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🚨 CISA, Medusa 랜섬웨어 권고문 업데이트CISA가 AA25-071A  : Medusa Ransomware를 개정했습니다.이번 업데이트에서는 Medusa 공격자의 최신 TTP가 추가됐으며, 주요 내용은 다음...
09/09/2026

🚨 CISA, Medusa 랜섬웨어 권고문 업데이트

CISA가 AA25-071A : Medusa Ransomware를 개정했습니다.

이번 업데이트에서는 Medusa 공격자의 최신 TTP가 추가됐으며, 주요 내용은 다음과 같습니다.

🔐 권한 상승
🛡️ Microsoft Defender 우회
🔎 프로세스 및 신뢰 도메인 탐색
💻 네트워크 리소스 탐색
📂 Active Directory 자격 증명 탈취 관련 행위

이에 맞춰 AttackIQ도 Medusa 랜섬웨어 평가 시나리오를 업데이트했습니다.

이번 사례가 보여주는 핵심은 분명합니다.

“한 번의 보안 감사에서 통과했다고 해서 계속 안전한 것은 아닙니다.”

변화하는 랜섬웨어에 대응하려면 실제 공격 행위를 기반으로 보안 통제를 지속적으로 검증(Continuous Security Validation)해야 합니다. 🔄🛡️

결국 중요한 것은
보안 솔루션이 있는가가 아니라, 실제 공격을 막을 수 있다는 것을 지금 증명할 수 있는가입니다.

자세한 사항은 댓글에 블로그 링크를 통해 확인하실 수 있습니다.
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🔐 펜테스트 에이전트가 비밀번호를 발견하면, LLM도 그 비밀번호를 알아야 할까요?꼭 그럴 필요는 없습니다.AI 기반 침투 테스트에서는 에이전트가 실제 비밀번호, 세션 쿠키, API 토큰 등을 사용해야 합니다.하지만...
02/09/2026

🔐 펜테스트 에이전트가 비밀번호를 발견하면, LLM도 그 비밀번호를 알아야 할까요?

꼭 그럴 필요는 없습니다.

AI 기반 침투 테스트에서는 에이전트가 실제 비밀번호, 세션 쿠키, API 토큰 등을 사용해야 합니다.

하지만 LLM에게 실제 Secret을 보여줄 필요는 없습니다.

예를 들어 실제 토큰 대신



이라는 참조값만 LLM에 전달하고, 실제 토큰은 Security Harness가 안전하게 보관합니다.

LLM이 해당 토큰을 사용해야 할 때만 Harness가 권한을 확인하고, 승인된 도구에 실제 값을 전달하는 방식입니다.

즉,

LLM → Secret을 직접 보지 않음
Agent → Secret을 사용할 수 있음
Harness → 그 사이에서 권한과 보안을 통제함

🎯 핵심은 "권한(Access)과 노출(Exposure)을 분리하는 것"입니다.

AI 에이전트에게 필요한 능력은 제공하되, 불필요하게 민감한 정보까지 LLM에 노출할 필요는 없습니다.

Secret을 볼 수 있는 AI보다, Secret을 보지 않고도 안전하게 사용할 수 있는 AI가 더 안전하지 않을까요? 🔐🤖

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🚨 Log4j를 패치했습니다. 하지만 AI는 다음 공격을 준비하고 있습니다.Log4Shell이 발생한 지 수년이 지났지만, 여전히 수많은 개발 환경에서 취약한 Log4j가 다운로드되고 있습니다.문제는 “패치했는가?”...
25/08/2026

🚨 Log4j를 패치했습니다. 하지만 AI는 다음 공격을 준비하고 있습니다.

Log4Shell이 발생한 지 수년이 지났지만, 여전히 수많은 개발 환경에서 취약한 Log4j가 다운로드되고 있습니다.

문제는 “패치했는가?”에서 끝나지 않습니다.

