Trust, Always Verify)"는 원칙 하에 모든 접근 요청을 지속적으로 검증하는 새로운 보안 패러다임을 제시합니다.

제로트러스트를 구현하는 과정에서 가장 큰 도전은 동적이고 복잡한 IT 환경에서 실시간으로 자산을 식별하고, 위험도를 평가하여 적절한 접근 정책을 자동으로 수립하는 것입니다. 이를 해결하기 위해서는 AI 기반 자산 관리와 정책 자동화가 필수적입니다. DBSAFER RT Scanner는 이러한 요구를 충족시키는 핵심 솔루션입니다.

제로트러스트 성숙도 모델: 완전 자동화를 향한 여정

한국제로트러스트포럼의 제로트러스트 가이드라인 2.0에 따르면, 제로트러스트 성숙도는 4단계로 구분됩니다.

기존 단계 (정적, 경계 기반, 수동)

• 수동 보안 정책 설정
• 정적 경계 기반 보안
• 제한적 가시성
• 수동 사고 대응

초기 단계 (부분 자동화)

• 일부 프로세스 자동화
• 핵심 요소별 부분 연계
• 속성/생명주기 관리 일부 자동화
• 중앙 집중식 가시성 제공

향상 단계 (자동화, 중앙집중적, 통합)

• 확장된 자동화 범위
• 중앙 집중 제어 강화
• 동적 정책 적용
• 자산별 동적 최소 권한

최적화 단계 (동적, 완전 자동화)

• 완전 자동 속성/정책 할당
• AI 기반 지속적 보호
• 실시간 컨텍스트 기반 제어
• 자동화된 위협 대응

최적화 단계에서는 자산과 리소스의 속성이 완전히 자동으로 할당되며, 동적 상황 기반 정책이 실시간으로 적용됩니다. 이를 위해 다음과 같은 요소가 필요합니다.

• 트리거 기반 동적 정책 생성 및 적용
• 세션·컨텍스트 기반 동적 접근 제어
• AI/ML 기반 위험도 지속 평가
• 모든 환경에서 자산·취약점 통합 관리
• 마이크로 세그멘테이션과 SOAR 연계

DBSAFER Real-time Scanner: AI 기반 자산 관리의 혁신

DBSAFER RT SCANNER는 제로트러스트 최적화 단계에서 요구되는 완전 자동화를 실현하는 핵심 솔루션입니다. 주요 기능은 다음과 같습니다.

실시간 자산 변경 추적

• 자산 생성 감지: 클라우드/온프레미스 환경에서 새로운 서버, DB, 스토리지 생성 즉시 탐지
• 자산 수정 모니터링: 구성 변경, 권한 변경, 데이터 변경 실시간 추적
• 자산 삭제 추적: 제거 및 데이터 이동 모니터링으로 Shadow IT와 데이터 유출 위험 감지

AI 기반 자산 스코어링 및 중요도 평가

• 자산 유형별 기본 위험도 점수
• 개인정보, 기밀, 민감정보 태그 분석
• 데이터 스캔 결과 기반 위험도 확인
• 접근 패턴 분석 및 비정상 접근 탐지
• 네트워크 위치와 노출 정도 반영
• 알려진 취약점 존재 여부 반영

최종 점수 산정 후, AI 엔진은 자산 중요도를 기반으로 정책 수립을 지원합니다.

자동화된 보안 정책 수립 및 배포

• 동적 권한 할당: 중요 자산별 차등적 접근 권한 자동 설정
• 실시간 정책 조정: 위험도 변화 시 정책 자동 업데이트
• 마이크로 세그멘테이션: 고위험 자산 네트워크 격리 자동 적용
• 모니터링 강화: 중요 자산에 대한 로깅 및 알림 자동화

