AI와 자동화의 결합 공식: 지속 가능한 보안 성과 달성

AI와 자동화의 결합 공식: 지속 가능한 보안 성과 달성

자, 질문 하나 드리겠습니다… 기술 발전 속도를 따라가는 것이 버겁게 느껴지시거나 매일 새로운 것을 배워야 한다고 생각하시나요? 충분히 이해합니다. 하지만 오늘은 자동화의 진화 과정을 살펴보고, 어떻게 여기까지 왔는지, 그리고 조직의 성공을 위해 이러한 변화와 발전을 수용하는 것이 왜 중요한지 이야기해 보려고 합니다. 본격적으로 시작하기 전에 모든 보안 팀이 알아야 할 공식이 있습니다. 바로 AI + 자동화 = 보안 운영 성공입니다. 경고가 급증하고, 위협은 방어보다 빠르게 진화하며, 사이버 보안 전문가 부족 현상이 심각한 수준에 이른 지금, AI와 자동화를 활용하는 것은 필수적입니다. 현재, 연구 결과에 따르면 83%의 경고가 발생했습니다. 이는 오탐지일 가능성이 높으며, 전 세계적으로 여전히 350만 개의 사이버 보안 관련 일자리가 공석으로 남아 있습니다.

한편, 인공지능(AI), 머신러닝(ML), 제로트러스트와 같은 신흥 분야들이 기술 격차를 더욱 확대하고 있습니다. 이제 문제는 더 이상…가 아닙니다. 만약에 조직들은 이러한 과제들을 해결하기 위해 인공지능과 자동화를 적용할 것입니다. 어떻게.

보안 자동화의 진화

귀사와 같은 조직은 오랫동안 자체 개발 도구와 수동 프로세스를 실험해 왔지만, 규모가 커짐에 따라 이러한 방식이 빠르게 한계에 부딪힌다는 사실을 잘 알고 계실 것입니다. 이러한 노력들이 어느 정도 도움이 되기는 했지만, 위협과 업무량이 복잡해짐에 따라 수동 프로세스는 종종 따라잡기 어려워졌습니다.

그 후가 왔다 보안 오케스트레이션, 자동화 및 대응(SOAR) 워크플로우를 내부적으로 조율하여 해당 분야를 발전시킨 플랫폼 보안 운영 센터(SOC). 하지만 이러한 기술들은 종종 미리 정의된 사용 사례에 국한되어 있었고, 이는 새로운 기술들이 등장할 수 있는 길을 열어주었습니다. 하이퍼오토메이션, 최신 보안 자동화 플랫폼은 SOC를 넘어 취약점 관리, 사기 조사, 직원 온보딩과 같은 기능까지 지원합니다.

현재로 돌아와 보면, 우리는 AI 자동화라는 다음 단계에 진입했습니다. 이러한 진화는 AI가 자동화를 대체하는 것이 아니라, 각 기술을 언제 적용해야 하는지 파악하고 인간의 개입이 필요한 워크플로와 지능적이고 자율적인 동작 사이에서 적절한 균형을 찾는 데 있습니다. 자동화의 정밀성과 AI의 적응성을 결합함으로써 기업은 보안 운영 센터(SOC)뿐만 아니라 기업 전반에 걸쳐 속도, 규모 및 효율성을 새로운 차원으로 끌어올릴 수 있습니다.

저희 웹사이트를 방문해 보세요 AI 자동화 성공의 기술을 마스터하세요 인포그래픽 인공지능과 자동화가 현대 보안 운영에서 어떻게 협력하는지 알아보기 위해서입니다.

자동화가 AI 프론티어의 기반이 되는 방법

자동화와 인공지능은 각각 고유한 강점을 지니고 있으며, 이 둘이 함께 현대 보안 운영의 기반을 형성합니다. 자동화는 대규모 실행에 필요한 구조와 일관성을 제공하는 반면, 인공지능은 적응성과 지능을 도입하여 이러한 역량을 더욱 확장합니다.

• 전통적인 자동화: 결정론적 플레이북은 데이터 수집, 보강, 표준화된 대응과 같은 반복적인 작업에 탁월합니다. 높은 신뢰성, 예측 가능성, 그리고 작업당 매우 낮은 비용을 제공합니다.
• 일체 포함: 인공지능은 인지, 패턴 인식, 적응형 학습 및 의사 결정 지원에 탁월합니다. 알려지지 않은 위협을 식별하고, 요약 정보를 생성하며, 의사 결정 트리를 동적으로 발전시킬 수 있습니다.

각각은 개별적으로도 가치가 있지만, 함께 사용될 때 자동화는 안정성과 확장성을 제공하고 인공지능은 지능과 적응성을 더하는 강력한 조합을 이룹니다.

에이전트형 AI: 오늘날의 최신 아키텍처

이러한 시너지 효과는 지능형 자동화의 다음 단계 진화를 위한 길을 열었습니다. 에이전트형 AI 아키텍처는 협업이 가능한 전문 AI 에이전트 클러스터로, 스윔레인 터빈과 같은 자동화 플랫폼에 직접 통합됩니다. 미래는 이미 여기에 있으며, 이는 협력적으로 생각하고, 행동하고, 학습할 수 있는 시스템에 의해 움직입니다. 이는 인간 분석가를 대체하는 것이 아니라, AI 동료를 만드는 것입니다.

