서론: 실패로부터 배우는 역사적 교훈 출처
1986년 1월 28일, 우주왕복선 챌린저호는 발사 73초 만에 폭발하였고 일곱 명의 승무원이 사망했습니다. 고무 재질의 O-링 하나가 추운 기온 속에서 제 기능을 하지 못한 것이 원인이었으며, 이는 전형적인 단일 실패 지점(SPOF)이 전체 시스템을 무너뜨린 사례였습니다. 이 사건은 SPOF를 설계 초기 단계에서 식별하고 제거하는 것이 얼마나 중요한지를 보여줍니다.
SPOF는 하나의 요소가 실패함으로써 전체 시스템이 작동을 멈추게 되는 지점을 의미합니다. 사이버보안에서는 이러한 SPOF가 하드웨어, 네트워크, 소프트웨어, 프로세스 또는 인력까지 어디에든 숨어 있을 수 있습니다. 복원력을 확보하려면 SPOF를 제거하거나 대비책을 마련해야 합니다.
현대 사이버보안 인프라의 SPOF
디지털 시스템이 복잡해질수록 SPOF는 오히려 더욱 잘 숨겨집니다. 예를 들어:
- 중앙 인증 서버(예: Active Directory, SSO)가 다운되면 전체 로그인 중단
- 하나의 라우터나 방화벽 장애로 전체 지사 단절
- 클라우드 리전 하나에 의존할 경우 전체 인프라 마비
- 단일 관리자만이 백업 복구 방법을 알고 있는 경우, 랜섬웨어 복구 실패
- 탐지 시스템 또는 위협 인텔리전스 소스 하나에만 의존할 경우, 공격 탐지 실패
이처럼 시스템 설계 시 중복성과 대안 경로의 부재는 곧 SPOF로 이어집니다.
그래프 모델을 이용한 공격 경로 분석
본 분석은 spofInCybersecurity GitHub 저장소에 공개된 사용자 정의 도구를 활용하여 수행되었습니다. 이 도구는 인프라를 graph.json 형태의 그래프로 정의하고, 경로 열거 및 노드 제거 시뮬레이션을 통해 SPOF 영향을 정량적으로 분석합니다.
본 분석은 CyGraph와 마찬가지로 공격 그래프 기반 시각화를 활용하지만, 그 목적과 활용 방식에는 차이가 있습니다. CyGraph는 실시간 위협 탐지와 정책 상관분석에 강점을 가지며, 방화벽 규칙, 취약점 정보, 사용자 권한 등을 통합하여 공격 시나리오를 시각적으로 탐색합니다. 반면 본 분석은 실시간 탐지보다는 아키텍처 설계 수준에서의 구조적 병목점 식별과 SPOF 제거에 중점을 둡니다. 따라서 분석의 핵심은 노드 제거 시 경로 단절 효과를 정량화하여, 보안상 중요한 구조를 사전에 평가하고 개선하는 데 있습니다.
본 분석은 공격 그래프 기반이며, SPOF 식별에 있어 노드 중심성과 경로 구조의 특성을 활용합니다.
노드 중심성은 네트워크 내에서 특정 노드가 얼마나 중요한지를 수치화한 것입니다. 다음은 각 중심성 지표가 사이버보안 SPOF 분석에서 가지는 의미입니다:
매개 중심성(Betweenness): 특정 노드가 다른 노드들 간의 경로에 얼마나 자주 등장하는지를 나타냅니다. 이 값이 높으면 공격 경로의 ‘허브’ 역할을 하며, 제거 시 전체 흐름이 크게 단절될 수 있어 SPOF로 작용할 가능성이 큽니다.
근접 중심성(Closeness): 해당 노드가 네트워크 내 다른 노드들과 얼마나 가까운지를 나타내며, 빠르게 영향을 확산시키거나 방어할 수 있는 위치를 뜻합니다. 이 값이 높은 노드는 대응 속도 측면에서 핵심적일 수 있습니다.
연결 중심성(Degree): 직접 연결된 노드의 수를 나타내며, 단순히 많은 연결을 가진 노드가 어디인지 확인하는 데 유용합니다. 그러나 경로 전체의 연결성에 대한 영향은 낮을 수 있습니다.
