OWASP NHI5:2025 과도한 권한 분석

‍시스템 내 잠재적 위험 요소, '과도한 권한'

여러분 기업의 디지털 인프라 운영에 있어 비인간 신원(NHI) – 서비스 계정, API 키, IoT 기기, 그리고 AI 에이전트까지 – 의 역할은 점점 더 중요해지고 있습니다. 이들은 혁신과 효율성을 가져다주지만, 동시에 '과도한 권한'이라는 심각한 보안 위험을 내포하고 있을 수 있습니다.

특히 A2A(AI-to-AI) 상호작용이나 MCP(Machine Conversation Platform)와 같은 최신 AI 기술은 NHI의 자율성과 예측 불가능성을 높여 이러한 위험을 더욱 증대시키고 있습니다. OWASP NHI Top 10 리스트는 이러한 복잡한 환경 속에서 우리가 주목해야 할 핵심 위험들을 식별하는 데 유용한 기준을 제공합니다.

이번 글에서는 그중 여섯 번째 항목인 NHI5: 과도한 권한(Excessive Permissions) 문제에 대해, 그 원인과 영향을 분석하고 실질적인 관리 방안을 제시하는 심층 가이드를 제공하고자 합니다. 이는 단순한 설정 오류를 넘어, 기업 운영에 중대한 영향을 미칠 수 있는 근본적인 보안 문제입니다. AI 시대에 접어들면서 이 문제는 더욱 중요한 관리 대상이 되었습니다.

NHI5의 심각성: 왜 '과도한 권한'은 중대한 위협인가? (AI 시대의 증폭된 위험)

NHI가 침해되었을 때, 피해의 범위와 심각성은 해당 NHI가 보유한 권한의 크기에 직접적으로 좌우됩니다. 최소한의 필요한 권한만 가진 NHI의 침해는 상대적으로 제한적인 영향을 미치지만, 광범위한 권한(과도한 권한)을 가진 NHI가 침해될 경우, 공격자는 이를 이용해 시스템 전반에 접근하고 기밀 데이터를 유출하는 등 심각한 결과를 초래할 수 있습니다. 즉, 과도한 권한은 '피해 범위 확대 요인(Blast Radius Multiplier)'으로 작용하며, 초기 침해의 영향을 크게 증폭시킵니다.

특히, 스스로 학습하고 다른 AI와 상호작용하는 A2A/MCP 환경의 NHI가 과도한 권한을 보유할 경우, 그 위험은 더욱 예측하기 어렵고 광범위해질 수 있습니다. 예를 들어, 잘못된 판단을 내린 AI 에이전트가 과도한 권한을 사용하여 다른 AI 에이전트에게 부정확한 정보를 전파하거나 연쇄적인 오작동을 유발할 가능성이 있습니다. 이처럼 과도한 권한은 클라우드 환경의 복잡성 속에 숨어 조직의 보안 수준을 점진적으로 약화시키는 잠재적 위험 요소입니다. 지금부터 이 위험성 높은 '과도한 권한' 문제가 왜 발생하는지, 그리고 어떻게 효과적으로 관리할 수 있는지 구체적으로 살펴보겠습니다.

NHI5 심층 분석: '과도한 권한' 문제는 어떻게 발생하고 심화되는가?

과도한 권한 문제는 특정 기술의 결함보다는 조직의 관리 방식, 정책 수립, 운영 관행 등에서 비롯되는 경우가 많습니다. AI 기술의 도입은 여기에 새로운 복잡성을 더합니다.

1. "우선 넓게 부여" – 관리 편의성과 개발 속도 중시:

• 가장 일반적인 원인 중 하나입니다. 각 NHI에 필요한 최소 권한을 정확히 분석하고 부여하는 과정은 시간과 노력이 필요합니다. 대신 "일단 넓은 권한을 부여하고 나중에 조정하자"는 방식이나, 클라우드 제공사의 기본 관리자 역할을 그대로 할당하는 것이 단기적으로는 더 빠르고 편리하게 느껴질 수 있습니다. 하지만 이는 장기적으로 관리해야 할 보안 위험을 증가시키는 주요 원인이 됩니다.

