지능형 딥 에이전트를 갖춘 AI SOC

기존 SOAR 플랫폼은 미리 구축된 확정적 플레이북만 실행하며, 자체 규칙 범위를 벗어나는 사례는 추론할 수 없습니다. Swimlane AI SOC는 이러한 확정적 자동화 기능에 새로운 또는 모호한 경고를 처리하는 에이전트형 AI를 결합하여, 사례에 필요한 판단 수준에 따라 각 경고를 확정적 자동화, AI 지원 조사 또는 완전 에이전트형 조사로 자동 라우팅합니다. 보안 팀은 두 개의 플랫폼이 아닌 하나의 플랫폼에서 SOAR의 속도와 AI의 추론 기능을 모두 활용할 수 있습니다.

Swimlane AI SOC는 모든 조사에 대해 수집된 데이터, 적용된 논리, 도출된 결론 등 사람이 읽기 쉬운 추론 과정을 생성하며, 감사 목적으로 내보낼 수 있습니다. 분석가는 AI가 생성한 계획을 실행하기 전에 검토, 수정 또는 재구성할 수 있습니다. 소프트웨어 분석 전문 기업인 사이버 리서치(Cyber Research)는 2026년 AI SOC 테크노스코프 보고서에서 Swimlane을 최고 등급인 "혁신 기업(Innovator)"으로 선정했습니다. 이는 기존 워크플로 엔진에 챗봇을 덧붙이는 방식의 다른 업체들과 달리, Swimlane 플랫폼의 통합 증거 접근 및 성숙한 거버넌스 제어 기능을 높이 평가한 결과입니다.

아닙니다. 스윔레인 AI SOC는 이해하기 쉽고 위험도가 낮은 알림은 자동화 시스템에 맡기고, 사람의 판단이 필요한 알림에만 사람의 검토를 맡깁니다. 한 의료기관 고객사에서는 스윔레인이 하루 약 180건의 사례 중 128건을 자체적으로 처리하고 나머지 36건은 분석가에게 검토를 위해 전달합니다. 덕분에 분석팀은 실제로 사람의 판단이 필요한 업무에 집중할 수 있습니다. 분석가는 AI의 모든 결정에 대해 수정, 일시 중지, 거부 또는 상위 부서로 이관할 권한을 유지합니다.

네. 스윔레인 AI SOC는 조직이 자동화에 이미 맡긴 경우가 아니면 상태 변경 작업을 수행하기 전에 명시적인 사람의 승인을 요구하며, 분석가는 조사 과정 중 언제든지 AI 권장 사항을 일시 중지하거나 거부하거나 되돌릴 수 있습니다. 히어로 AI는 확신이 서지 않을 경우 추측하는 대신 담당자에게 문제를 이관하며, 최종 상태뿐만 아니라 조사 과정의 모든 단계를 기록하여 검토할 수 있도록 합니다.

제대로 구축된 AI SOC는 새로운 비용을 추가하는 것이 아니라 오히려 비용을 절감합니다. 스윔레인의 지능형 자동화 라우팅은 각 경고를 가장 효율적인 경로로 전송합니다. 즉, 명확하게 이해되는 경고에는 확정적 자동화를, 모호한 경고에는 AI 지원을, 그리고 정말 필요한 경고에만 완전한 에이전트 기반 조사를 적용합니다. 스윔레인을 이용하는 한 의료 고객사는 하루에 약 180건의 위협을 조사하면서, 가장 복잡한 10%의 워크로드에만 에이전트 기반 AI를 적용함으로써 조사 비용을 90% 절감했습니다.

스윔레인은 모든 경고를 모델로 처리하지 않습니다. 많은 AI SOC 플랫폼은 모든 사례에 대해 모델 기반 처리에 의존하는데, 이는 규모가 커질수록 비용이 많이 듭니다. 스윔레인은 단일 관리 플랫폼에서 결정론적 자동화와 에이전트형 AI를 결합하여 경고별로 실제로 필요한 처리 방식을 결정합니다. 소프트웨어 분석 전문 기업 사이버 리서치의 2026 AI SOC 테크노스코프 보고서에서도 스윔레인을 "혁신 기업"으로 선정했는데, 이는 기존 툴 위에 챗봇 인터페이스를 얹은 방식이 아니라, 실제 운영 환경에서 사용 가능한 AI 추론과 안정적인 실행을 결합했기 때문입니다. MSSP(관리형 보안 서비스 제공업체)인 빅트릭스에서 히어로 AI의 조사 결과는 당시 인간 분석가의 판단과 100%만큼 일치했습니다.

네. 2026년 6월, 스윔레인은 히어로 AI와 스윔레인 인텔리전스를 포함한 스윔레인 터빈 에이전트형 AI 플랫폼에 대해 FedRAMP High 인증을 획득한 최초의 AI SOC 제공업체가 되었습니다. 이 인증을 통해 연방 기관은 가장 민감한 비기밀 워크로드에 스윔레인을 배포할 수 있으며, 기존 정부 고객은 첫 해에 240%의 투자 수익률(ROI)을 달성했다고 보고했습니다.

Swimlane AI SOC의 노코드 자동화 스튜디오와 사전 구축된 통합 라이브러리는 맞춤형 엔지니어링 프로젝트 없이도 팀이 즉시 운영을 시작할 수 있도록 설계되었습니다. 한 Swimlane 고객은 5개월 만에 1단계 분류 자동화 건수를 0%에서 100%로 늘렸습니다. 또 다른 고객은 3주 만에 1년 치 SOAR 자동화를 대체했습니다. 데이터 수집 에이전트는 새로운 데이터 소스를 즉시 연결하므로 팀은 가치를 실현하기 전에 통합을 구축하거나 유지 관리할 필요가 없습니다.

Swimlane AI SOC를 사용하면 고객은 각 Hero AI 에이전트에 대해 특정 AWS Bedrock 모델을 선택할 수 있을 뿐만 아니라 Anthropic 및 일부 Bedrock 모델에 대한 BYOM(Bring Your Own Model) 지원도 받을 수 있으므로 팀이 단일 모델이나 공급업체에 종속되는 대신 당면한 작업에 맞춰 비용, 성능 및 가용성을 조정할 수 있습니다.

직접 확인해 보시겠습니까? 위에서 데모를 요청하시면 Swimlane이 귀사 환경의 알림 발생 빈도 및 비용 프로필을 사용하여 실제 알림을 처음부터 끝까지 조사하는 AI SOC를 시연해 드립니다.