AI로 공격을 막고, AI로 분석하라 – 구글의 차세대 보안 인프라

정보보호 (Security)

AI로 공격을 막고, AI로 분석하라 – 구글의 차세대 보안 인프라

날으는물고기 2025. 4. 22. 01:47

‘AI가 위협도 방어도 만든다’는 말이 딱 들어맞는 시대입니다. 특히 이번 ‘제31회 정보통신망 정보보호 콘퍼런스(NetSec-KR 2025)’에서 구글 클라우드의 사이버 보안 전략은 AI와 클라우드를 중심으로 체계적이고 진화된 형태로 제시됐습니다.

🔐 구글의 사이버 보안 해법: 전방위적 대응 전략

1. AI, 사이버 보안의 새로운 방패

AI의 양면성: AI는 해커의 도구로 악용될 수 있지만, 동시에 보안 솔루션의 핵심 기술로 부상.
- 예: 악성코드 자동 생성, 탐지 회피, 프롬프트 인젝션, 모델 탈취 등.
실시간 AI 대응 데모
- “헤이 제미나이, 이 코드가 악성인지 확인해줘”라는 단순 명령어로 AI가 악성코드를 분석.
- AI가 보안 전문가의 분석을 자동화·가속화.

2. 제로트러스트 아키텍처 (Zero Trust Architecture)

원칙: 네트워크 내외부 모두 신뢰하지 않고, _모든 요청을 검증_하는 구조.
구현 사례
- 2009년부터 VPN 없이 안전한 원격 근무 가능.
- 2017년 보안키 도입 후, 피싱 공격으로 인한 계정 침해 0건.
클라우드 환경 적용
- 모든 서비스와 사용자에게 고유 ID 부여 → 식별 및 추적 가능.
- ‘보안은 옵션이 아니라 설계의 기본’이라는 철학 적용.

3. 클라우드 보안과 공급망 리스크 관리

AI 시스템 공급망·오픈소스·클라우드 접속 지점 등 공격 표적 증가.
서비스 간 신뢰 제거
- 공유 책임 모델: 클라우드 보안은 공급자와 사용자의 공동 책임.
사례 언급: 크라우드스트라이크 업데이트 실수 → 전세계 IT 먹통 사태.
- → 단순 실수도 대규모 보안 사고로 이어질 수 있음.

4. AI를 활용한 위협 탐지 및 대응 시스템

일일 탐지 규모
- 앱 검사: 2000억 건 이상
- 악성 URL 차단: 50억 건
시큐어 AI 프레임워크 (SAIF)
- 조직 내 AI 모델의 안전한 개발·배포·운영을 위한 가이드라인.
- 에이전트 투 에이전트(A2A) 프로토콜: AI 간 안전한 통신 구조.

5. 양자컴퓨팅 시대 대비: 양자내성암호(PQC)

위협 전망: 미래 양자컴퓨터는 기존 암호 체계를 무력화할 수 있음.
구글의 대응
- 2023년부터 데이터센터 간 통신에 PQC 적용.
- 기존 암호와 병행 적용 → 이중 보안 체계.

🧩 요약: 구글 보안 전략의 핵심 키워드

전략 요소	설명
🔐 제로트러스트	신뢰 없는 보안 구조, 모든 접근 검증
☁️ 클라우드 보안	서비스 간 식별, 공유 책임 원칙
🤖 AI 기반 보안	실시간 탐지, 악성코드 분석 자동화
🛡️ SAIF	안전한 AI 도입 가이드라인
🔒 양자내성암호(PQC)	미래 암호 위협 대응 기술

이 전략들은 모두 ‘AI를 통한 보안 협업’이라는 이번 콘퍼런스의 주제와 맞닿아 있습니다. 특히 구글은 보안 위협 대응의 자동화, 예측, 예방이라는 세 가지 키워드를 중심으로 AI와 보안의 시너지를 극대화하고 있는 중이에요. 구글 클라우드의 최신 보안 전략과 기술은 AI와 새로운 개방형 프로토콜 A2A, 그리고 양자 보안, 제로트러스트, SAIF 같은 기술적 흐름입니다.

