집계 검색: 콘텐츠 중심의 차세대 보안 감사 및 데이터 유출 추적 역량(Ping32)

기업의 디지털 전환이 심화되는 오늘날, 데이터는 비즈니스 성장을 견인하는 핵심 자산이 되었습니다. 그에 따라 데이터 유출 위험은 더욱 복잡해지고 은밀해지고 있습니다. 기존 보안 방어 체계(예: DLP/데이터 유출 방지)는 주로 사전 정책과 사중(진행 중) 통제·차단에 초점을 맞춰 왔지만, ‘제로 트러스트’ 개념 확산과 공격 표면의 지속적 확대라는 환경에서는 유출 사건을 100% 예방하기가 현실적으로 어렵습니다. 따라서 “사건 발생 이후, 얼마나 신속·정확·완전하게 사건을 소급 추적하고(Trace) 증거를 수집·보전(Forensics)할 수 있는가”가 보안 운영과 컴플라이언스 감사의 핵심 과제가 되었습니다.

Ping32가 제안하는 집계 검색(Aggregated Search)은 보안 사고 대응(Incident Response) 단계에 최적화된 혁신적 역량 체계입니다. 이는 단순히 “더 빠른 로그 검색”이 아니라, 감사 로직 자체를 재구성하여 흩어져 있는 이종 감사 데이터를 검증 가능하고 재현 가능한 **사건 서사(Event Narrative)**로 전환합니다. 단편적인 단서에서 출발해 유출의 전체상을 빠르게 복원하고, 완결된 증거 연쇄(증거 사슬)를 구축하는 것을 목표로 합니다.

1. 사고 대응의 출발점: 방대한 로그 속 ‘신호대잡음비(S/N)’ 딜레마

기업 단말(엔드포인트) 감사 환경에서는 한 대의 단말이 하루에도 수백 건의 작업 로그를 생성할 수 있습니다. 중대형 조직에서는 일일 감사 데이터가 수천만~수억 건 규모로 누적되기도 합니다. 사고 발생 시 보안 운영팀이 마주하는 핵심 문제는 “로그가 있느냐”가 아니라, 전형적인 신호대잡음비(S/N) 딜레마입니다. 즉, 제한된 평균 복구 시간(MTTR) 안에 방대한·이종 로그에서 유출 사건과 관련된 핵심 **‘신호’**를 얼마나 빠르게 추출하느냐가 관건입니다.

전통적인 감사 추적 프로세스에서는 관리자에게 짧은 시간 안에 여러 과업을 동시에 요구하는 경우가 많고, 각 단계가 효율과 정확도의 병목이 되기 쉽습니다. 예를 들어 타임스탬프에 의존해 여러 시스템 간 수작업으로 시간을 맞추고 비교해야 하며, 파일명·메일 제목 같은 메타데이터 기반의 모호한 매칭에 의존하기 쉽습니다. 자동 연관(상관) 메커니즘이 부족해 분산된 로그를 사람이 직접 엮어 경로를 복원해야 하고, 증거 연쇄가 쉽게 끊겨 법무·감사에 견딜 수 있는 자료를 만들기 어렵습니다. 데이터 규모가 커질수록, 전통적 RDB 또는 평면 로그 기반 검색 방식은 효율과 정확도가 급격히 떨어져 현대적 사고 대응이 요구하는 ‘빠름·정확함·완전함’에 뒤처지게 됩니다.

2. 전통적 감사의 근본적 한계: 메타데이터 의존과 성능 병목

전통적 감사 방식의 한계는 크게 두 가지로 요약됩니다. 성능 병목과 증거(포렌식) 신뢰성 부족입니다.

2-1. 성능 병목: RDB 쿼리에서 전문(全文) 인덱스로의 세대 차이

대부분의 기존 감사 도구에서 “검색”은 파일명, 경로, 수신자, 제목 등 메타데이터 필드에 대한 DB 쿼리로 구현되어 있습니다. 데이터가 작을 때는 수용 가능하지만, 수천만~수억 건 규모로 커지면 검색 비용이 급증하고 응답 시간을 보장하기가 어렵습니다.

Ping32 집계 검색의 핵심 기술 중 하나는 분산형 전문 인덱스(Full-text Index) 아키텍처(예: Elasticsearch 기반의 역색인 개념)에 있습니다. 감사 데이터 전체에 대해 사전 인덱싱을 수행함으로써, 검색을 “전체 스캔”이 아닌 “인덱스 히트”로 전환해 대규모·고동시성 환경에서도 안정적인 검색 경험을 제공합니다. 이는 사고 대응에서 요구되는 즉시성 확보를 위한 전제 조건입니다.

