AI 보안 아키텍처: AI 기능부터 실제 현장에서의 보안 플랫폼까지

1. 보안 산업을 재편하는 AI

인공지능(AI)은 사이버 보안 업계의 기술 아키텍처와 운영 패러다임을 재편하는 데 박차를 가하고 있습니다. 트랜스포머 모델(2017)부터 ChatGPT의 지식 표현 혁명(2018~2024), 강화 학습과 하이브리드 전문가 모델을 통한 비용 혁신(2025)에 이르기까지 보안 분야에서의 AI 적용은 탐색 단계에서 규모 착륙 단계로 나아가고 있습니다.

빅 모델 기반 보안의 핵심 가치는 뛰어난 언어/의미 이해, 방대한 지식의 임베딩 및 검색, 텍스트 생성 및 추론, 작업 계획 및 도구 사용과 같은 '새로운 기능'에 있습니다. 이러한 기능은 취약점 마이닝, 코드 감사, 위협 탐지부터 ID 보안, 데이터 거버넌스 및 기타 주요 측면에 이르기까지 보안 분야의 핵심 문제점에 직접적으로 대응하며, AI는 '획기적인' 발전을 이루고 있습니다.

그러나 보안과 AI의 결합이 곧바로 성공하는 것은 아닙니다. 일부 시나리오에서 높은 효과(경보 조사 및 판단 정확도 95%, 오경보 정정 99%, 탐지 정확도 96.6%-98%)가 입증되었지만, 기업 보안 투자 아키텍처는 사후 대응에서 사전 위험 관리로, 파편화된 도구에서 AI 네이티브 애플리케이션 플랫폼으로, 전문가 의존에서 인간과 기계가 협업하는 지능적 운영으로 근본적인 전환이 필요합니다.

이 백서에서는 기회, 도전, 아키텍처 설계, 착륙 경로의 네 가지 차원에서 미래 지향적인 [...]을 체계적으로 정교화합니다.AI 보안아키텍처 개념을 이해하고 보안 의사 결정권자에게 미래 지향적인 전략적 지침을 제공합니다.

2. AI 보안기회와 도전 과제

2.1 기회: AI가 보안 업무에 가져오는 패러다임의 변화

(1) 탐지 대응 능력의 배가

보안의 IPDR 주기(식별-보호-탐지-대응)는 AI를 통해 질적으로 한 단계 도약합니다. 더 큰 모델은 더 많은 데이터를 처리하고 더 짧은 시간에 더 많은 위험에 대응할 수 있습니다:

• 위협 식별 차원 확장: 알려진 특징을 식별할 수 있을 뿐만 아니라 시맨틱 이해를 통해 새로운 유형의 공격 의도를 발견할 수도 있습니다. 예를 들어 피싱 위협 탐지에서 이 모델은 URL 특징을 식별할 뿐만 아니라 이메일 콘텐츠의 시맨틱을 이해하고 소셜 워커의 의도를 파악합니다.

• 탐지 정확도 돌파실제 배포.안전 운영의 위대한 모델경보 조사 및 판단 정확도는 95%, 오경보 정정 정확도는 99%, 웹 위협 탐지 정확도는 98%, 피싱 위협 탐지를 위해 2400개 이상의 피싱 이메일이 고유하게 보고되고, 대응 공격 탐지율은 95%를 달성했습니다.

• 운영 효율성 두 배 향상2 명 + 보안 운영 빅 모델 ≈ 25 명 + 기존 보안 운영 플랫폼으로 보안 팀의 에너지를 직접 방출합니다. 동시에 경보 분류, 상관 관계 및 근본 원인 마이닝을 밀리초 내에 완료할 수 있습니다.

(2) 보안 운영 아키텍처의 근본적인 변화

규칙, 전문 지식, 인간의 판단에 의존하는 기존의 '인간 기반' 보안 운영 모델은 'AI 기반, 인간 감독' 모델로 진화하고 있습니다:

• 도구 세트에서 인텔리전스 네트워크까지단일 툴이 자체적인 작업을 수행하고 정보 흐름이 파편화됩니다. 미래의 보안 아키텍처는 다중 모델/지능 시너지를 기반으로 하며 데이터 표준화, 모델 오케스트레이션, 도구 통합과 같은 메커니즘을 통해 함께 작동하여 완전한 비즈니스 흐름을 완성하는 에코시스템이 형성됩니다.

• 사후 대응형 거버넌스에서 사전 예방형 거버넌스로대형 모델은 위협 헌팅, 이상 징후 탐지, 상관관계 분석, 폐기 추천, 자동 차단까지 자율적으로 수행할 수 있으며, 보안 담당자는 '소방수'에서 '운영 감독자'로 변신합니다.

