실무 리더가 정리한 사내 SSO에 MFA 우회 탐지 룰을 WAF에 적용한 사례 운영 아키텍처와 모범사례

AI 생성 이미지: 사내 SSO에 MFA 우회 탐지 룰을 WAF에 적용한 사례

실무 리더 요약 정리

이 글은 실무 리더가 정리한 사내 SSO에 MFA 우회 탐지 룰을 WAF에 적용한 사례 운영 아키텍처와 모범사례를 둘러싼 현업 의사결정 포인트를 정리해 둔 섹션입니다.

이 글에서 짚고 가는 핵심 포인트
핵심 요약
배경 및 목적
운영 아키텍처 개요

팀 내 위키나 아키텍처 리뷰 문서에 그대로 옮겨 적고, 우리 조직 상황에 맞게만 수정해도 큰 도움이 됩니다.

실제 엔터프라이즈 환경에서 이런 일이 자주 벌어집니다.

몇 년 전 우리 팀은 사내 SSO에 MFA 우회 탐지 룰을 WAF에 적용한 사례를 제대로 설계하지 못해 장애와 불필요한 야근이 반복되었습니다. 이 글은 그런 상황을 되풀이하지 않기 위해, 리더 입장에서 어떤 구조와 운영 방식을 먼저 정리해야 하는지에 초점을 맞추고 있습니다.

이 글에서 짚고 가는 핵심 포인트

핵심 요약
배경 및 목적
운영 아키텍처 개요
MFA 우회 탐지 룰 설계 및 적용

실제 엔터프라이즈 환경에서 사내 SSO에 MFA 우회 탐지 룰을 WAF에 적용한 사례를 적용할 때 꼭 체크해야 할 구조와 운영 포인트만 정리했습니다.

핵심 요약

사내 SSO 로그인 경로에서 발생하는 MFA 우회 시도를 WAF에 탐지 룰로 적용해 조기 경보와 차단을 수행한 사례를 정리했습니다. 본문은 아키텍처, 룰 설계 원칙, 운영 중 마주한 문제(정책 오탐, 성능 영향)와 해결 절차를 단계별로 설명합니다. 실무 관점에서 배포·테스트·모니터링·사후 분석의 체크리스트를 포함하여 재현 가능하도록 정리했습니다.

배경 및 목적

사내 SSO는 조직 전체 인증의 단일 지점으로, MFA 우회 시도는 계정 탈취의 초기 단계가 됩니다. 기존에는 애플리케이션 레벨 로그와 SIEM 분석에 의존했으나, 탐지 시점이 늦고 자동 차단이 어려워 WAF 레이어에서 조기 탐지 및 차단을 시도했습니다.

목표는 WAF에서 네트워크/애플리케이션 트래픽을 기반으로 "MFA 우회 징후(예: 정상적인 MFA 흐름을 거치지 않은 세션 토큰 사용, 비정상적 User-Agent/리퍼러 조합 등)"를 탐지하고 알림 및 차단 정책을 적용하는 것입니다. 측정 가능한 KPI로는 탐지→차단까지의 평균 시간, 오탐 비율, 로그인 실패율 변화를 사용했습니다.

운영 아키텍처 개요

아키텍처는 프론트엔드 WAF(온프레미스 ModSecurity 또는 클라우드 WAF) 앞단에서 SSO 엔드포인트를 보호하고, 탐지 신호는 중앙 로깅(Fluentd/Logstash)으로 전송되어 SIEM과 통합됩니다. WAF는 탐지 시 로그와 함께 정책에 따라 차단/사전 경고(정책만 로깅) 두 가지 모드로 운용합니다.

운영적으로는 룰의 안전한 배포를 위해 단계적 릴리스(패치 → 관찰 모드 → 차단 모드)를 적용했고, 변경은 GitOps 워크플로를 통해 PR 리뷰와 Canary 배포를 거쳤습니다. 또한 탐지 이벤트는 자동화된 티켓으로 전환되어 보안팀과 운영팀의 협업 프로세스를 트리거합니다.

MFA 우회 탐지 룰 설계 및 적용

룰 설계 원칙

룰은 최대한 상태 기반(stateful)으로 설계했습니다. 예를 들어 정상 로그인 흐름에서는 SSO 서버가 발행하는 step-up MFA 토큰 교환이 있어야 하므로, 해당 교환 없이 인증 토큰만 제출되는 케이스를 의심합니다. 단일 시그니처가 아닌 다중 지표(토큰 발행 타임스탬프, User-Agent 빈도, IP 지리적 변화, 리퍼러 패턴)를 조합해 탐지 신뢰도를 올렸습니다.

