Prowler로 클라우드 보안 감시하기: AWS/Azure 멀티클라우드 거버넌스

클라우드 환경의 보안을 책임지는 DevSecOps/보안팀이라면 한 번쯤 마주치는 질문이 있습니다.

“AWS, Azure, GCP를 모두 운영하고 있는데, 각각의 보안 설정을 일일이 점검해야 하나요?”

정답은 아니오입니다. Prowler는 AWS, Azure, GCP 환경의 보안 정책(Compliance), CIS 벤치마크(CIS Benchmark), 모범 사례(Best Practices) 준수를 자동으로 감시하는 오픈소스 도구입니다.

이 글에서는 Prowler의 설치부터 셀프호스팅, Azure 통합까지 실전 가이드를 제공합니다.

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1. Prowler란? 소개 및 특징

1.1. Prowler의 역할

구분	설명
정의	AWS, Azure, GCP의 클라우드 리소스 보안 감시 및 컴플라이언스 검증 도구
주요 기능	500+ 보안 체크, CIS Benchmark, PCI-DSS, HIPAA, SOC2 등 규정 준수 검증
사용 주체	클라우드 보안팀, DevSecOps, 컴플라이언스 담당자
라이센스	오픈소스 (Apache 2.0)
언어	Python

1.2. Prowler vs 기타 클라우드 보안 도구

특징	Prowler	CloudTrail	AWS Config	Azure Policy
멀티클라우드	✅ (AWS/Azure/GCP)	AWS만	AWS만	Azure만
오픈소스	✅	❌	❌	❌
500+ 체크	✅	❌	❌	❌
자동화 용이	✅	❌	❌	❌
대시보드	✅ (유료: Prowler SaaS)	✅	✅	✅

1.3. 사용 시나리오

Prowler가 가장 유용한 상황:

1. ISMS / SOC2 인증 대비: 규정 준수 상태를 정기적으로 검증하고 증적 자료를 생성합니다.
2. 멀티클라우드 거버넌스: 여러 클라우드(AWS + Azure + GCP)를 운영하는 조직에서 통일된 기준으로 점검합니다.
3. 지속적인 모니터링: 배포 후 발생하는 설정 변화(Configuration Drift)를 감지합니다.
4. 자동 보고서 생성: JSON/HTML 형식의 보고서를 자동으로 생성하여 경영진 보고에 활용합니다.

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2. Prowler 설치 및 빠른 시작

2.1. 전제 조건

# 필수 요구사항
- Python 3.9+
- AWS CLI v2 또는 Azure CLI
- 적절한 IAM 권한 (AWS) / 역할 (Azure)

2.2. 설치 방법 (로컬)

방법 A: pip를 이용한 설치 (권장)

# 1. pip 업그레이드
pip install --upgrade pip

# 2. Prowler 설치
pip install prowler-cloud

# 3. 설치 확인
prowler --version

방법 B: Docker를 이용한 설치

# Prowler Docker 이미지 다운로드
docker pull public.ecr.aws/prowler/prowler:latest

# Docker로 AWS 스캔 (로컬 credentials 마운트)
docker run -v ~/.aws:/root/.aws \
  public.ecr.aws/prowler/prowler:latest \
  --provider aws --region us-east-1

방법 C: Git 저장소에서 설치

git clone https://github.com/prowler-cloud/prowler.git
cd prowler
pip install -r requirements.txt
python prowler.py --version

2.3. AWS 권한 설정

Prowler가 정상적으로 작동하려면 ReadOnly 수준의 IAM 권한이 필요합니다.

Option 1: 기존 ReadOnlyAccess 정책 사용 (간단)

# AWS CLI로 현재 계정에 대해 바로 실행 (로컬 credentials 필요)
prowler --provider aws --region us-east-1

Option 2: 전용 IAM 역할 생성 (권장)

{
  "Version": "2012-10-17",
  "Statement": [
    {
      "Effect": "Allow",
      "Action": [
        "ec2:Describe*",
        "s3:Get*",
        "s3:List*",
        "iam:Get*",
        "iam:List*",
        "rds:Describe*",
        "logs:Describe*",
        "cloudtrail:GetTrail*",
        "cloudtrail:LookupEvents"
      ],
      "Resource": "*"
    }
  ]
}

IAM 역할 생성 명령:

# AWS CLI로 역할 생성
aws iam create-role --role-name ProwlerRole \
  --assume-role-policy-document file://trust-policy.json

# 권한 정책 첨부
aws iam attach-role-policy --role-name ProwlerRole \
  --policy-arn arn:aws:iam::aws:policy/ReadOnlyAccess

2.4. 첫 스캔 실행

# AWS 스캔 (기본)
prowler --provider aws

# 특정 리전만 스캔
prowler --provider aws --region us-east-1,eu-west-1

# CIS Benchmark 검증만 수행
prowler --provider aws --compliance cis_aws_foundations_benchmark_v1_5_0

# 결과를 JSON 형식으로 저장
prowler --provider aws --output json --output-directory ./reports

실행 결과:

Prowler v3.13.0 starting scan...
[INFO] Running scan for AWS Account: 123456789012
[INFO] Executing 256 checks...
[INFO] Check completed in 4m 32s

Results:
- PASSED: 145 checks
- FAILED: 89 checks
- SKIPPED: 22 checks

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3. 셀프호스팅: Kubernetes에서 Prowler 운영하기

로컬 머신에서 수동으로 Prowler를 실행하는 것도 가능하지만, 지속적인 모니터링을 위해서는 Kubernetes 환경에서의 자동화가 필수입니다.

3.1. 셀프호스팅의 장점

운영 방식	로컬 실행	셀프호스팅 (K8s)	SaaS (Prowler Pro)
설정 비용	낮음	중간	낮음
클라우드 비용	낮음	중간	높음
자동화	❌	✅	✅
대시보드	❌	❌	✅
데이터 프라이버시	✅	✅	❌ (외부)

3.2. AKS에서 Prowler Operator 구성

방법 A: Helm 차트로 설치 (가장 간단)

Aqua Security는 Prowler를 위한 공식 Helm 차트를 제공합니다.

# Helm 리포지토리 추가
helm repo add prowler https://github.com/prowler-cloud/prowler
helm repo update

# Prowler Operator 설치
helm install prowler prowler/prowler \
  --namespace prowler \
  --create-namespace \
  --set provider=aws \
  --set schedule="0 2 * * *"  # 매일 새벽 2시 실행

방법 B: CronJob으로 스케줄링 (더 유연함)

apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  name: prowler-sa
  namespace: prowler
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:
  name: prowler-role
rules:
- apiGroups: [""]
  resources: ["secrets"]
  verbs: ["get", "list"]
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRoleBinding
metadata:
  name: prowler-binding
roleRef:
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
  kind: ClusterRole
  name: prowler-role
subjects:
- kind: ServiceAccount
  name: prowler-sa
  namespace: prowler
---
apiVersion: batch/v1
kind: CronJob
metadata:
  name: prowler-scan
  namespace: prowler
spec:
  schedule: "0 2 * * *"  # 매일 새벽 2시
  jobTemplate:
    spec:
      template:
        spec:
          serviceAccountName: prowler-sa
          containers:
          - name: prowler
            image: public.ecr.aws/prowler/prowler:latest
            args:
            - "--provider"
            - "aws"
            - "--output"
            - "json"
            - "--output-directory"
            - "/mnt/reports"
            volumeMounts:
            - name: aws-credentials
              mountPath: /root/.aws
              readOnly: true
            - name: reports
              mountPath: /mnt/reports
            env:
            - name: AWS_ROLE_ARN
              value: "arn:aws:iam::ACCOUNT_ID:role/ProwlerRole"
            - name: AWS_WEB_IDENTITY_TOKEN_FILE
              value: "/var/run/secrets/eks.amazonaws.com/serviceaccount/token"
          volumes:
          - name: aws-credentials
            secret:
              secretName: aws-credentials
          - name: reports
            persistentVolumeClaim:
              claimName: prowler-reports-pvc
          restartPolicy: OnFailure
---
apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
  name: prowler-reports-pvc
  namespace: prowler
spec:
  accessModes:
    - ReadWriteOnce
  storageClassName: default
  resources:
    requests:
      storage: 10Gi

배포:

kubectl apply -f prowler-cronjob.yaml

# 수동 테스트
kubectl create job --from=cronjob/prowler-scan prowler-test-$(date +%s) -n prowler

# 로그 확인
kubectl logs -n prowler -l app=prowler-test -f

3.3. AWS에서 Workload Identity 설정 (EKS)

AWS EKS에서 Prowler가 클라우드 리소스에 접근하려면 IAM 역할과 ServiceAccount 매핑이 필요합니다.

