상명대학교 / 서광규 교수


 

 

4. 클라우드 보안을 위한 데브섹옵스(DevSecOps)에 AI 기반 전략 통합 방법론

4-1. DevSecOps에서 AI 기반 도구 및 기술의 구현 및 선택

DevSecOps에서 AI 기반 도구 및 기술을 성공적으로 구현하려면 DevSecOps 파이프라인에서 AI 기반 보안 솔루션을 선택, 배포 및 운영화하는 체계적인 방법이 필요하다. 첫 번째 단계는 특정 보안 요구 사항과 클라우드 환경의 과제를 평가하여 AI 기반 전략이 보안 태세와 회복성을 향상시키는 데 최대 가치를 제공할 수 있는 영역을 식별하는 것이다. 이 평가는 클라우드 기반 인프라에서 일반적인 위협과 취약성의 형태, 기존 보안 제어 및 절차, DevSecOps에 AI를 통합하는 데 필요한 효과를 염두에 두어야 한다.

 

보안 요구 사항이 식별되면 그룹은 DevSecOps 대상 및 기술 환경에 맞는 AI 기반 보안 솔루션을 검토하고 선택할 수 있다. 여기에는 AI 공급업체에 대한 철저한 의견을 수행하고, AI 기반 보안 솔루션의 기능을 평가하고, 회사의 특정 요구 사항에 대한 AI 기술의 적용 가능성을 검증하는 것이 포함된다. 선택 시스템 내의 핵심 문제는 AI 솔루션의 확장성, 상호 운용성 및 적응성과 기존 DevSecOps 툴체인 및 기술과의 통합 편의성으로 구성된다.

 

AI 기반 도구를 선택한 후 다음 섹션에서는 이러한 도구를 DevSecOps 워크플로에 결합하여 기존 개발, 테스트 및 배포 접근 방식과의 원활한 상호 운용성을 보장한다. 이 통합에는 또한 비즈니스 엔터프라이즈의 특정 보안 요구 사항에 맞게 AI 프로그램과 알고리즘을 사용자 지정하고, AI 기반 보안 제어를 지속적인 통합 및 지속적인 배포(CI/CD) 파이프라인에 통합하고, AI 기반 보안 조치의 전반적인 성능을 향상시키기 위한 피드백 루프를 구성하는 것이 포함될 수 있다. 또한 회사는 DevSecOps 관행을 개선하는 데 있어 AI의 효과와 영향을 평가하기 위한 성과 지표와 핵심 성과 지표(KPI)를 도출하는 것이 필요하다.

 

 

4-2. 핵심 성과 지표(KPI) 도출을 위한 데이터 수집 방법

회사는 DevSecOps 관행을 개선하는 데 있어 AI의 효과와 영향을 평가하기 위한 성과 지표와 핵심 성과 지표(KPI)를 도출하는 것이 필요하다고 하였는데 이를 위한 주요 설문항목의 사례를 기술하면 다음과 같다.

1) DevSecOps에서의 AI 도입

  • DevSecOps 관행에서 AI 기반 보안 조치의 현재 도입 수준을 1~5점으로 평가하면 어떻게 생각하는가?
  • DevSecOps 파이프라인에서 위협 탐지를 위한 머신 러닝 모델을 구현했는가? (예/아니요)

2) 인식된 효과

  • AI 기반 보안 조치가 클라우드 환경의 전반적인 보안을 강화하는 데 얼마나 효과적이라고 생각하는가? (매우 비효과적~매우 효과적)
  • AI 기반 전략을 구현한 이후 보안 사고가 감소한 것을 관찰했는가? (예/아니요)

3) 직면한 과제

  • DevSecOps 관행에 AI를 통합하는 데 어떤 과제가 있었는가? (개방형)
  • 이러한 과제를 해결하는 데 어려움의 수준을 평가하라. (낮음~높음)

4) 지속적인 모니터링

  • DevSecOps 파이프라인에서 지속적인 모니터링 도구를 얼마나 사용하는가? (전혀 사용하지 않음~광범위하게 사용하지 않음)
  • 지속적인 모니터링이 보안 사고를 탐지하고 대응하는 능력에 어떤 영향을 미쳤는가?

