마이크로소프트의 보안 혁신 전략 및 주요 프로그램

[혁신의 시작, 보안①] MS “400만달러 상금 걸고 AI·클라우드 버그바운티 진행” - 데이터넷

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[혁신의 시작, 보안②] 아틀라스 콥코 “MS 노출관리, 효과적 위협 대응 지원” - 데이터넷

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[혁신의 시작, 보안③] 포레스터 “시큐리티 코파일럿, 보안 생산성 47% 향상” - 데이터넷

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[혁신의 시작, 보안④ 사례연구] 현장에서 입증된 MS 시큐리티 코파일럿 - 데이터넷

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• AI·클라우드 대상 버그바운티 프로그램
  • 마이크로소프트는 약 57억 원(400만 달러)의 상금을 걸고 제로데이 퀘스트(Zero Day Quest)라는 버그바운티 프로그램을 운영
  • 2025년 1월 19일까지 전 세계 화이트해커가 참여 가능하며, 상위 연구원은 워싱턴주 레드먼드에서 열리는 해킹 이벤트 초청
  • AI 취약점 발견 시 상금을 2배로 지급하여 AI 보안 강화를 강조
• 보안 우선 원칙(SFI) 강화
  • 마이크로소프트는 설계 단계부터 보안을 최우선(Security by design)으로 고려하는 SFI(Secure Future Initiative)를 도입
  • AI와 클라우드를 포함한 주요 서비스에서 보안 취약점을 연구 및 개선
  • CVD(Coordinated Vulnerability Disclosure) 방식 채택으로 취약점 발견 후 연구 결과를 공개 논의 가능하도록 지원
• 그래프 기반 보안노출관리
  • 보안노출관리(Security Exposure Management)를 통해 장치, 데이터, 사용자 ID 등 자산 간 관계를 실시간으로 분석
  • 공격표면관리(ASM), 공격 경로 분석, 통합 노출 인사이트를 제공하여 포괄적인 보안 가시성 확보
  • CTEM(Continuous Threat Exposure Management) 통합으로 지속적인 위협 평가와 조치 우선순위 제공
• 시큐리티 코파일럿(Security Copilot) 도입
  • 보안 특화 생성형 AI로 보안 운영의 생산성과 효율성을 극대화
  • MTTR(Mean Time to Resolve)을 평균 30% 단축, SecOps 생산성 47% 향상
  • 퍼뷰(Purview), 엔트라(Entra), 인튠(Intune) 통합 기능으로 데이터 보호, ID 위험 관리, 엔드포인트 접근 분석 강화
• 책임있는 AI 원칙 적용
  • 책임, 투명성, 공정성, 개인정보 보호 및 보안, 포용성을 기반으로 한 AI 설계
  • 사용자 데이터의 제3자 공유 및 AI 모델 학습 사용 제한
• 주요 사례 연구
  • 이스트맨
    • 시큐리티 코파일럿 도입으로 숙련도 낮은 분석가도 전문가 수준의 위협 분석 가능
    • KQL(Kusto Query Language) 작성 부담 감소 및 빠른 위협 대응 실현
  • LTI마인드트리
    • 시큐리티 코파일럿과 통합으로 위협 탐지 및 대응 시간 20% 단축
    • 멀웨어 분석 및 사고대응 속도 향상
  • 퍼시피코 세구로스
    • 제로 트러스트와 AI 활용으로 보안사고 및 유지비용 감소
    • 보안 이벤트 대응 시간 40% 단축
  • 인테사 상파올로
    • 센티넬 도입 및 시큐리티 코파일럿 활용으로 보안 효율성 극대화
    • 초보 분석가도 빠르게 위협 대응 가능하며 경영진 보고 효율 개선
• 결론
  • AI와 클라우드 기반 서비스 확산에 따라 보안 우선 설계(Security by design)와 제로 트러스트 보안 전략이 필수
  • 버그바운티 프로그램을 통해 화이트해커의 참여를 유도하고 보안 생태계를 강화해야 함
  • 지속적인 위협 평가 및 대응 프로세스를 갖춘 CTEM과 같은 전략을 채택하여 방어 태세를 강화
  • 생성형 AI를 활용한 보안 솔루션 도입 시, 윤리적 AI 원칙과 사용자 데이터 보호를 철저히 준수해야 함
  • 조직은 최신 보안 기술을 적극 활용하며 공격 표면 최소화 및 사이버 회복력 강화에 집중해야 함