2-2. 포렌식 신뢰성: 파일명은 추적의 근거가 될 수 없다

더 본질적인 문제는 증거의 신뢰성입니다. 전통적 방식은 파일명·제목·경로 등 메타데이터에 강하게 의존하지만, 실제 유출 시나리오에서는 메타데이터가 쉽게 변경·위장·대응될 수 있습니다. 파일명 변경은 매우 쉽고, 공격자는 암호화·압축·확장자 변경으로 메타데이터 기반 탐지를 회피할 수 있습니다. 동일한 민감 콘텐츠가 서로 다른 파일명·다중 버전으로 여러 위치에 분산돼 존재하는 경우도 흔합니다.

즉, 메타데이터 기반 감사는 “우연히 맞을 가능성”에 기대는 방식일 뿐 “반드시 추적 가능”을 보장하지 못합니다. 메타데이터가 훼손·위조되면 감사 체인은 쉽게 단절됩니다. Ping32는 메타데이터 검색을 **초기 사건 분류(트리아지)**로 위치시키고, 최종적인 추적과 입증은 콘텐츠 중심으로 수행해야 한다고 봅니다.

3. 집계 검색의 핵심 가치: ‘메타데이터’에서 ‘콘텐츠 단위 심층 매칭’으로

집계 검색의 핵심은 **콘텐츠 인지(Content-aware)**입니다. 초점을 “파일 이름이 무엇인가”에서 “내용이 무엇인가”로 전환합니다.

3-1. 단편 단서 대응: ‘파일’이 아니라 ‘조각’으로 찾는다

실제 유출 조사에서는 원본 파일 전체를 확보하지 못하는 경우가 많고, 단편적인 단서만 존재하는 경우가 대부분입니다. 예를 들어 민감 데이터의 일부 문장이나 값, 전화번호, 신분증 번호, 고객 ID, 내부 프로젝트 코드명, 스크린샷 속 문구, PDF 일부 구절 등이 대표적입니다. 이러한 단서는 로그의 특정 필드에 직접 매핑되지 않아 전통 방식으로는 검색이 어렵습니다.

3-2. 콘텐츠 기반 집계 검색의 구현 방식

Ping32 집계 검색은 다음 메커니즘을 통해 콘텐츠 단위 심층 매칭과 크로스 도메인 탐색을 구현합니다.

• 전체 콘텐츠 인덱싱: 수집 단계에서 파일 본문, 이메일 본문, IM(메신저) 메시지 등 데이터 페이로드에서 텍스트를 추출해 전문 인덱스를 구축합니다.

• 사후 온디맨드 검색: 사전에 복잡한 규칙이나 정규식을 설정할 필요 없이, 사건 발생 후 단편 단서(문장 조각, 번호, 키워드 등)를 그대로 입력해 검색합니다.

• 고속 매칭 및 자동 집계: 전체 인덱스에서 빠르게 매칭하고, 해당 내용을 포함하는 이종 행위 기록을 자동으로 집계·연관합니다.

민감 콘텐츠가 파일명 변경, 분할, 반복 복제 등의 형태로 존재하더라도, 내용이 기록되고 인덱싱되어 있는 한 정확하게 식별·추적할 수 있습니다.

4. 고급 역량: 시각 지능과 연관 분석으로 감사 사각지대 제거

텍스트 검색만으로는 모든 회피 시나리오를 커버하기 어렵습니다. 집계 검색은 **시각 지능(Visual Intelligence)**과 **연관 분석(Correlation/Graph Analysis)**을 결합해 감사 사각지대를 줄입니다.

4-1. 시각 지능: OCR과 ‘이미지-투-이미지’ 검색의 통합

기업 환경에서 민감 정보는 스캔 문서, 이미지, PDF, 화면 캡처 등 비정형 형태로 많이 존재합니다. 전통적 감사 시스템에서는 이러한 파일이 ‘블랙박스’가 되기 쉽습니다. Ping32는 시각 기술을 수집·인덱싱 과정에 내장해 다음 역량을 제공합니다.

• OCR(광학 문자 인식): 이미지·스캔 파일에서 텍스트를 고정밀로 추출하고, 일반 텍스트와 동일하게 전문 인덱스에 통합해 “이미지도 내용으로 검색”할 수 있습니다.

• 이미지-투-이미지 검색(Image-to-Image Search): 이미지 특징 추출과 유사도 매칭을 통해, 의심 이미지 업로드만으로 시각적으로 매우 유사한 이미지를 전체 감사 데이터에서 찾습니다. 이는 자르기·블러·재인코딩 등으로 OCR이 어려운 경우에도 효과적입니다.

이로써 “스크린샷 외부 전송”, “인쇄-스캔”과 같은 회피 방식에도 이미지 내 문자 또는 이미지 자체의 시각 특징으로 추적이 가능합니다.

4-2. ‘집계’의 본질: 데이터 흐름 그래프 기반 사건 체인 복원

집계 검색이 반환하는 것은 고립된 로그가 아니라 완전한 사건 체인입니다. 각 행위(생성, 복사, 압축, 발송, 업로드 등)를 그래프의 노드로 보고, 데이터 유통 관계를 엣지로 연결합니다. 콘텐츠 검색으로 시작점을 찾으면, 사전 정의된 연관 모델에 따라 관계를 자동 확장해 이종 행위를 하나의 사건 서사로 엮어냅니다.

