빅데이터 분석 및 인공지능(AI) 기업 에스투더블유(488280, 이하 S2W)가 자사의 보안 AI 솔루션 ‘퀘이사(QUAXAR)’ 핵심 모듈인 공격표면관리(ASM) 기능을 고도화해 시장 확대에 나섰다.
기업 IT 인프라 자산이 AI, 클라우드, 사물인터넷(IoT) 기술 확산으로 다양화되면서 해커 침투 가능성이 증가하였다. 이로 인해 보안 사고 발생 시 침입 경로를 정확히 파악하기 어려운 기업들이 늘어나고 있으며, 공격자 시각에서 조직의 노출 자산과 취약점을 지속적으로 탐지해 평가하는 ASM 수요가 커지고 있다. 개인정보보호위원회는 지난해 9월 ‘개인정보 안전관리 체계 강화 방안’에 ASM을 주요 과제로 포함해 도입을 촉진했다.
퀘이사 ASM은 ‘자산 탐지-자산 분석-지속 모니터링’ 3단계로 운영되며, S2W 위협인텔리전스센터 탈론(TALON)이 개발한 취약점 위험도 산정 방식인 ‘탈론 스코어(TALON SCORE)’가 핵심 차별점으로 자리한다. 기존 위험도 평가 방식은 EPSS(Exploit Prediction Scoring System)와 CVSS(Common Vulnerability Scoring System) 같은 단순 지표에 의존하였다.
그러나 기존 방식은 자산의 비즈니스 중요도, 운영 환경, 규제 요건 등 조직 특성을 반영하지 못해 우선순위 설정에 한계가 있었으며, 실시간 위협 상황과 공격자 전술 변화를 완전 반영하지 못했다. 반면 탈론 스코어는 접근 난이도, 실제 악용 사례, 공격 코드 존재 여부, 공개 시점 등 다양한 요소를 통합해 기업 환경에 맞춘 위험도 정보를 제공한다.
퀘이사 ASM에는 공격자 시각에서 기업 환경에 지속적으로 모의 침투해 실제 위협 수준을 검증하는 ‘CART(Continuous Automated Red Teaming)’ 프로세스가 포함되어 있다. 이를 통해 기업은 발견한 자산이 공격 시나리오에서 어떻게 악용되는지 다각도로 이해하고, 취약점과 계정 유출에 대비한 방어 체계를 강화할 수 있다.
또한 ASM은 퀘이사의 다른 모듈과 결합 시 시너지가 발생한다. 고객은 ASM과 디지털 리스크 보호(DRP)를 연계해 다크웹, 텔레그램 등 히든 채널에서 확인된 유출 계정 정보를 자산 정보와 교차 분석함으로써 공격 시나리오 내 자산 악용 방식을 심층적으로 파악할 수 있다. 위협인텔리전스(TI)와 함께 사용할 경우, 최신 공격 기법과 취약점이 기업 자산에 미치는 영향도 확인 가능하다. 지식그래프 기반 교차 분석을 통해 자산, 계정, 인프라, 공격 캠페인 등 요소 간 관계를 명확히 해 공격 흐름 전반을 입체적으로 이해할 수 있다.
한 글로벌 제조기업은 온라인 채널 확장과 현지 생산시설 관리를 위해 퀘이사 ASM을 도입했다. 이 기업은 내부에서 인지하지 못한 외부 노출 접점을 공격자 시각에서 확인하고 대응하여 대규모 고객정보 유출을 막고 브랜드 신뢰도를 유지하고 있다.
김연근 S2W 제품개발센터장은 “급변하는 기술 환경 속에서 공격 기법이 지능화됨에 따라 기업이 인지하지 못한 자산조차 공격자의 진입 지점이 될 수 있어 각별한 주의가 필요하다”며 “차별화된 기능성을 갖춘 퀘이사 ASM 모듈을 활용하면 사이버 위협에 대한 선제적 대응 역량을 강화할 수 있다”고 밝혔다.
S2W는 2018년 9월에 설립된 글로벌 빅데이터 분석 AI 기업으로, 공공·정부기관용 안보 AI 플랫폼 ‘자비스(XARVIS)’, 기업 및 기관용 보안 AI 솔루션 ‘퀘이사(QUAXAR)’, 도메인 특화 온톨로지 플랫폼 ‘SAIP(S2W AI Platform)’ 등 멀티도메인 교차분석 기술이 적용된 다양한 AI 기반 데이터 인텔리전스 솔루션을 제공한다. 이를 통해 국내외 대기업 및 주요 정부기관에 최적의 의사결정을 지원하는 데이터 인사이트를 제공하며, 인터폴 민관협력 프로그램 ‘게이트웨이 이니셔티브(Gateway Initiative)’ 한국 유일 파트너로 활동하고 마이크로소프트 ‘시큐리티 코파일럿(Security Copilot)’에 데이터를 제공하는 등 독자적인 빅데이터 및 AI 기술 역량으로 글로벌 시장에서 주목받고 있다.
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