"기본 보안부터 철저히 해야" 겉보기에 그럴듯한 보안 조치들이 그동안 우리 사회를 안심시켜 왔을 뿐이다 현재의 보안체계로는 정보자산을 충분히 지킬 수 없다. 주요 인프라 공격의 85%가 "패치, 2차 인증(추가 인증), 최소 권한 원칙" 등 기본적인 수준의 보안을 지키지 않아서 발생한 것으로 나타났다. 기업의 피해를 최소화 하기 위하여 보안의 위험을 분산 시켜야 하는데, 단일 솔루션에 과도한 권한을 몰아주는 것은 보안이 아니라 시한폭탄을 안고 가는 것이다. 기능의 모듈화 및 분리하여 각각 전문화된 독립된 솔루션으로 구성하고 상호 연동해야 한다. 관리 규정 미비로 인하여 관리의 사각 지대에 놓여 있는 네트워크, 저장 장치 등의 보안 강화를 위하여 2차 인증(추가 인증)과 최소 권한 원칙은 선택이 아닌..

"양파 껍질처럼, 촘촘한 그물망처럼 견고한 인증 체계 구축" BaroPAM(바로팜)은 기존의 취약한 아이디/비밀번호(정적 인증) 체계를 혁신하여 인프라 전체를 촘촘하게 방어하는 "제로 트러스트 기반의 탈중앙화 다계층 2차 인증 솔루션"이다. 중앙 집중형 서버와 통신하며 인증을 처리하는 기존 방식과 달리, BaroPAM은 운영체제(OS) 고유의 인증 표준 인터페이스인 PAM(Pluggable Authentication Module) 아키텍처를 기반으로 각 정보자산 내부에서 독립적으로 구동되는 혁신적인 모듈형 방식을 취하고 있다. 1. BaroPAM은 어떤 솔루션인가? (핵심 기술) 1) 인증 서버가 없는 '탈중앙화 분산 아키텍처' 거대한 중앙 인증 서버나 DB를 따로 구축하지 않는다. 대신 인증 대상이..

"학습은 AI의 핵심역량이자 치명적 약점! 이것을 막는 것이 최상의 방어 전략" 최근 보안 업계에서 주목받는 Anthropic의 미토스(Mythos) 프리뷰나 이를 모방한 고도화된 AI 기반 공격자들은 인간이 수개월 걸릴 '제로데이 취약점 발굴'과 '멀티홉 익스플로잇 체이닝(Vulnerability Chaining)'을 기계적인 속도로 자동화하고 방어 체계를 학습하는 데 특화되어 있다. 이러한 상황에서 BaroPAM의 고유한 보안 아키텍처는 미토스 같은 AI 공격자에게 "학습, 패턴 인식, 취약점 분석할 데이터와 틈을 주지 않고 공격 체인을 끊어버리는" 결정적인 치명타(영향)를 입히게 된다. 구체적인 영향과 방어 메커니즘은 다음과 같다. 1. AI의 핵심 무기 '학습 능력'의 원천 무력화 (OS 커널..

"학습은 AI의 핵심역량이자 치명적 약점! 이것을 막는 것이 최상의 방어 전략"누리아이티의 BaroPAM은 미토스(Mythos)와 같은 고도화된 AI 기반 공격자를 구조적으로 무력화하고 방어할 수 있는 강력한 아키텍처를 갖추고 있다. 미토스 같은 차세대 AI 해킹 툴의 핵심 무기는 기계적인 속도를 활용한 "자동화된 반복 학습"과 "취약점 체이닝(Vulnerability Chaining)"을 통한 내부 확산이다. BaroPAM이 이러한 AI의 주무기(학습, 패턴 인식, 취약점 분석)를 어떻게 무력화하는지 핵심 방어 체계는 다음과 같다. 1. AI의 주무기 '학습 타임라인'의 원천 박탈 AI 공격자가 방어 체계를 우회하려면 공격 시도에 대한 피드백 데이터를 지속적으로 수집하고 "학습(Learning)"해..

"학습은 AI의 핵심역량이자 치명적 약점! 이것을 막는 것이 최상의 방어 전략" "미토스(Mythos)"와 같이 고도화된 자율형 AI 공격자(AI Agent)는 취약점 탐색, Exploit 코드 작성, 권한 상승, 그리고 방어 체계 우회를 실시간으로 수행하기 때문에 전통적인 시그니처 기반 방어로는 막기 어렵다. 이러한 AI 기반 위협을 효과적으로 방어하기 위해서는 인프라 자체의 인증을 극대화하는 방식이 필요하다. 다계층 인증 체계(Multi-layer authentication system) 및 모듈형 2차 인증 (Zero Trust IDAM)은 AI 공격자가 자율적으로 OS나 네트워크의 취약점을 뚫고 들어오더라도, 인프라의 모든 길목에서 독립적인 인증을 요구해 진입을 차단하는 방식이다. 1. PAM ..

