이 글 루 시큐리티 , ‘ 2020 년 보안 위협 · 기술 전망 보고서 ’ 발표 - 전북 도민 일보 
 복합 적 인 보안 위협 이 늘어나 고 전례 없이 빠른 속도 로 확산 될 것 … 정확 한 보안 위협 분석 , 신속 한 대응 에 초점 을 둔 보안 방법론 과 기술 도입 필요 
 5 일 부터 11 일 까지 이 글 루 시큐리티 홈페이지 에서 ‘ 정보 보안 모의고사 ’ 이벤트 진행 
 2019 - 12 - 05 09 : 36 출처 : 이 글 루 시큐리티 ( 코스피 067920 ) 
 이 글 루 시큐리티 는 ‘ 2020 년 보안 위협 · 기술 전망 보고서 ’ 발표 를 기념 해 이 글 루 시큐리티 정보 보안 모의고사 이벤트 를 진행 한다 
 서울 --( 뉴스와이어 ) 2019 년 12 월 05 일 -- 이 글 루 시큐리티 는 2020 년 보안 위협 에 대한 주요 예측 을 담 은 ‘ 2020 년 보안 위협 기술 전망 보고서 ’ 를 5 일 발표 했 다 . 
 이 글 루 시큐리티 보안 분석 팀 은 차세대 IT 기술 을 토대 로 한 디지털 전환 이 가속 화 되 면서 기존 에 는 경험 하 지 못했 던 복합 적 인 보안 위협 이 늘어나 고 전례 없이 빠른 속도 로 확산 될 것 이 라고 내 다 봤 다 . 그리고 이 에 맞서 는 방어 자 들 은 공격자 가 노릴 만 한 기업 내 외부 의 위협 요인 을 정확 하 게 파악 하 고 이 에 신속히 대응 하 는 데 초점 을 둔 보다 능동 적 인 보안 방법론 과 기술 을 필요 로 하 게 될 것 이 라고 전망 했 다 . 
 한편 이 글 루 시큐리티 는 보고서 발표 를 기념 해 5 일 부터 11 일 까지 이 글 루 시큐리티 페이스북 에서 ‘ 정보 보안 모의고사 ’ 이벤트 를 진행 한다 . 이 글 루 시큐리티 홈페이지 를 방문 해 2020 년 보안 위협 · 기술 전망 이 담긴 화면 보호기 를 다운로드 하 고 화면 보호기 내용 을 참고 하 여 모의고사 2 문제 를 맞히 면 응모 자격 이 부여 된다 . 이벤트 참여 자 중 총 50 명 을 추첨 해 치킨 기프 티 콘 을 증정 한다 . 당첨자 는 13 일 이 글 루 시큐리티 페이스북 을 통해 발표 된다 . 
 이 글 루 시큐리티 보안 분석 팀 김미희 팀장 은 “ IT 인프라 환경 변화 와 함께 기존 의 방어 체계 로 는 대응 하 기 어려운 지능 적 인 공격 이 점점 더 늘어날 것 으로 전망 된다 . 이 에 맞서 는 방어 자 들 은 AI ( 인공지능 ) , SOAR ( 보안 오케스트레이션 · 자동 화 · 대응 ) , 위협 인텔리 전 스 등 의 다양 한 보안 기술 및 방법론 을 활용 하 여 보안 의 효율 성 을 높임 으로써 , 보안 위협 에 보다 빠르 고 능동 적 으로 대응 해야 할 것 ” 이 라고 강조 했 다 . 
 ◇ 이 글 루 시큐리티 선정 2020 년 5 대 보안 위협 전망 
 1 . 공격 방식 과 표적 바꾸 며 더 많 은 암호 화폐 를 거둬들이 는 사이버 공격자 들 
 공격자 들 은 적 은 비용 을 들여 더 많 은 암호 화폐 를 거둬들이 기 위해 한층 고도 화 된 표적 형 랜섬 웨어 공격 을 감행 하 고 있 다 . 이 들 은 중요 데이터 를 많이 보유 한 기업 과 기관 이 복호화 대가 를 지불 할 가능 성 이 높 다는 사실 을 인지 하 고 높 은 이윤 을 남길 수 있 는 기업 · 기관 을 집중 적 으로 노리 며 수익 을 올리 고 있 다 . 실제로 2019 년 탐지 된 랜섬 웨어 공격 건수 는 감소 했으나 그 피해 규모 는 더 커진 것 으로 나타났 다 . 