🔍 취약한 Log4j가 어디에 존재하는지
⚙️ 실제 Runtime에서 Load되고 있는지
🌐 Internet-facing Application인지
🎯 실제 Exploit 시도가 있었는지

까지 확인해야 합니다.

Log4Shell은 우리에게 중요한 교훈을 남겼습니다.

Patching은 반드시 필요하지만, Patching이 완료될 때까지의 시간을 보호하는 것도 중요합니다.

특히 AI를 활용하면 공격자는 Vulnerable Package를 찾고, Exploit을 만들고, Payload를 변경하는 속도를 더욱 높일 수 있습니다.

따라서 앞으로의 보안 전략은

🔧 Patch + 🔍 Runtime Visibility + 🛡️ Runtime Prevention

이 함께 가야 합니다.

Raven은 바로 이 “Patching과 실제 보호 사이의 Gap”을 줄이기 위해 설계되었습니다.

👉 Log4j를 Patch하되, 거기서 멈추지 마십시오.

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SCA(소프트웨어 구성 분석 : Software Composition Analysis)의 분석결과의 99% 알림이 중요하지 않은 이유🔐 SCA 스캔에서 쏟아지는 수백 개의 CVE, 정말 모두 위험할까요?일반적인 엔터...
20/08/2026

SCA(소프트웨어 구성 분석 : Software Composition Analysis)의 분석결과의 99% 알림이 중요하지 않은 이유

🔐 SCA 스캔에서 쏟아지는 수백 개의 CVE, 정말 모두 위험할까요?

일반적인 엔터프라이즈 SCA(Software Composition Analysis) 스캔에서는 수백 개의 취약한 Dependency가 탐지됩니다.

문제는 여기서 시작됩니다.
보안팀은 수많은 Finding을 분류하고 우선순위를 정하는 데 상당한 시간을 사용하지만, 그중 상당수는 실제 Runtime 환경에서 실행되거나 악용되지 않는 취약점일 수 있습니다.

이것은 단순히 특정 도구의 문제가 아닙니다.
SCA가 동작하는 방식 자체에서 발생하는 근본적인 한계입니다.

📌 SCA는 무엇을 알려줄까요?

SCA는 애플리케이션에 포함된 Open Source 및 Third-Party 컴포넌트를 식별하고, CVE 데이터베이스와 대조하여 다음과 같은 정보를 제공합니다.

• 알려진 CVE 취약점
• 라이선스 Compliance 문제
• 오래된 Dependency
• Software Bill of Materials(SBOM)

현대 애플리케이션에서 Open Source Dependency의 비중이 매우 높은 만큼, SCA는 이제 AppSec 환경에서 필수적인 기술입니다.

하지만 한 가지 중요한 질문에는 답하기 어렵습니다.

👉 “이 취약한 코드가 실제 Production 환경에서 실행되고 있는가?”

⚠️ 이것이 바로 CVE Noise의 핵심입니다.

Traditional SCA는 취약한 라이브러리가 존재한다는 사실은 알려주지만, 해당 취약 함수가 Runtime에서 실제로 호출되는지까지는 확인하기 어렵습니다.

결국 보안팀에는 수백 개의 High/Critical Finding이 쌓이고, 실제 위험도가 낮은 취약점을 분류하는 데 많은 시간이 소요됩니다.

🚀 Runtime SCA는 이 문제에 다른 접근 방식을 제공합니다.

Runtime 환경에서 실제 애플리케이션의 실행을 모니터링하여,

✅ 취약한 라이브러리가 로드되어 있고
✅ 취약한 함수가 실제로 호출되며
✅ 외부 입력을 통해 해당 Call Path에 도달할 수 있는지

를 확인합니다.

즉, 단순히 “취약점이 존재하는가?”가 아니라
“이 취약점이 실제로 실행되고 있는가?”를 확인하는 것입니다.

