AI 경고 분류: 오탐 및 분석가 피로도 감소

AI 경고 분류: 오탐 및 분석가 피로도 감소 

다양한 도구와 환경에서 경고 대기열이 증가함에 따라 AI 기반 경고 분류는 SOC가 오탐을 줄이고 분석가의 시간을 절약하는 데 핵심적인 역할을 하고 있습니다.

많은 경고가 제한적인 원격 측정 데이터와 함께 전송되어 검증 속도가 느려지고, 일상적인 노이즈와 조사가 필요한 활동을 구분하기가 어려워집니다. AI 기반 경고 분류 시스템은 수신된 경고를 검토하고 관련 사용자 원격 측정 데이터를 수집하여 관련 활동을 식별하고, 사례가 인간 분석가에게 도달하기 전에 위협과 환경을 반영하는 실시간 대응 계획을 수립하도록 지원합니다.

이는 분석가를 프로세스에서 완전히 배제하는 것이 아닙니다. 다만, 대기열을 채우고 집중력을 소모하는 반복적인 프런트엔드 작업을 줄여주는 것입니다.

AI는 주변 상황을 더 빨리 파악하여 SOC가 더 빠르고 정확한 정보를 바탕으로 결정을 내릴 수 있도록 합니다.

현대 보안 팀에게 이는 가치가 낮은 노이즈를 걸러내는 데 시간을 덜 쓰고, 실제로 면밀히 검토해야 할 경고에 더 많은 시간을 할애한다는 것을 의미합니다.

AI 알림 분류란 무엇인가요?

AI 기반 경고 분류는 보안 경고가 인간 분석가에 도달하여 심층 조사를 수행하기 전에 AI를 사용하여 경고를 평가합니다. 목표는 SOC가 몇 가지 중요한 질문에 조기에 답을 찾을 수 있도록 지원하는 것입니다.

• 이 알림은 의미 있는 것인가요?
• 행동으로 옮길 만한 충분한 의지가 있는가?
• 이것은 더 큰 패턴의 일부인가요?
• 해당 요청을 억제해야 할까요, 그룹화해야 할까요, 상위 담당자에게 보고해야 할까요, 담당자에게 할당해야 할까요, 아니면 다른 워크플로로 넘겨야 할까요?

많은 보안 운영 센터(SOC)에서 분석가들은 여전히 이러한 질문에 수동으로 답변합니다. 경고를 열고, 소스 시스템을 확인하고, 관련된 사용자 또는 장치를 살펴보고, 최근 활동을 검토하고, 유사 사례와 비교하고, 관련 지표를 검색한 후 경고에 대한 조치가 필요한지 여부를 결정합니다.

AI 기반 분류는 초기 의사결정 단계를 개선합니다. 전체 조사를 해결할 필요는 없으며, 경고 발생부터 유용한 조치까지 걸리는 시간을 단축하고, SOC(보안 운영 센터)가 위협, 환경, 그리고 경고 발생 의도에 맞춰 조정할 수 있는 실시간 대응 계획을 조기에 수립할 수 있도록 기반을 마련하는 데 중점을 둡니다.

“"기업들은 매일 엄청난 양의 사이버 보안 경고에 직면하고 있으며, 분석가들이 가장 큰 위험을 초래하는 경고에 집중할 수 있도록 효과적인 우선순위 지정이 매우 중요합니다."” 
원천 - 미국 국립표준기술연구소(NIST)

AI가 실제 상황에서 경고를 분류하는 방법 

AI 기반 경고 분류는 숙련된 분석가가 사용하는 것과 동일한 논리를 따르면서도 더 빠르고 일관성 있게 처리할 때 가장 유용합니다.

경고 데이터 수집 및 정규화 

이 프로세스는 SOC에 정보를 제공하는 도구들로부터 경고를 수집하는 것으로 시작됩니다. 여기에는 SIEM 플랫폼, EDR 도구, ID 관리 시스템, 클라우드 보안 도구, 이메일 게이트웨이, 취약점 스캐너 및 기타 탐지 소스가 포함될 수 있습니다.