🔐 “AI는 보안의 슈퍼파워” – 구글 클라우드 최신 보안 전략

1. 배경: 보안 인력 부족 + 공격 고도화

글로벌 보안 인력 격차: 400만 명 이상 부족 (WEF 기준)
사이버 범죄 피해 규모: 2023년 기준 17조 원, 전년 대비 20% 증가 (FBI)
→ AI가 이 격차를 메우는 핵심 도구로 부상

2. AI가 보안의 슈퍼파워가 되는 이유

🔎 전 생명주기 자동화 & 고도화

수천만 건의 로그를 실시간 분석 → 위협 탐지 자동화
악성코드 식별, 이상 행위 탐지, 사고 대응까지 AI가 관여

🧠 AI 에이전트의 부상

마이크로 에이전트
- 접근 제어, 시스템 호출, 위협 반응 등 구체적 역할 수행
특정 기능 특화형 AI 모듈로 보안 업무 분산 및 가속화 가능

3. A2A(Agent2Agent) 프로토콜: AI 간 협업 인프라

📡 A2A의 개념

AI 에이전트 간 안전한 통신, 정보 교환, 작업 조정을 위한 신규 개방형 프로토콜
다양한 플랫폼과 공급업체의 AI 에이전트들이 상호 운용 가능

⚙️ A2A 특징

기능	설명
💬 통신	AI 간 안전한 메시지 교환
🤝 조정	작업 간 역할 분담, 협업 지원
🧩 연결성	이기종 시스템 간 에이전트 연동 가능
🛠️ 확장성	개발자가 새로운 에이전트 개발·배포에 활용 가능

🎯 적용 사례 예시

침입 탐지 시스템 + 악성 URL 차단 시스템 에이전트를 A2A로 연결 → 실시간 연계 대응

4. SAIF (Secure AI Framework)

목적: AI 모델 자체의 보안 확보 + 조직 내 안전한 AI 도입
기능
- 프롬프트 인젝션, 모델 탈취, 데이터 유출 방지
- 에이전트 설계 시 안전성 원칙 적용
적용 결과: 악성코드 분류 및 탐지 에이전트 운영 시작

5. 제로트러스트 아키텍처 & 시큐어 바이 디자인

🔑 제로트러스트(Zero Trust)

구글은 2009년 오로라 작전 이후 제로트러스트 전면 도입
2017년 이후 물리적 보안키 도입 → VPN 없는 업무 환경 구현
내부·외부 네트워크 모두 신뢰하지 않음 → 모든 요청 검증

🧱 시큐어 바이 디자인

보안을 나중에 붙이는 게 아니라, 설계단계에서부터 보안 내장
“보안은 기본값(default), 옵션이 아님”이라는 원칙

6. 양자 보안(Q-Security)과 미래 전략

⚛️ 양자내성암호(PQC) + 양자 컴퓨팅

2023년부터 PQC를 데이터센터 간 통신에 적용
기존 암호화 + PQC 이중 보호 구조
양자칩 'Willow' 기반 양자컴퓨터 실험 중
구글 퀀텀 AI: 차세대 보안을 위한 장기 투자

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구글 클라우드 보안 전략 핵심 체계

영역	주요 내용
🔐 AI 보안	자동 위협 탐지, 로그 분석, 에이전트 기반 대응
🔗 A2A 프로토콜	AI 에이전트 간 통신·연동을 위한 개방형 프레임워크
🧠 SAIF	AI 개발·운영 전반에 걸친 보안 프레임워크
🛡️ 제로트러스트	VPN 없는 환경, 모든 접근 검증
⚛️ 양자보안	PQC 적용, 양자 칩 기반 보안 실험
🧱 시큐어 바이 디자인	보안이 시스템 설계의 일부로 작동

구글 클라우드는 최근 사이버 보안 분야에서 두 가지 핵심 도구인 Google Threat Intelligence(GTI)와 OSV-Scanner를 통해 위협 탐지 및 대응 능력을 강화하고 있습니다.

Google Threat Intelligence(GTI)는 구글 클라우드가 2024년 5월 RSA 컨퍼런스에서 발표한 보안 서비스로, 다양한 출처의 위협 정보를 통합하여 기업이 사이버 위협에 효과적으로 대응할 수 있도록 지원합니다.

