김영석 에버퓨어 코리아 상무 “AI 기반 공격 확산으로 침투 속도 빨라져”
복구 속도가 보안 성숙도 핵심 지표로 부상
내장형 보안·연계형 탐지·오케스트레이션 복구로 데이터 플랫폼 복원력 강화
김영석 에버퓨어 코리아 상무는 “과거에는 공격자가 수개월 동안 내부를 모니터링하며 백업과 복제 구조를 파악한 뒤 마지막에 데이터를 감염시키는 경우가 많았다”며 “지금은 침투 이후 스토리지 감염까지 걸리는 시간이 크게 줄어들고 있어, 방어 전략도 ‘막는 것’에서 ‘격리하고 빠르게 복구하는 것’으로 이동해야 한다”고 말했다.
[데이터넷] “이제 기업은 수동적인 공격 대상에서 능동적인 방어자로 바뀌어야 한다. 스토리지는 데이터를 다루는 최후의 방어선이지만, 이제는 단순히 마지막에 버티는 역할을 넘어 위협을 탐지하고 빠르게 복구하는 능동적 방어자가 되어야 한다.”
김영석 에버퓨어 코리아 상무는 최근 사이버 복원력 전략을 설명하며 이같이 말했다. AI가 IT 시장의 핵심 화두로 떠올랐지만, 그 이면에서는 AI를 활용한 사이버 공격 역시 빠르게 고도화되고 있다는 진단이다.
에버퓨어가 인용한 조사에 따르면 보안 리더의 53%가 AI 기반 공격을 최우선 과제로 인식하고 있으며, 올해 사이버 공격의 평균 브레이크아웃 타임은 29분으로 전년 대비 65% 빨라진 것으로 나타났다.
기업들이 네트워크, 엔드포인트, 애플리케이션 보안에 많은 투자를 해왔음에도 침투 사고가 계속 발생하는 만큼, 실제 공격 이후 데이터를 얼마나 빠르게 정상 상태로 되돌릴 수 있는지가 중요해졌다.
김 상무는 “기업들이 이상 트래픽 탐지, 엔드포인트 보안, 사전 차단 체계를 강화하고 있지만 그럼에도 공격은 뚫고 들어온다”며 “결국 데이터가 보호되고 있는가, 공격 이후 얼마나 빠르게 복구할 수 있는가에 명확한 해답을 제시해야 한다”고 강조했다.
AI 기반 공격, 복구 속도 경쟁으로 전환
위협의 성격도 달라지고 있다. 기존 랜섬웨어가 금전 갈취나 데이터 탈취, 시스템 파괴에 집중했다면, 최근에는 AI를 활용한 소셜 엔지니어링, 악의적 내부자 표적화, 모델 오염 공격처럼 기업 평판과 의사결정 과정까지 흔드는 공격이 늘고 있다.
김 상무는 “과거에는 공격자가 수개월 동안 내부를 모니터링하며 백업과 복제 구조를 파악한 뒤 마지막에 데이터를 감염시키는 경우가 많았다”며 “지금은 침투 이후 스토리지 감염까지 걸리는 시간이 크게 줄어들고 있어, 방어 전략도 ‘막는 것’에서 ‘격리하고 빠르게 복구하는 것’으로 이동해야 한다”고 말했다.
그는 특히 사이버 복원력의 핵심 지표가 복구 목표 시간(RTO)과 직결된다고 본다. 일반적인 재해복구(DR)는 데이터센터 장애나 물리적 사고처럼 정해진 시나리오에 따라 복구 절차를 수행할 수 있지만, 사이버 공격은 어디까지 데이터가 오염됐는지 판단하는 데 많은 시간이 걸린다. 이 때문에 백업 데이터를 보유하는 것만으로는 충분하지 않고, 정상 데이터를 식별해 빠르게 운영 환경으로 되돌리는 ‘리커버리 시스템’ 관점이 필요하다.
김 상무는 “이제는 백업 데이터의 보유 여부를 넘어, 그 데이터를 얼마나 빨리 정상 운영 상태로 복구할 수 있느냐가 중요하다”고 강조했다.
내장형 보안으로 데이터 위변조 차단
에버퓨어는 사이버 복원력 전략을 크게 ▲내장형 보안 ▲연계형 탐지 ▲동적 대응 및 복구 등 세 가지 축으로 제시한다. 첫 번째 축은 설계 단계부터 보안 기능을 기본 내장하는 것이다.
김 상무는 “에버퓨어는 처음부터 모든 데이터를 암호화하는 구조를 채택했다”며 “일부 벤더처럼 암호화를 선택 기능으로 두는 것이 아니라, 엔드투엔드 암호화를 기본으로 제공하면서 성능 저하나 사이드 이펙트를 줄이는 방식으로 설계했다”고 말했다.
또한 불변성 기반 스냅샷과 세이프모드 기능도 강조했다. 스냅샷은 특정 시점의 데이터 상태를 저장하는 기능이다. 랜섬웨어 공격자가 운영 데이터를 암호화하거나 삭제하더라도 변경 불가능한 스냅샷이 남아 있다면 정상 시점으로 복구할 수 있다.
