일루미오가 우리 환경과 당신 환경 내부의 신화급 위협에 대비하는 방법

프론티어 AI가 속도에 관한 수학을 바꿔놨어요. Systems like Mythos can accelerate vulnerability research, help attackers identify exploit chains, and shrink the window defenders have to respond. Mythos 같은 시스템은 취약점 연구를 가속화하고, 공격자가 익스플로잇 체인을 식별하도록 돕고, 방어자가 대응할 시간을 줄일 수 있어요. 보안 업계가 몇 년에 한 번씩 직면하는 문제의 최신 버전이에요. 공격자가 방어자의 반응보다 빠르게 움직이면 어떻게 되나요?

이름이 생소하시다면 Mythos는 차세대 프론티어 AI 모델에 속해요. 그들은 심각한 보안 연구를 할 수 있을 만큼 충분히 시스템 능력이 있어요. 즉, 심각한 공격자 연구도 충분히 할 수 있다는 뜻이에요.

고객들이 묻는 것과 같은 질문을 하실 수도 있어요. Illumio는 우리 내부의 이러한 변화를 어떻게 방어하고, 공격자가 사람이 아니라 AI 모델일 때 우리 플랫폼이 환경을 보호하는 데 어떻게 도움이 되나요? 이 글은 그 질문에 정면으로 답하는 짧은 시리즈의 첫 번째 글입니다. 먼저 다음부터 시작해 보겠습니다.

• 우리가 내부적으로 하고 있는 일
• 오늘날 우리가 여러분의 환경에서 위험을 억제하는 데 어떻게 도움을 드릴 수 있는지 알아보세요.
• 다음은 무엇일까요?

일루미오가 AI 시대를 위한 소프트웨어를 보호하는 방법

소프트웨어 보안 규칙이 바뀌었어요. AI는 공격자들이 예전보다 훨씬 짧은 시간에 취약점을 찾고, 약점을 연결하고, 작동하는 익스플로잇을 구축할 수 있도록 도와줄 수 있어요. 개발의 몇몇 고립된 단계에서 이루어지는 기존의 보안 검토로는 그 속도를 따라가지 못해요.

일루미오에서 우리는 보안 소프트웨어 개발 라이프사이클 (SDLC) 을 자동화, 분석, 프론티어 AI 모델로 구동되는 지속적인 코드-클라우드 보안 프로그램으로 발전시켰어요. 보안은 요구 사항과 아키텍처 계획 중에 시작돼요. 위협 모델링, 남용 사례 분석, 설계 검토는 코드를 한 줄도 작성하기 전에 위험을 찾아내는 데 도움이 돼요.

개발자가 빌드하면 보안 제어가 일반 워크플로 내에서 실행돼요. 정적 코드 분석, 소프트웨어 구성 분석, 비밀 키 스캔, 종속성 검사 및 소프트웨어 구성 요소 명세서(SBOM) 검증은 취약점을 조기에 발견하는 데 도움이 됩니다. 그런 다음 프론티어 AI 모델이 그 결과를 대규모로 검토해서 도구 간 신호의 상관 관계를 분석하고 가능성 있는 공격 경로를 표시하고 엔지니어가 실제로 중요한 취약점을 수정하도록 도와줘요.

배송 전에 모든 애플리케이션은 동적 애플리케이션 보안 테스트, API 테스트, 컨테이너 보안 검토, 침투 테스트 등 여러 단계의 테스트를 더 거쳐요. 자동화된 보안 게이트가 생산에 영향을 미치는 중대한 위험을 막아요. 따라서 보안은 우리가 측정하는 릴리스 요구 사항이지 최선을 다하는 활동이 아닙니다.

보안은 배포로 끝나지 않아요. 우리는 원격 측정, 새로 나타나는 취약점, 고객이 보고한 문제를 24시간 모니터링해요. AI 지원 분석은 분류 속도를 높이고 수정 사항의 우선 순위를 정하는 데 도움이 돼요. 그런 다음 배운 것을 디자인, 코딩 표준, 개발자 교육에 다시 반영해요.

그 결과 AI 시대를 위해 만들어진 SDLC가 탄생했어요. 인간의 전문 지식, 체계적인 엔지니어링 사례, 프론티어 AI가 함께 작동하여 수명 주기의 모든 단계에서 위험을 줄이고, 치료 속도를 높이고, 소프트웨어에 대한 신뢰를 보호해요.

이것이 여러분의 환경에 미치는 영향은 무엇일까요?

우리가 주변 환경을 생각하는 방식에도 동일한 원리가 적용됩니다. AI가 공격 속도를 높이려면 애초에 공격자가 도달할 수 있는 범위를 축소하는 제어가 필요해요. 그래야 탐지와 대응이 전체 부담을 덜어줄 수 있어요.

우리가 가장 많이 듣는 질문은 사실 미소스에 관한 것이 아닙니다. 핵심은 속도입니다. 만약 정보 유출에 며칠이 아닌 몇 시간이 걸리고, 머지않아 몇 분 만에 해결될 수 있다면, 어떤 대응책도 그 속도를 따라잡을 수 있을까요? 저희 답변은 공격이 어떻게 진화하든 세그멘테이션이 측면 이동을 막는 가장 효과적인 방어책이라는 거예요. 선제적 제어는 계속 가속화되는 위협을 능가하기 위해 만들어진 유일한 것이에요.

