보안 & 아이덴티티

Google의 오픈소스 버그 발견 및 수정 도구인 Mantis 시작하기

Tue, 08 Sep 2026 13:00:00 +0000

*이 콘텐츠는 AI 번역 도구를 사용하여 번역되었습니다. 정확성을 기하기 위해 노력하고 있으나, 자동 번역에는 오류나 누락이 포함될 수 있습니다. 정확한 정보는 영문 원본을 참고해 주시기 바랍니다.

AI 모델이 사람의 도움 없이도 취약점을 발견하고 공격할 수 있다는 사실은 분명히 입증되었습니다. 방어자가 AI를 활용해 유리한 위치를 점할 수 있도록, Google은 소프트웨어 취약점의 발견, 분류, 재현, 패치를 자동화하는 Mantis 하네스를 개발했습니다.

누구나 사용할 수 있는 오픈소스 프레임워크인 Mantis는 머신 속도로 취약점을 찾아 수정하는 Google의 내부 접근 방식 중 하나입니다. 이를 통해 보다 효과적이고 확장 가능한 컨텍스트 인식 저장소 분석이 가능합니다.

AI 코드 스캔의 허술함으로 인해 할루시네이션 버그가 발생하고 참양성률이 7% 아래로 떨어지는 경우가 많지만, Mantis는 비평가 및 검토 에이전트와 같은 업계 표준 에이전트 기법과 그라운딩을 위한 취약점의 샌드박스 재현을 결합하여 효과적으로 작동하도록 설계되었습니다.

6월에 자세히 설명드린 바와 같이, Mantis는 저장소의 기록을 검사하여 과거의 보안 수정 사항을 학습하고, 아키텍처 및 위협 모델 문서가 제공되지 않더라도 이를 자동으로 빌드합니다.

Mantis는 계층적 보안 요약 트리를 구성하여 개별 파일을 디렉터리 및 루트 수준 요약으로 압축합니다. 이 기법은 대규모 저장소에서 중요한 구조적 컨텍스트를 보존하면서 토큰 오버헤드를 85% 이상 줄여 줍니다.

Mantis는 수십 년간 광범위한 코드베이스에서 축적된 사이버 보안 전문 지식을 집약한 도구로, GitHub에서 사용할 수 있습니다. Mantis를 시작하는 방법은 다음과 같습니다.

먼저 다음을 사용하여 Mantis 저장소를 로컬로 클론합니다.

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그런 다음, 선호하는 코딩 에이전트를 열고 'path/to/mantis의 Mantis 프레임워크를 사용하여 path/to/your/code의 코드를 검토하고 싶어. 어떻게 시작하면 되는지 도와줄 수 있어?'라는 프롬프트를 사용합니다.

Google 내부에서도 이 프롬프트를 사용하여 여러 코드 저장소에서 실제 취약점을 찾아냈습니다. GitHub의 Mantis 저장소에는 샘플 샌드박스 옵션이 포함되어 있습니다. 각자의 워크플로에 맞게 자체 샌드박스를 구현할 수도 있습니다.

Mantis는 취약점 발견, 참양성 필터링, 패치를 쉽게 시작할 수 있는 도구입니다. AI가 발견한 취약점을 파악한 후에는 새로운 mantis-advise 스킬을 사용하여 축적된 지식을 활용하고 코딩 에이전트가 처음부터 안전한 코드를 작성하도록 할 수 있습니다.

AI 기반 취약점 발견을 최대한 활용하고 개발 방식을 현대화하려면 다음 두 가지 필수 관행을 따르는 것이 좋습니다.

도구에 적절한 컨텍스트를 제공합니다. Mantis는 커밋 기록과 코드를 자동으로 분석하여 자체적으로 문서를 빌드할 수 있지만, 사람이 선별한 지식을 활용하면 결과의 품질을 크게 개선할 수 있는 경우가 많습니다. 예를 들어, '사용자가 본인의 프로그램을 다운시키는 버그'처럼 수정에 시간을 낭비할 필요가 없는 버그라면, 스캔 파이프라인이 이러한 유형의 버그를 발견하지 않도록 이러한 정보를 알려주는 것이 매우 중요합니다.
취약점 수용 기준을 갖춘 사이버 샌드박스를 구축합니다. 취약점을 재현할 수 있는 안전한 샌드박스 환경과 명확한 취약점 재현 기준을 마련하면 필요한 정보만 파악하고 수정 사항이 정확한지 확인하는 과정에서 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.

여기에서 Mantis에 대해 자세히 알아보세요.

Cloud CISO Perspectives: AI 시대에 수자원 부문의 보안을 강화하기 위한 팁

Mon, 07 Sep 2026 22:00:00 +0000

*이 콘텐츠는 AI 번역 도구를 사용하여 번역되었습니다. 정확성을 기하기 위해 노력하고 있으나, 자동 번역에는 오류나 누락이 포함될 수 있습니다. 정확한 정보는 영문 원본을 참고해 주시기 바랍니다.

2026년 8월 두 번째 Cloud CISO Perspectives 뉴스레터에 관심을 가져 주셔서 감사합니다. 이번 호에서는 Chris Sistrunk와 Stephanie Kiel이 수자원 부문이 직면한 주요 문제와 OT 운영자가 인프라를 보호하기 위해 취할 수 있는 실질적인 조치를 자세히 설명합니다.

모든 Cloud CISO Perspectives 뉴스레터와 마찬가지로 이 뉴스레터의 내용은 Google Cloud 블로그에 게시됩니다. 현재 웹사이트에서 이 페이지를 읽고 있는 경우, 이메일로 받아보려면 여기에서 구독을 신청해 주세요.

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AI 시대에 수자원 부문의 보안을 강화하기 위한 팁

작성자: Chris Sistrunk, Mandiant Consulting OT 부문 실무 책임자, Stephanie Kiel, Google Cloud 공무 및 공공 정책 부문 Cloud 보안 정책 책임자

Chris Sistrunk, Mandiant Consulting OT 부문 실무 책임자

Google Cloud의 위협 인텔리전스팀은 지정학적 갈등 상황에서 공격자들이 중요 기반 시설을 겨냥하는 수법이 더욱 대담해지고 있음을 확인했습니다. 최근 미국에서는 수자원 시설의 인터넷 연결형 프로그래머블 로직 컨트롤러(PLC)를 노리는 공격이 증가하고 있습니다.

Stephanie Kiel, Google Cloud 공무 및 공공 정책 부문 Cloud 보안 정책 책임자

지금까지 사이버 사고가 운영 중단으로 이어진 경우는 드물었습니다. 여기에는 수자원 시설 운영자가 오래전부터 수동 제어 역량을 갖춰 놓고 물이 소비자에게 도달하기 전 단계에서 수행되는 수질 검사 절차를 마련해 둔 이유도 있습니다. 평소에도 펌프와 배관은 사이버 위협과 무관한 이유로 빈번하게 고장이 나기 때문입니다.

하지만 이러한 사이버 위협에는 시급한 주의가 필요하며 더욱 철저하게 보안 위생을 지키는 노력이 필요합니다. 수동 제어 기능은 신뢰할 수 있는 안전망이지만 특히 AI 시대에 사이버 위협을 예방하기 위해서는 기본적인 디지털 보안 강화 노력이 뒷받침되어야 합니다.

Google은 위협 정보를 바탕으로 위험을 관리하는 대응 방식을 권장합니다. 현재 수자원 부문의 보안 상태를 보면 시스템을 안전하게 유지해 주는 고유한 운영 복원력이 있음에도 불구하고 추가적인 조치를 적극적으로 검토해야 할 필요가 있음을 알 수 있습니다.

상하수도 시설에서 고려해야 할 조치

리소스가 제한된 시설에 가장 효과적인 방어 방법은 사이버 보안의 기본에 집중하는 것입니다. 이러한 기본적인 관행을 우선시하면 시스템 방어력을 크게 높이고 조직을 훨씬 더 공격하기 어렵고 복원력 높은 표적으로 탈바꿈함으로써 충분한 리소스를 보유한 공격자조차 공격을 포기하게 만듭니다.

자산 인벤토리 및 노출 상태 평가: 제어 시스템이 안전하지 않은 상태로 인터넷에 노출되어 있는지 확인합니다. 이러한 노출은 취약점 공격이 성공하는 주요 원인이 되는 경우가 많습니다.
기본적인 보안 위생: 기본 사용자 인증 정보를 안전한 비밀번호로 교체하고 방화벽을 비롯해 외부에 노출된 액세스 포인트를 철저하게 강화합니다.
백업: 제어 시스템을 비롯한 중요 시스템을 검증된 3-2-1 백업 규칙에 따라 보호합니다. 즉, 데이터 사본 3개를 2가지 유형의 스토리지에 보관하고, 그중 최소 하나는 외부 장소에 보관하는 것입니다. 또한 사이버 공격으로 인한 다운타임을 최소화할 수 있도록 중요한 예비 장비를 즉시 사용할 수 있는 상태로 준비해 둡니다.
세분화: 네트워크 세분화와 다단계 인증을 사용하여 필요한 경우에 한해 원격 액세스를 허용하고 엄격히 통제되도록 합니다. 전체 제어 권한이 필요하지 않은 경우에는 읽기 전용 액세스를 사용해야 합니다.
비상 계획: FEMA NIMS 및 산업 제어 시스템용 Incident Command System(배관 파손, 수돗물 끓여 먹기 주의보, 자연재해 등에 대응할 때 사용하는 것과 동일한 대응 체계)을 포함해 모든 유형의 위험을 포괄하는 기존의 종합 사고 지휘 체계에 사이버 사고 대응 계획을 통합합니다.
서드 파티 및 공급업체 액세스 보안 강화: 상당수의 수자원 시설이 IT 또는 OT를 직접 관리하지 않고 외부 시스템 통합업체에 의존하고 있습니다. 따라서 시스템 통합업체 및 유지보수 업체가 사용하는 원격 연결을 철저히 감사해야 합니다. 또한 서드 파티 공급업체가 MFA 표준과 같은 엄격한 액세스 제어 및 로깅 요구사항을 준수하도록 해야 합니다.

이러한 권장사항은 American Water Works Association(미국수도협회), National Rural Water Association(전국농촌수도협회), Water-ISAC, Environmental Protection Agency(환경 보호국), Cybersecurity and Infrastructure Security Agency(사이버 보안 및 인프라 보안국), FBI의 가이드와도 맥락을 같이합니다.

IT 및 OT 리더를 위한 권장사항: 거버넌스 격차 해소

IT/OT 리더는 협력하여 통합 거버넌스 프레임워크를 구축해야 하며, 장기적으로 사이버 물리 시스템의 복원력을 강화하는 데 집중해야 합니다. 이는 정부 기관, 민간 부문 조직, 그리고 개인을 아우르는 공동의 노력이 필요한 과제입니다. 궁극적인 목표는 이러한 시스템이 보안성을 갖추고, 유연하게 적응하며, 장애 발생 시 신속하게 복구할 수 있는 미래를 만드는 것입니다.

PLC는 일반적인 소프트웨어 개발 관행의 적용 범위를 벗어나는 경우가 많지만, NIST의 Secure Software Development Framework(SSDF)에 명시된 것과 같이 조직에서 사용하는 소프트웨어에 견고한 접근방식을 적용하면 전반적인 보안 상황을 크게 강화할 수 있습니다. 이러한 관행은 복원력을 가늠하는 데 도움이 되는 선행 지표의 좋은 예이기도 합니다. 원활한 시작에 도움이 되도록 Google에서 게시한 선행 지표 평가 가이드를 확인해 보세요.

수동 제어 기능은 신뢰할 수 있는 안전망이지만 특히 AI 시대에 사이버 위협을 예방하기 위해서는 기본적인 디지털 보안 강화 노력이 뒷받침되어야 합니다.

기술이 발전함에 따라 보안 현대화는 필수 과제가 되었습니다. 이제는 사후 대응 위주의 수동적 모델에서 벗어나 인적 전문성을 의사 결정의 중심에 두면서도 AI로 역량을 강화하는 접근방식으로 전환해야 합니다. 이러한 접근방식은 인력이 부족한 보안팀의 역량을 배가할 수 있는 절호의 기회가 될 것입니다.

오늘날의 위협에 선제적으로 대응하려면 조직은 단순한 규정 준수 체크리스트에서 벗어나 더욱 민첩하고 위협 정보를 기반으로 하는 전략을 도입해야 합니다. 즉 규정 준수 자체를 최우선 목표로 삼기보다 우수한 보안 체계를 갖춘 결과로서 규정 준수가 자연스럽게 따라오도록 해야 합니다.

AI 시대에는 Mandiant 운영 기술(OT) Theory of 99(99의 이론)의 중요성이 더욱 커졌습니다. 공격 기회의 폭이 크게 좁아졌음에도 불구하고 OT에 영향을 미칠 만큼 깊숙이 침투한 공격 사례를 살펴보면 다음과 같은 특징을 보입니다.

침해된 시스템의 99%는 컴퓨터 워크스테이션과 서버입니다.
멀웨어의 99%는 컴퓨터 워크스테이션과 서버를 대상으로 설계됩니다.
포렌식 작업의 99%는 컴퓨터 워크스테이션과 서버에서 수행됩니다.
탐지 기회의 99%는 컴퓨터 워크스테이션 및 서버와 관련된 활동에서 발생합니다.
침입 드웰 타임(dwell time)의 99%는 Purdue 레벨 0~1 기기가 영향을 받기 전에 일반 상용 컴퓨터 장비에서 발생합니다.

그 결과 IT 및 OT 네트워크를 겨냥하는 공격자가 사용하는 전술, 기법, 절차(TTP)는 상당 부분 중복되는 경우가 많습니다. 그러나 Theory of 99는 AI 시대에 방어자가 상당한 우위를 점할 수 있다는 사실도 보여줍니다. 고급 AI 기능을 활용해 99%에 달하는 중간 인프라의 보안을 확보하는 조직은 위협을 선제적으로 무력화하고, 가장 핵심적인 1%의 물리적 운영 프로세스를 철저히 보호할 수 있습니다.

사이버 방어를 위한 AI

앞서 언급했듯 AI 역량은 네트워크 보안의 주도권을 방어자 쪽으로 전환할 수 있는 기회를 제공합니다. 악의적인 행위자가 공격 수명 주기 전반에서 AI 기능을 활용하는 사례가 늘어남에 따라 방어자의 우위가 더욱 중요해지고 있습니다.

현재 위협 환경에서 방어 자동화는 보안팀의 역량을 배가하고 의사 결정과 생산성을 높여 중요한 보안 노출이 공격을 받기 전에 해결되도록 돕습니다. 신중한 계획을 통해 중요 기반 시설 제공업체는 물리적 자산을 보호하는 동시에 더욱 견고한 복원력과 위협 정보를 기반으로 한 방어 체계를 구축할 수 있습니다.

AI가 제공하는 방어적 이점을 효과적으로 실현하려면 체계적이고 계획적인 방식으로 AI 도구를 시스템에 통합해야 합니다. 운영자는 AI가 물리적 프로세스에 새롭게 초래하는 고유한 취약점을 이해하고, 보안 자동화의 이점을 활용할 수 있는 구체적인 비즈니스 사용 사례를 평가하며, 지속적인 테스트와 모니터링을 위한 명확한 프레임워크를 마련해야 합니다. Google은 이러한 접근방식의 일환으로 산업 분야에 관계없이 AI 기능을 안전하게 통합하고 배포할 수 있도록 지원하는 안전한 AI 프레임워크를 개발했습니다.

무엇보다도 인간의 감독이 계속 중심적인 역할을 해야 합니다. 즉, AI는 의사 결정을 보조하는 역할을 해야 하며 사고 대응 계획에는 안전 관행이 직접 통합되어야 합니다.

수자원 보안을 위한 향후 과제

악의적인 사이버 위협으로부터 수자원 시스템을 보호하는 것은 단순한 기술적 과제를 넘어 공공 안전을 위한 근본적인 책무입니다. 깨끗하고 안정적인 수자원 공급은 필수 서비스인 만큼 사이버 위협 속에서도 이 핵심 공공 인프라의 연속성을 보장하기 위해 미국 연방, 주, 지방 정부가 정책 논의를 넘어 실질적이고 결단력 있는 조치에 나설 전망입니다.

예를 들어 미국 국가사이버국장실(Office of the National Cyber Director)은 텍사스주와 협력하여 수자원 인프라 제공업체를 사이버 공격으로부터 보호하기 위한 시범 프로그램을 최근 시작했으며, 미국 상원의원들도 최근의 상황에 대응하여 이미 새로운 법안을 발의했습니다.

Google은 고객의 클라우드 및 하이브리드 클라우드 OT 환경 보호를 지원하는 데 최선을 다하고 있습니다. 중요 기반 시설 보호에 관한 Google의 가이드를 자세히 알아보려면 CISO Insights Hub를 방문하세요.

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위협 인텔리전스 뉴스

러시아의 주요 관심 인물을 표적으로 삼는 별개의 위협 클러스터: Google Threat Intelligence Group(GTIG)은 정상적인 인증 흐름을 악용하여 유럽 및 미국 학계, 항공우주, 정부 기관, 싱크탱크 종사자를 노리는 러시아 배후 의심 사이버 스파이 위협 클러스터 3곳을 추적하고 있습니다. 자세히 알아보기
AI 인프라 공격 90일 심층 분석: Wiz 허니팟을 통해 RCE, 블라인드 프롬프트 인젝션, 메모리 사용자 인증 정보 탈취 기법으로 LiteLLM, MCP 서버, AI 프레임워크를 노리는 활발한 공격 캠페인을 포착했습니다. 자세히 알아보기
버전 제어 DFIR: GitHub, GitLab, Bitbucket, Azure DevOps 치트 시트: 주요 버전 제어 서비스 전반의 로그 가시성 확보, 사고 대응 준비, 위협 추적을 위한 실무자 가이드입니다. 자세히 알아보기
arrayref 대상 Rust 공급망 공격: 북한 캠페인과 상당 부분 중복: 악성 버전의 arrayref Rust 크레이트와 기타 크레이트가 컴파일 시점에 백도어를 실행한 것으로 확인되었습니다. 이 캠페인의 인프라는 Mastra와 axios를 비롯한 최근 북한 공급망 공격과 상당 부분 겹칩니다. 자세히 알아보기

이번 달에 게시된 더 많은 위협 인텔리전스 사례를 보려면 Google Cloud 블로그를 확인하세요.

Google Cloud 팟캐스트 소개

Cloud Security 팟캐스트: AI, 에이전트, Rust, 탭을 사용한 브라우저 패치: Chrome Security의 Jasika Bawa와 Doug Turner가 Google Chrome에서 AI 에이전트를 통해 전례 없는 규모로 보안 취약점을 자율 식별 및 패치하고 브라우저 업데이트 주기를 크게 단축하는 방법을 살펴봅니다. 내용 듣기
Cloud Security 팟캐스트: Wiz의 AI 취약점 연구인 Project Atlas에 관한 모든 것: Wiz의 취약점 연구 책임자인 Near Orfeld가 팀에서 멀티 에이전트 AI 시스템을 활용해 클라우드 인프라에서 파급력이 큰 제로데이 취약점을 발견하는 방법을 설명합니다. 내용 듣기
Cloud Security 팟캐스트: Google이 대규모로 취약점 클래스를 제거하는 방법: AI가 코드를 작성하고 이 코드를 누군가 검토할 시간도 없는 상황에서 보안이 유지되는 Google급 규모의 엔터프라이즈 환경을 구축하려면 어떤 토대가 필요할까요? Google의 수석 보안 엔지니어인 Christoph Kern이 AI 시대에 보안 내재화 설계가 진정으로 의미하는 바가 무엇인지 살펴봅니다. 내용 듣기

한 달에 두 번 발행되는 Cloud CISO Perspectives 게시물을 이메일로 받아보려면 뉴스레터 구독을 신청하세요. 보안과 관련된 Google Cloud의 새로운 소식을 들고 몇 주 후에 다시 돌아오겠습니다.

BlackLine에서 VPC 서비스 제어로 경계 정책 인텔리전스를 간소화하는 방법

Mon, 07 Sep 2026 22:00:00 +0000

VPC 서비스 제어(VPC-SC)를 통해 네트워크 수준의 경계를 설정하면 데이터 무단 반출, 도용된 계정, 내부자 위협으로부터 클라우드 환경을 보호하는 데 큰 도움이 됩니다.

오늘 Google Cloud에서는 운영 간소화에 큰 도움이 되는 VPC-SC의 새로운 정책 인텔리전스 기능을 소개합니다. 최신 버전의 VPC-SC 위반 분석 도구 및 위반 대시보드를 활용하면 정책 관리와 문제 해결을 간소화하여 보안 경계를 그 어느 때보다 효율적이고 쉽게 관리하고 최적화할 수 있습니다.

BlackLine의 사고 대응 프로세스 간소화 방법

재무 운영 관리 분야의 선도 기업인 BlackLine에서는 엄격한 보안 경계를 유지하기 위해 VPC-SC 정책 인텔리전스 솔루션을 도입했습니다. Fortune 500 기업의 절반 이상이 선택한 BlackLine은 고객의 민감한 재무 데이터를 보호하는 데 Google Cloud의 포괄적인 관리형 서비스 제품군과 내장된 보안 기능을 활용하고 있습니다.

VPC 서비스 제어는 BlackLine에서 Google Cloud 환경의 예방적 규정 준수 및 보안 제어를 실현하는 데 핵심적인 역할을 합니다. BlackLine은 이를 통해 강력한 보안 경계를 구축함으로써 데이터 무단 반출 위험을 완화하고 보안 수준이 높은 환경과 낮은 환경을 명확하게 분리하여 관리하고 있습니다.

이러한 복잡한 경계를 관리하는 일은 지속적인 과정입니다. VPC 서비스 제어 위반 분석 도구는 승인된 액세스 수준과 인그레스 및 이그레스 정책을 통해 보안 경계를 조정함으로써, BlackLine의 클라우드 인프라 관리자가 비즈니스의 변화하는 API 연결 요구사항에 유연하게 대응할 수 있도록 지원합니다.

VPC-SC 위반 오류 메시지에 포함된 문제 해결 토큰이나 고유 ID만 있으면 실패한 API 요청과 관련된 보안 주체와 대상 리소스를 식별하고 해당 API 요청이 BlackLine의 서비스 경계를 위반한 원인과 경위를 설명하는 상세 보고서를 생성할 수 있습니다. 데이터 추출을 위한 Cloud Logging SQL 쿼리를 작성할 필요도 없습니다.

위반 세부정보 보고서가 제공하는 명확한 액세스 컨텍스트와 활용 가능한 분석 정보는 위반 문제를 협력하여 해결하는 데 매우 귀중한 토대가 됩니다. 이는 서비스 경계 문제의 평균 해결 시간(MTTR)을 대폭 단축함으로써 BlackLine이 고객에게 더욱 집중하고 고객을 위한 혁신을 지속할 수 있도록 지원합니다.

경계 운영 수명 주기 간소화

Google Cloud의 새로운 정책 인텔리전스 도구인 VPC-SC 위반 분석 도구와 위반 대시보드는 실시간 모니터링과 능동적인 사고 대응을 간소화합니다. 이러한 도구는 Google Cloud 콘솔에서 명확하고 활용 가능한 분석 정보를 제공합니다. 이를 통해 향상된 속도와 자동화를 바탕으로 최소 권한 경계를 자신 있게 적용하고 액세스 거부 문제를 신속하게 해결할 수 있습니다.

위반 대시보드는 Google Cloud 조직 전체에서 발생한 모든 서비스 경계 위반을 단일 제어 창에 집계하고 시각화합니다. 이를 통해 팀은 추세를 파악하고 액세스 거부 급증을 식별할 수 있으며, 특정 경계, 프로젝트 또는 ID를 기준으로 위반을 필터링한 결과를 공유할 수도 있습니다.

위반 분석 도구는 위반 조사를 간소화하여 Cloud Logging을 쿼리하고 세부정보를 수동으로 조합할 필요가 없습니다. 대시보드에서 문제 해결 토큰을 클릭하거나 고유한 거부 ID를 입력하면 분석 도구가 ID, 소스, 대상, 트리거된 VPC-SC 규칙을 파악하여 해당 요청이 차단된 이유를 설명하는 보고서를 생성합니다. 이를 통해 기존 정책 규칙을 수정할지, 새로 생성할지를 신속히 결정하여 조치를 취할 수 있으며 결과적으로 사고 해결 시간을 대폭 단축할 수 있습니다.