2. "필요 권한 범위 불명확" – 복잡성으로 인한 어려움과 이해 부족:

• 마이크로서비스 아키텍처나 복잡한 클라우드 서비스 환경에서는 특정 NHI가 작업을 수행하는 데 정확히 어떤 API 호출 권한이나 데이터 접근 권한이 필요한지 완벽하게 파악하기 어려울 수 있습니다. 특히, 스스로 학습하며 필요한 기능이 동적으로 변하는 AI 에이전트의 경우, 사전에 모든 필요 권한을 정확히 예측하고 정의하는 것이 더욱 어렵습니다. 이로 인해 실제 필요한 범위보다 넓은 권한을 부여하게 될 가능성이 높아집니다.

3. "생성 후 관리 미흡" – 역할 설계의 오류와 라이프사이클 관리 부재:

• RBAC(역할 기반 접근 통제)를 사용하더라도, 역할이 지나치게 세분화되어 관리가 복잡해지거나(Role Explosion), 반대로 역할 하나에 너무 많은 종류의 권한이 포함되어(Overly Broad Roles) 최소 권한 원칙을 위배하는 경우가 발생합니다. 또한, NHI의 역할이 변경되거나 관련 프로젝트가 종료된 후에도 기존에 부여된 권한을 회수하는 프로세스가 없거나 수동적이어서, 불필요한 권한이 계속 누적되는 '권한 부풀리기(Permission Creep)' 현상이 발생합니다. 이는 관리되지 않는 '유휴 권한'을 증가시켜 잠재적 위험을 높입니다.

4. "기본 설정 사용" – 기본값 설정의 위험성 간과:

• 일부 클라우드 서비스, SaaS 애플리케이션, AI 개발 플랫폼 등은 초기 설정의 편의성을 위해 기본적으로 비교적 넓은 권한을 허용하도록 구성된 경우가 있습니다. 사용자가 이러한 기본 설정을 면밀히 검토하고 필요한 수준으로 조정하지 않으면, 의도치 않게 과도한 권한을 부여한 상태로 시스템을 운영하게 될 수 있습니다.

5. "코드 복사/붙여넣기" – IaC 설정 오류 및 검증 미흡:

• Terraform, CloudFormation 등 IaC(코드형 인프라)를 통한 효율적인 인프라 관리는 권장되지만, 동시에 위험 요소도 존재합니다. 인터넷에서 가져온 검증되지 않은 코드를 사용하거나, 코드 작성 시 권한 설정을 충분히 검토하지 않거나, 배포 전 terraform plan 결과만으로 실제 권한 영향을 충분히 검증하지 않으면, 과도한 권한 설정이 코드 형태로 시스템에 반영될 수 있습니다.

6. "그룹 멤버십 활용" – 그룹을 통한 예상 못한 권한 상속:

• NHI를 특정 사용자 그룹이나 서비스 계정 그룹에 포함시킬 때, 해당 그룹에 연결된 정책이나 역할로 인해 NHI가 본래 의도하지 않았던 과도한 권한(예: 다른 시스템 접근 권한)을 상속받는 경우가 발생할 수 있습니다. 그룹 중첩 구조가 복잡할수록 이러한 권한 상속 관계를 파악하고 관리하기가 더욱 어려워집니다.

7. "AI 간 원활한 소통 필요" – A2A/MCP 환경에서의 선제적 과잉 권한 부여:

• AI 에이전트들이 서로 원활하게 정보를 교환하고 협업하도록 지원하기 위해, 개발 단계에서 발생 가능한 모든 상호작용 시나리오를 포괄하는 매우 넓은 범위의 권한을 미리 부여하려는 경향이 나타날 수 있습니다. 이는 동적이고 예측 불가능한 상호작용 속에서 최소 권한을 엄격하게 정의하고 관리하기 어렵다는 현실적인 문제에서 비롯될 수 있습니다.