 2 . 한 번 의 공격 으로 큰 효과 거둔다 - 공급 망 공격 증가 
 다수 의 사용 자 들 을 한꺼번에 감염 시키 기 위해 공급 망 에 침투 하 는 ‘ 공급 망 공격 ( Supply Chain Attack ) ’ 역시 지속 될 전망 이 다 . 공급 망은 제품 혹은 서비스 가 공급자 로부터 사용 자 에게 전달 되 기 위해 거치 는 모든 단계 를 포괄 한다 . 공격자 들 은 일반 적 으로 높 은 보안 수준 을 유지 하 고 있 는 기관 및 기업 을 직접 공격 하 기 보다 는 상대 적 으로 보안 이 취약 한 서드 파티 벤더 의 제품 과 서비스 를 공략 해 공급 망 에 침투 하 려는 시도 를 하 고 있 다 . 
 3 . 디지털 전환 가속 화 에 따른 보안 위협 증대 
 5 G · IoT · AI · 클라우드 등 차세대 IT 기술 을 토대 로 한 디지털 전환 이 가속 화 되 면서 , 공격자 가 노릴 만 한 공격 면 ( Attack surface ) 역시 점점 더 확대 되 고 있 다 . 산업 간 기술 의 경계 가 허물어지 고 수많 은 사물 과 사용자 , 인프라 가 밀접히 연결 됨 에 따라 , 기존 에 는 경험 하 지 못했 던 새로운 보안 위협 이 발생 하 고 특유 의 초 연결 성 에 기반 해 전례 없이 빠른 속도 로 확산 될 가능 성 이 제기 되 고 있 다 . 
 특히 교통 · 에너지 · 의료 등 사회 기반 을 구성 하 고 있 는 다양 한 접점 에서 공격 이 발생 할 것 으로 점쳐진다 . 공격자 들 은 자율 주행 차량 · 지능 형 교통 시스템 등 을 해킹 하 여 차량 제어 권 을 탈취 하 거나 , 스마트 의료 기기 · 원격 의료 시스템 정보 를 조작 해 생명 을 위협 할 수 있 다 . 드론 이나 CCTV 해킹 을 통한 개인 정보 유출 및 사생활 침해 피해 도 더욱 늘어날 것 으로 예상 된다 . 
 4 . 클라우드 환경 과 서비스 를 둘러싼 보안 위협 급증 
 클라우드 보안 연합 ( Cloud Security Alliance , CSA ) 을 비롯 한 많 은 보안 기업 · 기관 들 은 클라우드 를 둘러싼 주요 보안 위협 요소 로 △ 데이터 유출 △ 불 충분 한 자격 증명 및 접근 관리 △ 안전 하 지 않 은 인터페이스 와 API △ 시스템 취약점 △ 계정 도용 △ 악의 적 인 내부자 △ APT △ 데이터 손실 △ 불 충분 한 실사 △ 클라우드 서비스 오용 과 악용 △ 서비스 거부 공격 ( DoS ) △ 공유 기술 취약점 등 을 꼽 고 있 다 . 
 5 . AI 의 이중 성 과 취약 성 에 기반 한 보안 위협 대두 
 오늘날 방어 자 들 은 악성 코드 의 특징 , 비 정상 적 인 행위 , 공격자 특성 등 을 지도 · 비지 도 학습 한 머신 러닝 기반 의 AI 알고리즘 을 활용 해 지능 화 된 사이버 보안 위협 에 대응 하 고 있 다 . 하지만 이 에 맞서 는 공격자 들 역시 AI 를 악용 해 더욱 효과 적 인 공격 을 수행 하 거나 지금 까지 없 었 던 새로운 공격 을 시도 할 가능 성 이 남 아 있 다 . AI 는 특정 한 용도 로 사용 되 도록 정해진 기술 이 아니 고 ( 이중성 ) , 비 정상 적 데이터 로 학습 할 시 오류 가 유발 되 는 등 아직 해결 되 지 않 은 다수 의 취약점 이 존재 하 기 때문 이 다 ( 취약 성 ) . 