• 사후에서 사전으로기업의 과거 보안 투자는 EDR, IPS, IDS, SIEM 및 기타 사후 탐지 및 대응 도구에 집중되어 있어 그 효과가 제한적이었습니다. AI 역량 강화를 통해 자산 식별, 취약성 관리, 권한 관리, 노출 관리 및 기타 사전 위험 관리 링크는 전례 없는 효과를 얻었습니다.

(3) 수직적 보안 시나리오에서 혁신의 여지

빅 모델의 네 가지 핵심 기능과 특정 보안 시나리오 간의 적합성은 일련의 혁신적인 애플리케이션을 탄생시켰습니다:

2.2 과제: AI+보안이 현장에서 겪는 주요 병목 현상

밝은 전망에도 불구하고 '보안 + AI' 랜딩의 현실은 여전히 많은 도전에 직면해 있습니다. 실제 전투에서 대다수의 공급업체는 사용자가 그 효과를 실제로 크게 개선하지 못했으며, 그 이유는 다음과 같은 범주로 요약할 수 있습니다:

(1) 조직 및 역량 강화 과제

용량 임계값 문제빅 모델은 보안 실무자의 지식 구조에 새로운 요구 사항을 제시합니다. 기존의 보안 실무자는 프롬프트 엔지니어링, RAG, 미세 조정 및 기타 AI 작동 방식에 익숙하지 않을 수 있으므로 빠른 시작이 어려울 수 있습니다.

분업의 재구성빅 모델이 추가되면 기존 보안 운영팀, 운영팀, 개발자는 어떻게 과학적으로 구성될까요? AI 전문가가 필요한가요? 보안 설계자, AI 엔지니어, 운영 직원의 새로운 기능적 경계를 어떻게 정의할 것인가? 이러한 조직적 질문에 대한 명확한 답은 없습니다.

(2) 기술 아키텍처의 개방성 문제

모델링된 굴뚝여러 보안 모델이 독립적으로 구축되어 투자 중복, 복잡한 데이터 인터페이스, 학습 피드백 공유의 어려움으로 이어집니다. 통합된 대규모 모델 기반, 표준화된 데이터 인터페이스, 개방형 모델 오케스트레이션 메커니즘이 필요합니다.

산술적 적합성 딜레마현지화된 산술, 프라이빗 배포, 에지 추론 등과 같은 다양한 산술 형식에 유연하게 적응하면서 향후 더욱 강력한 모델의 동적 반복에 대처해야 합니다. 퍼블릭 클라우드 API에만 의존하는 솔루션은 가용성 및 비용 위험이 있습니다.

계속 진화하는 모델2025년 이후에도 기본 모델은 계속 반복될 것입니다(예: DeepSeek R1의 추론 기능, 새로운 아키텍처의 등장 등). 보안 아키텍처는 새로운 모델에 빠르게 적응하고 성능 배당을 계속 누릴 수 있는 능력을 갖춰야 합니다.

(3) 비즈니스 적응의 깊이

지식 코딩은 어렵습니다대규모 모델에서 '비즈니스를 알고, 시나리오를 알고, 고객을 아는 것'은 쉽지 않습니다. 보안 지식, 기업 보안 규범, 업계 특수성을 RAG, 미세 조정, 조정 등과 같은 복잡한 프로젝트를 통해 단계별로 인코딩해야 하며 작업량도 엄청납니다.

까다로운 데이터 품질모델 효과성은 고품질 라벨링 데이터, 피드백 데이터, 운영 데이터에 의존합니다. 데이터 부족, 라벨링 비용, 개인정보 보호 및 기타 현실적인 문제로 인해 신속한 구현에 제약이 있습니다.

(4) 사용자 투자 아키텍처의 변화

기존의 보안 구축에서는 기업 투자에 심각한 불균형이 존재하는데, 사후 탐지 및 대응(SOC, XDR, EDR 등)에 많은 비용이 투자되고 사전 위험 관리(취약성 관리, 권한 관리, 자산 식별)에 대한 투자는 부족합니다. 그러나 과거 데이터에 따르면 사후 투자의 효과는 거의 포화 상태에 이르렀고 기업은 여전히 빈번하게 침해당하고 있습니다.

왼쪽으로의 전환을 위한 투자의 필요성미래의 보안 아키텍처는 사용자가 자산 관리, 취약성 관리, 권한 거버넌스, 노출 관리 및 기타 측면에 중점을 두고 사후 대응에서 사전 대응으로 점진적으로 투자를 전환하도록 유도해야 합니다. 이는 기술적인 문제일 뿐만 아니라 사용자 인식과 예산 배분의 근본적인 변화이기도 합니다.