새로운 VPC 서비스 제어 정책 인텔리전스 도구는 단순한 자동 로그 분석을 넘어 위반 사항을 통합해 보여주고 조사에 필요한 활용 가능한 분석 정보를 제공합니다. 이를 통해 보안 경계 배포와 관리를 더욱 간소화하고 관련 위험도 낮출 수 있습니다.

배포부터 정책 미세 조정까지 VPC 서비스 제어 수명 주기를 간소화합니다.

새로운 VPC-SC 문제 해결 도구를 사용하면 다음 작업을 더욱 쉽게 수행할 수 있습니다.

새 경계 테스트(배포): 위반 대시보드를 활용하여 서비스 경계의 영향을 시각화하는 초기 드라이 런 단계를 통해 프로덕션 트래픽에 영향을 미치기 전에 적용 결과가 정확하고 예측 가능한지 미리 검증할 수 있습니다. 보안 주체, 서비스 경계, 시행 유형 등에 대해 사전 빌드된 컨텍스트 필터를 사용하여 위반 사항을 필터링해 추적하고 해결할 수 있습니다.
경계 거부 추적(모니터링): 위반 대시보드는 경계 상태를 통합하여 보여주므로 보안 운영팀이 동적 에이전트 기반 액세스 거부를 포함한 현황을 실시간으로 모니터링할 수 있습니다.
이벤트 분류(조사): 위반 분석 도구는 모든 위반에 대해 ID, 소스, 대상, 작업 내역을 제공합니다. IAM(ID 및 액세스 관리) 권한, 리소스 계층 구조, 컨텍스트 평가를 상호 참조하여 어떤 규칙이 트리거되었는지 식별하므로 수작업에 드는 노력을 크게 줄여줍니다.
규칙 수정(정책 미세 조정): 위반 분석 도구는 구성 파일을 검색하는 대신 위반을 VPC-SC 정책의 관련 행에 직접 매핑합니다. 이를 통해 수작업을 줄이면서 정책을 더 빠르게 업데이트할 수 있습니다.

VPC 서비스 제어 위반 대시보드는 상세 보고서를 통해 경계 액세스 조사에 즉시 착수할 수 있도록 지원합니다. 여기에 위반 분석 도구를 병행하면 조사 과정이 한층 더 간소화됩니다.

핵심 VPC-SC 작업: 간편한 경계 적용

새로운 문제 해결 기능은 강력한 경계를 설계, 적용, 관리하는 VPC 서비스 제어의 기본적인 간편성을 토대로 구축되었습니다.

테스트 실행 모드를 활용하면 중요한 비즈니스 워크플로를 중단하지 않고도, 실제 관찰된 트래픽을 바탕으로 정확하고 컨텍스트에 맞는 인그레스 및 이그레스 규칙을 구축할 수 있습니다. 이처럼 액세스 패턴을 검증한 후에는 데이터를 기반으로 확신을 가지고 전체 적용 단계로 넘어갈 수 있습니다. 또한 범위 지정 정책을 사용하면 관리를 프로젝트 수준 관리자에게 직접 위임할 수 있어 경계 유지관리를 더욱 효율적이고 간편하게 수행하는 동시에 워크로드와 가장 가까운 팀에 권한을 부여할 수 있습니다.

시작하기

VPC 서비스 제어로 데이터 보안을 간소화하세요. 새로운 위반 분석 도구 및 위반 대시보드를 사용하면 사고 조사에 소요되는 시간을 단축하고 더 많은 시간을 클라우드 이니셔티브를 안전하게 확장하는 데 투자할 수 있습니다. 데이터는 가장 소중한 자산입니다. 제어 기능을 효과적으로 적용하면서도 관리가 간편한 보안 경계로 데이터를 보호하세요.

자세한 내용은 문서에서 VPC-SC 위반 분석 도구 및 위반 대시보드를 확인하고 시작해 보세요.

Cloud KMS의 양자 내성 키 가져오기 기능 발표

Sun, 06 Sep 2026 19:00:00 +0000

엔터프라이즈에서 멀티 클라우드 아키텍처를 채택하는 사례가 늘면서 BYOK (Bring Your Own Key)는 데이터 주권을 유지하고 중요한 클라우드 워크로드를 보호하는 데 있어 기본적인 축이 되었습니다. 동시에 양자 컴퓨팅이 빠르게 발전하면서 보안팀은 네트워크 전반에서 암호화 키를 안전하게 전송하는 방법을 재평가해야 합니다.

Cloud Key Management Service (Cloud KMS)의 양자 내성 디지털 서명 및 양자 내성 키 캡슐화 메커니즘 (KEM)에 관한 이전 발표에 이어 소프트웨어 기반 암호화 키를 위한 Cloud KMS의 양자 내성 키 가져오기 프리뷰를 발표하게 되어 기쁩니다.

업데이트된 양자 안전 BYOK 기능은 양자 내성 암호화 (PQC) 마이그레이션 타임라인의 다음 단계의 첫 번째 단계로, 암호화 관련 양자 컴퓨터 (CRQC)가 등장하기 전에 민감한 키를 보호하는 데 도움이 될 수 있습니다.

전송 중인 키를 보호하는 데 도움이 되는 양자 내성 키 가져오기를 도입하는 동시에 이제 정식 버전으로 제공되는 Cloud KMS PQC 인사이트를 통해 전반적인 양자 내성 보안 상황을 모니터링할 수 있습니다. 이 개략적인 시각화는 사용하는 알고리즘의 분류에 따라 비대칭 키를 보여주며, 향후 현대화를 계획하고 장기적인 복원력을 지원하는 데 도움이 될 수 있습니다.

위협: 선 저장, 후 해독 공격

기존의 키 가져오기 방식은 전송 중에 키를 래핑하기 위해 기존의 비대칭 암호화 표준에 의존합니다. 이러한 알고리즘은 현재의 위협에 성공적으로 대응하지만, 적이 가로채서 저장한 키를 잠재적으로 해독할 수 있는 실행 가능한 양자 컴퓨터가 등장하면 근본적으로 안전하지 않게 됩니다.

양자 내성 키 가져오기는 키를 양자 내성 봉투로 래핑하여 지금 저장, 나중에 복호화 (SNDL) 공격을 완화하는 데 도움이 됩니다.

키에 대한 양자 내성 봉투 빌드

이제 Cloud KMS에서 사용할 수 있는 양자 내성 전환 메커니즘은 하이브리드 공개 키 암호화 (HPKE)를 사용합니다. 새로운 가져오기 방식은 민감한 소프트웨어 키 자료를 양자 내성 전송 봉투로 래핑합니다. 이 프로세스는 기존 Cloud KMS API 워크플로에 통합되어 작업량을 최소화합니다.

작업 시작: 클라이언트는 Cloud KMS API를 통해 새로운 가져오기 작업을 만들고 양자 내성 HPKE 가져오기 방법을 요청합니다.
키 생성: Cloud KMS 서버는 양자 내성 KEM 비공개 키를 생성하고 클라이언트에 해당하는 공개 키를 노출합니다.
클라이언트 측 래핑: 지원되는 암호화 라이브러리 (예: Tink 또는 OpenSSL)를 사용하여 클라이언트가 HPKE Seal() 작업을 실행합니다. 이 작업은 공유 비밀번호를 설정하기 위해 공개 키를 캡슐화하고, HKDF-SHA256을 사용하여 임시 AES 키를 파생시키며, 대상 키 자료를 암호화합니다.
전송: 클라이언트는 캡슐화된 암호화 텍스트를 암호화된 키 자료와 직접 연결하여 이미 양자 내성 전송 중 데이터 보호 기능이 내장되어 있는 Cloud KMS 엔드포인트로 다시 전송합니다.
래핑 해제: Cloud KMS 서버는 래핑 키의 비공개 부분을 사용하여 HPKE Open() 작업을 실행하여 Cloud KMS 경계 내에서 키 자료를 안전하게 복호화하고 보호합니다.

KEM 레이어의 경우 X-Wing, ML-KEM-768 또는 ML-KEM-1024 중에서 선택할 수 있습니다. 키 파생 레이어는 HKDF-SHA-256을 활용하며 최종 대칭 래퍼는 표준 12바이트 nonce를 사용한 AES-256-GCM을 사용합니다.

가져오기 작업을 설정하고, 외부 암호화 라이브러리를 사용하여 로컬 키 자료를 준비하고, 양자 내성 솔루션을 관리하는 방법에 대해 자세히 알아보려면 Cloud KMS 양자 내성 키 가져오기 문서를 확인하세요.

Google Cloud의 PQC 여정에서 중요한 이정표

양자 내성 암호로의 전 세계적인 마이그레이션은 한 번에 하나의 이정표를 통과하는 마라톤과 같습니다. 지금 바로 첫 번째 양자 내성 키 가져오기 작업을 만들고 애플리케이션을 양자 내성으로 만드는 프로세스를 시작할 수 있습니다.

의견을 보내주시면 감사하겠습니다. Google Cloud에 문의하여 Google Cloud가 조직의 양자 내성 전략을 어떻게 지원할 수 있는지 알아보세요.

Cloud CISO Perspectives: AI 시대에도 보안 기본사항을 지키는 방법

Thu, 03 Sep 2026 21:00:00 +0000

2026년 8월 첫 번째 Cloud CISO Perspectives 뉴스레터에 오신 것을 환영합니다. 오늘은 크리스 베츠가 AI 시대에 보안 기본사항을 활용하는 것이 그 어느 때보다 중요한 이유를 설명합니다.

모든 Cloud CISO Perspectives 뉴스레터와 마찬가지로, 이 뉴스레터의 내용은 Google Cloud 블로그에 게시됩니다. 현재 웹사이트에서 이 페이지를 읽고 있는 경우, 이메일로 받아보려면 여기에서 구독을 신청해 주세요.

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AI 시대에 보안 기본사항을 강화하는 방법

크리스 베츠, Google Cloud CISO

AI가 공격자의 역량을 가속화함에 따라, 복원력과 취약점 사이의 주요 차별화 요소는 기본적인 강점이 됩니다. 기존 보안 기본사항이 쓸모없게 되었다는 것은 위험하고도 안타깝게도 흔한 오해입니다. CISO의 과제는 새로운 AI 기술을 안전하게 도입하는 동시에 필수적이고 효과적인 방어 관행을 확장하여 공격자의 속도에 맞춰 움직이는 것입니다.

공격자와 방어자 모두에게 AI는 최적화와 혁신을 위한 촉매제 역할을 해 왔습니다. 기존의 자동화는 반복적인 작업을 대규모로 수행할 수 있게 해 주었지만, AI는 양측 모두 대규모로 전례 없는 속도로 매우 구체적이고 맞춤화된 작업을 실행할 수 있게 해 줍니다.

이러한 기술을 종합적으로 사용하면 공격 표면을 줄이고 방어 AI가 비즈니스 지원 도구가 되는 데 필요한 심층적인 컨텍스트에 기여하며, AI 기반 방어를 성공적으로 수행하는 데 필요한 조건을 만들 수 있습니다.

위협이 거의 실시간으로 발전하는 것을 확인할 수 있습니다. 공격자는 악성 스크립트를 동적으로 생성하고 실행 중에 코드를 난독화하여 탐지를 회피하는 적시 AI를 통해 새로운 멀웨어를 배포하고 있습니다. 이들은 정교한 보이스 피싱과 딥페이크를 사용하여 신원 도용 및 비즈니스 이메일 침해를 시도합니다. 승인되지 않은 AI 도구로 인해 섀도 에이전트가 증가하는 현상도 나타나고 있습니다.

AI 기반 보안 위협에 대응하려면 현재의 보안 관행을 가속화하는 것 이상의 노력이 필요합니다. 보안 기반과 계층화된 방어 체계부터 다시 시작해야 합니다. 수년간 투자해 온 기본적인 사이버 보안 구성요소인 적절한 가드레일로 계층화된 방어를 구축하고 사용하는 것이 매우 중요합니다.

다중 인증 (MFA), 제로 트러스트 프레임워크, 일관된 시스템 패치, 포괄적인 감지 및 대응과 같은 기술을 통해 이러한 기반을 강화합니다. 이러한 기술은 공격 표면을 줄이고 방어 AI가 비즈니스 지원 도구로 기능하는 데 필요한 심층적인 컨텍스트를 제공하며, AI 기반 방어가 성공적으로 이루어지는 데 필요한 조건을 만듭니다.

취약점 관리 혁신

불과 몇 년 만에 취약점을 식별하고 수정하는 과정이 대부분 수작업으로 이루어지는 힘든 과정에서 AI 도구가 전례 없는 규모로 취약점을 발견하는 과정으로 진화했습니다. 또한 취약점 공격 시간도 사실상 사라졌습니다.

하지만 특히 오늘날의 취약점 규모를 고려할 때 취약점을 발견하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 시스템과 네트워크에 가장 심각한 영향을 미치는 문제를 먼저 해결하는 데 우선순위를 두어야 하며, 이를 위해서는 스마트한 완화 조치에 대한 신속한 대응이 필요합니다.

조직은 여러 모델을 사용하여 결함을 스캔한 다음 엔지니어가 프로덕션으로 빠르게 이동할 수 있는 고품질 코드 수정 사항을 제안하여 AI 위협 방어와 같은 기능을 활용합니다. AI를 사용하면 발견부터 테스트, 배포에 이르는 전체 소프트웨어 개발 수명 주기를 자동화하여 방어 태세를 위협보다 더 빠르게 발전시킬 수 있습니다.

위협 모델링 강화

또한 위협 모델링의 기본 개념이 큰 영향을 미치고 있습니다. 위협 모델링을 제대로 수행하려면 코드, 클라우드 아키텍처, 시스템 설계, 네트워크 경로에서 컨텍스트를 함께 가져와야 합니다.

쉬운 일은 아니지만 AI를 사용하면 데이터를 통합하여 일관된 그림을 그릴 수 있는 능력을 확장할 수 있습니다. 팀은 시스템 정보를 수집하고 위협을 열거하기 위해 멀티 AI 모델을 실험해 왔습니다.

6월에 말씀드린 것처럼 Google Cloud의 엔지니어링팀은 이제 에이전트 기반 보안 검토 파이프라인을 통해 제품 출시를 라우팅합니다. 고위험 지표는 자동으로 플래그가 지정되어 사람이 검토하며, 정적 위협 모델은 실시간으로 업데이트되는 동적 제품 자료로 대체되었습니다.

전략적 비즈니스 리더로서의 CISO

제가 아는 가장 효과적인 보안 리더는 단순한 기술자가 아니라 전략적인 비즈니스 리더입니다. AI 취약점에 대한 전 세계적인 관심이 높아지면서 사이버 보안이 이사회와 경영진의 주요 관심사로 떠올랐습니다.

이러한 가시성은 리더십을 발휘할 수 있는 기회입니다. CISO는 이사회부터 C급 임원, 매일 CISO를 바라보는 보안팀에 이르기까지 명확하게 소통하여 조직의 성장을 보호하면서 AI의 복잡성을 헤쳐나갈 수 있는 유능한 전략가로서의 능력을 입증해야 합니다.

보안 기본사항을 비즈니스 목표에 맞추고 AI를 사용하여 방어를 강화함으로써 조직을 안전하게 미래로 이끌 수 있습니다.

AI 시대에 강력한 보안 기반을 구축하고 유지하는 방법에 대해 자세히 알아보려면 최신 Defender’s Advantage: Cyber Snapshot 보고서를 읽어보세요.

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위협 인텔리전스 뉴스

에이전트형 소스 코드 검토를 통한 적대적 AI 선제적 대응: 방어자가 Google Cloud의 접근방식과 유사한 에이전트형 접근방식을 구현할 수 있도록 Google Cloud의 에이전트형 취약점 발견 도구 아키텍처의 세부정보를 처음으로 공유합니다. 또한 AVDH는 CodeMender의 지속적인 스캔과 함께 사용하여 2계층 방어 전략을 수립할 수 있습니다. 자세히 알아보기
2026년 상반기 클라우드 위협 하이라이트: 2026년 상반기에 Wiz의 연구팀과 CIRT팀은 수천 개의 클라우드 환경에 영향을 미치는 위협을 추적했습니다. 활동량이 눈에 띄게 증가했으며, 공급망 공격이 이전에는 볼 수 없었던 규모로 진행되고 개발자 툴체인과 AI 인프라가 심각한 관심을 끌었습니다. 자세히 알아보기
패키지 보호: 공급망 보안 침해 완화 가이드: GTIG와 Mandiant는 지난 몇 년 동안 진행 중인 오픈소스 소프트웨어 공급망 보안 침해 캠페인이 증가하고 있음을 추적해 왔습니다. 고객 지원을 통해 얻은 인사이트를 포함하여 소프트웨어 공급망을 보호하기 위한 완화 및 강화 권장사항을 소개합니다. 자세히 알아보기
금융 서비스 및 엔터프라이즈 클라우드 환경을 표적으로 삼는 멀티 브랜드 보이스 피싱 갈취: 원격 분석 및 인프라 분석에 따르면 UNC6671은 해체되지 않았습니다. 대신 Redact, Pink, Helix, Falcon을 비롯한 여러 갈취 전선에서 운영을 다각화했으며, 기업 직원을 표적으로 삼기 위해 계속해서 보이스 피싱에 의존하고 있습니다. 자세히 알아보기
공급망 공격으로 Keyv 및 cacheable npm 패키지 하이재킹: Wiz Research는 여러 keyv/cacheable npm 패키지에 영향을 미치는 진행 중인 소프트웨어 공급망 공격을 적극적으로 조사하고 있습니다. 자세히 알아보기
Metabase SQLi 내부: 실제 공격에 악용됨: Wiz는 AI로 Metabase CVE-2026-72898을 리버스 엔지니어링하여 방어를 가속화했습니다. 이 과정에서 얻은 교훈을 소개합니다. 자세히 알아보기

이번 달에 게시된 더 많은 위협 인텔리전스 사례를 보려면 Google Cloud 블로그를 확인하세요.

Google Cloud 팟캐스트 소개

Cloud Security 팟캐스트: Project Atlas, Wiz의 AI 취약점 연구에 대한 모든 것: Wiz의 취약점 연구 책임자인 Near Orfeld가 팀에서 클라우드 인프라의 영향력이 큰 제로데이 취약점을 발견하기 위해 다중 에이전트 AI 시스템을 사용하는 방법을 설명합니다. 내용 듣기
Cloud Security 팟캐스트: Google이 대규모로 취약점 클래스를 제거하는 방법: AI가 코드를 작성하고 아무도 검토할 시간이 없더라도 안전하게 유지되는 안전한 Google 규모의 엔터프라이즈를 위한 기반을 어떻게 구축할 수 있을까요? Google의 수석 보안 엔지니어인 크리스토프 커른이 AI 시대에 보안 내재화 설계가 실제로 무엇을 의미하는지 살펴봅니다. 내용 듣기

Cyber Snapshot 보고서: 도구 모음을 넘어 엔터프라이즈 복원력 구축

Tue, 01 Sep 2026 11:00:00 +0000

머신 속도로 전개되는 공격이 세간의 이목을 끌고 있지만, Mandiant의 현장 분석에 따르면 실제 성공한 침입의 대다수는 여전히 근본적인 인적, 구조적 오류에서 비롯된 것으로 나타났습니다.

이러한 운영상의 분열은 M-Trends 2026 보고서의 연구에서 분명하게 드러납니다. 보고서에 따르면 익스플로잇은 6년 연속으로 가장 흔한 초기 감염 벡터(32%)였으며, 보이스 피싱이 11%로 2위를 차지했고, 이전 보안 침해는 랜섬웨어 관련 이슈에서 가장 많이 확인된 벡터였습니다.

이러한 위협에 한발 앞서 대응하기 위해 리더는 예방 중심의 전략에서 벗어나, 침해는 언제든 발생할 수 있다는 가정하에 익스플로잇은 불가피한 것으로 인식하고 인텔리전스 주도의 지속적인 피드백 사이클을 통해 방어 체계를 운영하는 모델로 전환해야 합니다. 비즈니스 및 보안 리더는 복원력 전략을 설계 및 구현하고 교차 기능 팀을 교육하는 방식을 재고해야 합니다. 동시에 기술 부채와 조직 보안 문화도 체계적으로 해결해야 합니다.

이러한 현실에 팀이 잘 대처할 수 있도록 최신 Defender’s Advantage: Cyber Snapshot 보고서에서 조직의 잠재적 위기 상황도 충분히 통제 가능한 이슈로 다룰 수 있는 현장 분석 인사이트와 청사진을 선별해 제공합니다.

영향 범위를 제한하기 위한 아키텍처 강화

침입이 발생할 것이라는 사실을 받아들인다면 보안의 목표는 공격자를 차단하는 것에서 공격자의 영향을 억제하는 것으로 바뀝니다.

이제 랜섬웨어 운영자는 조직의 운영 복원 능력을 차단하고 협상 압박을 극대화하기 위해 가상화 하이퍼바이저, 백업 환경, 특별 액세스 관리 (PAM) Vault 등 복구 경로를 적극적으로 표적으로 삼고 있습니다. 아키텍처 강화를 위해서는 엄격한 사용자 인증 정보 분리 및 에어 갭 적용 격리된 복구 환경 (IRE)을 구현하여 프로덕션 네트워크의 보안 침해로 인해 백업이 손상되지 않도록 해야 합니다.

하지만 폭발 반경을 억제하려면 기존 데이터 센터를 넘어 임원진과 고가치 인력부터 시작하여 소프트 진입점을 보호해야 합니다. 공격자는 중요한 기업 인프라에 침입하기 위한 진입점으로 개인 기기, 홈 네트워크, 가족 구성원 등 개인 디지털 발자국을 점점 더 많이 표적으로 삼고 있습니다.

복원력 있는 보안 태세는 디지털 발자국 관리를 기존의 경영진 보호 프로그램과 통합하여 확장된 생태계를 보호하도록 확장되어야 합니다.

불가피한 위기에 대한 대비 강화

아키텍처 가드레일은 공격자의 물리적 도달 범위를 제한할 수 있지만, 조직이 얼마나 신속하게 대응하고 복구할 수 있는지는 인간의 준비성과 의사 결정에 달려 있는 경우가 많습니다.

이러한 역량은 직접 경험을 통해서만 구축할 수 있습니다. 정책이 성장을 장려할 수 있지만, 몰입형 학습과 멘토링을 통해 지원되는 '안전한 실패' 문화를 조성하면 팀이 고도의 압박감이 동반되는 사고에 효과적으로 대처할 수 있는 집단적 대응 역량을 기르는 데 도움이 될 수 있습니다.

적대자가 자동화를 수용함에 따라 이러한 인간의 준비 태세는 더욱더 시험대에 오르고 있습니다. Google Threat Intelligence Group (GTIG)의 최근 연구에서는 AI로 개발된 최초의 제로데이 취약점 공격이 식별되었습니다. 이러한 발견과 AI 기반 취약점 발견에 대한 업계의 집중적인 관심이 결합되어 많은 조직이 신속한 기술적 대응책을 찾게 되었습니다.

AI 지원 탐색은 방어자에게 고급 기술 역량을 제공하지만, 이러한 자동화된 도구를 사람과 프로세스를 조정하는 성숙하고 체계적인 프로그램에 통합해야 합니다. 팀은 원시 발견을 지속적인 위험 기반 준비 기능으로 전환하여 알림 피로를 극복하고 머신 속도 실행과 전략적 제어를 모두 달성할 수 있습니다.

지금 바로 방어자의 이점을 활성화하세요

기술만으로는 사이버 방어 성패를 결정지을 수 없습니다. 진정한 의미의 복원력은 팀의 대응력을 높이고, 아키텍처를 강화하며, 실전과 같은 압박 상황에서 보안 훈련을 지속하는 데서 나옵니다.

조직이 진화하는 위협에 자신 있게 대응하는 데 필요한 현장 분석 인사이트를 확보할 수 있도록 지금 바로 Defender’s Advantage: Cyber Snapshot Report, Issue 8의 사본을 다운로드하세요.

GKE에서 AI 공급망 보호: 자동화된 AI BOM을 위한 k8s-aibom 소개

Mon, 31 Aug 2026 22:00:00 +0000

보안팀은 섀도우 AI를 어떻게 관리해야 할까요? 개발자가 정식 등록 없이 배포한 워크로드는 조직에서 권한이 있는 Daemonset, 커널 수준 액세스, 수동 포드 사양 편집을 요구하여 개발 속도를 늦추고 안정성을 저해하는 것을 꺼리기 때문에 기존 보안 스캐너를 피하는 경우가 많습니다.

