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이 글은 최근에 발표된 NSA/CISA 합동 사이버 보안 자문 를 통해 이들 기관에서 실시한 레드/블루팀 훈련에서 확인된 주요 사이버 보안 문제에 대해 살펴봅니다. 이 글에서는 특정 이슈에 대해 보다 심층적으로 살펴보고, 해당 이슈가 적용되는 실제 시나리오와 이를 제한하거나 극복하기 위해 채택할 수 있는 완화 전략에 대해 알아봅니다. 이는 NSA/CISA 보고서에서 제공한 정보를 확장한 것입니다.
비밀번호, 사용자 이름, 기타 인증 방식을 포괄하는 자격증명 위생의 중요성은 강력한 사이버 보안 태세를 구축하는 데 도움이 됩니다. 이러한 역할에도 불구하고 자격증명 위생이 불충분하면 심각한 보안 침해와 데이터 손실로 이어지는 심각한 취약점으로 남아 있습니다. 이 문서에서는 자격증명 위생 상태 불량과 관련된 위험을 살펴보고 안전한 자격증명 유지를 위한 모범 사례를 간략하게 설명합니다.
자격 증명 위생과 그 중요성에 대한 이해
자격증명 위생은 비밀번호의 생성, 저장, 관리 등 인증 데이터 보안을 위한 관행을 포괄합니다. 취약하거나 재사용된 비밀번호, 자격증명 업데이트 실패, 암호화와 같은 시스템 측면의 부적절한 보안 조치로 인해 조직은 무단 액세스, 네트워크 침입, 평판 손상 등의 위험에 노출될 수 있습니다.
자격증명 보안의 전체 범위에는 암호화 수준 및 저장 방법과 같은 시스템 측면의 고려 사항도 포함됩니다. 자격 증명의 일반 텍스트(또는 가역적) 저장에 의존하거나 시스템 간에 자격 증명을 일반 텍스트로 전송하는 것도 자격 증명 위생이 좋지 않다는 신호입니다.
부실한 자격증명 위생의 실제 결과
부실한 인증정보 보안은 많은 유명 침해 사고의 핵심이었습니다. 취약한 자격 증명을 악용하는 공격자는 권한을 상승시키거나 네트워크 내에서 측면으로 이동하여 데이터 유출 및 운영 중단을 초래할 수 있습니다.
반대로 지나치게 복잡한 자격 증명을 요구하거나 너무 자주 변경하는 등 자격 증명을 잘못 관리하면 사용자 불만족과 포스트잇에 비밀번호를 적거나 예측 가능한 패턴 새 비밀번호를 생성할 때 예측 가능한 패턴을 만드는 것과 같은 보안 관행으로 이어질 수 있습니다.
비밀번호를 일반 텍스트나 쉽게 해독할 수 있는 형태로 저장하는 것은 매우 위험합니다. 많은 수의 도난 및 배포된 비밀번호 이 문제를 더 잘 드러낼 뿐입니다.
자격증명 위생을 강화하기 위한 모범 사례
- 강력하고 독특한 암호 문구: 기억하기 쉽고 보안성이 높은 비밀번호는 문자, 숫자, 기호를 혼합하여 사용해야 합니다.
- 비밀번호 재사용 방지: 각 계정에 고유한 비밀번호를 사용하면 한 번의 유출로 인해 여러 계정이 손상될 위험을 줄일 수 있습니다.
- 비밀번호 관리자 사용: 이러한 도구는 여러 개의 비밀번호를 기억해야 하는 부담을 덜어주고 보안을 강화합니다.
- 정기 비밀번호 변경: 정기적인 업데이트는 중요하지만 과도한 변경은 오히려 비생산적일 수 있습니다. 패킷랩에 따르면 비밀번호를 자주 변경하면 사용자가 더 약한 비밀번호나 예측 가능한 패턴을 만들 수 있다고 합니다.
- 다단계 인증(MFA) 구현하기: MFA는 보안을 크게 강화합니다. Google은 휴대폰 인증을 추가하면 자동화된 봇은 100%, 표적 공격은 66%, 대량 피싱 공격은 99%까지 차단할 수 있다고 보고했습니다.
- 사이버 보안 인식 교육: 피싱의 위험성과 안전한 비밀번호 생성을 포함한 모범 사례에 대한 교육은 자격증명 보안을 개선하는 데 필수적입니다.
- 자격증명 보안 감사: 모든 시스템에 일반 텍스트 또는 쉽게 공격할 수 있는 자격 증명의 저장을 허용하지 마세요. 자격증명 저장 시스템을 안전하게 유지하고 철저하게 패치를 적용하세요.
최종 생각
강력한 자격증명 보안을 유지하는 것은 조직의 사이버 보안 전략에서 매우 중요한 요소입니다. 강력하고 고유한 비밀번호 사용, 비밀번호 관리자 활용, MFA 구현과 같은 관행을 채택하면 사이버 공격의 위험을 크게 줄이고 민감한 데이터를 보호할 수 있습니다.
적절한 자격증명 위생은 사용자가 그 중요성을 이해할 때에만 달성할 수 있다는 점을 항상 고려하세요. 복잡성을 극단적으로 악용하거나 너무 자주 변경을 강요하는 필수 요건은 그 반대의 경우와 마찬가지로 문제가 될 뿐만 아니라 사용자의 인식을 더 악화시킬 수 있습니다.