3. 미래를 대비한 보안 아키텍처 인사이트

3.1 보안 아키텍처 발전의 6가지 트렌드

트렌드 1: AI로 인해 IPDR 주기가 기하급수적으로 빨라짐

AI는 보안 식별, 보호, 탐지 및 대응 주기의 반복을 가속화할 것입니다. 다양한 보안 구성 요소가 점차 AI 인텔리전스에 표준화된 인터페이스를 개방하여 보안 문제의 해결을 가속화할 것입니다.

구체적인 표현:

• 노출 위험 식별(I)자산 검색, 취약점 식별, 권한 평가를 위한 빅 모델은 다차원 데이터 상관관계를 통해 식별 정확도와 범위를 획기적으로 개선합니다.

• 능동 보호(P)노출 위험에 따라 자동으로 보호 규칙을 생성하고 액세스 제어를 구성하여 '동적 방어'를 달성합니다.

• 위협 탐지(D)빅 모델: 96%-98%의 정확도로 실시간 위협 탐지를 위해 멀티 소스 데이터(네트워크 트래픽, 터미널 로그, 비즈니스 액세스)를 융합합니다.

• 자동 응답(R)위협이 감지되면 시스템은 차단, 격리, 알림 등의 대응 도구를 자동으로 호출하는 동시에 근본 원인 채굴을 시작합니다.

트렌드 2: 보안 운영이 AI 패러다임으로 전환되고, 다중 인텔리전스가 운영 아키텍처 현대화를 앞당깁니다.

기존 운영 아키텍처에서 AI 네이티브 운영 아키텍처로의 진화:

기존 아키텍처에서는 보안 플랫폼(SIEM, SOC, 상황 인식), 다양한 보안 구성 요소(IDS, IPS, EDR, NAC 등)가 서로 독립적이며 선형적인 데이터 흐름, 고정된 처리 규칙, 전문가의 수동 판단에 의존하는 운영 방식이 강했습니다.

여러 버티컬 분야의 AI 네이티브 아키텍처보안의 빅 모델/인텔리전스(예: 위협 탐지 인텔리전스, ID안전 노드또한 보안 담당자는 표준화된 인터페이스(예: 데이터 보안 인텔리전스)를 통해 함께 작업할 수 있으며, 모델은 독립적으로 여러 도구를 호출하고 여러 차례 상호 작용하며 점진적으로 최적의 의사 결정에 접근할 수 있습니다. 보안 담당자는 '일선 운영자'에서 '설계자 및 감독자'로 업그레이드됩니다.

핵심 변경 사항'수집 → 저장 → 표시 → 수동 분석'의 수동적인 데이터 처리 흐름에서 '수집 → 거버넌스 → 모델 추론 → 자동 의사 결정 → 수동 감독'의 능동적인 처리 흐름으로 전환합니다.

트렌드 3: 보안 구성 요소와 표준화된 인터페이스를 AI 인텔리전스 워크플로에 통합하는 가속화

보안 업계는 일관성 없는 인터페이스, 데이터 공유가 어렵고 정책에 대한 협업이 어려운 방화벽, IPS, IDS, EDR, NDR, SIEM, 유출 스윕, 자산 관리 및 기타 툴체인과 같은 구성 요소의 파편화로 인해 역사적으로 어려움을 겪어 왔습니다.

AI 기반 아키텍처 최적화는 이러한 구성 요소의 표준화 및 모듈화를 향한 진화를 주도합니다:

• 인터페이스 표준화취약성 관리, 자산 관리, 권한 관리 및 기타 모듈은 대규모 모델에서 직접 호출을 지원하는 표준 데이터 인터페이스 및 API를 제공합니다.

• 경량 임베딩실시간 요구 사항이 높은 일부 소규모 파라메트릭 정량적 모델은 방화벽, 단말기 등의 구성 요소에 직접 내장되어 엣지 추론을 달성합니다.

• 중앙 스케줄링복잡한 의사 결정은 중앙 AI 플랫폼이 내리고, 도구 호출을 통해 구성 요소와 통신하여 루프를 닫습니다.

트렌드 4: 보안 인력 기능의 근본적인 변화

이는 조직 관리 차원에서도 중대한 변화입니다.

(과거에)보안 담당자는 주로 경보 감사, 로그 보기, 규칙 작성, 이벤트 대응 및 기타 운영 업무에 종사하며 업무량이 많고 반복적이며 전문적인 요구 사항이 낮습니다.