각 도구마다 알림 구조가 다르기 때문에 표준화는 중요한 첫 단계입니다. SOC에서 알림을 일관되게 비교, 그룹화 또는 우선순위 지정하려면 들어오는 데이터를 모든 소스에서 사용할 수 있도록 만들어야 합니다.  

관련 사용자 원격 측정 데이터를 활용하여 알림 강화

단순한 경고만으로는 분석가에게 충분한 정보를 제공하기 어렵습니다. 의심스러운 로그인, 비정상적인 프로세스 또는 이상 연결은 위험을 나타낼 수 있지만, 경고 자체만으로는 환경적 맥락에서 그 심각성을 설명할 수 없습니다.

여기가 바로 스윔레인의 곳입니다 히어로 AI 전문 에이전트는 모델을 더욱 구체화합니다. 모든 경고를 동일한 방식으로 처리하는 단일 일반 LLM에 의존하는 대신, 전문 에이전트는 특정 보안 워크플로 및 자산 인텔리전스 작업에 맞게 구축됩니다. 이러한 전문화를 통해 에이전트는 올바른 의도를 파악하고 분류 과정에서 더욱 정확하게 적용할 수 있습니다.

예를 들어, 전문 에이전트는 주말에 로컬 관리자 계정과 관련된 경우, 권한 수준, 시점 및 활동이 복합적으로 작용하여 일반적인 업무 시간 중 발생하는 일상적인 이벤트와는 다른 수준의 위험을 나타내는 경우가 많기 때문에 경고를 더 높은 우선순위로 자동 표시할 수 있습니다.

시나리오에 따라 전문가 에이전트는 자산 중요도, 장치 소유권, 사용자 역할 및 권한 수준, 관련 경고 기록, 유지 관리 활동, 비즈니스 애플리케이션 의도, 티켓 기록, 사례 메모 및 지원 인텔리전스를 구분할 수 있습니다.

의도가 더 정확할수록 시스템은 더 일찍 그러한 차이를 구분할 수 있습니다.

그룹화 관련 알림 

분석가들이 시간을 낭비하는 가장 큰 이유 중 하나는 동일한 근본적인 문제가 여러 시스템에서 여러 개의 경고를 발생시킬 수 있기 때문입니다.

AI는 경고 전반에 걸쳐 패턴을 식별하고 이를 더욱 일관성 있는 사례로 그룹화할 수 있습니다. 여러 개의 파편적인 정보를 제시하는 대신, 하나의 의미 있는 스토리를 제공할 수 있습니다. 이는 중복 작업을 줄이고 분석가가 상황을 더 빠르게 이해할 수 있도록 도와줍니다.

예상 위험 평가 

경고가 적절하게 그룹화되고 보강되면 Turbine Risk Score는 실시간 우선순위 지정 및 상황 분석을 적용하여 이벤트의 중요도를 예측할 수 있습니다. Turbine의 AI SOC 접근 방식은 지능형 딥 에이전트와 Hero AI 전문가 에이전트를 사용하여 실시간 사례 컨텍스트, 유효성 검사, 티켓 기록 및 관련 증거를 기반으로 경고를 평가합니다. 많은 사람들이 여기서 단순히 점수만 생각하지만, 효과적인 AI 기반 분류는 단순한 심각도 평가를 넘어섭니다.

위험 평가에는 다음과 같은 질문들이 반영되어야 합니다:

• 해당 자산의 중요도는 어느 정도입니까?
• 해당 사용자는 권한이 있는 사용자입니까, 아니면 비정상적으로 노출된 사용자입니까?
• 해당 활동은 새로운 활동인가요, 반복되는 활동인가요, 아니면 이미 설명된 활동인가요?
• 여러 시스템에서 얻은 증거가 있습니까?
• SOC는 이와 똑같은 패턴을 이전에 본 적이 있습니까?
• 지금 분석가 투입을 정당화할 만한 충분한 증거가 있습니까?