Raven의 Runtime SCA는 Production 환경에서 실제 실행되는 취약 함수를 식별하여 CVE Noise를 최대 99%까지 감소시키는 접근 방식을 제공합니다.

🎯 수백 개의 Finding을 모두 같은 수준으로 바라보는 것이 아니라, 실제로 실행되고 위험한 취약점에 보안팀의 역량을 집중하는 것이 중요합니다.

SCA의 기본적인 역할과 한계, 그리고 Runtime SCA가 CVE Noise 문제를 어떻게 해결하는지 자세한 내용을 정리했습니다.

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자율형 AI 시대, 1년에 한 번 하는 보안 감사만으로 충분할까?지난 수십 년간 컴플라이언스는“감사 시점에 보안 통제가 잘 작동하면 다음 감사까지도 안전하다”는 가정에 기반해 왔습니다.하지만 Autonomous AI...
19/08/2026

자율형 AI 시대, 1년에 한 번 하는 보안 감사만으로 충분할까?

지난 수십 년간 컴플라이언스는
“감사 시점에 보안 통제가 잘 작동하면 다음 감사까지도 안전하다”는 가정에 기반해 왔습니다.

하지만 Autonomous AI(자율형 AI)는 이 가정을 흔들고 있습니다.

잊혀진 서비스 계정 + 과도한 권한 + 패치되지 않은 서버.

각각은 작은 문제처럼 보이지만, AI는 이 약점들을 빠르게 연결해 하나의 공격 경로로 만들 수 있습니다.

그래서 이제 중요한 것은 “규정을 지키고 있는가?”가 아니라 “실제로 공격을 막을 수 있는가?입니다.

여기서 CTEM → CSV → CCV라는 흐름이 중요해집니다.

CTEM: 공격 가능한 경로를 지속적으로 찾아내고 줄이고
CSV: 실제 공격을 시뮬레이션해 보안 통제가 작동하는지 검증하고
CCV: 그 결과를 바탕으로 컴플라이언스가 지속적으로 유지되고 있음을 증명합니다.

결국 앞으로의 사이버보안은 Annual Compliance에서 Continuous Assurance로 이동하게 될 것입니다.

감사 당일 “Compliant”라고 말하는 것보다,

오늘도 우리의 보안 통제가 실제 공격을 막고 있다는 것을 증명할 수 있는가?

이 질문이 자율형 AI 시대의 새로운 보안 기준이 될 것입니다.

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🚀 HCL AppScan 360° v2.1 출시! AI 기반 애플리케이션 보안의 새로운 기준AI가 소프트웨어 개발을 빠르게 변화시키는 만큼, 보안 위협도 더욱 복잡해지고 있습니다.HCL AppScan 360° v2....
30/07/2026

🚀 HCL AppScan 360° v2.1 출시! AI 기반 애플리케이션 보안의 새로운 기준

AI가 소프트웨어 개발을 빠르게 변화시키는 만큼, 보안 위협도 더욱 복잡해지고 있습니다.

HCL AppScan 360° v2.1은 단순히 취약점을 발견하는 데 그치지 않고, AI를 활용해 분석부터 수정(Remediation)까지 지원하는 차세대 애플리케이션 보안 플랫폼입니다.

🔍 주요 기능
✅ AI 기반 취약점 분석 및 자동 수정 지원(RapidFix)
✅ AI IDE와 연동되는 AppScan MCP Server
✅ LLM 애플리케이션 보안 테스트(DAST & IAST)
✅ 오픈소스 공급망 보안을 위한 악성 패키지 탐지(SCA)
✅ Slack, Splunk, Cursor AI 등 다양한 개발 도구와 연동
✅ 최신 OWASP Top 10 for LLM Applications 2025 등 컴플라이언스 지원

특히 온프레미스 환경에서 자체 LLM과 연동할 수 있어 기업의 데이터 주권(Data Sovereignty)을 유지하면서 AI 기반 보안 기능을 활용할 수 있습니다.

