하이브리드 클라우드에서 지상이 다시 변화하고 있으며, 사이버 팀은 새로운 발판을 찾아야 합니다.
비용과 효율성을 위해 기업이 퍼블릭 클라우드 컴퓨팅에 완전히 참여하여 서버, 네트워킹 및 스토리지 리소스에 대한 제3자 제공업체의 액세스 비용을 지불한 것은 불과 10년 전이었습니다. 작년에는 이러한 사람들의 83% 가 재보정을 해야 했습니다. 비용은 증가하고 공격량은 급증했으며 리더는 신뢰할 수 있는 클라우드 모델이 더 이상 예측 가능한 가치 또는 허용 가능한 위험을 제공하지 않는다는 것을 깨달았습니다. DataCanopy 설문조사에 따르면 데이터 스토리지 전략을 다시 조정하여 일부 데이터와 워크로드를 퍼블릭 클라우드에 남겨두었지만 중요한 워크로드를 사설 온-프레미스 환경으로 다시 되돌렸습니다.
조직이 이러한 조정을 수행하자마자 생성적 AI는 새로운 일련의 문제를 도입했습니다. 이러한 클라우드 환경 전반에서 데이터 볼륨을 급격히 증가시켰으며 보안 팀을 빠르게 축소시키는 AI 지원 위협의 물결을 불러왔습니다.
실제로 최근 Gigamon 설문조사 에 따르면 보안 및 IT 리더의 91%가 현재 “하이브리드 클라우드 인프라의 보안 및 관리에 타협”하고 있습니다. 일부는 보안 프로젝트를 지연시켰습니다. 다른 사람들은 비즈니스 연속성을 유지하기 위해 액세스 제어를 느슨하게 했습니다. 많은 사람들이 비용을 절감하기 위해 모니터링 또는 규정 준수 노력을 축소했습니다.
Gigamon의 EMEA 기술 옹호자이자 전도사인 Mark Jow는 “CISO 예산이 급증했고, 위협이 증가하고 있으며, AI는 모든 것을 악화시키고 있습니다.”라고 말하면서 최고 정보 보안 책임자가 밤에 늘 우려하고 있는 세 가지 우려 사항을 지적했습니다. “즉, CISO는 원하는 모든 것을 할 수 없기 때문에 타협을 해야 합니다.”
그러나 일부 기업은 클라우드 보안 문제를 해결하기 위해 무엇을 할 수 있는지 파악하고 있습니다. 다음은 기업들이 하이브리드 환경에 대한 제어를 회복하기 위해 점점 더 많이 적용하고 있다고 전문가들이 말하는 네 가지 모범 사례입니다.
1. 하이브리드 클라우드 보안을 강화하려면 완전한 가시성의 우선 순위를 정합니다.
거의 절반(47%)의 IT 리더들이 환경에 대한 포괄적인 통찰력과 가시성이 부족하다는 것을 Gigamon 연구는 발견했습니다. 조직이 온프레미스 인프라, 퍼블릭 클라우드 서비스 및 SaaS(Software-as-a-Service) 플랫폼을 혼합함에 따라 워크로드 및 데이터 흐름 추적이 점점 복잡해지고 있습니다.
“CISO 예산이 압박을 받고, 위협이 증가하고, AI가 모든 것을 악화시키고 있습니다.”Mark Jow, EMEA 기술 옹호자 및 전도사, Gigamon
이해 관계가 높습니다. 초기 액세스 권한을 확보하면 사이버 공격자는 종종 하이브리드 환경 내에서 내부 경로를 악용하여 도달 범위를 확대합니다. 완전한 가시성이 없으면 방어자는 너무 늦을 때까지 이 활동을 발견할 수 없습니다.
실시간 모니터링이 최우선 순위가 되고 있습니다. IT 자산 관리 가 컴퓨터 네트워크 활동에 대한 예정된 검사를 의미했던 시대는 끝났으며, 결과를 얻는 데 몇 시간 또는 며칠이 걸릴 수 있습니다. 10 분 또는 15 분만으로는 잘리지 않습니다. 실시간 모니터링은 최대 초의 안정성을 통해 안정적인 데이터 스트림을 제공하므로 보안 팀과 경우에 따라 자율 시스템이 기록적인 시간에 네트워크 활동과 이상을 평가할 수 있습니다.
