Workers AI에 기반하여, 오늘은 Cloudy가 WAF 사용자 지정 규칙을 검토하는 데 어떻게 도움이 되는지 공유하고 전체 규칙에 구성된 내용을 요약해 보겠습니다. Cloudy는 다음과 같은 문제를 파악하고 해결하는 데도 도움이 됩니다.
중복 규칙 식별: 여러 규칙이 동일한 기능을 수행하거나 유사한 필드를 사용하는 경우를 식별하여 구성을 간소화할 수 있습니다.
실행 순서 최적화: 규칙 순서가 기능에 영향을 미치는 경우를 파악합니다. 예를 들어 종료 규칙(차단/인증 질문 작업)으로 인해 후속 규칙이 실행되지 않는 경우가 있습니다.
상충 규칙 분석: 한 규칙이 다른 규칙이 허용하거나 기록하도록 설계된 트래픽을 차단하는 등 규칙이 서로 상충되는 경우를 감지합니다.
비활성화된 규칙 식별: 비활성화된 상태인 잠재적으로 중요한 보안 규칙을 강조 표시하여 중요한 보호 기능이 실수로 비활성화되는 일이 없도록 합니다.
Cloudy는 규칙을 요약하는 데에서 그치지 않습니다. 규칙 간의 관계와 상호 작용을 분석하여 실행 가능한 권장 사항을 제공합니다. 복잡한 사용자 지정 규칙 집합을 관리하는 보안팀의 경우, 이는 구성 감사에 소요되는 시간이 줄어들고 보안 범위에 대한 확신이 증가됨을 의미합니다.
모든 사용자가 이용할 수 있는 Cloudflare AI 에이전트가 WAF 사용자 지정 규칙을 시작으로 제품의 사용성을 개선하는 방법을 보여드릴 수 있어 기쁩니다. 하지만 이는 시작에 불과합니다.
저희는 또한 SASE 플랫폼인 Cloudflare One에 Cloudy를 추가했습니다. 기업에서는 여기 단일 대시보드에서 직원 및 도구의 보안을 관리할 수 있습니다.
Cloudflare의 보안 웹 게이트웨이 제품인 Cloudflare Gateway에서 고객은 직원이 인터넷에서 업무를 수행하는 방식을 관리하는 정책을 구성할 수 있습니다. 이러한 Gateway 정책에 따라 악의적 사이트에 대한 액세스를 차단하고, 데이터 손실 위반을 방지하며, 사용자 액세스를 제어하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다.
하지만 WAF 사용자 지정 규칙과 유사하게, Gateway 정책 구성은 누가 무엇을 하는지 알아내는 오래되고 잊혀진 정책으로 인해 시간이 지남에 따라 지나치게 복잡해지고 정체될 수 있습니다. 직관적이지 않은 방식으로 작동하는 여러 선택기와 연산자. 그중 일부는 트래픽을 차단하고, 일부는 트래픽을 허용합니다. 여러 사용자 그룹을 포함하지만 특정 직원만 골라내는 정책. 심지어 한 번에 수백 개의 URL을 차단하는 정책도 목격되었습니다. 즉, 여러 해에 걸쳐 Gateway 정책을 관리하는 것은 엄청난 부담이 될 수 있습니다.
그렇다면 Cloudy가 Gateway 정책을 명확하고 간결하게 요약하여 그 목적을 명확히 하는 것은 어떨까요?
모든 Cloudflare Gateway 사용자에게 제공되는 Cloudy는 이제 사용자가 보는 모든 Gateway 정책에 대한 빠른 요약을 제공합니다(무료 Cloudflare One 계정은 여기에서 생성할 수 있습니다). 이제 그 어느 때보다 한눈에 각 정책을 명확하게 파악할 수 있으므로 관리자는 잘못된 구성, 중복 제어, 기타 개선 사항을 발견하고 자신 있게 진행할 수 있습니다.
