클라우드 서버에 보안 그룹을 연결했다고 해서 사내 방화벽에서 쓰던 정책을 그대로 옮길 수 있는 것은 아니다. 보안 그룹도 네트워크 통신을 제한하는 방화벽 기능이지만, 정책을 적용하는 위치와 허용 규칙을 해석하는 방식이 다르다. 이 차이를 놓치면 제한용 그룹을 추가했는데도 접근이 열려 있거나, 규칙을 삭제했는데 기존 접속이 유지되는 상황을 만나게 된다. 아래에서는 AWS 보안 그룹을 중심으로 기업의 경계·구간 방화벽과 비교한다. Azure NSG는 별도로 구분한다. 제품 기능은 2026년 10월 13일 확인한 공식 문서를 기준으로 한다. 1. 가장 큰 차이는 정책을 적용하는 위치다 기업의 경계 방화벽은 인터넷과 내부망 사이처럼 통신이 지나는 지점에 배치한다. 내부 구간 사이에도 방화벽을 둘 수 있..

정상 계정으로 로그인한 사용자가 업무 자료를 대량으로 내려받았다면, 로그인 성공 기록만으로는 그 행동이 적절했는지 판단하기 어렵습니다. 승인된 자료 이관일 수도 있고, 탈취된 계정을 통한 정보 유출 시도일 수도 있습니다. UAM(User Activity Monitoring, 사용자 활동 모니터링)은 사용자가 시스템에서 수행한 행동을 기록하고 확인하는 활동입니다. 여기에 정책 규칙이나 평소 행동과의 비교를 결합하면 조사할 만한 이상 징후를 찾을 수 있습니다. 핵심은 로그인 이후의 행동을 업무 맥락과 함께 살펴보는 데 있습니다. 1. UAM의 활동 기록과 이상행위 분석의 관계 UAM에서 말하는 활동은 로그인, 파일 접근, 애플리케이션 사용 등 사용자가 남긴 행동입니다. Teramind 공식 문서도 ..

VPN 로그인 실패, 원격접속 성공, 내부 파일 접근이 각각 기록됐다고 가정해 보자. 로그인 실패만 보면 비밀번호 입력 실수일 수 있고, 파일 접근만 보면 정상 업무일 수 있다. 그러나 같은 계정이 짧은 시간 안에 이 행동을 순서대로 수행했다면 함께 조사할 이유가 생긴다. 보안 이벤트 상관분석은 이렇게 흩어진 기록을 식별자, 시간 범위, 발생 순서 등의 조건으로 연결해 의미 있는 활동을 찾는 과정이다. 핵심은 로그를 많이 모으는 데 있지 않다. 어떤 기록을 같은 활동으로 볼 것인지, 그 연결이 얼마나 믿을 만한지 설명할 수 있어야 한다. 1. 단일 이벤트에서 활동의 흐름으로 NIST SP 800-92는 이벤트 상관분석을 두 개 이상 로그 기록 사이의 관계를 찾는 것으로 설명한다. 하나의 시스템 ..

방화벽에서 특정 IP의 통신을 차단했다는 로그가 발생했다고 가정해 보자. 해당 IP가 공격을 시도한 것인지, 정상적인 서비스 연결이 보안 정책에 의해 차단된 것인지는 로그 한 건만으로 판단하기 어렵다. 같은 시간에 IDS/IPS에서 침입 탐지 이벤트가 발생했거나 웹 방화벽에서 비정상적인 요청이 확인됐다면 상황은 달라진다. 서로 다른 보안 장비가 기록한 이벤트를 연결하면서 실제로 어떤 통신이 발생했고, 보안 정책이 어떻게 작동했는지 확인할 수 있기 때문이다. 기업의 보안 관제에서는 다양한 보안 장비의 로그를 수집하지만, 로그를 많이 확보했다고 해서 위협 탐지 능력이 자동으로 높아지는 것은 아니다. 각 로그가 무엇을 기록하며, 어떤 판단의 근거가..

기업의 정보보호는 방화벽이나 백신 같은 보안 솔루션만으로 완성되지 않는다. 보안 정책을 수립하고, 시스템 접근을 통제하며, 중요 시설에 대한 출입을 제한하는 활동이 함께 이루어져야 한다. 이러한 정보보호 활동은 일반적으로 관리적 보안, 기술적 보안, 물리적 보안으로 구분할 수 있다. 세 가지 영역은 보호 수단과 적용 방식에서 차이가 있지만, 궁극적으로 조직의 정보자산을 보호한다는 공통된 목적을 가진다. 실제 기업에서는 보안 정책이 마련되어 있어도 기술적으로 통제되지 않거나, 시스템 보안이 강화되어 있어도 중요 장비에 대한 물리적 접근이 제대로 관리되지 않는 사례가 발생할 수 있다. 따라서 세 가지 보안 영역의 개념과 차이를 이해하고, 각각의 통제가 실제 업무에서 어떻게 작동하는지 살펴볼 필요가 있다...

