Agentic SIEM은 사람의 개입 없이 보안 정보 및 이벤트 관리(SIEM)를 자율적으로 수행하도록 설계된 인공 지능 시스템입니다.
목차
사이버 공격의 속도와 정교함이 증가함에 따라 보안 운영 센터(SOC)는 생성되는 많은 보안 경보를 관리하는 것이 더 어렵습니다. 보안 정보 및 이벤트 관리(SIEM)의 도입은 워크로드를 완화하는 데 도움이 되었습니다. 조직 전체에서 보안 데이터를 수집, 분석 및 상호 연관시켜 위협을 탐지하고 사고 대응을 지원하는 시스템입니다. 이제 에이전틱 SIEM(에이전트형 SIEM)은 AI를 사용하여 대량의 데이터를 평가하고, 변화하는 조건에 동적으로 적응하며, 조직의 보안 목표를 달성하기 위해 정보에 입각한 결정을 내림으로써 한 걸음 더 나아갑니다.
에이전트라고 하는 상호 연결된 자율 AI 구성 요소로 구성되어 있기 때문에 '에이전시'라고 합니다.
에이전트형 보안 정보 및 이벤트 관리(Agentic SIEM)는 다음과 같은 교육을 받을 수 있습니다.
- 로그 데이터, 사용자 동작, ID 및 클라우드의 입력 검사
- 여러 번의 로그인 시도 실패 또는 비정상적인 네트워크 트래픽과 같은 시나리오에 추론 적용
- 의심스러운 엔드포인트를 격리하거나, 계정을 일시적으로 중단하거나, 우선순위가 지정된 인시던트 티켓을 생성하기 위해 정보에 입각한 의사 결정
- 대응 계획 시작
- 조사 실시
- 지속적으로 학습
에이전틱 SIEM(에이전트형 SIEM)과 기존 SIEM의 차이점은 무엇입니까?
기존의 SIEM 솔루션은 인간 분석가가 시스템이 생성하는 경보를 평가하고 대응해야 합니다. 이는 하루에 제한된 수의 경보에 대해 작동 가능하지만 규모에 따라 실패합니다. Agentic SIEM은 AI 및 머신 러닝을 적용하여 대량의 경보를 처리합니다.
기존 SIEM은 기본적으로 고급 로그 집계기인 반면 에이전틱 SIEM(에이전트형 SIEM)은 메모리가 뛰어난 지능형 분석가와 같습니다. Agentic SIEM은 이력과 컨텍스트를 기반으로 동적으로 결정을 내리고 표시되는 패턴에서 학습하여 API(Application Programming Interface)를 통해 가장 효율적인 해결 경로를 선택합니다.
머신 러닝은 에이전틱 SIEM(에이전트형 SIEM)에 매우 중요합니다. AI 에이전트는 조직을 관찰하여 보안 결정의 역사를 학습합니다. 엔지니어가 규칙을 작성하고, 위협과 패턴에 대응하고, 오탐에 대응하고, 임계값을 조정하는 방법을 살펴봅니다. 에이전틱 SIEM(에이전트형 SIEM)은 모든 작업 뒤에 있는 사고 프로세스를 감지하여 지능적인 의사 결정을 내리는 방법을 배웁니다.
에이전트성 SIEM은 어떻게 작동합니까?
Agentic SIEM은 클라우드 환경, 엔드포인트, 사용자 및 장치 ID, 공격 패턴, 최근 시스템 변경, 규정 등을 포함한 실시간 분석을 위해 여러 소스에서 정보를 수집합니다.
그런 다음 API를 통해 자동화된 작업을 수행하여 해당 작업에 대한 요약과 선택 사항에 대한 설명을 생성합니다. 이러한 저장된 ‘경로’는 AI 에이전트와 인간 분석가가 참조하여 향후 결정을 향상시킬 수 있습니다.
Agentic SIEM은 대형 언어 모델(LLM)을 기반으로 추론을 적용하고 지속적으로 증가하는 메모리를 활용하며 새로운 정보를 처리하여 의사 결정을 알립니다. 조사 실행과 관련하여 에이전틱 SIEM(에이전트형 SIEM)은 좁은 체크리스트로 제한되지 않고 발견한 정보를 기반으로 경로를 피봇팅하여 동적으로 작동합니다.
에이전트성 SIEM의 주요 이점
독립성, 인텔리전스 및 메모리를 통해 에이전틱 SIEM(에이전트형 SIEM)에 광범위한 이점이 있습니다.
