- 성장 지수 2위·혁신 지수 최고 수준 기록…자체 위협 인텔리전스 기반 ‘예측 우선’ 전략 평가
그룹아이비가 프로스트앤설리번의 ‘2026년 기업 리스크 완화 및 관리 플랫폼 프로스트 레이더’에서 비저너리 리더로 선정됐다. 사이버 위협과 금융 사기 데이터를 함께 분석하는 ‘사이버 사기 융합(Cyber Fraud Fusion)’과 자체 위협 인텔리전스 생성 역량이 높은 평가를 받았다.
프로스트앤설리번은 기업 리스크 완화 및 관리(ERMM) 플랫폼을 제공하는 30여 개 기업을 평가해 15곳을 선정했다. 공격 표면 관리(ASM), 사이버 위협 인텔리전스(CTI), 디지털 리스크 보호(DRP)를 기본적으로 갖추는 데 그치지 않고 자체 위험 개선 기능과 기업 내·외부 리스크를 함께 파악하는 역량까지 평가했다. 그룹아이비는 성장 지수 2위에 올랐고, 혁신 지수에서는 가장 높은 수준을 기록했다.
사이버 위협과 금융 사기, 하나의 데이터로 추적
그룹아이비가 내세운 사이버 사기 융합은 서로 떨어져 있던 사이버 위협과 금융 사기 정보를 연결하는 방식이다. 악성 인프라와 IP 주소, 도메인, 악성코드에서 포착한 위협 지표를 대포 계좌와 유출된 결제 카드 정보, 사기 네트워크, 결제 악용 데이터와 함께 분석한다. 사이버 보안팀과 사기 대응팀이 각각 보던 악성 활동을 한데 모아 공격자와 사기 행위 사이의 연관성을 찾는 데 활용한다.
프로스트앤설리번은 이 지점을 그룹아이비의 주요 차별점으로 평가했다. 위협 인텔리전스와 사기 인텔리전스를 데이터 계층에서 연결해 두 조직이 따로 움직일 때 놓칠 수 있는 정보를 찾아내기 때문이다. 그룹아이비는 MITRE 파이트 프로드 프레임워크 관련 활동에서도 사이버 위협과 금융 사기를 함께 분석하는 방식을 다뤄왔다.
99.99% 자체 생성…공격자 행동부터 직접 추적
데이터를 어디에서 확보하느냐도 평가 요소다. 그룹아이비는 전체 위협 인텔리전스의 약 99.99%를 자체적으로 생성한다. 사이버 범죄자 커뮤니티 잠입과 지역별 인적 정보 수집부터 디지털 포렌식 및 사고 대응(DFIR), 침해사고 대응팀(CERT)과 CTI 팀 활동, 악성코드 분석, 사기 원격 측정 데이터, 조사 활동, 글로벌 센서 네트워크까지 정보원이 다양하다. 제3자가 만든 위협 정보를 모으는 데 머물지 않고 공격자의 행동과 인프라, 전술, 새롭게 등장하는 공격 캠페인을 직접 추적한다.
20년 넘게 축적한 조사 경험도 이 과정에 투입된다. 그룹아이비는 2003년 이후 1600건 이상의 첨단 사이버 범죄 조사를 수행했으며, 11개 디지털 범죄 대응 센터를 운영하고 있다. 각 지역 분석가는 글로벌 위협 정보를 국가와 지역에서 나타나는 위협·사기 패턴과 대조해 검증한다.
외부 위협과 내부 신호 연결…공격 이전 징후 찾는다
다음 단계는 수집한 정보를 실제 공격 예측에 활용하는 것이다. 그룹아이비의 ‘예측 우선(Prediction-First)’ 전략은 외부에서 포착한 위협 인텔리전스와 기업 내부 원격 측정 데이터를 결합한다.
공격자와 악성 인프라, 노출된 자산, 사기 활동에서 나타나는 신호에 조직 내부에서 발생하는 정보를 더해 새로운 위험을 조기에 식별한다. 이를 바탕으로 보강된 경보와 예측형 공격 킬체인, 단기 공격 예측을 생성하는 기술을 개발하고 있다. 사고가 발생한 뒤 대응하는 데 그치지 않고 공격으로 이어질 징후를 먼저 찾아 보안 담당자가 대응할 시간을 확보하는 것이 목표다.
프로스트앤설리번 대니엘 반잔트(Danielle VanZandt) 부문 부책임자는 “그룹아이비는 분산된 위협 가시성을 넘어 기업 리스크에 대한 통합적이고 예측 중심적인 접근 방식을 구현해 비저너리 리더로 선정됐다”며 “지속적인 연구개발(R&D) 투자와 자체적인 위협 인텔리전스 생성 역량은 빠르게 통합되고 있는 시장에서 그룹아이비를 차별화하는 요소다”라고 밝혔다.
그룹아이비 레이몬 반 데르 벨데(Raymon van der Velde) 최고제품책임자(CPO)는 “그룹아이비는 자체 위협 인텔리전스가 여러 영역에서 일관되게 활용되도록 함으로써 기업이 위험을 더 일찍 식별하고, 사고에 대응하는 단계에서 나아가 사고를 예측하는 단계로 전환할 수 있도록 지원한다”고 덧붙였다.
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