AI 에이전트와 에이전트형 AI의 차이점은 무엇일까요?

AI 에이전트와 에이전트형 AI의 차이점은 무엇일까요?

AI와 자동화는 이미 대부분의 SOC에 도입되었지만, 조사 과정은 여전히 익숙한 지점에서 정체되고 있습니다. 경고는 더 빠르게 상세해지고, 요약은 더 깔끔해지며, 맥락 파악도 더 쉬워졌지만, 사건은 여전히 누군가가 다음 단계를 결정하고, 진행시키거나, 여러 도구에 걸쳐 정보를 연결하기를 기다리고 있습니다.

이러한 차이는 AI 에이전트와 에이전트형 AI를 동일시하는 데서 비롯됩니다. AI 에이전트는 정의된 입력에 따라 특정 작업을 수행하는 작업 중심 시스템으로, 정보 보강, 요약, 위협 인텔리전스 점검 또는 데이터 검색과 같은 작업을 처리합니다. 에이전트형 AI는 AI가 더 큰 목표를 향해 여러 작업을 계획, 순서화 및 조정하는 보다 광범위한 운영 방식입니다. AI 에이전트는 각 단계에서 작업 방식을 개선합니다. 에이전트형 AI는 다른 문제를 해결합니다. 초기 분류, 사례 생성, 에스컬레이션, 대응 및 보고에 이르는 모든 단계를 연결하여 각 단계마다 조사가 중단되지 않고 지속될 수 있도록 합니다.

CISO, SOC 책임자, 그리고 MSSP 운영자에게 있어 핵심적인 차이점은 실행 방식에 있습니다. 이들은 실제 조사 진행 방식에 맞춰 AI가 활용되기를 원합니다. 스윔레인은 이러한 접근 방식을 반영하여 특정 작업에 특화된 전문가 에이전트, 체계적인 사례 관리를 위한 심층 에이전트, 거버넌스를 위한 로우코드 플레이북, 그리고 연결된 보안 도구 전반에 걸친 오케스트레이션을 결합합니다. 이를 통해 AI 에이전트와 에이전트 기반 AI의 차이점을 처음부터 명확하게 구분할 수 있습니다. 전자는 특정 작업을 개선하는 반면, 후자는 제어 및 가시성을 확보하면서 전반적인 보안 프로세스를 원활하게 진행합니다.

AI 에이전트란 무엇인가요?

AI 에이전트는 목표, 입력 및 일련의 지침에 따라 정의된 작업을 수행합니다. 보안 운영에서 AI 에이전트는 경고 세부 정보를 분석하고, 원격 측정 데이터를 검색하고, 사례 요약을 생성하고, 활동을 분류하고, 위협 인텔리전스를 확인하고, 다음 조치를 권장할 수 있습니다. AI 에이전트는 작업 범위가 명확하고 통제되며 운영 순서와 연계될 때 가장 효과적으로 작동합니다. 

SOC 환경에서 AI 에이전트는 경고를 검토하고 SIEM, EDR, ID 플랫폼 또는 위협 인텔리전스 소스에서 관련 컨텍스트를 수집할 수 있습니다. 다른 에이전트는 분석가를 위해 경고 기록을 요약할 수 있습니다. 또 다른 에이전트는 관찰된 활동을 알려진 프레임워크에 매핑하거나 유사한 사례가 이전에 발생했는지 여부를 식별할 수 있습니다. 

Swimlane은 특수 방식을 통해 AI 에이전트를 배포합니다. 전문 에이전트 조사 및 대응 라이프사이클 전반에 걸쳐 집중적인 보안 작업을 수행하는 전문가 에이전트입니다. 전문가 에이전트는 SOC 팀이 정의한 운영 범위 내에서 작동하면서 증거 보강, 증거 수집, 사건 업데이트, 요약 또는 라우팅 로직을 지원할 수 있습니다. 