5) AI 통합 경험

  • DevSecOps 관행에 AI 기반 전략을 통합한 경험을 설명하라.
  • 조직이 보안 도메인에 AI를 도입하도록 동기를 부여한 것은 무엇인가?

6) 구현 전략

  • AI 기반 보안 조치를 성공적으로 구현하기 위해 어떤 전략을 사용했는가?
  • 구현 프로세스를 안내한 특정 고려 사항이나 모범 사례가 있었는가?
  • 보안 결과에 미치는 영향
  • AI 통합이 클라우드 환경의 전반적인 보안 태세에 어떤 영향을 미쳤는가?
  • AI 기반 전략을 통해 완화되거나 예방된 보안 사고의 구체적인 예를 제공할 수 있는가?
  • 과제와 얻은 교훈
  • 통합 중에 어떤 과제에 직면했으며 어떻게 해결했는가?
  • DevSecOps에서 AI를 구현하여 어떤 교훈을 얻었는가?

7) 문서화 및 규정 준수

  • 조직 내에서 AI 기반 전략의 통합은 어떻게 문서화되는가?
  • DevSecOps에서 AI를 구현할 때 보안 정책 및 규정을 어떻게 준수하는가?

8) 지속적인 모니터링 통찰력

  • 보안 관행에서 지속적인 모니터링을 어떻게 활용하는가?
  • 지속적인 모니터링 데이터에서 얻은 통찰력을 공유

 

 

4-3. DevSecOps의 AI 통합의 핵심 요소

Shift-Left Security :

DevSecOps는 소프트웨어 개발 라이프사이클에서 보안 관행을 조기에 통합하여 보안 고려 사항을 좌측 또는 개발 프로세스의 초기 단계로 전환하는 것을 강조한다. 조직은 보안 문제를 조기에 해결함으로써 취약성이 확대되기 전에 취약성을 식별하고 수정할 수 있다.

 

협업 및 커뮤니케이션:

DevSecOps는 개발, 보안 및 운영 팀 간의 협업 문화를 촉진한다. 여기에는 기존 사일로를 분해하고 개발 파이프라인 전체에서 지속적인 커뮤니케이션을 촉진하는 것이 포함된다. 교차 기능 팀은 보안이 모든 개발 단계에서 필수적인 부분이 되도록 협업한다.

 

자동화:

자동화는 DevSecOps의 초석으로, 보안 검사 및 프로세스를 CI/CD(지속적인 통합 및 지속적인 배포) 파이프라인에 통합할 수 있다. 자동화된 테스트, 코드 분석 및 보안 스캐닝 도구는 효율적이고 시기적절하게 취약성을 식별하고 수정하는 데 도움이 된다.

 

지속적인 모니터링:

DevSecOps는 실시간으로 보안 사고를 탐지하고 대응하기 위해 애플리케이션과 인프라를 지속적으로 모니터링하는 것을 강조한다. 모니터링 도구는 시스템의 보안 포스처에 대한 가시성을 제공하여 사전 위협 탐지 및 대응이 가능하다.

 

코드로서의 컴플라이언스:

코드 및 자동화 프로세스에 컴플라이언스 요구 사항을 통합하면 보안 제어 및 정책이 일관되게 적용된다. 코드로서의 컴플라이언스는 조직이 규제 표준을 충족하고 보안 침해 위험을 줄이는 데 도움이 된다.

 

 

4-4. 성공적인 AI 기반 DevSecOps 구현 사례 연구

여러 회사가 AI 기반 기술을 효과적으로 활용하여 DevSecOps 관행을 개선하고 클라우드 기반 인프라의 보안을 지원했다. 대표적인 사례 중 하나는 DevSecOps 파이프라인에 AI 기반 이상 탐지 및 동작 분석을 포함하여 실시간으로 보안 위협을 사전에 발견하고 완화한 회사이다. AI를 활용하여 사람의 행동과 애플리케이션 상호 작용을 지속적으로 모니터링함으로써 회사는 이상 활동, 무단 액세스 시도 및 잠재적 보안 침해를 탐지하고 대응할 수 있게 되었고, 이를 통해 클라우드 기반 뱅킹 프로그램의 보안 태세를 강화했다.