보류 중보안 담당자의 업무가 혁신적으로 변화합니다:

• 건축 설계보안 매크로 모델, 인텔리전스의 아키텍처를 설계하고 데이터 흐름과 의사 결정 로직을 정의합니다.

• 지식 인코딩기업 보안 사양, 비즈니스 지식을 RAG를 통해 모델에 인코딩하고 미세 조정합니다.

• 지능형 운영(종교)보안 인텔리전스를 구축 및 운영하고, 워크플로를 정의하고, 매개변수를 조정하고, 예외를 처리하세요.

• 결과 감독건전성 및 드리프트에 대한 AI 결정을 모니터링하고 적시에 개입합니다.

즉, 보안팀은 다양한 배경(예: AI 엔지니어, 데이터 과학자)을 가진 인재를 채용해야 하며 기존 인력의 인식과 기술을 대폭 업그레이드해야 합니다.

트렌드 5: 컴퓨팅과 스마트 컴퓨팅 리소스의 융합

기존의 보안 인프라 계층은 주로 저장, 쿼리, 집계를 위한 컴퓨팅(CPU) 리소스였지만, AI 시대에는 대규모 모델 추론을 위한 스마트 컴퓨팅(GPU/NPU) 리소스 풀이 추가되어야 합니다.

통합의 형태:

• 계층적 추론가벼운 작업은 CPU 리소스 풀에서, 복잡한 추론은 GPU 현명한 알고리즘 풀에서 수행합니다.

• 동적 스케줄링실시간 부하를 기반으로 컴퓨팅 리소스를 자동으로 예약하여 낭비를 방지합니다.

• 현지화 지원퍼블릭 클라우드 API 호출과 프라이빗 배포 및 국내 칩 적용을 모두 지원합니다.

트렌드 6: 안전한 AI 네이티브 앱이 점차 기존 앱을 대체하는 추세

모놀리식 보안 애플리케이션(예: 기존 SIEM, NDR, DSP)은 번거로운 인터페이스와 복잡한 작업으로 인간 사용자를 위해 설계된 반면, AI 네이티브 애플리케이션은 기계가 이해할 수 있는 인터페이스, 자동화된 워크플로, 자율적인 의사 결정 기능을 제공하는 인텔리전트 사용자를 위해 설계되었습니다.

교체 경로:

• 첫 번째 배치XDR, NDR, DSP 등의 버전을 온라인에서 활성화하여 결과를 크게 개선합니다.

• 두 번째 배치더 많은 보안 애플리케이션이 AI 네이티브 전환을 완료하여 표준화된 제품 라인을 형성합니다.

• 장기기존 앱은 단계적으로 사라지고 AI 네이티브 앱이 대세가 되고 있습니다.

3.2 "AI 네이티브" 보안 기술 아키텍처 체계

완벽한 미래형 보안 아키텍처는 6개의 계층으로 나눌 수 있습니다:

계층 1: 인프라 계층(컴퓨팅 및 스마트 컴퓨팅 컨버전스)

• GPU/NPU 스마트 풀대규모 모델 추론, 미세 조정 학습을 수행합니다. NVIDIA, 국산 칩 및 기타 종류의 하드웨어를 지원합니다.

• CPU 컴퓨팅 풀기존 보안 애플리케이션, 데이터 저장 및 쿼리 집계 기능을 제공합니다.

• 네트워크 인프라방화벽, DDoS 방어, WAF, 라우팅 및 스위칭과 같은 전통적인 네트워크 보안 제품.

계층 2: 보안 제어 구성 요소 계층(모듈성 및 개방성)

• 터미널/호스트 구성 요소EDR, 단말기 관리, 안티바이러스.

• 네트워크 구성 요소방화벽, IPS, IDS, NDR.

• 데이터/비즈니스 구성 요소데이터베이스 감사, 데이터베이스 보안, SDP, 제로 트러스트.

• 자산/관리 구성 요소자산 관리, 취약점 스캔, CMDB.

주요 변경 사항이러한 구성 요소는 점진적으로 표준화된 API 인터페이스를 제공하여 대규모 모델의 직접 호출을 지원하고, 일부 작은 모델은 구성 요소 내부에 내장하여 에지 추론을 수행할 수 있습니다.

계층 3: 데이터 베이스 계층(조화, 거버넌스, 활성화)

• 통합 데이터 레이크네트워크, 엔드포인트, 자산, 서비스, 위협 인텔리전스 등 여러 소스에서 데이터를 집계합니다.

• 데이터 거버넌스데이터 수집 사양, 필드 매핑, 정리 및 처리, 품질 보증.

• 기능 엔지니어링데이터 벡터화, 특징 추출, 모델에 입력 제공.

