펜리전트로 인증 위험 탐지 자동화하기: 수동 테스트에서 AI 기반 보안까지

사이버 보안의 맥락에서 Authn은 "인증인증은 단순한 기술적 프로세스가 아니라 모든 보안 아키텍처에서 가장 먼저, 그리고 가장 중요한 장벽입니다. 엔터프라이즈급 내부 시스템, 클라우드 기반 애플리케이션 또는 개인 모바일 디바이스에서 인증의 견고성은 공격자가 방어를 뚫는 것이 얼마나 어려운지를 직접적으로 결정짓는 경우가 많습니다. Authn의 핵심 임무는 게이트키퍼가 방문자가 진짜 본인인지 확인하는 것처럼 사용자, 디바이스 또는 서비스의 실제 신원을 확인하는 것입니다. 예를 들어, 온라인 뱅킹 서비스에 로그인할 때 사용자 이름과 비밀번호를 입력하고 수표를 통과하는 것은 일상적인 것처럼 보이지만 실제로는 전체 보안 체인에서 가장 중요한 단계 중 하나입니다.

펜리전트를 통한 인증 위험 감지 자동화

Authn 대 Authz

Authn과 Authz(인증)는 철자가 비슷해 보이지만 완전히 다른 보안 측면에 중점을 둡니다. Authn은 방문자의 신원이 시스템에서 예상하는 것과 일치하는지 확인하여 "당신은 누구입니까?"라는 질문에 답합니다. Authz는 인증에 이어 권한을 정의하여 "무엇을 할 수 있습니까?"라는 질문에 답합니다. Authn에서는 시스템이 완벽하여 사칭을 방지할 수 있지만 Authz에서는 권한 경계가 누락되거나 논리적 결함이 있어 공격자가 무단 작업을 수행할 수 있는 취약한 시스템일 수 있습니다.

def authenticate(사용자명, 비밀번호):
    valid_users = {"admin": "securePass123"}
    valid_users의 username 및 valid_users[username] == password:
        return True
    반환 False

print(authenticate("admin", "securePass123"))# Trueprint(authenticate("admin", "wrongPass"))# False

Authn 대 Authz

일반적인 인증 방법

가장 익숙한 방법은 비밀번호 기반 인증으로, 구현하기 쉽지만 무차별 암호 대입이나 자격증명 유출에 취약합니다. 다단계 인증(MFA)은 시간 기반 코드 또는 하드웨어 토큰과 같은 단계를 추가하여 보안을 강화합니다. 보안 수준이 높은 환경에서는 공개 키 인프라(PKI)를 통해 인증서 기반 인증이 가능하여 위조된 자격 증명의 위험을 거의 제거할 수 있습니다. 한편, OAuth와 OpenID Connect는 크로스 플랫폼 및 소셜 로그인에서 널리 채택되어 프로세스를 간소화하면서 안정성을 향상시키고 있습니다.

Authn 취약점 및 위험

인증을 우회하면 시스템 리소스에 직접 액세스할 수 있는 경우가 많기 때문에 인증 결함은 모의 침투 테스트에서 우선 순위가 높은 목표입니다. 예를 들어, 시스템에서 무제한 로그인 시도를 허용하는 경우 무차별 암호 대입 도구가 유효한 자격 증명을 빠르게 추측할 수 있습니다:

hydra -l admin -P passwords.txt 192.168.1.100 http-post-form \\
"/로그인:사용자명=^사용자^&비밀번호=^패스^:F=오류"

취약한 비밀번호 정책, 토큰 노출, 세션 고정도 자주 발생하는 위험 요소입니다.

Authn 보안을 위한 모범 사례

Authn 보안을 강화하려면 강력한 비밀번호 정책, MFA, 암호화된 전송, 로그인 이벤트에 대한 지속적인 감사를 조합해야 합니다. 하지만 정적인 전략만으로는 진화하는 공격 방식에 대응할 수 없습니다. 펜리전트, AI 기반 지능형 모의 침투 테스트 플랫폼를 사용하면 테스터가 "로그인 모듈에서 MFA 우회 취약점 스캔"과 같은 자연어 명령을 입력하면 적합한 도구를 자동으로 선택하고, 취약점 진위를 확인하고, 영향에 따라 위험의 우선 순위를 지정하고, 해결 지침이 포함된 상세 보고서를 생성할 수 있습니다. 이를 통해 Authn 방어는 사후 대응적 패치 적용에서 사전 예방적 대응으로 전환됩니다, 자동화된 검색 및 해결취약점 관리에 필요한 시간을 획기적으로 단축할 수 있습니다.