과도한 권한 탐지 및 측정: 시스템 내 잠재 위험 식별 방법

과도한 권한은 쉽게 드러나지 않으므로, 이를 효과적으로 탐지하고 정량적으로 평가하는 체계적인 접근이 중요합니다. AI 기반 NHI의 등장은 더욱 정교한 탐지 전략을 요구합니다.

1. 수동 감사의 현실적 한계: 앞서 언급했듯, 방대한 NHI와 복잡한 권한 정책을 가진 현대 IT 환경에서 수동 감사는 시간과 비용 측면에서 비효율적이며, 완전성과 정확성을 보장하기 어렵습니다.
2. 클라우드 네이티브 도구의 적극적 활용: 클라우드 환경에서는 제공되는 도구를 최대한 활용해야 합니다.

• AWS Access Analyzer: 외부 계정에서의 접근 가능성 분석 외에도, 특정 기간 동안 사용되지 않은 권한(Unused Permissions)을 식별하고, 정책 문법 검증 및 최소 권한 정책 초안 생성 기능을 제공하여 정책 관리를 지원합니다.
• Azure Permissions Management (구 CloudKnox): 멀티 클라우드 환경의 모든 ID와 권한을 분석하여 권한 크립 지수(PCI)를 통해 위험도를 정량화하고, 사용량 기반의 권한 최적화(Right-sizing) 방안을 구체적으로 제안합니다.
• GCP IAM Recommender: 머신러닝을 이용하여 서비스 계정 등에 부여된 역할 중 실제 사용량 대비 과도하다고 판단되는 권한을 식별하고, 더 적절한 역할(사전 정의 또는 커스텀)로 변경할 것을 추천합니다.

3. CIEM 솔루션 도입 (권한 관리 전문 솔루션): CIEM(클라우드 인프라 권한 관리) 솔루션은 과도한 권한 문제 해결을 위한 핵심 도구입니다. 다음과 같은 기능을 통해 체계적인 관리를 지원합니다.

• 포괄적 가시성: 멀티 클라우드 및 하이브리드 환경 전체의 NHI, 권한 할당 상태, 실제 사용 현황을 통합적으로 파악합니다.
• 자동화된 위험 탐지: 최소 권한 원칙 위반, 과도/미사용 권한, 권한 상승 경로, 위험한 권한 조합(toxic combinations) 등을 지속적으로 자동 탐지하고 경고합니다.
• AI 기반 분석 지원: AI 기반 NHI의 복잡하고 동적인 권한 사용 패턴을 분석하여 이상 징후를 포착하고 필요한 권한 범위를 예측하는 데 활용될 수 있습니다.
• 권한 최적화 및 JIT 관리 지원: 탐지된 위험을 바탕으로 권한 축소 방안을 제안하고, JIT(Just-In-Time) 접근 요청/승인/회수 워크플로우를 관리합니다.

4. 로그 분석 기반 실사용 권한 분석 (데이터 기반 접근):

• CloudTrail, Azure Monitor Logs, Google Cloud Audit Logs 등 활동 로그를 체계적으로 분석하여, 각 NHI가 특정 기간(예: 90일, 180일) 동안 실제로 어떤 권한을 사용했는지 정확히 파악합니다. 이를 현재 부여된 권한과 비교하여 장기간 사용되지 않은 권한을 식별하고, 해당 권한의 필요성을 재검토 후 제거하는 'Right-sizing'을 수행합니다. AI 에이전트의 경우, 정상적인 학습/탐색 단계에서의 권한 사용과 실제 운영 단계에서의 필요 권한을 구분하여 분석하는 등 보다 정교한 접근이 필요합니다.

