AI 요약
제목
클라우드 시큐리티 과정 7기 - 9주차: DevSecOps 통합 정리
카테고리
DevSecOps
태그
핵심 내용
- DevSecOps 파이프라인 아키텍처: 전체 파이프라인(Plan→Code→Build→Test→Release→Deploy→Operate→Monitor), 보안 도구 매핑(STRIDE/OWASP Threat Dragon, Semgrep/SonarQube/Gitleaks, Trivy/Snyk, OWASP ZAP/Burp Suite, Cosign/Syft, Checkov/OPA/Kyverno, Falco/Sysdig, Datadog/Splunk/ELK)
- AWS 보안 서비스 통합: GuardDuty 자동 대응(Lambda 기반 격리, SNS 알림), Security Hub 통합 보안 관리, EventBridge 이벤트 기반 자동화, CloudWatch 로그 분석
- DevSecOps 성숙도 모델: 단계별 도입 전략(초기→성장→성숙→최적화), 보안 통합 수준 평가, 실무 적용 체크리스트, 문화 및 프로세스 변화
- 완전한 CI/CD 보안 파이프라인: 코드 보안 분석(Secret Scanning, SAST), 빌드 보안(SCA, 이미지 스캔), 배포 보안(IaC 스캔, Policy 검증), 운영 보안(런타임 보안, 모니터링)
기술/도구
DevSecOps, AWS Security Hub, GuardDuty, Kyverno, Falco
대상 독자
DevSecOps 엔지니어, 보안 엔지니어, 개발자
1. DevSecOps 전체 아키텍처
1.1 DevSecOps 파이프라인 개요
1.2 보안 도구 매핑
| 단계 | 보안 활동 | 추천 도구 |
|---|---|---|
| Plan | 위협 모델링, 보안 요구사항 | STRIDE, OWASP Threat Dragon |
| Code | SAST, Secret 스캔 | Semgrep, SonarQube, Gitleaks |
| Build | SCA, 이미지 스캔 | Trivy, Snyk, Grype |
| Test | DAST, IAST | OWASP ZAP, Burp Suite |
| Release | 이미지 서명, SBOM | Cosign, Syft |
| Deploy | IaC 스캔, Policy | Checkov, OPA, Kyverno |
| Operate | 런타임 보안 | Falco, Sysdig |
| Monitor | SIEM, 로그 분석 | Datadog, Splunk, ELK |
2. 보안 자동화 구현
2.1 완전한 CI/CD 보안 파이프라인
참고: Dependabot 설정 관련 자세한 내용은 GitHub Dependabot 문서 및 GitHub Actions 예제를 참조하세요. 자동 수정 기능 강화
참고: Dependabot 설정 관련 자세한 내용은 GitHub Dependabot 문서 및 GitHub Actions 예제를 참조하세요..yml… ```
8.5 2025 DevSecOps 도구 업데이트
| 도구 | 2025년 주요 업데이트 | 활용 분야 |
|---|---|---|
| GitHub Copilot | 보안 취약점 자동 수정 제안 | Code |
| Amazon Q Developer | AWS 리소스 보안 설정 자동화 | Cloud |
| AWS Security Agent | 전 과정 자동화된 보안 리뷰 | All |
| Trivy | SBOM 생성 및 VEX 지원 강화 | Build |
| Snyk | AI 기반 취약점 우선순위화 | SCA |
| Falco | eBPF 기반 성능 개선 | Runtime |
| OPA/Gatekeeper | Kubernetes 1.30+ 네이티브 지원 | Policy |
9. 마무리
9주간의 클라우드 보안 과정을 통해 DevSecOps의 전체 그림을 그려보았습니다. 보안은 단순히 도구를 도입하는 것이 아니라, 문화와 프로세스의 변화가 필요합니다.
“Security is not a product, but a process.” - Bruce Schneier
이 과정을 수료하신 모든 분들의 DevSecOps 여정에 행운이 함께하기를 바랍니다!
📚 참고 자료:
댓글
의견이나 질문을 남겨주세요. GitHub 계정으로 로그인하여 댓글을 작성할 수 있습니다.
댓글을 불러오는 중...