'기업을 위기에 빠뜨릴 수 있는' 2016년 보안 전망

10여 명의 애널리스트와 업계 전문가들이 말하는 2016년 보안 전망 26선을 정리했다. 

정보력이 뛰어난 기업 등 IT업계 기업들의 예언이라 해도 빗나갈 순 있다. 그렇지만 내년 전망을 정확히 알고 있으면 위기 상황에 좀더 잘 대처할 수 있을 것이다. 반대로 잘못된 예측을 신뢰한다면 보안 위협에 효과적으로 대응하고 예방할 수 없게 되며, 이는 결국 기업 평판 하락을 비롯해 각종 손해를 야기하게 될 것이다. 이런 이유로, <CSO>는 10여 명의 전문 업체 관계자 및 애널리스트들에게 2016년 보안 관련 예측을 들어보았다.


이미지 출처 : N i c o l a

사물인터넷 업체들이 보안 문제 해결에 나설 것이다
(래피드7) 사물인터넷 보안의 부재로 나타나는 문제가 정점에 달하며 이에 대한 인식도 더욱 확산될 것이다. 미국 연방거래위원회와 주류 언론의 압력으로 사물인터넷 기기 업체들도 기기 보안에 대해 진지하게 생각하게 될 수 밖에 없을 것이다. 대중 소비자 시장의 주도로 기존 소프트웨어들 및 빌드 프로세스, 균열된 패치 파이프라인 등이 가진 문제점들에 대한 독창적이고도 현실성 있는 솔루션들이 등장할 것이다.


이미지 출처 : ravas51

방어선 네트워크는 지고, 마이크로 방어선 네트워크는 뜬다
(룩아웃(Lookout)) 기업 방어선 네트워크(network perimeter)가 새롭게 부활할 것이다. 그 동안 기업 방어선 네트워크의 종말에 대한 여러 가지 과장된 이야기들이 많이 떠돌았지만 한가지 확실한 것은 그것이 사라질 것이라는 사실이며 이제 기업들은 새롭게 마이크로 방어선(micro-perimeter)을 구축해 각 애플리케이션 및 데이터 스토어를 보호하는 방식을 채택할 것이다.


이미지 출처 : Martin Alexius

산업용제어시스템이 위험해 진다
(RSA의 아밋 요란) 화학, 전기, 수도, 교통 분야의 자동화, 연결된 산업용제어시스템(ICS, industrial control system)은 취약한 보안 상태로 인해 지난 3년간 침입 건수가 17배나 증가했다. 사이버 테크놀로지를 이용한 테러리즘이 대두하는 가운데 2016년에는 핵티비스트(hacktivist) 들을 비롯한 다양한 집단에서 ICS를 노린 공격을 시도할 가능성이 높아 보인다.


이미지 출처 : Tim Simpson

내부에 머무르는 공격자
(카스퍼스키) 지능형 지속 공격(APT, Advanced Persistent Threat)의 위협은 앞으로도 계속될 것이며, 메모리 레지던트(memory-resident)나 파일 없는 악성코드 등 흔적을 남기지 않는 더욱 은밀한 형태로 진화해나갈 것이다. 이 경우 시스템 감염을 감지하는 것뿐 아니라 공격자를 추적하는 것 역시 더욱 어려워지게 된다.


이미지 출처 : Adam Engelhart

실속 없는 기술은 도태된다
(RSA의 아밋 요란) 실속 없이 겉만 번지르르한 기술이나 전략에 대한 벤처캐피털(VC) 투자는 이제 더 이상 없을 것이다. VC들에서도 어느 한 가지 솔루션이나 기술로 보안 위협을 완벽히 예방할 수 있다는 주장이 얼마나 터무니 없는 것인지 슬슬 깨닫고 있다. 기업 및 기관들의 보안 위협에 대한 이해가 성숙해져 감에 따라 보안 업계에도 재편이 일어나고 보안 관련 투자 결정도 좀 더 신중하게 내려질 것이다.


이미지 출처 : Alexandre Dulaunoy

보복 해킹이 등장하고 이 사실을 공개한다
(도메인툴(DomainTools)) 내년에는 적어도 한 건 이상의 강력한 반격 해킹 성공 사례를 만나볼 수 있을 것이다. 반격 해킹이란 유출 피해를 입은 기관이나 기업이 공격자들을 확인해 보복 해킹을 진행한 뒤 그것을 공개적으로 발표해 버리는 것을 의미한다.
 

이미지 출처 : Gage Skidmore

내부 위협 증가
(임퍼바) 에드워드 스노든 사태는 내부인이 기관의 보안에 어떤 위협이 될 수 있는가를 극명하게 보여준 사례다. 스노든 이후로도 수 차례 내부자에 의한 보안 위협 사건이 발생하면서 공격자와 피해 기관 모두에게 이것을 확인해 주었다. 2016년에는 내부자의 공격으로 보안 위협이 증가함과 동시에 이에 대비한 보호 솔루션도 더욱 발달할 것이다.


이미지 출처 : KamiPhuc

머신러닝의 중요성이 높아진다
(팰러라(Palerra)) 그 동안 기업들은 빅데이터의 힘을 이용해 내외부의 정보에 대한 통찰력을 얻어 왔다. 2016년에는 실시간 예측 분석에 중점을 둔 데이터 분석으로 데이터로부터 지금까지 보다 더 많은 가치를 도출해 낼 수 있게 될 것이다. 현재의 데이터로부터 유의미한 정보와 통찰력을 더 많이 얻을 수 있도록 해 주는 머신러닝은 이런 부분에서 큰 활약을 하게 될 것이다. 2016년 머신러닝이 지금까지보다 훨씬 중요해지는 이유다.