[또한 읽기: 자산 가시성—보이지 않는 것을 보호할 수 없기 때문입니다]
실제로 기가몬 설문조사 응답자의 64%는 올해 1위가 데이터에 대한 완벽한 가시성을 확보하기 위해 실시간 위협 모니터링을 달성할 것이라고 말합니다. 여기에는 하이브리드 환경에 센서를 배포하고, 서로 다른 시스템의 데이터를 통합하고, 자동화된 대응 워크플로와 모니터링을 통합하는 것이 포함됩니다.
2. 데이터를 간소화하고 필터링하여 ‘노이즈가 아닌 신호에 집중’
기가몬에 따르면 AI는 최근 데이터 볼륨의 급증에 따른 주요 원인일 것으로 추정되며, IT 리더 3명 중 1명은 네트워크 트래픽을 두 배로 증가시켰다고 말합니다. Deloitte 설문조사 에 따르면, 이 문제는 매우 심각하여 조직의 55%가 많은 사용 사례에서 생성적 AI(GenAI) 를 피합니다.
“문제는 단지 정적 경계를 보호하는 것이 아니라 동적 네트워크를 보호하는 것입니다... 이는 온-프레미스 및 클라우드 환경에서 기계 속도로 자율적으로 작동할 수 있습니다.”Ritu Jyoti, 이전 IDC 분석가 겸 자율 AI 에이전트 전문가
데이터 급증은 비용, 성능 및 보안에 직접적인 영향을 미칩니다. 트래픽이 많을수록 모니터링해야 할 트래픽이 많아지고 사각 지대가 늘어나며 인프라 비용이 증가합니다. 보안 팀은 로그, 경고 및 원격 측정의 계속 확장되는 스트림에서 의미 있는 통찰력을 추출하는 데 어려움을 겪고 있습니다.
조직은 데이터를 필터링하고 정제하여 대응하고 있습니다. 가시성 플랫폼은 관련 트래픽을 식별하고 숨겨진 위협을 노출시킵니다. 클라우드 보안 도구는 환경 전반에 걸쳐 일관된 정책을 적용합니다. 데이터 품질 도구는 더 나은 분석을 위해 정보를 정리하고 표준화합니다.
[참고로 읽어보세요: 4 AI 시대 CISO를 위한 중요한 리더십 우선순위]
Jow는 “이는 잡음이 아닌 신호에 집중하는 것입니다.”라고 말했습니다. “분석 대상을 더 많이 간소화할수록 팀이 더 빨리 대응할 수 있고, 공격자가 눈에 보이지 않게 침투할 가능성이 줄어듭니다.”
3. 제로 트러스트 및 마이크로세그먼테이션을 적용하여 하이브리드 클라우드 환경 전반에서 수평 이동 제한
하이브리드 환경에 워크로드가 확산되면 공격자는 액세스 권한을 얻으면 내부로 이동할 수 있는 더 많은 기회를 갖게 됩니다. 모든 새로운 클라우드 영역, 가상 사설 클라우드(공용 클라우드 제공업체 인프라의 논리적으로 격리된 섹션), 마이크로서비스 또는 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API, 데이터를 통신하고 공유할 수 있는 컴퓨터 또는 컴퓨터 프로그램 간의 연결)는 공격자가 악용할 수 있는 또 다른 내부 경로를 생성합니다. 따라서 ID 우선 보안 및 세분화가 필수적입니다.
이제 ID 우선 모델은 과거 경계 기반 보안에 대한 확실한 안전한 대안이 되었으며, 여기서 사용자는 방화벽 내부 또는 승인된 장치에서 작업한 후 네트워크 전체에서 이동할 수 있는 많은 자유를 가졌습니다. ID 우선의 핵심인 제로 트러스트 전략은 아키텍처의 위치에 관계없이 사용자, 서비스 및 워크로드를 지속적으로 검증하여 자격 증명 또는 토큰이 침해될 때 블래스트 반경을 줄입니다. 제로 트러스트를 지원하는 마이크로세그먼트는 네트워크를 벽이 있는 작은 구역으로 분할하므로 침입자가 네트워크에 침투하는 경우 쉽게 이동할 수 없습니다.
AI 기반 데이터 볼륨이 확장되고 공격 표면이 증가함에 따라 공격자는 자동화를 사용하여 시스템 속도로 클라우드 경로를 탐색하고 있습니다. 입력: 제로 트러스트 및 마이크로세그먼테이션으로, 조기에 침해를 억제하고 단일 발판이 완전한 스택 침해로 전환되는 것을 방지할 수 있습니다.
