지역별 제로 트러스트 도입의 필요성

글: 사랑 와루드카르 - 선임 기술 PMM

2026년 11월 13일 5 읽는 데 5분

AI는 귀사의 네트워크 내부로 이동했습니다. 하지만 귀사의 SSE는 그렇지 않았습니다.

제로 트러스트는 직원들이 원격 근무를 시작하고 애플리케이션이 클라우드로 이전되면서 본격적으로 확산되기 시작했습니다. 클라우드 액세스 보안 브로커(CASB)와, 그 후 더 광범위한 보안 서비스 엔진( Security Service Edge , SSE) 및 보안 액세스 서비스 엣지(Secure Access Service Edge, SASE) 시장은 당시의 위험, 즉 도난당한 인증 정보를 이용해 어디서든 기업 클라우드 리소스에 접근하는 공격자에 대한 해결책을 제시했기 때문에 빠르게 성장했습니다. Zero Trust Network Access (ZTNA)도 같은 방식으로 등장했습니다. SSE 공급업체들이 VPN에 비해 더 저렴하고 안정성이 뛰어난 대안을 제공하기 위해 클라우드 플랫폼을 확장하면서 말이죠. 그 원칙은 옳았으며, 지금도 여전히 유효합니다. 단순히 인증 정보 자체를 신뢰하기보다는 사용자, 기기, 위치 및 주변 상황을 검증해야 한다는 것입니다.

변한 것은 원칙이 아닙니다. 변화가 일어난 것은 업무가 이루어지는 장소입니다.

왜 그 작품이 다시 안으로 들어왔을까

네 가지 변화로 인해 기업 활동의 점점 더 많은 비중이 다시 사설 네트워크로 돌아오고 있다.

1. 사람들이 사무실로 복귀했다. 2026년 5월 갤럽 설문조사에 따르면, 직원의 74%가 사무실 근무 또는 하이브리드 근무를 하고 있으며, 이 중 22%는 풀타임으로 사무실에 출근하고, 52%는 주당 2.3일씩 하이브리드 근무를 하고 있는 것으로 나타났다. 2019년 이후 어느 때보다 더 많은 기업 회의가 동일한 기업 네트워크에서 시작되고 종료되고 있다.
2. AI는 기업 인프라로 그 뒤를 따랐다. 토큰 비용 상승, 통제 문제, 데이터 개인정보 보호 우려로 인해 워크로드가 사내로 이전되면서 AI도 기업 인프라로 이동하게 되었다. AI 모델이 연구개발(R&D), 가격 책정 논리, 고객 기록과 같은 내부 데이터를 기반으로 학습할 때, 해당 모델은 기업의 핵심 지적 재산을 흡수하게 되며 사실상 영업비밀의 작동 가능한 사본이 된다. 이사회가 이러한 자산을 제3자 서버에 맡겨두기를 꺼리기 때문에, 사설 데이터 센터 내에서 사내 모델과 내부 AI 도구를 운영하는 것이 이제 표준 관행이 되었다.
3. 이러한 시스템이 수행하는 작업의 상당 부분은 경계 밖으로 나가지 않습니다. 가트너는 AI 프롬프트 6개 중 1개에 독점 데이터를 포함시킨다고 밝혔습니다(‘사이버 보안 위협: AI 애플리케이션 침해’, 2026)라고 추정하며, 모델이 공개형이 아닌 내부형일 때 이 비율이 개선되는 경우는 없습니다. 내부용 코파일럿은 유출할 정보가 전혀 없습니다. 문서 저장소, 티켓팅 시스템, 고객 데이터베이스에 접근하는 것은, 바로 그 목적을 위해 구축되었기 때문입니다. 작업을 부여받은 에이전트는 상시 유효한 인증 정보를 보유하고 있으며, 자체 네트워크 세그먼트 내의 시스템을 대상으로 승인한 사람보다 훨씬 빠르게 행동합니다.
4. 주권 개념은 업무 모델도 다시 부활시킵니다. 가트너는 2028년까지 다국적 기업의 50%, 비미국계 다국적 기업의 75% 이상이 디지털 주권 요건을 갖추게 될 것으로 전망합니다(‘전 세계 주권형 클라우드 IaaS 전망 분석’, 2025). 규제 대상 자료를 자사의 관할권 내에 두기 위해 모델을 사내로 도입한 조직이라면, 검사를 위해 상호작용을 다른 곳으로 우회시키는 어떤 아키텍처에 대해서도 타당한 의문을 제기할 수 있습니다.

클라우드를 통한 집행이 더 이상 적합하지 않은 경우

사용자가 원격지에 있거나 애플리케이션이 클라우드에 있는 경우, 클라우드 기반 서비스에 제로 트러스트 액세스 제어 기능을 적용하는 것은 매우 타당합니다. 하지만 양쪽 모두 같은 건물 내에 위치해 있다면 그 타당성은 상당히 떨어집니다.

사무실 내 세션, 즉 기계 속도로 이동하는 에이전트 트래픽을 검사 및 정책 적용을 위해 클라우드 PoP(접속 지점)로 라우팅했다가, 단지 두 층 떨어진 사내 애플리케이션이나 데이터 소스로 바로 다시 보내는 방식은 아키텍처적으로 타당하지 않습니다. 이는 지연 시간을 증가시키고, WAN 용량을 소모하며, 본래 사이트 밖으로 나갈 필요가 없었던 작업에 인터넷 회선에 대한 의존성을 초래합니다. 가용성이 보안상의 결정 사항이 되어버리는데, 이는 누구도 원하지 않는 상황입니다.