딥 에이전트는 SOC에서 이미 사용 중인 워크플로 내에서 여러 전문가 에이전트를 통합 관리하여 단순한 작업 실행을 넘어 부가가치를 창출합니다. 분석가가 여전히 수동으로 해석, 순서 지정 및 라우팅해야 하는 개별 AI 출력물을 생성하는 대신, 딥 에이전트는 사례 정보와 의사 결정 흐름을 보강, 검토, 에스컬레이션, 대응 및 보고 전반에 걸쳐 연결 상태로 유지합니다.

Expert Agents는 특정 보안 작업에 집중하고, Deep Agents는 이러한 작업을 SOC의 도구, 승인 경로 및 운영 요구 사항에 맞춰 조정합니다. 모든 SOC의 운영 방식이 다르기 때문에 Swimlane의 Deep Agents는 승인된 기술 자료 문서의 지침을 따르는 반면, Expert Agents는 SOC의 도구, 워크플로, 승인 경로 및 운영 요구 사항 내에서 작동합니다. 

딥 에이전트와 익스퍼트 에이전트를 결합함으로써 로우코드 플레이북, SOC 팀은 요구 사항 변경에 따라 AI 기반 프로세스를 설계, 관리 및 조정할 수 있습니다. AI 출력은 승인된 프로세스, 필수 승인, 감사 추적 및 각 조사의 진행 방식을 결정하는 운영 규칙과 연동됩니다.

에이전트형 AI란 무엇인가요?

보안 운영에서 에이전트형 AI는 사례 전반에 걸쳐 여러 조치를 연결하고 위험 신호, 자산 중요도, 사용자 활동, 경고 기록 및 필요한 승인을 기반으로 다음 단계를 변경합니다. 분석가는 중요한 결정을 계속 내릴 수 있지만 워크플로는 더 이상 모든 단계에서 수동으로 인수인계할 필요가 없습니다. 

에이전트형 AI는 움직이는 운영 시퀀스 전반에 걸쳐 흐름을 유지하므로 프로세스 간에 조사가 중단되지 않습니다. 

Swimlane은 AI 기반 프로세스 실행, 로우코드 플레이북, 연결된 보안 도구 전반에 걸친 오케스트레이션을 통해 SOC 운영에 에이전트형 AI를 활용합니다. SOC 팀은 경고가 분류, 조사, 에스컬레이션 및 대응을 거치는 방식을 정의하고, 프로세스 변경에 따라 해당 워크플로를 조정할 수 있습니다. 

관리형 자동화를 통해 보안 팀은 제어권을 유지할 수 있습니다. 리더는 어떤 작업이 자동으로 실행되고, 어떤 작업에 분석가 검토가 필요하며, 승인이 필요한지 정의할 수 있습니다. 또한 Swimlane은 사례 프레임워크, 타임라인 및 감사 준비 기록을 유지하여 팀이 발생한 상황, 변경 사항 및 취해진 조치를 명확하게 파악할 수 있도록 지원합니다. 

조정, 제어 및 가시성의 결합은 SOC 팀을 단순한 자동화 수준을 넘어 한 단계 끌어올립니다. 스윔레인의 에이전트 기반 AI 접근 방식은 개별 작업 속도 향상에만 그치지 않고, 연결된 컨텍스트, 일관된 논리 및 명확한 책임 소재를 통해 조사가 지속적으로 진행되도록 지원합니다. 

AI 에이전트와 에이전트형 AI 비교

비교 영역	AI 에이전트	에이전트형 AI
주요 역할	특정 작업을 완료하세요	여러 단계를 거치는 작업을 조정합니다
범위	협소하고 작업 중심적인	보다 광범위하고 워크플로 기반
의사결정	할당된 작업에 한정됨	정의된 가이드라인 내에서 상황 인식
SOC 예시	위협 인텔리전스를 활용하여 경고를 더욱 풍부하게 만드세요.	경보를 분류, 사례 생성, 에스컬레이션 및 대응 단계로 진행합니다.
인간의 역할	결과를 검토하고 다음 단계를 결정하세요	위험도가 높은 조치를 감독, 검증 및 승인합니다.
운영 가치	개별 단계에서 수작업을 줄여줍니다.	조사 과정 전반에 걸쳐 연속성을 향상시킵니다.