4. AI 기반 방어를 사용하여 AI 기반 위협에 대응
AI 지원 공격은 빠르게 증가하고 있습니다. Gigamon에 따르면 지난 해에는 조직의 절반 이상이 AI 기반 랜섬웨어 의 증가를 경험했습니다. 최근 Ekco 설문 조사에 따르면 AI 지원 위협이 IT 리더의 최우선 관심사로 기존 침해를 능가하는 것으로 나타났습니다.
“AI가 야생에서 취약점을 찾는 데 사용된 것은 이번이 처음이었습니다. 방어자들에게는 정말 흥미로운 일입니다.”Sandra Joyce, Google Threat Intelligence 부사장
이전 IDC 분석가이자 자율 AI 에이전트 전문가인 Ritu Jyoti는 이러한 도구가 하이브리드 환경에 “심오하고 이중적인 문제”를 제기한다고 경고했습니다.
Jyoti는 “문제는 단지 정적 경계를 보호하는 것이 아니라, 온프레미스 및 클라우드 환경에서 머신 속도로 자율적으로 작동할 수 있는 인간이 아닌 정체성의 동적 네트워크를 보호하는 것입니다.”라고 말했습니다. “인간 사용자를 위해 구축된 전통적인 보안 프레임워크는 이와 일치하지 않습니다.”
Google Threat Intelligence의 Sandra Joyce 부사장은 AI 에이전트가 클라우드 환경에서 더 일반화됨에 따라 위협 환경을 확장하고 조직이 증가된 위험을 확인할 수 있는 기능을 제공할 것이라고 언급했습니다.
Joyce는 “AI가 코드를 도용하는 것을 보았고, 딥페이크에 사용되는 것을 보았고, 스피어 피싱 이메일을 작성하는 데 사용되는 것을 보았다”고 말했습니다. “그러나 에이전트 공격 이나 일부 자기 영속적 캠페인과 같은 것은 전혀 보지 못했습니다. 저는 이런 일이 일어날 것으로 완전히 예상하기 때문에 이것을 '이전'이라고 부릅니다.\"
[또한 읽기: AI 사이버 보안에 대한 최고의 가이드—이점, 위험 및 보상]
Google은 이미 AI를 대규모로 사용하여 AI에 대응하고 있습니다. 이 회사는 수십억 개의 악성코드 샘플을 자동화된 모델로 스캔하고, AI를 Gmail에 통합하여 피싱과 스팸을 줄이고, 최근 AI 에이전트를 사용하여 공격자가 악용하기 전에 많은 애플리케이션에 내장된 경량 데이터베이스인 SQLite의 취약점을 탐지하고 패치하는 데 도움을 주었습니다.
Joyce는 “AI가 야생에서 취약점을 찾는 데 사용된 것은 이번이 처음”이라고 말했습니다. “방어자들에게는 정말 흥미로운 일입니다.”
하이브리드 클라우드 보안의 (수익적인) 미래
Gartner의 최신 정보 보안 전망은 하이브리드 클라우드 보안에 대한 투자로 인해 보안 지출이 급증하고 있음을 나타냅니다. According to the leading research and advisory firm’s Q3 2025 forecast, spending for cloud security posture management (CSPM) tools is projected to grow from $2,5 billion in 2023 to $13 billion in 2029—a compounded annual growth rate (CAGR) of 31,23%, making it the fastest-growing segment in the report. The market will reach $15,6 billion by 2032.
[또한 읽기: 클라우드 보안 강화는 자세와 런타임 보호 간의 격차를 해소하는 것을 의미합니다. 이 모듈을 자세히 살펴보십시오.]
최신 하이브리드 클라우드 보안은 계층화 방어에 의존하므로 공격자는 모든 단계에서 저항을 충족합니다. 가시성, 마이크로 세분화 및 AI 기반 모니터링은 데이터 홍수, 내부 이동 및 자율적인 위협을 견딜 수 있을 정도로 탄력적인 보안 패브릭을 형성합니다.
Jyoti는 “보안 및 가치 창출의 미래는 더 높은 벽을 구축하는 것이 아니라 내부에서 외부로 신뢰 패브릭을 설계하는 것입니다.”라고 말했습니다. “이는 모든 단일 AI 에이전트가 권한 있는 사용자로 취급되는 ID 우선 제로 트러스트 모델로 전환하는 것을 의미합니다. 우리는 이상한 행동을 찾아내기 위해 지속적인 모니터링을 해야 하며, 세부적인 액세스 제어를 사용하여 상황을 차단해야 합니다. 이것이 핵심입니다. 가장 중요한 결정을 위해 인간을 루프에 두어야 합니다.”