실제 적용 시나리오: AWS RDS 보안 자동화

상황: 개발팀이 신규 MySQL RDS 인스턴스를 생성하여 고객 데이터를 처리

자산 발견 단계

• Real-time Scanner가 AWS API를 통해 신규 RDS 감지
• 인스턴스 유형, 네트워크 설정, 태그 정보 자동 수집

AI 기반 위험도 평가

• 태그 분석: "개인정보", "고객DB" 발견 → 위험도 상승
• 데이터 스캔: 개인정보 컬럼 존재 여부 확인
• 네트워크 분석: 퍼블릭 서브넷 배치 → 위험도 추가 상승
• 최종 스코어: 고위험 등급으로 분류

자동 정책 적용

• 접근 제한: 개발팀 리더 및 DBA만 허용
• 시간 제한: 업무 시간 내 접근 허용
• MFA 적용: 모든 접근 다중 인증 요구
• 네트워크 보안: 전용 보안 그룹 자동 생성
• 모니터링: 모든 쿼리 로깅 및 이상 탐지 활성화

지속적 모니터링 및 정책 조정

• 데이터 증가량 모니터링
• 정상 접근 패턴 학습
• 위험도 변화에 따른 정책 실시간 조정

고급 시나리오: 멀티 클라우드 자산 흐름 추적

상황: AWS에서 Azure로 개인정보 포함 DB 백업 파일 이동

이벤트 시퀀스:
1. AWS S3에서 파일 생성 감지
2. 파일 내용 스캔 → 개인정보 포함 확인
3. Azure Blob Storage로 복사 감지
4. 크로스 클라우드 이동 알림 발생
5. 자동 정책 적용:
- 양 클라우드 동일 보안 정책 적용
- 데이터 소재 추적 메타데이터 태깅
- 접근 로그 통합 관리

AI 기반 자동 조치

• 파일 내용 분석으로 개인정보 유형 및 민감도 분류
• 정책 동기화: 양 클라우드 환경 일관 적용
• 이상 패턴 탐지: 비정상 대용량 이동 시 알림
• 규정 준수 자동 검증: GDPR, 개인정보보호법 등

기술적 구현 요소

실시간 모니터링 아키텍처

• API 기반 탐지: AWS CloudTrail, Azure Activity Log, GCP Audit Log 연동
• 에이전트 기반 모니터링: 온프레미스 파일/DB 변경 감지
• 네트워크 스캔: 주기적 스캔으로 Shadow IT 자산 발견

AI/ML 엔진 구성

• 자연어 처리: 데이터 스키마, 파일명, 태그 정보 자동 분석
• 패턴 인식: 정상 vs 비정상 접근 패턴 학습
• 위험도 예측: 과거 데이터 기반 미래 위험도 예측
• 정책 최적화: 보안성과 사용성 균형 자동 탐지

기대 효과 및 가치

보안 측면

• Zero-Day 대응: 신규 자산 생성 시 즉시 보안 정책 적용
• Shadow IT 제거: 미관리 자산 자동 발견 및 통제
• 실시간 위협 대응: 이상 징후 발생 시 즉시 자동 대응
• 정책 일관성: 모든 환경에서 동일한 보안 정책 적용

운영 효율성

• 인력 절약: 수동 자산 관리 업무 자동화
• 신속한 배포: 서비스 출시 시 보안 설정 자동화
• 오류 감소: 수동 설정으로 인한 인적 오류 최소화
• 규정 준수: 자동화된 규정 준수 검증 및 리포팅

결론: 제로트러스트 최적화 단계로의 전환

AI 기반 Zero Trust 접근제어 모델은 조직의 디지털 전환을 가속화하는 핵심 인프라입니다. DBSAFER Real-time Scanner는 최적화 단계에서 요구되는 동적 완전 자동화를 실현하며, 복잡한 하이브리드 환경에서도 일관된 보안 통제를 제공합니다.

DBSAFER Real-time Scanner를 통해 제로트러스트 동적 완전 자동화가 실현됩니다. AI와 머신러닝 기반 지능형 자산 관리와 정책 자동화로, 안전하고 효율적인 디지털 환경을 구축할 수 있습니다. 이제는 "어떻게 자동화할 것인가"가 아니라, "얼마나 빨리 자동화할 것인가"가 경쟁력을 결정하는 시대입니다.