보안 도구는 종종 심각도를 개별적으로 평가합니다. 하지만 SOC(보안 운영 센터)는 비즈니스 및 운영 목표에 따라 우선순위를 정해야 합니다. AI는 이러한 격차를 해소하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

다음 단계 시작 

트리아지는 분석에 그치지 않을 때 훨씬 더 가치 있게 됩니다. 효율적인 워크플로는 경고를 적절한 다음 단계로 바로 연결해야 합니다.

여기에는 알려진 노이즈 억제, 경고를 대기열에 할당, 사건 개시, 관련 증거 첨부, 추가 자산 정보 요청 또는 후속 조치 실행 등이 포함될 수 있습니다.

이것이 바로 오케스트레이션이 매우 중요한 이유입니다. 시스템이 중요도가 낮은 경고를 식별할 수는 있지만, 해당 결정을 SOC 워크플로의 나머지 부분과 연결할 수 없다면, 여전히 많은 부담이 분석가에게 전가됩니다.

AI 알림 우선순위 지정의 진정한 의미는 무엇일까요?

AI 알림 우선순위 지정은 종종 알림 목록에서 순위를 매기는 것으로 오해되지만, 실제로는 SOC가 가장 중요한 곳에 시간과 관심을 집중할 수 있도록 돕는 것입니다.

유용한 우선순위 모델은 소스 도구에서 경고가 얼마나 심각하게 나타나는지만 고려해서는 안 됩니다. 실제 운영 환경에서 해당 경고에 조치가 필요한지 여부도 고려해야 합니다.

경고가 중요한 비즈니스 시스템에 영향을 미치거나, 권한 있는 계정과 관련되거나, 평소와 다른 시간에 발생하거나, 알려진 공격 경로와 일치하거나, 동일한 사용자 또는 호스트의 최근 의심스러운 활동과 겹치는 경우 더 높은 우선순위를 부여해야 할 수 있습니다.  

자산이 격리되어 있거나, 사용자가 해당 작업을 수행할 것으로 예상되거나, 이벤트가 이미 추적되고 있는 경우와 같이 다른 알림은 우선순위가 낮을 수 있습니다.

우선순위 지정은 경고 데이터와 운영 사용자 원격 측정 데이터를 결합할 때 가장 효과적입니다.

AI 기반 환자 분류 vs 수동 환자 분류

인공지능이 분석가보다 더 똑똑한지 아닌지를 비교하는 것이 중요한 게 아닙니다. 진정한 질문은 응급 환자 분류 과정에서 기계가 가장 잘 처리할 수 있는 부분과 여전히 인간의 판단이 필요한 부분이 무엇인지입니다.

분석가들은 논리만으로는 파악하기 어려운 모호성, 비즈니스적 뉘앙스, 특이한 패턴 등을 이해하기 때문에 수동 분류는 여전히 중요합니다.

동시에, 수동 분류는 느리고 일관성이 없으며, 팀이 대규모로 동일한 검증 단계를 반복해야 할 때 매우 힘든 작업입니다.

AI는 프로세스의 수동적인 초기 단계를 처리합니다. 여기에는 증거 수집, 알려진 패턴 확인, 관련 경고 그룹화, 표준화된 논리 적용 및 조치 준비를 위한 경고 생성이 포함됩니다.

인간 분석가들은 예외적인 상황을 검증하고, 복잡한 활동을 조사하고, 대응 방안을 결정하고, 전반적인 프로세스를 개선하는 데 시간을 할애합니다.

오탐을 줄이려면 탐지 능력 향상 이상의 것이 필요합니다.

많은 팀들이 오탐지를 주로 탐지 엔지니어링 문제로 생각합니다. 탐지 품질도 중요하지만, 분류 품질 또한 중요합니다.

AI 기반 경고 분류를 통해 오탐을 줄이는 것은 일반적으로 네 가지 요소에 달려 있습니다.