SOC에서 에이전트형 AI와 AI 에이전트의 차이가 중요한 이유는 무엇일까요?

AI 에이전트는 정의된 작업에서 수작업을 줄여 프로세스 속도를 높입니다. 에이전트형 AI는 조사 및 대응 주기 전반에 걸쳐 이러한 작업을 연결하여 연속성을 유지합니다. 

많은 SOC 팀이 이미 자동화를 활용하고 있습니다. 강화, 라우팅, 티켓 생성이나 알림과 같은 기본적인 기능은 예외일 수 있습니다. 진정한 과제는 시스템이 변화하는 위험 및 위협 인텔리전스에 적응해야 할 때 시작됩니다. 중요 자산과 관련된 활동은 더 빠른 에스컬레이션이 필요할 수 있는 반면, 알려진 오탐은 문서화된 종결 처리만으로 충분할 수 있습니다. 위험한 사용자 행동은 신원 확인이 필요할 수 있으며, 확인된 악의적인 활동은 엔드포인트 또는 네트워크 제어를 통해 차단해야 할 수 있습니다. 

에이전트형 AI는 보안 팀이 설정한 범위 내에서 이러한 의사 결정을 지원합니다. 분석가가 매 단계마다 맥락을 재구성할 필요 없이, 사건이 진행됨에 따라 원격 측정 데이터와 사건 상태를 지속적으로 전달합니다. 이를 통해 반복 작업을 줄이고, 인수인계를 개선하며, 조사 과정을 더욱 일관성 있게 진행할 수 있습니다. 

SOC 책임자에게 있어 AI 에이전트와 에이전트형 AI의 구분은 도구 평가, 운영 절차 설계, 개선 측정 방식에 영향을 미칩니다. 

• 보다 명확한 자동화 전략: 스윔레인을 통해 팀은 전문가 에이전트를 사용하여 데이터 보강, 요약 및 사례 업데이트와 같은 특정 작업을 수행하고, 심층 에이전트를 사용하여 순서 지정 및 감독이 필요한 광범위한 프로세스를 조정할 수 있습니다.   
• 더 나은 에스컬레이션 설계: 스윔레인 경로는 자산 중요도, 사용자 위험, 심각도, 필요한 승인 및 SOC에서 정의한 운영 규칙을 기반으로 케이스를 처리합니다.   
• 프로세스 일관성 강화: 로우코드 플레이북은 분석가, 교대 근무자 및 팀 전체에 걸쳐 승인된 단계를 표준화하는 데 도움이 되면서도 요구 사항이 변경됨에 따라 팀이 프로세스를 조정할 수 있도록 합니다.   
• 사건 가시성 향상: 스윔레인은 조치, 결정, 승인, 일정 및 사례 기록을 연결하여 리더가 발생한 상황과 검토가 필요한 사항을 더 명확하게 파악할 수 있도록 합니다.   
• 보다 실용적인 측정 방법: 스윔레인은 리더들이 단순히 작업 완료 속도가 아닌 사례 진행, 인수인계 품질, 분석가 업무량, 응답 일관성 및 프로세스 병목 현상을 통해 AI의 영향을 명확하게 평가할 수 있도록 해줍니다. 

SOC(보안 운영 센터)의 성과는 개별 작업 실행이 더 큰 운영 모델과 연결될 때 향상됩니다. AI 에이전트는 집중적인 작업을 가속화하고, 에이전트형 AI는 그 작업을 조정되고 관리되는 행동으로 전환합니다.

SOC 워크플로우에서 AI 에이전트 및 에이전트형 AI의 실제 사례

AI 에이전트와 에이전트형 AI를 가장 쉽게 이해하는 방법은 SOC 업무에서 각각이 어떻게 활용되는지 살펴보는 것입니다. 

