AI와 실시간 텔레메트리로 분산 클라우드 엣지의 사이버 보안을 재정의하다

변화하는 애플리케이션 환경으로 인해 새로운 공격 표면과 보안 위험이 발생합니다

디지털 트랜스포메이션과 클라우드 기술 도입이 빠르게 진행되고 있습니다. 디지털 트랜스포메이션으로 인해 애플리케이션은 비즈니스의 생명줄이 되었습니다. 기업이 우리 모두에게 영향을 미치는 거시적 흐름에 대응하고 애플리케이션 현대화 여정에 나서면서, 애플리케이션 아키텍처는 API 우선 및 마이크로서비스 기반으로 변화하고 있으며 자동화와 오케스트레이션에 크게 의존하고 있습니다.

공격자들은 빠르게 변화하는 애플리케이션 환경을 악용하여, 새롭게 생겨난 공격 표면을 노리는 새로운 공격 수법을 사용하고 있습니다. 기업 고객이 이전에 직면했던 보안 위협과 달리, 이러한 새로운 유형의 공격은 고도로 조직화되어 있으며 금전적 동기를 띱니다. 공격자들은 특정 전술이나 의도를 바탕으로 특정 자산을 표적으로 삼습니다. 아래 그림은 위협 행위자의 ‘의도’를 기준으로 몇 가지 일반적인 지능형 위협을 분류한 것입니다. 최근의 랜섬웨어 활동은 이미 잘 알려져 있으며, 이 밖에도 위협 행위자 TeamTNT가 클라우드 환경의 워크로드를 침해하려는 활동과 같은 여러 위협 활동이 널리 발생하고 있습니다.

AI 기반 보안은 신속한 보안을 제공하겠다는 약속입니다

이러한 유형의 공격은 일반적으로 방화벽, 웹 애플리케이션 방화벽 등 기존에 확립된 보안 통제를 우회합니다. 이러한 활동을 탐지하려면 진행 중인 지능형 위협 활동을 식별할 수 있도록 방대한 양의 맥락 정보를 거의 실시간으로 연계 분석해야 합니다. 요컨대, 지능형 위협 활동 탐지는 이제 빅데이터 문제가 되고 있습니다!

F5는 웹, 애플리케이션, 방화벽 및 사기 방지 기술에 적용되는 기존의 검증된 보안 조치를 강화하는 한편, 대규모 텔레메트리를 통해 여러 데이터 포인트를 맥락에 따라 분석하고 거의 실시간으로 처리해야 하는 이러한 지능형 위협을 탐지하는 기술을 연구하고 있습니다. 머신 러닝 및 인공 지능 알고리즘을 사용하여 애플리케이션과 그 주변은 물론 클라우드 환경에서 발생하는 비정상 활동을 탐지함으로써 위험에 선제적으로 대응합니다. 그러나 방대한 데이터 양과 빠른 성능에 대한 고객의 높아지는 기대가 서로 충돌합니다. 바로 이 지점에서 NVIDIA BlueField-2 데이터 처리 장치(DPU) 기반 실시간 텔레메트리와 NVIDIA GPU 기반 Morpheus 사이버 보안 프레임워크가 진가를 발휘합니다.

사이버 보안이 AI/ML 처리에 요구하는 고유한 요건:

1. 빠르게 진행되는 애자일 개발과 일시적인 워크로드로 인해, 사람의 감독이나 레이블링이 필요한 방법보다 클러스터링이나 이상 탐지와 같은 비지도 학습 방법이 더욱 강조됩니다.
   
2. 두 번째로 중요한 측면은 설명 가능성입니다. 이는 고객이 솔루션을 신뢰하도록 돕는다는 맥락에서 이해해야 합니다. 오탐이나 미탐으로 인해 고객을 잃을 수 있으며, 더 나아가 감사나 규정 준수 검사가 실시될 수도 있기 때문입니다. 경험적으로 볼 때, 설명 가능한 90% 성능의 솔루션이 이해하기 어려운 95% 성능의 솔루션보다 고객에게 더 매력적인 경우가 많습니다.
   
