비밀 스캐닝이란 무엇인가? 작동 방식 및 모범 사례

이 블로그에서는 코드 유출을 방지하기 위한 시크릿 스캐닝의 중요성을 논의합니다. 다양한 모범 사례와 팀이 시크릿을 효과적으로 저장하고 사용하는 방법을 교육하는 방법을 알아보세요.

조직이 데이터 보안을 강화해 나가면서 다양한 문제를 해결해야 합니다. 그중 가장 중요한 것은 API 키, 비밀번호, 토큰과 같은 민감한 데이터의 노출입니다. 이 문제를 해결하기 위해 조직은 노출된 비밀을 찾기 위해 비밀 스캐닝을 사용합니다. 그렇다면 비밀 스캐닝이란 무엇일까요? 코드베이스, 구성 파일 또는 Jira, Confluence 등과 같은 협업 도구와 같은 장소에서 민감한 데이터를 찾는 과정입니다.

노출된 비밀 정보의 위험도는 소프트웨어 애플리케이션의 복잡성이 증가함에 따라 기하급수적으로 높아지고 있습니다. 유출된 비밀번호나 API 키는 데이터 유출 및 무단 접근으로 이어져 조직에 막대한 재정적 손실을 초래할 수 있으므로, 비밀 정보 스캐닝은 가장 중요한 과제가 됩니다.

이 블로그는 비밀 정보 스캐닝에 대한 포괄적인 지식과 사이버 보안 환경에서의 중요성을 안내합니다. 비밀 관리를 통해 강력한 보안 태세를 확보하기 위한 모범 사례를 살펴보겠습니다.

시크릿 이해하기

소프트웨어 개발에서 애플리케이션 및 시스템 보안에서 시크릿의 역할을 이해해 보겠습니다.

시크릿이란 무엇인가?

안전한 통신 채널 설정, 사용자 식별, 개인 기기 보호, 개인 기록 접근 권한 획득 등의 활동을 수행하려면 시크릿이라고 불리는 기밀 자격 증명에 접근할 수 있어야 합니다.

시크릿에는 다양한 유형이 있으며, API 키, OAuth 토큰, SSH 키, 데이터베이스 연결 문자열, 암호화 키 등이 그 예입니다.

코드 및 구성 파일에서 흔히 발견되는 시크릿 유형

시크릿은 코드, Jira 티켓, 심지어 구성 파일 등 다양한 위치에서 발견될 수 있습니다. 다음은 몇 가지 일반적인 비밀 정보 유형과 그 위치입니다.

1. 하드코딩된 인증 정보: 간단한 방법은 잘못된 방법일 수 있다는 말처럼, 코드에 비밀 정보를 하드코딩하는 것은 개발자에게는 추가적인 구성 및 코드 작성 작업을 줄여주는 편리한 방법이지만, 조직에는 재앙이 될 수 있습니다. 코드에 비밀 정보나 자격 증명을 하드코딩하는 것은 개발자에게 추가적인 설정과 코드 작성을 생략할 수 있어 편리하지만, 조직에는 재앙이 될 수 있습니다. 비밀번호나 API 토큰과 같은 민감한 정보가 애플리케이션 소스 코드에 직접 하드코딩되어 GitHub 저장소에 공개되면, 공격자가 해당 자격 증명을 추출하여 재사용할 수 있습니다.
2. 구성 파일 구성 파일은 API 키, 데이터베이스 비밀번호 등 애플리케이션 실행에 필요한 모든 데이터를 보관하는 훌륭한 방법이지만, 동일한 수준의 위험을 내포합니다. 파일이 비공개로 유지되거나 안전한 방식으로 관리되지 않으면 누구나 해당 파일에 접근하여 포함된 모든 비밀 정보나 민감한 데이터를 찾아낼 수 있습니다.
3. 환경 변수 환경 변수를 사용하는 것은 로컬 애플리케이션보다 비밀 정보를 저장하는 데 더 나은 방법입니다. 그러나 런타임 로그에 해당 정보가 노출될 경우 역시 유출로 이어질 수 있습니다.
4. 비밀 관리 도구 많은 조직에서 HashiCorp Vault, AWS Secrets Manager, Azure KeyVault 같은 도구를 사용하여 비밀을 암호화하고 저장합니다. 이러한 도구는 비밀에 대한 안전한 저장, 암호화 및 접근 제어를 제공합니다. 그러나 이러한 도구를 최대한 효율적으로 활용하기 위해서는 올바른 보안 관행을 계속해서 사용해야 합니다.