김 상무는 “에버퓨어의 스냅샷은 서버에 할당되지 않고 스토리지 내부에서 보호되기 때문에 공격자가 직접 잡고 조작하기 어렵다”며 “해커가 볼륨을 삭제하거나 데이터를 변조하려 해도 마지막 방어선으로 세이프모드가 작동해 완전 삭제를 막는 방식”이라고 말했다.
김 상무는 “이제는 모든 데이터를 똑같이 빠르게 복구하겠다는 접근보다, 업무 중요도에 따라 티어1·2·3로 나눠 RTO를 설계해야 한다”며 “특히 미션 크리티컬 업무는 백업이 아니라 복구 시스템 관점에서 준비해야 한다”고 강조했다.
단일 OS 기반 연계형 탐지
두 번째 축은 연계형 탐지다. 에버퓨어는 블록, 파일, 오브젝트 스토리지를 단일 운영체제(OS)인 퓨리티(Purity) 기반으로 관리한다. 여러 대의 스토리지 어레이가 있더라도 하나의 플릿처럼 묶어 볼 수 있어, 이상 징후를 개별 장비 단위가 아니라 전체 환경 관점에서 탐지할 수 있다.
김 상무는 “수백 대, 수천 대의 어레이가 있더라도 OS가 같기 때문에 하나의 그룹처럼 관리할 수 있다”며 “한 어레이에서 이상 징후가 발생하면 다른 어레이로 전파될 가능성까지 함께 분석하고, 유사한 패턴을 보이는 영역을 빠르게 식별할 수 있다”고 말했다.
에버퓨어는 데이터 중복 제거와 압축 패턴 변화도 이상 징후 탐지에 활용한다. 평소 특정 워크로드에서 일정한 중복 제거율과 압축률이 유지되다가 갑자기 패턴이 바뀌면, 데이터 암호화나 비정상 변경 가능성을 의심할 수 있다.
김 상무는 “고객 데이터 내용을 보는 것이 아니라 데이터가 갖는 패턴을 본다”며 “데이터가 평소와 다른 방식으로 움직이거나 압축·중복 제거 패턴이 바뀌면 즉시 경고를 띄울 수 있다”고 설명했다.
AI 코파일럿·퓨전으로 복구 자동화
세 번째 축은 동적 대응과 복구다. 에버퓨어는 AI 코파일럿과 퓨전(Fusion) 엔진을 통해 보안 진단과 복구 오케스트레이션을 자동화한다는 전략이다.
AI 코파일럿은 자연어 기반으로 스토리지 환경을 분석하고 보안 상태를 진단하는 기능이다. 관리자가 “특정 스토리지에 사이버 위협 징후가 있는지 분석해 달라”고 입력하면 기존 데이터 패턴과 알려진 위협 지식을 기반으로 이상 여부를 판단한다.
정책 기반 자동화 엔진인 퓨전은 사전에 워크로드별 백업 주기, 복구 시점, 보호 정책을 정의해두면 장애나 공격 발생 시 해당 정책에 따라 복구 절차를 자동화할 수 있다.
김 상무는 “자동화라고 해서 무조건 모든 작업을 한 번에 수행하는 것은 아니다. 데이터셋과 워크로드별로 사전 정책을 정해놓고, 그 정책에 따라 움직이는 것이 핵심”이라며 “관리자가 수많은 장비에 일일이 명령을 내리는 방식은 복잡성과 휴먼 에러를 키우기 때문에 정책 기반 오케스트레이션이 중요하다”고 말했다.
복구 우선순위 설정으로 RTO 설계
최근 AI 데이터센터 확산으로 메모리와 낸드 가격이 상승하면서, 모든 복구 환경을 고성능 플래시로 구성하는 것은 비용 부담이 커졌다.
이에 따라 기업은 업무 중요도에 따라 복구 우선순위를 나누는 전략이 필요하다. 티어1 업무는 빠른 RTO를 목표로 고성능 복구 체계를 갖추고, 상대적으로 중요도가 낮은 업무는 비용 효율적인 백업·복구 체계로 분리하는 방식이다.
김 상무는 “이제는 모든 데이터를 똑같이 빠르게 복구하겠다는 접근보다, 업무 중요도에 따라 티어1·2·3로 나눠 RTO를 설계해야 한다”며 “특히 미션 크리티컬 업무는 백업이 아니라 복구 시스템 관점에서 준비해야 한다”고 강조했다.
또한 에버퓨어는 차별점으로 복구 성능을 SLA로 제시한다. 목표 수준을 제시하는 SLO에 그치지 않고, 일정 복구 성능을 약속하고 이를 충족하지 못할 경우 크레딧이나 추가 리소스를 제공한다.
김 상무는 “복구 성능을 숫자로 약속할 수 있다는 것은 그만큼 플랫폼에 대한 자신감이 있다는 의미”라며 “사이버 복원력은 결국 장애나 공격 이후 얼마나 빠르게 정상 운영으로 돌아갈 수 있느냐의 싸움”이라고 말했다.
이어 그는 “AI 기반 공격이 확산되는 시대에는 침투를 완전히 막겠다는 관점만으로는 부족하다”며 “중요한 것은 공격을 받더라도 서비스 중단과 업무 영향을 최소화하는 것이다. 에버퓨어는 데이터 플랫폼을 능동적 디펜더로 전환해 고객의 사이버 복원력을 높여갈 것”이라고 강조했다.
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