페이지랭크 중심성(PageRank): 다른 중요 노드로부터 얼마나 연결을 받는지를 고려하여 중요도를 평가합니다. 신뢰 기반 구조나 영향력 전파 구조에서 유용하며, 보안 허브나 인증 계층 분석에 활용될 수 있습니다.
이 중심성 지표는 각 노드가 얼마나 구조적으로 연결되어 있는지를 판단하고, SPOF 후보를 수치적으로 분류하는 데 활용됩니다.
경로 구조 기반 분석은 공격자가 진입점에서 유출점까지 도달하는 모든 가능한 경로를 열거하고, 특정 노드를 제거했을 때 경로가 몇 % 사라지는지를 시뮬레이션합니다. 이 경로 단절 효과가 큰 노드를 SPOF로 간주하며, 그 임계값을 기준으로 절대적, 상대적 등급을 부여합니다.
이러한 접근은 기존 보안 그래프 시각화(예: CyGraph)와 달리 실시간 정책 평가보다는 구조적 병목점 제거에 집중합니다 [(참고)](https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1155/2019/2031063)
SPOF 식별을 위해 공격 그래프를 활용한 분석을 수행했습니다. 이를 위해 실제 기업 인프라를 기반으로 총 18개의 노드를 가진 그래프를 구축했습니다. 그래프의 노드들은 워크스테이션, 서버, 인프라 장비 등이며, 방향성 있는 엣지들은 공격자가 진행할 수 있는 이동 경로를 나타냅니다.
공격 시나리오는 다음과 같은 단계로 구성됩니다:
- 정찰(외부 → 내부 노출 장치 탐색): VPN_PC, OA_PC 등을 외부에서 탐색 가능
- 초기 침투(사용자 단말기 감염): 감염된 PC가 내부로 진입하는 게이트웨이 역할 수행
- 횡적 이동 및 권한 상승: 내부의 핵심 시스템(AD, SCCM, Vaccine 등)으로 이동 및 장악
- 악성코드 감염: SCCM, AD, Proxy를 통해 전체 단말기에 악성코드 전파
- 명령 및 제어(C2), 데이터 유출: 외부 서버(Hacker_Internet_forLeak)로 데이터 유출
이러한 모델은 전체 공격 전개 과정을 시각적으로 표현하며, SPOF 분석의 기초가 됩니다.
방법론 상세: SPOF 식별을 위한 경로 가중치 기반 분석
경로 열거: 시작 노드(공격자)에서 종료 노드(유출 지점)까지의 모든 경로 계산
노드 등장 빈도 가중치 적용: OA_PC처럼 수천 개가 있을 수 있는 노드는 낮은 가중치 부여
노드 제거 시뮬레이션: 각 노드를 제거했을 때 남는 경로 수 계산
SPOF 등급 분류:
- 절대적 SPOF (≥80% 경로 제거 또는 ≥30% 가중치): Intranet_MGMT_Server, Server_Access_Gateway, Nutanix
- 상대적 SPOF (≥40% 제거 또는 ≥15% 가중치): SCCM, Active Directory, Vaccine, Proxy 등
- 중복 가능 노드 (≥10% 제거 또는 ≥5% 가중치): 초기 감염 지점들(VPN_PC 등)
- 낮은 중요도 노드 (<10% 영향): VDI 서비스 등
시각화 결과
Figure 1: SPOF 등급별로 색상으로 시각화된 네트워크 그래프입니다. 절대적 SPOF는 빨간색 노드, 상대적 SPOF는 노란색, 중복 가능한 노드는 파란색, 낮은 위험 노드는 회색으로 구분되어 있으며, 공격 경로는 검은색, 명령/제어(C2) 연결은 빨간 선, 종단 단말 연결은 점선으로 표시됩니다.
위 시각화는 spofInCybersecurity 도구의 출력 결과 중 하나로, 실제 공격 경로를 기반으로 18개 노드 간의 상호작용과 SPOF 등급을 나타낸 것입니다. 주요 분석 수치는 다음과 같습니다:
- 총 경로 수: 470개
- Intranet_MGMT_Server: 경로 중 290건 포함 (61.7%), 제거 시 SPOF 등급: 절대적
- Server_Access_Gateway: 55.1% 경로 제거, SPOF 등급: 절대적
- Nutanix: 50.6% 경로 제거, SPOF 등급: 절대적
- SCCM, Active Directory, Vaccine: 각각 21.3%, SPOF 등급: 상대적
해당 수치는 분석 코드 calc_spof_from_json.py의 실제 실행 결과이며, 단일 노드 제거가 전체 경로에 얼마나 영향을 주는지를 기반으로 SPOF 등급이 결정됩니다.