 이 와 같 은 AI 의 이중 성 과 취약 성 은 다양 한 보안 위협 을 야기 할 수 있 다 . △ 방어 자 의 보안 시스템 을 우회 하 는 것 은 물론 △ 이미지 인식 용 AI 알고리즘 을 속이 는 페이크 샘플 을 생성 해 오작동 을 유도 하 고 ( 적대 적 스티커 ) , △ 진위 여부 를 가릴 수 없 는 가짜 영상 을 생성 하 며 ( 모방 및 흉내 ) , △ 공격 표적 을 빠르 고 정확 하 게 분석 해 정교 한 스피어 피싱 공격 을 자동 수행 ( 사회 공학 적 공격 자동화 ) 하 는 등 다양 한 형태 의 보안 위협 이 발생 할 것 으로 전망 된다 . AI 의 역기능 에 대한 다각도 의 대응 방안 마련 이 요구 될 것 이 다 . 
 ◇ 이 글 루 시큐리티 선정 2020 년 5 대 기술 · 방법론 
 1 . 혼자 서 는 공격 을 막 을 수 없 다 - 협업 · 정보 공유 지속 
 전략 적 인 사이버 공격 이 급증 함 에 따라 , 국가 · 기관 · 기업 을 아우르 는 위협 정보 공유 와 협업 의 중요 성 이 더욱 강조 될 것 이 다 . 사이버 범죄 가 몇몇 전문가 집단 과 단편 화 된 정보 에 기반 해 다뤄질 수 있 는 영역 을 넘어섰 기 때문 이 다 . 이 에 공격 전술 및 도구 , 공격 기법 및 공격 절차 ( TTPs ) 를 빠른 시간 내 도출 하 여 고위험 군 공격 에 보다 기민 하 게 대응 할 수 있 도록 최신 위협 첩보 를 표준 화 된 언어 와 규격 에 따라 공유 하 고 필요시 범 국가 적 인 공동 대응 에 나서 는 움직임 이 확산 될 전망 이 다 . 
 2 . 보안관 제 의 효율 성 과 생산 성 을 높여라 - SOAR 
 고도 화 된 보안 위협 이 기하급수 적 으로 증가 하 고 있 으나 , 방대 한 데이터 를 들여다볼 수 있 는 사이버 보안 인력 은 절대 적 으로 부족 한 상황 이 다 . 이 에 보안관 제 의 효율 성 을 높이 고 보안관 제 센터 의 복잡 성 을 해소 할 수 있 는 ‘ SOAR ( Security Orchestration , Automation & Response ) ’ 기술 의 중요 성 이 더욱 부각 될 전망 이 다 . 자동 화 된 분석 및 대응 환경 을 형성 하 는 SOAR 는 데이터 분석 의 정확도 를 끌어올리 고 탐지 대응 시간 을 단축 시키 며 보안관 제 업무 의 생산 성 을 향상 시키 는 핵심 동인 으로 작용 할 전망 이 다 . 
 SOAR 기술 을 구현 하 기 위해서 는 폭넓 은 범주 의 보안 요소 가 뒷받침 되 어야 한다 . △ 외부 보안 위협 에 대한 정보 를 파악 하 고 분석 하 는 ‘ 위협 인텔리 전 스 ’ △ 위협 및 취약점 관리 기술 을 토대 로 솔루션 , 절차 , 위협 정보 등 을 하나 의 과정 으로 묶 어 프로세스 화 하 는 ‘ 오케스트레이션 ’ △ 보안관 제 인력 의 역할 과 책임 을 정의 한 플레 이북 에 기반 해 단순 반복 적 인 프로세스 는 자동 화 하 는 ‘ 자동 대응 ’ △ 공격자 가 노릴 만 한 잠재 적 인 위협 요인 을 능동 적 으로 탐지 해 제거 하 는 ‘ 위협 헌팅 ’ 등 이 필수 적 으로 요구 된다 . 
 3 . 기존 정보 보안 의 한계 를 극복 하 는 차세대 보안 기술 이 될까 - 양자암호 기술 
 물리학 적 최소 단위 인 양자 ( Quantum ) 의 특성 을 보안 에 접목 한 양자암호 기술 ( Quantum encryption ) 은 보안 성 을 높일 수 있 는 새로운 대안 으로 떠오를 것 이 다 . 쉽 게 복사 및 붙이 기 가 가능 한 디지털 비트 와 달리 , 양자 는 특유 의 중첩 , 얽힘 , 불 확정 성 으로 인해 도청 이나 해킹 을 할 수 없 다 . 암호 키 를 가진 송 · 수신자 만 암호 화 된 정보 를 해독 할 수 있 고 , 제 3 자 가 중간 에서 정보 를 가로채 려고 시도 할 시 에 는 양자 의 상태 값 이 훼손 되 어 복제 가 불 가능 하 기 때문 이 다 . 