- 향상된 위협 탐지 및 대응 기능 - 에이전틱 SIEM(에이전트형 SIEM)은 환경을 지속적으로 모니터링하므로 지능형 지속적 위협(APT)을 감지하여 조직이 실시간으로 문제를 식별할 수 있습니다. 그런 다음 시스템은 억제 조치를 자동화하여 대응 시간을 단축하고 손상을 줄입니다.
- 선제적 위협 추적—Agentic SIEM은 취약점을 지속적으로 검색하고 우선순위를 지정하여 조직이 악의적인 공격자보다 앞서 나갈 수 있도록 지원합니다.
- 오탐을 줄이기 위한 지능형 분석—상황화된 의사 결정에 대한 대규모 데이터베이스 덕분에 에이전틱 SIEM(에이전트형 SIEM)은 잠재적 위협에 대해 보다 정확한 결론을 도출하여 오탐을 줄입니다. 이를 통해 경보 피로를 줄이고 보안 운영의 효율성을 높일 수 있습니다.
- 진화하는 보안 요구 사항에 대한 확장성 및 적응성—Agentic SIEM은 지속적으로 학습하여 보안 운영을 더욱 민첩하게 만듭니다. 이를 통해 조직은 진화하는 위협에 더욱 선제적으로 대응하고 이전 결과를 기반으로 대응을 개선하며 사람의 개입 없이 보안 태세를 개선할 수 있습니다. 분석가 시간은 경보 관리에서 보다 전략적인 작업으로 리디렉션됩니다.
에이전틱 SIEM(에이전트형 SIEM)의 실제 애플리케이션
거의 모든 산업이 에이전틱 SIEM(에이전트형 SIEM)을 구현하여 이점을 얻을 수 있습니다. 다음은 몇 가지 예입니다.
- 관리형 보안 - 에이전트성 SIEM을 배포할 때 관리형 보안 서비스 공급자(MSSP)는 처리해야 하는 오탐의 수를 줄이고 티켓을 자동으로 닫으며, 분명하지 않은 경고를 선제적으로 표시하고 보다 신속하게 결과를 제공할 수 있습니다. 그 결과 분석가의 노력과 분류 시간이 줄어들어 고객 서비스가 향상되고 비용이 절감됩니다.
- 제조—Agentic SIEM을 통해 제조 조직은 비즈니스 애플리케이션, 생산 시스템 및 사용자 활동 전반에 걸쳐 보안 이벤트를 상호 연관시킬 수 있습니다. 이를 통해 의심스러운 행동 패턴을 보다 신속하게 식별하고 수동 개입 없이 억제 조치를 시작할 수 있습니다. 그 결과 완화율이 높아지고 보안 사고에 소요되는 시간이 줄어들며 가동 중단 시간이 줄어듭니다.
- 금융 서비스—대량의 민감한 데이터와 분산 인프라로 인해 금융 서비스의 이해 관계가 높습니다. 에이전틱 SIEM(에이전트형 SIEM)은 보안 팀과 IT 팀 간의 응답을 자동으로 분류, 에스컬레이션 및 조정할 수 있습니다. 이를 통해 평균 확인 시간과 평균 대응 시간을 단축하여 가동 시간을 개선하고 인시던트 처리를 가속화할 수 있습니다.
에이전트성 SIEM 구현 시의 과제 및 고려 사항
에이전트성 SIEM의 이점은 광범위하지만 다음과 같은 과제가 있습니다.
- 책임 - 에이전틱 SIEM(에이전트형 SIEM) 시스템이 독립적으로 실행되고 자체 결정을 내리기 때문에 조치 및 결과에 대한 책임이 있는 사람을 명확히 합니다.
- 감독—적절한 수준의 인간 개입 결정
- 데이터 프라이버시—보안 위험을 줄이고 규정을 준수하기 위한 데이터 거버넌스 구축
- 윤리적 거버넌스—의사 결정을 위한 명확한 경계 설정 및 투명성 보장
조직은 다음을 염두에 두고 에이전틱 SIEM(에이전트형 SIEM)을 신중하고 점진적으로 구현해야 합니다.
- AI 시스템을 비즈니스 및 보안 목표에 맞게 조정
- 강력한 API 및 데이터 표준화를 구현하여 기존 보안 인프라와 통합
- 상담원 및 분석가를 위한 잘 정의된 역할 생성
- 에이전트 결정을 쉽게 무시할 수 있는 대체 메커니즘 설정
- 특히 도메인별 전문 지식에 대한 세심한 에이전트 교육 구현
- 시스템에 대한 신뢰를 보장하기 위해 에이전트 학습 및 의사 결정에 대한 강력한 문서 및 감사 추적을 구축합니다.
