적합한 AI 및 애플리케이션 보안 파트너를 선택하는 방법

Louise Scully수석 관리자, 제품 마케팅, AI 보안 및 위협 인텔리전스 | F5

애플리케이션에 AI가 통합되면서 사이버 보안 파트너를 선택하는 일이 그 어느 때보다 어려워졌습니다. 하지만 안타깝게도 조직은 이러한 선택을 미룰 수 없습니다. 공격자들 역시 AI 도구로 무장해 이전보다 훨씬 빠르게 취약점을 찾아내고 악용하고 있기 때문입니다.

공격 대상이 될 수 있는 AI 강화 애플리케이션은 넘쳐납니다. F5 2026 애플리케이션 전략 현황 보고서에 따르면, 조직의 98%가 에이전틱 AI를 준비하고 있습니다. 그러나 이들 조직 중 77%는 AI 에이전트의 액세스를 관리하는 데 어려움이 있을 것으로 예상합니다. 또한 단일 AI 관리 지점을 통해 개발자 워크플로를 간소화하고 있다고 답한 조직은 28%에 불과합니다.

AI 도입과 AI 보안 간의 이러한 격차는 중요한 질문을 제기합니다. 조직은 AI 기반 애플리케이션을 보호하기 위해 애플리케이션 보안을 어떻게 확장해야 할까요? 이 질문에 답하려면 기존 애플리케이션 보안이 여전히 필수적인 영역과 AI로 인해 새로운 보안 요구 사항이 발생하는 영역을 이해하는 것이 도움이 됩니다.

애플리케이션 보안 기본 원칙의 진화

애플리케이션 보안은 취약점, 악성 트래픽, 악용 및 무단 활동으로부터 애플리케이션과 API를 보호합니다. 조직은 런타임에 웹 애플리케이션 방화벽(WAF), API 보안, 봇 관리, 분산 서비스 거부(DDoS) 공격 완화 등의 제어 수단을 사용하여 애플리케이션과 애플리케이션이 제공하는 서비스를 보호합니다.

현대적인 소프트웨어 아키텍처로 인해 이러한 프로세스는 더욱 복잡해졌습니다. 오늘날의 애플리케이션은 API를 통해 통신하는 수많은 소규모 서비스로 구성됩니다. 이러한 서비스는 여러 퍼블릭 클라우드 제공업체, 온프레미스 데이터 센터 및 엣지 로케이션에 분산되어 있는 경우가 많습니다. 이 과정의 각 연결 지점은 공격자가 침입할 수 있는 잠재적인 진입점이 됩니다.

최신 웹 애플리케이션 및 API 보호(WAAP)는 일반적으로 다음과 같은 네 가지 핵심 런타임 제어 기능을 통합합니다:

• WAF: HTTP 및 HTTPS 트래픽을 검사하고 애플리케이션 계층 공격이 애플리케이션에 도달하기 전에 차단할 수 있도록 지원합니다.
• API 보안: 섀도 및 관리되지 않는 엔드포인트를 포함한 API를 탐지하고 보호하는 동시에 악의적이거나 악용되는 API 활동을 식별합니다.
• 봇 관리: 정상적인 자동화와 악성 봇을 구분하고 스크래핑, 크리덴셜 스터핑, 계정 탈취 및 기타 자동화된 악용을 방지합니다.
• DDoS 완화: 애플리케이션과 서비스에 과부하를 일으키도록 설계된 공격으로부터 애플리케이션의 가용성을 보호합니다.

AI 기반 애플리케이션은 기존 애플리케이션 보안 제어로는 대응하도록 설계되지 않은 위험을 초래합니다. 이러한 애플리케이션을 보호하려면 기존 WAF에 새로운 규칙을 추가하는 것만으로는 충분하지 않습니다.

기존 애플리케이션 보안 제어는 주로 프로토콜, 요청, 코드, 트래픽 패턴 및 알려진 공격 기법을 평가합니다. AI는 여기에 또 다른 과제를 더합니다. 악의적인 명령이 구문상 유효한 자연어 프롬프트를 통해 전달될 수 있으므로, 보안 제어는 맥락과 의도까지 이해해야 합니다.

이러한 새로운 공격 방식에 대응하려면 조직은 AI 프롬프트와 응답, 민감한 데이터, 모델 액세스, 에이전트 및 도구 간 상호작용을 보호하기 위한 전용 제어를 마련하는 동시에, 조직 구성원 전반의 AI 사용 방식도 관리해야 합니다.

애플리케이션 보안이 AI로 확장되는 방식

기존 애플리케이션 보안 기술은 AI 기반 애플리케이션에도 여전히 필수적이지만, AI에 특화된 보안과는 그 역할이 다릅니다. 일반적인 접근 방식이 전반적인 보안 아키텍처에 어떻게 적용되는지 살펴보겠습니다. 특정 기업과 각 기업의 역량을 더 자세히 비교하려면 여기를 클릭하세요.