# 1. IAM 역할 생성
CLUSTER_NAME="my-cluster"
ACCOUNT_ID=$(aws sts get-caller-identity --query Account --output text)
OIDC_ID=$(aws eks describe-cluster --name $CLUSTER_NAME --region us-east-1 \
  --query 'cluster.identity.oidc.issuer' --output text | cut -d '/' -f 5)

# Trust policy 생성
cat > trust-policy.json <<EOF
{
  "Version": "2012-10-17",
  "Statement": [
    {
      "Effect": "Allow",
      "Principal": {
        "Federated": "arn:aws:iam::$ACCOUNT_ID:oidc-provider/oidc.eks.us-east-1.amazonaws.com/id/$OIDC_ID"
      },
      "Action": "sts:AssumeRoleWithWebIdentity",
      "Condition": {
        "StringEquals": {
          "oidc.eks.us-east-1.amazonaws.com/id/$OIDC_ID:sub": "system:serviceaccount:prowler:prowler-sa"
        }
      }
    }
  ]
}
EOF

# IAM 역할 생성
aws iam create-role --role-name EKS-Prowler-Role \
  --assume-role-policy-document file://trust-policy.json

# ReadOnly 권한 첨부
aws iam attach-role-policy --role-name EKS-Prowler-Role \
  --policy-arn arn:aws:iam::aws:policy/ReadOnlyAccess

# 2. ServiceAccount에 역할 연결
kubectl annotate serviceaccount prowler-sa \
  -n prowler \
  eks.amazonaws.com/role-arn=arn:aws:iam::$ACCOUNT_ID:role/EKS-Prowler-Role \
  --overwrite

3.4. 결과 저장소 설정 (S3)

Prowler 스캔 결과를 S3에 저장하면, 오래된 스캔 데이터도 보관할 수 있고, 나중에 데이터 분석에 활용할 수 있습니다.

# S3 버킷 생성
aws s3 mb s3://prowler-reports-$(date +%s)

# Prowler 실행 시 결과를 S3로 업로드
prowler --provider aws \
  --output json \
  --output-directory /tmp/prowler-results

# 결과를 S3로 복사
aws s3 cp /tmp/prowler-results s3://prowler-reports/ --recursive

CronJob에서 S3 저장:

containers:
- name: prowler
  image: public.ecr.aws/prowler/prowler:latest
  args:
  - "--provider"
  - "aws"
  - "--output"
  - "json"
  - "--output-directory"
  - "/tmp/results"
  volumeMounts:
  - name: aws-cli
    mountPath: /tmp
  lifecycle:
    postStart:
      exec:
        command:
        - /bin/sh
        - -c
        - |
          aws s3 cp /tmp/results \
            s3://prowler-reports/$(date +%Y-%m-%d)/ \
            --recursive

---

4. Azure 통합: Azure 구독 스캔하기

Prowler는 Azure 환경도 동일하게 지원합니다. AWS만큼이나 강력한 Azure 보안 체크를 제공합니다.

4.1. Azure 권한 설정

Option 1: Azure CLI 인증 (개발/테스트용)

# Azure에 로그인
az login

# 구독 목록 확인
az account list --output table

# Prowler로 Azure 스캔
prowler --provider azure

Option 2: 서비스 주체(Service Principal) 생성 (운영용)

# 변수 설정
TENANT_ID="your-tenant-id"
SUBSCRIPTION_ID="your-subscription-id"

# 서비스 주체 생성
az ad sp create-for-rbac \
  --name "ProwlerScannerSP" \
  --role "Reader" \
  --scopes "/subscriptions/$SUBSCRIPTION_ID"

# 출력 결과:
# {
#   "appId": "xxxx-xxxx-xxxx",
#   "displayName": "ProwlerScannerSP",
#   "password": "xxxx-xxxx-xxxx",
#   "tenant": "xxxx-xxxx-xxxx"
# }

서비스 주체 권한 설정:

# Reader 역할 할당 (최소 권한)
az role assignment create \
  --assignee "ProwlerScannerSP" \
  --role "Reader" \
  --scope "/subscriptions/$SUBSCRIPTION_ID"

# 추가 권한이 필요한 경우 (Security Reader 역할)
az role assignment create \
  --assignee "ProwlerScannerSP" \
  --role "Security Reader" \
  --scope "/subscriptions/$SUBSCRIPTION_ID"