주요 기능

다양한 위협 정보 통합: GTI는 구글의 자체 위협 인사이트, 맨디언트(Mandiant)의 전문성, 바이러스토탈(VirusTotal)의 데이터, 오픈소스 인텔리전스(OSINT) 등 다양한 출처의 정보를 통합합니다.
AI 기반 분석: 구글의 생성형 AI 모델인 제미나이 1.5 프로(Gemini 1.5 Pro)를 활용하여 대규모 데이터 세트를 분석하고, 악성 코드의 리버스 엔지니어링 및 요약을 수행합니다.
실시간 위협 탐지 및 대응: GTI는 실시간으로 위협을 탐지하고, 이에 대한 대응 전략을 제시하여 기업의 보안 체계를 강화합니다.

활용 방법

보안 운영 센터(SOC): GTI를 통해 위협 정보를 실시간으로 수집하고 분석하여 보안 사고에 신속하게 대응할 수 있습니다.
침해 지표(IOC) 분석: GTI에서 제공하는 다양한 위협 정보를 활용하여 침해 지표를 분석하고, 잠재적인 보안 위협을 사전에 식별할 수 있습니다.

OSV-Scanner는 구글이 개발한 오픈소스 취약점 스캐너로, 프로젝트의 종속성 체인을 분석하여 알려진 보안 취약점을 식별합니다.

주요 기능

전이 종속성 분석: OSV-Scanner는 직접적인 종속성뿐만 아니라 전이(transitive) 종속성까지 분석하여 취약점을 식별합니다.
다양한 패키지 매니저 지원: npm, PyPI, Maven, Go, RubyGems 등 다양한 패키지 매니저를 지원하여 광범위한 오픈소스 생태계를 커버합니다.
SBOM 및 커밋 해시 분석: 소프트웨어 구성 명세서(SBOM)와 Git 커밋 해시를 분석하여 취약점을 식별합니다.

활용 방법

개발 단계에서의 보안 강화: 개발자가 코드 작성 시 OSV-Scanner를 활용하여 종속성의 취약점을 사전에 식별하고 대응할 수 있습니다.
CI/CD 파이프라인 통합: CI/CD 파이프라인에 OSV-Scanner를 통합하여 자동으로 취약점 스캔을 수행하고, 보안 위험을 최소화할 수 있습니다.

이러한 도구들은 구글 클라우드의 보안 전략에서 핵심적인 역할을 하며, 기업이 사이버 위협에 효과적으로 대응하고 보안 체계를 강화하는 데 큰 도움을 줍니다. OSV-Scanner는 Google이 제공하는 오픈 소스 취약점 데이터베이스(OSV)와 연동하여, 사용 중인 오픈 소스 모듈과 라이브러리의 취약점을 탐지하고 관리할 수 있는 CLI(명령행 인터페이스) 도구인데, 좀 더 구체적으로 주요 목적은 다음과 같습니다.

프로젝트에 포함된 오픈 소스 의존성에서 알려진 취약점(CVE 등)을 식별하고 알림
빠른 취약점 확인 및 조치를 위한 데이터 제공
의존성 보안 및 라이선스 관리의 자동화 지원

OSV(Open Source Vulnerability)
구글이 주도하여 개발한 오픈소스 취약점 데이터베이스로, 다양한 소스(예: GitHub Advisory Database, npm advisory 등)로부터 데이터를 수집하고 통합 관리합니다.
URL: https://osv.dev

OSV-Scanner 동작 방식 및 절차

OSV-Scanner의 기본 동작 흐름은 다음과 같습니다.

의존성 수집: 로컬 시스템이나 프로젝트 디렉토리에서 의존성 파일(lock file, manifest 등)을 탐색 및 분석합니다.
취약점 조회: 분석된 의존성 목록을 OSV DB와 비교하여 취약점 여부를 조회합니다.
보고서 출력: 취약점 식별 및 정보를 보고서 형태로 출력합니다.

OSV-Scanner 주요 사용 예시 및 옵션 설명

기본 명령어 구조

osv-scanner scan [옵션] [대상경로 또는 파일]

옵션	설명
`-r`	디렉토리 내 하위 디렉토리를 재귀적으로 탐색합니다.
`-L`	특정 패키지 파일(lock file)을 직접 스캔합니다.
`--output`	스캔 결과를 지정한 파일로 저장합니다.
`--format`	출력 형식을 설정합니다 (예: json, table 등).
`--licenses`	의존성 라이선스를 확인하여 라이선스 준수 여부를 점검합니다.

