왜 제로 트러스트인가?
전체 위협의 80%가 내부에서 발생하는 현재 환경에서 전통적인 경계 기반 보안은 더 이상 효과적이지 않다.
진정한 데이터 무결성을 확보하기 위해서는 물리 보안과 디지털 보안의 통합이 필수적이다.
AI를 활용한 데이터 유출 사고가 현실화되면서, AI는 더 이상 가능성의 영역이 아닌 현실적인 보안 위협으로 대두되고 있다. 2024년 홍콩에서 발생한 딥페이크 화상회의 사기(약 340억 원 피해)가 이 위험을 증명하는 대표적 사례이다. 이처럼 정교하게 변조된 AI 음성, 딥페이크 영상 통화는 기존 보안 시스템의 가장 약한 고리인 ‘인가된 내부자(Trusted Insider)’를 기만하여 기업의 핵심 데이터에 접근하는 새로운 핵심 공격 벡터(Attack Vector)로 부상했다. 많은 기업이 데이터 보호를 위해 ‘망분리(Network Segmentation)’를 구축했지만, 이는 ‘네트워크를 통해 침입하는 외부의 위협’을 차단한다는 전제에 최적화되어 있다. 산업기밀보호센터에 따르면, 국내 기술/기밀 유출의 약 80%가 전·현직 직원에 의해 발생하며, Ponemon Institute는 이러한 내부자 위협의 56%가 악의적인 의도보다는 ‘부주의’나 ‘실수’로 인해 발생한다고 보고한다. 이는 망분리 환경이 근본적으로 ‘신뢰받는 내부자’의 행위(악의적이든, 비의도적이든)를 검증하는 강력한 신원 인증 메커니즘이 부재하여 AI 기반 사회공학적 공격에 대한 본질적인 취약성을 내포함을 의미한다.
IBM의 2023년 보고서에 따르면, 데이터 유출 사고로 인해 한국 기업이 부담하는 평균 비용은 45억 3,600만 원에 달한다. 이는 단순한 기술적 오류가 아닌, 망분리를 포함한 기존 정보보안 솔루션에만 의존하는 전략이 야기할 수 있는 심각한 ‘구조적 보안 부채(Structural Security Debt)’를 의미하는 정책적 경고로 해석해야 한다.
데이터 중심 인프라가 보편화됨에 따라, 전통적인 ‘경계 기반 보안’ 모델은 한계를 드러내고 있다. 위협은 외부와 내부를 가리지 않는다. Trend Micro에 따르면, 의료 기관의 57%가 지난 3년 내 랜섬웨어 공격을 경험했으며, 이 중 25%는 운영을 중단할 정도의 심각한 피해를 입었다. 이처럼 정부, 병원 등 사회 기반 시설을 노리는 외부 공격이 증가하는 동시에, “내부망은 안전하다”는 낡은 믿음은 실제 발생한 내부자 사고 사례들을 통해 무너지고 있다.
특히 최근 5년간 공공기관 개인정보 유출 건수가 525% 급증(2019년 8건 → 2023년 41건)한 현실은, 망분리 환경이 내부자 위협에 의해 무력화되는 경로를 분석할 필요성을 시사한다.
망분리 구축을 포함한 전통적인 정보보안 전략은 이처럼 고도화된 외부 공격과 복합적인 내부자 위협에 동시 대응할 수 없으며, 이는 금융, 제조, 공공, 방산을 막론하고 심각한 보안 공백을 초래한다.
위협의 진화에 대응하여 데이터 접근 보안 패러다임 또한 ‘성곽과 해자(Castle-and-Moat)’ 모델에서 ‘제로 트러스트(Zero Trust)’ 모델로 전환하고 있다.
AI가 내부자의 ID를 탈취하거나 정교한 딥페이크로 사용자를 기만하려는 현시점에서, 보안의 핵심은 ‘네트워크 분리’가 아닌 ‘신뢰할 수 있는 사용자 인증’으로 이동해야 한다.
‘제로 트러스트’ 아키텍처는 “절대 신뢰하지 말고, 항상 검증하라”는 원칙에 기반한다. 유니온바이오메트릭스는 이러한 제로 트러스트 환경 구축 시 가장 기본이 되는 ‘신원(Identity)’과 ‘인증(Authentication)’ 요소를 강력하게 지원하여, 망분리 환경의 구조적 취약성을 보완하는 서버 기반의 통합 생체 인증 솔루션 UBio-Connect ezPass를 제공한다.