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🚀 AI 시대, 애플리케이션 보안의 미래! 2027년에는 무엇이 달라질까요?🔍 핵심 내용을 정리해 보면 다음과 같습니다.✅ 취약점은 잘 찾지만, 해결은 여전히 어렵습니다.보안 도구와 AI 기술은 크게 발전했지만, 많...
24/07/2026

🚀 AI 시대, 애플리케이션 보안의 미래! 2027년에는 무엇이 달라질까요?

🔍 핵심 내용을 정리해 보면 다음과 같습니다.

✅ 취약점은 잘 찾지만, 해결은 여전히 어렵습니다.
보안 도구와 AI 기술은 크게 발전했지만, 많은 기업은 여전히 **취약점을 발견하는 것(Detection)**에 집중하고 있습니다. 진짜 과제는 얼마나 빠르게 조치(Remediation)하느냐입니다.

🤖 AI가 생성하는 코드가 절반에 가까워졌습니다.
• 실제 운영 코드의 49%는 AI가 생성
• 기업의 67%는 코드베이스 절반 이상이 오픈소스
이제 개발자는 '작성자'보다 **'검토자(Editor)'**의 역할이 더욱 중요해지고 있습니다.

⚠️ AI 코드가 많을수록 보안 위험도 증가합니다.
AI 생성 코드 비율이 높은 조직일수록 알려진 취약점을 포함한 코드가 운영 환경에 배포될 가능성이 높았습니다.
특히 AI 코드 비중이 가장 높은 조직은 가장 낮은 조직보다 약 3.4배 더 많은 취약 코드를 배포하는 것으로 나타났습니다.

📌 위험을 알면서도 배포하는 현실
• 75%의 조직은 취약점을 인지한 상태에서 배포
• 30%는 "발견되지 않기를 바란다"는 수준으로 배포
보안의 문제는 기술보다 조직의 운영 방식과 의사결정에 더 가까워 보입니다.

👥 같은 조직 안에서도 현실 인식은 다릅니다.
CISO, AppSec 관리자, 개발자가 바라보는 보안 수준과 위험 인식에는 상당한 차이가 있었습니다.
같은 데이터를 보고도 서로 다른 현실을 인식하고 있다는 점은 매우 흥미로운 부분입니다.

🛠️ 문제는 도구가 아니라 프로세스입니다.
개발자의 96%는 AI 기반 보안 도구를 사용하고 효과도 인정했습니다.
하지만 개발 전 과정에서 지속적으로 보안을 적용하는 조직은 18%에 불과했습니다.
아직도 많은 기업이 개발이 끝난 뒤 한 번 점검하는 방식에 머물러 있습니다.

🎯 앞으로 중요한 것은 '탐지'가 아니라 '행동(Action)'입니다.
이제 경쟁력은 취약점을 얼마나 많이 찾았는지가 아니라,
✔️ 얼마나 빠르게 수정하는지
✔️ 얼마나 자동화된 대응이 가능한지
✔️ AI가 만든 위험을 AI의 속도로 처리할 수 있는지에 달려 있습니다.

💡 AI는 개발 생산성을 혁신적으로 높이고 있습니다. 그러나 그만큼 보안이 감당해야 할 코드의 양과 변화 속도도 폭발적으로 증가하고 있습니다.

앞으로의 AppSec은 단순히 보안 도구를 추가하는 것이 아니라, AI의 속도에 맞춰 보안을 자동화하고 지속적으로 검증하는 체계로 진화해야 할 것입니다.

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🤖 Machine Speed SecurityAI 시대, 보안도 기계의 속도로 변화해야 합니다.AI는 몇 분 만에 애플리케이션을 만들고 실행합니다. 하지만 대부분의 기업 보안은 아직도 사람의 검토 속도에 의존하고 있습...
23/07/2026

🤖 Machine Speed Security
AI 시대, 보안도 기계의 속도로 변화해야 합니다.