이러한 교착 상태를 타개하기 위해 Google은 오늘 k8s-aibom을 오픈소스화합니다. 이 경량의 권한 없는 Kubernetes 컨트롤러는 클러스터 API와 컨테이너 환경을 지속적으로 모니터링하여 실행 중인 AI 런타임 (예: vLLM 및 Triton)을 자동으로 감지하고 표준 CycloneDX Machine Learning Bill of Materials (ML-BOM)를 생성합니다.

워크로드가 공식적으로 등록되었는지 여부와 관계없이 런타임 실행에서 직접 자동화된 감사 등급 가시성을 제공함으로써 k8s-aibom은 개발자 통합 마찰 없이 팀이 AI 프로젝트를 파일럿에서 프로덕션으로 안전하게 이동하도록 도울 수 있습니다.

마찰 없는 아키텍처

k8s-aibom은 처음부터 완전한 가시성을 위한 CISO의 요구사항과 클러스터 안정성을 위한 SRE의 요구사항을 모두 충족하도록 설계되었습니다. k8s-aibom-system 네임스페이스에 권한이 없는 단일 배포로 배포됩니다. 개발자 마찰이 전혀 없습니다. 사이드카, eBPF 커널 모듈, 권한이 있는 DaemonSet이 필요하지 않으며 기존 개발자 포드 사양을 수정할 필요도 없습니다.

k8s-aibom은 AI 워크로드를 감시하고 BOM을 생성합니다.

검색 파이프라인은 다음 네 가지 명확한 단계를 거쳐 실행됩니다.

클러스터 워크로드 스크랩: 컨트롤러는 클러스터 전반에서 KServe 리소스, 배포, 스테이트풀셋, 데몬셋, 작업을 지속적으로 모니터링합니다.
AI 스택 식별: 고급 패턴 매칭은 컨테이너 이미지, 환경 변수, 명령줄 인수를 검사하여 서빙 런타임 (vLLM, Triton Inference Server, TGI, Ollama), 자율 에이전트 프레임워크 (LangChain, AutoGen, CrewAI), 벡터 데이터베이스 및 RAG 스토어 (Milvus, Qdrant, pgvector), 분산 학습 작업 및 평가 하네스를 감지합니다.
표준 매니페스트 생성: 컨트롤러는 발견된 아티팩트를 공식 OWASP CycloneDX 1.6 머신러닝 BOM (ML-BOM) 문서로 컴파일합니다.
싱크로 내보내기: 컨트롤러는 결과 ML-BOM을 클러스터 내 AIBOM 커스텀 리소스 (CR)의 커스텀 리소스 상태 (status.bomDocument)에 직접 연결하고 Google Cloud Storage 버킷 및 외부 웹훅 엔드포인트를 포함한 선택적 외부 싱크로 라우팅합니다.

애플리케이션팀은 포드 사양을 수정하거나, 사이드카 컨테이너를 삽입하거나, 지속적 통합 및 지속적 배포 (CI/CD) 파이프라인을 변경할 필요가 없습니다. 또한 k8s-aibom은 Kubernetes 클러스터 상태를 순수한 함수형 입력으로 취급합니다. 동일한 클러스터 입력은 바이트가 동일한 ML-BOM 문서를 생성합니다. 이 결정론적 속성 덕분에 k8s-aibom은 GitOps 워크플로에 이상적이며, 사이트 안정성 엔지니어 (SRE)는 AI 종속 항목이 드리프트될 때 정확한 차이를 수행하고 정확한 변경 감지 알림을 트리거할 수 있습니다.

기존 AIBOM 도구의 단점

많은 AI BOM 솔루션은 빌드 타임 스캐너를 제공하여 유휴 상태의 아티팩트에서 BOM을 생성합니다. 이러한 도구를 사용하면 배포할 코드를 추적할 수 있습니다.

상용 AI 보안 플랫폼은 클라우드 네이티브 보안 상황 관리로 그림을 확장하지만, 일반적으로 공급업체별 데이터 모델을 중심으로 형성된 외부 스캔을 통해 확장합니다. 이러한 도구 중 규정 준수 검토자, 보안 운영 (SecOps)팀, 플랫폼 엔지니어가 현재 실행 중인 항목, 연결된 항목, 이러한 주장을 검증하는 방법을 이해하는 데 도움이 되는 도구는 거의 없습니다.

이러한 격차를 해소하기 위해 k8s-aibom을 맞춤형으로 빌드했습니다. 이 도구는 아티팩트 스캔이 아닌 라이브 클러스터 관찰에서 BOM을 생성하고, 공급업체 독점 형식이 아닌 더 광범위한 OWASP 및 Open Source Security Foundation (OpenSSF) 공급망 생태계와 통합되는 표준 준수 CycloneDX 1.6 ML-BOM을 내보내며, 모든 준수 Kubernetes 클러스터에서 권한이 없는 컨트롤러로 실행됩니다. 따라서 기존 빌드 시간 및 상황 관리 도구를 대체하는 것이 아니라 보완하는 역할을 합니다.

신뢰 모델: 인텐트와 추론 분리

규정 준수 감사자와 SecOps 엔지니어에게 원시 원격 분석은 노이즈인 경우가 많습니다. 표준 모니터링 도구는 컨테이너가 실행 중임을 나타내지만 플랫폼 엔지니어가 AI 모델을 명시적으로 구성했는지 아니면 런타임에 자율 스크립트가 동적으로 가져왔는지 증명할 수는 없습니다. k8s-aibom은 결정론적 신뢰 모델을 통해 이러한 모호성을 해결하고 발견된 애셋을 고유한 등급으로 분류합니다.

선언됨: 고객 또는 개발자가 워크로드 구성에서 명시적으로 정의함 (예: --model meta-llama/Llama-2-7b와 같은 컨테이너 인수를 명시적으로 전달) '선언된' 신뢰도 감지는 명확한 인간의 의도를 나타냅니다.
추론됨: 컨트롤러의 패턴 매칭 엔진이 컨테이너 이미지, 환경 변수, 실행 프로필을 심층 검사하여 자율적으로 도출합니다. (예: ^vllm/.* 컨테이너 서명 식별)
해결되지 않음: 활성 AI가 감지되었지만 정확한 모델 파라미터, 가중치, 버전을 결정론적으로 설정할 수 없는 워크로드에 적용됩니다. '해결되지 않음' 신뢰 감지는 즉시 워크로드에 플래그를 지정하여 표적 보안 검토를 수행합니다.

이러한 구조화된 분류 체계를 통해 규정 준수 검토자는 명시적인 엔지니어링 의도와 머신 추론을 즉시 분리하여 감사 중에 반박할 수 없는 신뢰 체인을 구축할 수 있습니다.

불변성과 최소 권한: 감사 등급 보안 모델 빌드

감사자는 로그와 측정항목이 보안 침해된 노드나 권한이 상승된 관리자에 의해 수정, 삭제, 조작될 수 있기 때문에 표준 관측 가능성 원격 분석에 대해 여전히 깊은 회의감을 가지고 있습니다. k8s-aibom은 엄격한 최소 권한 격리 및 데이터 불변성을 기반으로 구축된 감사 등급 증거 추적을 설정합니다.

컨트롤러는 최소한의 Identity and Access Management (IAM) 워크로드 아이덴티티에 바인딩된 전용 Kubernetes 서비스 계정으로 작동합니다. BOM 레코드를 외부 스토리지 싱크에 쓸 수 있는 유일한 ID로 작동하며 roles/storage.objectCreator 권한만 필요합니다.

가장 엄격한 감사 및 증거 표준을 충족하기 위해 Google Cloud Storage 외부 싱크 구현은 객체 생성 시 DoesNotExist 선행 조건을 적용합니다. ML-BOM이 Cloud Storage 버킷에 작성되면 객체는 암호화 방식으로 불변이 됩니다.

보안 침해된 클러스터 행위자나 악성 워크로드에 의해 무단으로 덮어쓰거나 수정되거나 소급하여 조작될 수 없습니다. SecOps팀은 규제 기관에 제시된 이전 감사 로그가 클러스터 실행의 변경 불가능한 기록임을 절대적으로 확신할 수 있습니다.

거버넌스 준비 가속화: 글로벌 규제 프레임워크에 매핑

표준화된 CycloneDX 1.6 ML-BOM 생성을 자동화함으로써 k8s-aibom은 저수준 Kubernetes 런타임 상태와 고수준 거버넌스 프레임워크 사이의 격차를 직접적으로 해소합니다. 주요 글로벌 표준에 필수적인 실증적 기반 데이터를 제공하여 지연된 GKE AI 배포를 차단 해제합니다.

EU AI 법: 조직이 제12조 (지속적인 추적 가능성을 위한 자동화된 로깅 및 기록 보관) 및 제50조 (AI 시스템의 투명성 의무)를 준수하도록 지원하기 위해 설계되었습니다. 이 도구는 서빙 런타임과 에이전트 스택을 자동으로 분류하여 규정 준수 감사 중에 필요할 수 있는 기술적 증거를 간편하게 수집할 수 있도록 도와줍니다.
NIST AI 위험 관리 프레임워크 (AI RMF): 거버넌스, 매핑, 측정, 관리 기능을 지원하는 데 도움이 되는 지속적이고 경험적인 애셋 가시성을 제공하여 규정 준수 워크플로를 순전히 수동적인 검사에서 보다 자동화된 애셋 인벤토리 추적으로 전환하는 데 도움이 됩니다.
ISO/IEC 42001:AI 관리 시스템 애셋 검색 및 추적에 대한 규정 준수 노력을 지원하여 인벤토리 검증을 위해 수동 스프레드시트나 정기적인 스냅샷 감사에 의존하는 방식을 줄입니다.

시작하기

k8s-aibom과 같은 기술 솔루션이 CISO, 거버넌스, 위험 및 규정 준수팀, SecOps팀, 플랫폼 엔지니어, 개발자에게 영향을 미치는 섀도우 AI의 다각적인 문제를 완화하는 데 도움이 되는 경우는 드뭅니다.

컨트롤러를 검사하고 CRD 정의를 검토하며 오픈소스 k8s-aibom 프로젝트에 참여하려면 k8s-aibom GitHub 저장소를 방문하세요.

프리뷰 버전 출시: CodeMender로 소프트웨어 취약점 발견 및 수정

Mon, 31 Aug 2026 22:00:00 +0000

적대적 AI 위협이 코드에 대한 공격을 가속화함에 따라 보안팀은 코드 수정을 자동화하고 AI로 AI에 대응할 수 있는 머신 속도 방어로 이에 대응해야 합니다.

CodeMender는 Google Cloud의 관리형 코드 보안 에이전트입니다. 오늘부터 프리뷰로 코드 스캔 및 해결 기능을 직접 제공합니다.

CodeMender는 Gemini Enterprise Agent Platform을 통해 일반적으로 사용할 수 있는 모델에 대한 액세스를 제공하거나 AI Threat Defense의 핵심 구성요소로 배포할 수 있습니다.

CodeMender는 멀티모델 접근방식과도 일치하므로 비용, 속도, 심층 스캔 성능에 맞게 최적화할 수 있는 적절한 모델을 선택할 수 있습니다. 올해 말에는 서드 파티 프런티어 모델 옵션도 지원할 예정입니다.

Gemini Enterprise Agent Platform의 CodeMender 개요를 시청하세요.

CodeMender는 수동적인 스캔에서 자동화된 코드 수정으로 전환하고 제로데이 위험을 줄이는 데 도움이 됩니다. 개발 속도를 저하하지 않으면서 기존 코드 보안 문제를 검사하고 해결합니다.

최적의 모델을 배포합니다. 비용, 속도, 심층 스캔, 코딩 성능에 맞게 최적화할 수 있는 여러 모델 중에서 선택할 수 있습니다.
머신 규모의 해결 자동화. 이제 개발자를 참여시키면서 수동 검증 및 패치로 인한 해결 병목 현상을 제거할 수 있습니다.
익스플로잇 가능성에 따라 수정사항의 우선순위를 지정합니다. 개념 증명 익스플로잇을 실행하고 시뮬레이션을 수행하여 코드의 취약점이 익스플로잇 가능한지 확인하고, 가장 중요한 문제를 먼저 수정하는 데 리소스의 우선순위를 지정할 수 있습니다.

AI로 취약점 찾기 및 수정

Google DeepMind의 선구적인 AI 연구를 기반으로 탄생한 CodeMender는 취약점 관리를 수동 병목 현상에서 자율적인 고속 시스템으로 전환합니다. 개발자와 보안 실무자는 자동으로 소프트웨어의 결함을 스캔하고, 실행 가능한 취약점 공격으로 결함을 검증하고, 테스트된 코드 수정으로 결함을 해결할 수 있습니다.

"Salesforce는 신뢰를 최우선 가치로 삼고 있으며, 고객 데이터를 보호하기 위해 위험을 발견, 검증, 완화하는 방법에 대한 기준을 지속적으로 높이고 있습니다. CodeMender는 검증된 취약점에서 테스트된 수정 사항에 이르는 경로를 가속화하여 보안 수명 주기의 중요한 부분에 AI를 도입합니다. AI가 위협 환경을 재편하는 상황에서 이러한 기능은 복원력을 강화하고 고객이 자신 있게 혁신을 지속할 수 있도록 지원합니다."라고 Salesforce의 CISO인 Iain Mulholland는 말합니다.

"CodeMender는 다른 AI 기반 도구에서 완전히 놓친 중요한 취약점을 일관되게 식별했습니다. 이 도구는 이론적인 결함만 찾는 것이 아니라 즉각적인 위험을 입증하고 핵심 비즈니스 로직을 방해하지 않으면서 환경을 보호하는 검증된 표적 수정사항을 제공합니다."라고 Robinhood의 보안 운영 책임자인 Scott Ponte는 말합니다.

Palo Alto Networks CTO실의 수석 AI 엔지니어인 Ashwin Kannan은 "CodeMender는 빠르고 포괄적이며 감지부터 수정까지의 루프를 닫는 데 진정으로 야심찬 도구로, 팀이 속도를 늦추지 않고도 소프트웨어 공급망을 보호할 수 있도록 지원합니다."라고 말합니다.

CodeMender 에이전트 작동 방식

CodeMender의 하네스는 최신 에이전트 기술, 보안 도구, 시스템 프롬프트를 포함한 최신 Google DeepMind 연구로 지속적으로 업데이트되도록 미세 조정되었습니다.

안전한 설계의 Agent Platform에서 작동하는 CodeMender는 VPC를 통한 안전한 트래픽 라우팅, 데이터 격리 및 암호화, 소스 코드 데이터의 보관 기간 0일 등 엔터프라이즈급의 내장된 거버넌스 및 보안 가드레일로 보호됩니다.

에이전트로서 기존의 지속적 통합 및 지속적 배포 (CI/CD) 워크플로와 통합하거나 경량 명령줄 인터페이스 (CLI) 클라이언트를 사용하여 로컬 개발자 환경에서 직접 실행할 수 있습니다.

또한 CodeMender를 구성하여 사용자가 관리하는 샌드박스에서 코드를 스캔하고 분석할 수도 있습니다. 에이전트는 코드 저장소에 연결되고 VS Code 및 Antigravity와 같은 개발자 도구와 함께 작동하여 퍼스트 파티, 오픈소스, 서드 파티 소프트웨어를 안전하게 분석합니다.

스캔: 유연한 모델 스캔으로 숨겨진 취약점 찾기

CodeMender는 주요 취약점 클래스를 스캔하고 소프트웨어 저장소와 애플리케이션의 고유한 컨텍스트, 목표, 기능을 이해합니다.

스캔: 새로운 취약점을 발견하고 심각도와 유형별로 분류합니다.

보안 컨텍스트가 포함된 CodeMender의 하네스는 정적 스캔과 모델 전용 스캔에서 놓치는 정교한 취약점을 발견하는 데 도움이 됩니다. 이러한 스캔은 메모리 손상, 삽입, 웹 보안 문제, 암호화 결함, 안전하지 않은 데이터 처리와 같이 찾기 어려운 취약점을 찾습니다. CodeMender는 C/C++, Go, Java, Python, Ruby, Rust, TypeScript 등 일반적인 소프트웨어 언어를 지원합니다.

검증: 취약점 공격을 시뮬레이션하고 검증하여 노이즈 감소

CodeMender는 취약점을 수정하기 전에 취약점이 합법적인 위험을 나타낸다는 것을 증명하여 알림 피로와 거짓양성을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 에이전트는 고객이 관리하는 격리된 샌드박스에서 빌드하고 실행하는 익스플로잇 코드로 공격을 시뮬레이션하여 정적 코드 패턴 분석을 넘어섭니다.

검증: 검증 계획을 수립하고 샌드박스 환경에서 취약점을 빌드하고 테스트합니다.

에이전트는 이 개념 증명 취약점을 사용하여 보안 결함이 합법적인 위험을 초래하는지 확인합니다. 이 중요한 검증 단계를 통해 보안 실무자와 개발자는 거짓양성을 제거하여 검증된 위험에 우선순위를 지정할 수 있습니다.

수정: 코드 수정사항을 자동으로 생성하고 테스트

위험한 보안 결함을 식별하는 것은 절반의 성공일 뿐입니다. 취약점이 확인되면 CodeMender가 자동으로 안전한 패치를 생성하여 문제를 해결합니다. 수정사항은 개발자 도구에서 직접 코드 차이로 제공되므로 기존 개발 워크플로에 통합할 수 있습니다.

수정: 개발자 검토 및 승인을 위해 코드 차이와 함께 코드 수정사항을 생성하고 테스트합니다.

CodeMender는 LLM-as-a-judge를 사용하여 기존 애플리케이션 기능을 방해하지 않도록 수정 사항을 더욱 강화합니다. CodeMender가 코드베이스의 고유한 코딩 규칙과 스타일에 맞는 코드를 생성하도록 컨텍스트를 제공할 수도 있습니다. 개발자는 모든 권한을 유지하며, 코드가 저장소에 커밋되기 전에 CodeMender의 패치를 수동으로 검토하고 승인합니다.

AI Threat Defense의 CodeMender

AI 위협 방어의 일부로 활용되는 Wiz는 에이전트형 애플리케이션 보안을 조정하여 애플리케이션을 분석하고 조사 우선순위를 지정합니다. CodeMender를 호출하여 코드를 스캔하고 (출시 예정), 배포 컨텍스트를 사용하여 Wiz 보안 그래프 내의 발견 항목을 보강하며, AI 침투 시험을 위해 Wiz Red Agent를 트리거하여 익스플로잇 가능성을 증명함으로써 팀이 가장 위험한 취약점에 집중할 수 있도록 합니다.

AI Threat Defense는 Wiz를 통해 CodeMender를 호출하여 코드를 스캔하고, 발견 항목을 보강하고, AI 침투 시험을 트리거합니다.

Wiz는 AI Threat Defense에서 해결을 관리하고 확장하는 커맨드 센터 역할을 합니다. Wiz Green Agent는 CodeMender가 보안 그래프의 애플리케이션 컨텍스트로 보강된 충실도 높은 패치를 생성하고 테스트하도록 지시하여 이 수명 주기를 조정합니다. 이 워크플로를 통해 팀은 전례 없는 속도와 정밀도로 복잡한 취약점을 해결할 수 있습니다.

CodeMender 시작하기

Google Cloud의 멀티모델 접근방식에 따라 CodeMender는 비용, 속도, 심층 스캔 성능에 맞게 최적화하는 데 도움이 됩니다.

정식 버전으로 출시된 Gemini 모델과 함께 Agent Platform을 통해 CodeMender를 사용하거나 AI Threat Defense의 핵심 구성요소로 배포할 수 있습니다.

별도로 Gemini 3.5 Flash Cyber가 탑재된 CodeMender는 소수의 정부 및 신뢰할 수 있는 파트너에게만 제공됩니다. 향후 액세스 권한을 확대할 계획입니다.

CodeMender는 코드가 프로덕션에 도달하기 전에 자율적으로 보호, 검증, 패치되는 미래, 즉 지속적인 자가 치유 에이전트 소프트웨어 개발 수명 주기를 향한 중요한 단계입니다.

CodeMender에 대해 자세히 알아보고 문서를 검토하려면 여기를 참고하세요.

Cloud CISO Perspectives: AI가 심층적인 컨텍스트를 활용하여 방어자에게 이점을 제공하는 방법

Mon, 31 Aug 2026 22:00:00 +0000

2026년 7월 첫 번째 Cloud CISO Perspectives 뉴스레터에 오신 것을 환영합니다. Google Cloud COO 겸 보안 제품 부문 사장인 프랜시스 드수자가 방어자의 AI 이점을 창출하는 데 있어 심층적인 컨텍스트가 수행하는 중요한 역할을 설명합니다.

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AI가 심층적인 컨텍스트를 활용하여 방어자에게 이점을 제공하는 방법

프랜시스 드수자, Google Cloud COO 겸 보안 제품 부문 사장

프랜시스 드수자, Google Cloud COO 겸 보안 제품 부문 사장

공격자가 AI로 헤드라인을 장식하고 있지만 방어자에게는 뚜렷하고 강력한 이점이 있습니다.

AI는 사이버 위협 환경을 빠르게 변화시키고 있으며, 공격의 규모, 속도, 정교함에 전례 없는 변화를 가져오고 있습니다. 최근 Google Threat Intelligence Group은 AI로만 빌드된 제로데이 취약점 공격의 첫 번째 알려진 사례라는 중요한 이정표를 기록했습니다. Google Cloud는 이들의 계획을 성공적으로 방해하고 출시 전에 취약점을 패치했지만, 이는 우리가 맞서 싸워야 하는 대상이 무엇인지 정확히 보여줍니다.

AI 에이전트를 사용하면 공격이 머신 속도로 가속화됩니다. 공격의 1단계와 2단계 사이의 핸드오프 시간은 과거에는 8시간이었지만 현재는 22초에 불과합니다.

사이버 보안에는 적은 한 번만 성공하면 되지만 방어자는 매번 성공해야 한다는 오래된 말이 있습니다. 이것이 바로 공격자의 이점입니다.

하지만 AI는 심층적인 컨텍스트를 기반으로 한 결정적인 방어자의 이점을 제공하여 이러한 규칙을 다시 쓰고 있습니다.

AI 시대: 공격자 프로필 vs. 방어자의 이점

측면	공격자 프로필	방어자의 이점
공개 상태	외부에서 내부로의 프로빙에 국한됨, 진입 시 엔터프라이즈 컨텍스트가 거의 없음	내부에서 외부로 향하는 컨텍스트를 완벽하게 파악하고 정확한 애셋 위치, 애플리케이션 동작, 팀 소유권을 알고 있습니다.
운영 속도	멀티 에이전트 핸드오프를 22초 만에 실행합니다.	머신 속도 방어, 선제적 완화 (예: Morgan Stanley의 90초 해결)
코어 전술	멀티모달 피싱, 딥페이크, AI로 빌드된 제로데이 취약점 공격, 모델 포이즈닝	폐쇄 루프 방어, 지속적인 노출 매핑, 가속화된 코드 패치

통합 청사진: Google AI Threat Defense

이전에는 엔터프라이즈 컨텍스트 데이터가 연결되지 않은 보안 도구 전반에 분산되어 있었습니다. 이제 AI를 통해 방어자는 이 풍부한 데이터를 통합된 상시 가동 자율 방어로 종합할 수 있습니다.

Google은 Google의 보안 기능을 하나의 플랫폼으로 결합하기 위해 Google AI Threat Defense를 빌드했습니다. 이 플랫폼에는 Gemini의 고급 추론, Wiz의 컨텍스트 클라우드 기능, CodeMender의 코드 수준 수정 기능, Mandiant의 일선 인텔리전스가 포함되어 있습니다.

Google Cloud의 플랫폼은 지속적인 4단계 프레임워크를 통해 취약점 관리를 혁신합니다.

단계	기술 및 조치	기업에 제공하는 전략적 가치
1. 준비	Wiz를 사용하여 노출된 애플리케이션, API, ID, 런타임 환경을 매핑합니다. Wiz Red Agent로 공격 경로를 시뮬레이션합니다.	취약점이 프로덕션에 영향을 미치기 전에 인터넷 연결 가능성을 줄이도록 기반을 강화합니다.
2. 검사 및 우선순위 지정	광범위한 적용 범위에는 가벼운 모델을 사용하고 위험도가 높은 애셋의 심층 분석에는 Gemini 프런티어 모델을 사용하여 멀티 모델 스캔을 실행합니다.	토큰당 최적의 비용을 포함하여 심층적인 컨텍스트 기반 위험 검증으로 대규모 알림 목록을 대체합니다.
3. 해결	개발자 IDE/CLI 내에 CodeMender를 배포하여 검증된 코드 수정사항을 자동 생성합니다.	느리고 수동적인 패치를 자율적인 코드 수준의 해결 및 메모리 안전 마이그레이션으로 대체합니다.
4. 모니터링	Wiz에 연결된 AI 에이전트를 배포하여 네트워크, ID, 애플리케이션 원격 분석 전반에서 취약점과 이상 징후를 헌팅합니다. Google Security Operations와 함께 사용하면 알려지지 않은 위협을 빠르게 추적할 수 있습니다.	패치할 수 없는 환경에 대한 제로데이 대응 및 위협에 대해 머신 속도 런타임 감지를 설정합니다.

프로덕션에 도달하기 전에 취약점을 차단하기 위해 Morgan Stanley는 Google Cloud 및 Wiz와 협력하여 AI Threat Defense 프레임워크의 핵심 원칙인 준비, 스캔, 해결, 모니터링에 따라 전략을 조정했습니다. Morgan Stanley는 이 통합 청사진으로 파편화된 도구를 대체하여 위협 감지 평균 시간을 99.9% 단축하고, 45분의 대응 시간에서 90초 이내의 선제적 완화로 전환했습니다.

Google Cloud x Morgan Stanley: AI 시대의 위협 방어 재정의

전략적 인간 감독 유지

인간의 속도로는 자동화된 위협에 대응할 수 없지만, 인간의 관리는 여전히 필수적입니다. 자율 AI 에이전트를 지원하는 인간 팀과 직접 연결합니다. 예를 들어 Wiz에서는 Red 에이전트가 침투 테스트를 자동화하고, Blue 에이전트가 위협 조사를 주도하며, Green 에이전트가 클라우드 해결을 가속화합니다.

모든 AI 대화는 보안 대화입니다. 즉, AI 인프라를 보호하려면 처음부터 빌드해야 하며 나중에 추가해서는 안 됩니다.

이를 통해 인간의 감독하에 자율성을 보장하여 엔지니어링팀과 보안팀이 속도를 늦추지 않고 백로그를 제거하고 소프트웨어 개발 수명 주기를 보호할 수 있습니다.

다음 단계: AI 네이티브, 에이전트 기반 인프라

방어자의 이점은 외부 위협뿐만 아니라 섀도우 AI, 무단 에이전트와 같은 내부 위험으로부터 환경을 보호하는 데서 시작됩니다. 직원이 IT 감독 외부에서 모델을 다운로드하고 에이전트를 배포하면 논리 위반과 데이터 포이즈닝 위험이 발생합니다.

이를 방지하는 핵심은 AI에 제로 트러스트를 적용하고 팀을 적절한 거버넌스를 갖춘 승인된 아키텍처로 안내하는 것입니다. 모든 AI 대화는 보안 대화입니다. 즉, AI 인프라를 보호하려면 처음부터 빌드해야 하며 나중에 추가해서는 안 됩니다.

Google에서 보안은 단순히 추가된 레이어가 아니라 기반입니다. 기본적으로 안전한 Google의 아키텍처는 매일 150억 개에 가까운 원치 않는 이메일을 자동으로 차단하고 수십억 명의 사용자를 보호합니다.

위협 환경이 성숙해짐에 따라 자동화된 공격자를 능가하려면 AI 네이티브 및 에이전트 기반으로 처음부터 빌드된 플랫폼이 필요합니다.

AI로 AI에 맞서세요. Google AI Threat Defense로 소프트웨어 수명 주기를 보호하는 방법을 자세히 알아보세요.

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최신 소식 요약

다음은 이번 달까지 Google Cloud 보안팀에서 제공한 업데이트, 제품, 서비스, 리소스 관련 최신 소식입니다.

SecOps를 위한 FinOps: 에이전트형 SOC를 가치에 맞게 최적화하는 방법: AI 도입 시 복원력을 높이려면, CISO는 컴퓨팅 비용을 제어하면서 위협 차단 효과를 극대화하는 체계적인 'SecOps를 위한 FinOps' 청사진을 개발해야 합니다. 그 방법을 확인해 보세요 자세히 알아보기
새로운 IDC 연구: Mandiant가 보안을 경쟁 우위로 전환하는 방법: 새로운 IDC 비즈니스 가치 백서에 따르면 Mandiant 컨설팅을 통해 평균 430만 달러를 절감하고 3년 동안 268% 의 ROI를 달성할 수 있습니다. 자세히 알아보기
Google Threat Intelligence 및 Wiz ASM을 통한 선제적 보안 추진, 위험 우선순위 지정: 실제 노출을 실시간 공격자 활동과 매칭할 수 있도록 Google Threat Intelligence를 Wiz Attack Surface Management와 통합하기 시작했습니다. 자세히 알아보기
에이전트로 가속화: 소프트웨어 정의 차량 보호: Google Cloud와 Valtech는 SDV를 더 잘 지원하고 보호하기 위해 확장성이 뛰어난 AI 기반 커넥티드 차량 플랫폼인 Nexus SDV를 공동 개발했습니다. 자세히 알아보기
Gemini Startup Forum에 참여하는 33개 사이버 보안 스타트업을 만나보세요: Google for Startups의 대표 프로그램인 Gemini Startup Forum: 사이버 보안에서 33개의 선구적인 스타트업을 처음으로 선정했습니다. 자세히 알아보기
자동화된 AI BOM을 위한 GKE의 k8s-aibom 소개: Google Cloud는 환경을 지속적으로 모니터링하여 AI 런타임을 감지하고 표준 ML-BOM을 생성하는 Kubernetes 컨트롤러인 k8s-aibom을 오픈소스화하고 있습니다. 자세히 알아보기
BGP 경로 정책: 고객 수요 기준 상위 3가지 사용 사례: 2025년 이후 등장한 Cloud Router BGP 경로 정책의 가장 영향력 있는 3가지 사용 사례를 자세히 설명합니다. 자세히 알아보기
중요 서드 파티로서 영국 금융 부문의 복원력에 기여: 영국 재무부는 CTP 체제에 따라 Google Cloud EMEA를 영국 금융 부문의 중요 서드 파티 (CTP)로 지정했습니다. 이러한 기능이 어떤 도움이 되는지 살펴보겠습니다. 자세히 알아보기
Google Cloud, 네덜란드 DPIA 승인을 통해 EU 공공 부문 조직에 더 안전한 선택권 제공: Google Cloud는 EU 공공 부문에서 데이터 보호가 필수 요건임을 잘 알고 있습니다. 이번에 중요한 이정표를 세우면서 이러한 약속을 더욱 굳건히 하게 되어 기쁩니다. 자세히 알아보기
보안 대시보드에 IaC 적용 범위가 있어야 하는 이유: 인프라의 얼마나 많은 부분이 제어되고 추적 가능하며 신속한 해결을 위해 준비되었는지 보여주는 유입경로로서 코드형 인프라 적용 범위를 재고합니다. 자세히 알아보기
ProdSec 플레이북 내부: 엔드 투 엔드 클라우드 보안을 위한 Wiz 운영: 인프라의 얼마나 많은 부분이 관리되고 추적 가능하며 신속한 해결을 위해 준비되었는지 보여주는 유입경로로서 코드형 인프라 적용 범위를 재고합니다. 자세히 알아보기
Wiz MCP로 AI 보안 에이전트 빌드: 신뢰할 수 있는 보안 컨텍스트, Wiz AI 에이전트, Wiz AI 기술로 AI 기반 보안을 강화하세요. 자세히 알아보기

이번 달에 게시된 더 많은 보안 사례를 보려면 Google Cloud 블로그를 확인하세요.

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위협 인텔리전스 뉴스

친러시아 영향력 생태계의 동인, 역학, 적용 사례: 러시아가 우크라이나를 전면 침공한 지 4년이 지난 지금, 친러시아 영향력 생태계는 전쟁 도구에서 다시 글로벌 전략 자산으로 진화했습니다. 생태계의 이질적인 구성요소는 상호 연결되어 있어 제한된 범위의 중단에 대한 복원력이 높습니다. 이는 방어자가 친러시아 영향력 위협을 완화하기 위해 고려해야 할 요소입니다. 자세히 알아보기
악의적인 주거용 프록시 네트워크에 대한 Google의 지속적인 방해: Google은 FBI, Lumen 등과 협력하여 Popa라고도 알려진 NetNut 주거용 프록시 네트워크에 대해 조치를 취했습니다. 이 조치는 2026년 1월에 이루어진 IPIDEA 프록시 네트워크의 방해를 기반으로 하며, 악의적인 주거용 프록시 네트워크를 해체하려는 Google의 목표를 이어가는 것입니다. 자세히 알아보기
GhostApproval: AI 코딩 어시스턴트의 신뢰 경계 격차: Wiz가 최신 AI 코딩 어시스턴트에서 카테고리 수준의 사각지대를 발견한 방법과 인간 중심의 안전 모델이 이 고전적인 위협에 실패하는 이유를 알아보세요. 자세히 알아보기
Turla의 인텔리전스 수집 장치에 추가된 최신 기능: Google Threat Intelligence Group (GTIG)은 2022년 12월부터 러시아와 연계된 공격자이자 가장 오래된 사이버 스파이 그룹 중 하나인 Turla가 지속적으로 개발하고 배포한 .NET 백도어인 STOCKSTAY에 대한 심층 분석을 수행했습니다. 이 그룹을 지속적으로 추적하는 과정에서 STOCKSTAY 분석 개요, 주요 개발 및 운영 관찰 타임라인, KAZUAR와의 유사점을 자세히 제공하여 Turla의 무기고에 추가된 이 새로운 기능을 맥락화합니다. 자세히 알아보기
머신 DPAPI를 통한 활성 ADFS 서명 키 복구: 최근 레드팀 참여 중에 Mandiant는 ADFS 인증서가 수동으로 순환될 때 구성 드리프트로 인해 활성 서명 키가 머신 DPAPI에 노출될 수 있음을 발견했습니다. 이에 대한 방어 방법을 소개합니다. 자세히 알아보기

이번 달에 게시된 더 많은 위협 인텔리전스 사례를 보려면 Google Cloud 블로그를 확인하세요.

Google Cloud 팟캐스트 소개

Cloud Security 팟캐스트: AI-pilled, solo vibe-coded, Clickhouse-based SIEM 빌드: Nano의 창립자인 Dan Lussier가 연말연시 휴가 기간에 처음부터 SIEM 전체를 바이브 코딩한 방법을 설명합니다. 내용 듣기
Cloud Security 팟캐스트: NSA를 이끌고 세계를 방어하는 데서 얻은 확장 교훈: Morgan Adamski는 공공-민간 파트너십과 클라우드 인프라로의 전환이 인텔리전스 공유 개선과 집단적 신뢰를 통해 사이버 보안 방어를 어떻게 혁신했는지 논의합니다. 내용 듣기
Cloud Security 팟캐스트: Closest alligator to the canoe: How transforming the SOC became P0 for Lloyds Bank: Lloyds Bank의 최고 보안 책임자인 Matt Row가 은행의 디지털 혁신 전략을 설명하면서 보안 운영 센터를 현대화하여 사람이 검토하는 알림을 20배 줄인 방법을 강조합니다. 내용 듣기
방어자의 이점: 인간-기계 협업 및 일선 위협 인텔리전스 워크플로에 AI 적용: GTIG의 일선 인텔리전스 운영 AI 리드인 Jake Nicastro가 자신의 팀이 단순한 프롬프트 엔지니어링에서 보다 진보된 에이전트형 워크플로로 전환하고 인간-기계 협업 모델에 집중하는 방법을 자세히 설명합니다. 내용 듣기

Gemini Startup Forum에 참여하는 33개 사이버 보안 스타트업을 만나 보세요

Mon, 31 Aug 2026 06:00:00 +0000

스타트업은 세계에서 가장 복잡한 과제를 해결하는 데 앞장서고 있으며, 특히 새로운 아이디어와 적응력이 항상 필요한 사이버 보안 분야에서 두각을 나타내고 있습니다. 이러한 기업은 AI를 강력한 도구로 활용하여 영향력을 확대하고 있습니다.

Google은 차세대 AI 기반 사이버 보안 스타트업을 지원하는 것이 전 세계에 긍정적인 영향을 미칠 것이라고 믿습니다. 오늘은 Google for Startups의 대표 프로그램인 Gemini Startup Forum: Cybersecurity에서 33개의 선도적인 스타트업을 처음으로 선정했다는 소식을 전해드립니다. 이 독점 포럼은 중요한 영역을 다루고 사이버 보안에 AI를 통합하는 방법에 대해 심도 있는 대화를 나누기 위해 마련되었습니다.

모든 스타트업은 Google DeepMind, Google Cloud, Wiz의 AI 및 사이버 보안 전문가와 함께 로드맵을 작성할 수 있습니다. 올해의 코호트는 자율 에이전트 보호부터 포스트 퀀텀 암호화에 이르기까지 6가지 전문 분야로 구성되어 있습니다.

AI 에이전트 보안 및 거버넌스

Capsule Security (이스라엘): 자율 AI 에이전트를 위한 런타임 보호 및 행동 모니터링을 제공합니다. 이 플랫폼은 에이전트 활동, API 호출, 도구 사용을 실시간으로 추적하여 SaaS (Software-as-a-Service) 및 엔드포인트 에이전트 전반에서 무단 작업과 데이터 무단 반출을 방지합니다.
Evoke Security (미국): AI 에이전트를 위해 설계된 엔드포인트 감지 및 대응 (EDR) 플랫폼으로 기능합니다. 엔드포인트 센서를 배포하여 위험한 에이전트 구성을 스캔하고, 런타임 동작을 모니터링하며, 승인되지 않은 스킬 실행을 차단합니다.
Manifold Security (미국): 그래프 분석과 런타임 모니터링을 사용하여 AI 에이전트에 대한 에이전트 없는 감지 및 대응을 제공합니다. 개방형 텔레메트리와 API 후크를 활용하여 플랫폼은 로컬 머신에 소프트웨어를 설치하지 않고도 에이전트 동작과 연결을 매핑하여 이상치를 식별합니다.
Mirror Security (아일랜드): 완전 동형 암호화를 사용하여 AI 워크로드의 사용 중 데이터 보호를 전문으로 합니다. 이 플랫폼을 사용하면 기업이 암호화된 데이터를 복호화하지 않고도 모델 추론, 데이터베이스 검색, 에이전트 통신을 직접 수행할 수 있습니다.
Onyx Security (이스라엘): 엔터프라이즈 환경 전반에서 자율형 AI 에이전트를 검색, 관리, 모니터링할 수 있는 AI 컨트롤 플레인을 제공합니다. 이 플랫폼은 에이전트 보안 상황을 분석하고, 세션 토큰 스트림을 추적하며, 모델 메시를 사용하여 문맥 인지 규정 준수 정책을 적용합니다.
Refractal (영국): 엔터프라이즈 AI 에이전트를 모니터링하고 제어하기 위한 런타임 보안 및 거버넌스, 위험, 규정 준수 (GRC) 인프라를 빌드합니다. 에이전트 작업을 가로채서 조직 정책 및 유럽 규정을 기준으로 평가하고 암호화된 감사 로그를 생성합니다.
Unbound Security (미국): 개발자 중심 코딩 에이전트에 대한 가시성과 거버넌스를 제공하는 에이전트 액세스 보안 브로커 (AASB) 역할을 합니다. 엔드포인트 후크를 배포하여 터미널 명령어를 모니터링하고 사용자 ID 및 그룹 권한을 기반으로 에이전트 작업을 제한합니다.
XOR (미국): AI 모델이 자체적으로 보안 결함을 찾아 수정할 수 있도록 강화 학습 학습 데이터와 환경을 생성합니다. 이 회사는 개발자가 보안 코딩 에이전트를 학습시키는 데 사용하는 검증된 작업 궤적과 벤치마크를 제공합니다.

애플리케이션 보안 및 취약점 관리

Aisy (영국): 공격자의 관점에서 엔터프라이즈 환경을 모델링하여 취약점 해결의 우선순위를 정합니다. 이 플랫폼은 외부 공격 표면을 매핑하고, 관련 애셋을 비즈니스 중심의 위협 모델로 그룹화하며, 중요한 취약점 공격 체인을 식별합니다.
Alt Security (이스라엘): 자율형 AI 에이전트를 사용하여 보안 테스트를 수행하는 에이전트 침투 시험 플랫폼을 개발합니다. 이 시스템은 정찰을 자동화하고, 취약점 발견 결과를 연결하여 중요한 비즈니스 위험을 식별하며, 샌드박스 환경에서 익스플로잇을 검증합니다.
Arcjet (미국): SDK를 통해 개발자 코드베이스 내에서 기본적으로 실행되는 애플리케이션 보안을 제공합니다. 이 플랫폼은 코드베이스에서 직접 봇 감지, 속도 제한, 프롬프트 인젝션을 처리하여 지연 시간이 짧은 의사 결정 루프를 유지합니다.
Pixee (미국): 스캐너 결과를 검증된 풀 요청으로 변환하여 취약점 분류 및 코드 수정을 자동화합니다. 이 플랫폼은 컨텍스트 그래프와 결정적 하네스를 사용하여 개발자 지속적 통합 (CI) 파이프라인을 통과하는 코드베이스 호환 수정사항을 생성합니다.

클라우드, 네트워크, 인프라 보안

CloudFence (미국): 보이지 않는 오버헤드 드론처럼 회사의 클라우드 네트워크를 모니터링합니다. 시스템이 서로 통신하는 정상적인 패턴을 학습하고 시스템이 익숙하지 않은 위치와 통신하기 시작하면 관리자에게 즉시 알립니다.
CyberSeQ (영국): 소프트웨어 코드와 디지털 파이프라인을 스캔하여 암호화가 오래되었는지 확인합니다. 조직이 양자 내성 보안 키로 전환할 계획을 세우는 데 도움이 됩니다.
Huskeys (이스라엘): 회사의 디지털 방화벽을 위한 스마트 튜너로 작동합니다. 트래픽 필터를 실시간으로 자동 최적화하고 조정하여 오탐을 줄이므로 합법적인 고객이 차단되지 않고 웹사이트를 방문할 수 있습니다.
Native (이스라엘): Google Cloud, AWS, Azure, Oracle 전반에서 기본 제공되는 네이티브 제공업체 제어를 관리하는 멀티 클라우드 보안 컨트롤 플레인 역할을 합니다. 이 플랫폼은 시뮬레이션 엔진을 사용하여 배포 전에 보안 정책 변경의 운영 영향을 미리 봅니다.
Prowler (미국): 멀티 클라우드 환경 전반에서 클라우드 보안 상황 관리 및 규정 준수 검사를 자동화합니다. 이 오픈소스 플랫폼은 커뮤니티 기반 보안 제어 데이터베이스를 사용하여 잘못된 구성을 식별하고 해결합니다.
QIZ Security (이스라엘): 중앙 집중식 대시보드를 통해 엔터프라이즈 암호화 애셋과 규정 준수 상태를 관리합니다. 이 플랫폼은 인증서, 데이터베이스, 소스 코드를 지식 그래프에 매핑하여 조직이 양자 내성 암호화로 전환할 수 있도록 지원합니다.
Tracebit (영국): 클라우드 네이티브 디코이 또는 카나리아를 사용하여 인프라 침입 및 무단 액세스를 감지합니다. 이 플랫폼은 코드형 인프라를 통해 대규모로 이러한 디코이 리소스를 배포하여 공격자가 이동하는 순간 알림을 트리거합니다.

엔드포인트 보안 및 데이터 보호

Bold Security (미국): 엔터프라이즈 기기를 데이터 무단 반출 및 내부자 위협으로부터 보호하는 사용자 공간 엔드포인트 보안 에이전트를 제공합니다. 에이전트는 기기에서 로컬 분류 모델을 실행하여 클라우드 지연 시간 없이 정책 시행 및 데이터 손실 방지를 지원합니다.
Glow (이스라엘): 엔드포인트, 소프트웨어, AI 에이전트 모니터링을 단일 Workspace 보호 레이어로 통합합니다. 협업 AI 에이전트 팀을 사용하여 플랫폼은 조직 전체의 소프트웨어 사용 흔적을 매핑하고 승인되지 않은 브라우저 확장 프로그램과 플러그인을 차단합니다.
Jazz (미국): 정적 패턴 규칙에 의존하는 대신 사용자 의도와 비즈니스 컨텍스트를 분석하여 데이터 손실 방지 (DLP)를 현대화합니다. 가벼운 엔드포인트 에이전트와 지능형 조사자를 사용하여 데이터 흐름 알림을 자동으로 분류하고 해결합니다.
ORION Security (미국): 엔드포인트, 브라우저, SaaS 도구 전반에서 데이터 계보를 추적하는 지표 기반 데이터 손실 방지 플랫폼을 배포합니다. 그래프 데이터베이스에서 파일 이동을 매핑하여 플랫폼은 수동 정책 없이도 무단 반출 위험을 식별합니다.
MokN (프랑스): 선제적인 ID 복구 플랫폼을 통해 사용자 인증 정보 도용에 대응합니다. 독점 기술을 통해 매우 현실적인 미끼 액세스 포인트를 사용하여 공격자를 속여 훔친 사용자 인증 정보를 드러내도록 함으로써 공격자에게 반격을 가합니다. 이렇게 하면 도용된 사용자 인증 정보가 악용되기 전에 위협을 무력화할 수 있습니다.

SOC 자동화 및 공격적 보안

COGNNA (사우디아라비아): 보안 알림을 분석하고 위협 대응 워크플로를 자동화하는 에이전트 기반 보안 운영 센터 (SOC) 플랫폼을 운영합니다. 이 플랫폼은 AI 에이전트를 사용하여 이슈를 조사하고 알림 노이즈를 줄이면서 기존 엔드포인트 및 보안 정보 및 이벤트 관리 (SIEM) 도구의 원격 분석을 수집합니다.
Latent Defense (미국): 복잡한 시스템 아키텍처를 밀도 높은 다차원 그래프로 표현하기 위해 사이버 보안을 위한 기초적인 세계 모델을 빌드합니다. 이 플랫폼은 이러한 그래프 표현을 사용하여 악용 가능한 공격 경로를 식별하고 자동화된 레드팀 에이전트로 테스트합니다.
Mate Security (이스라엘): AI 기반 보안 운영 플랫폼을 사용하여 대규모로 보안 알림을 조사합니다. 기존 SIEM 및 보안 조정, 자동화, 대응 (SOAR) 도구와 통합되어 애셋 관계를 매핑하고, 수신 알림을 자동으로 분류하며, 거짓양성률을 최소화합니다.
Nrdsnipe (스웨덴): 내부 네트워크 침투 시험을 자동화하는 AI 기반 보안 테스트 플랫폼인 Hedgehog를 빌드합니다. 고객 네트워크에 직접 배포되는 이 솔루션은 플래너 및 터미널 에이전트를 사용하여 애셋을 매핑하고 노출 기반 지식 그래프를 구성합니다.
RIFFSEC (폴란드): 중부 유럽 시장에 맞춤화된 조기 경고 위협 인텔리전스 및 공격 표면 관리 플랫폼을 제공합니다. 다크 웹, Telegram 채널, 코드 저장소를 모니터링하여 유출, 노출된 사용자 인증 정보, 피싱 캠페인을 식별합니다.
TandemTrace (스페인): 원시 텔레메트리를 분석하여 알림을 조사하고 위협을 추적하는 자율 AI 에이전트로 보안 운영팀을 보강합니다. 이 플랫폼은 기존 데이터 레이크 및 SIEM API에 직접 연결하여 보안 이슈에 대한 사람이 읽을 수 있는 컨텍스트를 빌드합니다.

보안 인프라 및 전문 서비스

Netsec (프랑스): 협업 채널 내에서 직접 제공되는 올인원 플랫폼을 통해 중소 규모 조직의 전체 IT 및 사이버 보안 수명 주기를 관리합니다. 단일 컨트롤 플레인에서 사용자 온보딩, 기기 관리, SaaS 보안 상황 해결을 자동화합니다.
Revelum (미국): 딥페이크 기반 사기 및 사칭 캠페인을 대규모로 감지하고 해체합니다. 이 플랫폼은 비전 모델과 분류 엔진을 사용하여 소셜 미디어 광고를 분석하고, 생체 인식 ID를 확인하며, 도메인 삭제를 자동화합니다.
Synqly (미국): IT와 사이버 보안 도구 간의 통합을 간소화하는 통합 연결 플랫폼과 API 관리 컨트롤 플레인을 제공합니다. 데이터 스키마를 정규화하고 양방향 데이터 공유를 촉진하는 결정적 미들웨어 계층 역할을 합니다.

