이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
인턴 기간에 계정 접근 로그를 주기적으로 수집하고 이상 접근 패턴을 탐지하는 작업을 자동화한 경험이 있습니다. 기존에는 담당자가 매주 수동으로 로그를 내려받아 확인했는데, 누락이 생기거나 검토 시간이 일정하지 않은 문제가 있었습니다. 도구로는 Python으로 로그 수집 스크립트를 작성하고, 평소와 다른 접근 시간이나 IP를 탐지하면 슬랙 채널로 알림을 발송하는 구조를 만들었습니다. 결과로는 주 1회 수동 검토 작업이 실시간 알림 체계로 전환됐고, 담당자 1인 기준 주당 약 2시간을 절감했습니다. 팀 협업에서는 초안 구조를 공유했을 때, 보안 팀원이 "탐지 기준이 너무 좁다"는 피드백을 줘서 임계값을 조정했습니다. 혼자 설계한 것보다 팀 검토를 거친 버전이 실제로 더 많은 케이스를 잡았고, 자동화에서도 운영 경험 있는 사람의 눈이 필요하다는 걸 배웠습니다.
학과 보안 실습에서 취약점 스캔 결과를 자동으로 취합하는 스크립트를 만든 경험이 있습니다. 팀원 각자가 Nmap을 수동으로 실행하고 결과를 엑셀에 정리하다 보니 출력 포맷이 달라 취합할 때마다 오류가 생겼습니다. Python으로 Nmap XML 결과를 파싱해 CSV로 통합 출력하는 구조를 만들었고, 스캔 대상 IP와 포트 범위를 설정 파일로 관리하도록 분리했습니다. 결과로는 팀 전체 취합 시간이 약 40분에서 5분으로 줄었고, 포맷 불일치 오류도 사라졌습니다. 협업 과정에서 "포트 범위를 어디까지 잡을 것인가"를 두고 의견 차이가 있었는데, 수업 과제 기준으로 범위를 한정하는 쪽으로 합의했습니다. 이 경험에서 자동화는 도구 선택보다 입출력 형식을 먼저 정의하는 것이 핵심이라는 감각을 갖게 됐습니다. 구조를 먼저 정리했더니 이후 팀원이 혼자서도 유지보수할 수 있는 수준이 됐습니다.
보안 관련 동아리에서 위협 인텔리전스 피드를 자동 수집하고 분류하는 파이프라인을 구축했습니다. 외부 오픈소스 피드에서 IOC를 주기적으로 내려받아 위협 레벨을 분류하고 요약 리포트를 자동 생성하는 구조였습니다. Python requests와 schedule 라이브러리를 활용했고, 결과를 Markdown 형태로 저장하는 방식을 택했습니다. 처음에는 피드 포맷이 제공처마다 달라서 파서 로직이 예외 케이스로 가득 찼는데, 공통 필드만 추출하고 나머지는 원문 보존으로 방향을 잡으면서 안정됐습니다. 팀원이 분류 기준을 수정하고 싶을 때 코드를 몰라도 설정 파일만 건드릴 수 있도록 구조를 분리한 게 실제로 효과가 있었습니다.
작업이 끝난 뒤 팀원 혼자서도 피드 추가를 해냈다는 게 설계 방향이 맞았다는 확인이었습니다. 자동화의 지속 가능성은 혼자만 쓸 수 있는 코드가 아닌 팀이 유지할 수 있는 구조에서 나온다는 걸 느꼈습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 당근마켓 보안 엔지니어 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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