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[IT뉴스]실시간 AI 위협 시대...레드햇 “운영 단위 대응 필수, 라이트웰·앤서블 전면에”

온카뱅크관리자

2026-10-27 13:27:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 사람 중심 패치 체계 한계 …AI가 취약점 탐지 넘어 공격 과정까지 자동화 
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 [디지털데일리 오병훈기자] “AI는 소프트웨어를 만드는 방식만 바꾸는 것이 아닙니다. 소프트웨어가 공격받는 방식 자체를 바꾸고 있습니다.”
 빈센트 칼데이라 레드햇 아시아태평양(APAC) 최고기술책임자(CTO)는 27일 서울 삼성동 웨스틴 서울 파르나스에서 열린 ‘레드햇 서밋: 커넥트 2026 서울’ 키노트에서 인공지능(AI) 시대 기업 보안의 핵심 과제로 ‘대응 속도’를 꼽았다.
 AI가 수백만줄에 달하는 소스코드를 빠르게 분석해 취약점을 찾아내는 것을 넘어 공격 경로까지 만들어내면서다. 기존 사람 중심 보안 프로세스가 공격 속도를 따라가기 어렵다는 진단이다.
 그는 “제로데이(보안 패치가 나오기 전 악용되는 취약점) 공격은 늘어나고 있고 해커들은 이제 몇 시간 만에 익스플로잇(취약점을 실제 공격에 악용하는 기법·코드)을 찾아내고 있다”며 “2년 전처럼 패치를 제품에 적용할 시간이 더 이상 주어지지 않는다”고 말했다.
 ◆취약점 많이 찾는 게 능사 아냐…‘탐지’서 ‘대응’으로
 레드햇이 제시한 해법의 핵심은 보안의 중심을 ‘탐지(Detection)’에서 실제 위험을 제거하는 ‘대응(Remediation)’으로 옮기는 것이다.
 AI가 취약점을 찾아내는 속도가 빨라질수록 모든 CVE를 사람이 일일이 분류하고 패치하는 방식으로는 대응이 어렵다. 그렇다고 발견되는 모든 취약점에 즉시 패치를 적용하면 서비스 안정성 자체를 해칠 수 있다.
 칼데이라 CTO는 “모든 CVE를 고치라는 접근은 현실적으로 가능하지 않다”며 “방대한 라이브러리 생태계의 모든 패치를 무작정 반영할 경우 오히려 운영환경의 안정성을 위협할 수 있다”고 지적했다.
 이에 레드햇은 가장 밑단의 인프라 계층부터 공격 표면을 줄이는 전략을 취한다. 자사의 리눅스 기반 기업 전용 운영체제(OS) RHEL(Red Hat Enterprise Linux)가 기반이 된다. 불필요한 구성요소를 줄이고 검증한 ‘하든드 이미지(Hardened Images)’와 출처가 확인된 라이브러리를 제공해 개발 단계부터 취약점 유입 가능성을 낮춘다는 전략이다.
 그 위에서 IBM과 레드햇이 공동 추진하는 ‘라이트웰(Lightwell)’이 오픈소스 공급망의 취약점 대응 역할을 맡는다.
 레드햇이 직접 지원하는 코드만이 아니라 광범위한 오픈소스 라이브러리를 분석해 잠재 취약점을 찾아낸다. 우선순위가 높은 문제에 수정사항을 마련해 실제 운영환경에 반영할 수 있도록 하는 구조다.
 라이트웰은 취약점을 ‘알려주는 것’에서 멈추지 않는다. 여러 기업이 동일한 오픈소스 취약점에 노출됐을 경우 개별 기업이 각각 수정하는 대신 취약점 정보와 대응 우선순위를 모아 수정 작업을 집약한다. 검증된 패치를 다시 참여 기업과 커뮤니티에 공급한다.
 칼데이라 CTO는 “공격자가 익스플로잇을 찾아내는 시간이 이제 몇 시간 단위로 줄어들고 있다”며 “패치는 전달받는 것만으로는 의미가 없고 실제 제품 시스템에 배포돼야 한다”고 말했다.
 ◆패치 받은 다음이 더 중요…앤서블로 ‘기계 속도’ 대응
 수정 패치를 만드는 것만으로 대응은 끝나지 않는다. 기업이 패치를 받은 뒤 실제 수백·수천대의 서버와 애플리케이션에 얼마나 신속하게 적용하느냐가 또 다른 병목이다.
 이 단계에서 레드햇이 전면에 내세우는 것이 앤서블 자동화 플랫폼(Ansible Automation Platform)이다. 보안정보이벤트관리(SIEM) 등 기존 보안시스템이 이상 징후를 탐지하면 사전에 설정한 자동화 워크플로우를 실행한다. 이후 네트워크를 격리하거나 자격증명을 철회하고 방화벽 정책을 변경한다. 변경으로 서비스 장애가 발생하면 담당자에게 알리고 자동 롤백하는 구조도 적용할 수 있다.
 다만 AI에 인프라 변경 권한을 무제한으로 맡기는 것은 위험하다. 생성형 AI가 방대한 운영 데이터를 분석해 필요한 대응을 추천하더라도 실제 실행은 검증된 앤서블 워크플로우와 기존 승인 절차가 담당하도록 하는 방식이다.
 칼데이라 CTO는 “앤서블은 에이전트가 하려는 작업을 실제로 실행하는 계층이 될 수 있다”며 “AI가 권고하더라도 최종 결정은 사람이 내리는 구조가 중요하다”고 말했다.
 레드햇은 이 같은 보안 자동화를 개별 AI 시스템에만 적용하는 대신 RHEL과 오픈시프트를 중심으로 VM·컨테이너·AI 워크로드 전반에 확장한다는 전략이다. VM용, 컨테이너용, AI용 플랫폼을 각각 운영하면 한쪽에서 마련한 보안 역량이 다른 환경으로 이어지지 않아 오히려 공격 표면이 늘어날 수 있다는 판단이다.
 칼데이라 CTO는 “VM과 컨테이너, AI를 세개의 서로 다른 플랫폼에서 관리한다면 효율성 문제를 넘어 더 큰 보안 문제가 발생할 수 있다”며 “하나의 기반에서 동일한 보안·자동화 정책을 적용하는 운영체계가 필요하다”고 강조했다.
 그는 “패치를 위해 구축한 자동화는 AI를 확장하고 배포하는 데도 활용할 수 있으며 기업용 리눅스에서 마련한 보안 기준은 에이전틱 AI 워크로드까지 보호할 수 있다”고 설명했다.
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