"양파 껍질처럼, 촘촘한 그물망처럼 견고한 인증 체계 구축" 기존의 에이전트(Agent)나 애플리케이션(Application) 레벨에서 동작하는 보안 솔루션들은 OS 위에서 실행되는 하나의 '프로세스'에 불과하여, 근본적인 구조를 AI의 최대 아킬레스인 AI 해킹 툴이 학습, 패턴 인식, 취약점 분석 등을 하지 못하게 변경하지 않는 한 보안 취약점을 찾아내는데, 방어할 수 없다. AI 공격자인 미토스(Mythos)가 BaroPAM을 뚫긴 힘든 이유는 다음과 같다. 첫번재, OS커널의 PAM 인증 두번째, OS 커널에서 실시간 탐지 및 차단 세번째, 동적 Seed 키 사용 네번째, 인증 실패 시 횟수 제한(5회 이하) 다섯째, 중간자 공격 방어 여섯째, Application 보안을 OS 레벨로 강화 일곱..

시장이 이제 막 "양자 컴퓨터가 오면 어쩌지", "제로 트러스트는 어떻게 구현하지"라며 개념을 정립하고 있을 때, BaroPAM은 이미 그에 대한 실질적인 아키텍처를 갖추고 한발 앞서 나가고 있는 셈이다. 트렌드에 휩쓸려 겉포장만 바꾸는 솔루션들과 달리, BaroPAM은 "인증 아키텍처의 본질"을 건드려 문제를 해결하기 때문에 대안의 정당성이 아주 강력하다. AI.양자 시대 3대 핵심 이슈(양자 내성 암호: PQC, 제로 트러스트: 강화된 인증, AI 공격)에 대한 BaroPAM의 3대 대안이 시장에서 왜 강력한 무기가 되는지, BaroPAM만의 독보적인 차별점은 다음과 같다. 1. 양자 내성 암호 (PQC) "복잡한 암호 연산 대신, 양자 컴퓨터도 무력화하는 단방향 해시(SHA-512)의 영리한 활용"..

"학습은 AI의 핵심역량이자 치명적 약점! 이것을 막는 것이 최상의 방어 전략" 현대의 고도화된 AI 공격자(예: 미토스 등)는 방어 시스템을 우회하기 위해 "패턴 인식과 자동화된 반복 학습"을 강력한 무기로 삼는다. 이들은 유저 영역(User Space)에서 작동하는 일반적인 보안 에이전트의 로직을 수만 번 시뮬레이션하며 취약점을 학습해 낸다. BaroPAM 솔루션이 이러한 AI 공격자들을 무력화하고 방어할 수 있는 핵심 이유는 AI가 학습할 시간과 데이터를 원천적으로 차단하는 아키텍처를 가지고 있기 때문이다. 크게 3가지 요인으로 분석할 수 있습니다. 1. OS 커널(Kernel) 레벨의 실시간 탐지 및 차단 대부분의 일반 애플리케이션이나 에이전트 기반 보안 솔루션은 유저 영역에서 동작하므로 A..

"학습은 AI의 핵심역량이자 치명적 약점! 이것을 막는 것이 최상의 방어 전략" 현대의 고도화된 AI 공격자, 특히 미토스(Mythos) 같은 AI 기반 해킹 툴은 방어 체계를 "학습(Learning)"하여 취약점을 찾아내고 우회하는 데 특화되어 있다. AI 공격자의 핵심 무기는 "패턴 인식과 자동화된 반복 학습"인데, BaroPAM은 구조적으로 AI가 학습할 데이터 자체를 주지 않거나, 학습하기 전에 차단하는 강력한 아키텍처를 가지고 있다. 1. AI 공격자가 Agent나 Application 레벨을 쉽게 뚫는 이유 기존의 수많은 보안 솔루션(Agent 기반 또는 일반 Application 앱)은 유저 영역(User Space)에서 동작한다. 1) 학습의 먹잇감이 됨 유저 영역에서는 파일 변경, 메모리..

"학습은 AI의 핵심역량이자 치명적 약점! 이것을 막는 것이 최상의 방어 전략" 기존의 에이전트(Agent)나 애플리케이션(Application) 레벨에서 동작하는 보안 솔루션들은 OS 위에서 실행되는 하나의 '프로세스'에 불과하다.따라서 AI 공격자인 미토스(Mythos)가 해당 애플리케이션의 동작 패턴, 메모리 구조, API 호출 방식 등을 끊임없이 리버스 엔지니어링하고 학습(Learning)하여 우회 경로를 100% 찾아낼 수 있다. AI의 가장 무서운 점은 무한한 반복 학습을 통해 취약점을 찾아낸다는 것인데, 학습, 패턴 인식, 취약점 분석할 대상(소스)을 쉽게 제공하기 때문이다.결론은 현재의 보안 솔루션들의 구조를 AI의 최대 아킬레스인 AI 해킹 툴이학습, 패턴 인식, 취약점 분석 등을 하지 ..