보안 팀과 SOC 분석가들은 여전히 2000년대 초반부터 경고량부터 위협 누락에 이르기까지 동일한 티어 1 대응 문제에 직면하고 있습니다. 제너레이티브 AI는 유망한 솔루션을 제공하지만, 단순한 LLM 통합을 넘어 효과적인 AI 증강 보안 시스템을 구현하려면 오늘날의 복잡성과 수동 의사 결정 프로세스를 해결하기 위한 심층적인 지식과 미묘한 세부 사항이 필요합니다.
에이전트 프레임워크를 통한 탐지 엔지니어링의 혁신
에이전트 프레임워크는 보안 운영 방식의 근본적인 변화를 의미합니다. AI 에이전트는 정적인 플레이북에 의존하지 않고 알림을 분석하고, 상황에 맞는 정보를 수집하고, 결과에 따라 동적으로 행동을 조정할 수 있습니다. 이러한 시스템은 위협 인텔리전스로 데이터를 자동으로 보강하고 관찰된 패턴을 기반으로 탐지 규칙을 지속적으로 최적화하여 알림 분류에 탁월한 성능을 발휘합니다. 에이전트는 추론 기능을 통합하여 컨텍스트를 해석하고, 최적의 보강 소스를 선택하고, 반복적으로 결론을 구체화함으로써 딱딱한 스크립트가 아닌 스킬 분석가처럼 행동합니다.
엔지니어링 과제와 실용적인 솔루션
그러나 프로덕션급 에이전트 시스템을 구축하는 데는 뚜렷한 엔지니어링 과제가 있습니다. 실용적인 솔루션에는 신중한 에이전트 설계 및 전문화(집중된 전문가 대 다재다능한 제너럴리스트), 안정적인 에이전트 간 커뮤니케이션을 위한 강력한 구조화된 입출력 스키마, 인프라 통합, 상황별 데이터 액세스를 위한 보안 도구 통합이 포함됩니다. 자동화된 의사 결정에 대한 신뢰는 높은 위험과 타협해서는 안 됩니다.
다행히도 자체 평가를 위한 비평 루프와 환각/즉시 주입 기술에 대한 가드레일과 같은 프레임워크 지원 품질 보증 메커니즘을 사용할 수 있습니다. 에이전트가 조사 중에 많은 API 호출을 생성하고 많은 토큰을 사용할 수 있으므로 LLM 성능 최적화와 효율적인 리소스 사용이 필요하므로 비용 관리도 중요한 의사 결정 포인트가 됩니다.
인간과 AI의 협업: 앞으로 나아갈 길
이러한 기술은 보안 분석가를 대체하는 것이 아니라 보강하는 것이며, 우리는 여전히 전통적인 AGI 개념과는 거리가 멉니다. 에이전트는 일상적인 알림 분석을 자동화함으로써 인간 분석가와 탐지 엔지니어가 일상적인 업무에 압도당하지 않고 복잡한 조사와 전략적 보안 결정에 집중할 수 있도록 지원합니다.
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