워크플로 초기에 더 나은 맥락을 제공하세요 

원격 측정 데이터가 없는 경고는 거의 항상 수동 작업을 필요로 합니다. 시스템이 이벤트 발생 시점에 주변 환경을 자세히 설명할수록 SOC(보안 운영 센터)는 더 빠르고 신뢰할 수 있는 결정을 내릴 수 있습니다.

더욱 강력한 피드백 루프 

분석가들이 동일한 이유로 같은 패턴을 반복적으로 종결 처리하는 경우, 분류 프로세스는 그로부터 학습해야 합니다. 피드백이 없으면 SOC는 동일한 오류를 계속해서 검토하게 됩니다.

시간이 지남에 따라 분석가의 결정이 향후 경로 설정 및 우선순위 지정에 반영되므로 효율적인 환자 분류 시스템은 더욱 스마트해집니다.

양성 활동과 의심스러운 활동 사이의 명확한 구분 

모든 원치 않는 알림이 실제로 잘못된 것은 아닙니다. 일부 알림은 정상적이고 승인된 활동 또는 위험도가 낮은 활동과 관련된 정확한 감지입니다.  

SOC에서 탐지 오류와 허용 가능한 동작을 구분할 수 있게 되면, 해결책이 튜닝, 억제, 컨텍스트 강화 또는 워크플로 라우팅 중 무엇인지 결정하기가 더 쉬워집니다.

일상적인 결과의 자동화 

팀이 특정 유형의 알림을 처리하는 방법을 이해하게 되면, 동일한 수동 단계를 반복하는 것은 큰 의미가 없습니다. 자동화는 우선순위 결정 후 일관성을 유지하도록 도와줍니다. 이를 통해 분석가는 여전히 판단이 필요한 상황에 집중할 수 있습니다.

SOC에서 에이전트형 AI의 역할

SOC 운영에서 에이전트형 AI는 단순히 데이터를 요약하거나 다음 단계를 제안하는 것 이상의 일을 할 수 있습니다. 정의된 규칙, 논리 및 승인을 기반으로 워크플로 내에서 제한된 작업을 수행할 수 있습니다.

이는 중요한 변화입니다. 왜냐하면 환자 분류 과정의 병목 현상은 드물게 한 곳에만 국한되지 않기 때문입니다. 분석가들은 종종 여러 도구를 넘나들며 증거를 수집하고, 기록을 업데이트하고, 사례를 개설하고, 팀에 알리고, 대응 단계를 실행해야 합니다.  

AI가 경고 내용을 설명하기만 하고 워크플로를 진행하는 데 도움을 주지 않는다면, 운영 부담은 여전히 상당 부분 남아 있게 됩니다.

에이전트 AI SOC 이 모델은 분석과 실행을 연결하기 때문에 더 타당합니다. 시스템은 구조화된 프로세스의 일부로 원격 측정 데이터를 수집하고, 논리를 적용하고, 워크플로 실행을 지원할 수 있습니다.

스윔레인을 활용한 트리아지 운영화

AI 기반 경고 분류를 운영상의 난관으로 여기는 팀에게 진정한 과제는 위협, 환경, 그리고 그 순간에 이용 가능한 증거를 바탕으로 적절한 대응책을 마련하는 것입니다.

Swimlane은 AI 기반 보안 자동화, 전문가 에이전트, 로우코드 플레이북, 그리고 다양한 도구와 프로세스 전반에 걸친 오케스트레이션을 결합합니다. 이는 최신의 문제 해결 방식이 실시간으로 상황 정보가 추가됨에 따라 조정되는 살아있는 대응 계획처럼 기능해야 하기 때문에 중요합니다.

경고가 보강되고, 상호 연관되고, 평가됨에 따라 시스템은 영향을 받는 자산, 신원, 활동 패턴 및 비즈니스 환경에 대해 학습하는 내용을 바탕으로 로직을 조정할 수 있습니다. 이를 통해 모든 경고를 동일한 고정된 순서로 처리하는 대신, 각 사례에 특화된 분류를 수행할 수 있습니다.

