by Wizard

AI 기반 접근 제어: 보안의 딜레마를 넘어 비즈니스 가속기로

엔터프라이즈 보안 시스템 구축 경험을 통해 얻은 결론은 명확합니다. AI가 약속하는 지능적인 접근 제어가 현실적인 복잡성에 가로막히고 있다는 점입니다. 특히 제로 트러스트 보안의 이상과 현실 사이의 괴리는 더욱 심각합니다. 기업들이 AI를 활용하려 하지만, 기존 접근 제어 시스템 자체가 AI 활용을 방해하는 아이러니한 상황에 직면하고 있습니다.

제로 트러스트, 이상과 현실의 간극

많은 기업들이 제로 트러스트 네트워크 접근(ZTNA) 솔루션 도입을 고려하지만, 실제 배포 단계에서 어려움을 겪습니다. 기술적인 문제는 이미 해결되었지만, 수년간 누적된 VPN 설정, 레거시 애플리케이션 의존성, 과부하 상태의 IT 팀과의 협력 등 해결해야 할 과제가 산적해 있습니다. AI 기반 자동화를 원하지만, 현실은 여전히 수작업에 묶여 있습니다.

멀티 클라우드 환경의 복잡성

복잡성은 VPN 확장 문제에만 국한되지 않습니다. 여러 클라우드 환경과 온프레미스 시스템이 혼재된 멀티 클라우드 환경에서는 접근 제어, 아이덴티티 제공자, 보안 정책이 제각각입니다. 이로 인해 '접근 정책 드리프트'가 발생하고, 보안 정책과 실제 비즈니스 운영 간의 괴리가 심화됩니다. AI 기반 시스템은 일관되고 정제된 데이터를 필요로 하지만, 현실은 예외 규칙으로 가득 찬 복잡한 환경입니다.

AI, 접근 제어의 게임 체인저

AI 기반 ZTNA는 기존 프로세스를 자동화하는 것을 넘어, 접근 관리 접근법 자체를 근본적으로 변화시킵니다. 정책을 먼저 수립하고 강제하는 방식에서 벗어나, 사용자 행위에서 출발해 필요한 정책을 생성합니다. 즉, 사람이 실제로 어떻게 일해야 하는지를 반영하는 정책을 만들어 안전한 업무 프로세스를 가능하게 합니다. AI는 단순히 어떤 접근이 요청되었는가 뿐 아니라, 언제, 왜, 어떤 맥락에서 이루어졌는지를 파악하여 '행위 기반 기준선'을 만듭니다.

보안팀이 '진화 작업'에 갇히는 이유

문제는 기술적 난관이 아닌, 유능한 보안 전문가들이 반복적인 운영 사이클에 갇혀 AI 기반 접근 자동화 도입에 어려움을 겪는다는 점입니다. 끊임없이 발생하는 접근 관련 사고, M&A 과정에서의 사용자 통합, 컴플라이언스 감사 등 해결해야 할 문제들이 산적해 있어, AI 도입에 집중할 여유가 없는 것입니다. 기존 ZTNA 구현은 초기 정책 정의와 애플리케이션 매핑 작업으로 인해 단기적으로 이 문제를 더욱 악화시킵니다.

비즈니스 전략으로서의 접근 제어 재정립

AI 기반 ZTNA 성공 사례의 핵심은 시스템 가동 여부가 아닌, 접근 관련 이슈를 해결한 기억조차 나지 않는 순간입니다. 이는 지능형 접근 제어가 매끄럽고 보이지 않게 작동하기 시작했다는 신호입니다. AI는 단순히 정책을 자동화하는 데 그치지 않고, 문제가 발생하기 전에 사용자의 필요를 미리 예측합니다. 중요한 것은 AI 기반 ZTNA를 단순한 보안 도구가 아닌, 비즈니스 실행력을 높이는 수단으로 인식하는 것입니다.