[클라우드 보안 실무 #3] AWS WAF, 로그 자동화 구조 및 실시간 대응 체계 만들기

 

 

AWS WAF는 룰 설정도 중요하지만, 실시간 대응을 가능하게 만드는 로그 자동화 구조는 실무에서 더 큰 역할을 합니다. 단순히 로그를 쌓는 수준을 넘어, 탐지 → 분석 → 알림 → 정책 반영까지 연결되는 흐름을 만들어야 ‘보안 체계가 작동한다’고 볼 수 있습니다.

이번 글에서는 실무에서 바로 적용 가능한 WAF 로그 자동화 구조를 설계하는 방법과, 그 위에 실시간 대응 체계를 얹는 흐름을 정리합니다.

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📁 로그는 ‘저장’이 아니라 ‘흐름’이다

많은 조직이 AWS WAF 로그를 S3에 저장만 해두고 아무런 활용을 하지 않는 경우가 많습니다. 하지만 실무에서는 다음과 같은 질문이 중요합니다:

• 어떤 조건이 이상행위로 간주되어야 하는가?
• 이 로그를 어떤 순서로 분석할 것인가?
• 누가, 어떤 방식으로, 얼마나 빨리 대응할 수 있는가?

이 질문들에 답하기 위한 구조를 만드는 것이 핵심입니다.

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🧭 자동화 구조 설계 흐름

• AWS WAF → Kinesis Firehose → S3 저장
• S3 트리거 기반 Lambda 분석 실행
• 분석 결과 기반 Slack/Webhook/Email 등 알림
• 이상 징후 누적 시 정책 반영 요청 or 룰 자동 조정

이 구조의 목적은 ‘탐지 이벤트가 곧바로 누군가에게 전달되고, 누군가에 의해 조치된다’는 흐름을 만드는 것입니다.

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🚨 탐지 기준: 실시간으로 잡아야 할 조건들

다음은 실무에서 자주 정의하는 이상행위 탐지 조건 예시입니다:

• User-Agent가 curl, sqlmap 등 비정상 툴 + 민감 경로 접근 (예: /login, /admin)
• 동일 IP에서 단기간에 20개 이상 URI 접근
• QueryString에 select, drop 등 DB 관련 키워드 포함
• 특정 국가 IP에서 POST 요청이 반복

이 기준은 단순히 룰에 넣기보다는, 로그 레이어에서 라벨링 → 필터링 → 시각화까지 연결하는 흐름이 더 유연하고 강력합니다.

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📊 실무에서 작동하는 운영 체계는?

1. 로그 저장 주기: 5분 or 60초 단위로 S3 적재
2. Lambda가 JSON 내 필드를 기준으로 이벤트 매칭 (예: label, User-Agent, URI)
3. 이상행위 탐지 → Slack 또는 팀 이메일로 알림 전송
4. OpenSearch or Athena로 대시보드 구성
5. 알림 누적이 일정 수준 이상이면 룰 자동 업데이트 or 수동 전환 트리거

이 구조는 단순한 탐지가 아니라, ‘행동 가능한 데이터’를 만들어냅니다.

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👊 마무리하며

AWS WAF는 보안 시작점이고, 로그 자동화는 대응 체계의 출발점입니다.
실무에서는 탐지만으로 끝나지 않는 루틴이 필요합니다.

정책은 매일 바뀌지만, 구조는 누적되어야 합니다.
그 구조를 지금부터 설계해두는 것이 진짜 보안입니다.

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