3. 세 번째이자 가장 중요한 측면은 ‘적대자 효과’입니다. 즉, 충분한 자금과 지능을 갖추고 적극적으로 움직이는 적대자가 존재한다는 사실입니다. 예를 들어 인식해야 할 교통 표지판의 종류가 고정되어 있는 자율주행차의 시각 인식과 달리, 보안 분야에서는 사람들, 어쩌면 AI의 도움을 받는 사람들까지도 여러분의 ML 솔루션을 분석하며 이를 속이거나 우회하려고 끊임없이 적극적으로 시도합니다.

NVIDIA Morpheus, 새로운 사이버 보안 과제에 대응

NVIDIA는 Morpheus 사이버 보안 프레임워크를 출시하며 AI 데이터 과학의 강력한 성능을 사이버 보안 업계에 제공하고 있습니다. 고도로 최적화된 Morpheus의 AI 파이프라인과 사전 학습된 AI 기능을 통해 개발자는 데이터 센터 패브릭 전반의 모든 IP 트래픽을 즉시 검사할 수 있습니다.

NVIDIA BlueField-2 DPU로 실시간 텔레메트리 가속

Morpheus는 모든 DPU로 강화된 서버에서 실시간 네트워크 데이터를 집계하고 분석하는 데 완벽한 솔루션입니다. 한편 BlueField DPU는 미션 크리티컬 인프라 기능을 오프로딩하고 가속하며 격리합니다. Morpheus는 NVIDIA BlueField DPU에서 실행되는 에이전트로부터 방대한 양의 네트워크 텔레메트리 데이터를 수신하고, 이 데이터 전반에 걸쳐 실시간 추론을 수행할 수 있습니다. 그런 다음 Morpheus는 원시 추론 결과를 바탕으로 작업을 생성하여 DPU로 다시 전달할 수 있습니다. Morpheus와 DPU 간의 양방향 데이터 스트림을 통해 지속적인 실시간 피드백을 제공하여 정책에 반영하고, 규칙을 재작성하고, 감지 방식을 조정하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

가속화된 추론으로 사이버 위협을 빠르고 효율적으로 탐지

Morpheus는 워크플로 프로세스에 GPU를 추가하여 대량의 텔레메트리 데이터를 실시간으로 추론합니다. GPU는 데이터 수집부터 전처리, 추론, 후처리에 이르는 전 과정에서 데이터를 처리하며, 방대한 양의 데이터가 파이프라인을 통과할 수 있도록 병렬 처리를 지원합니다. Morpheus는 데이터와 작업을 관리 가능한 배치로 나누어 동시에 실행함으로써 이기종, 탈중앙화/분산 및 모바일 소스에서 유입되는 데이터를 원활하게 처리합니다.

Morpheus는 게시자/구독자 모델인 Kafka를 사용하여 추론 파이프라인으로 데이터를 전송하고 결과를 가져옵니다. Morpheus 프레임워크는 데이터 처리를 위한 RAPIDS, GPU 가속 오픈 소스 사이버 보안 프리미티브를 위한 Cyber Log Accelerators, 추론 서버인 Triton 및 TensorRT, Kafka 읽기 및 쓰기를 가속하는 cuStreamz, 신규 및 업데이트된 AI 모델을 로드하는 오픈 소스 라이브러리인 MLFlow 등 여러 구성 요소를 사용하여 구축되었습니다. 이러한 기술은 서로 연동되어 사이버 보안 워크플로의 모든 부분을 처리합니다.

F5는 Morpheus 프레임워크를 통합하여 클라우드와 엣지 전반에 분산된 애플리케이션을 위한 실시간 텔레메트리 및 AI 기반 분석을 통해 모든 서버에서 웹 및 API 사이버 보안을 강화하는 강력한 플랫폼을 제공합니다.

NVIDIA GTC에 참여하여 NVIDIA Morpheus 프레임워크로 가속되는 F5의 Shape 사이버 보안 포트폴리오와 BlueField DPU에 대해 자세히 알아보세요. 여기에서 무료로 등록하실 수 있습니다.