클라우드 네이티브 WAF

클라우드 네이티브 WAF는 웹 애플리케이션 및 API 계층을 계속 보호하지만, 기존 WAF 검사만으로는 다양한 AI 특화 위협에 대응할 수 없습니다. 따라서 일부 클라우드 제공업체는 WAF 기능을 별도의 AI 보안 서비스와 결합하여 프롬프트와 응답을 검사하고, 프롬프트 인젝션 및 탈옥 시도를 탐지하며, 민감한 데이터를 보호하고, AI 전용 가드레일을 적용합니다.

장점

• 네이티브 인프라 통합: 클라우드 제공업체가 제공하는 WAF는 일반적으로 해당 제공업체의 클라우드 생태계와 네이티브로 통합할 수 있어 방화벽을 간편하게 배포하고 관리할 수 있습니다.
• 보안 통합: 클라우드 기반 WAF는 심층 방어 전략의 일환으로 다른 AI 및 기존 사이버 보안 기능과 통합할 수 있는 경우가 많습니다. 예를 들어 DDoS 완화, 봇 관리 및 기타 서비스를 손쉽게 추가할 수 있습니다.
• 글로벌 네트워크: 클라우드 제공업체는 대규모 글로벌 네트워크를 보유한 경우가 많으며, 이를 통해 악성 활동을 식별하고 위협 완화 작업의 지연 시간을 줄일 수 있습니다. 또한 클라우드 제공업체와 사이버 보안 공급업체는 WAF 규칙 수립에 활용할 수 있도록 매일 위협 인텔리전스를 제공하는 연구소를 운영하는 경우가 많습니다.

단점

• 폐쇄형 생태계: 클라우드 제공업체가 제공하는 WAF는 주로 자사 클라우드에서 실행되는 애플리케이션과 AI 워크로드를 보호합니다.
• 배포 제약 사항: 클라우드 네이티브 WAF가 멀티클라우드 또는 하이브리드 환경을 사용하는 조직에 항상 적합한 선택인 것은 아닙니다.
• 네트워크 복잡성: 트래픽이 공급자의 네트워크를 통해 전송되면 위협이나 기타 애플리케이션 문제를 파악하기 어려울 수 있습니다. 예를 들어 근본 원인을 찾으려면 네트워크 구성, DNS 설정, 캐싱 동작 또는 애플리케이션 자체를 조사해야 할 수 있습니다.
• 사용량 기반 요금제: 공급자가 선택한 규칙이나 추가 기능의 수에 따라 요금을 부과하면 비용을 예측하기 어려울 수 있습니다.

애플리케이션 전송 및 보안 플랫폼

애플리케이션 전송 및 보안 플랫폼은 조직이 분산 환경 전반에서 애플리케이션과 API를 일관되게 제공하고 최적화하며 보호할 수 있도록 지원합니다. 일부 공급업체는 추론 트래픽을 관리하고 모델 및 에이전트에 대한 액세스를 통제하며 AI에 특화된 보안 제어를 적용할 수 있도록 이러한 플랫폼에 AI 게이트웨이 및 AI 보안 기능을 추가하고 있습니다.

장점

• 배포 유연성: 이러한 애플리케이션 전송 보호 솔루션 중 일부는 온프레미스 어플라이언스, 클라우드 및 하이브리드 구성으로 제공됩니다.
• 하이브리드 보안 모델: 이러한 솔루션은 시그니처 기반 공격 탐지와 일반적인 애플리케이션 동작을 학습한 후 이상 징후를 식별하는 포지티브 보안 모델을 모두 활용하는 하이브리드 보안을 제공할 수 있습니다.
• 다계층 보안: 애플리케이션 전송 보호 솔루션은 WAF뿐만 아니라 봇 관리, 런타임 가시성, DDoS 완화, API 보안 도구 등 다른 보안 제품과 통합할 수 있는 경우가 많습니다.
• 타사 통합: 일부 솔루션은 타사 WAF와 통합할 수 있어, 조직이 특정 공급업체에 종속되지 않으면서 기능을 확장할 수 있습니다.

단점

• 독립형 사용 시의 한계: 타사 통합을 지원하더라도 일부 솔루션은 이미 해당 공급자의 앱 제공 서비스를 사용 중인 팀에 가장 적합합니다. 보안 기능만 필요한 경우 이러한 솔루션을 선택하면 과도한 비용과 불필요한 복잡성이 발생할 수 있습니다.
• 추가 옵션 비용: 일부 공급업체는 API 검색이나 관리형 서비스와 같은 기능을 유료 추가 옵션으로만 제공하므로 총비용이 증가합니다.

