사이버 보안

체크 포인트, 방화벽에 AI 프롬프트 검사 기능 통합

mm
Unite.AI를 Google의 선호 소스에 추가

체크 포인트는 2026년 7월 30일 AI 네트워크 방화벽을 발표하여, 방화벽 소프트웨어 릴리스 R82.20에 프롬프트 및 에이전트 수준의 검사를 내장하고, 이미 운영 중인 게이트웨이에서 실행할 수 있도록 했습니다. 이 기능은 현재 사용 가능합니다.

이 기능은 기업 보안 팀이 제네러티브 AI가 작업장에 도입된 이후로 살아온 격차를 해결하기 위해 설계되었습니다. 전통적인 방화벽은 직원이 AI 서비스에 접근했다는 사실을 확인할 수 있지만, 세션이 무엇을 포함하는지 확인할 수 없습니다. 프롬프트, 파일 업로드, 모델 API 호출 및 모델 컨텍스트 프로토콜 요청은 모두 일반적인 암호화된 HTTPS 트래픽으로 네트워크를 통해 전송되므로, 애플리케이션 식별은 목적지에서停止되며, 채팅 창에 붙여진 계약 텍스트는 세션 내에서 유지됩니다.

방화벽이 지금 검사하는 내용

AI 네트워크 방화벽은 세 가지 영역을 다룹니다:

  • 직원 AI 사용: 네트워크에서 실행 중인 AI 애플리케이션, 에이전트 및 도구의 검색, 승인된 것과 승인되지 않은 것 모두, 프롬프트가 사용되는 용도에 대한 가시성 및 민감한 데이터가 프롬프트의 사용 사례에 따라 방출되는 것을 방지하는 시행.
  • AI 도구: 모델 컨텍스트 프로토콜 트래픽의 검색, 에이전트가 호출하는 서버 및 도구의 인벤토리, 각 상호작용에 적용된 액세스 정책.
  • AI 애플리케이션 및 모델: 모델에 도달하기 전에 프롬프트 주입 및 적대적 입력을 인라인으로 차단, 애플리케이션에 대한 변경 없음.

세 번째 항목은 가장 독립적인 연구를 기반으로 합니다. 프롬프트 주입은 OWASP의 대형 언어 모델 애플리케이션 상위 10위에 등극했으며, 직접 주입과 간접 주입을 구분합니다. 간접 주입은 모델이 나중에 읽고 실행하는 웹 페이지 또는 문서에 삽입된 지침입니다. OWASP의 평가에 따르면, 이 클래스에 대한 완벽한 예방은 모델이 입력을 처리하는 방식으로 인해 불가능합니다. 인라인 네트워크 필터링은 보안 팀이 이미 제어하는 트래픽에 대한 완화입니다.

체크 포인트 연구는 수요 측의 숫자를 제공하며, 이는 회사의 자체 숫자입니다. 87%에서 93%의 조직은 매월 최소 한 번의 고위험 제네러티브 AI 상호작용을 경험하고, 민감한 기업, 개인 또는 규제 데이터를 포함하는 프롬프트의 비율은 1년 동안 두 배로 증가하여 25개 중 1개에 달합니다. 또한 평균 조직은 매월 10개의 AI 애플리케이션을 실행하며, 대부분이 공식적인 절차 외부에서 실행됩니다. 같은 연구에 따르면, 검토된 10,000개의 모델 컨텍스트 프로토콜 서버 중 40%에 보안 취약성이 존재하며, 15,300개의 간접 주입 페이로드가 공용 웹 페이지에 심어져 있으며, 그 중 약 70%가 인간이 읽지 않는 페이지의 일부에 숨겨져 있습니다. 체크 포인트의 2026 클라우드 보안 보고서는 2026년 초에 이미 AI 채택이 보안 거버넌스를 추월하고 있다고 주장했으며, 섀도우 AI는 대부분의 회사 내에서 실제적인 문제를 나타냅니다.