기업의 내부 네트워크에는 직원 PC, 업무 서버, 프린터, 무선 네트워크, 보안 장비 등 다양한 시스템이 연결되어 있다. 이러한 장비를 하나의 네트워크에 배치하면 관리가 복잡해지고, 불필요한 통신이 발생하며, 보안 정책을 적용하기도 어려워진다. 이 문제를 해결하기 위해 기업에서는 VLAN(Virtual Local Area Network) 기술을 활용한다. VLAN은 물리적으로 동일한 네트워크 장비를 사용하면서도 논리적으로 네트워크를 분리할 수 있는 기술이다. 예를 들어 같은 사무실에 근무하는 인사팀과 개발팀이 동일한 스위치를 사용하더라도 서로 다른 VLAN에 소속되도록 구성할 수 있다. 또한 업무용 네트워크와 방문객용 네트워크를 분리하여 서로 다른 접근 정책을 적용할 수도 있다. VLAN은 단순히 ..

직원이 업무 시스템에서 주문 내역을 조회할 때 화면 뒤에서는 네트워크, 애플리케이션 서버, 데이터베이스가 함께 움직입니다. 이 장비들이 계속 작동하려면 전력과 냉각, 출입 통제, 운영 관리도 필요합니다. 데이터센터는 이러한 기반을 갖춰 기업의 데이터와 서비스를 운영하는 공간입니다. 데이터센터를 이해하는 핵심은 서버의 개수보다 구성 요소 사이의 의존 관계입니다. 서버가 정상이어도 네트워크 연결이 끊기면 접속할 수 없고, 전력이 공급돼도 열을 충분히 제거하지 못하면 안정적인 운영이 어렵습니다. 1. 데이터센터는 IT 장비와 시설 기반이 결합된 공간 IBM은 데이터센터를 애플리케이션과 서비스를 구축·실행·제공하는 IT 인프라를 수용하고 관련 데이터를 저장·관리하는 물리적 공간으로 설명합니다. 따라서 데이..

기업의 IT 인프라에서는 하나의 물리 서버에서 여러 애플리케이션을 실행하거나, 서로 다른 시스템을 독립적으로 운영해야 하는 경우가 많다. 이를 구현하는 대표적인 기술이 가상머신(Virtual Machine, VM)과 컨테이너(Container)다. 두 기술 모두 물리적 자원을 효율적으로 활용하고 애플리케이션의 실행 환경을 분리한다는 공통점이 있다. 그러나 가상머신은 하드웨어 자원을 가상화하고, 컨테이너는 운영체제 수준에서 실행 환경을 격리한다는 구조적 차이가 있다. 이 차이는 시스템의 자원 사용량, 배포 속도, 운영 방식, 보안 격리 수준에 영향을 미친다. 따라서 기업이 서버 가상화나 클라우드 인프라를 설계할 때는 단순한 성능 비교보다 각 기..

사내 문서를 읽고 답하는 AI 챗봇을 만들 때, 모델부터 고르면 중요한 설계가 뒤로 밀린다. 누가 어떤 문서를 조회하는지, 질문과 답변이 어디에 저장되는지, 모델 장애 때 업무를 어떻게 이어가는지가 먼저 정해져야 한다. 사내 생성형 AI 서비스는 모델에 인증·검색·데이터 저장·운영 통제를 결합한 업무 시스템이다.‘사내 서비스’가 반드시 ‘사내 GPU 서버’를 뜻하지는 않는다. 외부 모델 API를 이용하면서 내부 인증과 데이터 접근을 통제할 수도 있고, 모델까지 직접 운영할 수도 있다. 구축 방식은 데이터가 이동할 수 있는 범위와 운영 역량을 기준으로 선택해야 한다.모델 운영 방식과 데이터 경계를 먼저 정한다기본 선택지는 관리형 모델 API, 직접 호스팅, 두 방식을 조합한 구성이다. 아래 표는 특정 제품..

생성형 AI에 긴 보고서를 입력했는데 핵심 내용을 빠뜨리거나, 이전 대화에서 합의한 조건을 제대로 반영하지 못하는 일이 있다. 이러한 현상을 이해하려면 모델이 정보를 처리하는 기본 단위인 토큰(Token)과 한 번의 요청에서 참조할 수 있는 정보의 범위인 컨텍스트 윈도우(Context Window)를 구분해야 한다. 두 개념은 입력 가능한 문서 분량뿐 아니라 답변의 정확성, 처리 속도, API 이용 비용, 기업용 AI 서비스의 설계 방식까지 좌우한다. 다만 컨텍스트 윈도우가 넓다고 언제나 더 나은 답변이 나오는 것은 아니다. 토큰은 글자나 단어와 다른 모델의 처리 단위 토큰은 언어 모델이 텍스트를 처리하기 위해 사용하는 단위다. 입력된 문장은 토크나이저(Tokenizer)에 의해 여러 토큰으로 분할..