이러한 스타트업은 글로벌 전문가와의 협력을 통해 더 안전하고 복원력이 뛰어난 디지털 인프라를 구축할 수 있는 유리한 위치를 점하고 있습니다. Gemini Startup Forum은 Google for Startups Gemini 키트의 혜택으로, 스타트업이 AI로 확장하는 데 도움이 되는 API, 도구, 교육, 기술 리소스를 제공합니다. 여기에서 키트에 대해 자세히 알아보세요.

위협 환경은 항상 진화하고 있습니다. 이러한 과제를 해결하기 위해 Google은 Google for Startups에 대한 지원을 계속할 것입니다. 지난 4년간 Authologic, BforeAI, Build38, Cerby, Crowdsec, Risk Ledger를 비롯한 50개 이상의 사이버 보안 창업자를 지원했습니다.

올해의 코호트는 경계 방어에서 자율 AI 에이전트 보안으로 전환되는 업계의 변화를 반영하여 엔터프라이즈 거버넌스와 자율 AI의 안전한 배포를 강조합니다. 앞으로 이러한 기술의 통합은 차세대 선제적 디지털 방어를 정의하는 데 도움이 될 것입니다.

중요한 서드 파티로서 영국 금융 부문의 복원력에 기여

Sun, 30 Aug 2026 21:00:00 +0000

Google Cloud는 금융 생태계에서 Google Cloud의 역할을 매우 중요하게 생각합니다. Google Cloud는 운영 복원력이 책임감 있는 혁신을 추진하고 지속하는 데 필수적이라고 굳게 믿습니다.

오늘 Google Cloud는 영국 금융 부문 고객과 직접적으로 관련된 금융 부문에 대한 지속적인 노력의 이정표를 세웠습니다. 7월 10일, 영국 재무부는 CTP 체제에 따라 Google Cloud EMEA를 영국 금융 부문의 중요한 서드 파티 (CTP)로 지정했습니다.

이 지정은 Google Cloud 서비스를 사용하는 영국 기업의 수와 유형, 사용 사례의 중요성을 고려한 것입니다. Google Cloud는 서비스의 체계적 영향에 대한 HMT의 결정을 인지하고 있으며, 영국 금융 시스템의 안정성과 신뢰를 보호하는 데 있어 Google Cloud의 역할을 다하기 위해 최선을 다하고 있습니다.

부문 전반의 복원력 구축

CTP로서 Google Cloud EMEA는 영국 중앙은행, 건전성 감독청 (PRA), 금융감독원 (FCA)의 직접적인 감독을 받게 됩니다. 이러한 기관을 통칭하여 영국 금융 규제 기관이라고 합니다.

영국 금융 규제 기관은 CTP를 감독하면서 업계 전반의 운영 복원력을 구축하는 것을 목표로 삼을 것입니다. Google Cloud는 이러한 목표를 전적으로 지원합니다.

Google은 더 긴밀한 협력의 새로운 단계에 접어들면서 영국 금융 규제 기관과 건설적인 대화를 계속해 나갈 것입니다. Google은 이러한 지속적인 대화가 영국 금융 부문에 실질적인 이점을 제공할 것이라고 확신합니다.

고객 성공 지원

효과적인 감독을 위한 노력과 함께 Google Cloud는 운영 복원력, 아웃소싱, 서드 파티 위험 관리와 관련된 영국 기업의 요구사항을 고객이 충족할 수 있도록 지원하는 데 전념하고 있습니다.

Google Cloud가 고객이 PRA 감독 성명서 1/21에 따른 운영 복원력 의무를 충족하도록 어떻게 지원할 수 있는지에 대한 인사이트를 SS1/21 백서에서 제공합니다.
Google Cloud의 SS2/21 매핑을 통해 영국 기업을 위한 Google Cloud의 계약이 PRA 감독 성명 2/21에 따른 아웃소싱 및 서드 파티 위험 관리 요구사항을 어떻게 충족하는지 설명합니다.

CTP 체제가 이러한 요구사항을 대체하는 것은 아니지만, 이를 보완하도록 설계되었습니다. 그럴 것이라고 확신합니다.

향후 계획

CTP 체제 하에서 영국 금융 규제 기관과 협력할 수 있기를 기대합니다. Google Cloud는 현재 고객과 규제 기관에 제공하는 지속적인 투명성과 신뢰를 위한 노력과 동일한 수준의 노력을 기울일 것입니다.

새로운 시대가 시작되었지만 Google Cloud의 핵심 목표는 변함없이 디지털 혁신을 위한 가장 안전하고 확장 가능하며 복원력이 뛰어난 플랫폼을 제공하는 것입니다.

Google Threat Intelligence와 Wiz ASM을 통한 선제적 보안 추진 및 위험 우선순위 지정

Sun, 30 Aug 2026 12:00:00 +0000

보안 조직의 주요 목표는 여전히 선제적인 대응입니다. AI가 취약점 발견 및 악용 속도를 가속화함에 따라 조직은 보안 투자의 개인화를 통해 방어의 우선순위를 정하는 데 도움을 받을 것입니다.

실제 노출을 실시간 공격자 활동과 매칭하여 더욱 선제적으로 대응할 수 있도록 Google Threat Intelligence와 Wiz Attack Surface Management (ASM) 간의 통합 작업을 시작했습니다.

노출과 검증된 익스플로잇 가능한 위험을 실시간 위협 인텔리전스에 직접 연결하여 오늘날의 방어에 필요한 속도로 AI 스캔을 통해 외부로 노출된 익스플로잇 가능한 문제와 논리 기반 취약점을 감지하고 우선순위를 지정할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 조직에 가장 큰 위험을 초래하는 실제 위협에 따라 조치의 우선순위를 정하는 전략으로 전환할 수 있습니다.

위협에 대한 이 두 가지 관점을 결합하면 사후 대응적 유지보수에서 선제적인 보안 전략으로 전환하는 데 도움이 될 수 있습니다. 악용 가능한 노출을 감지하는 것 외에도 이러한 노출 중 어떤 것이 공격자의 표적이 되고 있는지에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다.

Google Cloud는 노출 데이터를 Google Threat Intelligence 상관관계 엔진에 직접 제공하는 기본 통합을 향해 계속 빌드해 나갈 것입니다. 이 자동화된 연결을 통해 사용자는 실제 환경에서 공격자가 표적으로 삼고 있는 노출에 집중하고 Google Cloud의 실시간 위협 인텔리전스를 사용하여 해결 노력과 위협 추적 활동의 우선순위를 정할 수 있습니다.

선제적인 보안 전략 구축

Google Threat Intelligence는 공격자의 운영 방식을 전 세계적으로 파악하고 인프라와 캠페인 활동을 실시간으로 추적합니다.

Wiz ASM은 클라우드, AI, SaaS (Software-as-a-service), 온프레미스 환경 전반에서 외부 공격 표면을 매핑하여 도메인, IP, API와 같은 노출된 애셋을 파악합니다. 익스플로잇 가능성을 검증하기 위해 익스플로잇 가능한 취약점, 잘못된 구성, 기본 사용자 인증 정보를 스캔합니다. 또한 노출된 보안 비밀과 민감한 정보를 스캔하고 검증합니다.

동시에 Wiz Red Agent는 AI로 노출을 스캔하여 애플리케이션 동작에 대한 추론을 통해 복잡한 논리 기반 취약점을 찾아냅니다.

이 조합의 강력한 기능은 다음과 같은 자신감 있는 우선순위 지정 및 헌팅 능력에 있습니다.

실제 활동에 따른 우선순위 지정: 통합이 진행되면 노출 데이터가 Google Threat Intelligence 엔진에 공급됩니다. 이를 통해 공격자가 현재 악용하고 있는 노출을 파악하여 팀이 가장 필요한 곳에 해결 노력을 집중할 수 있습니다.
공격자 행동 이해: 심각한 위험이 플래그로 지정되면 알림과 함께 행동 기반 안내를 제공할 계획입니다. 이러한 정보는 공격자가 취약점을 공격한 후 일반적으로 어떻게 행동하는지, 특정 호스트 명령어 또는 멀웨어를 어떻게 사용하는지 자세히 설명하여 방어자가 네트워크 내부에서 활성 흔적을 추적하는 데 필요한 컨텍스트를 제공합니다.
복잡한 취약점 발견: Wiz Red Agent는 AI를 사용하여 인증 우회, 비즈니스 로직 결함, 다단계 공격 체인과 같은 논리 기반 취약점을 스캔하여 기존 스캐너가 놓치는 위험을 발견하도록 도와줍니다.

선제적 방어 시작하기

이러한 결합된 접근방식은 노이즈를 줄이고 조직에 실제 위험을 나타내는 신호에 집중하여 보안 상황을 간소화하는 데 도움이 되도록 설계되었습니다. 지금 바로 Google Threat Intelligence 및 Wiz ASM을 시작하려면 Google 영업 담당자에게 문의하세요.

에이전트를 통한 혁신의 가속화: 소프트웨어 정의 차량(SDV)의 보안 확보

Mon, 06 Jul 2026 16:00:00 +0000

해당 블로그의 원문은 2026년 7월 7일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

자동차 산업은 새로운 기술을 채택하기 위해 가속 페달을 밟으며 중대한 전환점에 서 있습니다. 전통적인 커넥티드 차량의 시대는 소프트웨어 정의 차량(SDV)의 시대로 전환되었으며, 이는 무선 업데이트(OTA)를 통해 제공되는 수많은 새로운 기능들과 급격한 혁신이 돋보이는 시대입니다.

AI와 에이전트를 통합함으로써, 차세대 SDV는 미가공 텔레메트리(원격 진단 데이터)를 실시간으로 실행 가능한 통찰력으로 전환하여, 차량이 주변 환경 및 사용자들과 상호 작용하는 방식을 근본적으로 재고할 수 있게 될 것입니다. SDV를 보다 효과적으로 지원하고 보호하기 위해, 구글 클라우드(Google Cloud)와 발텍(Valtech)은 구글 클라우드 상에 구축된 확장성이 뛰어난 AI 지원 커넥티드 차량 플랫폼인 넥서스 SDV(Nexus SDV)를 공동 개발하기 위한 파트너십을 체결했습니다. 이 모듈식이며 개발자 친화적인 오픈소스 솔루션은 최대 1억 개의 장치를 관리할 수 있도록 설계되었으며, 데이터 흐름과 차량 내 경험을 간소화하기 위해 안드로이드 오토모티브 OS(Android Automotive OS, AAOS)와 깊이 있게 통합되어 있습니다.

우리는 Arm 기반 컴퓨팅과 Bigtable을 통해 총소유비용(TCO)을 절감하는 동시에 차세대 자동차 인텔리전스를 구축하기 위한 AI 네이티브 환경을 제공하는 넥서스 SDV(Nexus SDV) 오픈소스 코어의 첫 번째 출시를 발표하게 되어 자랑스럽게 생각합니다.

넥서스 SDV가 이끄는 AI 기반 경험

Nexus AI는 플랫폼의 지능형 엔진 역할을 수행하며, 차량을 수동적인 데이터 소스에서 능동적이고 자율적인 파트너로 변화시킵니다. 제미나이(Gemini) 모델과 제미나이 엔터프라이즈 에이전트 플랫폼(Gemini Enterprise Agent Platform)을 활용하여, Nexus AI는 복잡한 텔레메트리를 실시간으로 분석해 자율적인 의사결정과 초개인화된 운전자 보조를 위한 정보를 제공하며, 사용자의 요구를 예측하는 지능형 에이전트로서 효과적으로 작동합니다.

결정적으로, 이 고도화된 인텔리전스는 총소유비용(TCO)의 획기적인 절감에 초점을 맞추고 있습니다. 고효율 Arm 기반 컴퓨팅과 Bigtable 최적화 데이터 스토리지를 활용함으로써, 플랫폼은 방대한 데이터 볼륨을 처리하는 데 수반되는 운영 비용을 대폭 낮춰줍니다. 이 모듈식이며 AI 네이티브한 아키텍처는 제조업체가 차세대 차량 소프트웨어 도입 시 전통적으로 동반되는 과도한 클라우드 및 개발 비용 부담 없이, 자사 차량 플릿의 인텔리전스를 신속하게 확장할 수 있도록 보장합니다.

클라우드 네이티브 아키텍처

넥서스 SDV의 아키텍처는 차량 엣지와 데이터 센터 간의 격차를 해소하도록 설계된 모듈식의 클라우드 네이티브 토대 위에 구축되었습니다. AAOS와의 깊은 호환성은 클라우드와 차량 간의 긴밀한 통합을 위한 핵심 초석이며, 고정밀 텔레메트리 데이터를 실시간으로 인입하고 동기화할 수 있도록 지원합니다. 이 견고한 데이터 루프를 통해 Nexus AI는 지능형 업데이트와 서비스를 차량으로 빠르게 되돌려 보낼 수 있습니다.

개발자 친화적인 개방형 프레임워크를 제공함으로써, 넥서스 SDV는 제조업체가 구글 클라우드 생태계의 확장성과 신뢰성을 바탕으로 SDV의 전체 라이프사이클을 완벽하게 관리할 수 있도록 지원합니다.

넥서스 SDV(Nexus SDV) 아키텍처

구글 클라우드 보안 제어를 활용한 심층 방어

기본 설계부터 안전한(secure-by-design) 구조 및 제로 트러스트(Zero Trust) 아키텍처를 포함한 구글의 안전한 기반 위에 구축된 넥서스 SDV(Nexus SDV)는 규제 준수 및 위협 방어라는 까다로운 과제를 수월하게 해결할 수 있도록 지원합니다. 이를 달성하기 위해, 넥서스 SDV 아키텍처는 다음과 같은 6가지 핵심 요소를 바탕으로 포괄적인 심층 방어(defense-in-depth) 보안 모델을 구현합니다.

상호 TLS(mTLS) 및 공개키 기반구조(PKI)

넥서스 SDV는 어떠한 데이터 전송도 일어나기 전에 차량을 먼저 인증하기 위해 암호학적 신뢰 체인에 의존합니다. 이 인프라는 고가용성의 안전한 신뢰 기준점(root of trust)을 보장하기 위해 Google Cloud Certificate Authority Service(CAS)를 사용하여 고유한 CA 풀(서버, 공장 및 등록 CA)을 관리합니다.

구체적으로, 등록 서버는 초기 TLS 핸드셰이크 중에 클라이언트가 유효한 "공장 발행(factory-issued)" 인증서를 제시하도록 강제함으로써 등록 프로세스를 실행하며, 연결 스트림에서 직접 인증서를 추출 및 파싱하여 차량의 신원을 명확하게 증명합니다. 등록 과정에서 서버는 차량이 새로운 운영 인증서를 발급받기 전에 전송한 인증서 서명 요청(CSR)에 대한 검증을 수행합니다.

ID 및 액세스 관리(IAM)

이 시스템은 Keycloak이 중앙 OpenID Connect(OIDC) ID 제공업체로 배포되는 ID 브로커링(identity brokering) 방식을 사용합니다. 차량은 mTLS를 통해 자신의 운영 인증서를 사용하여 Keycloak에 인증하고, 수명이 짧은 JWT(JSON Web Token)를 발급받습니다.

미세 조정된 액세스 제어를 위해, 커스텀 NATS Auth Callout 서비스가 동적인 서브젝트 권한을 제공합니다. 이 서비스는 모든 메시징 브로커 연결 시도를 가로채고, 공개 JWK 키를 사용해 Keycloak JWT를 검증하며, 차량의 역할을 특정 NATS 서브젝트에 프로그램 방식으로 매핑합니다.

안전한 서비스 간 통신을 위해 Workload Identity Federation을 활용하므로, 파이프라인은 정적 자격 증명을 제거하기 위해 GitHub OIDC 토큰을 일시적인 구글 클라우드 액세스 권한으로 교환합니다. 한편, GKE Workload Identity를 통해 Kubernetes 서비스 계정을 구글 서비스 계정에 바인딩함으로써 Kubernetes Pod가 Bigtable과 같은 백엔드 서비스에 안전하게 액세스할 수 있도록 지원합니다.

보안은 제한된 IAM 범위(restricted IAM scopes)를 통해 한층 더 강화되어, 전용 서비스 계정이 최소한의 권한으로 프로비저닝되도록 보장합니다(예: 데이터 API가 Bigtable에서 데이터를 읽는 작업으로만 제한됨). 배포 컨텍스트에서 VPC-SC, 조직 정책 제약 조건(Organization policy constraints) 및 Private Service Connect(PSC)를 활용하는 것 또한 안전한 기반을 달성하는 데 도움이 됩니다.

비밀 관리

넥서스 SDV는 민감한 정보를 보호하기 위해 중앙 집중식 비밀 관리에 의존합니다. 모든 민감한 설정, 데이터베이스 비밀번호, 암호학적 서명 키는 Terraform 인프라 프로비저닝 중에 동적으로 생성되며 Google Cloud Secret Manager 내부에 안전하게 잠깁니다.

배포 중 애플리케이션 코드나 컨테이너 이미지에 비밀 정보가 하드코딩되는 것을 방지하기 위해 비밀 페칭(secret fetching) 방식이 사용됩니다. 대신, 서비스들은 서명 키와 자격 증명을 런타임 시점에만 메모리로 직접 가져오므로, 미사용 시(at rest) 및 전송 시(in transit) 노출 위험을 최소화합니다.

네트워크 격리

네트워크 격리를 시행하기 위해 기반 컴퓨팅 인프라는 강력하게 보호됩니다. 넥서스 SDV는 워커 노드에 퍼블릭 IP 주소가 없어 인터넷에 직접 노출되지 않는 프라이빗 GKE 클러스터에서 실행됩니다. 또한, Keycloak PostgreSQL 데이터베이스는 정적 데이터베이스 비밀번호에 의존하거나 IP 허용 목록을 관리하는 대신, Cloud SQL Proxy가 IAM 역할을 사용하여 안전하게 연결할 수 있도록 지원하는 Cloud SQL IAM 인증(Cloud SQL IAM Authentication)을 사용합니다.

안전한 AI 프레임워크(Secure AI Framework)

구글 클라우드는 Secure AI Framework(SAIF)의 지침에 따라 데이터 프라이버시, 모델 거버넌스 및 안전한 실행을 최우선으로 하는 포괄적인 엔터프라이즈급 프레임워크를 통해 이러한 고급 AI 기능을 안전하게 보호합니다. 제미나이 엔터프라이즈 에이전트 플랫폼(Gemini Enterprise Agent Platform)을 사용하면 전용 설명 가능성(Explainability) 및 안전성 제어, 지속적인 평가 및 모니터링, 안전한 모델 레지스트리 등의 기능을 통해 보안 및 거버넌스가 머신러닝 라이프사이클에 네이티브하게 임베딩됩니다.

구글이 AI를 보안하는 방법에 대해 여기에서 자세히 알아보실 수 있습니다.

데이터 API (Data API)

하운스트림 애플리케이션 및 외부 클라이언트가 Bigtable과 같은 데이터 저장소에 직접 액세스하도록 허용하는 대신, 넥서스 SDV는 커스텀 데이터 API를 통해 데이터 검색을 라우팅합니다. 이 마이크로서비스는 특정 차량 ID, 센서 데이터 유형 및 사전 정의된 시간 창을 쿼리하는 것과 같은 엄격한 요청을 고도로 제한된 Bigtable 행 범위 스캔 및 열 필터로 변환하는 안전한 추상화 레이어 역할을 수행합니다.

이를 통해 구조화된 데이터 액세스 패턴을 시행하는 안전한 게이트웨이 역할을 합니다.

넥서스 SDV와 함께 여정을 시작해 보세요

넥서스 SDV는 오픈소스 프레임워크 내에서 제조사가 AI의 모든 성능을 활용할 수 있도록 지원하는 자율적이고 안전하며 비용 효율적인 플랫폼을 제공함으로써 자동차 인텔리전스의 새 시대를 열어갑니다. 구글이 소프트웨어 정의 차량을 재정의하는 방법에 대해 여기에서 자세히 알아보실 수 있습니다.

[신규 IDC 연구] 맨디언트 컨설팅(Mandiant Consulting)이 제공하는 비즈니스 가치

Wed, 01 Jul 2026 16:00:00 +0000

해당 블로그의 원문은 2026년 7월 2일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

오늘날의 보안 리더들은 사이버 리스크 관리 외에도 비즈니스 성장을 보호하고 이사회에 보안 투자의 실질적 가치를 명확히 전달해야 하는 무거운 책임을 짊어지고 있습니다. 그러나 기술적 영역의 방어 성과를 측정 가능한 재무적 가치(Financial Returns)로 환원하는 과정은 매우 까다롭고 어려운 과제입니다. 맨디언트 컨설팅(Mandiant Consulting)은 이 사이의 격차를 해소해 주는 든든한 가교가 될 수 있습니다.

맨디언트가 의뢰하여 글로벌 시장조사기관 IDC가 최근 발간한 신규 백서 '맨디언트 컨설팅의 비즈니스 가치(The Business Value of Mandiant Consulting)'에 따르면, 맨디언트 컨설팅을 도입한 고객 기업들은 연평균 430만 달러(한화 약 59억 원)에 달하는 재무적 혜택을 누린 것으로 나타났습니다. 이는 3개년 기준 무려 268%의 투자수익률(ROI)에 달하며, 최초 투자 비용을 완전히 회수하는 데 걸린 기간(Payback Period)은 단 4.1개월에 불과했습니다. IDC는 표준 ROI 분석 방법론과 가용한 금융 모델들을 적용하고, 실제 맨디언트 고객사들을 대상으로 정성적 및 정량적 정밀 심층 인터뷰를 수행하여 이 놀라운 수치들을 산출해 냈습니다. 조사에 참여한 대상사들은 연평균 173억 달러(약 23조 원)의 매출과 74,000명의 직원을 보유한 초대형 글로벌 기업들이었습니다.

구글 클라우드는 보안이 단순히 비용을 소모하는 통제 부서가 아니라, 기업의 최종 수익(Bottom Line)에 직접적이고 긍정적인 영향을 미칠 수 있는 전략적인 비즈니스 원동력(Business Enabler)이라고 굳게 신뢰하고 있습니다.

실제로 IDC가 심층 인터뷰를 진행한 한 의료 기관 고객사는 맨디언트와의 파트너십을 통해 상업적 거래 및 비즈니스 영업 미팅의 구도를 180도 완전히 바꾸었다고 증언했습니다. . 이 고객사는 인터뷰에서 "맨디언트는 우리가 보다 확실한 자신감을 얻고 고객들과 깊이 소통하도록 도왔으며, 우리의 보안 태세를 시장 내 차별화 요소(Market Differentiator)로 내세우는 든든한 지원군이 되었습니다. 이제 보안은 우리 바이어들이 제품 선택 시 의사를 결정하는 상위 3대 핵심 이유 중 하나로 꾸준히 꼽히고 있습니다. 아울러 맨디언트와의 협업은 연간 보안 보험 비용을 약 50,000달러(약 7천만 원) 절감하는 고유의 재무적 효과까지 안겨주었습니다"라고 밝혔습니다.

최전선 위협 인텔리전스의 실전 가동

수많은 CISO들은 사내의 고질적인 보안 인력 부족과 전문 역량 결여 문제로 골머리를 앓고 있으며, 내부 팀이 새롭게 창궐하는 지능형 위협 조직들의 움직임을 실시간 추적하고 분석하기에는 물리적 시간이 턱없이 부족한 실정입니다. 맨디언트는 작년 한 해 동안 전 세계에서 진행한 50만 시간 이상의 침해 사고 조사 경험에서 도출한 실전 위협 인텔리전스 가이드라인을 정제하여 전수함으로써 이 고질적인 문제를 완벽히 해결합니다. 리소스의 한계에 부딪힌 내부 팀들은 세상의 모든 이벤트를 무리하게 상시 감시하려고 땀 흘리는 대신, 자사의 비즈니스 산업군에 가장 연관성이 높고 타격 가능성이 매우 짙은 특정 위협에 한정해 아까운 리소스를 집중 투입하여 가장 단단한 방어선을 효율적으로 수립할 수 있습니다.

예를 들어, 글로벌 리테일 기업사들은 맨디언트 전문가들과 긴밀히 협업함으로써 전 세계 금융 인프라를 위협하는 지능형 사이버 범죄 클러스터인 '스캐터드 스파이더(Scattered Spider)'와 같은 위협 조직들의 정밀 타격 캠페인에 선제적으로 맞서 싸울 수 있었습니다.