5. 정량적 위험 평가 및 관리 우선순위 결정:

• 모든 과도한 권한이 동일한 위험을 갖는 것은 아닙니다. NHI가 접근 가능한 데이터의 민감도, 수행 가능한 작업의 영향력(예: 삭제/변경 vs 읽기), (AI의 경우) 상호작용하는 다른 시스템/AI의 중요도 및 신뢰도 등을 종합적으로 고려하여 각 NHI 또는 권한 할당의 위험 수준을 평가합니다. 이를 통해 제한된 자원으로 가장 시급하게 해결해야 할 과잉 권한 문제를 식별하고 관리의 우선순위를 정할 수 있습니다.

6. AI 행동 모델링 및 이상 탐지 (향후 발전 방향):

• AI 기반 NHI의 정상적인 행동 및 권한 사용 패턴을 머신러닝 기술로 모델링합니다. 이 모델에서 크게 벗어나는 비정상적인 권한 요청이나 사용 패턴이 발생할 경우, 이를 잠재적인 위협(침해 또는 오작동)으로 간주하고 심층 분석 및 대응을 수행하는 접근 방식의 발전이 기대됩니다.

영향 분석: 과도한 권한이 초래하는 주요 위험 시나리오

과도한 권한은 침해 사고 발생 시 피해를 확산시키고, 공격자에게 유리한 환경을 제공하며, 방어 활동을 어렵게 만듭니다. AI 환경에서는 이러한 영향이 더욱 복합적으로 나타날 수 있습니다.

• 내부 시스템 전반으로의 확산 (Lateral Movement & Domain Dominance): 공격자가 탈취한 NHI가 Active Directory 관리 권한, 하이퍼바이저 접근 권한, 또는 클라우드 IAM 관리 권한 등 광범위한 제어 권한을 보유하고 있다면, 이를 통해 내부 네트워크의 다른 중요 시스템으로 쉽게 이동하고 최종적으로는 전체 도메인을 장악할 수 있습니다.
• 예상 못한 권한 상승 경로 제공 (Privilege Escalation Chains): 개별적으로는 위험해 보이지 않는 권한들이라도, 여러 개의 과도한 권한(예: 특정 설정 파일 쓰기 권한 + 서비스 재시작 권한 + 특정 명령어 실행 권한)이 조합될 경우 예상치 못한 심각한 권한 상승 경로(Chain)를 형성할 수 있습니다. CIEM 도구는 이러한 위험한 권한 조합을 식별하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
• 대규모 데이터 유출 및 파괴 위험 증가 (Data Exfiltration & Destruction): 스토리지 서비스(S3, Azure Blob 등)에 대한 과도한 접근 권한은 대규모 데이터 유출의 직접적인 원인이 될 수 있습니다. 더 나아가 데이터베이스 관리 권한이나 스토리지 볼륨 삭제 권한 등은 중요 데이터의 영구적인 파괴로 이어질 수 있습니다.
• 인프라 운영 중단 및 금전적 피해 유발 (Infrastructure Disruption & Financial Damage): 컴퓨팅 자원(EC2, VM 등) 생성/삭제 권한, 네트워크 설정(VPC, 방화벽 등) 변경 권한, DNS 설정 변경 권한 등을 가진 NHI가 침해될 경우, 공격자는 전체 인프라 운영을 중단시키거나, 몰래 고가의 리소스를 대량 생성하여 막대한 금전적 손실(크립토재킹 등)을 발생시킬 수 있습니다.
• 탐지 회피 및 지속적인 시스템 접근 확보 (Defense Evasion & Persistence): 공격자는 탈취한 NHI의 과도한 권한(예: 보안 솔루션 설정 변경 권한, 감사 로그 관리 권한)을 이용하여 보안 시스템의 탐지를 우회하고 자신의 활동 기록을 삭제하며 장기간 시스템 내에 잠복할 수 있습니다. 또한, 새로운 관리자급 NHI를 생성하여 지속적인 접근 경로(백도어)를 확보할 수도 있습니다.
• AI 기반 연쇄 위험 및 신뢰도 저하 (Cascading AI Risks & Trust Erosion): 과도한 권한을 가진 AI 에이전트가 침해될 경우, 공격자는 이 AI를 조종하여 상호작용하는 다른 AI 시스템에게 악의적인 명령을 내리거나 조작된 데이터를 주입할 수 있습니다. 이는 연쇄적인 시스템 오작동, 잘못된 비즈니스 예측 결과 도출, 민감한 학습 데이터의 유출 또는 오염 등 예측 불가능하고 복구하기 어려운 결과를 초래하며, 궁극적으로는 AI 시스템 전체에 대한 신뢰도를 심각하게 훼손할 수 있습니다.