또 다른 설득력 있는 사례 관찰은 글로벌 전자 상거래 플랫폼이 DevSecOps 프레임워크 내에서 AI 기반 위험 인텔리전스와 예측 분석을 수행하여 진화하는 사이버 위협을 해결하고 온라인 거래 및 고객 데이터 보안과 관련된 위험을 완화하는 것이다. 이 회사는 AI를 적용하여 방대한 양의 보안 로그를 분석하고 잠재적 위협을 나타내는 패턴을 식별하며 클라우드 인프라 전반에서 이러한 상황의 상관 관계를 자동화했다. 이러한 사전 예방적 기술을 통해 전자상거래 플랫폼은 보안 취약성을 사전에 처리하고 클라이언트 정보를 보호하며 소비자 기반과의 신뢰를 구축할 수 있었다.

또한 한 회사는 DevSecOps 전략의 일부로 AI 기반 보안 자동화 및 오케스트레이션을 도입하여 조직이 클라우드 기반 오퍼링 및 구조 전반에서 인시던트 대응을 자동화하고 보안 워크플로를 오케스트레이션하며 보안 자산 활용을 최적화할 수 있었다. 조직은 보안 운영에 AI를 통합하여 인시던트 관리, 대응 시간 단축, DevSecOps 관행의 민첩성과 대응성 향상에 효율성을 제공한다. 이러한 사례 연구는 DevSecOps 패러다임 내에서 클라우드 보안을 강화하는 데 있어 AI 기반 전략의 실질적인 영향을 보여준다.

 

 

4-5. DevSecOps에 AI 기반 전략을 통합할 때의 과제와 고려 사항

AI 기반 전략을 DevSecOps에 통합하면 매력적인 이점이 있지만, 기업이 AI 기반 보안 솔루션을 성공적으로 구현하고 운영하기 위해 처리해야 하는 까다로운 상황과 문제도 있다. 가장 까다로운 상황 중 하나는 AI 기술을 기존 DevSecOps 워크플로 및 툴체인과 통합하는 복잡성이다. 기업은 AI 기반 보안 솔루션과 기존 개발 및 배포 방법의 호환성과 다른 보안 도구 및 플랫폼과의 상호 운용성을 신중하게 검토해야 한다.

 

또한 DevSecOps에서 AI를 강력하게 활용하려면 기본 AI 알고리즘, 모델 및 기록 소스에 대한 완전한 이해가 필요하다. 보안 그룹은 AI 기반 보안 솔루션을 효율적으로 활용하기 위해 시스템 데이터와 관련된 중요한 정보를 소유해야 한다. 또한 데이터 모델, 분류된 교육 통계의 가용성은 AI 모델이 보안 위협과 이상을 적절하게 찾을 수 있도록 교육하는 데 필수적이다. AI 기반 보안 조치의 효과성과 신뢰성을 위해서는 훈련 데이터의 무결성과 관련성을 보장하는 것이 중요한다.

 

AI를 DevSecOps에 통합하는 또 다른 핵심 측면은 보안 기능에 AI를 사용하는 것과 관련된 윤리적 및 개인 정보 보호 문제이다. 기업은 보안 운영에서 AI를 윤리적으로 사용하기 위한 명확한 지침과 거버넌스 프레임워크를 설정해야 한다. 여기에는 민감한 데이터의 책임 있는 처리, AI 기반 선택의 투명성, AI 기반 보안 기능의 결과에 대한 책임이 포함된다. 이러한 윤리적 문제를 해결하는 것은 AI 기반 보안 솔루션에 대한 신뢰를 구축하고 규정 요구 사항을 준수하는 데 중요하다.

 

 

4-6. 클라우드 보안을 위한 DevSecOps에 AI를 통합하는 주요 이점

DevSecOps에 AI 기반 전략을 결합하면 클라우드의 보안 태세를 상당히 높일 수 있는 많은 이점이 있다.

