수년간 업계의 전망은 단순했습니다. 앱의 미래는 100% 클라우드에 있다는 것이었습니다. 하지만 운영, 규제, 비용 및 성능상의 요구로 인해 기업들은 하이브리드 및 멀티클라우드라는 보다 실용적인 접근 방식을 택하게 되었습니다. 이제 기업의 앱, API 및 워크로드는 여러 퍼블릭 클라우드와 핵심 온프레미스 데이터 센터, 엣지 환경에 분산되어 있습니다. 또한 본질적으로 분산형인 AI 기반 서비스를 점점 더 많이 도입하고 있습니다.
이러한 환경으로 인해 사이버 위협에 노출되는 영역이 기하급수적으로 확대되었습니다. 예를 들어 API는 최신 앱에서 활용도와 중요성이 점점 커지고 있지만, 동시에 상당한 보안 위험을 초래합니다. 조직이 마이크로서비스와 이벤트 기반 설계를 도입함에 따라 API가 무분별하게 확산되고, 공격자가 악용할 수 있는 가시성의 사각지대가 발생합니다.
한편, 봇은 고도로 정교해져 사기를 저지르거나 데이터를 스크래핑하거나 시스템을 마비시키기 위해 사람의 행동을 모방하는 경우가 많습니다. AI는 초보 공격자의 진입 장벽을 무너뜨리는 동시에 최고 수준의 위협 행위자가 구사할 수 있는 역량의 한계를 끌어올렸습니다. 사용자, 에이전트, 모델 간에 오가는 단어와 프롬프트는 프롬프트 인젝션과 완전히 새로운 탈옥 기법이라는 형태로 소셜 엔지니어링을 위한 전혀 새로운 공격 표면을 만들어 냅니다.
오늘날의 현대적인 애플리케이션 환경에서 위험과 복잡성 줄이기
그 어느 때보다도 지금, 모든 조직은 모든 환경에서 일관성, 가시성 및 보안을 강화해야 한다는 공통된 요구에 직면해 있습니다. 이러한 요구를 충족하려면 중앙 집중식 제어 및 관리 기능이 부족한 수많은 개별 딜리버리 및 보안 포인트 제품에 대한 의존도를 줄이는 플랫폼 중심 접근 방식이 반드시 필요합니다.
F5의 사명은 간단합니다. 고객이 빠르고 가용성이 뛰어나며 무엇보다 안전한 탁월한 디지털 경험을 제공할 수 있도록 지원하는 것입니다. 이러한 사명은 애플리케이션 전송 및 보안 플랫폼(ADSP), 즉 갈수록 복잡해지는 환경 전반에서 보안을 간소화하고 강화하도록 설계된 통합 접근 방식을 통해 실현됩니다. F5 ADSP는 애플리케이션, API 및 AI 보안, 제로 트러스트 액세스, 봇 방어, 성능 최적화, 멀티클라우드 네트워킹을 아우르는 업계 최고의 기능을 오늘날의 위협 환경에 맞게 구축된 확장 가능한 단일 플랫폼에 통합합니다.
“SecureIQLab은 F5 AI Guardrails가 98.36%의 보안 점수를 달성했다고 평가했습니다.”
SecureIQLab: F5 AI Guardrails 보안 효과 검증 테스트
제3자 검증의 힘
보안에는 신뢰성과 복원력이 필요합니다. 이에 F5는 실제 환경과 유사한 조건에서 보안 서비스의 효과와 복원력을 검증하기 위해 정기적으로 독립적인 제3자 테스트에 참여합니다.
이러한 평가는 제품을 실제 공격과 유사한 적대적 시나리오에 노출합니다. 여기에는 봇 캠페인, API 악용 시도, DDoS 공격, 애플리케이션 취약점 악용, 프롬프트 인젝션 및 과도한 자율성 등의 모델 조작 시나리오가 포함됩니다. 독립적인 테스트를 통해 고객은 당사의 솔루션이 통제된 실험실 환경뿐만 아니라 고객의 하이브리드 및 멀티클라우드 프로덕션 배포 환경과 유사한 복잡한 스트레스 테스트 환경에서도 제대로 작동한다는 확신을 얻을 수 있습니다.
최근 당사는 독립 보안 테스트 연구소인 SecureIQLab과 함께 당사의 F5 AI Guardrails 및 F5 웹 애플리케이션 및 API 보호(WAAP) 솔루션을 테스트하기 위해 두 건의 보안 평가를 실시했습니다.
F5 AI Guardrails, 98.36%의 보안 점수 달성
테스트한 10개 위협 범주에서 F5 AI Guardrails는 적대적 페이로드 19,679개 중 19,356개를 성공적으로 차단했습니다.