고급 방어 전략: 과도한 권한 문제 해결을 위한 실천 방안 (AI 시대 포함)

과도한 권한 문제를 효과적으로 해결하기 위해서는 기술적인 통제 강화와 체계적인 관리 프로세스 구축을 병행하는 다각적인 접근이 필요합니다.

1. CIEM 솔루션의 전략적 활용 (권한 관리 중앙화):

• CIEM 솔루션을 단순히 탐지 도구로만 활용하는 것을 넘어, 전사적인 NHI 권한 관리의 '중앙 관제 센터'로 활용해야 합니다. 지속적인 가시성 확보, 자동화된 위험 분석 및 우선순위화, 실행 가능한 권한 최적화 제안, JIT 접근 워크플로우 통합, 규정 준수 보고서 생성 등 제공되는 모든 기능을 적극 활용하여 데이터 기반의 지능적인 권한 관리 체계를 구축하는 것이 중요합니다. 특히 AI 기반 NHI의 동적이고 복잡한 권한 요구사항 변화를 지속적으로 추적하고 이에 맞춰 권한을 적응적으로 관리하는 데 CIEM의 역할이 핵심적입니다.

2. Policy as Code (PaC)를 통한 선제적 방어 ('Shift Left'):

• OPA(Open Policy Agent)와 같은 정책 엔진과 관련 도구(예: conftest)를 CI/CD 파이프라인에 통합하여, 개발자가 작성한 IaC 코드(Terraform, CloudFormation, Kubernetes YAML 등)가 배포되기 전에 미리 정의된 최소 권한 보안 정책(예: 관리자 역할 사용 금지, 와일드카드 최소화, 특정 조건 필수화 등)을 준수하는지 자동으로 검증합니다. 정책 위반 시 빌드나 배포를 차단함으로써, 위험한 권한 설정이 운영 환경에 반영되는 것을 개발 초기 단계에서부터 효과적으로 예방할 수 있습니다. AI 모델 배포 및 관련 인프라 설정 관리 파이프라인에도 동일한 원칙을 적용하여 일관성을 유지해야 합니다.

3. 매우 세분화되고 동적인 권한 제어 구현 (Zero Standing Privilege 추구):

• IAM 정책을 작성할 때는 가능한 가장 구체적인 리소스 식별자(ARN, ID 등)를 명시하고, 필요한 최소한의 작업(Action) 목록만 Allow하며, 나머지는 기본적으로 Deny하는 것을 원칙으로 합니다. ABAC(속성 기반 접근 제어)를 적극 활용하여, NHI의 역할, 속성(예: 소속 프로젝트 태그), 접근 대상 데이터의 민감도 분류, 요청 시간, IP 주소, (AI의 경우) 현재 수행 중인 작업의 컨텍스트나 상호작용 대상의 신뢰도 점수 등 다양한 속성을 조합하여 접근 권한을 실시간으로 동적으로 결정합니다. 클라우드 제공사의 조건(Condition) 연산자를 최대한 활용하여 정책이 적용되는 상황을 매우 정교하게 제어합니다. 궁극적으로는 'Zero Standing Privilege(상시 권한 제로)', 즉 평소에는 최소한의 권한만 유지하다가 특정 작업 수행 시에만 필요한 권한을 얻는 모델을 지향해야 합니다.