첫째, AI는 기업이 예측 분석 및 실시간 인텔리전스를 활용하여 보안 사고를 사전에 해결할 수 있도록 지원한다. 이러한 사전 예방적 접근 방식을 통해 보안 그룹은 잠재적 위협보다 앞서 나가 보안 위험을 사전에 완화하여 클라우드 환경의 복원력을 강화할 수 있다.

둘째, AI 기반 기술은 일반 요구 사항을 자동화하고 보안 활동을 상관시키고 중요도에 따라 지표를 우선 순위 지정하여 DevSecOps 내에서 보안 운영을 간소화할 수 있다. 이러한 자동화는 사고 대응 시간과 결정을 개선할 뿐만 아니라 보안 팀의 부담을 줄여 전략적 보안 영역과 사전 위협 관리에 집중할 수 있도록 한다. 또한 AI는 보안 통계를 맥락화하고 보안 규칙 및 제어에 대한 지식이 풍부한 의사 결정을 내리는 데 도움이 되는 실행 가능한 통찰력을 제공하는 데 도움이 될 수 있다.

 

DevSecOps에 AI를 통합하는 또 다른 중요한 이점은 클라우드 환경의 진화하는 특성과 사이버 적대자가 사용하는 최첨단 전술에 맞게 확장할 수 있다는 것이다. AI 기반 보안 솔루션은 과거 보안 사고를 조사하고, 새로운 공격 벡터에 적응하고, 지속적으로 탐지 기능을 향상시킬 수 있다. 이러한 기능을 통해 회사는 보안 태세를 민첩하게 유지하고 끊임없이 변화하는 클라우드 보안 환경에서 증가하는 위협에 효과적으로 대응할 수 있다.

 

1) 이점

출시 기간 단축: DevSecOps는 개발 프로세스를 간소화하여 소프트웨어 애플리케이션의 출시 기간을 단축한다. 자동화된 보안 검사를 통해 속도와 보안이 상호 배타적이지 않은지 확인한다.

보안 태세 개선: 조직은 보안을 개발 라이프사이클에 통합하여 보안 취약성을 사전에 식별하고 수정하여 보안 침해 위험을 줄일 수 있다.

향상된 협업: DevSecOps는 팀 간의 기존 장벽을 허물고 협업과 보안에 대한 공동 책임을 촉진한다. 교차 기능 팀은 공통 목표를 달성하기 위해 협력한다.

효율적인 리소스 활용: 자동화 및 지속적인 모니터링은 수동 작업을 줄여 팀이 전략적 작업과 혁신에 집중할 수 있도록 한다. 효율적인 리소스 활용은 비용 절감과 전반적인 생산성 향상으로 이어진다.

 

2) 미래 트렌드

클라우드 보안을 위한 신기술 및 AI 기반 전략의 진화: 미래를 예측할 때 클라우드 보안을 위한 AI 기반 전략의 진화는 DevSecOps 관행의 환경을 형성하려는 의도로 여러 가지 혁신적인 발전을 목격할 준비가 되어 있다. 두드러진 특징 중 하나는 AI, 머신 러닝 및 사이버 보안의 융합으로, 보안 위협에 대응하여 적응, 연구 및 자체 복구할 수 있는 자립형 지능형 시스템의 등장으로 이어진다. 이러한 자립형 시스템은 AI를 활용하여 보안 사고를 자율적으로 발견하고 분석하며 대응하여 수동 개입에 대한 의존도를 낮추고 자체 방어 클라우드 환경을 허용한다.

 

클라우드 보안을 위한 AI 기반 전략의 또 다른 미래 개발은 보안 운영 내에 설명적 AI와 명확한 의사 결정 메커니즘을 통합하는 것이다. AI 기반 보안 솔루션이 보다 보편화됨에 따라 의사 결정 접근 방식에 대한 설명을 제공하고 보안 조치에 대한 의도를 제공할 수 있는 투명하고 해석 가능한 AI 모델에 대한 필요성이 가장 중요해질 것이다. 이 방법은 예측 가능성, 공정성 및 책임 있는 보안 운영을 우선시하는 AI 기술의 채택을 촉진하여 AI 기반 보안 기능에 대한 신뢰와 확신을 강화한다.