노출된 비밀 정보의 위험성

비밀 정보가 부적절하게 보호될 경우 조직에 심각한 결과를 초래할 수 있습니다. 비밀 정보가 공개될 경우의 위험을 이해하는 것이 매우 중요합니다.

유출된 비밀 정보의 결과

1. 무단 접근: 공격자들은 항상 시스템을 악용할 방법을 찾고 있으며, 이를 위한 가장 쉬운 방법은 시스템과 서비스의 유출된 비밀을 찾는 것입니다. 모든 애플리케이션, 데이터베이스 또는 클라우드 서비스는 API 키나 비밀번호로 보호되며, 이 정보가 노출되면 위협 행위자의 손에 넘어가 무단 접근 권한을 획득하는 결과를 초래할 수 있습니다.
2. 서비스 악용: 과거 세계는 위험한 DDOS 공격을 목격한 바 있습니다. 이는 기본적으로 서비스를 악용하여 방해하고 과부하를 일으켜 서비스 이용을 불가능하게 하거나 공급자의 운영 비용을 증가시키는 것을 의미합니다. 해당 서비스의 API 키가 유출되고 공격자가 이를 획득하여 지속적으로 API를 요청하는 방식으로 악용할 경우 발생할 수 있습니다. 이는 조직의 일상적인 운영을 방해하고 평판에도 해를 끼칠 수 있습니다.
3. 규제적 제재: 데이터 유출로 조직의 기밀 정보가 유출될 경우 법적 문제에 휘말려 막대한 벌금을 물어야 할 수 있습니다. 기업은 데이터 보안을 보장하기 위해 적절한 규정을 준수해야 합니다.
4. 고객 신뢰 상실: 고객 신뢰는 조직 운영의 근간입니다. 데이터 유출 사고 발생 시 고객 신뢰를 잃게 되어 결국 매출 감소로 이어질 수 있습니다.

비밀 정보는 어떻게 노출되는가

비밀 정보가 위협 행위자(악의적 행위자)의 손에 들어갈 경우 다양한 방식으로 악용될 수 있습니다:

1. 하드코딩: 개발자가 소스 코드에 비밀 정보를 직접 작성하는 경우로, 코드가 공유되거나 공개되면 노출될 수 있습니다.
2. 잘못된 구성: 퍼블릭 클라우드 스토리지 버킷과 같은 잘못된 설정이나 구성 오류로 인해 의도치 않게 비밀 정보가 유출될 수 있습니다.
3. 안전하지 않은 관행: 개발자는 채팅이나 프로젝트 도구에서 실수로 비밀 정보를 공유하거나, 공유해서는 안 될 내용을 삭제하는 것을 잊어버리는 경우도 흔합니다.
4. CI/CD 복잡성: 자동화된 파이프라인은 일반적으로 비밀 정보가 필요하며, 빌드 또는 배포 과정에서 제대로 처리되지 않으면 유출될 수 있습니다.

비밀 정보 스캐닝 도구는 어떻게 작동하나요?

비밀 정보 스캐닝 도구는 코드 저장소나 기타 데이터 소스에서 비밀번호, API 키, 액세스 토큰 등 기밀 정보를 스캔하고 포착하도록 설계되었습니다. 이 도구들은 텍스트나 코드를 분석하여 알려진 비밀 형식과 유사한 패턴을 식별하는 방식으로 작동합니다.