경고 강화

AI 에이전트는 위협 인텔리전스, 자산 세부 정보, 사용자 활동 및 관련 이벤트를 수집하여 문제 분류 속도를 높일 수 있습니다. 진정한 변화는 이러한 분석 결과를 바탕으로 다음 단계를 결정하는 데 있습니다. 즉, 수동 검토를 기다리지 않고 위험도를 기반으로 사건을 종결, 에스컬레이션 또는 심층 조사로 진행할지 여부를 결정할 수 있습니다. 이를 통해 기본적인 세부 정보를 수집하는 데 소요되는 시간을 줄이고 분석가는 경고에 조치가 필요한지 여부를 판단하는 데 집중할 수 있습니다.  

피싱 조사 

피싱 사례를 통해 이러한 차이가 더욱 중요해지는 지점을 알 수 있습니다. AI 에이전트는 이메일을 요약하고, 단서를 추출하고, 발신자 평판을 확인할 수 있지만, 이는 문제의 첫 부분만 해결할 뿐입니다. 보안 운영 센터(SOC)는 여전히 누가 메시지를 받았는지, 클릭했는지, 유사한 이메일이 다른 수신함에 도달했는지, 그리고 어떤 조치에 승인이 필요한지 파악해야 합니다.

에이전트형 AI는 이메일 분석부터 사서함 검색, 사용자 영향 검토, 사례 생성, 승인 추적, 메시지 삭제와 같은 허용된 대응 조치에 이르기까지 전체 프로세스를 안내할 수 있습니다. 이를 통해 피싱 조사가 단절된 수동 검사의 연속으로 전락하는 것을 방지할 수 있습니다. 분석가는 각 단계를 일일이 추적하는 대신, 연결된 조사 경로를 검토하고 올바른 조치를 검증하는 데 집중할 수 있습니다.

최종점 조사

AI 에이전트는 프로세스 활동, 장치 원격 측정 데이터, 의심스러운 동작과 같은 엔드포인트 증거의 1차 계층을 찾아낼 수 있습니다. 그런 다음 에이전트형 AI는 이러한 증거를 신원 활동, 관련 경고 및 승인된 격리 규칙과 연결하여 사건을 종합적으로 분석합니다. 이를 통해 분석가는 별도의 도구에서 조사를 다시 시작할 필요 없이 대응 단계로 넘어갈 수 있습니다.

사건 진행 상황 및 감사 준비 

AI 에이전트는 조사 활동에 대한 구조화된 요약을 생성하고 사건 진행 과정에서 주요 결과를 기록할 수 있습니다. 에이전트형 AI는 기록을 실시간으로 업데이트하여 분석가가 나중에 사건을 재구성할 필요 없이 조치, 결정 및 타임라인이 완벽하고 감사 준비가 된 상태로 유지되도록 합니다. 보고는 사건 종료 후 수행하는 작업이 아니라 조사 전반에 걸쳐 최신 상태를 유지하는 작업으로 전환됩니다.

이러한 사례들은 작업 수준의 지능과 워크플로 수준의 조정이 왜 함께 작동해야 하는지를 보여줍니다. SOC 성능 모든 행동이 정보를 제공하고 불확실성을 줄이며 사건 해결에 한 걸음 더 다가갈 수 있도록 할 때 개선됩니다.

Swimlane은 AI 에이전트와 에이전트형 AI를 SOC 실행에 어떻게 연결하는가?

스윔레인 터빈은 AI 에이전트와 에이전트형 AI를 운영 모델에 통합합니다. 전문가 에이전트는 데이터 보강, 경고 분석, 사례 요약, 라우팅 지원 및 증거 수집과 같은 특정 작업을 처리합니다. 심층 에이전트는 이러한 작업을 전체 파이프라인에 걸쳐 조정하여 수동 조정을 최소화하면서 사례가 초기 분류에서 조사, 대응 및 보고로 진행될 수 있도록 합니다. 

이 플랫폼은 AI 기반 실행, 로우코드 플레이북, 연결된 보안 도구 전반에 걸친 오케스트레이션을 결합합니다. 전문가 에이전트는 SIEM, EDR, ID 또는 위협 인텔리전스 시스템에서 백그라운드 원격 측정 데이터를 수집할 수 있습니다. 에이전트 기반 AI는 수집된 컨텍스트 정보를 바탕으로 분석가 검토, 에스컬레이션, 격리 또는 문서화 등 다음 단계로 대응합니다. 