• 핵심 기능 1: 얼굴인식 기반 로그인 및 이력 관리 (Always Verify 원칙 지원) 기존의 ID/Password 방식은 도용(스노든 사례)에 극히 취약하다. UBio-Connect ezPass는 제로 트러스트의 핵심 원칙인 ‘항상 검증’을, 정적인 패스워드가 아닌 안티스푸핑(PAD)이 검증된 동적 생체 정보(얼굴)를 통해 강화한다. 이를 통해 실제 그 사용자(The Right Person)가 접근했는지 검증하고, 모든 로그인 이력을 생체 정보와 함께 저장하여 강력한 감사 추적(Audit Trail)을 보장한다.
•핵심 기능 2: 복수 사용자 로그인 차단 및 계정 공유 방지 (Least Privilege 원칙 지원) ‘최소 권한의 원칙(Least Privilege)’은 제로 트러스트의 또 다른 기둥이다. UBio-Connect ezPass는 하나의 계정으로 여러 단말기에서 동시에 접속하거나(계정 공유), 비인가된 사용자가 접근하는 것을 시스템 레벨에서 차단한다. 이는 내부자의 권한 남용 및 협력업체 직원의 비인가 행위를 원천 통제하는 제로 트러스트의 최소 권한 원칙을 실현하는 핵심 기능이다.
• 핵심 기능 3: 물리-논리 보안 융합 (Context-Aware Access 기반 강화) UBio-Connect ezPass는 데이터센터나 서버실의 물리적 출입통제(유니온바이오메트릭스 UBio-X 시리즈)와 연동될 수 있다. 제로 트러스트는 ‘상황 인식(Context-Aware)’을 강조한다. “물리적으로 해당 공간에 출입한 사람”과 “논리적으로 해당 서버에 로그인한 사람”의 신원이 일치하는지 교차 검증하는 것은, 2014년 카드사 유출 사건과 같은 물리적 매체 반입 위협을 이중으로 차단하는 강력한 상황 인식 보안 정책을 구현한다.
이러한 기술의 통합은 고위험 환경에서 요구되는 두 가지 핵심 보안 지표, 즉 Access Assurance (정확한 접근 보장)와 Data Integrity (데이터 무결성)를 동시에 극대화하는 강력한 보안 기반을 제공한다.
‘만약 귀사가 아래의 A유형과 B유형에 동시에 해당한다면(예: 외부 개발자가 많은 금융 기관, 퇴사자 관리가 미흡한 첨단 기술 기업), 데이터 유출은 단순 사고가 아닌 ‘예견된 재앙’이다.
앞서 배경에서 설명했듯이 AI와 내부자에 의한 복합 위협은 ‘망분리만 하면 안전하다’는 기존의 믿음이 얼마나 큰 ‘구조적 보안 부채(Structural Security Debt)’였는지 증명하고 있다. 앞서 살펴본 주요 보안 사고들이 보여준 공통점은 명확하다. 모든 사고는 ‘신뢰받는 경계’ 혹은 ‘인가된 내부자’라는 이름의 가장 약한 고리가 무너질 때 발생했다. AI가 사용자의 얼굴과 목소리를 흉내 내고(위협), 내부자가 실수하거나 악의를 품는(경로) 현실에서, ‘네트워크 분리’라는 정적인 방어벽은 더 이상 핵심 해법이 될 수 없다. 보안의 패러다임은 ‘신뢰할 수 없는 네트워크(Untrusted Network)’를 전제로, 데이터에 접근하는 ‘신원(Identity)’을 지속적으로 검증하는 제로 트러스트로 반드시 전환해야 한다. 유니온바이오메트릭스의 UBio-Connect ezPass는 이러한 시대적 요구에 맞춰, 안티스푸핑 생체인증과 물리-논리 보안 융합을 통해 제로 트러스트의 핵심 원칙(Always Verify, Context-Aware)을 구현하는 가장 실질적인 기술이다. 이는 ‘인가된 사용자’라는 명목상의 신뢰가 아닌, ‘지금 접근하는 바로 그 사람(The Right Person)’을 실시간으로 검증하여 망분리 환경의 근본적인 취약성을 보완한다
데이터 리소스:
