방화벽은 오랫동안 네트워크 경계에 놓인 보안 장비로 역할을 해왔습니다. 데이터센터와 인터넷 사이의 경계가 명확한 시절에는 잘 맞는 방식이었습니다. 하지만 클라우드 네이티브, AI 네이티브 시대에는 이야기가 다릅니다. 엔터프라이즈 컴퓨팅 환경이 클라우드 네이티브 기술을 토대로 진화하는 가운데 AI가 최우선 목표가 되어 가고 있는 시대에 경계를 지키는 역할만으로는 부족합니다. 관련해 이번 포스팅에서는 구글 클라우드의 Cloud NGFW가 새로운 시대적 요구를 어떻게 수용하고 있는지 살펴보겠습니다.
클라우드 환경에 분산된 워크로드를 어떻게 보호할까?
먼저 클라우드 네이티브 환경을 위한 구글 클라우드의 해법부터 보겠습니다. 전통적인 방화벽은 트래픽을 특정 검사 지점으로 모읍니다. 클라우드 네이티브 기술로 구축한 컴퓨팅 환경에서도 같은 방식을 사용하면 별도의 가상 어플라이언스와 라우팅 구성이 필요합니다. 트래픽이 늘면 방화벽 용량도 조정해야 합니다. 가용성과 라이선스, 운영체제, 보안 콘텐츠도 관리해야 합니다.
이런 부담을 구글 클라우드가 줄이기 위해 선택한 방법이 Cloud NGFW 방화벽을 자사 서비스 네트워크에 통합하는 것입니다. 기본 방화벽 기능은 구글 클라우드의 소프트웨어 정의 네트워크에 내장돼 있습니다. 별도의 네트워크 어플라이언스 앞에 모든 트래픽을 모으지 않아도 남북 트래픽과 동서 트래픽을 제어할 수 있습니다.
URL 필터링과 침입 탐지·방지 같은 L 7 기능에는 구글 클라우드의 관리형 영역별 방화벽 엔드포인트를 사용합니다. 정책이 검사 대상으로 지정한 트래픽을 엔드포인트로 투명하게 전달합니다. 검사가 끝난 트래픽은 원래 경로로 돌아갑니다. 사용자가 별도의 검사 경로를 구성할 필요는 없습니다.
이렇게 Cloud NGFW는 별도의 장비와 복잡한 검사 경로 없이 분산된 트래픽을 처리합니다. 다음으로 살펴볼 과제는 지속해서 바뀌는 워크로드에 보안 정책을 정확하게 적용하는 것입니다. 클라우드에서는 IP 주소만으로 워크로드의 역할과 통신 목적을 구분하기 어렵습니다.
IP 주소를 넘어 워크로드 단위로 통제하는 방법
전통적인 방화벽 규칙은 주로 IP 주소와 포트, 프로토콜을 사용합니다. 클라우드에서는 IP 주소와 워크로드의 역할이 항상 일치하지 않습니다. 오토스케일링으로 인스턴스가 계속 바뀌고 여러 서비스가 하나의 IP 주소를 공유하기도 합니다.
Cloud NGFW는 보안 태그를 이용해 정책의 기준을 워크로드의 역할로 넓힙니다. 예를 들어 frontend, application, database 같은 태그에 따라 통신 범위를 나눌 수 있습니다. 인스턴스 IP가 바뀌어도 같은 태그를 사용하면 기존 정책을 이어서 적용합니다.
보안 태그는 IAM 권한으로 관리합니다. 태그를 만들고 워크로드에 연결할 권한을 분리할 수 있습니다. 개발팀이 임의로 태그를 변경해 방화벽 정책을 우회하는 위험도 줄일 수 있습니다.
계층형 방화벽 정책을 이용하면 조직이나 폴더 수준에서 공통 규칙을 정의할 수 있습니다. 상위 정책의 규칙은 하위 수준에서 덮어쓸 수 없습니다. 중앙 보안팀은 조직 전체의 최소 기준을 정하고 애플리케이션 팀은 그 범위 안에서 프로젝트별 규칙을 관리할 수 있습니다.
보안 태그와 계층형 정책으로 어떤 워크로드가 통신하는가를 구분했다면 다음에는 외부 서비스 연결 통제에 대한 답도 내놓아야 합니다. 여러 서비스가 하나의 IP 주소를 공유하고 주소도 수시로 바뀌는 환경에서는 IP 기반 규칙만으로 실제 접속 목적지를 정확하게 구분하기 어렵기 때문입니다.
도메인과 URL을 기준으로 통제하는 방법
클라우드와 SaaS에서는 하나의 IP 주소가 여러 서비스를 호스팅할 수 있습니다. 특정 IP를 허용했는데 같은 IP를 사용하는 다른 서비스까지 접근할 수 있습니다. 서비스의 IP 주소가 바뀔 때마다 규칙을 수정해야 할 수도 있습니다.
Cloud NGFW Standard의 FQDN 객체를 사용하면 IP 주소 대신 도메인 이름을 방화벽 규칙에 사용할 수 있습니다. 구글 클라우드가 도메인을 해석해 해당 IP 주소를 네트워크 계층에서 제어합니다.
여러 도메인이 같은 IP 주소를 공유하면 FQDN 기반 제어만으로 실제 접속 목적지를 구분하기 어렵습니다. Cloud NGFW Enterprise의 URL 필터링은 HTTP 호스트 헤더와 TLS 연결 과정의 SNI를 확인합니다. 이를 이용해 도메인 단위로 트래픽을 허용하거나 차단할 수 있습니다.
예를 들어 AI 에이전트가 승인한 모델 API와 검색 서비스에만 접근하도록 구성할 수 있습니다. 데이터베이스 서버에는 지정한 업데이트 저장소의 접속만 허용할 수 있습니다.
SNI를 사용하면 TLS 트래픽 전체를 복호화하지 않고도 도메인 수준의 정책을 적용할 수 있습니다. 전체 URL 경로와 암호화된 콘텐츠까지 검사하려면 TLS 검사가 필요합니다. 개인정보 보호와 규제 요건을 고려해 두 방식의 적용 범위를 구분해야 합니다.
도메인과 URL을 기준으로 통신 목적지를 세밀하게 통제해도 위협을 모두 막을 수는 없습니다. 허용된 사이트와 정상적인 연결을 통해 악성 파일이 들어올 수 있기 때문입니다. 따라서 클라우드 네이티브 시대의 방화벽은 접속 목적지뿐만 아니라 네트워크를 통해 오가는 파일과 트래픽의 내용까지 살펴봐야 합니다.
새로운 맬웨어에는 어떻게 대응할까?
알려진 악성코드는 서명과 위협 인텔리전스로 찾을 수 있습니다. 문제는 지금까지 본 적 없는 파일이나 기존 맬웨어를 조금씩 바꾼 변종입니다. 비교할 서명이 없다면 정적인 목록만으로 위협 여부를 판단하기 어렵습니다.
Cloud NGFW Enterprise의 침입 탐지·방지 기능은 Palo Alto Networks 기술을 바탕으로 맬웨어와 스파이웨어, 명령·제어(C2) 통신을 검사합니다. Advanced Malware Sandbox를 추가하면 알려지지 않은 파일과 회피 기법을 사용하는 멀웨어까지 분석 범위를 넓힐 수 있습니다.
Advanced Malware Sandbox는 Palo Alto Networks의 Advanced WildFire 기술을 사용합니다. 인라인 머신러닝과 클라우드 분석, 샌드박스 분석을 결합해 파일을 검사합니다. 참고로 현재 프리뷰로 공개되어 있습니다.
여기서 성능 수치의 출처와 범위를 구분해야 합니다. Palo Alto Networks는 Advanced WildFire가 미지의 멀웨어를 99% 이상 차단한다고 설명합니다. 구글 클라우드가가 독자적으로 측정한 Cloud NGFW 전체의 탐지율은 아닙니다. 실제 결과는 파일 형식과 암호화 여부, 정책 구성에 따라 달라질 수 있습니다.
Advanced Malware Sandbox에서는 검사할 파일 형식과 방향을 정할 수 있습니다. 실행 파일과 PDF, Microsoft Office 문서, 압축 파일, APK, JAR, 스크립트 등을 검사합니다. 업로드와 다운로드를 모두 검사하거나 한 방향만 선택할 수도 있습니다.
운영 환경에 적용하기 전에는 지원 파일 형식과 크기, 서비스 영역, 데이터 처리 위치를 확인해야 합니다. Palo Alto Networks가 운영하는 지정 서비스 영역에서 분석이 이뤄질 수 있으므로 데이터 거버넌스와 규제 요건도 검토해야 합니다.
지금까지 살펴본 기능은 일반적인 클라우드 워크로드뿐만 아니라 AI 워크로드를 보호하는 데도 활용할 수 있습니다. AI 에이전트는 여러 외부 API와 데이터 소스를 자율적으로 호출하므로 접속 목적지와 통신 범위를 더 명확하게 정해야 합니다. 알려진 악성 목적지를 차단하고 새로운 파일을 검사하는 기능도 하나의 정책 체계 안에서 함께 설계할 필요가 있습니다.
AI 워크로드에는 어떤 정책이 필요할까?
AI 에이전트는 모델 API와 벡터 데이터베이스, 검색 서비스, 코드 저장소, SaaS 도구를 호출할 수 있습니다. 외부 연결이 늘어나면 정상 통신과 비정상 통신을 구분하기도 어려워집니다. Cloud NGFW의 기능을 조합하면 AI 워크로드의 통신 범위를 단계적으로 통제할 수 있습니다.
보안 태그로 AI 에이전트와 모델 서버, 데이터베이스의 역할을 구분합니다. 계층형 정책으로 조직 전체에서 금지할 통신을 정합니다. FQDN과 URL 필터링으로 에이전트가 접근할 외부 API와 SaaS를 제한합니다. 구글 위협 인텔리전스로 알려진 악성 목적지를 차단합니다. 파일을 주고받는 경로에는 침입 탐지·방지와 Advanced Malware Sandbox를 검토할 수 있습니다.
정책을 만들기 전에는 에이전트가 호출해야 할 정상 도구와 데이터 소스를 먼저 파악해야 합니다. 필요한 연결만 허용하고 나머지는 제한하는 방식으로 구성하는 것이 좋습니다.
클라우드와 AI 시대의 방화벽이 향하는 방향
정리하자면 Cloud NGFW가 클라우드와 AI 시대의 보안 요구를 반영하는 방식은 세 가지로 정리할 수 있습니다.
첫 번째는 방화벽을 클라우드 네트워크에 통합하는 것입니다. 분산된 워크로드에 정책을 적용하고 서비스의 확장과 기반 운영은 구글 클라우드가 맡습니다.
다음은 통제 기준을 IP 주소에서 워크로드와 애플리케이션으로 넓히는 것입니다. 보안 태그와 계층형 정책으로 워크로드의 역할을 구분합니다. FQDN과 도메인, URL을 이용해 외부 서비스로 향하는 통신도 세밀하게 제어합니다.
마지막은 분석 범위를 알려진 공격에서 새로운 파일과 회피형 맬웨어 까지 확장하는 것입니다. 위협 인텔리전스와 침입 탐지·방지,머신러닝 및 샌드박스 분석을 위험 수준에 맞춰 조합합니다.
AI 시대의 방화벽에서 중요한 것은 장비의 크기가 아닙니다. 빠르게 바뀌는 워크로드와 위협에 맞춰 정책을 얼마나 일관되고 지속적으로 적용할 수 있는가입니다. 클라우드 및 AI 워크로드에 맞는 방화벽 정책과 마이크로세그멘테이션을 설계하고 싶다면 메가존소프트 문의 포털을 통해 상담을 신청해 주세요.