AI는 몇 분 만에 애플리케이션을 만들고 실행합니다. 하지만 대부분의 기업 보안은 아직도 사람의 검토 속도에 의존하고 있습니다.

이 차이가 새로운 보안 위험을 만들고 있습니다.

AI 코딩 도구는 노트북을 웹 서버처럼 동작하게 만들고, MCP(Model Context Protocol), Local LLM Proxy와 같은 새로운 기술은 새로운 공격 표면을 만들어냅니다. 또한 localhost도 항상 안전하지 않으며, AI가 추천한 패키지가 공급망 공격(Slopsquatting)으로 이어질 가능성도 있습니다.

기존의 EDR이나 NAC만으로는 이러한 변화를 모두 탐지하기 어렵습니다. 이제는 취약점을 찾는 것보다 실제로 공격 가능한 경로를 지속적으로 검증(Continuous Validation) 하는 것이 더욱 중요해지고 있습니다.

결국 AI 시대의 핵심은 AI를 막는 것이 아니라, AI의 속도에 맞춰 보안도 함께 움직이는 것입니다.

🚀 빠른 생성(Fast Creation)에는 빠른 검증(Fast Validation)이 함께해야 합니다.

📌 핵심 정리
✅ AI 코딩 도구는 노트북을 서버처럼 만들 수 있습니다.
✅ MCP와 Local LLM Proxy는 새로운 공격 표면입니다.
✅ localhost도 항상 안전한 것은 아닙니다.
✅ AI가 추천하는 패키지는 공급망 공격으로 이어질 수 있습니다.
✅ AI 시대에는 Continuous Validation과 Machine Speed Security가 필수입니다.

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🤖 AI가 만든 '일회성 코드(Disposable Code)', 기업 보안의 새로운 사각지대입니다.최근 AI 코딩 에이전트의 발전으로 소프트웨어 개발 방식이 빠르게 변화하고 있습니다.이제는 개발자뿐 아니라 기획자, ...
20/07/2026

🤖 AI가 만든 '일회성 코드(Disposable Code)', 기업 보안의 새로운 사각지대입니다.

최근 AI 코딩 에이전트의 발전으로 소프트웨어 개발 방식이 빠르게 변화하고 있습니다.

이제는 개발자뿐 아니라 기획자, 마케터, 재무 담당자도 AI에게 요구사항만 설명하면 몇 분 안에 실행 가능한 애플리케이션을 만들 수 있는 시대입니다. 🚀

하지만 기업 보안의 관점에서는 새로운 문제가 등장하고 있습니다.

AI 덕분에 코드 생성 속도는 폭발적으로 빨라졌지만, 보안 검증과 거버넌스는 여전히 사람 중심의 속도로 운영되고 있기 때문입니다.

💡 Disposable Code란 무엇일까요?

Disposable Code는 AI가 특정 목적을 위해 생성한 일회성 애플리케이션을 의미합니다.

✔️ 아이디어를 빠르게 검증하거나
✔️ 데모를 만들거나
✔️ 특정 업무를 잠시 자동화하기 위해 생성된 코드입니다.

목적을 달성한 뒤에는 삭제하거나 방치되는 경우가 많으며, Git 저장소에도 등록되지 않고 관리 대상에서도 제외되는 경우가 많습니다.

⚠️ 왜 문제가 될까요?

과거의 임시 스크립트와 달리 AI가 만드는 코드는 웹 서버, 데이터베이스, 외부 API 연동까지 포함하는 서비스 수준의 애플리케이션인 경우가 많습니다.

더 큰 문제는 작성자가 코드의 내부 동작이나 보안 구조를 충분히 이해하지 못한 채 사용하는 사례가 늘어나고 있다는 점입니다.

즉, 서비스 수준의 소프트웨어는 만들어졌지만, 그 보안을 책임지는 사람은 없는 상황이 발생할 수 있습니다.