스캔의 첫 번째 단계는 대상 코드베이스 또는 데이터 소스를 크롤링하는 것입니다. 이 작업이 완료되면 각 파일을 한 줄씩 훑어보면서 특정 패턴을 찾습니다. 이러한 패턴을 지정하기 위해 많은 정규식이 사용되며, 이는 검색 패턴을 형성하는 일련의 문자열입니다.

비밀 스캐닝에 사용되는 알고리즘은 일반적으로 패턴 매칭과 엔트로피 분석입니다. 패턴 매칭은 텍스트(비밀의 값)를 다양한 유형별 정규식 패턴과 비교합니다.

무작위로 생성된 비밀 정보(고엔트로피 문자열)는 엔트로피 분석으로 탐지됩니다. 무작위성은 문자 분포를 사용하여 계산되며, 예측 불가능성을 제공하기 때문에 다른 기술보다 더 안전하다고 여겨집니다.

비밀 정보 스캐닝 도구의 한계점

비밀 정보 스캐닝 도구의 문제점은 여러 가지입니다. 그 중 하나는 오탐으로, 도구가 비밀이 아닌 문자열을 비밀로 감지하는 경우입니다. 이는 오경보와 시간 및 자원 낭비를 초래할 수 있습니다.

다음 한계는 비밀이 하드코딩되고 암호화된 경우 발생합니다. 개발자는 비밀을 여러 조각으로 분할하여 별도의 변수에 저장하거나, 스캐닝 도구가 탐지하기 어려운 인코딩 기법을 사용할 수도 있습니다.

다양한 환경에서의 비밀 스캐닝

비밀 스캐닝은 현대적인 툴링에서 작동해야 하는 중요한 보안 조치입니다. 각 도구 또는 플랫폼에는 고유한 문제가 있으며, 비밀을 탐지하기 위해서는 서로 다른 접근 방식이 필요합니다.

버전 관리 시스템

1. GitHub: GitHub에 통합됨 고급 보안 기능인 시크릿 스캐닝은 인증 키와 같은 알려진 시크릿 형식을 식별하고 리포지토리를 자동으로 스캔할 수 있습니다.
2. GitLab: GitLab은 CI/CD 파이프라인의 일부로 시크릿 감지 기능을 제공합니다. 웹 인터페이스를 통해 커밋, 병합 요청 또는 예약된 파이프라인에서 실행되도록 파이프라인을 설정할 수 있어 이러한 스캔이 수행되는 시기와 방법에 대한 유연성을 제공합니다.
3. BitBucket: BitBucket는 Nightfall이나 GitGuardian과 같은 타사 통합 제품에 어느 정도 의존하며, 이러한 제품들은 저장소를 지속적으로 모니터링합니다. 가장 큰 장점은 이러한 도구가 사용자 정의가 가능하고 조직의 특정 요구 사항 및 보안 정책에 맞게 조정될 수 있다는 것입니다.

버전 관리 시스템에서 비밀을 사용하는 데 있어 가장 어려운 부분은 비밀의 이력을 처리하는 것입니다. 비밀 정보가 커밋 및 푸시된 후에는 개발자가 나중에 이를 제거하더라도 해당 저장소의 기록에는 여전히 남아 있습니다.

이 문제를 해결하기 위해 많은 조직에서는 커밋 전 푸시 보호 및 프리커밋 훅을 사용하여 커밋 전에 비밀 정보를 스캔함으로써 비밀 정보에 대한 보안 검사를 시행합니다.

협업 도구

Jira, Confluence, Slack과 같은 협업 플랫폼에는 별개의 문제들이 있습니다. Jira와 Confluence에서는 이슈 설명, 댓글, 위키 페이지 등을 통해 비밀 정보가 전달될 수 있습니다. 환경 보안을 유지하기 위해 일부 조직은 새 비밀 정보 유무를 확인하기 위해 콘텐츠를 정기적으로 스캔할 수 있는 API를 운영합니다.