주요 활용 예제

프로젝트 전체를 스캔 (재귀적)
- osv-scanner scan source -r /path/to/project
특정 의존성 파일 스캔
- osv-scanner scan -L package-lock.json
컨테이너 이미지 스캔
- osv-scanner scan image my-image-name:tag
결과 파일 저장 및 JSON 출력
- osv-scanner scan -L package-lock.json --output results.json --format json
라이선스 준수 여부 확인
- osv-scanner --licenses /path/to/repository

보안 가이드 및 점검 포인트

OSV-Scanner를 회사 내부 시스템에서 적용하고 관리할 경우, 다음의 가이드와 점검 포인트를 권장합니다.

내부 가이드 예시

모든 소프트웨어 및 서비스는 주기적으로 OSV-Scanner를 활용하여 의존성의 취약점 점검을 수행해야 합니다.
신규 프로젝트 생성 및 주요 배포 전, 의존성 취약점 스캔을 의무화합니다.
스캔 결과에서 발견된 취약점은 우선순위에 따라 즉시 조치를 취하거나, 불가피한 경우 보완 대책을 수립합니다.
스캔 기록을 보안 관리 시스템 또는 이슈 트래킹 시스템(JIRA, GitLab 등)에 정기적으로 보고합니다.

내부 점검 포인트 (체크리스트 예시)

점검 항목	점검 기준 및 설명
OSV-Scanner 설치 및 설정 여부	모든 개발 및 CI/CD 환경에 OSV-Scanner 설치 및 설정 확인
취약점 스캔 주기 및 기록 관리	최소 주 1회 또는 코드 배포 시마다 정기적 스캔 수행 여부 점검
취약점 식별 및 대응 프로세스 유무	취약점 발견 시 대응 방법과 절차가 명확하게 정립되어 있는지 점검
라이선스 관리 여부	스캔을 통해 라이선스 위반 여부를 정기적으로 점검하고 관리하는지 점검

활용 사례 및 기대효과

활용 사례

소프트웨어 개발팀에서 배포 자동화(CI/CD) 단계에 OSV-Scanner를 통합하여 의존성 보안을 상시 관리합니다.
컨테이너 이미지 배포 전, 이미지 보안 검사를 위한 단계에서 OSV-Scanner를 사용하여 취약점 없는 이미지만 배포합니다.
IT 감사 및 규제 대응 시 의존성 보안 상태를 증명하기 위한 자료로 스캔 결과를 활용합니다.

기대 효과

오픈 소스 소프트웨어 의존성에서 기인하는 보안 위험을 사전 예방 가능
취약점 발견 시 빠른 대응으로 사고 가능성을 최소화
개발 및 운영 단계에서 보안 및 라이선스 준수 의식을 조직 문화로 정착 가능

위 정보를 토대로 OSV-Scanner를 내부 시스템 및 서비스에 효율적으로 적용하여 보안 위험 관리와 컴플라이언스 유지에 활용할 수 있습니다. 앞서 설명드린 구글의 AI 기반 보안 전략과 도구들에 이어, 멀티 클라우드·온프레미스·CDN 등 이질적인 인프라 환경 전반에 걸친 통합 보안 전략에 대해 구글을 포함한 대표 보안 기업들이 어떻게 이 복잡한 환경에서 일관성 있는 보안과 운영 단순화를 실현하고 있는지를 중심으로 정리합니다.

현대 기업의 인프라는 단일 환경이 아닌, 다음과 같은 이질적인 컴퓨팅 환경으로 구성되어 있습니다.

☁️ 퍼블릭/프라이빗 클라우드 (AWS, Azure, Google Cloud 등)
🖥️ 온프레미스(사내 인프라)
🌍 CDN·엣지 인프라 (Akamai, Cloudflare 등)

이러한 환경에서 통합적이고 일관된 보안 적용은 복잡하지만 반드시 필요한 과제입니다.