 

또한 AI와 DevSecOps의 융합은 클라우드 기반 애플리케이션의 중단 없는 보안 라이프사이클에 AI 기능을 내장하도록 특별히 설계될 수 있는 AI 기반 DevSecOps 플랫폼과 툴체인의 출현으로 이어질 것이다. 이러한 AI 기반 DevSecOps 시스템은 AI를 통해 구동되는 보안 테스트, 취약성 평가 및 규정 준수 모니터링을 포함하여 회사가 DevOps 관행에 보안을 통합하는 동시에 AI가 제공하는 인텔리전스와 자동화를 활용하여 사전 위협을 제어할 수 있도록 한다.

 

 



 

5.권장 사항

5-1.클라우드 보안을 위해 DevSecOps에 AI를 통합하기 위한 모범 사례 및 팁

클라우드 보안을 위해 DevSecOps에 AI를 통합하려면 회사가 AI 기반 보안 전략의 효과와 영향을 극대화하기 위해 활용할 수 있는 최신 보안 관행 및 지침이 필요하다.

 

우선, 회사는 AI 프로젝트를 DevSecOps 목표 및 보안 필요 사항과 일치시키는 것을 우선시해야 하며, AI의 조합이 특정 보안 사용 사례에 적합하고 현재 보안 제어 및 기술을 보완하도록 해야 한다. 이러한 일치는 보안 환경의 근본적인 평가, AI 기반 보안 기회의 식별, AI 통합에 대한 명확한 목표의 현 상태를 통해 수행될 수 있다.

 

둘째, 기업은 보안, 개발 및 운영 팀 간의 협업 및 정보 공유의 생활 문화를 육성하여 AI를 DevSecOps에 통합해야 한다. 이 협업에는 AI 원칙 및 방법론에 대한 목적 중심 교육, 공유 보안 책임의 현상 유지, DevSecOps 파이프라인 내에서 AI 기반 보안 기능의 채택 및 운영화를 공동으로 지원할 수 있는 학제 간 팀 구성이 포함된다. 협력적 태도를 장려함으로써 회사는 그룹의 집단적 지식을 활용하여 클라우드 보안을 위해 AI를 정확하게 활용할 수 있다.

 

모든 모범 사례는 엄격한 테스트, 검증 및 거버넌스 프로세스를 시행하여 AI 모델과 알고리즘의 보안 및 무결성을 우선시하는 것이다. 회사는 실제 보안 시나리오에서 AI 모델의 전반적인 성능과 효과를 측정하는 것 외에도 AI 기반 보안 솔루션의 정확성, 안정성 및 복원력을 비교하기 위한 강력한 메커니즘을 설정해야 한다. 또한 회사는 DevSecOps 관행을 위한 AI 도구 및 기술 활용에 대한 인재를 강화하기 위해 보안 그룹의 지속적인 교육 및 업스킬링에 비용을 지출해야 한다.

 

 

5-2.AI 기반 DevSecOps 전략에 대한 교육 및 리소스

보안 전문가와 DevOps 실무자에게 AI 기반 전략을 DevSecOps에 효과적으로 통합하는 데 필요한 이해와 능력을 제공하기 위해 광범위한 교육 애플리케이션과 리소스를 제공한다. 이러한 자산에는 다양한 AI 기반 DevSecOps 기술 요소를 제공하는 교육 과정, 인증 프로그램, 온라인 튜토리얼 및 노하우 저장소가 포함된다. DevSecOps에서 AI 기반 보안 영역을 탐구하려는 회사와 개인은 이러한 소스를 활용하여 클라우드 환경 내에서 AI 기반 보안 기능을 구현하기 위한 유용한 통찰력과 실행 가능한 지침을 얻을 수 있다.

 

AI 기반 DevSecOps 교육을 위한 핵심 리소스 중 하나는 DevSecOps 맥락에서 AI와 머신 러닝의 교차점에 집중하는 전문 출판물과 인증 프로그램의 가용성이다. 이러한 가이드는 AI 기반 위협 탐지, 이상 분석, 보안 자동화 및 AI 거버넌스와 결합되어 멤버에게 클라우드 보안을 강화하기 위해 AI를 DevSecOps 관행에 적절하게 포함할 수 있는 방법에 대한 포괄적인 이해를 제공한다. 또한 자체 학습 시스템과 전문 조직은 DevSecOps에서 AI 기반 보안 전략의 실제 구현 및 운영화를 탐구하는 풍부한 교육 자료, 웨비나 및 워크숍을 제공한다.