4.2. Azure 스캔 실행

# Azure 스캔 (기본)
prowler --provider azure

# 특정 테넌트/구독 지정
prowler --provider azure \
  --tenant-id "your-tenant-id" \
  --subscription-id "your-subscription-id"

# Azure CIS Benchmark 검증
prowler --provider azure \
  --compliance cis_azure_foundations_benchmark_v1_5_0

# 결과를 HTML 리포트로 생성
prowler --provider azure \
  --output html \
  --output-directory ./reports

4.3. AKS에서 Azure 스캔 구성

1단계: Managed Identity 생성

CLUSTER_NAME="my-aks-cluster"
RESOURCE_GROUP="my-resource-group"
LOCATION="eastus"

# 클러스터의 리소스 그룹에서 Managed Identity 생성
az identity create \
  --resource-group $RESOURCE_GROUP \
  --name prowler-identity

# Identity의 정보 저장
IDENTITY_CLIENT_ID=$(az identity show \
  --resource-group $RESOURCE_GROUP \
  --name prowler-identity \
  --query clientId -o tsv)

IDENTITY_PRINCIPAL_ID=$(az identity show \
  --resource-group $RESOURCE_GROUP \
  --name prowler-identity \
  --query principalId -o tsv)

2단계: Managed Identity 권한 할당

# 구독 수준에서 Reader 역할 할당
SUBSCRIPTION_ID=$(az account show --query id -o tsv)

az role assignment create \
  --assignee $IDENTITY_PRINCIPAL_ID \
  --role "Reader" \
  --scope "/subscriptions/$SUBSCRIPTION_ID"

# 추가: Security Reader 역할
az role assignment create \
  --assignee $IDENTITY_PRINCIPAL_ID \
  --role "Security Reader" \
  --scope "/subscriptions/$SUBSCRIPTION_ID"

3단계: Pod Identity 바인딩 (Workload Identity)

apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  name: prowler-sa
  namespace: prowler
  annotations:
    azure.workload.identity/client-id: "YOUR_IDENTITY_CLIENT_ID"
---
apiVersion: batch/v1
kind: CronJob
metadata:
  name: prowler-azure-scan
  namespace: prowler
spec:
  schedule: "0 3 * * *"  # 매일 새벽 3시
  jobTemplate:
    spec:
      template:
        metadata:
          labels:
            azure.workload.identity/use: "true"
        spec:
          serviceAccountName: prowler-sa
          containers:
          - name: prowler
            image: public.ecr.aws/prowler/prowler:latest
            args:
            - "--provider"
            - "azure"
            - "--output"
            - "json"
            - "--output-directory"
            - "/mnt/reports"
            env:
            - name: AZURE_CLIENT_ID
              value: "YOUR_IDENTITY_CLIENT_ID"
            - name: AZURE_TENANT_ID
              value: "YOUR_TENANT_ID"
            - name: AZURE_SUBSCRIPTION_ID
              value: "YOUR_SUBSCRIPTION_ID"
            volumeMounts:
            - name: reports
              mountPath: /mnt/reports
          volumes:
          - name: reports
            persistentVolumeClaim:
              claimName: prowler-reports-pvc
          restartPolicy: OnFailure

배포:

kubectl apply -f prowler-azure-cronjob.yaml

4.4. 멀티클라우드 스캔 (AWS + Azure)

여러 클라우드를 동시에 스캔해야 한다면, 각 클라우드별 CronJob을 분리하는 것이 좋습니다.

---
# AWS 스캔 (매일 새벽 2시)
apiVersion: batch/v1
kind: CronJob
metadata:
  name: prowler-aws-scan
  namespace: prowler
spec:
  schedule: "0 2 * * *"
  jobTemplate:
    spec:
      template:
        spec:
          containers:
          - name: prowler
            image: public.ecr.aws/prowler/prowler:latest
            args: ["--provider", "aws", "--output", "json"]
          restartPolicy: OnFailure
---
# Azure 스캔 (매일 새벽 3시)
apiVersion: batch/v1
kind: CronJob
metadata:
  name: prowler-azure-scan
  namespace: prowler
spec:
  schedule: "0 3 * * *"
  jobTemplate:
    spec:
      template:
        spec:
          containers:
          - name: prowler
            image: public.ecr.aws/prowler/prowler:latest
            args: ["--provider", "azure", "--output", "json"]
          restartPolicy: OnFailure
---
# GCP 스캔 (매일 새벽 4시)
apiVersion: batch/v1
kind: CronJob
metadata:
  name: prowler-gcp-scan
  namespace: prowler
spec:
  schedule: "0 4 * * *"
  jobTemplate:
    spec:
      template:
        spec:
          containers:
          - name: prowler
            image: public.ecr.aws/prowler/prowler:latest
            args: ["--provider", "gcp", "--output", "json"]
          restartPolicy: OnFailure