🔍 코드가 사라져도 흔적은 남습니다.

사용자는 프로그램을 삭제했다고 생각하지만 실제 환경에는 다음과 같은 흔적이 그대로 남을 수 있습니다.

🔹 실행 중인 개발용 웹 서버
🔹 열린 포트와 백그라운드 프로세스
🔹 설정 파일에 남아 있는 API Key
🔹 AI가 설치한 라이브러리와 패키지
🔹 테스트를 위해 저장한 데이터

즉, 코드는 사라져도 공격 표면(Attack Surface)은 그대로 남을 수 있습니다.

🛡️ 기존 보안 체계가 놓치는 이유

많은 기업은 다음과 같은 보안 절차를 운영하고 있습니다.

✅ 코드 리뷰
✅ SAST / DAST
✅ SBOM 기반 의존성 관리
✅ 자동화 테스트
✅ 변경 관리 프로세스

하지만 이러한 절차는 모두 "공식 개발 프로세스를 거친 코드"를 전제로 합니다.

Disposable Code는 개인 PC에서 생성되고 실행된 뒤 사라지는 경우가 많아 기존 보안 체계에서는 존재 자체를 인식하지 못할 수도 있습니다.

📋 컴플라이언스 측면에서는 더 큰 과제입니다.

SOC 2, ISO 27001, PCI DSS, HIPAA와 같은 컴플라이언스는 민감한 데이터를 처리하는 시스템이 적절한 절차를 거쳐 관리되고 있는지를 요구합니다.

하지만 AI가 만든 일회성 프로그램은 이러한 관리 체계 밖에서 생성되고 운영될 수 있습니다.

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Everst 랜섬웨어 심층 분석 2부🔐 Wake-on-LAN부터 AES 암호화까지, Everest 랜섬웨어는 어떻게 조직을 장악하는가?지난 1부에서는 분석 회피와 보안 기능 무력화 과정을 살펴봤습니다. 이번 2부에서...
13/07/2026

Everst 랜섬웨어 심층 분석 2부

🔐 Wake-on-LAN부터 AES 암호화까지, Everest 랜섬웨어는 어떻게 조직을 장악하는가?

지난 1부에서는 분석 회피와 보안 기능 무력화 과정을 살펴봤습니다. 이번 2부에서는 Everest 랜섬웨어가 감염 범위를 확장하고 데이터를 암호화하는 방식을 소개합니다.

주요 특징은 다음과 같습니다.

🌐 Wake-on-LAN(WoL) 악용
ARP 캐시를 이용해 절전 상태의 시스템까지 깨워 감염 범위를 확대합니다.

📂 네트워크 공유 자원 탐색
공유 폴더, 네트워크 드라이브, DFS 등을 탐색해 파일 서버까지 암호화 대상으로 포함합니다.

🔐 AES + RSA 하이브리드 암호화
파일은 AES로 빠르게 암호화하고, AES 키는 RSA 공개키로 다시 암호화해 복구를 어렵게 만듭니다.

📁 효율적인 암호화 전략
작은 파일은 전체를, 대용량 파일은 일부만 암호화해 공격 속도를 높입니다.

🧹 공격 흔적 제거
랜섬노트 생성 후 실행 파일을 삭제하는 등 분석을 어렵게 만드는 기능도 포함되어 있습니다.

🛡️ 대응의 핵심은 '복구'가 아닌 '사전 탐지'입니다.
Everest는 암호화 이전부터 네트워크를 탐색하고 보안 기능을 무력화합니다. 따라서 비정상적인 네트워크 탐색, 백업 삭제, 보안 프로그램 종료 시도 등 초기 침해 징후를 신속하게 탐지하고 차단하는 것이 무엇보다 중요합니다.

랜섬웨어는 더 이상 단순한 파일 암호화 악성코드가 아닙니다. 공격자의 TTP(전술·기술·절차)를 이해하는 것이 효과적인 방어의 시작입니다.

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