오탐을 최소화하기 위해 룰마다 신뢰도 점수(weights)를 부여하고 임계값을 통해 경보/차단을 결정했습니다. 초기에는 로그모드로 운영하며 SIEM에서 룰의 precision/recall을 평가한 뒤 차단 정책으로 전환했습니다.

룰 적용 예시 (구성 YAML)

아래는 ModSecurity 룰의 추상적인 YAML 표현입니다. 실제 환경에 맞춰 필드명과 조건을 조정해 사용하시면 됩니다.


# waf-mfa-bypass-rule.yaml
rule:
  id: 1002101
  name: "detect_mfa_bypass_combined_score"
  description: "SSO MFA 우회 의심 - 토큰 단독 제출, MFA 교환 미발생, 비정상 UA/IP"
  conditions:
    - type: "request_path"
      match: "^/sso/token$"
    - type: "no_prev_mfa_exchange"
      window_sec: 300
    - type: "suspicious_user_agent"
      list: ["curl", "python-requests", "wget"]
    - type: "ip_geo_change"
      threshold_hours: 1
  scoring:
    factors:
      no_prev_mfa_exchange: 50
      suspicious_user_agent: 20
      ip_geo_change: 30
  action:
    score_threshold_block: 70
    score_threshold_alert: 40
    alert_destination: "siem://sso-mfa"
    block_response: 403
    log: true
  mode: "observe" # observe -> enforce 순으로 변경

실제 WAF 엔진(예: ModSecurity, AWS WAF, F5 ASM)에 맞춰 룰을 변환하고, 로그 포맷은 JSON으로 정해 SIEM 필드 매핑을 일원화했습니다. 룰 배포는 Git PR, 자동 테스트(정상/비정상 트래픽 재현)를 거친 뒤 Canary 비율로 진행했습니다.

실제 장애/보안 사례와 대응

사례 1: 오탐으로 인한 로그인 장애

증상: 특정 집단(사내 자동화 테스트 시스템)이 WAF 룰에 의해 차단되며 SSO 로그인이 실패했습니다. 비즈니스 영향으로 일부 내부 배치 작업이 중단되었습니다.

원인 분석: 자동화 시스템은 합법적으로 토큰 발급 절차를 일부 우회(테스트 편의성)하는 흐름을 사용했고, 룰의 "no_prev_mfa_exchange" 조건을 만족해 차단되었습니다. 룰은 관찰 기간이 충분치 않은 상태에서 일괄 차단으로 전환되었던 것이 문제였습니다.

해결 절차 (단계별):

긴급 우회: 차단 룰을 일시적으로 observe 모드로 전환하여 서비스 복구.
사건 조사: 차단 로그와 해당 요청의 헤더/바디를 수집, 자동화 시스템 팀과 재현 테스트 수행.
룰 보정: 합법적 자동화의 User-Agent/소스 IP를 화이트리스트로 등록하거나, 룰 scoring의 가중치를 조정하여 오탐 감소.
배포 및 모니터링: 수정 룰을 Canary로 배포 후 48시간 관찰, SIEM에서 오탐 지표 확인 후 완전 적용.

사례 2: 룰 증가로 인한 성능 저하

증상: WAF 처리 지연이 증가하여 SSO 로그인 평균 응답 시간이 200ms 이상 상승했습니다. 사용자 불만과 함께 자동 스케일링이 여러 번 트리거되었습니다.

원인 분석: 룰의 개별 검사 비용이 누적되어 CPU 사용률이 상승했고, 일부 정규표현식이 비효율적으로 작성되어 ReDoS(정규표현식 기반 과부하)를 유발했습니다. 또한 룰 로그를 동기화하는 과정에서 네트워크 I/O 병목이 발생했습니다.

해결 절차 (단계별):

긴급 완화: 비용이 큰 룰을 observe 모드로 전환, 또는 특정 복잡 검사에 대해 샘플링 적용.
정규표현식 최적화: 복잡한 패턴을 단순화하고 라인 기반 검사로 분해하여 비용 분산.
리소스 확충 및 캐싱: WAF 레이어에 캐시 가능한 정적 응답을 추가하고 경량화된 프리필터를 도입.
성능 테스트: 부하 테스트 시나리오를 추가하여 룰 변경 전/후 성능 차이를 검증하고 운영 기준을 수립.