4.5. Azure 결과 분석 및 보고

# Azure 스캔 결과 (JSON)
prowler --provider azure --output json --output-directory ./reports

# HTML 리포트 생성 (경영진 보고용)
prowler --provider azure --output html

# 특정 항목만 필터링 (예: FAILED 항목)
jq '.[] | select(.Result.Result == "FAILED")' prowler-azure-scan-report.json

Python 스크립트로 Azure 결과 정리:

import json
import sys

# Prowler JSON 리포트 로드
with open('prowler-azure-scan-report.json', 'r') as f:
    findings = json.load(f)

# 심각도별 분류
critical = [f for f in findings if f['Result']['Result'] == 'FAILED' and f['Severity'] == 'Critical']
high = [f for f in findings if f['Result']['Result'] == 'FAILED' and f['Severity'] == 'High']
medium = [f for f in findings if f['Result']['Result'] == 'FAILED' and f['Severity'] == 'Medium']

print(f"Critical: {len(critical)}")
print(f"High: {len(high)}")
print(f"Medium: {len(medium)}")

# 리소스별 요약
resource_issues = {}
for f in findings:
    resource = f['Resource']['ARN']  # Azure: ResourceName
    if resource not in resource_issues:
        resource_issues[resource] = []
    resource_issues[resource].append(f['FindingType'])

for resource, issues in resource_issues.items():
    print(f"{resource}: {len(issues)} 이슈")

---

5. 결과 대시보드화 및 자동 보고

Prowler의 JSON 출력을 활용하여 대시보드 구축이나 자동 보고서 생성을 할 수 있습니다.

5.1. Grafana 대시보드 구성

Prowler JSON 결과를 Prometheus로 변환하고, Grafana로 시각화합니다.

# 1. Prowler 결과를 JSON으로 저장
prowler --provider aws --output json --output-directory ./results

# 2. Prometheus 메트릭으로 변환 (Python 스크립트)
python3 << 'EOF'
import json
import re

with open('results/prowler-aws-scan-report.json', 'r') as f:
    findings = json.load(f)

# Prometheus 메트릭 생성
metrics = []
for finding in findings:
    check_id = finding['CheckID']
    result = 1 if finding['Result']['Result'] == 'PASSED' else 0
    severity = finding.get('Severity', 'Unknown')

    metric = 'prowler_check{check_id="%s",severity="%s"} %s' % (check_id, severity, result)
    metrics.append(metric)

with open('prowler-metrics.txt', 'w') as f:
    f.write('\n'.join(metrics))
EOF

# 3. Prometheus Node Exporter로 노출
cp prowler-metrics.txt /var/lib/prometheus/node_exporter/textfile_collector/

5.2. Slack 알림 구성

import json
import requests
import os

SLACK_WEBHOOK = os.getenv('SLACK_WEBHOOK_URL')

with open('prowler-aws-scan-report.json', 'r') as f:
    findings = json.load(f)

# Critical 이슈만 필터링
critical_issues = [f for f in findings if f['Severity'] == 'Critical' and f['Result']['Result'] == 'FAILED']

if critical_issues:
    message = {
        'text': f'🚨 Prowler Critical Issues Found: {len(critical_issues)}',
        'blocks': [
            {
                'type': 'section',
                'text': {
                    'type': 'mrkdwn',
                    'text': f'*Critical Issues*: {len(critical_issues)}\n'
                }
            }
        ]
    }

    for issue in critical_issues[:5]:  # 상위 5개만
        message['blocks'].append({
            'type': 'section',
            'text': {
                'type': 'mrkdwn',
                'text': f"• `{issue['CheckID']}` - {issue['FindingType']}\n    Resource: {issue['Resource']['ARN']}"
            }
        })

    requests.post(SLACK_WEBHOOK, json=message)