SPOF 중심성 평가 및 분석 통찰
본 분석는 네트워크 중심성 이론 중에서도 특히 매개 중심성(Betweenness Centrality) 개념과 유사한 방식으로 SPOF를 평가합니다. 실제로 사용된 calc_spof_from_json.py 코드는 모든 가능한 공격 경로를 열거한 후, 각 노드가 중간 경유지로서 얼마나 자주 등장하는지를 계산합니다. 이 수치는 중심성 점수처럼 활용되며, 실제 제거 시 얼마나 많은 경로가 단절되는지를 측정해 SPOF 등급으로 분류합니다. 즉, 전통적인 수학 기반 중심성 계산 대신, **현실적인 공격 시나리오 기반 중심성 근사치는 실제 공격자가 사용할 수 있는 경로를 기반으로 각 노드가 얼마나 중요한 위치에 있는지를 반영한 근사값입니다. 분석 도구는 다음과 같은 과정을 통해 중심성을 계산합니다:
- 모든 단순 경로 열거: 그래프 내에서 시작점부터 종료점까지 가능한 모든 경로를 계산합니다.
- 중간 노드 등장 횟수 계산: 각 노드가 중간 경유지로서 얼마나 자주 등장하는지를 빈도로 측정합니다.
- 노드별 가중치 적용: 등장 빈도에 노드별 가중치를 곱하여 중요도를 정량화합니다. 예를 들어, 다수 존재하는 OA_PC는 0.0005, 핵심 서버는 1.0과 같은 가중치를 적용합니다.
- 경로 단절 효과 평가: 해당 노드를 제거했을 때 전체 경로가 몇 % 단절되는지를 분석하여 SPOF 등급으로 분류합니다.
이 접근법은 전통적인 그래프 이론의 중심성 계산 방식과는 다르지만, 사이버보안 공격 시나리오에 적합한 현실 기반 중심성 평가 모델로서 유의미한 결과를 도출합니다.
그래프 이론에서 SPOF는 단순히 연결된 수나 경고 발생 수로 판단되지 않습니다. 우리는 다음과 같은 중심성 개념을 참고하여 평가를 수행했습니다 (참고):
- 매개 중심성 (Betweenness): 경로에서 얼마나 자주 해당 노드를 지나치는가
- 근접 중심성 (Closeness): 다른 모든 노드에 얼마나 빠르게 도달할 수 있는가
- 연결 중심성 (Degree): 직접 연결된 노드의 수
- 페이지랭크 중심성: 중요 노드로부터 연결될 확률 기반 평가
이러한 다양한 중심성은 각각 사이버보안 분석에서 실질적인 함의를 가집니다:
- 매개 중심성이 높은 노드는 다양한 경로의 ‘허브’ 역할을 하므로 제거 시 전체 경로가 단절될 가능성이 크며, 구조적 SPOF로 간주될 수 있습니다.
- 근접 중심성이 높은 노드는 다른 노드들과의 평균 거리(탐색 시간)가 짧기 때문에, 빠르게 위협이 확산되거나 방어가 전달되는 위치로 기능합니다.
- 연결 중심성은 연결 수 자체는 많을 수 있지만, 네트워크 구조 내에서의 위치나 경로 연결성에 따라 SPOF가 아닐 수도 있습니다. 다만 외부 노출 지점 등에서 초기 침투 통로로 기능할 수 있습니다.
- 페이지랭크 중심성이 높은 노드는 중요한 노드들로부터 신뢰받거나 종속된 위치에 있는 경우가 많아, 자격 증명 탈취나 인증 시스템 SPOF 분석에 활용될 수 있습니다.
이러한 중심성 개념은 단순 수학적 지표를 넘어 실제 아키텍처 내 구조적 취약점을 판별하는 데 도움을 주며, SPOF 탐지 정확도를 높일 수 있었습니다.
