AI와 프렌드키로 완성하는 SSO 해킹 방지 시스템: 불가능을 가능하게 하는 보안 아키텍처

SSO 보안의 도전 과제: 개발과 유지보수의 난이도

1. 고도의 전문성 요구: 암호화 알고리즘, 컴퓨터 보안, 네트워크 프로토콜에 대한 심도 깊은 지식과 경험 없이는 개발과 유지보수가 거의 불가능합니다. 잘못된 구현은 시스템 전체의 취약점으로 이어집니다.
2. 단일 장애점(Single Point of Failure): SSO 서버가 다운되면 연동된 모든 서비스의 로그인이 불가능해져 비즈니스 운영에 치명적인 영향을 미칩니다. 0%의 장애 발생률은 절대적인 목표입니다.
3. 예측 불가능한 공격: 해킹 시도는 끊임없이 진화하며, 모든 경우의 수를 사전에 고려하여 시스템을 방어해야 합니다. 문제가 발생했을 때는 즉시 대응할 수 있는 시스템적 지원이 필수적입니다.

다보리 SSO 솔루션의 기술적 핵심: Golang과 OAuth2

• Golang 기반의 초고속/고안정성 서버 엔진:
  • 압도적인 성능: Golang은 C++의 98%에 달하는 성능을 웹 서버 환경에서 구현하여, **초당 1천 건 이상의 요청(Fast >1k request/sec on a single core)**을 단일 코어에서도 처리하는 Fast 특성을 자랑합니다. 이는 대규모 트래픽이 발생하는 SSO 인증 과정에서 트래픽 병목 현상 없이 **장애 발생률 0%**를 보장하는 핵심 기반입니다.
  • 서버 비용 절감: PHP나 Python 대비 1/4 수준의 서버 관리 비용으로 동일한 성능을 발휘할 수 있어, IT 인프라 운영 비용을 대폭 절감합니다.
  • 높은 안정성과 유지보수 용이성: Golang은 Google에서 Java의 단점을 보완하여 정책적으로 개발된 언어로, 한 번 정확히 포팅되면 버그가 거의 발생하지 않으며, 언어 업그레이드 시에도 뛰어난 안정성을 보장합니다. 이는 SSO와 같이 절대 다운되어서는 안 되는 시스템에 최적화된 특성입니다. 개발자 커뮤니티의 지속적인 유입으로 차후 유지보수도 용이합니다.
• 표준 OAuth2 프로토콜 기반:
  • 견고한 보안 표준: OAuth2는 인증 및 권한 부여를 위한 산업 표준 프로토콜로, 강력한 보안 정책을 기반으로 설계되었습니다. 다보리는 이 표준을 완벽하게 준수하여 절대 해킹할 수 없는 API Server / Client를 개발했습니다.
  • 쉬운 통합 및 확장성: Wordpress, Magento, OctoberCMS, 고도몰 등 주요 CMS/E-commerce 플랫폼을 위한 SSO Client 플러그인을 자체 개발 및 운용하고 있습니다. 이는 이미 백산광학 ERP/e-Commerce 통합 시스템 등 다양한 환경에서 검증된 바 있습니다.
  • 소스코드 공개 및 상세 문서 제공: 고객사별 다양한 형태의 커스터마이징이 가능하도록 소스코드와 상세 문서, 스펙을 공개하여 유연한 시스템 확장을 지원합니다.
• 다양한 앱 통합 경험: ERP, 독립형 E-Commerce, 서비스 커머스 등 이질적인 시스템 간의 로그인 및 사용자 데이터를 통합하여 원활한 사용자 경험을 제공한 풍부한 경험을 보유하고 있습니다.