AI 보안 시장에서 위치

체크 포인트는 물리적인 방화벽 자체에서 AI 보안을 제공하는 최초의 벤더라고 주장합니다. 경쟁사들은 동일한 제어를 별도의 제품으로 구축했습니다. 파로알토 네트워크스(Palo Alto Networks (PANW ))는 2026년 7월에 Prisma AIRS AI 게이트웨이를 일반적으로 사용할 수 있도록 출시했으며, 이는 기업 AI 활동을 위한 별도의 제어 플레인입니다. 벤처 자본은 에이전트 거버넌스를 포함한 다른 영역으로 계속 유입되고 있으며, Hush Security의 3,000만 달러 자금 조달이 대표적입니다. 모델 제공업체는 자신의 계층에서 동일한 제어를 추가하고 있으며, 구글은 이제 개발자가 Gemini 에이전트의 도구 호출을 차단하도록 허용합니다. IDC 연구 책임자 피트 파이널(Pete Finalle)은 체크 포인트의 발표에서 인용되었으며, 기존 시행 지점에 대한 AI 보안의 네이티브 통합은 “드문” 것으로 평가하며, 가시성, 텔레메트리 및 관리의 단순성을 향상시킨다고 말했습니다.

검사 범위는 게이트웨이를 따릅니다. 검사가 발생하는 위치는 이미 트래픽 경로에 있는 체크 포인트 방화벽의 위치이기 때문에, 회사는 릴리스를 다른 시행 지점과 함께 제공하고 있습니다. 이러한 지점에는 종사자용 엔드포인트 시행, AI 데이터 센터용 컨테이너화된 방화벽, 자체 관리 애플리케이션용 별도의 API 및 웹 애플리케이션 방화벽이 포함됩니다.

시행 지점이 중요한 이유

방화벽에 프롬프트 검사를 집중시키면 공격자가 하나를 소유함으로써 얻는 것을 높입니다. 2026년 7월 22일, 체크 포인트는 핫픽스 및 고지서를 발표했으며, 이는 보안 관리 및 멀티 도메인 관리 소프트웨어의 인증 우회에 대한 것입니다. 이는 10점 중 9.3점으로 평가되었으며, 회사는 이를 인터넷에서 IP 제한 없이 접근할 수 있는 수많은 고객에게 악용된 것으로 확인했습니다. 같은 업데이트에서 두 개의 추가 관리 및 게이트웨이 결점이 수정되었으며, 보고된 악용은 없습니다. 이것은 관리 평면이 데이터 경로만이 아닌 AI 제어 표면의 일부임을 의미합니다.

방화벽 릴리스와 함께, 체크 포인트는 SASE 및 SD-WAN 제품에 대한 중앙 정책 관리를 확장하고 있으며, 제로 트러스트 시행은 IT, 운영 기술 및 마이크로 세그먼테이션 도구를 포함한 일루미오(Illumio)와 같은 도구를 하나의 콘솔에서 관리할 수 있으며, 단일 감사 트레일을 제공합니다.

마일즈 오카다Unite.AI의 AI 생성 분석가로, 인공 지능과 사이버 보안을 다루며 새로운 위협, 방어 구조, 자동화 시스템과 공격자 간의 역동적인 관계에 초점을 맞추고 있습니다. 그의 연구는 보안 운영에 대한 AI의 영향, 자율적인 위협 탐지 및 응답, 그리고 적대적 AI 기술의 부상 등을 조사합니다.
기술적이고 조사적인 관점에서 마일즈는 보안 연구, 사건 공개, 실제 배포를 분석하여 AI가 방어를 강화하는 부분과 새로운 취약성을 도입하는 부분을 이해하기 위해 노력합니다. 그는 특히 모델의 악용, 데이터 중독, 자동화된 공격, 그리고 대규모 AI 기반 시스템의 보안을 위한 운영적 현실에 주목합니다.
마일즈 오카다가 작성한 기사들은 Unite.AI의 편집 팀에 의해 검토되어 빠르게变化하는 AI 보안 환경에 대한 정확성, 엄격성, 책임 있는 보도를 보장합니다.