분석을 통해 얻은 주요 통찰
- 조용한 SPOF 발견: Nutanix는 사고 이력이 없지만 구조적으로 필수적 노드
- 경고 빈도와 구조적 중요성 불일치: 많은 경고가 난 단말기보다 중앙 서버가 중요
- 방어 중첩 부족 확인: 단일 게이트웨이로 AD/백업 시스템이 모두 연결된 설계는 SPOF 생성
- 그래프 중심성 개념과 유사: 경로 기반 중심성(betweenness)을 SPOF 분류 기준으로 응용
그래프 구축 및 LLM 전처리 흐름 예시 (LangChain 사례, 혹은 ChatGPT 기반 구성도 가능)
공격 그래프는 수작업이 아닌 반자동화된 방식으로 생성되었습니다. 기업 내부 문서(방화벽 설정, 네트워크 토폴로지 설명, 감사 보고서 등)를 LLM에 입력하여 구조화된 노드/엣지 목록(graph.json)으로 변환하였습니다.
LLM 적용 흐름:
자연어 설명 입력 예시:
“Firstfloor_PC는 Server_Access_Gateway를 통해 Intranet_MGMT_Server에 접근 가능하며, AD는 모든 OA_PC에 정책을 전파함”
프롬프트 예시:
“이 내용을 기반으로 그래프 노드와 방향성 엣지 목록을 JSON으로 출력해줘”
출력 예시:
{
"nodes": ["Firstfloor_PC", "Server_Access_Gateway", "Intranet_MGMT_Server", "AD", "ALL_OA_PC"],
"edges": [
{"from": "Firstfloor_PC", "to": "Server_Access_Gateway"},
{"from": "Server_Access_Gateway", "to": "Intranet_MGMT_Server"},
{"from": "AD", "to": "ALL_OA_PC"}
]
}
이러한 변환은 사람이 놓치기 쉬운 간접 연결이나 정책 경로를 반영하는 데 유용하며, 이후 수작업 검증 및 추가 보완을 통해 신뢰성을 확보합니다. LangChain 없이도 ChatGPT 또는 GPT API를 직접 활용하여 이러한 전처리를 수행할 수 있으며, 복잡한 문서 분석이 반복되지 않는 초기 분석 단계에서는 별도 파이프라인 없이도 충분히 적용 가능합니다.
SPOF 등급별 대응 전략 요약
CrowdStrike, CDK Global, American Express 사례를 보면, 제3자 서비스와 보안 프로그램의 단일 실패가 전체 기업 서비스에 영향을 미쳤습니다. 이는 SPOF 완화 전략의 필요성을 구체적으로 뒷받침합니다 (Amex 사례).
| SPOF 등급 | 예시 노드 | 위험도 기준 | 권장 대응 전략 |
|---|---|---|---|
| 절대적 | Intranet_MGMT_Server, Nutanix | ≥80% 경로 제거 | 이중화, 집중 모니터링, 설계 분산 |
| 상대적 | SCCM, Active Directory | ≥40% 경로 제거 | 마이크로세그멘테이션, 접근 제어 강화, 배포 경로 제한 |
| 중복 가능 | VPN_PC, OA_PC | ≥10% 경로 제거 | 탐지 강화를 통한 초기 탐지, 행동기반 차단 정책 |
| 낮음 | VDI 인프라 등 | <10% 영향도 | 표준 보안 유지 수준 유지 |
대부분의 네트워크 문서는 자연어로 기술되어 있어 직접적인 그래프 생성이 어렵습니다. 이를 해결하기 위해 LLM을 사용하여 문서(방화벽 설정, 아키텍처 다이어그램 등)를 해석하고 graph.json 형태로 노드 및 엣지를 추출하였습니다. 이 과정은 지속적인 분석 자동화에도 기여할 수 있습니다.
전략적 시사점 및 투자 방향
- 절대적 SPOF에 즉각적 투자: 이중화, 하드닝, 집중 모니터링
- 상대적 SPOF는 점진적 개선: 구간별 모니터링, 액세스 분리, 배포 경로 제한 등
- 보안 예산 정당화 도구: “이 노드 하나만 보완해도 전체 경로의 80% 제거 가능”
- 지속적 SPOF 재평가 필요: 클라우드 전환, 인수합병 등 변화 대응 위해 주기적 분석 수행
최근 사례: SPOF 위험을 보여주는 글로벌 사이버공격 (CSIS 보고서)
- 우크라이나 사이버공격 (2025년 1월): 러시아의 사이버공격은 2024년 대비 70% 증가, 정부/에너지/국방 분야에 4,000건 이상 발생. 대부분 중앙 집중식 시스템을 노린 공격으로, SPOF의 실질적 위협을 드러냄. (CSIS 보고서)
- 대만 사이버공격 (2025년 1월): 중국의 사이버공격 시도 일일 240만 건, 통신/정부 시스템에 대한 공격 성공률 20% 증가. SPOF가 존재하는 중요 인프라의 치명성을 입증.