- 진화하는 위협 환경에 적응하기 위한 지속적인 모니터링 설정
에이전틱 SIEM(에이전트형 SIEM)을 통한 보안 운영의 미래
에이전틱 SIEM(에이전트형 SIEM)이 점점 더 광범위해지고 정교해짐에 따라 보안 운영의 성격이 진화할 것입니다. 가장 큰 변화 중 하나는 분석가의 역할입니다. 일상적인 작업을 위임하고 에이전트를 분류할 수 있으며 사후 조사 실행에서 AI 기반 조사 평가로 이동할 수 있습니다. 이를 통해 사전 위협 탐지 및 전략적 결정에 집중할 수 있는 시간을 확보할 수 있습니다. 그러나 이러한 변화는 모든 것을 기계에 위임하는 것이 아닙니다. 에이전트 기능과 인간의 인텔리전스 간에 신중한 균형을 설정하는 것입니다.
에이전틱 SIEM(에이전트형 SIEM)에 대한 도움은 어디에서 얻을 수 있습니까?
SOC 팀은 제한된 리소스와 필요한 과도한 수작업 노력으로 인해 SIEM을 최적화하는 데 어려움을 겪는 경우가 많으며, 따라서 엄청난 양의 데이터가 필요하지만 실행 가능한 통찰력은 거의 없습니다. 기존 SIEM이 설계에 반응하기 때문에 SOC 팀은 신속하게 행동하고 집중하지 못합니다.
Trend Vision One™ Security Operations(SecOps)의 일부인 Trend Vision One™ Agentic SIEM은 스키마를 언어처럼 취급합니다. AI를 사용하여 데이터 이면의 의도를 이해하고, 네이티브 및 타사 센서와 900개 이상의 타사 데이터 소스를 지원하므로 위험을 사전에 줄이고, 대응을 자동화하고, 기존 보안 투자의 가치를 극대화할 수 있습니다.
Jayce Chang은 보안 운영, XDR 및 에이전트 SIEM/SOAR에 전략적으로 중점을 둔 제품 관리 부사장입니다.
자주 묻는 질문(FAQ)
SIEM의 세 가지 특징은 무엇입니까?
SIEM의 세 가지 특징은 1) 실시간 데이터 및 로그 수집과 상관관계, 2) 실시간 알림 및 알림, 3) AI를 사용하여 우선순위 지정, 알림 및 보고입니다.
세 가지 유형의 SIEM 도구는 무엇입니까?
SIEM 도구는 온프레미스(조직의 서버에 설치), 클라우드(클라우드 공급자가 호스팅) 및 하이브리드(둘 다의 조합)일 수 있습니다.
SIEM과 차세대 SIEM의 차이점은 무엇입니까?
SIEM에는 사전 정의된 규칙에 기반한 자동화가 포함되어 있지만 차세대 SIEM에는 AI, 머신 러닝 및 고급 자동화가 포함되어 문제를 더 빠르게 해결하고 위협을 선제적으로 탐지할 수 있습니다.
Google의 SIEM 도구는 무엇이라고 합니까?
Google의 SIEM 도구는 Google Security Operations라고 합니다. 여기에는 클라우드 기반 SIEM, 통합 플랫폼, 확장 가능한 인프라 및 위협 인텔리전스가 포함됩니다.
에이전트 워크플로우의 프레임워크는 무엇입니까?
에이전트 워크플로우를 위한 프레임워크는 복잡한 다단계 작업을 위한 자율 AI 에이전트를 구축하기 위한 도구 및 구조 세트로 구성됩니다.
가장 많이 사용되는 에이전트 프레임워크는 무엇입니까?
가장 많이 사용되는 에이전트 프레임워크는 LangChain, LangGraph 및 Microsoft AutoGen입니다.
에이전트 AI 보안이란 무엇입니까?
에이전트 AI 보안은 자율 AI 에이전트를 사용하여 신중한 모니터링을 통해 의사 결정을 내리고 보안 위협에 대한 대응을 시작합니다.
에이전트 AI 기술이란 무엇입니까?
Agentic AI 기술은 인간의 감독이 거의 필요 없는 특정 목표를 달성하도록 훈련된 자율 인공 지능 시스템입니다.
에이전트 AI의 위험은 무엇입니까?
에이전트 AI는 데이터 취약성, 윤리적 고려 사항, 제한된 제어 또는 오용과 같은 위험을 초래할 수 있습니다.
에이전트 AI는 실제입니까?
네, 그렇습니다. 인간의 개입 없이 의사 결정을 내리고 조치를 취하는 자율 인공 지능(AI) 시스템이 존재합니다.