클라우드 ZTNA에는 두 번째이자 덜 눈에 띄는 취약점이 있습니다. 일반적으로 클라우드 ZTNA는 사용자가 실제로 필요로 하는 개별 애플리케이션이 아닌 네트워크 전체에 대해 제로 트러스트 접근 권한을 부여합니다. 세션은 승인되는 순간 과도한 권한을 부여받게 되며, 해당 세그먼트 내에서의 횡방향 이동은 아무런 제약 없이 이루어집니다. 암묵적인 신뢰를 제거하기 위해 도입된 제어 수단이 결국 한 단계 아래에서 다시 그 신뢰를 재도입하는 결과를 낳게 됩니다.

이 모든 것은 네트워크 팀에게 낯선 영역이 아닙니다. 세그멘테이션과 동서 방향 트래픽에 대한 가시성 확보는 수년 동안의 목표였지만, 사용자 행동과 위험에 영향을 주지 않으면서 로컬 제로 트러스트를 구현하는 것은 어려운 과제였습니다. 안타깝게도 애플리케이션 수준 액세스, 웹 및 TLS 검사, 데이터 기반 제어와 같은 차세대 SSE 기능은 내부 네트워크를 보호하는 데 있어 종종 활용하기 어려운 상태였습니다. 이러한 격차는 개념적인 문제가 아니라 아키텍처적인 문제이며, 바로 그 때문에 이를 해소하는 것은 새로운 이론이 아니라 공학적 과업인 것입니다.

이제 데이터 워크플로가 로컬 네트워크 전반에서 기계 수준의 속도로 실행됨에 따라, 로컬 애플리케이션 수준의 접근 제어와 로컬 인라인 검사는 더 이상 단순한 목표가 아니라 하이브리드 설계의 필수 요건이 되었습니다. 이러한 기능은 중요한 데이터가 실제로 저장되고 흐르는 곳에서 이를 보호하며, 클라우드로 연결되는 경로가 중단되었을 때도 비즈니스가 계속 운영될 수 있도록 보장합니다.

집행 기관을 더 가까이 배치하는 것이 실제로 가져다주는 이점은 무엇인가

사내 데이터의 무분별한 확산이 드러납니다. 조달 기록 없이 도입된 내부 AI 도구는 누구도 이를 목록화하기도 전에 이미 비즈니스에 필수적인 요소가 되어버립니다. 규제 대상 자료의 사본들은 벡터 저장소, 미세 조정 데이터 세트, 공유 드라이브 등에 쌓이게 되는데, 해당 워크플로우 내의 어떤 요소도 경계를 넘지 않기 때문에 클라우드 기반 제어 시스템은 이를 전혀 감지하지 못합니다. 로컬 인프라와 워크플로우에 대한 점검만이 이를 발견할 수 있는 유일한 방법입니다.

네트워크에서 애플리케이션으로의 접근 범위가 좁아집니다. 로컬 적용 지점에서 애플리케이션별로 권한을 부여함으로써, 네트워크 수준의 중개 과정에서 남게 되는 과도한 권한을 제거하며, 이는 현재 조직 내에서 가장 적은 검사를 받는 사용자층인 사내 사용자에게도 동일하게 적용됩니다.

AI 특유의 노출을 타겟팅할 수 있게 됩니다. 프롬프트 주입, 탈옥 시도, 그리고 프롬프트에 은밀하게 붙여넣거나 입력된 독점 자료는 브라우저 수준에서 상호작용 경로 내에 위치한 요소에 의해서만 처리될 수 있습니다. 해당 상호작용이 사이트를 벗어나지 않고 사이트 내 경로에 아무것도 존재하지 않는다면, 제어 수단은 작동할 대상이 없습니다. 로컬 트래픽을 다시 적용 범위에 포함시키는 것이야말로, 제어 수단 자체가 궁극적으로 어디에서 실행되든 상관없이 AI 보안을 적용 가능하게 만드는 핵심입니다.

복원력은 저하되기보다는 오히려 향상됩니다. 로컬에서 정책을 적용하는 사이트는 클라우드로 연결되는 회선이 중단되더라도 계속해서 상태를 점검하고 액세스 정책을 적용합니다. 반면, 동일한 중단 사태에 직면한 클라우드 전용 아키텍처는 작업을 중단할지, 아니면 그대로 진행시킬지 선택해야 하는데, 갑작스러운 상황에서는 누구도 그 선택을 제대로 내릴 수 없습니다.

SSE가 따라잡아야 할 부분

이 모든 것은 단순한 예측이 아닙니다. 현재 직원들은 사무실에 출근해 있습니다. 모델들은 현재 기업 인프라에서 가동되고 있습니다. 규제 당국은 현재 주권 관련 문제를 제기하고 있으며, 이에 대한 관심을 잃을 기미가 전혀 보이지 않습니다.

아직 따라잡지 못한 부분은 SSE 제어 기능이 어디에 배치되어야 하는지입니다. 클라우드 SSE 검사 및 적용은 여전히 위험이 건물 밖으로 유출되는 것을 전제로 하고 있는데, 이는 분기마다 점점 더 현실과 동떨어진 상황이 되고 있습니다.

공급업체에 문의하여, 현지에서 AI 기반 업무가 어떻게 보호되는지 파악할 수 있도록 도움을 요청하십시오. 어떤 제어 기능이 온프레미스에서 실행되고, 어떤 기능이 클라우드에서 실행되는지, 그리고 이들 간의 연결이 끊어졌을 때 각 기능에 어떤 일이 발생하는지 확인하십시오.

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