AI로 보안 모니터링 혁신: 위협 탐지 시간 90% 단축!
by DD
4개월 전
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수억 건의 보안 신호 속에서 실제 위협을 찾아내기 위해, 기존 규칙 기반 시스템의 높은 오탐율(False Positive Rate)과 분석 일관성 부족 문제를 해결하고자 함
AI 기반 보안 모니터링 시스템을 설계하여, 다단계 깔때기 구조, 멀티 모델 교차 검증, 자가 학습 루프를 통해 정밀한 위협 탐지(Threat Detection)를 구현함
위협 대응 리드타임(Lead Time)을 90% 단축하고, 분석 품질의 상향 평준화를 달성하여 보안 운영 효율성(Security Operation Efficiency)을 크게 향상시킴
AI 기반 보안 모니터링 시스템의 핵심 아키텍처
본 시스템은 대량의 보안 이벤트를 효율적으로 처리하기 위해 다단계 깔때기 구조(Multi-stage Funnel Architecture)를 채택했다. 첫 번째 레이어에서 규칙 기반 필터링을 통해 명백한 노이즈를 제거하고, 두 번째 레이어에서는 정상 패턴을 학습하여 예외 처리한다. 마지막으로 AI 분석 엔진이 정밀 분석을 수행하여 AI 분석 부하(AI Analysis Load)를 줄인다.
멀티 모델 교차 검증(Multi-model Cross-validation): 서로 다른 추론 특성을 가진 여러 AI 모델을 활용하여 오탐과 누락을 상호 보완하고, 모델 장애에도 유연하게 대처
하이브리드 접근(Hybrid Approach): 규칙 기반 탐지와 AI 기반 분석을 결합하여 명확한 패턴은 규칙으로, 맥락 판단이 필요한 상황은 AI로 처리
이러한 설계는 와 운영 신뢰성(Operational Reliability)을 동시에 확보하는 데 기여한다.
