기업의 보안 환경에서는 방화벽, IPS, WAF, 서버, 운영체제, 웹 애플리케이션, 인증 시스템, 클라우드 서비스 등 수많은 시스템이 각각 다른 형식으로 로그를 생성한다. 같은 IP 주소를 의미하더라도 어떤 장비는 src, 다른 제품은 source_ip, 또 다른 시스템은 client_ip와 같이 서로 다른 필드명을 사용할 수 있다.이처럼 형식과 의미가 제각각인 로그를 그대로 수집하기만 해서는 통합 검색이나 이벤트 상관분석이 어렵다. 그래서 SIEM(Security Information and Event Management)과 중앙 로그 관리 환경에서는 서로 다른 로그를 공통된 형태로 변환하는 로그 정규화(Log Normalization) 과정이 중요하다.NIST는 로그 정규화를 각 로그 데이터 필드를..

인터넷 서비스를 운영하는 기업이라면 순간적인 트래픽 증가를 반드시 공격으로 볼 수는 없습니다. 광고·이벤트·뉴스 노출로 정상 사용자가 급증할 수도 있고, 반대로 전체 대역폭은 크게 증가하지 않았는데 특정 서버나 애플리케이션의 처리 자원만 고갈되는 DDoS 공격도 발생할 수 있습니다.따라서 DDoS 탐지의 핵심은 단순히 “트래픽이 많아졌는가”를 확인하는 것이 아닙니다. 평소의 정상 트래픽 특성을 기준으로 네트워크 대역폭, 패킷 처리량, 세션 수, 요청 패턴, 서버 자원 사용률 등을 함께 관찰하고 비정상적인 변화가 어디에서 발생하는지를 판단해야 합니다.영국 NCSC 역시 DoS 대응에서 네트워크·컴퓨팅·스토리지 등 서비스 전반에 대한 모니터링을 확보하고, 이상 활동이 발생했을 때 여러 구성요소의 데이터를 함..

기업의 정보보호 업무에서는 위협(Threat), 취약점(Vulnerability), 위험(Risk)이라는 용어가 반복해서 등장한다. 세 용어는 서로 연결되어 있지만 같은 의미는 아니다. 이 차이를 명확하게 구분하지 않으면 취약점 진단 결과를 그대로 위험 목록으로 사용하거나, 실제 업무 영향은 낮은 취약점에 과도한 대응 자원을 투입하는 문제가 생길 수 있다. NIST는 위협을 조직이나 자산에 부정적인 영향을 줄 가능성이 있는 사건이나 상황으로, 취약점을 위협원에 의해 악용되거나 촉발될 수 있는 시스템·절차·통제·구현상의 약점으로 설명한다. 위험은 일반적으로 어떤 사건이 발생할 가능성과 그 사건이 발생했을 때의 부정적 영향이 결합된 개념으로 다룬다. 이 글에서는 세 개념의 차이부터 실제 기업에서 위험을 ..

기업 네트워크에는 PC, 노트북, 프린터, IP 전화기, 무선 단말 등 수많은 장비가 연결된다. 이 장비들이 통신하려면 IP 주소뿐 아니라 서브넷 마스크, 기본 게이트웨이, DNS 서버 같은 네트워크 설정이 필요하다. 장비마다 관리자가 직접 IP 주소를 입력하는 방식도 가능하지만, 단말 수가 많아질수록 중복 IP, 잘못된 게이트웨이, DNS 오설정 같은 문제가 발생하기 쉽다. DHCP(Dynamic Host Configuration Protocol)는 이러한 네트워크 설정을 중앙에서 자동으로 배포하기 위한 프로토콜이다. DHCP는 단순히 사용 가능한 IP 주소 하나를 찾아주는 기능이 아니다. 어느 네트워크에서 어떤 주소를 사용할 것인지, 얼마 동안 사용할 것인지, 어떤 게이트웨이와 DNS 서버를 사용..

기업의 서버 인프라는 과거 ‘서비스 하나에 물리 서버 한 대’를 배치하는 방식이 일반적이었다. 웹 서버, 애플리케이션 서버, 데이터베이스 서버를 각각 별도 장비에 설치하면 구조는 직관적이지만, 실제 사용량보다 많은 CPU와 메모리가 남는 경우가 많고 신규 시스템을 구축할 때마다 장비 구매·설치·구성이 필요했다. 가상화는 이런 물리 서버 중심의 운영 방식을 크게 바꾼 기술이다. 하나의 물리 서버 자원을 여러 가상 머신(Virtual Machine, VM)이 나누어 사용하도록 만들면서 서버 배치, 증설, 장애 대응, 백업, 개발·테스트 환경 구성 방식까지 달라졌다. 다만 가상화를 단순히 ‘한 서버를 여러 대처럼 사용하는 기술’로만 이해하면 실제 기업 환경에서 발..