• 벡터 데이터베이스저장소 임베딩을 통해 RAG의 효율적인 검색을 지원합니다.

설계 원칙한 번 수집하고 여러 번 사용하세요. 다양한 대형 모델과 애플리케이션이 동일한 데이터베이스를 공유하여 중복 도킹을 방지합니다.

레이어 4: AI 플랫폼 기본 계층(기능 및 서비스)

• 대형 모델 서비스보안 기본 매크로 모델, 수직 도메인 매크로 모델(위협 탐지, 데이터 보안 등), 오픈 소스 모델(DeepSeek, Qwen, LLaMA 등).

• RAG 서비스지식창고 관리, 벡터 검색, 문맥 개선.

• 미세 조정 서비스데이터 준비, 교육, 평가, 배포.

• 프롬프트 엔지니어링시스템 큐 워드 디자인, 몇 샷 예시, 출력 형식 제어.

• 지능형 신체 개발 프레임워크에이전트 디자인, 도구 바인딩, 워크플로 오케스트레이션, 다각적인 상호작용.

레이어 5: 지능형 바디 및 애플리케이션 레이어(로봇 지향 설계)

• 표준화된 안전 인텔리전스위협 탐지 대응 인텔리전스, 신원 보안 인텔리전스, 데이터 보안 인텔리전스 등을 바로 사용할 수 있습니다.

• 맞춤형 인텔리전스프레임워크를 기반으로 사용자가 구축한 개인화된 인텔리전스(예: '비즈니스 이상 징후 모니터링', 'HW 보호 도우미' 등)를 제공합니다.

• 협업 및 안무여러 지능이 이벤트 중심, 메시지 대기열 및 기타 메커니즘을 통해 협업하여 완전한 워크플로우를 형성합니다.

계층 6: 비즈니스 시나리오 계층(수직적 지원)

• 안전한 작동지능형 신체 기반 일일 알람 처리, 이벤트 조사 및 보고서 생성.

• 데이터 보안데이터 자산 식별, 액세스 행동 모니터링, 민감한 정보 보호.

• 신원 보안권한 거버넌스, 비정상 행위 감지, 액세스 제어.

• 기타 장면애플리케이션 보안, 컨테이너 보안, IoT 보안 등

3.3 보안 애플리케이션 및 아키텍처의 일반적인 진화 경로

'기존 NOW 보안 시스템'에서 'AI 네이티브 미래 보안 시스템'으로의 진화는 다음과 같은 단계로 나눌 수 있습니다:

NOW 보안 시스템(현상 유지):

• 인력 계층: 보안 분석가, SOC 운영자, 인프라 관리자.

• 프로세스 계층: 알람 검토, 로그 쿼리, 수동 조사, 수동 응답.

• 규칙 계층: 감지 규칙, 알람 스크리닝 규칙, 화이트리스트 규칙.

• 로깅 계층: 네트워크 로그, 터미널 로그.

• 제어 계층: 방화벽, IPS, EDR 등과 같은 분산된 구성 요소입니다.

향후 보안 시스템(대상):

• 인력 계층: 보안 설계자, AI 엔지니어, 스마트 바디 운영자.

• 프로세스 계층: 사람의 감독을 제외한 대부분의 작업을 인텔리전스가 자율적으로 수행합니다.

• 지능형 바디 레이어: 여러 도메인 인텔리전스(탐지 클래스, 데이터 보안 클래스, ID 보안 클래스 등).

• 데이터 레이어: 여러 인텔리전스의 공유를 지원하는 통합 데이터 레이크입니다.

• 제어 계층: 표준화된 인터페이스를 통해 인텔리전스와 협업합니다.

4. AI 보안 플랫폼착륙 방법

4.1 단계적 구축 경로

AI 보안 플랫폼의 안착은 하루아침에 이루어지는 과정이 아니며, 점진적이고 반복적인 접근 방식을 따라 3단계로 진행해야 합니다:

1단계: AI 지원 보안 시나리오(기본 역량 구축, 6~12개월)

목표특정 보안 시나리오에서 AI의 가치를 빠르게 검증하여 신뢰를 구축하세요.

주요 작업:

1. 보안 매크로 모델링 시스템의 기본 프레임워크 구축

   • 데이터 베이스 구축: 데이터 수집 사양, 스토리지 아키텍처, 거버넌스 프로세스를 결정합니다.

   • 빅 모델 기반 구축: 기본 모델(Deep Security 빅 모델, 오픈 소스 모델 등을 사용할 수 있음)을 선택하고 추론 서비스를 배포합니다.

