Special Report · Zero Trust Architecture

보이지 않으면
보호할 수 없다.

이기종 환경으로 분산된 IT 인프라에서 제로트러스트를 실현하기 위한 필수 요건, 가시성 확보 및 분석 전략 심층 가이드.

0 평균 침해 탐지 소요 시간
0% 보안 사고의 가시성 부재 기인
0% ZT 도입 시 탐지 시간 단축

"보이지 않는 것은 보호할 수 없다.
가시성은 선택이 아닌, 제로트러스트의 전제 조건이다."

— Gartner (가트너)

배경

왜 지금 가시성인가

전통적인 보안은 방화벽 구축이나 서버 취약점 조치 등 '경계 기반의 예방 통제'에 역량이 집중됐습니다. 그러나 클라우드 전환과 원격 근무 확산으로 자산이 분산되면서, 예방만으로 모든 위협을 차단하는 것은 사실상 불가능해졌습니다.

제로트러스트의 기본 원칙인 '지속적인 검증(Never Trust, Always Verify)'을 구현하려면, 조직 내 모든 자산이 파악되어야 하며, 누가 언제 어디서 리소스에 접근하는지에 대한 전사적 가시성(Visibility)이 뒷받침되어야 합니다.

침해 탐지 및 대응 소요 기간
가시성 확보 수준에 따른 비교 (단위: 일)
핵심 구성 요소

가시성 및 분석 필러의
6대 핵심 요소

6대 핵심 요소 성숙도 목표
일반적 현황 vs. 제로트러스트 목표 수준
01
모든 활동 기록

컴플라이언스를 넘어 전 인프라 이벤트를 통합 로그 플랫폼으로 자동 수집.

02
SIEM 통합 관리

방대한 이벤트를 중앙 수집하고 AI 기반 복합 공격 시나리오를 상관 분석.

03
정밀 위협 분석

외부·내부자 위협까지 포착하여 실시간 동적 리스크 점수에 반영.

04
행위 분석 (UEBA)

머신러닝으로 정상 행동 기준(Baseline) 프로파일링 및 이상 탐지.

05
위협 인텔리전스

내부 데이터와 외부 CTI(악성 IP, TTPs 등)를 실시간 결합·동기화.

06
자동화된 동적 정책

분석 결과를 PDP로 전달하여 접근 차단 등 즉각적인 자율 조치 하달.

아키텍처

데이터 파이프라인 흐름

PB(페타바이트)급 데이터를 효율적으로 처리하려면 저장 · 분석 · 대응 역할을 계층별로 명확히 분리해야 합니다.

데이터 소스
서버 · OS
Syslog
네트워크
NetFlow
클라우드
API Log
AD · IAM
Auth Event
엔드포인트
EDR Log
저장 · 보존 레이어
통합로그관리 (LMS)
원본 보존 · 법적 컴플라이언스
+
Big Data Platform
Data Lake · AI 학습 풀
분석 · 탐지 레이어
SIEM
상관 분석 · 룰 매칭
UEBA
행위 분석 · ML
CTI
위협 인텔리전스
정책 · 대응 레이어
PDP
정책 결정 지점
SOAR
자동 대응·티켓
PEP
접근 차단·격리
운영 설계

LMS와 SIEM, 역할 분리의 필요성

제로트러스트 도입으로 기하급수적으로 폭증하는 PB급 데이터를 처리하려면 고비용의 분석 자원과 단순 저장 자원을 분리하는 설계가 필수입니다.

저장 및 보존 중심
통합로그관리 (LMS)Log Management System
  • 원본 중심의 대용량 데이터 적재
  • 법적 보존 대상 장기 보관
  • 포렌식 기초 데이터 확보
  • 성능 리소스 소모가 적음
  • SIEM / Big Data의 원천 파이프라인
분리 설계
분석 및 대응 중심
보안 이벤트 관리 (SIEM)Security Information & Event Management
  • 필터링된 핵심 이벤트 데이터 처리
  • 실시간 상관 분석 및 룰 매칭
  • 위협 자동 알림 및 SOAR 티켓 연동
  • 대단위 연산 리소스 요구
  • 동적 리스크 점수 산출 및 PDP 피드백
시스템 포트폴리오

제로트러스트 구현을 위한
핵심 시스템

SIEM
위협 탐지

전사 인프라 이벤트를 실시간 상관분석하여 위협을 자동 탐지. SOAR와 연동하여 계정 잠금·격리 등 자율 대응 명령을 하달.

실시간 상관분석 AI 룰 엔진 SOAR 연동 위협 시각화
LMS
로그 보존

법적 컴플라이언스 준수를 위한 대규모 원본 데이터 장기 보관. 정규화·파싱을 거쳐 SIEM 및 빅데이터 플랫폼의 원천 데이터 파이프라인 형성.

대용량 수집 법적 보존 포렌식 지원 정규화 파싱
Big Data Platform
장기 분석

로그·트랜잭션·비즈니스 정보를 포괄하는 Data Lake 구성. 장기적 보안 트렌드 파악 및 AI/ML 모델 학습 데이터 풀 제공.

Data Lake AI/ML 학습 트렌드 분석 BI 연동
ASM
공격 표면

공격자 시각으로 웹·클라우드·다크웹 등 노출된 자산(Shadow IT) 자동 탐지. 실제 악용 가능성을 평가해 보안 패치 우선순위를 산정.

Shadow IT 탐지 취약점 평가 공격 시뮬레이션 우선순위 산정
성숙도 모델

제로트러스트 가시성
성숙도 단계

대부분의 조직은 현재 2~3단계에 머물러 있습니다. 단계적 로드맵을 통해 완전한 자율 방어 체계로 전환하세요.

Stage 1
기초 로그 수집

개별 시스템 로그 수집. 중앙화 미흡. 수동 분석 의존.

Stage 2
통합 관제 구축

LMS·SIEM 도입. 중앙 수집 시작. 기본 알림 체계 운영.

Stage 3 · 현재
AI 기반 분석

UEBA·ML 도입. 행위 분석 시작. CTI 연동으로 선제 대응.

Stage 4 · 목표
자율 방어 체계

SOAR 자동화 완성. 실시간 동적 정책. 제로트러스트 완전 구현.

결론

거버넌스와 결합된
자율 보안 체계

기술적 고도화만으로 제로트러스트 체계가 완성되지는 않습니다. 실질적인 가시성은 시스템 데이터와 조직의 거버넌스 협업 체계가 결합될 때 비로소 확보됩니다.

HR·IT 부서 간의 명확한 R&R 기반 위에서 파편화된 자산을 통제 체계로 지속 편입시켜야 하며, 이를 통해서만 수동적 보안을 넘어선 '지능형 능동 방어 환경'을 진정으로 달성할 수 있습니다.