Slack 및 유사한 메시징 플랫폼에서는 채팅/그룹 메시지 또는 파일 업로드를 통해 비밀 정보가 공유될 수 있습니다. 이러한 플랫폼의 가장 큰 문제는 동적 콘텐츠입니다. 정보는 매일 새로운 게시물이 추가, 수정 또는 삭제되면서 끊임없이 변화합니다.

발견된 비밀 정보에 어떻게 대응할 것인가?

조직이 코드에서 비밀 정보를 발견한 경우, 첫 번째 조치는 이 상황의 심각성을 판단하는 것입니다. 유출된 비밀 정보의 유형(예: API 키 또는 비밀번호)과 시스템에 미칠 수 있는 잠재적 영향을 파악하십시오. 이에 대한 답을 찾으면 IR(사고 대응) 계획을 수립하고 사태의 심각성을 가늠하는 기준을 마련하는 데 도움이 됩니다.

그런 다음 즉시 노출된 비밀 정보를 취소하거나 비활성화하여 다른 무단 우회를 차단하십시오. 기존 비밀을 취소하고 새 비밀을 발급하세요. 이 과정을 '회전(rotation)'이라고 합니다. 동시에 로그와 시스템을 점검하여 비밀이 악용되었을 가능성을 시사하는 무단 접근이나 비정상적인 활동이 있는지 확인하세요.

마지막으로, 비밀이 유출된 경위와 이를 해결하기 위해 취한 조치를 상세히 기술한 사고 보고서를 작성해야 합니다. 이를 통해 비밀 관리 방식을 개선할 수 있는 정보를 얻을 수 있습니다.

오탐지 및 누락 처리

오탐지란 도구가 코드에 비밀이 존재한다고 표시하지만 실제로는 없는 경우를 말합니다. 반면, 오탐은 도구가 실제 비밀을 포착하지 못하는 경우를 말합니다. 이러한 문제들은 비밀 스캐닝 도구의 효과를 떨어뜨릴 수 있습니다.

오탐은 개발자의 시간을 불필요한 문제로 낭비하게 하는 반면, 오탐은 발견되지 않은 문제로 인해 해킹당할 가능성을 높입니다.

조직은 이러한 문제를 최소화하기 위해 몇 가지 조치를 취할 수 있습니다. 정확도를 향상시키기 위해서는 정기적인 스캔을 위한 구성 및 도구 업데이트를 포함한 여러 방법이 필요합니다. 머신 러닝은 이전 스캔 결과를 학습하여 탐지 방식을 개선할 수 있으므로 오탐률을 낮추는 데 도움이 됩니다. 사용 중인 코드의 위치와 같은 상황별 분석은 어떤 정보가 비밀이고 어떤 것이 아닌지 구분하는 데 추가적인 도움을 줄 수 있습니다.

개발자 대상 비밀 관리 교육

개발자들에게 비밀을 노출하지 않으면서 안전한 코드를 작성하는 방법을 지속적으로 교육하십시오. 각 세션은 비밀 위치 파악, 비밀 노출 위험 이해, 비밀번호 관리 모범 사례 활용 등 핵심 사항에 집중해야 합니다.

개발 팀 내 보안 인식 문화 구축에도 동일한 원칙이 적용됩니다. 이를 위해 리더는 보안 습관과 경험에 대해 솔직한 대화를 나눌 수 있는 환경을 조성하고 지속적인 교육을 제공할 수 있습니다.

비밀 스캔 관리를 위한 모범 사례는 무엇입니까?

효과적인 비밀 스캔 관리는 조직의 민감한 정보 보안을 유지하는 데 매우 중요합니다. 시크릿 스캐닝의 효과를 높이는 데 도움이 되는 5가지 주요 모범 사례는 다음과 같습니다.