해당 리테일 고객사는 "맨디언트와의 협업에서 얻은 가장 값진 기술적 이정표 중 하나는, 그들이 전 세계 최전선 현장에서 축적한 지식을 바탕으로 우리가 '스캐터드 스파이더'의 공격 패턴만을 저격해 탐지할 수 있는 맞춤형 방어 시나리오를 자율 빌드하도록 완벽하게 밀착 마크해 주었다는 점입니다. 이를 통해 관련 침투 위협 세력을 실시간으로 조기에 감시, 탐지 및 무력화할 수 있었으며, 이는 우리가 단 한 번의 보안 사고도 겪지 않고 인프라를 완벽히 수호할 수 있었던 결정적인 비결이 되었습니다"라고 IDC에 전했습니다.

설계된 탐지 시스템들이 가장 단단한 무결성 토대 위에서 제대로 구동되도록 만들기 위해, 수많은 엔터프라이즈 기업들은 맨디언트 컨설팅을 투입해 기업의 신원 및 인증 아키텍처—액티브 디렉토리(Active Directory, AD), 권한 있는 계정 관리(PAM), 그리고 다요소 인증(MFA) 등을 아우르는 시스템 인프라 전반의 딥(Deep) 기술 감사(Audits)를 정밀 수행하고 있습니다. 이러한 독립적인 제상기관에 의한 객관적 보증(Verification)은 이사회 임원들과 최고 경영진에게 형용할 수 없는 치명적인 심리적 안정감과 비즈니스 확신을 부여합니다. 실제로 에너지 부문의 한 대기업 고객사는 IDC 인터뷰에서 다음과 같이 맨디언트를 강력히 지지했습니다

"맨디언트는 기업 리스크 관리 측면에서 우리의 사이버 보안 프로그램이 철저하고 철저하게 검증되고 있다는 확고한 외부 객관적 보증(External Assurance)을 제공합니다. 그들의 엄격한 타당성 검토와 정밀 권고 사항 덕분에, 우리는 이 메시지를 이사회 이사진에게 한층 격조 높고 무게감 있게 완벽히 전달할 수 있었습니다. 그들은 극도로 프로페셔널하며 비즈니스 리스크를 철저히 이해하고 조율할 수 있는, 전 세계에서 단연코 가장 신뢰할 수 있는 넘버원 파트너입니다."

정량적 비즈니스 및 운영 생산성 개선 성과

IDC는 실제 맨디언트와 협업한 기업들이 거둔 대승적인 운영상의 강점과 정량적 비즈니스 효과를 다음과 같이 총 세 가지의 직관적 지표로 최종 도출하여 정립했습니다:

59%: 한층 진일보한 대비 능력을 바탕으로 지능형 사이버 침해 시나리오와 돌발적인 시스템 위기 상황에 성공적으로 대처할 수 있다고 응답했습니다.
45%: 인프라의 전반적인 사이버 회복 탄력성(Cyber-resilience)과 자가 치유 능력이 획기적으로 개선되었다고 응답했습니다.
36%: 보안관제센터(SOC) 분석가들의 실무 생산성 효율이 급증하여, 기업 내부 인력들이 매일 쏟아지는 지루한 얼럿 정리에 매몰되지 않고 보다 혁신적이며 비즈니스 성장을 견인하는 전략적 핵심 이니셔티브에 리소스를 백분 집중할 수 있게 되었다고 응답했습니다

보안이 기업 비즈니스의 지속 가능한 가치를 어떻게 창출하고 든든한 추진력이 될 수 있는지에 대해 보다 자세히 알고 싶으시다면, 다가오는 7월에 진행되는 구글 클라우드 웨비나에 지금 바로 등록하여 인사이트를 확보해 보시기 바랍니다!

_{(출처: Google이 후원한 IDC Business Value White Paper, "The Business Value of Mandiant Consulting" (Doc #US52345626, 2026년 7월))}

구글 클라우드, 네덜란드 DPIA 승인으로 EU 공공 부문 조직에 더 안전한 선택지 제공 확인

Wed, 01 Jul 2026 16:00:00 +0000

해당 블로그의 원문은 2026년 7월 2일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

구글 클라우드(Google Cloud)는 전 세계 공공 부문 조직에 고도의 유연성과 확장성을 갖추고 데이터 보호, 주권, 보안에 관한 시장 선도적 표준을 준수하는 클라우드 기술을 제공하기 위해 최선을 다하고 있습니다. 우리는 유럽연합(EU)의 공공 부문 조직에 있어 데이터 보호에 대한 신뢰가 단순한 선호 사항이 아니라 필수 전제 조건임을 잘 알고 있습니다.

오늘, 구글 클라우드에 대한 이러한 약속을 한층 더 공고히 하는 주요 이정표를 발표하게 되어 매우 기쁩니다.

네덜란드 정부의 DPIA, 구글 클라우드의 강력한 프라이버시 기반 확인

우리는 구글 클라우드에 대한 엄격한 데이터 보호 영향 평가(DPIA)를 완료한 네덜란드 정부의 전략적 공급업체 관리 기관인 SLM Rijk와 성공적으로 협력했습니다. 이번 협업은 네덜란드 공공 부문 전반에서 구글 클라우드의 프라이버시 태세에 대한 신뢰를 강화하려는 구글 클라우드의 확고한 의지를 확인시켜 줍니다.

DPIA 과정에서 제기된 모든 핵심 사항들이 성공적으로 해결되었으며(SLM Rijk의 요약본 여기 참조), 권장 조치가 이행될 경우 알려진 고위험 데이터 보호 리스크가 없다는 결론이 도출됨에 따라, 네덜란드 중앙 공공 부문은 이제 프라이버시 평가 관점에서 명확한 가이드를 바탕으로 구글 클라우드를 공식적으로 사용할 수 있게 되었습니다.

이에 따라 네덜란드 중앙 공공 부문의 잠재 고객 및 기존 고객분들이 구글 클라우드에 대해 더 자세히 알아보실 수 있도록 적극적인 소통을 권장합니다.

더 나아가, 우리는 이번 결과가 네덜란드 안팎의 공공 부문 조직들이 구글 클라우드를 신뢰하고 검토 및 도입하여, 현대화와 디지털 혁신을 안전하게 실현할 수 있는 강력한 토대를 제공할 것이라 믿습니다.

이러한 성과는 네덜란드 정부의 구글 워크스페이스(Google Workspace)에 대한 DPIA의 성공적인 완료를 포함하여, 해당 지역에서 구글이 쌓아온 강력한 성공 궤적을 기반으로 합니다. 이전의 성공을 통해 네덜란드 공공 부문 및 교육 기관 전반에서 워크스페이스를 안전하게 사용할 수 있음이 입증된 바 있습니다. 이 두 가지 평가는 공공 부문 조직이 구글 클라우드의 혁신성과 확장성의 혜택을 누리는 동시에 프라이버시, 보안 및 규제 준수 요구 사항을 충족할 수 있도록 지원하는 구글의 지속적인 노력을 보여줍니다.

모든 고객의 규제 준수 여정을 위한 지속적인 지원

우리는 신뢰, 투명성 및 책임성을 강화하는 데 도움이 되는 독립적인 평가를 언제나 환영합니다. 네덜란드 정부의 DPIA 프로세스는 프라이버시 보호를 고도화하기 위해 공공 기관, 독립 전문가, 그리고 클라우드 제공업체 간에 진행된 건설적인 협업의 매우 중요한 모범 사례를 보여줍니다.

구글 클라우드는 고객들이 규제 준수 의무를 다할 수 있도록 돕는 동시에 안전하고 투명하며 프라이버시를 존중하는 클라우드 서비스를 제공하는 데 변함없이 최선을 다할 것입니다.

우리는 유럽 및 전 세계 조직들을 지원하기 위해 프라이버시 강화 기술, 투명성 이니셔티브 및 고객 통제 기능에 대한 투자를 지속해 나갈 것입니다.

우리는 DPIA를 수행하는 과정이 매우 복잡한 과제일 수 있음을 누구보다 잘 알고 있으며, 종합적인 DPIA 클라우드 리소스 센터(DPIA Cloud Resource Center)가 제공하는 다양한 자료를 통해 고객들이 DPIA 평가 과정을 원활하게 탐색하고 완료할 수 있도록 확고하게 지원할 것입니다.

Cloud CISO Perspectives: 구글 클라우드 보안이 내부적으로 AI를 활용하는 방식

Mon, 29 Jun 2026 16:00:00 +0000

해당 블로그의 원문은 2026년 6월 30일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

2026년 6월의 두 번째 Cloud CISO Perspectives에 오신 것을 환영합니다. 오늘은 자율형 소프트웨어 개발 수명 주기(SDLC) 보안을 향한 길을 개척하기 위해 구글이 AI를 어떻게 활용하고 있는지 논의하고자 합니다.

모든 Cloud CISO Perspectives와 마찬가지로, 이 뉴스레터의 내용은 구글 클라우드 공식 블로그에 게시됩니다. 웹사이트에서 이 글을 읽고 계시며 이메일 버전을 받아보고 싶으시다면 여기에서 구독하실 수 있습니다

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Cloud CISO Perspectives: AI 자율형 SDLC 보안을 향한 로드맵

Chris Betz, 구글 클라우드 CISO & Ruchi Shah, 구글 클라우드 보안 엔지니어링 시니어 디렉터

Chris Betz, CISO, Google Cloud

AI는 취약점 악용의 경제학을 완전히 뒤흔들어 놓았으며, 기존의 보안 패치 적용 시간(patching window)을 사실상 소멸시켰습니다. 이러한 새로운 현실에서 살아남기 위해 보안에는 자율적인 방어 체계가 필요합니다.

기계의 속도로 몰아치는 AI 기반 위협에 대응하기 위해, 구글 클라우드는 자사의 보안 태세를 자율적이고 선제적인 모델로 전환하기 위해 부단히 노력해 왔습니다. 소프트웨어 개발 수명 주기(SDLC)에 전문화된 AI 에이전트를 직접 내장함으로써, 구글은 인간 개발 및 보안 팀이 도달할 수 없는 수준의 속도와 규모로 소스 코드를 보호하는 자동화된 가드레일을 구축했으며, 이러한 가드레일을 시장에 널리 보급하기 위한 조치들을 취하고 있습니다.

Ruchi Shah, Google Cloud구글 클라우드 보안 엔지니어링 시니어 디렉터

에이전트 기반의 안전한 SDLC 아키텍처를 설계한 방법

구글 클라우드는 코드 통합 단계부터 프로덕션 배포에 이르기까지 소프트웨어 수명 주기의 모든 단계에 모듈식의 상호 연결된 AI 에이전트를 배포하여 제품을 지속적으로 강화(harden)하고 있습니다.

설계, 검토 및 통제

과거에는 제품 출시 승인 검토와 위협 모델링이 수작업으로 진행되어 병목 현상을 유발했습니다. 오늘날 구글 클라우드 엔지니어링 팀은 제품 출시 프로세스를 에이전트 기반 보안 검토 파이프라인을 통해 처리합니다.

에이전트들은 200개 이상의 엄격한 보안 요구 사항이 포함된 상시 제어 카탈로그와 설계를 대조 검증합니다. 고위험 요소들은 자동으로 분류되어 인간 엔지니어의 개입을 위해 플래그가 지정되는 한편, 동적 제품 문서는 정적 위협 모델을 대체하기 위해 실시간으로 업데이트됩니다

구글 클라우드는 전체 SDLC 흐름 전반에 걸쳐 에이전트 기반 역량을 내장하여 제품을 엔드투엔드로 지속해서 강화하고 있습니다.

2. 중앙 집중식 AI 코드 스캐닝과 Mantis 프레임워크

단순하고 분산된 방식의 AI 코드 스캐닝은 완성도가 떨어져 버그를 빈번히 오탐(hallucinate)하고 실제 정탐률(true-positive rate)이 7% 미만에 불과합니다. 이를 해결하기 위해, 구글은 확장 가능하고 맥락을 인식하는 리포지토리 분석을 위해 특별히 설계된 핵심 다중 에이전트 오케스트레이션 프레임워크인 Mantis를 구축했습니다.

Mantis의 핵심 기술들은 이제 이 근본적인 개념을 증명하기 위해 오픈소스로 제공됩니다. 구글은 내부적으로 구동되며 고객들을 안전하게 보호하는 더욱 완성도 높은 버전의 프레임워크를 운영하고 있습니다.

Mantis는 계층적 보안 요약 트리(hierarchical security summary tree)를 구성하여 무차별적인 코드 분석 방식을 차단합니다. 개별 파일들을 디렉토리 및 루트 수준의 요약으로 압축함으로써, Mantis는 대규모 리포지토리 전반에서 중요한 구조적 맥락을 유지하면서도 토큰 소모량을 85% 이상 절감합니다.

이 아키텍처는 새로운 에이전트들과 기존 기술들 간의 고도로 조율된 워크플로우에 의존합니다:

Strategist agent (전략가 에이전트): 고수준의 코드 구조, 위협 모델 및 종속성 그래프를 평가하여 위험한 아키텍처 패턴을 격리하고, 표적 조사 작업의 우선순위가 지정된 글로벌 계획을 수립합니다.
Research agents (연구 에이전트): 전문 도메인 조사관 역할을 수행하는 이 에이전트들은 내부 코드 검색을 사용하여 원시 소스 파일을 파고들며 데이터 추적, 제어 흐름 및 살균(sanitization) 로직을 검사합니다.
Deduplicator, reviewer, and critic agents (중복 제거, 검토 및 비판 에이전트): 노이즈를 필터링하고 오탐(false positives)을 제거하여 탐지 결과를 정제합니다.
Reproduction sandbox (재현 샌드박스): 개발자에게 알리기 전에 가상 환경에서 실제 악용 가능성을 검증하기 위해, 격리되고 에뮬레이트된 환경에서 AI가 생성한 개념 증명(PoC) 익스플로잇을 자동으로 실행합니다.

3. 자체 치유형 퍼즈 테스트

코드 스캐닝이 폭넓은 분석을 제공하는 반면, 동적 퍼즈 테스트(fuzz testing)는 깊이 있는 런타임 취약점을 발견합니다. 그러나 퍼즈 테스트의 하네스(harness)를 작성하고 유지 관리하는 일은 종종 중대한 엔지니어링 병목 현상이 됩니다

상태가 유지되지 않는(Stateless) AI 시스템은 버그를 비효율적으로 수정하려고 시도하거나 존재하지 않는 코드에 대해 오탐하는 등 동일한 논리적 함정에 반복해서 빠집니다. 구글의 프레임워크는 사후 자가 검토(post-hoc self-reflection) 루프를 도입하여 이를 해결합니다.

구글의 자율적인 다중 에이전트 엔진은 수작업의 개입을 원천 배제합니다.

Context and Drafting agents (맥락 및 드래프팅 에이전트): 제품 로직과 기존 단위 테스트를 종합하여 초기 퍼징 하네스를 자동으로 작성합니다.
Building and Testing agents (빌딩 및 테스트 에이전트): 코드를 실행하고 실시간 컴파일러 및 링커 오류를 'Hallucination Cleaner' 에이전트에 전송하며, 이 에이전트는 깨진 종속성과 빌드 설정을 수리하는 자동화된 정비사 역할을 수행합니다.
Quality Analyzer agents (품질 분석기 에이전트): 런타임 실행을 모니터링하고 코드 블로커를 우회하기 위해 입력을 능동적으로 조정하며, 복잡하고 상태 보존적인 API의 깊은 영역까지 파고듭니다.

4. 단일화된 AI 패치 파이프라인

적절한 계획 없이 대규모로 수천 개의 취약점을 발견하는 것은 심각한 보안 조치 지연(remediation backlog)을 초래할 수 있습니다. 보안 위협 노출 창(exposure window)을 닫기 위해, 구글의 취약점 발견 도구들은 진단 결과를 자율적인 수정 패치 파이프라인으로 직접 전송합니다.

The Reproduce agent (재현 에이전트): 샌드박스 환경에서 크래시 현상을 그대로 재현합니다.
The Bug Context agent (버그 맥락 에이전트): 장애 실행 경로를 정밀 매핑합니다.
The Patch agent (패치 에이전트): 표적 코드 수정안을 생성합니다.
The Evaluation agent (평가 에이전트): 패치가 안전한지 확인하기 위해 엄격한 회귀 테스트 루프(코드를 재컴파일하고 테스트를 실행하는 과정)를 구동합니다. 완벽히 검증된 수정안만이 최종적으로 인간 검토자에게 제출됩니다.

5. 자율적이고 안전한 보안 태세 관리

제품 출시 이후에도 구글은 자율 보안 태세 관리(ASPM) 시스템을 통해 보안 무결성을 유지합니다. 구글의 보안 표준 카탈로그를 프로그래밍 가능한 스킬 파일로 변환함으로써, ASPM 시스템은 프로덕션 시스템의 구성 드리프트(configuration drift)를 상시 점검하고 정책 위반이 발생할 경우 자율 에이전트를 통한 조치(remediation)를 자동으로 실행합니다.

자기 성찰을 통한 지속적인 역량 강화

상태가 유지되지 않는(Stateless) AI 시스템은 버그를 비효율적으로 수정하려고 시도하거나 존재하지 않는 코드에 대해 오탐(hallucinate)하는 등 동일한 논리적 함정에 반복해서 빠집니다. 우리의 프레임워크는 사후 자기 성찰(post-hoc self-reflection) 루프를 도입하여 이를 해결합니다. 워크플로우가 종료되면, 전용 성찰(reflection) 에이전트가 실행 로그, 도구 사용 이력 및 인간의 피드백을 분석합니다.

성공적인 도달 경로(trajectories)와 디자인 패턴은 글로벌 지식 저장소에 영구적으로 보존됩니다. 향후 새로운 에이전트들이 가동될 때 이 인텔리전스가 에이전트의 맥락 창(context window)에 직접 주입되어, 우리의 보안 엔지니어링에 복리 이자와 같은 누적 효과를 제공합니다. 이러한 접근 방식은 취약점 조치 성공률과 효율성 모두를 향상시키는 데 기여했습니다.

면역 소프트웨어를 향한 전진

구글 클라우드의 내부 여정은 AI 스케일에서 소프트웨어를 보호하려면 인간에 의존하는 체크리스트 방식에서 벗어나 선제적인 다중 에이전트 오케스트레이션(multi-agent orchestration)으로 패러다임을 근본적으로 전환해야 함을 입증합니다. Mantis와 같은 오픈소스 도구를 자율적이고 자체 치유(self-healing)가 가능한 실행 루프와 결합함으로써, 구글은 애플리케이션이 실시간으로 스스로의 취약점을 끊임없이 발견하고, 검증하며, 패치하는 '면역(immune)' 소프트웨어 개발의 미래를 개척하고 있습니다.

기계의 속도(Machine-speed)로 취약점을 찾아내고 패치하기 위해 구글이 Mantis와 기타 도구들을 어떻게 활용하고 있는지에 대한 자세한 내용은 여기에서 더 확인해 보실 수 있습니다.

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Google Cloud Security 최신 소식

이번 달 지금까지 구글 보안 팀이 발표한 새로운 소식, 제품 및 서비스, 정보를 다음과 같이 정리해 전해드립니다:

AI 시대의 검증 가능한 신뢰: 기밀 컴퓨팅(Confidential Computing)의 새로운 소식: 클라우드 AI 배포에서 검증 가능한 프라이버시를 한층 더 강력하게 보장하기 위해 도입된 구글의 최신 기밀 컴퓨팅 혁신 기술들을 소개합니다. 자세히 보기
선택, 규제 준수, 그리고 협업: 개방형 디지털 주권을 향한 유럽의 길: 구글의 소버린 클라우드(Sovereign Cloud) 솔루션은 유럽의 단계별 규제 준수 요구 사항을 모든 레벨에서 충족할 수 있도록 설계되었습니다. 자세히 보기
AI가 SecOps 플레이북을 재작성하는 방식: 공격자들이 기계의 속도로 활동함에 따라, 방어자들은 탐지 속도, 자동화, 그리고 지속적인 의사결정에 우선순위를 두어야 합니다. 자세히 보기
구글, ‘IDC MarketScape 글로벌 SIEM 2026 벤더 평가’ 리더(Leader) 선정: 구글이 2026년 IDC MarketScape 글로벌 SIEM 플랫폼 부문 리더(Leader)로 선정되었음을 기쁜 마음으로 발표합니다. 자세히 보기
윈도우용 Wiz Runtime Sensor 출시 발표: Wiz는 중요 클라우드 인프라를 보호하기 위해 효율적으로 확장되는 메모리 안전 아키텍처와 실시간 위협 탐지 기능을 결합합니다. 자세히 보기
에이전트 보호를 위한 새로운 VPC Service Controls 업데이트: 에이전트 기반 워크로드를 위해 설계된 VPC Service Controls의 새로운 기능은 네트워크 수준의 목적지 기반 경계를 확립하는 데 도움을 줍니다. 자세히 보기
Gemini Spark에서의 버그 헌팅: Gemini Spark는 제미나이 앱에 상시 작동형 에이전트(persistent agent)를 도입합니다. 이 새로운 패러다임에 대한 보안 테스트 접근법과 고영향 버그에 집중하는 방법을 알아보세요. 자세히 보기

이번 달에 발표된 더 많은 보안 관련 소식은 구글 클라우드 블로그를 방문해 확인해 주시기 바랍니다.

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위협 인텔리전스 주요 소식

중국 연계 위협 행위자, 다분야 융합 연구를 표적으로 의료계 공격: 구글 위협 인텔리전스 그룹(GTIG)은 북미의 학술, 의료 및 군사 연구 커뮤니티를 표적으로 삼아 1년 이상 탐지되지 않고 진행되어 온 중국(PRC) 연계 위협 행위자 UNC6508의 정교한 캠페인을 식별했습니다. 자세히 보기
샤이니헌터스(ShinyHunters), 오라클 피플소프트 취약점 악용해 교육 부문 겨냥: 맨디언트(Mandiant)와 GTIG는 오라클 피플소프트(Oracle PeopleSoft) 애플리케이션 인프라를 표적으로 하는 UNC6240(샤이니헌터스)의 활발한 침해 및 갈취 캠페인을 식별했습니다. 자세히 보기
시스코 카탈리스트 SD-WAN 매니저(Cisco Catalyst SD-WAN Manager)에서 제로데이 취약점 악용 발견: 맨디언트는 시스코 카탈리스트 SD-WAN의 취약점을 악용하여 침해된 관리자 계정의 권한을 루트(root) 수준 권한으로 상승시키려는 위협 행위자를 식별했습니다. 자세히 보기

이번 달에 발표된 더 많은 위협 인텔리전스 관련 소식은 구글 클라우드 공식 위협 인텔리전스 블로그를 방문해 확인해 주시기 바랍니다.

경계 가드레일을 통한 에이전트형 AI 보안: VPC Service Controls의 새로운 기능

Fri, 26 Jun 2026 18:00:00 +0000

해당 블로그의 원문은 2026년 6월 27일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

기업들이 자율 AI 에이전트를 프로덕션 환경으로 본격 도입함에 따라, 안전한 혁신을 지원하려면 강력한 아키텍처적 가드레일이 필요합니다. AI 에이전트는 다양한 도구와 데이터세트를 가로지르며 연결되므로, 포괄적인 데이터 보호를 위해 명확한 네트워크 수준의 경계를 설정하는 것이 필수적입니다.

조직들이 이러한 워크플로를 안심하고 배포할 수 있도록 지원하기 위해, Google Cloud는 필수적인 네트워크 수준의 목적지 기반 경계를 수립하는 VPC Service Controls(VPC-SC)를 사용할 것을 권장합니다. 오늘 Google Cloud는 에이전트형 워크로드에 특별히 맞춤 설계된 몇 가지 새로운 기능을 발표합니다.

VPC Service Controls의 새로운 기능

AI 보안을 강화하도록 설계된 오늘 발표하는 새로운 기능들은 VPC-SC가 적용하는 경계를 더욱 공고히 해줍니다. 업데이트 내용은 다음과 같습니다.