유즈케이스: AI와 프렌드키를 이용한 SSO 해킹 방지 시스템

1. 프렌드키 웹로그 기반의 실시간 사용자 행동 데이터 수집:
   • 과정: SSO 시스템에 연결된 모든 애플리케이션(ERP, E-commerce, 서비스 커머스 등)에서 사용자의 로그인 시도, 페이지 접근 패턴, IP 주소, 디바이스 정보, 로그인 실패 횟수, 로그인 성공 시간, 접속 지역 등의 모든 행동 데이터를 프렌드키 웹로그를 통해 실시간으로 수집합니다. 이 데이터는 Golang 기반의 고성능 데이터 파이프라인을 통해 전처리되어 AI 분석 모듈로 전달됩니다.
   • 기술적 특징: 웹로그는 단순히 요청을 기록하는 것을 넘어, 각 요청에 대한 사용자 세션 ID, 타임스탬프, 지리적 위치 데이터, 사용자 에이전트(User-Agent) 정보 등을 포함하여 풍부한 Contextual 데이터를 제공합니다.
2. AI 기반의 비정상 행위 탐지 및 위협 예측:
   • 과정: AI 모델(예: 이상 탐지(Anomaly Detection) 알고리즘, 행동 분석(Behavioral Analytics) 모델)은 프렌드키 웹로그에서 수집된 실시간 사용자 행동 데이터를 분석합니다.
     • Baseline 학습: 정상적인 사용자들의 로그인 패턴, 접속 빈도, IP 변화 범위 등을 사전에 학습하여 **정상 기준(Baseline)**을 설정합니다.
     • 위협 감지: 실시간으로 유입되는 데이터가 이 Baseline에서 크게 벗어나는 경우(예: 평소 접속하지 않던 국가에서의 로그인 시도, 짧은 시간 내 여러 계정으로 반복적인 로그인 실패, 특정 계정으로 비정상적인 속도로 페이지 접근), AI는 이를 비정상 행위로 즉시 감지하고 위협 점수를 할당합니다.
   • 기술적 특징:
     • 머신러닝 모델: 순환 신경망(RNN) 기반의 시계열 분석 모델이나 Isolation Forest, One-Class SVM과 같은 이상 탐지 알고리즘을 활용하여 정상과 비정상을 분류합니다.
     • 실시간 처리: Golang의 동시성 모델을 활용하여 실시간으로 유입되는 대량의 웹로그 데이터를 지연 없이 AI 모델에 공급하고 결과를 빠르게 추론합니다.
3. 능동적이고 자동화된 해킹 방어 및 대응:
   • 과정: AI가 특정 사용자 세션에 높은 위협 점수를 할당하거나 명백한 공격 패턴(예: Brute-Force Attack, Credential Stuffing)을 감지하면, 시스템은 사전 정의된 보안 정책에 따라 즉각적인 대응 조치를 자동 실행합니다.
   • 대응 조치 (유즈케이스):
     • 로그인 차단 및 CAPTCHA 요구: 의심스러운 IP 주소 또는 사용자에게는 즉시 로그인을 차단하고, 봇이 아닌지 확인하기 위해 CAPTCHA 인증을 요구합니다.
     • 다중 인증(MFA) 강제: 평소 접속하지 않던 환경에서의 로그인 시도 시, 사용자에게 SMS 인증, OTP 등 추가적인 다중 인증을 강제하여 계정 탈취를 방지합니다.
     • 세션 만료 및 강제 로그아웃: 비정상적인 활동이 감지된 세션은 즉시 만료시키고 해당 사용자를 강제로 로그아웃시킵니다.
     • 관리자 알림: 시스템 관리자에게는 실시간으로 비정상적인 활동 알림(Slack, 이메일 등)을 발송하고, 관련 로그 데이터를 상세하게 제공하여 빠른 상황 인지와 대응을 돕습니다.
     • IP 밴 (IP Blocking): 반복적으로 공격을 시도하는 IP 주소는 웹 방화벽(WAF) 또는 네트워크 단에서 자동으로 차단합니다.
   • 기술적 특징:
     • 룰 엔진 연동: AI의 탐지 결과에 따라 사전 정의된 보안 룰 셋(Rule Set)을 트리거하는 룰 엔진을 Golang으로 구현하여 유연하고 신속한 대응이 가능합니다.
     • 분산 추적 시스템: 여러 서비스에 걸쳐 발생하는 사용자 행동을 엔드-투-엔드(End-to-End)로 추적할 수 있는 분산 추적 시스템(예: OpenTelemetry)을 SSO에 통합하여, 공격 경로를 명확하게 파악하고 분석합니다.

결론: 흔들림 없는 보안, 다보리 SSO로 실현하다

• 최고 수준의 보안 보장: 암호화 및 컴퓨터 보안에 대한 깊은 이해와 AI 기반의 이상 탐지 시스템이 결합되어 '절대 해킹할 수 없는' 수준의 보안을 지향합니다.
• 장애 발생률 0%에 도전: Golang의 압도적인 성능과 안정성으로 시스템 다운타임을 최소화하고, 모든 서비스의 연속성을 보장합니다.
• 효율적인 유지보수 및 확장성: 표준 프로토콜 준수, Golang의 견고함, 그리고 소스코드 공개 및 플러그인 제공을 통해 변화하는 비즈니스 환경에 유연하게 대응합니다.
• 비용 효율적인 운영: Golang의 리소스 효율성으로 서버 및 유지보수 비용을 획기적으로 절감하여, 후발 주자도 선발 주자와 경쟁할 수 있는 저비용 고효율 시스템을 구축할 수 있습니다.