   • 인프라 설정: GPU 연산 리소스 준비, 모니터링 및 경고 시스템.

2. 데이터 도킹 사양 설계 및 거버넌스 노력

   • 모델/플랫폼/컴포넌트 데이터 사양 정렬: 데이터 필드, 형식, 흐름을 정의합니다.

   • 남북 인터페이스가 개방되어 컴포넌트에서 플랫폼으로 데이터가 유입되고 모델 결과가 다시 컴포넌트로 피드백될 수 있습니다.

   • SOAR 통합, 작업 지시 프로세스 연동 등: 자동화된 폐기로의 완벽한 연결.

3. 첫 번째 즉시 사용 가능한 모델 출시

   • 선호보기 쉬운 고가치 시나리오:

     • 안전 운영의 위대한 모델알람 분류, 상관관계, 근본 원인 마이닝, 의사 결정 제안. 효과: 95%의 정확도로 오경보를 크게 줄입니다.

     • 웹 위협 탐지 빅 모델웹쉘, 인젝션, XSS 및 기타 공격 탐지. 효과: 정확도 98%.

     • 피싱 위협 탐지 대형 모델이메일 콘텐츠 시맨틱 인식, URL 탐지, 첨부파일 분석. 효과: 2400개 이상의 피싱 이메일 탐지, 공격에 대한 95% 탐지율.

예상 결과사용자는 AI의 효과(알람 대폭 감소, 분석 시간 단축, 취약점 탐지 증가)를 직관적으로 체감하고 후속 투자에 대한 수용성을 확보할 수 있습니다.

2단계: AI 통합 보안 운영(성능 최적화, 12~24개월)

목표AI와 보안 비즈니스의 통합을 강화하여 단일 지점 혁신에서 시스템 최적화에 이르기까지 '획기적인' 효과를 달성하세요.

주요 작업:

1. 모델 효과 튜닝 최적화

   • 지속적인 피드백 루프 구축: 사용자 오경보 라벨링, 운영 피드백을 수집합니다.

   • 모델 업그레이드 반복: 온라인 학습, 재교육, 피드백 데이터를 기반으로 한 버전 업데이트.

   • 맞춤형 사양 가져오기: 기업별 안전 사양과 비즈니스 지식을 모델로 가져와 적응력을 높입니다.

2. 안전한 AI-PaaS맞춤형 혁신

   • RAG 확장사용자는 기업 보안 사양 문서, 자산 관리 문서, 보안 지식 베이스를 가져와서 모델이 '비즈니스를 이해'하도록 할 수 있습니다.

   • 워크플로 정의사용자가 플랫폼 프레임워크를 기반으로 보안 인텔리전스를 위한 개인화된 워크플로우를 정의합니다.

   • 시나리오 기반 애플리케이션 개발'자산 보안 관리', '직원 보안 도우미', 'HW Watch'와 같은 맞춤형 인텔리전스를 제공합니다.

3. AI+ 보안 시나리오 적용 심화

   • 데이터 액세스 위험 매크로 모델링비정상적인 데이터 액세스 행위를 실시간으로 식별하고 유출 위험 여부를 판단합니다.

   • 권한과 행동 위험의 빅 모델권한의 비정상적인 사용, 비정상적인 로그인, 권한 사용 남용 등을 모니터링합니다.

   • "AI 레드팀"에 대한 지속적인 평가지속적으로 방어 수준을 향상시키기 위해 정기적으로 대규모 모델을 사용하여 침투 테스트 및 취약점 마이닝을 수행합니다.

예상 결과AI 네이티브 애플리케이션을 위한 다양한 보안 시나리오, 70~80%의 워크플로 자동화율, 보안 운영 비용 대폭 절감 및 사용자 의존성 심화.

3단계: AI로 보안 아키텍처 재구성(총체적 혁신, 24개월 이상)

목표'인간+AI'의 최적의 시너지를 달성하기 위해 새로운 AI 중심 보안 아키텍처를 구축합니다.

주요 작업:

1. AI를 활용한 보안 운영의 혁신

   • 기존 보안 플랫폼(SIEM, SOC, XDR 등)을 AI 네이티브 애플리케이션으로 전환하세요.

   • 보안 애플리케이션과 보안 인텔리전스가 함께 통합 솔루션을 구성합니다.

   • 아키텍처의 핵심은 '도구 세트'에서 '인텔리전스 네트워크'로 바뀌었습니다.

2. 보안 AI-PaaS 사용자 지정 혁신 심화

   • 사용자는 플랫폼을 기반으로 더 많은 분야의 보안 인텔리전스를 구축합니다.

   • 산업 보안 코퍼스 생산 및 미세 조정을 통해 산업별 보안 매크로 모델을 구축합니다.