1. 포괄적인 시크릿 스캐닝 정책 구현

시크릿 스캐닝 정책은 시크릿을 정의하고, 스캔이 필요한 환경과 시크릿 스캐닝 도구를 통해 실행되는 빈도를 명시해야 합니다. 조직 내에서 비밀 스캐닝을 관리하는 방법, 이 관행에 관한 정책 시행, 새로운 역할 정의를 개괄해야 합니다. 새로운 유형의 비밀이나 위협에 대응하기 위해 정책을 재검토하고 업데이트해야 합니다.

2. 비밀 스캐닝을 개발 라이프사이클에 통합하기

초기 비밀 스캐닝과 개발 프로세스 전반에 걸친 스캐닝을 통해 기업은 어떠한 비밀도 노출하지 않을 수 있습니다. 이는 커밋 전 버전 관리 시스템의 프리커밋 훅(pre-commit hook) 형태로 커밋 전에 비밀을 포착하거나 CI/CD 파이프라인의 일부로 비밀 스캐닝을 수행하는 방식으로 구현될 수 있습니다.

3. 효과적인 경보 우선순위 지정 및 관리

비밀 정보 스캐닝 도구에서 발생하는 과도한 경고는 적절히 처리되지 않을 경우 경고 피로도를 유발할 수 있습니다. 심각도와 잠재적 영향도를 기준으로 경고를 분류하는 시스템을 활용하세요. 비밀 정보의 심각도와 민감도 수준에 따라 범주로 분류할 수 있습니다. 자동화를 통해 경고를 분류하고 해결을 위해 각기 다른 팀으로 전달하세요. 실시간 경고는 고위험 노출에 대한 즉각적인 대응을 보장하며, 보안 팀이 데이터에 압도되는 문제를 해소합니다.

4. 정기적인 감사 및 침투 테스트 수행

자동화된 스캐닝과 함께 수동 감사 및 침투 테스트 자동화 도구가 놓칠 수 있는 비밀 정보를 발견하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 수동 감사를 수행함으로써 조직 전체에서 비밀 정보 스캐닝 정책이 일관되게 준수되도록 보장할 수 있습니다.

5. 지속적인 교육 및 훈련 제공

비밀 정보 스캔은 모든 직원, 특히 개발 또는 운영 부서의 직원의 인식과 협력에 따라 그 효과가 결정됩니다. 비밀 정보를 다루는 대부분의 직원은 적절한 비밀 관리의 필요성을 이해하지 못하거나 자신의 키가 유출될 경우 얼마나 심각한 결과를 초래할 수 있는지 알지 못합니다. 비밀 스캐닝, 경고 대응 훈련, 민감한 정보 공유를 위한 안전한 수단은 이러한 교육의 일부가 되어야 합니다.

시크릿 스캐닝의 미래 동향

시큐리티 기술의 발전과 사이버 보안 분야 내 보안 위협의 복잡성 증가로 인해 시크릿 스캐닝은 빠르게 진화해 왔습니다. 시크릿 스캐닝의 미래에 나타날 수 있는 다섯 가지 주요 트렌드는 다음과 같습니다.

1. 인공 지능 및 기계 학습 통합: 올바른 AI 및 ML 알고리즘 세트로 구동되는 경우, 시크릿 스캐닝 도구는 규칙 기반 기술보다 더 민첩한 방식으로 오탐을 확실히 줄이고, 고유한 시크릿 패턴을 찾고, 새로운 시크릿에 적응할 수 있습니다. 또한 과거 데이터를 활용하여 비밀 정보가 노출되었을 가능성을 예측할 수도 있습니다.
2. 시프트 레프트 보안 관행: 비밀 정보 스캐닝 및 기타 보안 관행은 개발 프로세스 초기에 통합되는 방향으로 점점 더 이동하고 있습니다. 기업은 "시프트 레프트(Shift-Left)" 접근 방식을 따라 코드가 배포되기 전에 코드 내 비밀 정보의 유출이나 오용을 탐지해야 합니다.
3. 자동화된 수정: 탐지 기능 외에도 기존 도구를 자동 조치 기능을 갖도록 강화할 수 있습니다. 이는 유출된 인증 정보를 자동으로 교체하거나 유출된 비밀 정보에 대한 접근을 일시적으로 차단하는 등의 조치를 의미하며, 이를 통해 탐지와 해결 사이의 시간을 단축할 수 있습니다.

