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디지털 인증 정보는 직원 및 고객을 위한 사용자 이름과 비밀번호를 훨씬 넘어 진화했습니다. 현대 조직의 방화벽 뒤에는 서비스 계정, API 키, 봇, Machine 인증 정보와 같이 관리되지 않는 방대한 인구 집단이 숨어 있으며, 이는 인간 사용자의 수보다 훨씬 많습니다. 이러한 비인간 인증 정보(NHI)는 디지털 전환의 중추이자 보안 팀이 시급히 해결해야 할 확장되는 공격 표면을 나타냅니다.
인간 및 비인간 인증 정보 이해
인간 인증 정보는 조직 내에서 특정 역할과 책임을 가진 개인을 나타냅니다. 여기에는 직무 기능이나 회사와의 관계에 따라 시스템과 상호 작용하는 직원, 계약업체, 파트너 및 고객이 포함됩니다.
비인간 인증 정보는 개인과 직접적으로 연결되지 않은 모든 디지털 인증 정보를 포함합니다:
인간 인증 정보는 일반적으로 기존의 ID 및 액세스 관리(IAM) 프레임워크를 따르는 반면, 비인간 인증 정보는 특수한 보안 접근 방식이 필요한 다른 패러다임에서 작동합니다. 가장 중요한 보안 문제는 각 유형을 개별적으로 처리하는 것이 아니라 근본적인 차이점을 인식하지 못하는 데서 발생합니다.
인간 대 비인간 인증정보의 주요 차이점
운영 특성의 차이
인간 인증정보의 특성
예측 가능한 사용 패턴: 일반적으로 업무 시간 동안 일하며 일관된 액세스 요구 사항을 가짐
인지적 의사 결정: 상황별 보안 요인을 해석하고 판단을 내릴 수 있음
자체 관리 능력: 비밀번호 재설정, 액세스 요청 및 문제 보고 가능
제한된 병렬 작업: 한 번에 하나의 세션 또는 작업만 수행
자연적인 속도 제한: 시스템과의 인간 속도 상호 작용
비인간 인증정보의 운영 특성
프로그래밍된 행위: 재량 없이 정의된 알고리즘을 따름
지속적인 작동: 휴식 없이 24시간 연중무휴로 실행되는 경우가 많음
고용량 자동화: 초당 수천 개의 작업을 실행할 수 있음
병렬 처리: 여러 동시 연결 및 작업
고유한 자체 관리 기능 없음: 자체 인증 정보를 독립적으로 관리할 수 없음
인증과 인가에서의 차이
인간의 인증 정보는 다음을 통해 인증
지식 요소: 비밀번호 및 보안 질문
소유 요소: 모바일 장치, 보안 토큰
생체 요소: 생체 인식 (지문, 얼굴 인식)
상황 검증: 위치, 장치 및 행동 패턴
비인간 인증 정보는 다음을 기반으로 함
내장된 인증 정보: 하드 코딩되거나 환경 변수에 저장됨
인증서 기반 인증: X.509 인증서
토큰 기반 메커니즘: OAuth, JWT 토큰
키 기반 검증: API 키, 암호화 키
IP 기반 제한: 네트워크 위치 검증
위험 노출에서의 차이점
인간의 인증정보는 다음의 위험 요소들을 가지고 있습니다
사회적 취약성: 피싱 및 사회 공학에 대한 취약성
행동 불일치: 보안 관행의 변동성
권한 상승 시도: 무단 액세스를 얻기 위한 고의적인 시도
인증 정보 공유: 동료 간의 비밀번호 공유
퇴사 후: 퇴사 후에도 지속되는 액세스 권한
비인간 인증정보는 다음의 위험요소가 있습니다
인증 정보 지속성: 수명이 길고 거의 변경되지 않는 비밀 정보
권한 집중: 종종 광범위한 시스템 액세스 권한을 가짐
가시성 부족: 일반적인 모니터링 범위를 벗어나 작동하는 경우가 많음
방치된 계정: 명확한 소유권 또는 책임 소재가 없음
하드코드된 정보: 코드 또는 구성 파일에 저장된 인증 정보
빠른 악용 가능성: 일단 침해되면 자동화로 빠르게 피해가 확산됨
수명 주기 관리에서의 차이점
인간의 인증 정보는 다음을 따릅니다
구조화된 온보딩/오프보딩: 고용과 관련된 공식적인 절차
역할 기반 발전: 직무 책임에 맞춰 변경됨
정기적인 인증: 액세스 권한에 대한 주기적인 검토
셀프 서비스 요소: 비밀번호 재설정 및 액세스 요청
명확한 소유권: 행위에 대한 직접적인 책임
비인간 인증정보는 다음을 따릅니다
임시 생성: 공식적인 절차 외에서 생성되는 경우가 많음
불안정한 존재: 몇 분에서 몇 달까지 존재할 수 있음