---

6. Prowler 체크리스트 및 운영 가이드

6.1. Prowler 설치/운영 체크리스트

#	항목	상태
1-1	Prowler 설치 및 버전 확인	☐
1-2	AWS/Azure/GCP IAM 권한 설정	☐
1-3	로컬 스캔 테스트 (모든 클라우드)	☐
2-1	Kubernetes CronJob 배포	☐
2-2	S3/Azure Storage 결과 저장소 설정	☐
2-3	스케줄 자동 실행 확인	☐
3-1	Slack/Teams 알림 구성	☐
3-2	대시보드 (Grafana/Excel) 구성	☐
4-1	정기 보고서 자동화 (주 1회)	☐
4-2	Critical 이슈 SLA 정의 (e.g., 24시간 내 해결)	☐

6.2. CIS Benchmark 대응 로드맵

Prowler로 CIS Benchmark를 검증할 때 자주 발견되는 이슈와 해결 방법입니다.

CIS 항목	일반적 이슈	해결 방법	우선순위
1.1 (Root Account MFA)	루트 계정에 MFA 미설정	AWS Console → IAM → 루트 계정 MFA 활성화	Critical
2.1 (CloudTrail)	CloudTrail 로깅 비활성화	aws cloudtrail start-logging	Critical
4.1 (NACLs)	과도한 인바운드 규칙	Security Group 검토, 불필요한 포트 닫기	High
5.1 (Encryption)	미암호화 데이터	S3 기본 암호화 활성화, EBS 암호화	High

---

7. Q&A: 실전 운영 팁

Q1. Prowler 스캔에 너무 오래 걸려요. 어떻게 줄일 수 있나요?

A: 다음 방법들을 시도해보세요:

# 1. 특정 리전만 스캔 (전체 리전 대신)
prowler --provider aws --region us-east-1,eu-west-1

# 2. 특정 체크만 수행
prowler --provider aws --checks s3_public_access_block_enabled

# 3. 병렬 처리 (다중 스캔 job)
prowler --provider aws --region us-east-1 &
prowler --provider aws --region eu-west-1 &
wait

Q2. Prowler 결과에서 False Positive가 많아요.

A: Prowler는 보안 “정책” 기반으로 동작하기 때문에, 조직의 정책과 맞지 않는 경우가 있습니다. 다음과 같이 대응하세요:

{
  "Checks": {
    "s3_bucket_public_access_block": {
      "Exclude": {
        "Resources": ["arn:aws:s3:::public-website-bucket"]
      }
    }
  }
}

Q3. 멀티테넌트(다중 AWS 계정) 환경에서 Prowler를 어떻게 운영하나요?

A: AWS Organizations의 Member Account에서 Prowler를 실행하는 방식을 권장합니다:

# 중앙 계정에서 각 Member 계정의 역할을 Assume
for account_id in 111111111111 222222222222 333333333333; do
  role_arn="arn:aws:iam::$account_id:role/ProwlerRole"

  # STS Assume Role
  credentials=$(aws sts assume-role \
    --role-arn "$role_arn" \
    --role-session-name prowler-scan \
    --query 'Credentials.[AccessKeyId,SecretAccessKey,SessionToken]' \
    --output text)

  # Prowler 실행
  AWS_ACCESS_KEY_ID=$(echo $credentials | cut -d' ' -f1) \
  AWS_SECRET_ACCESS_KEY=$(echo $credentials | cut -d' ' -f2) \
  AWS_SESSION_TOKEN=$(echo $credentials | cut -d' ' -f3) \
  prowler --provider aws --output json --output-directory ./results/$account_id
done

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8. 요약 및 다음 단계

Prowler를 통해 다음을 달성할 수 있습니다:

1. ✅ 자동화된 클라우드 보안 감사 - 500+ 체크로 정책 준수 검증
2. ✅ 멀티클라우드 거버넌스 - AWS, Azure, GCP 통합 관리
3. ✅ 지속적인 모니터링 - Kubernetes CronJob으로 정기 스캔 자동화
4. ✅ 규정 준수 증적 - CIS, PCI-DSS, HIPAA 등 자동 리포트 생성

다음 단계:

1. 로컬에서 Prowler 설치 및 첫 스캔 실행
2. 팀의 클라우드 환경에 맞춘 커스텀 체크 작성
3. Kubernetes 환경에 배포하여 자동화 구축
4. 대시보드 및 알림 연동으로 지속적인 모니터링 체계 수립

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참고 자료

• Prowler 공식 문서
• AWS CIS Benchmark
• Azure CIS Benchmark
• Prowler GitHub