기업 보안 운영 센터(SOC)와 관리형 보안 서비스 제공업체(MSSP)에게 있어 이는 현대적인 문제 해결에 더욱 적합한 모델입니다. 목표는 단순히 반복 가능한 워크플로우를 자동화하는 것이 아닙니다. 목표는 수동 작업량을 줄이면서 일관성과 의사 결정 품질을 향상시키는, 지속적으로 변화하고 적응 가능한 대응 프로세스를 유지하는 것입니다.

“"오탐을 줄이고 경고 품질을 개선하면 보안 팀이 실제 위험을 초래하는 이벤트에 집중할 수 있도록 보장할 수 있습니다."” 

원천 - 사이버보안 및 인프라 보안국(CISA)

AI 기반 경보 분류 시스템을 실시간 대응 계획으로 전환하세요

AI 기반 경고 분류 기능은 단순히 경고를 대기열에 정렬하는 것 이상의 역할을 수행할 때 훨씬 더 큰 가치를 지닙니다. 진정한 이점은 SOC(보안 운영 센터)가 당시의 위협, 환경, 그리고 가용한 자산 정보를 반영하여 대응할 수 있도록 지원하는 데 있습니다.

오탐, 중복 경고 및 불충분한 컨텍스트는 운영 지연을 초래하지만, 더 나은 분류 모델을 통해 분석가에게 도달하기 전에 이러한 마찰을 줄일 수 있습니다.

그래서 변화가 중요한 것입니다.

가장 효과적인 접근 방식은 그 자체로 정적인 자동화가 아닙니다. 증거가 축적되고 상황이 변화함에 따라 지속적으로 적응하는 살아있는 대응 계획입니다.

Swimlane은 SOC 전반에 걸쳐 전문가 에이전트, 로우코드 플레이북 및 오케스트레이션을 결합하여 팀이 수동 작업을 줄이는 동시에 실제 운영 상황에 기반하여 문제 해결 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.

Swimlane이 자동화 및 오케스트레이션을 통해 SOC 팀이 AI 경고 분류를 효율적으로 운영할 수 있도록 지원하는 방법을 알아보세요.

자주 묻는 질문

AI 알림 분류란 무엇인가요?

AI 기반 보안 경고 분류는 AI를 활용하여 수신되는 보안 경고를 평가하는 것입니다. 이를 통해 보안 운영 센터(SOC)는 경고에 대한 맥락을 파악하고, 관련 활동을 식별하고, 중요한 사항에 우선순위를 부여하고, 다음 단계를 안내할 수 있습니다. 따라서 분석가는 일상적인 경고를 분류하는 데 시간을 덜 쓰고, 신뢰할 수 있는 위협을 조사하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.

AI 기반 알림 분류 시스템은 어떻게 오탐을 줄입니까? 

이 시스템은 사용자 원격 측정 데이터를 추가하고, 중복 패턴을 식별하고, 이전 분석가의 결정을 학습하고, 위험하지 않을 가능성이 높은 활동을 우선순위가 높은 큐에서 제외함으로써 오탐을 줄입니다. 이를 통해 SOC는 중요하지 않을 가능성이 높은 경고를 검증하는 데 소요되는 시간을 줄일 수 있습니다.

인공지능이 환자 분류 분야에서 인간 분석가를 대체할 수 있을까요?

인공지능은 강력한 파트너이지만, 인간 분석가는 여전히 필수적입니다. 인공지능은 반복적이고 구조화된 분류 작업을 처리할 수 있지만, 모호한 상황, 고위험 사례 및 심층 조사에는 인간 분석가가 여전히 필요합니다.

Swimlane은 AI 기반 알림 분류를 어떻게 지원합니까? 

Swimlane은 AI 기반 보안 자동화, 에이전트형 AI, 로우코드 플레이북 및 보안 워크플로 전반에 걸친 오케스트레이션을 결합하여 AI 기반 경고 분류를 지원합니다. 이를 통해 팀은 분류 프로세스를 표준화하고 수동 작업을 줄이며 엔터프라이즈 규모의 SOC 운영을 지원할 수 있습니다.