2024년 제27회 보안 리포트: AI 기반 SOAR의 고급 자동화 기능과 사례 분석

 

서론:
보안 오케스트레이션과 자동화(SOAR)는 현대의 보안 운영에서 핵심적인 역할을 하고 있으며, AI와 결합하여 고급 자동화 기능을 구현함으로써 보안 대응의 속도와 정확성을 높이고 있습니다. 이번 리포트에서는 AI 기반 SOAR 시스템의 고급 자동화 기능과 이를 통해 성공적인 보안을 구현한 사례를 분석합니다.

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1. AI 기반 SOAR의 고급 자동화 기능

• 실시간 위협 인텔리전스 연동: AI 기반 SOAR는 글로벌 위협 인텔리전스 데이터를 실시간으로 연동하여, 최신 위협 정보를 빠르게 반영합니다. 이를 통해 새로운 유형의 위협이 감지되면 자동으로 경고하고 대응할 수 있습니다.
• 행동 분석과 이상 탐지: AI는 사용자와 시스템의 정상적인 행동 패턴을 학습하여, 비정상적인 활동이 감지되면 자동으로 경고를 발송하거나 추가 인증 절차를 요구합니다. 이를 통해 계정 탈취 시도를 실시간으로 차단할 수 있습니다.
• 자동화된 사고 대응 워크플로우: AI 기반 SOAR 시스템은 사전에 정의된 사고 대응 프로세스를 자동으로 실행하여, 특정 위협에 대해 일관된 대응이 이루어지도록 합니다. 예를 들어, 악성 파일이 탐지되면 자동으로 격리하고, 시스템 전체에서 유사 파일을 검색하는 등의 워크플로우를 자동화할 수 있습니다.
• 지능형 경고 필터링: AI는 보안 이벤트의 중요도를 평가하여, 실제 위협이 아닌 경고를 걸러냅니다. 이를 통해 보안팀이 필요한 경우에만 대응할 수 있도록 지원하여 오탐(False Positive)을 줄이고, 중요한 위협에 집중할 수 있습니다.
• 자동화된 보고서 생성: AI 기반 SOAR 시스템은 보안 이벤트에 대한 분석과 대응 결과를 자동으로 보고서 형태로 생성하여, 보안팀이 결과를 쉽게 검토하고 의사결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.

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2. AI 기반 SOAR 시스템의 성공 사례

• 사례 1: 글로벌 금융기관의 실시간 위협 차단 한 글로벌 금융기관은 AI 기반 SOAR 시스템을 도입하여, 다양한 유형의 금융 사기에 신속하게 대응할 수 있게 되었습니다. AI는 비정상적인 거래와 계정 탈취 시도를 실시간으로 감지하고, 자동으로 차단하여 고객 자산을 보호하고 있습니다. 이를 통해 금융 사기 사건이 약 40% 감소하는 성과를 달성했습니다.
• 사례 2: 대형 제조업체의 자동화된 랜섬웨어 대응 한 대형 제조업체는 AI 기반 SOAR 시스템을 도입하여, 랜섬웨어 공격을 자동으로 탐지하고 초기 확산을 차단할 수 있었습니다. 악성 코드가 탐지되면 즉시 격리하는 프로세스가 자동으로 실행되었으며, AI가 추가적인 시스템 스캔을 통해 확산 가능성을 차단했습니다. 이를 통해 랜섬웨어로 인한 피해를 사전에 방지할 수 있었습니다.
• 사례 3: IT 서비스 기업의 지능형 경고 필터링 도입 한 IT 서비스 기업은 AI 기반 SOAR 시스템을 도입해 방대한 보안 경고에서 실제 위협만을 필터링하여 보안팀의 업무 효율성을 크게 향상시켰습니다. AI는 단순한 이상 신호와 심각한 위협을 구분하여 보안팀에 중요 경고만을 전달함으로써, 보안팀의 업무 부담을 약 50% 감소시켰습니다.

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3. AI 기반 SOAR 시스템 도입 시 고려사항

• 모델 학습과 데이터 품질: AI 기반 SOAR 시스템의 성능을 높이기 위해서는 고품질의 데이터가 필요합니다. 다양한 위협 데이터를 학습하여 정확한 탐지와 필터링을 수행할 수 있도록 데이터를 정제하고, 정기적으로 학습 모델을 업데이트해야 합니다.
• 적응형 워크플로우 설정: AI 기반 SOAR 시스템의 자동화 기능은 특정 상황에 맞춰 설정될 수 있도록 유연한 워크플로우를 지원해야 합니다. 보안팀은 위협 수준에 따라 다른 대응 절차를 적용하여 자동화된 워크플로우를 최적화할 수 있어야 합니다.
• 오탐 방지와 실시간 경고 필터링: AI 기반 경고 필터링을 통해 오탐을 최소화하고, 실제 위협에만 집중할 수 있도록 시스템을 구성해야 합니다. 이를 위해 보안팀은 지속적인 모니터링과 모델 성능 개선을 통해 경고의 정확성을 높여야 합니다.
• 보안팀과의 협력 및 교육: SOAR 시스템의 자동화 기능이 효과적으로 작동하기 위해서는 보안팀과의 협업이 중요합니다. AI 기반 SOAR의 사용법과 주요 기능을 보안팀이 충분히 숙지하도록 교육하고, 필요에 따라 사용자 맞춤형 설정을 제공해야 합니다.

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4. AI 기반 SOAR의 최적화 방안

• 위협 인텔리전스 통합 강화: SOAR 시스템의 고급 자동화 기능을 최대한 활용하려면, 최신 위협 인텔리전스를 지속적으로 통합하여 신종 위협에 대비할 수 있어야 합니다. 이를 위해 외부 위협 인텔리전스 소스와 연동하여 AI 모델을 지속적으로 업데이트하는 것이 중요합니다.
• 주기적인 성능 점검과 업데이트: AI 기반 SOAR는 위협 탐지와 대응의 정확성을 유지하기 위해 정기적인 성능 점검과 시스템 업데이트가 필요합니다. 이를 통해 시스템이 최신 위협 패턴을 반영하고, 새로운 공격 방법에 대응할 수 있도록 해야 합니다.
• 자동화된 보고서와 실시간 알림 시스템 설정: SOAR 시스템은 보안 이벤트에 대한 자동화된 보고서를 생성하고, 실시간 알림을 통해 보안팀이 신속하게 상황을 파악할 수 있도록 지원해야 합니다. 이를 통해 보안팀의 효율성을 높이고 신속한 대응이 가능하게 합니다.
• 다단계 인증(MFA) 및 강화된 접근 관리: SOAR 시스템과 연계된 계정과 장치에 대해 다단계 인증을 적용하여, 불법 접근을 방지하고 보안 수준을 강화해야 합니다.

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결론 및 향후 전망:
AI 기반 SOAR의 고급 자동화 기능은 보안팀이 다중 클라우드 환경에서 발생하는 다양한 보안 이벤트에 빠르고 효율적으로 대응할 수 있도록 돕고 있습니다. 앞으로 AI와 머신러닝 기술이 더욱 발전하면서, SOAR 시스템의 자동화 기능은 더욱 정교해지고 실시간 대응의 정확성이 높아질 것입니다. 기업들은 AI 기반 SOAR의 고급 기능을 통해 보안 운영의 효율성을 극대화하고, 새로운 위협에 대한 선제적 대응 체계를 구축할 수 있을 것입니다.

 

이상으로 2024년 제27회 사이버헬퍼 보안 리포트: AI 기반 SOAR의 고급 자동화 기능과 사례 분석을 마칩니다.