방향성 규칙에서의 에이전트 식별자(Agent identity in directional rules): 최소 권한 액세스 제어를 엄격히 적용하려면 에이전트를 일급 객체(First-class) 식별자로 처리해야 합니다. 이제 표준 IAM(Identity and Access Management) 주체를 사용하여 서비스 경계 인그레스(Ingress) 및 아웃그레스(Egress) 규칙에 에이전트 식별자(agentic identities)를 직접 추가할 수 있습니다. 단일 주체는 개별 에이전트에 매핑되고, principalSet은 광범위한 에이전트 그룹에 매핑됩니다. principalSet을 통해 관리자는 여러 에이전트 함대(Fleets)에 대해 일관되게 감사가 가능한 액세스 정책을 적용할 수 있습니다. 만약 특정 에이전트가 손상(Compromised)되더라도, 네트워크 경계에서 즉시 액세스 권한을 회수할 수 있습니다.
모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 속성을 통한 세분화된 제어(Granular control with model context protocol (MCP) attributes): MCP가 에이전트형 시스템의 표준 통합 레이어로 자리 잡으면서, 도구(Tool) 레벨에서 정책을 적용할 수 있는 기능이 매우 중요해졌습니다. 이제 VPC Service Controls는 mcp.toolName, mcp.method, mcp.tool.isReadOnly를 포함한 특정 MCP 속성을 기반으로 조건부 액세스 규칙을 지원합니다. 예를 들어, 에이전트에게 Workspace MCP 서버에 대한 읽기 권한을 부여하는 동시에 이메일을 전송하는 도구의 사용은 명시적으로 거부하도록 설정할 수 있습니다.
Gemini Enterprise Agent Platform 보안(Securing the Gemini Enterprise Agent Platform): Gemini Enterprise Agent Platform은 프로덕션 등급의 에이전트 배포를 위한 종합적인 기반을 제공합니다. 이제 VPC Service Controls가 Agent Platform과 기본적으로 통합됩니다. Agent Platform을 VPC-SC 경계 내에서 보호되는 서비스로 포함하면, 시스템이 추가적인 구성 작업 없이 자동으로 Agent Platform 인스턴스로 향하는 모든 공용 인터넷 액세스를 차단하여 안전한 통신 경계를 구축합니다

"Mercado Libre에서 VPC Service Controls는 보안 아키텍처의 필수적이고 기초적인 레이어 역할을 하고 있습니다. 조직 내 수백 개의 Google Cloud 프로젝트 전체에 강력한 경계 보안을 적용함으로써, VPC-SC를 통한 탄탄한 네트워크 레벨의 보안 통제를 수립하고 클라우드 환경 내의 모든 데이터를 완벽히 보호할 수 있게 되었습니다."— Juan Pablo Boschi, Mercado Libre 프로젝트 리드

VPC-SC를 활용한 기업용 AI 보안의 계층적 접근법 정의

자율 에이전트를 보호하려면 계층화된 접근 방식이 필요합니다. 식별 정보, 네트워크, 리소스 제어는 각각 서로 다른 위협 벡터를 대상으로 합니다.

식별 정보 제어(Identity controls): IAM과 PAB(Principal Access Boundaries)는 특정 리소스에 "누가" 접근할 수 있는지에 중점을 둡니다. 에이전트 식별 정보에 대해 엄격한 최소 권한 원칙을 적용함으로써, 자율 워크로드가 특정 목표를 위해 필요한 권한만 가질 수 있도록 지원합니다.
네트워크 제어(Network controls): 차세대 네트워크 방화벽과 VPC Service Controls는 인프라 상단에 강력한 데이터 경계를 구축하여 경계를 넘나드는 정보 흐름을 통제하고 데이터 유출(Data exfiltration)을 방지합니다.
리소스 제어(Resource controls): 조직 정책(Organization Policy) 및 기타 리소스 수준의 가드레일은 리소스가 구성 및 사용되는 방식에 대해 광범위하고 변경 불가능한 제약을 설정하여 위험한 구성을 원천 차단합니다.

식별 정보와 네트워크 제어가 전면 입구를 효과적으로 보호하는 반면, VPC Service Controls는 결정적인 목적지 기반 방어선(Destination-based defense)을 제공합니다. 결과를 확정할 수 없는(확률론적인) 자율 에이전트의 세계에서, VPC-SC는 '누가' 접근하는지뿐만 아니라 에이전트가 네트워크 상에서 '어떻게(how)' 그리고 '어디서(where)' 작동하는지에 초점을 맞추는 통제 방식입니다.

고유한 공격 벡터에 대한 방어

기존 애플리케이션과 달리, AI 에이전트의 입력값은 에이전트가 의도치 않은 명령이나 작업을 수행하도록 부주의하게 유도할 수 있습니다. 프롬프트 주입(Prompt injection), 도구 조작, 혹은 내부자의 악의적인 명령으로 인해 에이전트가 성공적으로 탈취되더라도, VPC Service Controls는 핵심적인 네트워크 안전망(Network safety net) 역할을 합니다.

이 네트워크 경계가 OWASP Top 10 for LLM Applications(실제로는 Agentic Applications용으로 매핑됨)에 정의된 업계 표준 위험에 대해 어떻게 방어하는지 설명하기 위해, VPC Service Controls가 식별 정보 기반 제어를 보완하여 데이터 유출을 차단하는 대표적인 3가지 실제 위협 시나리오를 소개합니다.

간접 프롬프트 주입을 통한 데이터 유출 방지(Exfiltration prevention via indirect prompt injection - OWASP ASI01): 악의적인 행위자가 에이전트에게 내부 데이터를 요약한 다음 비승인 외부 주소로 전송하도록 유도하는 숨겨진 프롬프트를 주입할 수 있습니다. 장악당한 에이전트가 올바른 IAM 권한을 보유하고 있다면 IAM 레벨에서는 이상 징후를 발견할 수 없습니다. 하지만 에이전트가 해당 데이터를 외부 웹훅(Webhook)으로 전송하려고 시도할 때, VPC-SC는 목적지가 정의된 경계 외부에 있기 때문에 API 레이어 전송을 즉시 차단합니다.

도구 오용에 대한 가드레일(Guardrail for tool misuse - OWASP ASI02, ASI08): 프롬프트 탈취는 에이전트가 도구를 악의적으로 체이닝하게 만들 수 있습니다. 예를 들어 내부 디렉터리 데이터를 외부 서비스로 전송하는 경우가 이에 해당합니다. 민감한 자산 주변에 VPC-SC 경계를 설정해 두면, 오작동하는 에이전트가 서로 분리된 신뢰 영역 간에 데이터를 가로지르는 연결 통로를 만들지 못하도록 예방합니다.
내부자 위협 무력화(Neutralizing insider threats - OWASP AS103): 공격자가 데이터 처리 에이전트에게 BigQuery 데이터세트에서 권한이 없는 프로젝트로 클라우드 간 다이렉트 복사(Cloud-to-cloud copy)를 하도록 명령할 수 있습니다. 네트워크 방화벽은 BigQuery로 향하는 정상적인 HTTPS 트래픽으로 보고, IAM 역시 승인된 서비스 계정으로 인식하지만, VPC-SC는 목적지 리소스(Destination resource)를 직접 평가합니다. 목적지 프로젝트가 기업의 보호 경계 외부에 있기 때문에 시스템은 이 API 요청을 즉시 거부합니다.

VPC Service Controls는 에이전트가 유효한 IAM 자격 증명을 가지고 있더라도, 감염된 에이전트로부터의 데이터 유출 시도를 차단하는 경계 역할을 합니다.

자율 에이전트 세상을 위한 데이터 보호

경계 보안은 결정론적인 애플리케이션 및 워크로드 중심 시대의 권장 모범 사례에서 자율 AI 에이전트 시대의 절대적인 요구사항으로 발전했습니다. VPC-SC는 IAM 단독으로는 통제하기 어려운 데이터의 실제 이동에 대해 핵심적인 통제력을 제공합니다.

에이전트가 프롬프트를 코드로 해석하는 시대에 VPC-SC는 기업 데이터를 위한 필수 안전망이 됩니다. IAM의 매핑 역량과 VPC-SC의 견고한 데이터 경계를 함께 활용하면, 기업은 데이터 유출 우려를 불식시키면서도 AI 에이전트 중심의 혁신적인 환경을 안전하게 구축할 수 있습니다.

더 자세한 내용은 여기에서 VPC-SC 리소스를 살펴보실 수 있습니다.

검증 가능하고 안전한 기밀 AI: 구글 클라우드, 기밀 컴퓨팅(Confidential Computing)의 지평을 넓히다

Tue, 23 Jun 2026 16:00:00 +0000

해당 블로그의 원문은 2026년 6월 24일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

AI와 함께 사용되는 민감한 데이터를 보호하는 것은 선진적이고 안전한 클라우드 인프라를 제공하겠다는 구글 클라우드의 약속에서 중요한 부분입니다. 기밀 컴퓨팅(Confidential Computing)은 하드웨어 기반의 신뢰 실행 환경(TEE) 내에서 검증 가능한 데이터 무결성을 바탕으로 사용 중인 데이터를 암호학적으로 보호합니다.

우리는 클라우드 AI 배포에서 검증 가능한 프라이버시를 더욱 강화하는 데 기여할 하드웨어 생태계 전반의 최신 기밀 컴퓨팅(Confidential Computing) 혁신 기술들을 공유하게 되어 매우 기쁩니다.

글로벌 규모의 기밀 AI

기밀 AI 역량을 글로벌 규모로 확장함으로써, 우리는 AI 추론 및 파인튜닝(미세 조정) 워크로드가 강제력 있는 프라이버시 보장 하에 실행될 수 있도록 지원합니다.

기밀 AI의 대중화: 프리뷰 단계의 NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell GPU 탑재 기밀 G4 VM

우리는 글로벌 규모에서 접근 가능한 기밀 AI의 기념비적인 순간을 발표하게 되어 기쁘게 생각합니다. 바로 NVIDIA RTX NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition GPUs를 특징으로 하는 가속기 최적화 G4 머신 시리즈 기반의 기밀 VM(Confidential VMs) 및 기밀 GKE(Confidential GKE) 노드입니다.

이를 게임 체인저로 만드는 것은 바로 글로벌 규모와 유연성입니다. 기밀 G4는 표준 G4가 제공되는 모든 구글 클라우드 리전에서 사용할 수 있으며, 온디맨드(On Demand), 예약(Reservations), DWS 플렉스 스타트(DWS Flex Start), 스팟/선점형(Spot/Preemptible)을 포함한 다수의 사용 모델 전반에서 가용합니다.

"조직이 여러 인프라 환경에 걸쳐 AI를 확장함에 따라, 데이터 및 실행에 대한 프라이버시와 통제권을 유지하는 것은 점점 더 어려워지고 있습니다. NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell GPU로 구동되는 구글 클라우드 기밀 G4 VM은 확장되는 기밀 AI 인프라 생태계에 매우 의미 있는 추가 모델입니다. AI 워크플로우가 이제 에이전트, 데이터 소스 및 인프라 경계를 넘나들고 있는 만큼, Super Protocol은 구글 클라우드 기밀 VM, 타사 클라우드 및 온프레미스 환경 전반에 걸쳐 일관된 기밀 AI 운영 모델을 제공합니다. 이는 기밀 컴퓨팅의 복잡성을 추상화하여 개발 팀이 오직 AI 성과에만 집중할 수 있도록 돕습니다." - 율리아 곤타르(Yulia Gontar), Super Protocol COO.

AMD SEV를 레버리징하는 5세대 AMD EPYC Turin CPU로 구동되는, NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell GPU 탑재 G4 머신 시리즈는 강력한 하드웨어 기반 보안을 활성화합니다. 이 아키텍처는 TEE 내부에서 처리되는 동안 민감한 데이터를 안전하게 보호하는 동시에, CPU와 GPU 사이를 이동하는 데이터까지 철저히 암호화합니다.

"구글 클라우드 플랫폼(GCP)의 기밀 G4 VM은 Vertebrae의 비즈니스를 위한 당연한 선택이었습니다. 우리 고객들에게 프라이버시와 보안은 결코 타협할 수 없는 절대 조건이기 때문입니다. 우리의 제품은 민감한 업무상 대화를 처리하므로, CPU와 GPU 모두가 신뢰 실행 환경(TEE) 내에서 구동되고 있음을 보여주는 하드웨어 서명 증명(hardware-signed attestation)을 지원해야 합니다. 구글 클라우드의 기밀 컴퓨팅을 도입함으로써, 우리는 클라우드 환경 내 AI 프라이버시의 최전선을 실현할 수 있게 되었습니다." - 앤디 친(Andy Qin), Vertebrae CEO.

기밀 G4를 통해, 여러분은 성능 저하를 최소화하면서 극도의 고강도 제한 데이터, 민감한 모델, 혹은 프라이빗 프롬프트가 개입된 AI 추론, 파인튜닝, HPC(고성능 컴퓨팅) 및 다양한 사용 사례들의 잠재력을 마음껏 실현할 수 있습니다. 지금 바로 Confidential G4 VMs 및 Confidential G4 GKE Nodes를 시작해 보세요.

엔드투엔드 프라이빗 추론의 구현: 오픈소스 프롬프트 암호화 SDK

기밀 AI의 접근성을 높여가는 와중에도, 우리는 AI 워크로드 내 민감한 데이터를 보호하는 것이 단순히 모델 실행 환경의 안전을 확보하는 차원을 넘어선다는 점을 잘 이해하고 있습니다. 프롬프트와 이에 대한 답변 그 자체만으로도 극도의 기밀 정보가 포함될 수 있기 때문입니다. 전체 추론 라이프사이클에 대한 암호학적 보호를 제공하기 위해, 우리는 이제 GitHub에서 사용 가능한 프롬프트 암호화 SDK(Prompt Encryption SDKs)의 오픈소스 출시를 발표하게 되어 매우 기쁩니다.

이 툴킷은 여러분이 AI 추론 워크로드를 위한 엔드투엔드 보안 채널을 확립할 수 있도록 돕습니다. 프롬프트가 클라이언트를 떠나는 순간부터 TEE 내부에서 처리될 때까지 암호학적으로 완벽히 보호되며, 모델의 답변 또한 클라이언트로 되돌아오는 전체 경로 동안 이와 동일하게 안전하게 보호됩니다.

프롬프트 암호화 SDK를 활용한 프롬프트 및 답변 암호화

Client SDK는 클라이언트 애플리케이션에 통합되며, TEE(신뢰 실행 환경)에서 실행되는 추론 서버에 통합된 Server SDK와 협력하여 작동합니다. SDK를 사용하여 인증된(attested) TLS 세션이 수립되면, 클라이언트는 서버가 검증된 기밀 컴퓨팅(Confidential Computing) 환경 내에서 승인된 워크로드를 실행하고 있음을 확신할 수 있습니다.

이후 클라이언트 앱은 이 서버만이 TEE 내부에서 프롬프트를 복호화하고 처리할 수 있음을 인지한 상태에서 암호화된 프롬프트를 추론 서버로 전송할 수 있습니다. 서버에 답변이 준비되면, 동일한 암호화 채널을 통해 클라이언트 앱으로 답변을 다시 전송합니다.

지금 바로 GitHub 저장소 및 Codelab을 통해 시작하실 수 있습니다.

구글 클라우드 기반의 애플 비공개 클라우드 컴퓨팅(PCC) 구현

프라이버시 보호에 대한 구글의 약속은 구글 클라우드 상에서 비공개 클라우드 컴퓨팅(PCC)을 확장하기 위한 애플과의 협업을 통해 깊이 있게 입증되고 있습니다.

구글은 애플의 프라이버시 및 보안 약속을 구글 클라우드 기반 PCC로 확장하기 위해 애플과 협력하게 된 것을 자랑스럽게 생각합니다. 구글 플랫폼은 구글 클라우드 인프라 상에 구축된 다층적 보안 접근 방식을 통해 애플 PCC의 프라이버시 약속을 지원합니다. 여기에는 Intel TDX가 포함된 구글 클라우드 기밀 컴퓨팅, NVIDIA Blackwell GPU가 적용된 NVIDIA 기밀 컴퓨팅(NVIDIA Confidential Computing), Titan 칩이 탑재된 구글의 타이타늄(Titanium) 보안 아키텍처 활용, 그리고 검증 가능한 투명성을 보장하기 위해 공동 엔지니어링된 오픈소스 호스트 스택이 포함됩니다.

이러한 기술들이 유기적으로 결합되어 구글 클라우드 상의 애플 PCC가 데이터 보호 및 사용자 프라이버시에 대한 엄격한 요구 사항을 충족하도록 돕습니다. 이번 협업에 대해 자세히 알아보려면 구글의 블로그 포스트인 기밀 AI의 차세대 시대를 열다(Powering the next era of Confidential AI)를 읽어보시기 바랍니다.

기밀 인프라의 고도화

구글 클라우드는 기밀 컴퓨팅(Confidential Computing) 기능을 전사 인프라에 걸쳐 폭넓게 지원하기 위해 최선을 다하고 있습니다. 구글의 목표는 하드웨어 기반 보안 기능을 핵심 컴퓨팅 오퍼링에 긴밀하게 통합하여, 고객이 성능 저하나 운영 유연성 타협 없이 데이터 보호 수준을 한층 강화할 수 있도록 돕는 것입니다.

C4 머신 시리즈에 인텔 신뢰 도메인 확장(Intel TDX) 기술 도입

C4 머신 시리즈 기반의 인텔 TDX 적용 기밀 VM(Confidential VMs)이 곧 프리뷰 단계로 출시될 예정입니다.

최신 6세대 인텔 제온(Intel Xeon) 프로세서로 구동되는 이번 통합 모델은 데이터 집약적인 워크로드를 위해 컴퓨팅 집적도 및 성능 면에서 비약적인 도약을 이뤄냈습니다. 인텔 TDX를 활용함으로써, C4 인스턴스는 기반 호스트 및 하이퍼바이저로부터 민감한 애플리케이션과 데이터를 안전하게 격리 및 보호하는 하드웨어 격리형 신뢰 도메(Trust Domains, TDs)를 생성합니다.

이 아키텍처는 기밀성과 프라이버시를 보장하는 동시에 원격 증명(remote attestation) 기능을 활성화하므로, 민감한 데이터를 처리하기 전에 해당 하드웨어 환경을 암호학적으로 검증할 수 있습니다. 무엇보다도 코드 수정 없이 단 몇 번의 클릭만으로 기밀 컴퓨팅 기능을 손쉽게 활성화할 수 있습니다.

라이브 마이그레이션(Live Migration) 기능 확장

비즈니스에 치명적인 미션 크리티컬 프로덕션 환경을 가동하기 위해서는 클라우드의 정기 유지 보수 기간 중에도 고가용성(High Availability)과 상시 무중단 구동(Continuous Uptime)이 필수적으로 요구됩니다.

C3D 기반 기밀 VM의 라이브 마이그레이션(Live Migration) 기능이 정식 버전(GA)으로 출시되었습니다. 이 기능을 통해 구글 클라우드는 실행 중인 워크로드를 중단하거나 암호화된 게스트 메모리를 외부로 노출하지 않은 채 예정된 하드웨어 유지 보수 작업을 안전하게 수행할 수 있으며, 장시간 가동되는 소버린 애플리케이션의 원활한 무중단 운영을 보장합니다.

신뢰와 협업의 강화: 기밀 공간(Confidential Space)의 혁신

기밀 공간(Confidential Space)은 안전한 다자간 컴퓨팅(multi-party computation) 및 데이터 공유를 지원하기 위해 정교하게 설계된 기밀 컴퓨팅 환경입니다. 이를 통해 여러 기업 및 기관은 서로 데이터를 직접 노출하거나 구글 클라우드에 데이터를 투명하게 노출하지 않고도, 공동 머신러닝 모델 학습이나 정밀 데이터 분석 등 민감한 데이터 중심의 긴밀한 협업을 안전하게 수행할 수 있습니다.

"구글 클라우드 기밀 공간(Confidential Space) 덕분에 우리는 금융 기관 고객에게 기존 온프레미스 서비스와 유사하거나 그보다 뛰어난 철저한 보안 보증을 약속할 수 있게 되었습니다." - 올리비에 리쇼(Olivier Richaud), Symphony 플랫폼 및 사이트 신뢰성 엔지니어링(SRE) 부사장. "이처럼 보안 및 프라이버시에 극도로 민감한 고객을 클라우드 기반 SaaS 서비스로 전환하는 것은 기밀 컴퓨팅의 혁신이 없었다면 결코 불가능했을 일입니다."

기밀 공간의 핵심 설계 사상은 워크로드 운영자(시스템 관리자)를 신뢰 경계(trust boundary)에서 완전히 분리 배제하여, 오직 정식으로 권한이 부여되고 무결성이 검증된(attested) 워크로드만이 해당 데이터에 접근할 수 있도록 하는 강력한 암호학적 보증을 수여하는 데 있습니다.

"금융 서비스 분야에서 AI 시스템이 소비자를 대행하여 의사를 결정하는 사례가 늘어남에 따라, 데이터가 처리되는 환경 전반에 대한 신뢰 확보는 무엇보다 중요한 화두입니다. Sahamati는 구글 클라우드 기밀 공간을 인도의 오픈 파이낸스 생태계 내에서 프라이버시를 완벽히 보호하는 차세대 AI를 구현하는 중대한 기반 기술로 보고 있으며, 이를 통해 강력한 보안 및 책임 규제 준수를 보장하는 혁신적인 신뢰 관계를 형성하고 있습니다." - 키란 고피나스(Kiran Gopinath), Sahamati Labs 최고혁신책임자(CIO) 겸 총괄.

기밀 공간을 위해 도입된 구글의 새로운 기술 진보는 더욱 강화된 유연성과 강력한 보안 보증을 약속합니다. 주요 업데이트 내용은 다음과 같습니다:

독립적인 제3기관 검증: 인텔 트러스트 어쏘리티(Intel Trust Authority)와의 통합

인텔 트러스트 어쏘리티(Intel Trust Authority)(ITA)가 기밀 공간(Confidential Space)을 위한 독립적인 인증 검증(attestation verifier) 서비스로 정식 출시(GA)되었음을 기쁘게 발표합니다.

이번 서비스 통합을 통해 여러 기관 및 기업들은 기밀 워크로드에 암호화 키를 공개하기 전에 인텔의 하드웨어 신뢰 기준점(Root of trust) 기반 인증을 활용하여 기밀 공간 환경의 무결성을 독립적으로 사전 검사 및 검증할 수 있게 되었습니다. 클라우드 서비스 제공사로부터 기밀성 증명 분석 과정을 물리적으로 분리 독립시킴으로써, 고객은 한층 극대화된 투명성, 확실한 보안 보증, 그리고 더욱 강력해진 제3자 신뢰 모델의 혜택을 톡톡히 누릴 수 있습니다.

"기밀 컴퓨팅이 구글 핵심 인프라와 결합됨에 따라 구글 클라우드와 인텔은 하드웨어 신뢰 기준점 보안 및 독립적인 증명 과정을 현대 클라우드 컴퓨팅 환경의 기본 필수 아키텍처로 정비해 가고 있습니다. 프로덕션 워크로드가 실행되는 인텔 TDX 기반 C4 기밀 VM에서부터 이제 정식 출시되어 강력한 다자간 데이터 협업을 촉진하는 인텔 트러스트 어쏘리티 기반 기밀 공간에 이르기까지, 고객들은 규제 기준이 가장 혹독하고 까다로운 환경 속에서도 애플리케이션 코드를 수정하거나 가동 성능 저하 없이 가장 민감한 고성능 AI 및 데이터 워크플로우를 암호화, 검증 및 자율 확장할 수 있습니다." - 아난드 파슈파시(Anand Pashupathy), 인텔 코포레이션 인텔 제품 보증 및 보안(IPAS) 총괄 매니저 겸 부사장.

안전한 협업 가속화: H100 GPU를 지원하는 기밀 공간

안전한 다자간 AI 및 머신러닝 개발을 지원하기 위해, NVIDIA Hopper GPU를 지원하는 기밀 공간의 구동 환경이 정식 출시되었습니다. 이를 통해 여러 파트너들은 강력한 Hopper GPU의 가속 성능을 가동하는 기밀 공간 환경 내에서 안심하고 자사 데이터를 취합해 AI 모델 훈련 및 추론 워크로드를 수행하는 동시에, 개별 원시 데이터가 타사 파트너나 구글 클라우드에 투명하게 유출되는 것을 차단할 수 있습니다.

기밀 공간은 데이터 센터를 임의로 통합하거나 데이터를 중앙 집중식으로 모으지 않고도, 민감한 데이터 세트 전반에 걸친 연합 학습(Federated Learning) 및 다자간 공동 모델 구축과 같은 혁신적인 사용 사례를 안전하게 실현합니다.

"구글 클라우드 기밀 공간의 기밀 GPU 지원 기능은 안전한 AI 도입을 가로막던 가장 큰 장애물, 즉 민감한 워크로드 보호와 프로덕션 수준의 고성능 확보 간의 제약적인 타협점을 완벽히 소멸시켰습니다." - 아디 히르슈타인(Adi Hirschtein), Duality 제품 부문 부사장. "이를 통해 헬스케어, 금융 서비스, 정부 공공 기관에 종사하는 Duality 고객들은 대규모 민감 데이터 위에서 작동하는 연합 학습, 기밀 AI, 그리고 암호화된 RAG(검색 증강 생성) 워크플로우를 완벽한 데이터·모델 격리 가드레일 속에서 끊김 없이 마음껏 구동할 수 있습니다."