새로운 기능의 중심에는 방대한 양의 정보를 처리하기 위해 고급 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하는 Cloudflare Workers AI (모든 사람이 사용하는 동일한 버전!)가 있습니다. 이 경우에 그 정보는 정책 및 규칙 데이터입니다. 전통적으로 복잡한 구성을 수동으로 검토하고 컨텍스트를 파악하는 것은 모든 보안 팀에게 어려운 작업입니다. 저희는 Workers AI를 통해 해당 프로세스를 자동화하여 원시 구성 데이터를 일관되고 명확한 요약과 실행 가능한 권장 사항으로 전환합니다.
작동 원리
Cloudflare Workers AI는 Cloudflare 설정에서 정책 및 규칙 구성을 수집하고 이를 목적에 맞게 구축된 LLM 프롬프트와 결합합니다. Cloudflare에서는 고객에게 제공하는 것과 동일한 공개적으로 사용 가능한 LLM 모델을 활용한 다음, 컨텍스트를 제공하기 위해 몇 가지 추가 데이터로 프롬프트를 더욱 풍부하게 만듭니다. 정책 및 규칙 데이터를 분석하고 요약하는 이 특정 작업을 위해 Cloudflare에서는 LLM을 제공했습니다.
정책 및 규칙 데이터: 이것은 Cloudy가 요약하고 이에 대한 제안을 제공할 수 있는 정책/규칙의 현재 구성을 포함한 주요 데이터 자체입니다.
제품 기능의 문서화: Cloudflare에서는 각 제품에서 가능한 정책/규칙 구성에 대한 추가 기술 세부 정보를 모델에 제공하여 모델이 경계 내부에 어떤 종류의 권장 사항이 있는지 알 수 있도록 합니다.
강화된 데이터 세트: WAF 사용자 지정 규칙 또는 CF1 Gateway 정책이 다른 '목록'을 활용하는 경우(예: 여러 국가를 참조하는 WAF 규칙, 특정 콘텐츠 범주를 활용하는 Gateway 정책), 선택된 목록 항목은 먼저 ID에서 일반 텍스트 문구로 변환되어야 LLM이 실제로 사용되는 정책/규칙 값을 해석할 수 있습니다.
출력 지침: 저희는 출력을 받을 형식을 모델에 지정합니다. 이 경우 가장 쉬운 처리를 위해 JSON을 사용합니다.
추가 설명: 마지막으로, LLM에 명시적으로 지시하여 출력을 확인하고 다른 무엇보다도 이러한 측면을 중시합니다. 이렇게 하면 할루시네이션이 최종 결과물에 도달하지 못하도록 하는 데 도움이 됩니다.
Cloudflare Workers AI는 WAF 사용자 지정 규칙 및 Gateway 정책 분석을 자동화하여 시간을 절약할 뿐만 아니라 인적 오류의 위험을 줄여 보안을 강화합니다. 사용자는 노동 집약적인 수동 검토 없이도 구성을 간소화하고, 이상을 신속하게 발견하며, 강력한 보안 상태를 유지할 수 있는 명확하고 실행 가능한 인사이트를 얻을 수 있습니다.
Cloudy의 향후 계획
Cloudy의 베타 버전 미리 보기가 현재 모든 Cloudflare 고객에게 제공됩니다. 하지만 이는 전체 제품군에 걸쳐 AI 기반 기능에 대해 구상하고 있는 저희 계획의 시작에 불과합니다.
2025년 남은 기간 동안 Cloudflare의 다른 영역에서도 추가적인 AI 에이전트 기능을 출시할 계획입니다. 이러한 새로운 기능은 고객이 보안을 보다 효율적으로 관리하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 성능을 최적화하고, 운영을 간소화하며, 전반적인 사용자 경험을 개선하기 위한 지능형 권장 사항도 제공합니다.
Cloudy를 만나고 새로운 AI 기능을 사용해 본 여러분의 의견을 듣고 싶습니다. Cloudflare에 cloudyfeedback@cloudflare.com으로 피드백을 보내거나 #SecurityWeek! 해시태그를 달아 X, LinkedIn, Mastodon에 게시해 주세요! 보내주신 피드백은 AI 개선 로드맵을 수립하고, 사용자에게 더 스마트하고 효율적인 도구를 제공하여 모두가 더 안전하게 사용할 수 있도록 하는 데 도움이 됩니다.
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