F5 AI Security Platform

The F5 AI Security Platform 은 엔터프라이즈 AI 전반의 검색, 거버넌스, 테스트 및 런타임 보호를 통합합니다. F5 Workforce AI Security는 조직 구성원이 사용하는 모델, 도구, 프롬프트 및 데이터를 비롯해 승인되거나 승인되지 않은 AI 사용 현황에 대한 가시성을 제공합니다. F5 AI Gateway는 AI 모델, 에이전트 및 도구에 대한 액세스를 관리하는 제어 지점을 제공합니다. F5 AI Red Team은 적대적 테스트를 통해 AI 시스템의 취약점과 약점을 식별하며, F5 AI Guardrails은 AI 상호작용 중에 정책을 적용하여 민감한 데이터 유출, 악의적인 활동 및 정책 위반을 방지하도록 지원합니다.

이러한 기능은 함께 AI로 인해 새롭게 등장한 제어 지점까지 애플리케이션 보안을 확장합니다. F5 AI Security Platform은 F5 Application Delivery and Security Platform (ADSP) 전략을 엔터프라이즈 AI로 확장하여, AI에 특화된 보안과 F5의 검증된 애플리케이션 및 API 보안 기능을 통합합니다.

주요 기능:

• 지속적인 테스트: Red teaming을 통해 취약점을 찾아 자동으로 해결합니다.
• 런타임 보호: 팀은 가드레일을 적용하여 프롬프트 인젝션 및 탈옥과 같은 런타임 위협을 방어할 수 있습니다.
• 간소화된 정책 생성: 자연어 기능을 통해 팀은 맞춤형 정책과 제어를 손쉽게 작성할 수 있습니다.
• AI 인력 보안: 조직은 섀도 AI를 식별하고, 의도에 따라 워크플로를 분류하며, 강제 적용 가능한 제어 기능으로 사용을 관리할 수 있습니다.

AI Security 플랫폼은 F5 Application Delivery and Security Platform (ADSP)의 핵심 구성 요소로, 앱과 API를 위한 고급 보안 및 트래픽 관리 기능을 제공합니다. 어디서나 배포할 수 있는 이 플랫폼을 통해 조직은 복잡성을 가중하지 않고 AI 보안을 애플리케이션 보안에 통합할 수 있습니다.

자주 묻는 질문

WAF로 AI 애플리케이션을 보호할 수 있나요?

AI 지원 애플리케이션과 해당 API는 여전히 기존의 웹 공격에 노출되어 있으므로, WAF는 이를 보호하는 데 여전히 중요한 역할을 합니다. 하지만 WAF만으로는 프롬프트 인젝션, 탈옥, 악의적인 모델 출력 또는 안전하지 않은 에이전트 동작과 같은 AI 고유의 위험에 대응할 수 없습니다. 조직은 기존의 웹 애플리케이션 및 API 보호와 함께 AI 전용 보안 제어를 도입해야 합니다.

AI 보안은 애플리케이션 보안을 어떻게 보완하나요?

애플리케이션 보안은 AI 시스템을 지원하는 애플리케이션, API 및 트래픽을 보호합니다. AI 보안은 모델 및 에이전트에 대한 적대적 테스트, 프롬프트 및 응답 검사, 프롬프트 인젝션 및 데이터 유출 방지, 모델 및 도구 접근 관리, 기업 내 AI 사용에 대한 가시성 확보 등 AI 계층을 위해 특별히 설계된 통제 기능을 추가합니다.

AI 통합은 애플리케이션 보안에 어떤 영향을 미치나요?
AI 지원 애플리케이션을 보호하려면 웹 애플리케이션 방화벽(WAF)에 새로운 규칙을 추가하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 기존의 애플리케이션 및 API 보안은 여전히 필수적이지만, AI는 모델 및 상호작용 계층에 추가적인 위험을 초래합니다. 또한 조직은 AI 프롬프트와 응답에 가드레일을 적용하고, 모델과 에이전트를 적대적 공격에 대해 테스트하며, 모델 및 도구에 대한 접근을 관리하고, 민감한 데이터를 보호하는 한편, 기업 전반에서 AI가 어떻게 사용되는지에 대한 가시성을 유지해야 합니다.

자세히 알아보기: F5 AI Security Platform.

작성자 소개

Louise Scully수석 관리자, 제품 마케팅, AI 보안 및 위협 인텔리전스 | F5

Louise Scully는 F5에서 AI 보안 및 위협 인텔리전스 제품 마케팅을 담당하는 시니어 매니저입니다. AI 보안 및 엔터프라이즈 기술 분야에서 제품 마케팅, 제품 관리, 시장 진출 전략, 커뮤니케이션, 사고 리더십, 카테고리 개발 등 폭넓은 경력을 쌓았습니다. F5에 합류하기 전에는 CalypsoAI와 Artomatix에서 마케팅을 총괄하며 AI 기술과 연구 성과의 시장 출시를 이끌었습니다.

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