   • 산업-기업-부문에 대한 다단계 모델링 시스템을 구축합니다.

3. 대형 모델이 대형 모델을 보호합니다

   • 기업 내 빅 모델을 보호해야 합니다(프롬프트 인젝션, 탈옥, 데이터 유출 등).

   • 보안 인텔리전스는 표준 API 인터페이스를 통해 MaaS 모드로 제공되어 대규모 비즈니스 모델에 대한 보안 보호를 제공합니다.

   • "비즈니스 AI 생성 → 보안 AI 탐지 → 결과 반환"을 포괄하는 완전한 폐쇄 루프를 형성합니다.

예상 결과AI 기반의 고도로 자동화된 완벽한 보안 운영 시스템 구축, 보안 담당자는 아키텍처, 지식 코딩, 의사 결정 감독에 집중, 일상적인 업무의 95% 이상을 AI가 담당합니다.

4.2 착륙 연습의 일반적인 시나리오

AI 보안 플랫폼의 가치를 구체적으로 설명하기 위해 실제 배포에서 검증된 몇 가지 일반적인 시나리오를 아래에 나열했습니다:

시나리오 1: 그룹을 위한 보안 도우미 인텔리전스

비즈니스 고충 사항:

• 보안 부서에서 취약점/침입을 발견한 후에는 비즈니스 부서와 소통하여 조사하고 후속 조치를 취해야 하는데, 이는 보안 담당자의 에너지의 1/3을 차지합니다.

• 피싱 이메일 훈련으로 회사 전체를 커버하기 어렵고, 피해를 입은 사람의 수가 많아 후속 커뮤니케이션 확인 및 인식 교육 업무량이 막대합니다.

• UEBA(사용자 및 엔티티 행동 분석)는 예외 사항 이후 수동 확인이 필요하기 때문에 가격이 대폭 할인되었습니다.

AI 어시스턴트 프로그램:

• 빅모델은 자연어 대화를 통해 일반 직원과 예외 확인, 안전 교육, 작업 지시 후속 조치를 수행합니다.

• 보안 담당자는 예외적인 상황에서만 개입합니다.

착륙 가치:

• 직원과의 일일 커뮤니케이션을 수작업으로 완료하는 대신 보안 담당자의 에너지를 크게 절감할 수 있습니다.

• 경보 종료율, UEBA 탐지 효율성 및 피싱 드릴 적용 범위를 개선하세요.

• 안전팀의 '존재감'을 높이고 일반 직원들의 안전 업무에 대한 인식을 높입니다.

시나리오 2: HW 유인 보안 로봇

비즈니스 고충 사항:

• 공격 및 방어 연습(HW) 기간 동안 보안 담당자는 매일 오전 9시에 출근한 후 순찰(알람, 트래픽, 스크립트, 누락된 스윕 등)에 많은 시간을 소비하여 적시에 위협에 대응할 수 없었습니다.

AI 로보틱스 프로그램:

• 검사 작업은 오후 8시 30분에 자동으로 시작되며 검사 보고서가 생성됩니다.

• 여기에는 알람 집계, 트래픽 이상 징후, 탐지 규칙 백로그, 누락된 스윕 추가와 같은 여러 차원이 포함됩니다.

• 보안 담당자는 도착 즉시 보고서를 확인하고 위협 분석 및 처리로 바로 이동합니다.

착륙 가치:

• 사소한 검사에 소요되는 시간을 절약하세요 30-40%.

• 긴급 대응 속도와 사고 처리의 효율성을 개선하세요.

• 보고서가 자동으로 생성되고 일일 요약에 대한 업무량이 크게 줄어듭니다.

시나리오 3: 대규모 모델 추론 보안 인텔리전스 본문

비즈니스 고충 사항:

• 기업에서는 모든 종류의 비즈니스 애플리케이션을 지원하기 위해 오픈 소스 빅 모델을 배포합니다.

• 악의적인 사용자는 모델이 불쾌한 콘텐츠를 생성하고, 민감한 정보를 공개하고, 악성 코드를 실행하도록 하는 프롬프트 인젝션 공격을 수행할 수 있습니다.

• 전문적이고 효율적인 보호 수단이 부족합니다.

세이프스마트 프로그램:

• 사용자 프롬프트 단어가 비즈니스 매크로 모델에 입력되기 전에 보안 인텔리전스를 통해 다차원적으로 탐지합니다:

  • 큐워드 인젝션 탐지(악성 명령, 탈옥 시도 식별)

  • 규정 준수 점검(안전 규범 위반 여부 확인)

  • 민감한 데이터 탐지(민감한 필드의 유출 차단)

  • 리소스 고갈 감지(DoS 공격 방지)

• 유해한 콘텐츠의 생성을 방지하기 위해 비즈니스 매크로 모델의 출력도 검사합니다.