결론

디지털 시대에 조직들은 모든 민감한 정보의 보안을 매우 중요하게 여기고 있습니다. 노출된 비밀 정보는 무단 접근, 데이터 유출 및 심각한 평판 손상으로 이어질 수 있습니다. 비밀 정보가 어떻게 노출되는지 이해하고 효과적으로 관리하는 것이 매우 중요합니다.&

HashiCorp Vault와 같은 비밀 관리 도구를 사용하는 것과 같은 안전한 관행은 비밀을 안전하게 보호하는 데 정말 중요합니다. 마찬가지로, 이는 개발 팀 내에서 보안 인식 문화를 조성하여 비밀 관련 위험을 쉽게 식별하고 해결할 수 있도록 합니다.

비밀을 별도의 계층으로 취급하고 팀원들에게 보안 코딩 표준을 지속적으로 교육하는 것이 조직의 보안을 강화하는 방법입니다. 점점 더 정교해지는 위협 속에서 선제적인 비밀 관리 전략을 채택하면 민감한 정보를 안전하게 보호하고 고객 및 기타 이해관계자의 신뢰를 유지할 수 있습니다.

FAQs

시크릿 스캐닝이란 무엇인가요?

API 키, 비밀번호 및 기타 자격 증명이 소스 코드나 구성 파일에 하드코딩되어 노출될 수 있습니다. 이러한 민감한 자격 증명을 탐지하는 과정을 시크릿 스캐닝이라고 합니다. 조직은 데이터 유출 및 무단 접근을 방지하기 위해 공개 저장소에서 비밀 정보가 의도치 않게 노출되지 않도록 모범 사례를 따라야 합니다.

시크릿 스캐닝에 사용되는 다양한 방법은 무엇인가요?

비밀 정보 스캐닝은 주로 정적 분석과 동적 분석으로 구성됩니다. 코드가 정지 상태에서 패턴 매칭을 통해 비밀 정보를 찾는 경우 정적 분석이라 하며, 도구가 실행 중에 비밀 정보를 식별하는 경우 동적 분석이라 합니다. 최근 사이버 보안 산업에서 AI 기술이 발전함에 따라, 이전 스캔 결과를 참조하여 탐지 정확도를 높이고 오탐률을 낮추기 위해 머신러닝 알고리즘을 활용하는 도구들이 등장하고 있습니다.

비밀 정보 스캔 경고 대응 책임은 누구에게 있나요?

비밀 정보 노출 가능성이 발견되는 즉시 비밀 정보 스캔 경고가 생성됩니다. 경고 대응 책임은 개발팀과 보안팀 모두에게 있습니다. 개발자는 문제를 수정하고, 보안팀은 수정 방법에 대한 조언을 제공하며 완료 후 재검증을 수행합니다.

Git Secrets Scan 사용 방법은?

Git Secrets 스캔을 사용하려면 먼저 Homebrew와 같은 패키지 관리자를 사용하거나 공식 GitHub 저장소에서 다운로드하여 Git Secrets를 설치하세요. 설치 후, 저장소에서 git secrets –install 명령어를 실행하여 커밋 시 비밀 정보를 스캔하는 훅을 설정함으로써 Git Secrets를 초기화하세요. git secrets –scan 명령어를 사용하여 노출된 비밀 정보가 있는지 코드베이스를 수동으로 스캔할 수 있습니다. 마지막으로, 노출된 비밀 정보를 취소하고 교체하는 등 적절한 조치를 취하기 위해 모든 경고를 검토하세요.