모범사례 / 베스트 프랙티스

단계적 릴리스: observe(모니터링) → canary → enforce(차단) 순으로 적용합니다.
다중 지표 기반 탐지: 단일 시그니처 의존을 피하고 점수화(scoring)로 신뢰도를 판단합니다.
탐지 룰은 최소 권한 원칙 적용: 화이트리스트와 예외를 명확히 하고 문서화합니다.
성능 측정 포함 테스트: 룰 변경 시 CPU, 응답 시간, ReDoS 가능성을 포함한 부하 테스트를 수행합니다.
자동화된 알림-티켓 연계: 탐지 시 자동으로 티켓을 생성해 담당자 워크플로우를 즉시 트리거합니다.
정기적 룰 리뷰: 주기적으로 룰 효율성과 오탐율을 검토하며 룰을 정리합니다.
운영 문서화 및 교육: SRE, 보안팀, 앱팀 간 책임 분담과 대응 절차를 위키로 정리하고 정기 교육을 시행합니다.

FAQ

Q1: WAF에서 MFA 우회를 어떻게 상태적으로 확인하나요?
A1: 정상 MFA 흐름에서 발생하는 토큰 교환(예: step-up 요청과 토큰 발행)을 트랜잭션으로 추적합니다. 이전 요청 기록에 MFA 교환 로그가 없고 인증 토큰만 제출되면 상태 기반 탐지를 의심합니다.

Q2: 오탐을 줄이려면 어떤 절차를 권장하나요?
A2: 룰을 관찰 모드로 먼저 배포해 SIEM에서 오탐/진탐 지표를 확인하고, 점수화된 임계값을 조정한 뒤 차단 전환합니다. 또한 합법적 트래픽 패턴을 화이트리스트로 등록합니다.

Q3: WAF 룰로 모든 MFA 우회를 막을 수 있나요?
A3: 완전 차단은 어렵습니다. WAF는 네트워크/애플리케이션 레벨 신호로 조기 탐지를 제공하지만, 최종 대응은 계정 보호(세션 관리, 비정상 행위 탐지, 리스크 기반 인증)와 연계되어야 합니다.

Q4: 룰 적용 시 성능 저하를 어떻게 방지하나요?
A4: 비용이 큰 정규표현식이나 복잡한 검사들은 샘플링/비동기화하고, 라우터 전단의 가벼운 필터로 전처리한 후 상세 검사를 수행합니다. 또한 부하 테스트를 필수로 수행합니다.

Q5: 탐지 알림과 차단은 어떻게 조정해야 하나요?
A5: 우선 알림(high visibility) 레벨로 경보를 설정해 정상/비정상 비율을 검증하고, 일정 신뢰도(score) 이상일 때만 자동 차단을 적용합니다. 수치 기반 정책과 사람 검토의 균형을 유지해야 합니다.

엔터프라이즈 팀 리더 경험담

에피소드 1 — 초기 탐지 부족으로 반복된 MFA 우회 시도

문제
내부 SSO를 겨냥한 MFA 우회 시도가 월 10~12건 수준으로 관찰됐습니다. 기존엔 SSO 로그와 보안팀의 수동 분석에 의존해 탐지 시점이 늦고, 실제 차단까지 평균 복구 시간(MTTR)이 6시간 수준이었습니다.

접근
WAF에 MFA 우회 의심 행위 패턴(토큰 재사용, 비정상적인 헤더·쿠키 조합, 인증 요청 빈도 급증 등)을 룰로 구현하고, 먼저 모니터링(경고만) 모드로 3주간 운영했습니다. SIEM과 연동해 경보에 컨텍스트(사용자 ID, 기기 지문, 지리 정보)를 추가했고, 신뢰도 점수에 따라 자동 차단을 단계적으로 적용하는 정책을 설계했습니다.

결과
룰 운영 후 MFA 우회로 분류된 사건 수가 월 12건에서 3건으로 줄었고, MTTR은 평균 6시간에서 2시간으로 단축했습니다. 초기 모니터링 기간의 로그 분석으로 룰의 정확도를 개선하여 오탐률을 약 4% 수준으로 낮출 수 있었습니다.

회고
즉시 차단보다 모니터링-검증-차단의 단계적 적용이 중요했습니다. 로그, SIEM 연계, 그리고 사용자 컨텍스트 없이 WAF 룰만으로는 실무적 의사결정을 내리기 어렵습니다. 운영 초기에 충분한 샘플을 모아 룰 임계값을 조정할 것을 권합니다.