통합 보안의 핵심 과제

환경 간 보안 정책 불일치: 클라우드/온프레미스/CDN 별 보안 솔루션이나 정책이 상이해 운영 부담 증가
보안 가시성 결여: 전체 인프라에서 위협 상황을 일관되게 모니터링하기 어려움
API·마이크로서비스 보안: 현대적 애플리케이션 구조에 대한 적응 필요
운영 자동화 및 효율성: 리소스가 제한된 보안팀에게 필수

구글 클라우드의 통합 보안 전략

구글 클라우드는 AI와 클라우드 보안을 기반으로 복합 환경에서도 다음과 같은 전략을 추구합니다.

🔒 제로트러스트 기반 아키텍처

클라우드·온프레미스 가리지 않고 모든 접근 요청을 지속 검증
VPN 없는 안전한 환경 제공 (BeyondCorp)

🤖 AI 기반 보안 운영

SAIF(Secure AI Framework) + Gemini 기반 분석을 통해 전방위 위협 탐지
GTI로 클라우드뿐 아니라 하이브리드·엣지 환경까지 위협 인사이트 통합

🧩 Agent-to-Agent (A2A) 프로토콜

AI 에이전트 간 안전한 통신을 위한 개방형 프레임워크
분산 환경에서 API·서비스간 협력 보안 강화

🛠 OSV-Scanner와 SBOM 활용

개발 파이프라인 전반에서 오픈소스 보안 취약점 스캔
멀티클라우드 환경에서도 동일 기준의 보안 검사

아카마이의 앱&API 프로텍터 하이브리드

아카마이는 최근 멀티클라우드·온프레미스·CDN을 아우르는 일괄 보안 솔루션 ‘App & API Protector Hybrid’을 출시했습니다.
웹 애플리케이션, API, 마이크로서비스까지 보호하면서 운영 단순화에 초점

항목	설명
🌍 다중 환경 일관성	멀티클라우드, 온프레미스, CDN 독립형 인프라에서도 동일한 보안 정책 적용 가능
🔐 WAF + WAAP 통합	웹 애플리케이션 방화벽(WAF)과 API 보호(WAAP) 기능 통합
🔁 복원력·확장성 제공	자동화된 트래픽 대응, 대규모 워크로드도 보안 유지
📊 가시성과 제어 향상	중앙 관리 포털을 통해 위협 탐지, 정책 배포 일괄 수행
☁️ 클라우드 전환 가속화	하이브리드 환경에서도 앱 배포의 보안 리스크 최소화

기업이 기대할 수 있는 이점

이점	설명
⚙️ 운영 단순화	여러 플랫폼에서 일관된 정책으로 보안 관리
🎯 보안 통제력 유지	엣지에서 중심까지 전체 인프라 가시성 확보
🚀 애플리케이션 속도·보안 병행	앱·API 배포를 빠르게 하면서도 보안성 확보
📉 비용 절감	중복 인프라와 보안 솔루션 최소화

멀티 클라우드와 하이브리드 인프라 시대에 보안은 단순한 경계 방어가 아니라 전체 환경에 일관되고 지능적인 통제를 요구합니다. 구글은 AI 중심의 보안 자동화, 아카마이는 인프라 전반을 아우르는 일괄 정책 적용으로 대응하고 있으며, 이 흐름은 앞으로도 “보안을 설계단계에서 고려하는 Secure-by-Design” 방식으로 진화하고 있습니다. 위에서 다룬 Google의 AI 중심 보안 전략과 도구(GTI, OSV-Scanner, SAIF 등)를 기반으로, 이를 DevSecOps 환경에 통합하는 조직 운영 방식과 보안 관리 체계입니다.

DevSecOps는 개발(Dev), 보안(Sec), 운영(Ops)을 통합한 지속적 통합 보안 운영 모델입니다. 단순한 보안 도입이 아니라, 보안을 개발과 운영의 DNA로 내재화하는 전략입니다.