 

또한 조직은 클라우드 보안 맥락에서 DevSecOps에 AI를 통합하기 위한 통찰력과 업계 모범 사례를 제공하는 업계별 소스와 전문 지식 공유 프로젝트의 이점을 누릴 수 있다. 엔터프라이즈 포럼, 컨퍼런스 및 커뮤니티 중심 이니셔티브는 보안 전문가가 동료, 엔터프라이즈 전문가 및 사상적 리더와 상호 작용하여 AI 기반 DevSecOps 구현의 실제 사용 사례에서 새로운 아이디어, 연구 및 검토를 할 수 있는 기회를 제공한다. 이러한 산업 소스를 활용하면 DevSecOps 패러다임에서 강력한 클라우드 보안을 위해 AI를 활용하는 보안 팀의 이해 기반과 지식을 강화할 수 있다.

 



 

6. 결론

기업의 IT 환경이 클라우드 환경으로 점차 바뀌면서 클라우드에서 제공하는 보안 서비스를 애플리케이션 개발과 운영 프로세스에 통합하게 되었다. DevOps가 나타난 중요한 배경에는 클라우드의 등장이 자리 잡고 있다. 보안을 DevOps에 통합함으로써 DevSecOps이 등장하게 되었고, DevOps 개발 프로세스 내에서의 모의 해킹과 같은 보안 테스트를 진행할 수 있으며, 애플리케이션이나 워크로드 배포 시 플랫폼의 취약점 점검에도 이용할 수 있다. 이는 DevOps 프로세스가 진행됨에 따라 애플리케이션이나 워크로드가 점점 보안적으로 안전해지게 됨을 의미한다. 클라우드 시대에 DevSecOps는 선택이 아니라 필수 조건이 되어가고 있다. DevSecOps에 대한 조직 전반에 걸친 의식의 변화와 툴의 개선이 끊임없이 이어지고, 여기에 보안 전문가들의 시스템에 대한 이해가 더해진다면 더욱 안전한 IT 환경 조성이 가능하게 될 것이다.

결론적으로, DevSecOps에 AI 기반 기술을 통합하는 것은 클라우드 플랫폼의 보안과 복원력을 강화하는 혁신적인 도약을 나타낸다. 위협 탐지, 위험 관리 및 보안 자동화를 위해 AI의 힘을 활용함으로써 회사는 DevSecOps 관행을 늘려 보안 위협에 사전에 대처하고 새로운 위협에 대처하는 데 클라우드 환경을 강화할 수 있다.

 

 


참 고 문 헌




  2. https://www.samsungsds.com/kr/insights/yje-clouddevops.html
  3. https://www.lgcns.com/blog/cns-tech/security/10251/
  4. IDC, Developer Sentiment Indicates Generative AI is Another Driving Force for Multi Cloud Environments, Lara Greden Michele Rosen, US50858423, June 2023

  5. Google Cloud blog: https://cloud.google.com/blog/products/networking/announcing-google-cloud-cross-cloud
  6. Oracle Cloud Infrastructure documentation: https://www.oracle.com/cloud/azure/interconnect/
  7. Multi cloud region affinity and latency. https://github.com/AviatrixSystems/ Docs/blob/main/HowTos/multi_cloud_region_affinity_and_latency.rst
  8. Aviatrix MCNA solution: https://aviatrix.com
  9. Prosimo Mesh overlay: https://prosimo.io/solutions/
  10. Bhavin Desai, Kapil Patil, Demystifying the complexity of multi-cloud networking, International Research Journal of Modernization in Engineering Technology and Science, Vol. 6, Issue 5, pp. 8899-8907, 2024.
  11. Sakthiswaran Rangaraju, Stephanie Ness, Rajesh Dharmalingam, Incorporating AI-Driven Strategies in DevSecOps for Robust Cloud Security, International Journal of Innovative Science and Research Technology, 8(11):2359-2365, 2023.



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