 대한민국 을 비롯 한 여러 국가 들 은 5 G 상용 화 에 발맞춰 양자 키 분배 ( Quantum Key Distribution , QKD ) 등 의 양자암호 기술 도입 에 속도 를 붙이 고 있 다 . 양자암호 기술 이 주류 보안 기술 로 자리 잡 기 까지 는 상당 한 시간 이 걸릴 것 으로 보인다 . 빛 의 최소 단위 인 단일 광자 를 검출 하 고 , 큐비트 에 중첩 된 값 을 기록 하 면서 발생 하 는 퀀텀 비트 에러 율 을 낮추 는 과정 에서 적 지 않 은 어려움 이 발생 하 고 있 는 까닭 이 다 . 그러나 안정 성 이 확보 될 시 에 는 기존 정보 보안 의 한계 를 극복 할 수 있 는 대안 이 될 것 으로 점쳐진다 . 
 4 . 완벽 하 진 않 지만 매력 적 인 카드 - 인공지능 
 AI 의 이중 성 과 취약 성 에 도 불구 하 고 , 자동 화 된 대응 에 초점 을 둔 AI 기술 도입 은 2020 년 에 도 변함없이 강조 될 전망 이 다 . 먼저 , AI 기술 은 신 · 변종 악 성 코드 를 잡아내 는 데 유용 하 게 사용 될 것 이 다 . 머신 러닝 알고리즘 이 악성 코드 실행 전후 생성 된 데이터 와 사용자 행위 데이터 를 학습 하 여 비 정상 적 인 행위 를 분류 한 모델 을 만들 고 , 의심 되 는 행위 데이터 가 군집 된 악 성 코드 분류 에서 얼마나 벗어나 있 는지 를 확인 하 게 함 으로써 수동 분석 시 많 은 시간 이 걸리 는 유사 변종 및 악성 여부 를 가려낼 수 있 다 . 
 보안관 제 분야 에서 도 AI 기술 적용 이 더욱 활발 해질 전망 이 다 . 보안관 제 요원 들 이 들여다보 아야 할 데이터 가 기하급수 적 으로 증가 하 면서 , 위협 이 아니 지만 위협 이 라고 탐지 하 는 ‘ 오 탐 ( false positive ) ’ 과 위협 이 존재 하 지만 없 다고 판단 하 는 ‘ 미탐 ( false negative ) ’ 역시 늘어나 고 있 다 . 지도 학습 과 비지 도 학습 을 병행 하 여 오 탐 과 미탐 경보 를 정확히 가려냄 으로써 , 우선 처리 해야 할 고위험 이벤트 를 빠르 게 선별 하 고 심각 한 위협 이 될 수 있 는 이상 행위 에 보다 기민 하 게 대응 할 수 있 게 될 것 이 다 . 
 5 . 모든 것 을 의심 하 고 검증 하 라 - Zero Trust 모델 
 네트워크 경계 안 과 밖 을 구분 했 던 기존 의 ‘ 경계 보안 ’ 체계 에서 나아가 모든 것 을 의심 하 는 ‘ 제로 트러스트 ( Zero Trust ) ’ 모델 ’ 이 확산 될 전망 이 다 . 클라우드 , 모바일 등 차세대 IT 기술 확산 과 더불 어 제로 트러스트 의 중요 성 은 점점 더 높 아 질 것 이 다 . 공격자 가 노릴 만 한 ‘ 공격 면 ’ 이 확대 되 고 IT 보안 인프라 의 복잡 성 이 증가 하 며 , 내부 와 외부 , 적 과 아군 의 경계 를 구분 하 기 가 더욱 어려워졌 기 때문 이 다 . 
 이 에 , 외부 는 물론 그동안 신뢰 하 고 있 었 던 내부 요인 역시 잠재 적 인 위험 요소 가 될 수 있 다는 사실 에 기반 해 , 허가 받 은 사용 자 가 인가 된 기기 로 안전 한 경로 를 통해 데이터 에 접근 하 고 있 는지 사용 자 의 신원 과 행위 를 검증 하 고 최소한 의 권한 만 을 부여 하 는 형태 로 보안 의 패러다임 이 변화 하 게 될 것 이 다 . 방어 자 들 은 IT 인프라 환경 의 변화 에 부합 하 는 보안 방식 을 찾 기 위해 지속 적 으로 고민 해야 할 것 이 다 .