가장 우수한 결과는 실제 환경에서 발생하는 AI 오용 사례 중 가장 큰 비중을 차지하는 범주에서 나타났습니다:
- 유해한 출력 방지: 99.72%
- 유해 콘텐츠 및 편향: 99.67%
- 프롬프트 인젝션: 99.33%
- 민감한 데이터 유출: 99.01%
에이전트형 배포 환경에서 솔루션이 운영 경계를 적용하고 도구 및 API에 대한 무단 액세스를 차단할 수 있는지를 평가하는 범주인 ‘과도한 자율성’은 98.68%를 기록했습니다. 이 결과는 다음과 같은 맥락에서 중요합니다. 당사의 SecOps 인식 조사에 따르면, 과도한 자율성에 대한 우려는 지난 6개월 동안 13배 증가해 보안 팀이 주시하는 가장 빠르게 부상하는 위협 중 하나가 되었습니다.
F5 WAAP + F5 AI Guardrails, 총 보안 점수 97.09% 획득
SecureIQ Lab은 일반적인 고객 환경을 재현하기 위해 백그라운드에서 엔터프라이즈 트래픽을 실행한 상태로 약 2,000건의 공격 및 정상 페이로드를 포함하는 약 40개의 테스트 사례를 수행했습니다. 테스트 결과, F5는 기존 및 새로운 애플리케이션 공격, 자동화된 봇 활동, 애플리케이션 계층 DoS 기법에 대해 강력한 보호 기능을 제공하며, 총 보안 점수 97.09%를 기록한 것으로 확인되었습니다.
다음은 보고서에서 주목할 만한 결과 중 일부입니다. F5는 다음 OWASP WAF 및 OWASP API Top 10 항목을 100% 정확도로 방어하여 만점을 받았습니다:
- A 02:2025 보안 구성 오류
- A 03:2025 소프트웨어 공급망 장애
- A 05:2025 인젝션
- A 06:2025 안전하지 않은 설계
- A 07:2025 인증 실패
- A 10:2025 예외 조건의 잘못된 처리
- API1:2023 객체 수준 권한 부여 취약점
- API2: 2023 취약한 인증
- API3:2023 개체 속성 수준 인가 취약점
- API6:2023 민감한 비즈니스 흐름에 대한 무제한 액세스
- API7:2023 서버 측 요청 위조
- API9:2023 부적절한 인벤토리 관리
- API10:2023 안전하지 않은 API 사용
F5 WAAP는 “봇 공격 완화”와 “레이어 7 DoS 보호” 부문에서도 100% 만점을 획득했습니다.
AI Guardrails를 보안 아키텍처에 통합하자 AI 관련 위협에 대한 보호 수준이 크게 향상되어 LLM 보안 효과가 19%에서 97%로 높아졌습니다. 또한 LLM 애플리케이션을 위한 OWASP Top 10에서 ‘부적절한 출력 처리’로 분류되는 LLM05 보안 공격을 100% 차단했습니다.
보고서 보기
SecureIQLab의 평가는 F5가 역량을 지속적으로 개선하는 데 도움이 됩니다. 당사는 이러한 엄격한 평가를 통해 배움으로써 자사 솔루션이 이론적인 문제가 아닌 고객이 실제로 직면하는 과제에 부합하도록 합니다. SecureIQLab의 방법론은 WAAP 테스트의 글로벌 표준을 정립하고, 기업 보안 책임자에게 투명하고 실행 가능하며 특정 공급업체에 전혀 편향되지 않은 WAAP 데이터를 제공하는 것을 목표로 합니다. (SecureIQLab 방법론에 대한 자세한 내용은 해당 기관의 웹사이트에서 확인하세요.)
SecureIQLab 테스트 결과, F5의 WAAP 및 AI 보안 기능은 기존 및 새롭게 등장하는 애플리케이션 공격에 대해 강력한 보호를 제공하는 것으로 입증되었습니다. 여기에는 OWASP WAF 및 API Top 10 위협 방어, 악성 봇과 레이어 7 DoS 공격에 대한 고급 애플리케이션 보호, AI 애플리케이션을 겨냥한 공격 방어가 포함됩니다.
전체 보고서를 읽어보시고, 당사의 솔루션이 귀사의 보안 태세 개선에 어떻게 도움이 될 수 있는지 자세히 알아보려면 당사 팀에 문의해 주시기 바랍니다:
SecureIQLab F5 WAAP 2026 테스트 브리핑
SecureIQLab: F5 AI Guardrails 보안 효과 검증 테스트
작성자 소개
John Maddison은 F5의 최고마케팅책임자(CMO)입니다. John은 사이버 보안, 클라우드 및 통신 분야에서 제품 팀과 기업 마케팅 조직을 이끈 30년 이상의 경력을 보유하고 있습니다. F5에 합류하기 전에는 Fortinet에서 12년간 근무했으며, 가장 최근에는 최고마케팅책임자 겸 제품 전략 담당 수석부사장(EVP)을 역임했습니다. 그전에는 Trend Micro, Vina Communications 및 Octel Communications에서 리더십 직책을 맡았습니다. John은 영국 데번에 위치한 Plymouth University에서 공학 학사 학위를 취득했습니다.
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