기업의 IT 환경을 살펴보면 웹 서버, 애플리케이션 서버, 데이터베이스 서버, 파일 서버처럼 여러 종류의 서버가 등장한다. 처음 접하면 각각 완전히 다른 장비처럼 보이지만, 실제로 서버를 구분하는 기준은 하드웨어의 모양보다 어떤 서비스를 제공하는가에 가깝다. 하나의 물리 서버가 여러 역할을 동시에 수행할 수도 있고, 반대로 하나의 서비스가 여러 서버에 분산되어 운영될 수도 있다. 최근에는 가상화와 클라우드가 보편화되면서 “서버 한 대 = 장비 한 대”라는 개념만으로 기업 인프라를 이해하기 어려워졌다. 목차 서버의 기본 역할 기업에서 서버를 역할별로 분리하는 이유 주요 서버 유형 물리 서버·가상 서버·클라우드 서버의 차이 실제 기업 시스템의 서버 구성 서버 운영에서 ..

기업에서 자동화는 새로운 개념이 아니다. 정해진 규칙에 따라 데이터를 입력하고, 승인 요청을 전달하고, 반복적인 보고서를 생성하는 업무는 이미 오래전부터 자동화되어 왔다. RPA, 워크플로, 배치 작업, 스크립트 같은 기술이 대표적이다. 최근에는 여기에 AI가 결합하면서 자동화의 범위가 달라지고 있다. 기존 자동화가 사람이 미리 정의한 규칙을 빠르고 정확하게 실행하는 데 초점을 맞췄다면, AI 자동화는 문서와 이미지 같은 비정형 데이터를 해석하고 상황을 분류하거나 다음 행동을 추천하는 영역까지 확장된다. 하지만 기업 관점에서 중요한 것은 기존 자동화를 AI로 모두 대체하는 것이 아니다. 실제 운영에서는 규칙 기반 자동화 + AI 추론 + 사람의 검..

생성형 AI 서비스와 대화하다 보면 모델이 질문의 의미를 이해하고 직접 문장을 작성하는 것처럼 느껴진다. 그러나 대규모 언어모델(Large Language Model, LLM)의 기본 작동 원리는 사람이 문장을 작성하는 방식과 다르다. LLM은 입력된 문장을 토큰(Token)이라는 단위로 나누고, 각 토큰의 관계와 지금까지 주어진 문맥을 계산한 뒤 다음에 올 가능성이 높은 토큰을 예측한다. 선택된 토큰을 다시 입력 문맥에 추가하고 같은 과정을 반복하면서 문장과 문단을 생성한다. 현대 LLM의 핵심에는 이러한 처리를 효율적으로 수행하는 Transformer 구조와 Attention 메커니즘이 있다. 이 구조를 이해하면 생성형 AI가 왜 자연스러운 글을 만들 수 있는지뿐 아니라, 왜 그럴듯하면서도 틀린 ..

기업이 클라우드 서비스를 도입하면 서버실, 물리 서버, 네트워크 장비와 같은 인프라를 직접 관리해야 하는 부담은 크게 줄어든다. 하지만 이것이 보안 책임까지 클라우드 사업자에게 이전된다는 의미는 아니다. 클라우드에서는 클라우드 서비스 제공자(Cloud Service Provider, CSP)와 이용 기업이 보안 책임을 나누어 갖는 '공유 책임 모델(Shared Responsibility Model)'이 적용된다. 어느 영역을 사업자가 관리하고 어느 영역을 기업이 직접 관리해야 하는지는 사용하는 서비스가 IaaS, PaaS, SaaS 중 무엇인지에 따라 달라진다. 이 책임 경계를 제대로 이해하지 못하면 "클라우드 사업자가 보안을 해줄 것"이라고 생각하면서 계정 권한, 데이터 공개 설정, 로그 모니터링 ..

기업에서 사용하는 시스템이 늘어나면 사용자가 관리해야 하는 계정과 로그인도 함께 늘어난다. 그룹웨어, ERP, 인사시스템, 클라우드 서비스, 보안 솔루션마다 별도의 아이디와 비밀번호를 입력해야 한다면 사용자 불편뿐 아니라 비밀번호 관리와 계정 통제의 복잡성도 커진다. 이 문제를 줄이기 위해 사용하는 대표적인 인증 구조가 SSO(Single Sign-On)다. SSO를 적용하면 사용자가 한 번 인증한 결과를 여러 애플리케이션에서 신뢰할 수 있기 때문에 시스템을 이동할 때마다 자격 증명을 다시 입력할 필요가 줄어든다. 하지만 SSO를 단순히 '한 번 로그인하면 모든 시스템을 사용할 수 있는 기능'으로 이해하면 실제 구조를 놓치기 쉽다. 핵심은 여러 애플리케이션이 사용자의 비밀번호를 각각 확인하는 대신 중..