앞으로 나아갈 길

기밀 컴퓨팅은 다가올 AI 시대의 클라우드 컴퓨팅에서 결코 배제할 수 없는 가장 핵심적인 필수 인프라 레이어로 부상하고 있습니다. 구글이 야심 차게 진화시키고 있는 다양한 기밀 VM 포트폴리오, 혁신 가속 하드웨어 채널, 그리고 검증된 오픈소스 툴킷을 지금 바로 탐색해 보시고, 귀사 내부 조직에서 안전한 다자간 데이터 협업과 한층 프라이빗한 AI 기술 혁신 청사진을 완성해 보시기 바랍니다.

기술에 대해 보다 자세히 알아보고 싶으시다면, 2026년 6월 23일과 24일에 개최된 기밀 컴퓨팅 서밋(Confidential Computing Summit)을 통해 구글 클라우드가 제안하는 기밀 AI의 미래를 직접 확인해 보세요!

선택, 규제 준수, 그리고 협업: 개방형 디지털 주권을 향한 유럽의 길

Thu, 18 Jun 2026 07:00:00 +0000

해당 블로그의 원문은 2026년 6월 18일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

유럽연합 집행위원회(European Commission)의 기술 주권 패키지(Tech Sovereignty Package)는 유럽 대륙의 디지털 미래를 결정짓는 중대한 시점에 발표되었습니다. 유럽의 경쟁력과 안보는 현재 유럽의 기업, 기관, 시민 모두에게 가장 중요한 핵심 의제이며, 이러한 목표를 달성하기 위해서는 유럽의 디지털 역량에 대한 막대한 투자가 필수적입니다. 이러한 맥락에서 유럽이 반도체 칩에서부터 클라우드 도입, AI 데이터 인프라에 이르기까지 유럽연합의 디지털 발자국을 확대할 방안을 모색하는 것은 지극히 당연한 일입니다.

유럽연합 집행위원회의 전략은 "개방성, 파트너십, 그리고 공정 경쟁"에 기반을 두고 있습니다. 실제로 이번 패키지에는 벤더 종속(vendor lock-in) 문제를 해결하기 위한 상호운용성 보장, 공공 부문을 위한 오픈소스 전략, 그리고 데이터 센터의 신속한 배포 지원 등 이러한 원칙들과 부합하는 과감한 조치들이 포함되어 있습니다.

구글은 명시된 목표들을 실무적인 차원에서 효과적으로 달성할 수 있도록, 구글이 가진 최고의 전문 지식을 공유하며 EU 기관들과 긴밀히 협력할 것입니다. 이러한 목적을 달성하기 위해, 구글은 의도치 않은 시장 고립을 방지하고 신뢰할 수 있는 글로벌 파트너들이 진정한 개방성의 틀 안에서 유럽의 안보와 확장 목표를 계속 지원할 수 있도록, 클라우드 및 AI 개발법(Cloud and AI Development Act, CADA)의 특정 조항들이 일부 수정되어야 한다고 믿습니다.

수년에 걸쳐 발전해 온 구글의 주권에 대한 접근 방식은, 유럽 디지털 인프라의 성장과 보안에 투자하는 동시에 고객에게 실질적이고 기술적이며 검증 가능한 통제권과 개방된 선택권을 제공하는 것을 골자로 합니다. 이는 구글이 이해하고 있는 이번 주권 전략의 근본적인 지향점과도 일치합니다.

구글은 유럽의 단계별 규제 준수 요구 사항을 모든 레벨에서 충족할 수 있도록 설계된 종합적인 소버린 클라우드(Sovereign Cloud) 솔루션 포트폴리오를 구축했습니다. 표준 퍼블릭 클라우드 구성부터 독립적으로 운영되는 지역 클라우드 서비스, 그리고 가장 민감한 공공 부문 운영을 위한 완전 에어갭(air-gapped) 솔루션에 이르기까지, 구글은 컴플라이언스를 충족하는 과정에서 기술적 탁월함을 결코 희생할 필요가 없도록 보장합니다.

프랑스의 S3NS, 독일의 Thales, Schwarz Group, T-Systems, 이탈리아의 PSN, 룩셈부르크의 Clarence, 스페인의 Telefónica 등 현지 주요 대표 기업들과의 긴밀한 "Made with Europe" 협력을 통해, 구글은 국가 수준의 기존 주권 프레임워크가 요구하는 최고 수준의 규제 표준을 충족하도록 설계된 운영 회복 탄력성과 사법 관할권 통제(jurisdictional controls) 기능을 적극적으로 제공하고 있습니다.

구글의 파트너 주도형 소버린 솔루션 중 프랑스의 S3NS 오퍼링은 유럽 내 가장 엄격한 주권 규제 장벽인 SecNumCloud 3.2 인증을 획득했습니다. 구글의 파트너사인 Clarence와 S3NS는 미스트랄(Mistral)과 함께, 소버린 클라우드가 필요한 EU 기관들이 사용할 수 있도록 EU 디지털 서비스 총국(DIGIT)의 승인을 받은 서비스를 제공하고 있습니다. 구글은 이것이 진정한 의미의 신뢰할 수 있는 파트너십을 구성하는 모델이라 믿으며, 집행위원회가 유럽 전역에서 이미 소버린 요구 사항을 충족하고 있는 이 검증된 기존 경로를 따를 것을 독려합니다.

1. 소버린 인증 제도의 개선

CADA 제안서 내에서 가장 우려되는 부분 중 하나는 단일 보증 수준(Union Assurance Levels, UALs)의 설계 방식입니다. 회원국 간의 주권 기준을 조화롭게 정비하는 것은 건설적인 진전이지만, 4단계 UAL 각각에 수립된 기준들은 글로벌 제공업체들이 제시하는 강력한 보안 완화 조치와 무관하게 이들을 제한하거나 완전히 배제할 위험이 있습니다. 규제는 글로벌 공급망에 불필요한 혼란을 주지 않으면서도 실질적인 통제를 확보할 수 있는 기회를 박탈하는 경직된 지리적 기준 대신, 주권 통제에 대한 혁신적이고 효과적인 기술적 접근 방식을 수용할 수 있는 공간을 마련해 주어야 합니다.

구글은 유럽 정책 입안자들의 데이터 주권 확보 및 역외 리스크 완화(extra-territorial risk-mitigation)에 대한 우선순위를 충분히 이해하고 지지합니다. 구글 클라우드는 소버린 솔루션 패키지에 포함된 도구 중 하나인 클라우드 외부 키 관리자(Cloud External Key Manager, EKM)와 같은 기능을 통해 고객이 구글의 인프라 외부에 암호화 키를 유지하고 관리할 수 있도록 지원합니다. 이러한 통제 장치는 고객의 명시적인 동의와 인지 없이는 제3자가 암호화되지 않은 데이터에 무단으로 접근하는 것을 기술적으로 원천 차단하는 강력한 장벽을 형성합니다.

EU는 이미 발의된 산업가속화법(Industrial Accelerator Act)을 통해 한층 균형 잡힌 훌륭한 대안 모델을 설계한 바 있습니다. 이 프레임워크는 강력한 글로벌 무역 규범과 든든한 백스톱 권한(back-stop powers)을 바탕으로, 신뢰할 수 있는 파트너는 'EU 원산지'로 간주하여 운영할 수 있도록 하는 기본 가정을 전제함으로써 비-EU 파트너들과의 성공적인 협력 관계를 유지할 수 있는 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다. 구글은 공동 입법자들이 CADA에도 이와 유사한 철학을 적용해 줄 것을 촉구합니다.

2. 상호운용성 증진, 벤더 종속 해제, 그리고 공공 조달 제도 개혁

주권의 본질은 최종 사용자에게 더 적은 선택지가 아닌, 더 많은 선택권을 부여하는 것이어야 합니다. 건강한 유럽의 디지털 생태계를 구축하기 위해서는 벤더 종속을 유발하고, 선택권을 억제하며, 비용을 증가시키는 장벽을 막아주는 개방적인 토대가 반드시 필요합니다. 구글은 개방적이고 상호운용 가능한 클라우드 생태계를 조성하고자 하는 CADA의 궁극적인 목표를 전적으로 지지합니다. 이러한 노력이 진정으로 의미 있는 성과를 거두기 위해서는, 관련 정책이 인프라, 모델, 애플리케이션 등 디지털 기술 스택의 모든 수준에서 개방성에 대한 확고한 약속과 일맥상통해야 합니다.

구글 클라우드 자체의 접근 방식 역시 이러한 토대 위에 구축되어 있습니다. 구글은 데이터 이전 시 발생하는 퇴출 수수료(data transfer exit fees)가 전혀 없는 개방적이고 이동 가능한 인프라를 제공하며, Gemma와 같은 오픈 소스 AI 모델의 보급을 이끌고 있고, 오픈 표준 기반의 애플리케이션을 지원합니다. 이처럼 기술 스택 전반에 걸친 구글의 개방형 접근 방식은 유럽의 기업들이 마찰 없이 자유롭게 시스템을 구축하고, 마이그레이션하며, 비즈니스를 확장할 수 있도록 돕기 위해 설계되었습니다.

하지만 여전히 많은 기업들은 일부 독점적이고 제약적인 라이선스 관행(restrictive licensing practices)으로 인해 단일 에코시스템에 고착되어 개방형 접근 방식이 제공하는 혜택을 온전히 누리지 못하고 있습니다. 구글은 시장의 진정한 선택권을 보장하기 위해 세 가지의 명확하고 직관적인 개혁 조치를 강력히 옹호합니다. 첫째, 사용자가 보유한 소프트웨어 라이선스를 원하는 클라우드로 자유롭게 이전할 수 있도록 허용할 것, 둘째, 레거시 소프트웨어에 대해 공정하고 합리적인 가격 정책을 보장할 것, 셋째, 특정 소프트웨어가 어떤 클라우드 플랫폼 위에서도 동일한 고성능으로 원활히 작동하도록 보장할 것입니다.

3. 유럽의 차세대 AI 미래를 위한 지속 가능하고 개방적인 인프라 구축

물리적인 컴퓨팅 인프라는 디지털 주권을 구축하는 튼튼한 토대입니다. 구글은 유럽 반도체 연구개발에 300억 유로를 투자하겠다는 반도체법 2.0(Chips Act 2.0)의 대담한 포부를 지지하지만, 이에 못지않게 대규모 고성능 컴퓨팅 인프라 투자를 유치할 수 있는 합리적인 규제 규칙을 확립하는 것 역시 치명적으로 중요하다고 믿습니다. 이러한 목표를 원활히 달성할 수 있도록 돕기 위해 구글은 아래의 구체적인 방안들을 제안합니다.

구글은 유럽 내 13개의 클라우드 리전을 안정적으로 운영하고 있으며, 최근 독일, 벨기에, 스웨덴에 대규모 투자를 단행하는 등 유럽 데이터 인프라에 장기적으로 헌신해 온 투자자입니다. 구글은 유럽의 정책이 구글과 같이 전폭적인 투자를 단행하는 글로벌 투자자들의 신속한 속도와 막대한 규모를 적극적으로 활용하는 방향으로 정립되기를 기대합니다.

지정 구역 내에서 인허가 절차, 전력망 접속, 전력구매계약(PPA)을 획득하는 과정을 대폭 단축하고 효율화해 주는 "특별 프로젝트(special project)" 자격 제도의 도입을 열렬히 환영합니다. 이러한 조치들이 성공적으로 안착할 수 있도록 구글은 다음의 실행 방안들을 적극 지지합니다.

극대화된 지속 가능성을 입증한 친환경 인프라 구축 프로젝트에 대해 인허가 패스트트랙(fast-track permitting) 혜택을 우선적으로 부여합니다.
개별 국가의 친환경 기준을 향후 도입될 EU 통합 등급 체계와 일치시켜, 수냉식 냉각(water cooling)과 같은 고효율 에너지 절감 기술이 규제 상의 불이익을 받지 않도록 보호합니다.
규제 완화 목적의 가속화 구역(acceleration zones) 지정이 신규 데이터 센터 부지의 지리적 선택 범위를 인위적으로 옭아매지 않도록 보장하며, 지정 구역 외부에서 구동 중인 지속 가능하고 경쟁력 있는 데이터 센터에 대해서도 원활한 전력망 연결 지원 혜택을 폭넓게 확대 적용합니다.

앞으로 나아갈 길: Made with Europe

다가오는 이사회 정상회의(Council Summit)에 장관들이 모여 머리를 맞대게 될 지금, 유럽은 강력한 회복 탄력성, 글로벌 경쟁력, 그리고 진정한 개방성을 고루 갖춘 차세대 디지털 미래를 설계할 역사적인 기회를 마주하고 있습니다. 쿠버네티스(Kubernetes), 크로미움(Chromium), 안드로이드(Android), 텐서플로우(TensorFlow)에 대한 끊임없는 기여와 Gemma와 같은 오픈 소스 AI 모델의 전폭적인 지원에 이르기까지 구글이 주도해 온 오픈소스 생태계와 유럽의 유력한 산업 리더들과의 긴밀한 솔루션 공동 설계 협력은, 글로벌 기술 혁신이 유럽 고유의 가치 수호와 완벽하게 병행하여 진일보할 수 있음을 입증하고 있습니다.

구글은 최종적으로 확정될 기술 주권 패키지(Tech Sovereignty Package)가 유럽 현지의 경제 성장을 촉진하고, 국가 안보를 안전하게 수호하며, 유럽을 전 세계 글로벌 AI 혁신의 최첨단 자리에 우뚝 세울 수 있도록 EU 회원국, 유럽 정책 입안자, 그리고 다양한 현지 지역 파트너들과 한층 더 긴밀히 협력해 나갈 것을 기대합니다.

구글, ‘IDC MarketScape 글로벌 SIEM 2026 벤더 평가’ 리더(Leader) 선정

Tue, 16 Jun 2026 17:30:00 +0000

해당 블로그의 원문은 2026년 6월 17일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

오늘날의 보안 운영 팀은 전례 없는 속도와 규모, 정교함을 갖춘 인공지능(AI)을 악용하는 공격자들에 맞서 싸워야 하는 엄청난 압박을 받고 있습니다. 이러한 위기 상황을 극복하고, 비즈니스에 핵심적인 미션 크리티컬 워크로드를 안전하게 보호하며, 신뢰할 수 있는 철저한 방어 프로그램을 구축하기 위해 수많은 기업들은 보안 운영의 중추로서 현대적인 보안 정보 및 이벤트 관리(SIEM) 시스템에 크게 의존하고 있습니다.

구글은 글로벌 IT 시장조사기관 IDC가 발간한 ‘IDC MarketScape: 글로벌 SIEM 2026 벤더 평가(Worldwide SIEM Vendor Assessment)’ 보고서(#US54126826, 2026년 6월)에서 최고 수준인 리더(Leader)로 선정되었음을 자랑스럽게 발표합니다. 구글은 이번 리더 선정이 맨디언트(Mandiant)의 최전선 위협 전문 지식, 강력한 자동화 기술, 그리고 고도화된 차세대 AI 에이전트 역량을 일원화하여 수많은 방어자들을 전폭 지원하는 구글 보안 운영(Google Security Operations, 구글 세콥스) 플랫폼에 가한 구글의 혁신과 투자의 결실이라고 믿습니다.

본 보고서에 따르면, 구글은 타사 대비 기술적으로 압도적인 경쟁력을 자랑하는 인프라와 AI 혁신 기술을 바탕으로 다음과 같은 강력한 경쟁 우위를 증명했습니다.

1생성형 AI(Gemini) 기반의 '에이전트 중심' 보안 운영: 구글의 '경보 분류 및 조사 에이전트(Alert Triage and Investigation Agent)'는 스스로 관련 증적을 수집하고, 연관 검색을 자율적으로 수행하며, 명확하고 투명한 판정 의견(verdict)을 즉각 도출함으로써 보안 분석가의 수작업 업무량을 극적으로 낮춰 줍니다. 또한 구글 클라우드 Next 행사에서 새롭게 공개된 차세대 에이전트들은 단순한 분류 작업을 넘어 '선제적인 위협 사냥(Proactive hunting)' 및 '탐지 규칙 자동 생성(Rule generation)' 영역까지 에이전트 중심의 자율 주행 워크플로우를 완벽하게 확장했습니다.
인프라부터 보안 노하우까지 관장하는 '수직적 AI 통합': 구글은 자체 맞춤형 반도체(Silicon)를 설계하고, 초대형 인프라를 직접 운영하며, 구글 딥마인드(DeepMind)를 통해 최첨단 제미나이(Gemini) 파운데이션 모델을 직접 개발하고 있습니다. 나아가 구글 내부 일류 보안 전문가들의 실전 위협 대응 역량을 에이전트 평가 루프에 긴밀히 코딩하여 반영하고 있습니다. 이러한 완벽한 수직적 AI 통합(Vertical AI integration) 덕분에 타사 API 모델을 빌려 쓸 때 발생하는 경제적 비효율 문제를 완벽히 해결하는 탁월한 비용 구조를 지원하는 동시에, 보안 특화형 작업에서 에이전트의 판단 정확도를 향상하는 모델 반복 주기(Iteration cycle)를 구글이 한층 정밀하고 민첩하게 직접 제어합니다.
독보적인 최전선 위협 인텔리전스(Mandiant)의 결합: 최고의 사이버 위협 분석가 그룹인 맨디언트(Mandiant) 요원들이 정교하게 손수 작성하고 유지 관리하는 큐레이션 탐지 콘텐츠가 실시간으로 지속 업데이트됩니다. 모든 시나리오는 글로벌 공격 표준 매핑 체계인 MITRE ATT&CK 프레임워크와 정렬되어 유기적으로 맞물려 작동하며, 실제 구글 세콥스를 도입한 엔터프라이즈 고객들은 별도의 커스텀 세팅 없이 바로 실무에 적용해 즉각적인 위협 탐지 성과를 거두고 있다고 평가했습니다.
대규모 원시 데이터에 대한 압도적인 고성능 검색 퍼포먼스: 엄청난 대용량 보안 로그 속에서 유의미한 위협 흔적을 번개처럼 식별해내는 검색 성능은 많은 고객들이 공통적으로 증언하는 구글 고유의 압도적인 기술적 장점입니다. 일원화된 데이터 레이크 아키텍처와 함께 UDM(Unified Data Model) 전체 시점 검색 및 크로스 조인(Cross joins)을 활용한 다단계 분석 기법이 완벽하게 조화를 이루어, 분석가들은 기존의 레거시 온프레미스 인프라에서 흔히 발생하던 심각한 성능 저하 현상 없이 데이터 보존 기간 전체의 원시 로그를 초고속으로 쿼리 및 분석할 수 있습니다.

IDC MarketScape vendor analysis model is designed to provide an overview of the competitive fitness of technology and service suppliers in a given market.  The research methodology utilizes a rigorous scoring methodology based on both qualitative and quantitative criteria that results in a single graphical illustration of each vendor’s position within a given market. The Capabilities score measures vendor product, go-to-market and business execution in the short-term. The Strategy score measures alignment of vendor strategies with customer requirements in a 3-5-year timeframe. Vendor market share is represented by the size of the circles. Vendor year-over-year growth rate relative to the given market is indicated by a plus, neutral or minus next to the vendor name.

IDC MarketScape 벤더 분석 모델은 특정 시장에서 기술 및 서비스 공급업체의 경쟁 우위와 적합성에 대한 개요를 제공하도록 설계되었습니다. 연구 방법론은 정성적 및 정량적 기준을 모두 아우르는 엄격한 점수 산정 방식을 채택하고 있으며, 그 결과물로 특정 시장 내 개별 벤더의 위치를 단 하나의 그래픽 일러스트레이션으로 나타냅니다. 역량(Capabilities) 점수는 단기적인 측면에서 벤더의 제품, 시장 진입(go-to-market) 및 비즈니스 실행력을 측정합니다. 전략(Strategy) 점수는 3~5년의 기간 동안 벤더의 전략이 고객의 요구 사항과 얼마나 일치하는지를 측정합니다. 벤더의 시장 점유율은 원의 크기로 표시됩니다. 해당 시장 대비 벤더의 전년 대비 성장률은 벤더 이름 옆의 플러스(+), 중립(neutral) 또는 마이너스(-)로 표시됩니다.

AI 기반의 Google Security Operations

위협 탐지 및 침해 사고 대응에서 속도와 정확성은 매우 중요합니다. 구글은 방어자들이 더 힘겹게 일하는 대신 더 똑똑하게 일할 수 있도록 보안 운영 혁신을 지속해서 주도하고 있습니다. Google Security Operations(구글 세콥스)에 Gemini를 깊이 통합함으로써, 분석가들은 막대한 양의 보안 텔레메트리 전반에 걸쳐 복잡한 자연어 검색을 수행할 수 있게 되었습니다. 또한 이벤트 요약을 촉진하고, 탐지 규칙을 동적으로 생성하며, 몇 시간이 걸리던 자동화된 대응 플레이북을 수초 만에 구축해 분석가의 생산성을 높여 주는 '분류 및 조사 에이전트(Triage and Investigation agent)'와 같은 에이전트를 추가했습니다.

"Google Security Operations 덕분에 우리는 방대한 양의 텔레메트리를 수용하고 워크플로우에 AI를 도입할 수 있었으며, 경보 발생률을 97%나 줄일 수 있었습니다." - 다니엘 피터폴(Daniel Peterpaul), Sunrun 정보 보안 부사장(VP, Information Security).

독보적인 위협 인텔리전스 접근성

현대적인 SIEM은 단순한 데이터 수집을 넘어서야 하며, 맥락(context)을 필요로 합니다. Google Threat Intelligence는 맨디언트(Mandiant)의 최전선 전문 지식, VirusTotal 커뮤니티의 글로벌 도달 범위, 그리고 구글의 서비스 및 기기가 가진 독보적인 가시성을 Google Security Operations에 결합합니다.

구글의 적용형 위협 인텔리전스(applied threat intelligence) 기능을 통해 보안 팀은 수동 모니터링에 소비하는 시간을 줄이고, 더 나은 의사결정을 위해 경보의 맥락을 파악하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다. Mandiant Hunt와 같은 서비스를 통해 구글은 선제적인 전문가들을 Google Security Operations에 직접 통합하여, 방어자들이 미처 탐지되지 않은 공격과 공격자의 전술, 기법 및 절차(TTP)가 에스컬레이션되기 전에 탐색할 수 있도록 돕습니다.

글로벌 기업을 위한 운영 회복 탄력성 보장

전 세계의 수많은 조직들이 구글과의 파트너십을 통해 사용 기술과 보안 운영을 바라보는 관점 모두에서 중대한 도약을 이뤄내고 있습니다. 보안 텔레메트리와 위협 인텔리전스를 매끄럽게 연결하는 기능은 조직에게 전체 서비스 복구와 전인적인 보안 혁신을 달성할 수 있는 가시성을 제공합니다.

"우리 SOC의 엔지니어들은 고신뢰도의 진성 경보(true positives)에만 집중하고 있습니다. 고신뢰도의 진성 경보가 발생했을 때 솔직히 분석가는 해당 경보에 가능한 한 많은 맥락 정보가 보완되기를 원하는데, SecOps 내의 Gemini가 제공하는 변화가 바로 이를 가능하게 할 것입니다. 우리는 AI가 직원들을 위해 일하기를 원하며, 분석가들이 자신의 지적 능력, 창의성, 거시적 관점의 문제 해결 능력을 발휘하여 공격 경로를 구상하고 예측하며 궁극적으로 우리 환경을 공략하기 어려운 타겟으로 만들기를 바랍니다." - 맷 로우(Matt Rowe), Lloyds Banking Group 최고보안책임자(CSO).

사이버 방어 역량 강화를 위한 다음 단계로 나아가기

강력한 위협 인텔리전스 역량과 보안 운영에 대한 전인적인 접근 방식을 보유하고 글로벌 역량을 갖춘 보안 리더와 협력하고자 하는 조직이라면 구글을 고려해야 합니다. 구글의 구체적인 역량과 구글이 리더로 선정된 이유에 대해 자세히 알아보시려면, 2026 IDC MarketScape 글로벌 SIEM 벤더 평가 발췌록 무료 보고서를 여기에서 읽어보시기 바랍니다.

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