4. NHI에 대한 엄격한 직무 분리 원칙 적용:

• 중요한 업무 프로세스에 대해 사람이 수행하는 역할과 책임을 분리하듯, NHI에게 부여되는 권한도 분리해야 합니다. 예를 들어, 데이터베이스 스키마를 변경하는 권한과 데이터를 백업/복원하는 권한을 서로 다른 NHI에게 부여하고, 코드 빌드를 수행하는 NHI와 실제 프로덕션 환경에 배포하는 NHI를 분리하는 방식입니다. A2A 환경에서도 민감한 작업이나 중요한 의사결정은 단일 AI 에이전트가 독자적으로 수행할 수 없도록, 여러 에이전트의 합의나 독립적인 검증 메커니즘을 도입하여 단일 실패 지점(Single Point of Failure) 및 권한 남용 위험을 줄여야 합니다.

5. 실질적인 '책임 기반 권한 검토(Attestation)' 프로세스 운영:

• NHI의 소유자(또는 해당 NHI를 사용하는 서비스/모델의 책임자)가 단순히 형식적으로 확인하는 것을 넘어, 주기적으로 해당 NHI에 할당된 권한 목록을 검토하고 각 권한이 왜 여전히 필요한지에 대한 명확한 근거를 제시하며 그 결과에 책임을 지는 공식적인 권한 검토 및 증명(Attestation) 프로세스를 구축하고 운영해야 합니다. CIEM 도구나 ITSM(IT Service Management) 시스템과의 연동을 통해 이 프로세스를 자동화하고, 검토 결과를 추적 관리하며, 정당성이 증명되지 않거나 더 이상 불필요하다고 판단된 권한은 정의된 절차에 따라 자동으로 제거하는 워크플로우를 구현하는 것이 효과적입니다.

6. JIT 접근 방식의 전면 도입 및 지능화 추진:
   

• JIT(Just-In-Time) 접근 방식을 일부 예외적인 고위험 작업에만 적용하는 것이 아니라, 가능한 모든 NHI 권한 부여의 표준 방식으로 채택하는 것을 목표로 설정해야 합니다. NHI가 특정 작업을 수행해야 할 때만, 사전에 정의되고 승인된 워크플로우(예: 자동화된 요청/승인 시스템)를 통해, 필요한 최소한의 권한을, 엄격하게 제한된 시간(예: 작업 예상 소요 시간 + 버퍼) 동안만 부여받고, 작업이 완료되거나 지정된 시간이 만료되면 즉시 자동으로 권한이 회수되도록 시스템을 구축합니다. AI 에이전트의 경우에는, 예상되는 작업 패턴이나 실시간 이상 행동 감지 결과에 따라 필요한 권한을 동적으로 예측하여 부여하거나, 위험 감지 시 임시적으로 권한을 축소 또는 선제적으로 회수하는 지능형 JIT 메커니즘으로 발전시켜 나가야 합니다. 이는 상시적인 과잉 권한 노출(Standing Privilege) 위험을 근본적으로 제거하는 가장 효과적인 전략 중 하나입니다.

7. AI for Security: AI 기술을 활용한 NHI 권한 위험 관리:

• AI 기술은 NHI 권한 관리의 복잡성을 증가시키는 동시에, 이 문제를 해결하는 데 도움을 줄 수도 있습니다. 머신러닝 기반의 사용자 및 개체 행동 분석(UEBA) 기술을 활용하여 NHI(특히 AI 기반 NHI)의 정상적인 권한 사용 패턴을 정교하게 학습하고, 이를 기반으로 비정상적인 권한 사용 시도나 패턴(Anomaly Detection)을 실시간으로 탐지하여 잠재적인 보안 위협을 조기에 식별할 수 있습니다. 더 나아가, AI가 지속적으로 권한 사용 로그와 정책 설정을 분석하여 각 NHI에 가장 적합한 최소 권한 정책을 자동으로 추천하거나, 위험도가 높은 권한 변경 요청을 식별하여 보안팀의 검토를 우선적으로 요청하는 등 지능형 권한 관리 자동화의 가능성을 적극적으로 탐색하고 도입을 고려해야 합니다.