- 미국 재무성 제3자 벤더 해킹 (2024년 12월): 제3자 벤더를 통한 우회 경로로 3,000건 이상의 비분류 문서 접근. 중앙 정부 시스템이 아닌 공급망 SPOF의 전형적 사례.
- 아메리칸 익스프레스 제3자 데이터 유출 (2024년 3월): 카드 결제 처리업체 해킹을 통해 고객 정보 유출. 자체 시스템은 안전했지만, SPOF가 제3자에 위치한 예시.
- SK텔레콤 해킹 사건 (2025년): 중앙 SIM 인증 서버가 단일 SPOF로 작용. 수백만 사용자 서비스 중단.
이러한 사례들은 중앙 집중 설계 또는 제3자 의존성이 실질적인 SPOF로 작용할 수 있음을 보여줍니다.
- 중앙 SIM 인증 시스템(HSS)이 단일화되어 있었고, 이 시스템이 공격당하면서 수백만 사용자 통신 중단
- “탈중앙화하지 않으면 붕괴한다"는 교훈이 남음
미래 전망: 기술 변화와 SPOF 대응 전략
지식 그래프를 활용한 최신 보안 분석 연구에서는, SPOF 식별에 있어 단순 노드 기반 분석보다 의미론적 관계와 추론 기반의 연결성 모델링이 중요하다고 제시됩니다 (참고), (Springer 논문).
AI 기반 자동화: LLM 등 인공지능 기술은 공격 그래프 생성과 SPOF 탐지의 자동화를 가능케 함. 미래에는 실시간 위험 평가 및 예측도 가능해질 전망.
양자 컴퓨팅의 위협과 대비: 양자 컴퓨팅은 기존 암호 시스템을 무력화할 수 있으며, 이는 인증 서버나 암호화 SPOF를 직접적으로 위협. 양자 저항 암호 도입이 필요.
디지털 트윈 기반 시뮬레이션: 실제 인프라를 복제한 디지털 트윈 환경에서 SPOF 시나리오를 반복 테스트하고 대응 전략을 미리 검증 가능.
AI 기반 자동화: LLM 등 인공지능 기술은 공격 그래프 생성과 SPOF 탐지의 자동화를 가능케 함. 미래에는 실시간 위험 평가 및 예측도 가능해질 전망.
양자 컴퓨팅의 위협과 대비: 양자 컴퓨팅은 기존 암호 시스템을 무력화할 수 있으며, 이는 인증 서버나 암호화 SPOF를 직접적으로 위협. 양자 저항 암호 도입이 필요.
디지털 트윈 기반 시뮬레이션: 실제 인프라를 복제한 디지털 트윈 환경에서 SPOF 시나리오를 반복 테스트하고 대응 전략을 미리 검증 가능.
결론
그래프 기반 SPOF 분석은 위협 탐지가 아닌 아키텍처 기반의 방어 전략 수립에 핵심 도구로 작용합니다. 과거의 실패와 구조적 취약성을 AI와 결합해 사전에 식별하고 제거함으로써, 사이버공격의 확산을 구조적으로 방지할 수 있습니다.
참고 링크 및 자료
🔗 소스코드 및 도구
📚 공격 그래프 및 중심성 관련 자료
- Survey of Attack Graph Analysis Methods (Wiley, 2019)
- CyGraph: Graph-Based Analytics for Cybersecurity
- 공격 그래프 개념 - SentinelOne
- 노드 중요도 기반 보안 연구 - Nature
🧠 지식 그래프 및 AI 기반 분석
- Cybersecurity Knowledge Graphs (Springer, 2023)
- Recent Progress Using Knowledge Graph for Cybersecurity (2022)
📌 SPOF 개념 및 구조적 취약점
📰 사례 연구 및 실제 공격 사례 출처
- CSIS – Significant Cyber Incidents
- American Express Third-Party Data Breach Timeline
- SK텔레콤 해킹 사건 분석 - an4t.com