기능 기반 액세스: 역할이 아닌 기술 기능에 연결된 권한
불명확한 종료 시점: 정의된 수명 종료가 부족한 경우가 많음
분산된 책임: 팀 간의 모호한 소유권
자동화된 프로비저닝: CI/CD 파이프라인 및 코드형 인프라를 통해 생성됨
규모 및 확산에서의 차이
인간 인증정보
안정적인 개체 수: 성장이 인력 확장에 연관됨
예측 가능한 수량: 조직의 직원 수와 일치함
중앙 집중식 관리: 일반적으로 인사팀 및 IT팀에서 관리함
가시적인 존재: 직원 디렉토리에 기록됨
자연적인 제약: 조직 규모에 의해 제한됨
비인간 인증정보
기하급수적인 성장: 인간 인증 정보보다 45배 더 많은 경우가 많음
숨겨진 생성: 거버넌스 프로세스 외부에서 생성됨
분산된 관리: 개발자, 운영 팀 및 자동화된 프로세스에 의해 생성됨
숨겨진 존재: 문서화되지 않고 추적되지 않는 경우가 많음
제한적인 제약: 새로운 기술/서비스 도입으로 빠르게 증가할 수 있음
환경별 확산: 서로 다른 환경(개발/테스트/운영)에 대한 여러 인증 정보
모니터링 범위 차이
인간의 인증 정보는 다음을 통해 모니터링됩니다
행동 분석: 비정상적인 로그인 시간 또는 위치
활동 임계값: 작업 또는 세션 수
인증 이상 현상: 로그인 실패 시도
장치 프로파일링: 승인된 장치 추적
교육 효과: 보안 인식 이니셔티브에 대한 반응
비인간 인증정보는 다음을 통해 모니터링됩니다
볼륨 지표: 비정상적인 API 호출 빈도
리소스 사용량: 비정상적인 컴퓨팅 또는 데이터 액세스
권한 사용량: 휴면 또는 거의 사용되지 않는 권한 사용
연결 패턴: 새롭거나 비정상적인 연결 소스
실행 이상 현상: 예상되는 운영 패턴에서의 벗어남
인증 정보 수명: 오래되거나 수명이 긴 비밀 정보 식별
인증 정보 보안에서 비밀 정보 탐지의 중요한 역할
인간과 비인간 인증 정보의 차이점은 단순한 접근 패턴과 인증 방법을 넘어, 현대 보안 전략의 근본적인 토대를 형성합니다. 기존의 인증 정보 관리가 인간 인증 정보 보호에 초점을 맞추는 반면, 비인간 인증 정보의 폭발적인 증가는 코드, 인프라 및 자동화 워크플로우 전반에 흩어져 있는 내장된 비밀 정보의 확산이라는 훨씬 더 큰 과제를 제시합니다. 이러한 확장되는 공격 표면은 비밀 정보 탐지에 대한 전용 접근 방식을 요구합니다. 하드 코딩된 API 키, 수명이 긴 서비스 계정 인증 정보, 잘못 관리된 토큰은 가장 일반적인 침해 원인 중 하나이지만, 너무 늦기 전까지는 종종 눈에 띄지 않습니다. 다음 위험을 고려하십시오.
매년 GitHub에서 6백만 개 이상의 비밀 정보가 유출됩니다.
평균적인 기업은 코드 저장소에 숨겨진 수천 개의 노출된 인증 정보를 가지고 있습니다.
비인간 인증 정보와 관련된 침해의 85%는 유출된 비밀 정보에서 비롯됩니다.
지속적이고 사전 예방적인 비밀 정보 탐지 없이는 조직은 조용하지만 파괴적인 침해 위험에 직면하게 됩니다. Cremit과 같은 최신 보안 솔루션은 개발 환경, 협업 도구 및 런타임 시스템 전반에 걸쳐 자동화된 스캔을 통합하여 공격자가 악용하기 전에 노출을 식별하고 수정합니다. 조직이 자동화 및 기계 간 상호 작용에 대한 의존도를 높임에 따라 비밀 정보 보안은 인증 정보 보호의 미래를 정의할 것입니다. 규모에 맞게 비밀 정보를 탐지, 관리 및 보호하는 능력은 더 이상 선택적인 안전 장치가 아니라 진화하는 위협 환경에서 인간 및 비인간 인증 정보를 모두 방어하기 위한 필수적인 요구 사항입니다.
지금 비인간 인증 정보를 보호하십시오
NHI는 대부분의 환경에서 인간 사용자보다 많지만, 종종 보호되지 않습니다. 코드, 인프라 및 자동화 워크플로우에 내장된 비밀 정보는 심각한 보안 위험을 초래합니다.
지금 Cremit 솔루션으로 비밀 정보 보호를 시작하십시오. 지금 시작하거나 데모를 예약하여 Cremit이 비인간 인증 정보를 대규모로 보호하는 방법을 확인하십시오.
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