착륙 가치:

• 엔터프라이즈 AI 애플리케이션을 위한 포괄적인 보안을 제공하세요.

• API 인터페이스의 노출을 통해 '보안 모델'이 '비즈니스 모델'을 보호하여 '큰 모델이 큰 모델을 보호한다'는 패러다임을 형성합니다.

시나리오 4: 보안 보고서 생성 인텔리전스

비즈니스 고충 사항:

• 기업에서는 다양한 안전 보고서(일일, 주간, 월간, HW 보고서, 점검 보고서 등)를 작성해야 하는데, 이는 업무량이 많고 반복적인 작업입니다.

• 형식과 콘텐츠 크기가 서로 다른 다양한 보고서를 표준화하기는 어렵습니다.

인텔리전트 바디 프로그램:

• 사용자 정의 보고서 템플릿, 주요 지표, 콘텐츠 구조.

• 인텔리전트 바디가 지상을 자동화합니다:

  • 필요한 데이터(알림, 취약성, 이벤트 등)를 검색합니다.

  • 분석을 위해 여러 개의 세분화된 대규모 모델 호출(예: 위협 분석 모델, 통계 데이터 모델 등)

  • 최종 보고서를 작성하기 위해 자료를 취합하고, 정리하고, 꾸미세요.

착륙 가치:

• 보고서 작성 업무량을 대폭 줄이세요.

• 보고의 품질과 일관성을 개선하세요.

• 분석가는 더 가치 있는 작업에 집중할 수 있습니다.

4.3 다양한 협력 모드

기업은 AI 보안 플랫폼을 구축할 때 다음과 같은 다각적인 협업 접근 방식을 모색할 수 있습니다:

공동 기술 혁신

• AI+보안 연구 프로젝트'생성형 AI 기반 네트워크 보안 지능형 탐지'와 같은 국가 및 업계 차원의 연구 프로젝트에 공동 응모하세요.

• 공동 혁신 연구소대학 및 연구 기관과 최첨단 주제(예: 카운터어택, 개인정보 보호 등)에 대해 협력합니다.

업계 표준 및 규범에 대한 연구

• AI 사이버 보안 표준 개발 수행'보안 지능체 인터페이스 규격', '보안 대형 모델 평가 시스템' 등 보안 AI의 국가 및 산업 표준화에 참여했습니다.

• 모범 사례 결과물실무에서 얻은 교훈을 요약하고 업계 가이드라인을 발표합니다.

인재 개발 및 구축

• AI 보안 직무를 위한 인재 개발대학과 공동으로 AI 보안 엔지니어 및 보안 아키텍트를 양성합니다.

• 평생 교육 프로그램기존 보안 실무자를 위한 AI 혁신 교육.

상업화 및 마케팅

• 산업 솔루션 출시금융, 전력, 의료 등 주요 산업을 위한 수직화된 AI 보안 솔루션을 개발합니다.

• 공동 마케팅공동 전시, 성공 사례 발표, 기술 세미나 진행.

5. 참고 인용

Vaswani, A., 외. (2017). "관심만 있으면 됩니다." 신경 정보 처리 시스템의 발전, 30.

OpenAI(2022-2024). ChatGPT 시리즈 기술 보고서 및 기술 논문.

DeepSeek (2025). "DeepSeek-R1: 대규모 언어 모델 추론에 대한 강화 학습 접근 방식."

가트너(2024). "2024 북미 보안 및 위험 관리 서밋 - 기술 동향 보고서."

DeepService AI 보안 플랫폼 - 실시간 배포 통계 보고서, 2024-2025년.

MITRE ATT&CK 프레임워크 및 사이버 킬 체인 분석 - 보안 운영 모범 사례.

기업 보안 투자 및 운영 효과 분석 - 국내 1000개 이상의 기업 표본을 기반으로 한 연구 데이터, 2024년.

보안 운영, 위협 탐지, 데이터 보안, ID 보안 등과 같은 광범위한 수직 영역을 포괄하는 DeepSecurity 보안 인텔리전스 본부의 일반적인 적용 사례 데이터베이스.

딥사인의 AI 보안 플랫폼 구축 백서 - 기술 아키텍처, 단계별 구축 경로 및 랜딩 콘텐츠의 상세 예시.

ISO/IEC 27001, NIST 사이버 보안 프레임워크 및 국가 중요 정보 인프라 보호 규정.