에피소드 2 — 비즈니스 영향(정상 사용자 차단) 최소화

문제
초기에 도입한 룰이 파트너 앱과 일부 자동화된 내부 프로세스에서 정상 로그인까지 차단하는 사례가 발생했습니다. 인증 가용성 SLO(내부 기준 99.95%)를 위협할 우려가 있었습니다.

접근
1) 애플리케이션별 화이트리스트와 예외 만료 정책을 만들고, 2) 룰을 리스크 스코어 기반으로 재구성(기기 지문, 요청 빈도, 이전 인증 이력 결합)했으며, 3) Canary(조직 단위/시간대별) 배포로 영향 범위를 점진적으로 확대했습니다. 또한 비즈니스 담당자와 협업해 빠른 롤백 절차를 표준화했습니다.

결과
오탐으로 인한 로그인 장애는 주당 약 1건에서 0.2건 수준으로 감소했고, 인증 가용성 SLO은 도입 전후 모두 99.95% 이상으로 유지했습니다. 예외 관리 자동화로 수동 예외 요청 처리 시간이 평균 48시간에서 6시간으로 줄었습니다.

회고
보안 룰은 기술적 정확성뿐 아니라 비즈니스 영향 관리가 동등하게 중요합니다. 예외는 반드시 만료 정책을 적용해 고착화를 막아야 하며, 비즈니스와의 커뮤니케이션 라인을 사전에 설정해 신속한 검증과 롤백이 가능하게 해야 합니다.

에피소드 3 — 장기 운영과 룰 유지보수

문제
시간 경과에 따라 공격 기법과 정상 트래픽 패턴이 변하면서 룰의 효율이 떨어지고 룰셋이 복잡해졌습니다. 룰이 노후화되면 오탐과 누락(미탐)이 동시에 증가합니다.

접근
분기별 룰 검토 프로세스를 도입하고 룰 변경을 코드 리뷰·CI 파이프라인으로 관리했습니다. 룰 효율(탐지율·오탐률)을 대시보드로 모니터링하고, 룰별 소유자를 지정해 90일 이상 변경 없는 룰은 비활성화하도록 했습니다. 또한 정기적인 모의 공격(테이블탑/레드팀)을 통해 룰 갱신 필요성을 검증했습니다.

결과
룰셋의 불필요한 항목이 60% 제거되었고, 룰 관련 장애 대응의 평균 MTTR은 2시간에서 1.5시간으로 개선되었습니다. 룰 변경으로 인한 오탐 발생 건수도 꾸준히 감소하는 추세를 보였습니다.

회고
WAF에 룰을 한 번 적용한다고 끝나는 문제가 아니며, 지속적인 측정과 책임 소재가 필요합니다. 룰의 유효성 지표를 정량화하고 운영 주기를 짧게 가져가는 것이 유지관리 비용과 서비스 안정성 측면에서 효과적이었습니다.

문제 vs 해결 전략 요약

문제	해결 전략
조직마다 제각각인 사내 SSO에 MFA 우회 탐지 룰을 WAF에 적용한 사례 운영 방식	표준 아키텍처와 운영 상용구를 정의하고 서비스별로 변형만 허용
장애 후에야 뒤늦게 쌓이는 인사이트	사전 지표 설계와 SLO/에러 버짓을 기반으로 한 사전 탐지 체계 구축
문서와 실제 운영 사이의 괴리	Infrastructure as Code와 같은 실행 가능한 문서 형태로 관리

결론 — 다음 액션

사내 SSO에 대한 WAF 기반 MFA 우회 탐지는 실무에서 유용한 조기 방어 수단입니다. 다만 설계와 운영이 적절하지 않으면 오탐·성능 문제가 발생하므로 통제된 절차가 필요합니다.

다음 액션을 권장합니다:

현재 SSO 트래픽을 기반으로 탐지 룰의 베이스라인을 수립하고 관찰(Observe) 모드로 2주 이상 운영해 데이터 수집.
룰을 점수화하고 SIEM 대시보드에서 Precision/Recall 지표를 설정, 임계값을 결정.
CI/CD(GitOps) 파이프라인에 룰 자동화 테스트(기능/성능)를 추가하여 변경 위험을 줄임.
운영 playbook(오탐·차단 시 단계별 대응 절차)과 책임자를 지정하여 사고 대응 시간을 단축.
정기 리뷰(분기별)로 룰 정리 및 성능 최적화를 수행.

위 절차를 통해 SRE/DevSecOps 관점에서 안전성과 가용성을 균형 있게 관리하시길 권합니다.

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