예를 들어 파일·이메일·IM·클라우드 드라이브 동기화·외장 디바이스(USB) 등 다중 채널을 가로지르고, 생성부터 최종 유출까지의 시간 축을 연결하며, 사용자·단말·콘텐츠·수신/전송 대상 등 대상 객체를 통합합니다. 관리자는 한 번의 검색으로 ‘데이터 흐름 맵(유통 그래프)’을 얻어, 유출의 발생부터 확산, 최종 유출까지를 직관적으로 복원할 수 있습니다.

5. 결론: 집계 검색이 제시하는 차세대 보안 감사 패러다임

집계 검색은 단순한 “더 빠른 검색창”이 아닙니다. 로그 중심의 수동 검색에서 콘텐츠 중심의 능동적 사건 복원으로, 보안 감사 패러다임 전환을 제시합니다.

이는 기업 보안 운영의 핵심 3대 문제를 동시에 해결합니다.

• 효율: 전문 인덱스를 통해 대규모 데이터에서도 밀리초~초 단위 응답을 유지해 사고 대응의 즉시성을 지원합니다.

• 정확성: 콘텐츠 단위 심층 매칭으로 변경 가능성이 큰 메타데이터 의존에서 벗어나, 단편 단서만으로도 정확히 식별합니다.

• 완전성: 시각 지능과 그래프 연관 분석으로 비정형 데이터의 사각지대를 메우고, 분산 행위를 하나의 사건 체인으로 통합해 전경(全景) 추적과 입증을 가능하게 합니다.

보안 감사가 “운 좋게 맞는” 수준에서 “반드시 추적 가능한” 수준으로 바뀔 때, 그리고 검색 결과가 곧 사건의 진실로 이어질 때, 기업의 데이터 유출 방지 체계는 비로소 통제 가능하고, 신뢰할 수 있으며, 추적 가능한 단계로 도약합니다.

FAQ(집계 검색 및 감사·추적)

1) 집계 검색과 기존 로그 검색의 가장 큰 차이는 무엇인가요?

기존 방식은 필드(메타데이터) 기반으로 로그를 찾아 결과가 단편적으로 남기 쉽습니다. 집계 검색은 콘텐츠 중심으로 검색하고, 분산 데이터를 자동 연관·집계해 사건 체인으로 제시하므로 사고 대응과 입증에 적합합니다.

2) 집계 검색은 Elasticsearch와 같은 건가요?

같지 않습니다. 전문 인덱스는 핵심 기반 기술 중 하나일 뿐이며, 집계 검색은 콘텐츠 추출, 다원 소스 통합 인덱싱, 자동 집계·연관, 사건 그래프 복원까지 포함하는 종합 역량입니다.

3) 문장 일부나 전화번호만으로도 검색이 가능한가요?

가능합니다. 파일 본문, 이메일 본문, IM 메시지 등에 포함되어 수집·인덱싱되어 있다면 단편 단서로도 검색이 가능하며, 관련 행위를 집계해 유통 경로를 복원할 수 있습니다.

4) 파일명을 바꾸거나 압축/암호화/확장자 변경을 해도 추적이 되나요?

파일명 변경과 확장자 변경은 일반적으로 콘텐츠 검색에 영향을 주지 않습니다. 압축 파일은 해석·추출 가능한 범위에서 인덱싱할 수 있습니다. 암호화 파일로 본문 추출이 불가능한 경우에는 외부 전송 행위, 파일 특성, 전후 관계 연관 등을 결합해 사건을 복원합니다(효과는 수집·분석 범위에 따라 달라질 수 있습니다).

5) 이미지/스캔/PDF/스크린샷 속 민감 정보도 검색할 수 있나요?

가능합니다. OCR로 이미지 내 텍스트를 추출해 인덱싱하고, 이미지-투-이미지 검색으로 자르기·블러·재인코딩 등 OCR이 어려운 경우에도 유사 이미지를 기반으로 추적할 수 있습니다.

6) 어떤 유출 채널을 연관해 하나의 사건으로 만들 수 있나요?

일반적으로 파일 작업, 이메일, IM, 클라우드 드라이브 동기화, 외장 디바이스(USB) 등 다중 채널을 연관할 수 있으며, 시간 축과 대상(사용자/단말/수신자)까지 통합해 ‘데이터 흐름 맵’을 형성합니다.

7) 어떤 팀/상황에 적합한가요?

SOC/보안 운영, 내부 감사·컴플라이언스, 데이터 보안/DLP 팀에 적합하며, 유출 조사, 감사 입증, 중대 사고 사후 분석, 크로스 채널 추적에 특히 유용합니다.