대규모 SOC 및 MSSP에서는 경고량, 교대 근무 인수인계, 도구의 확산, 승인 절차 등으로 인해 숙련된 팀의 업무 속도가 느려질 수 있으므로 이러한 균형이 중요합니다. 스윔레인은 보안 팀이 업무 진행 방식을 정의하고, 요구 사항 변경에 따라 워크플로를 조정하며, 분석가가 판단이 필요한 결정에 집중할 수 있도록 지원합니다. 

업무, 의사 결정, 일정 및 결과가 서로 연결될 때, 리더는 병목 현상, 업무량 패턴 및 프로세스 일관성에 대한 더 명확한 가시성을 확보할 수 있습니다.

AI 에이전트와 에이전트 기반 AI를 평가하는 SOC 팀을 위한 핵심 요약

AI 에이전트와 에이전트형 AI는 SOC 자동화 과제의 서로 다른 부분을 해결합니다. AI 에이전트는 분석가의 작업 속도를 늦추는 특정 작업을 완료합니다. 에이전트형 AI는 이러한 작업들을 연결하여 조사 및 대응 조치가 중단 없이 진행되도록 합니다. 

보안팀은 성숙해짐에 따라 두 가지 역량 모두를 필요로 합니다. AI 에이전트는 데이터 보강, 요약, 증거 수집 및 사건 업데이트와 같은 특정 작업을 수행합니다. 에이전트 기반 AI는 SOC(보안 운영 센터)에 분류, 조사, 대응 및 보고를 위한 보다 일관된 운영 모델을 제공합니다. 

Swimlane의 접근 방식은 이러한 운영상의 필요성을 반영합니다. 에이전트 기반 AI, 로우코드 플레이북, 그리고 다양한 도구에 걸친 오케스트레이션을 결합함으로써, 스윔레인 터빈 이를 통해 SOC 팀은 개별적인 자동화를 넘어 기업 규모의 통합 보안 운영을 구축할 수 있습니다. SOC 자동화 예약하기 방법을 알아보려면 단계별 안내를 참조하세요.  

자주 묻는 질문 

AI 에이전트와 에이전트형 AI의 주요 차이점은 무엇인가요?

AI 에이전트는 데이터 보강, 요약 또는 데이터 검색과 같은 특정 작업을 수행합니다. 에이전트형 AI는 더 넓은 워크플로에 걸쳐 여러 작업을 조정합니다. 보안 운영 센터(SOC)에서 AI 에이전트는 단계를 더 빠르게 완료하도록 지원하며, 에이전트형 AI는 전체 사건 처리를 진전시키는 데 도움을 줍니다.

에이전트 기반 AI는 AI SOC에 어떻게 도움이 될까요?

에이전트 기반 AI는 데이터 보강, 상관관계 분석, 사례 관리, 에스컬레이션 및 대응 조치를 연결하여 AI 기반 SOC를 지원합니다. 이 시스템은 분석가가 수동으로 데이터를 재구성하는 대신 조사 및 조사 결과를 지속적으로 진행시켜 일관성을 향상시키고 운영상의 마찰을 줄입니다.

Swimlane은 SOC 팀을 위한 에이전트형 AI에서 어떤 역할을 할까요?

Swimlane Turbine은 에이전트 기반 AI, 로우코드 플레이북 및 오케스트레이션을 활용하여 SOC 팀이 보안 운영을 자동화하고 조정할 수 있도록 지원합니다. 이 플랫폼은 일상적인 작업을 실행하고, 도구를 연결하며, 관리형 자동화를 통해 케이스 진행 속도를 높이는 데 도움을 줍니다.

SOC 팀은 왜 AI 에이전트와 에이전트 기반 AI가 모두 필요할까요?

AI 에이전트는 특정 작업을 처리하고, 에이전트형 AI는 더 큰 프로세스를 조정합니다. SOC 팀은 지연을 줄이기 위해 작업 실행과 워크플로 연속성이 필요합니다. 가장 효과적인 접근 방식은 명확한 거버넌스 하에 이 두 가지를 결합하는 것입니다.