Illumio 세그멘테이션은 공격자가 어떤 취약점을 사용했는지는 상관없어요. 랜섬웨어, 제로데이, AI 기반 침입 체인을 막는 건지 알 필요가 없어요. 이 기술은 사용자가 명시적으로 승인한 소스 간에만 연결을 허용하는 방식으로 작동하므로, 공격자는 한 단계를 더 진행하기 위해 훨씬 더 많은 시스템을 침해해야 합니다. endpoints 탐지 및 대응 (EDR), 패치, 격리는 여전히 보안 스택의 필수 부분이지만 설계상 반응형이에요. 그들은 이미 일이 벌어진 후에 행동합니다. AI 기반 공격 속도에서는 탐지와 대응의 격차가 정확히 공격자에게 필요한 창이에요.

이건 우리에게 새로운 시도가 아닙니다. 우리는 2013년부터 이 접근법을 취했고, 2016년에서 2018년 사이에 랜섬웨어가 기업을 휩쓸었을 때 그 가치가 입증됐어요. 지금과 같은 이유로 지금 중요하죠. 측면으로 움직일 수 없는 공격은 처음 거점을 어떻게 잡았든 큰 피해를 줄 수 없어요. 비숍 폭스의 랜섬웨어 에뮬레이션 테스트에서 일루미오를 사용하는 조직은 탐지 및 대응만 하는 것보다 거의 4배 빠르게 공격을 막았어요.

이를 실현 가능하게 하는 세 가지 기능이 있습니다. Illumio Insights는 하이브리드 및 멀티클라우드 환경 전반의 트래픽 흐름과 자산 행동에 대한 실시간 AI 기반 가시성을 제공하며 위험의 우선 순위를 지정하여 고위험 자산이 먼저 주목받도록 해요. 즉, 정책을 맹목적으로 시행하는 일은 절대 없다는 뜻입니다. 선택적 집행을 통해 노출된 NGINX 인스턴스처럼 취약한 것으로 알려진 서비스를 식별하자마자 공격이 구체화되기 전에 사전에 강화할 수 있어요. 또한 당사의 정책은 IP 주소나 네트워크 토폴로지에 종속되지 않고 레이블 기반이므로 인프라 변경 시 워크로드를 자동으로 따라갑니다. Illumio는 워크로드가 가는 곳마다 규칙을 일관되게 적용해요.

우리는 기계 속도 공격과의 경쟁에서 이기기 위해 노력하지 않아요. 인간이든 AI든 공격자가 넘어야 하는 영역을 좁혀서 공격자가 도달할 수 있는 공간도 줄이고 팀도 쫓을 수 있어요.

다음은 무엇인가요?  

프론티어 AI 위협은 대비해야 하는 일회성 문제가 아니에요. 그것들은 궤적입니다. 이런 종류의 위협이 등장하지 않고 영구화됨에 따라 방어자들이 의존하는 기술도 그에 따라 변화해야 해요. 저희 생각에는 그 결과가 이렇게 될 것 같습니다.

프론티어 AI가 공개와 착취 사이의 격차를 계속 좁혀감에 따라 몇 가지 기능이 있으면 좋은 것에서 테이블 스테이크로 바뀌고 있어요. 정책은 사람이 손으로 쓰는 문서로만 남아 있을 수 없습니다. 네트워크 상황과 위험 맥락을 바탕으로 스스로 구축되어야 하며, 그 맥락이 변화함에 따라 적응해야 합니다. 가시성은 보안팀이 항상 추적하던 워크로드와 사용자뿐만 아니라 기업 환경 내에서 현재 나타나는 AI 에이전트를 포함해야 해요. 모니터링되지 않는 에이전트는 패치되지 않은 서비스만큼이나 진짜 공격 대상이에요. 단속은 클라우드, 운영 기술 (OT), 보안을 염두에 두고 구축된 적이 없는 IoT 기기 등 속도가 가장 중요한 곳에서는 에이전트 없이, 정밀도가 중요한 곳에서는 에이전트 기반으로 모든 곳에서 동시에 작동해야 해요. 탐지 시스템은 단순히 경고를 보내고 사람의 조치를 기다리는 데 그쳐서는 안 됩니다. 공격자가 기계 속도로 움직일 때는 그 정도의 시간 척도만이 유효하기 때문에, 탐지 즉시 몇 초 안에 직접적인 차단 조치를 시작해야 합니다. 어느 한 업체만으로는 그 격차를 완전히 해소할 수 없습니다. 네트워크, 방화벽 레이어, 보안 운영 센터 (SOC) 도구, ID 시스템이 모두 같은 신호로 작동해야 해요. 그것이 우리가 이 분야가 나아갈 방향으로 보는 길이며, 앞으로 무엇이 올지 생각할 때 우리가 사용하는 관점입니다.

이것이 여러분의 환경에서 어떻게 보이는지 확인하고 싶다면, 먼저 가시성부터 살펴보세요. Illumio Insights는 트래픽이 실제로 하이브리드 및 멀티클라우드 환경에서 이동하는 방식을 매핑하고 공격자가 다음에 어디로 갈 수 있는지 보여줘요. 이 맵은 이후에 발생하는 모든 세분화 결정의 기초가 돼요. 이 내용은 다음 게시글에서 다루도록 하겠습니다.