기존 DevOps: 속도와 자동화 중심
DevSecOps: 속도 + 신뢰성 + 보안 내재화 중심

DevSecOps 체계 구축의 핵심 구성 요소

1. 보안 자동화 (Security Automation)

도구 예시
- OSV-Scanner: 종속성 취약점 자동 탐지
- Trivy: 컨테이너 이미지 취약점 스캔
- Snyk, Anchore, Grype 등
자동화 포인트
- PR 생성 시 자동 스캔
- 배포 전 단계에서 취약점 점검
- 정책 위반 시 자동 배포 차단

2. 지속적인 코드 검사 및 테스트

정적 분석(SAST): 코드 작성 시 취약점 식별
동적 분석(DAST): 런타임 동작 분석
보안 유닛 테스트: 주요 보안 로직에 대한 자동화 테스트 포함
AI 기반 분석
- Gemini, CodeWhisperer 등 LLM 기반 코드 리뷰 보조
- 프롬프트 인젝션 등 AI 취약점 자동 탐지 도구 연계

3. 인프라 보안 내재화 (IaC & Secure by Design)

Terraform, Helm 등 IaC에 보안 정책 템플릿 적용
OPA (Open Policy Agent), Checkov, Tfsec 등을 통해 보안 감사 자동화

조직 운영 전략: DevSecOps 체계의 정착을 위한 구조

1. 보안 책임의 분산(Built-in Security)

보안팀 → ‘보안 코치(Security Champion)’를 각 개발팀에 할당
개발자가 자체 보안 점검 및 개선 주체가 되도록 교육

2. 보안 문화 확산

보안 스프린트 포함: 주기적으로 보안 이슈 집중 해결
내부 보안 대시보드 운영: 취약점 현황 실시간 시각화
지속적 교육: SAIF, 제로트러스트, SCA, LLM 보안 등 주제로 정기 교육

3. 의사결정 체계 통합

보안 리뷰를 개발 승인 프로세스에 내장 (예: MRM/MRD 작성 시 보안 검토 필수화)
Jira, GitLab, GitHub Actions 등의 이슈 트래커와 보안 도구 연계

취약점 관리 체계의 전방위 적용

1. SBOM(Software Bill of Materials) 기반 취약점 관리

모든 소프트웨어 구성 요소를 문서화 → SBOM 생성
OSV-Scanner, CycloneDX, Syft 등 활용
주기적 스캔 및 이슈 등록 → GitLab/GitHub Actions 연계

2. 실시간 위협 탐지 및 대응

Google Threat Intelligence(GTI) → 침해지표(IOC) 분석 자동화
Chronicle SIEM 연계 → 로그 기반 보안 이벤트 자동 분류
A2A(Agent-to-Agent) 연동으로 보안 도구 간 자동 협업 대응

3. 라이선스 컴플라이언스

osv-scanner --licenses로 오픈소스 라이선스 검토
사내 정책에 따라 GPL, AGPL 등 제한 라이선스 자동 필터링

AI 기반 DevSecOps 고도화 전략

1. AI 보안 에이전트 운영

악성코드 분석, 취약점 스캐닝, 의심 로그 분류 등에 특화된 AI 마이크로 에이전트 운영
Gemini 1.5 기반 코드 분석 연동: 코드 PR 시 AI가 보안 리뷰 수행

2. A2A 프로토콜 도입

탐지 시스템 ↔ 사고 대응 시스템 ↔ CI/CD 보안 게이트 간의 자동 커뮤니케이션
API 보안 모듈, 데이터 마스킹 시스템, 알림 시스템 간 실시간 정보 연계

정착을 위한 점검 체크리스트 (예시)

점검 항목	설명
📦 취약점 스캔 자동화 여부	모든 PR, 배포 전에 자동화된 스캔이 수행되는가?
📄 SBOM 관리 체계 운영 여부	SBOM 생성 및 검토 주기가 수립되어 있는가?
🧪 보안 유닛 테스트 도입	주요 보안 로직에 대한 테스트 코드가 존재하는가?
👥 보안 책임 분산	각 팀에 보안 담당 역할이 지정되어 있는가?
🔐 LLM 프롬프트 보안 점검 여부	AI 프롬프트 인젝션 대응 체계가 있는가?
🤖 보안 에이전트 및 A2A 연계	도구 간 실시간 협업 체계가 구축되어 있는가?

AI 시대의 DevSecOps는 ‘자동화된 협업 보안’

구글의 전략처럼, 보안은 선택이 아닌 기본 설계 요소이며,
DevSecOps는 그 설계를 현실화하는 자동화된 협업 구조입니다.

“AI는 최고의 개발 파트너이자, 최강의 보안 감시자입니다.”

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