• 특정 기술 분야에 특화된 요원들(예: 피싱 분석, 자산 관리).
• 수천 개의 사전 구축된 플레이북 및 5,000개 이상의 도구 커넥터와 안전하게 통합되어 있습니다.
• 결과물이 신뢰할 수 있고, 믿을 만하며, 실행 가능하도록 보장하기 위해 가이드라인을 준수합니다.

자동화가 없다면 AI만으로는 고립되고, 왜곡되고, 불완전하며, 비용이 많이 드는 결과를 초래할 위험이 있습니다. AI가 없다면 자동화는 변화에 적응할 수 있는 유연성을 갖추지 못합니다. 이 둘이 함께해야 정적인 워크플로와 지능적이고 결과 중심적인 운영 사이의 거대한 격차를 해소할 수 있습니다.

자율성 수준: 플레이북부터 완전한 에이전트 기반 워크플로까지

이러한 기반 위에 조직들은 이제 보안 운영에서 다양한 수준의 자율성을 모색하고 있으며, 워크플로 자율성 측면에서 이미 점진적인 진전이 나타나고 있습니다.

• 레벨 0 – 자동화: 결정론적 순열은 신뢰할 수 있지만 경직되어 있습니다.
• 레벨 1 – 보조 AI: 간단한 LLM 단계를 통해 자동화를 강화하세요.
• 레벨 2 – 감독형 에이전트: 작업 중심의 AI는 다양한 도구를 활용하여 계획을 수립하고 실행하며, 감독 하에 진화합니다.
• 3단계 – 완전 자율성: AI는 시작부터 끝까지 모든 결과를 조율합니다.

다음은 자동화된 AI, 보조 AI, 지도 학습형 에이전트 AI, 그리고 완전 자율 시스템(레벨 0~레벨 3)을 활용한 피싱 이메일 분류 및 대응의 예시입니다. 

이 성숙도 모델은 보안 팀이 수동 분류에서 시작하여 보조 AI로 발전하고, 궁극적으로 분석가가 목표를 설정하고 AI가 실행을 조율하는 완전한 에이전트 기반 워크플로를 수용하는 과정을 반영합니다.

투자 수익률(ROI)을 극대화하기 위한 AI 및 자동화 전략 구축

조직의 워크플로 성숙도를 이해하는 것은 AI 자동화의 잠재력을 최대한 활용하는 데 핵심입니다. 성숙도 모델은 자동화 및 AI가 가장 효과적으로 적용될 수 있는 영역과, 부족한 부분이 효과를 제한할 수 있는 영역을 명확히 보여줍니다. 성숙도에 대한 통찰력을 체계적인 구현 계획과 연결함으로써, 리더는 측정 가능한 ROI를 제공하는 이니셔티브에 집중할 수 있습니다. 이는 목표 설정, 보안 운영(SecOps), IT, 운영 기술(OT), 거버넌스 및 리스크 관리(GRC) 전반에 걸친 프로세스 매핑, 데이터 및 통합 요구 사항 평가, 확장성 및 안정성 검토, 그리고 지속 가능하고 결과 중심적인 투자를 보장하는 가이드라인 설계 등을 포함합니다.

다음은 체계적인 접근 방식의 예입니다. 

1. 사업 목표와 투자 수익률(ROI) 목표를 정의하십시오.
2. 원하는 프로세스를 SecOps, IT, OT 및 GRC 전반에 걸쳐 매핑합니다.
3. 데이터 및 통합 요구 사항을 평가합니다.
4. 확장성 및 안정성 요구 사항을 검토하십시오.
5. 설계 안전장치 및 보안 제약 조건을 설정하십시오.

이는 투자가 지속 가능하고 신뢰할 수 있으며 과장된 홍보가 아닌 실질적인 사업 성과에 집중되도록 보장합니다.

Hero를 만나보세요: 모든 보안 작전을 위한 개인 맞춤형 AI 동반자입니다.

히어로 AI 이는 생성형 및 에이전트형 AI 기능 모음입니다. 스윔레인 터빈 에이전트 기반 AI 자동화 플랫폼인 Hero는 보안 운영(SecOps)을 위한 비공개적이고 상황 인식이 가능한 AI 도우미 역할을 합니다. Hero를 통해 팀은 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.

• 보안 기록을 조회, 요약 및 분석합니다.
• 맥락에 맞는 대화를 진행하고 후속 질문을 던지세요.
• 플레이북 데이터를 사용하여 자동화 작업을 실행하거나 의사 결정을 생성합니다.
• 기업 요구사항에 맞춘 가이드라인을 적용하여 AI를 활용하십시오.

Hero를 통해 조직은 단순히 AI를 배포하는 것이 아니라 신뢰할 수 있는 AI를 배포할 수 있습니다.

AI와 자동화의 방정식

AI와 자동화는 경쟁 관계가 아니라 상호 보완적입니다. 자동화는 확장성과 안정성을 제공하고, AI는 인지 능력과 적응성을 더합니다. 이 둘은 함께 최신 보안 운영의 기반을 형성합니다. 기업은 현명한 투자를 통해 안정성을 최우선으로 고려하고 두 기술을 통합함으로써 기술 격차를 해소하고 비용을 절감하며 성과를 향상시켜 더욱 빠르고 스마트하며 탄력적인 보안 팀을 구축할 수 있습니다. 물론, 팀원들의 만족도도 높아질 것입니다!

요약: AI 자동화