미래 전망: 자동화와 AI 기반 없이는 관리 불가능한 시대

클라우드 네이티브 아키텍처, 멀티 클라우드 및 하이브리드 환경의 확산은 계속될 것이며, A2A 상호작용과 자율적인 AI 에이전트의 도입은 NHI 권한 관리의 복잡성을 기하급수적으로 증가시킬 것입니다. 이러한 환경에서 더 이상 사람의 수작업과 정기적인 감사만으로는 효과적인 권한 관리가 불가능합니다. 과도한 권한 문제는 더욱 심각하고 발견하기 어려운 형태로 진화할 것입니다.

따라서 CIEM, Policy as Code, JIT 접근 등 고도화된 자동화 기술의 도입은 선택이 아닌 필수가 될 것입니다. 그리고 궁극적으로는 AI 기술 자체를 활용하여 폭증하는 AI 기반 NHI의 권한을 지능적으로, 동적으로, 그리고 지속적으로 관리하고 통제하는 새로운 보안 패러다임으로의 전환이 불가피합니다. AI가 다른 AI의 행동과 권한 사용을 감시하고 제어하는 기술의 발전과 적용이 미래 NHI 보안의 핵심적인 부분이 될 것입니다.

결론: 과도한 권한, 방치할 수 없는 조직의 핵심 위험

NHI5: 과도한 권한은 단순한 기술적 설정 오류가 아니라, 기업의 핵심 자산과 비즈니스 연속성을 심각하게 위협하는 근본적인 위험 요소입니다. 특히 AI 기술의 발전과 융합은 이 위험을 더욱 증폭시키고 있으며, 이에 대한 관리의 복잡성과 중요성은 날로 커지고 있습니다.

이러한 잠재적 위험을 효과적으로 관리하고 제로 트러스트 보안 원칙을 실현하기 위해, 조직은 다음과 같은 노력을 즉시 강화해야 합니다.

• 최소 권한 원칙(PoLP)을 단순한 구호가 아닌, 조직의 모든 IT 활동에 적용되는 기본 원칙이자 문화로 정착시키고, 기술적인 강제 수단을 통해 일관되게 시행해야 합니다.
• CIEM, Policy as Code 등 자동화된 솔루션을 적극 도입하여, 과도한 권한을 24시간 365일 지속적으로 탐지, 예방하고 최적화하는 체계를 구축해야 합니다.
• JIT 접근 방식을 표준적인 권한 관리 모델로 채택하고, AI 환경의 특성을 고려하여 더욱 지능적이고 동적인 방식으로 발전시켜야 합니다.
• 형식적인 절차를 넘어, 명확한 책임 소재와 근거 기반의 실질적인 권한 검토 및 증명(Attestation) 프로세스를 정기적으로 운영해야 합니다.
• ABAC, 조건부 정책 등 세분화되고 동적인 접근 제어 방식을 적극 활용하여, 상황에 맞는 정교한 권한 관리를 구현해야 합니다.
• AI 기술을 활용한 차세대 지능형 권한 관리 및 위협 탐지 시스템의 도입 가능성을 지속적으로 검토하고 준비해야 합니다.

과도한 권한 문제는 단번에 해결될 수 있는 문제가 아니며, 지속적인 관심과 노력이 필요한 장기적인 과제입니다. 조직은 NHI 권한 관리를 핵심적인 보안 관리 영역으로 인식하고, 자동화된 기술과 견고한 프로세스, 그리고 AI 시대를 대비하는 혁신적인 접근 방식을 통해, 끊임없이 진화하는 위협으로부터 소중한 시스템과 데이터를 안전하게 보호해야 합니다.

NHI 보안 및 권한 관리에 대한 더 깊은 통찰력과 구체적인 솔루션이 필요하시다면, 언제든 Cremit으로 문의해 주시기 바랍니다. 저희 전문가들이 최선을 다해 지원하겠습니다. 또한, Cremit 블로그와 규정 준수 관련 자료에서도 관련 정보를 지속적으로 제공하고 있으니 참고하시면 도움이 될 것입니다.