AI를 통한 SOC 혁신: SOC 분석가의 역량 강화하기

AI를 통한 SOC 혁신: SOC 분석가의 역량 강화하기

보안관제센터(SOC) 진화와 인공지능(AI) 어떻게 운영 방식을 혁신하고 분석가의 효율성을 높이며, 점점 정교해지는 사이버 위협에 맞서 고객의 보안 상태를 강화하는지 알아보세요. 

SOC의 AI 혁신

지난 15년간 보안관제센터(Security Operation Centers, SOC) 수많은 변화를 겪어왔습니다. 사이버 공격이 끊임없이 진화함에 따라 SOC에서 사용하는 기술 역시 지속적으로 수정되고 업그레이드되어야 했으며, 분석가들의 기술 수준 역시 함께 진화해왔습니다. 

초기 SOC 위협을 탐지하고 분석하여 대응하기 위해 SIEM(Security Information and Event Management) 플랫폼을 활용했습니다. 이후 년이 지나며 SOC 위협 사냥(Threat Hunting) 위협 인텔리전스(Threat Intelligence) 통해 더욱 적극적으로 위협을 예측하고 방어하는 방향으로 발전했습니다.

 

최근 사이 SOC에서는 보안 자동화 오케스트레이션이 필수 요소로 자리 잡았습니다. 특히 SOAR(Security Orchestration, Automation, and Response) 플랫폼이 반복적인 업무를 효율화하고, 대응 속도를 높이며, 작업 흐름을 자동화하는 핵심 기술로 자리매김했습니다. 

이러한 도구들이 분석가들에게 고객의 보안 상태에 대한 가시성을 높이고 위협 대응을 돕는 역할을 했지만, 분석가들의 업무와 책임은 오히려 증가했습니다. 

최근에는 AI 가장 중요한 기술 트렌드로 등장했습니다. 안타깝게도 AI 기술이 발전하면서 악의적인 공격자들 역시 더욱 빠르게 피해를 일으킬 있게 되었습니다. 2026년까지 악의적 공격자들은 다음과 같은 일을 순식간에 수행할 있을 것으로 예상됩니다

 

  • 랜섬웨어 제작: 15분 이내 
  • 침투 및 데이터 유출: 20분 이내 
  • 취약점 공격: 60분 이내 

1시간도 되어 새로운 위협이 출현하고 실행되는 환경 속에서 SOC 다시 한번 변화를 요구받고 있습니다. 이런 환경 변화로 인해 SOC 분석가들은 높은 경고 빈도와 복잡해진 공격 벡터 더욱 스트레스를 받는 업무 환경에 처하게 것입니다.

 

Gruve에서는 AI 활용하여 SOC 분석가들이 마주한 가지 핵심 과제를 지속적으로 해결하고자 합니다. 

  • SOC 분석가의 번아웃 방지 
  • 고객의 보안 상태(security posture) 지속적 향상 
SOC 분석가의 번아웃 방지

SOC 핵심은 바로 분석가들입니다. 그러나 경고, 이벤트, 사고, 티켓의 양은 숙련된 분석가조차 압도될 정도로 많습니다. 또한, AI 기반의 공격이 늘어남에 따라 SOC 분석가들이 경험하는 업무 강도와 스트레스는 더욱 심해질 것입니다. Gruve AI 활용해 SOC 분석가들의 업무 환경을 효율적이고 지속 가능한 형태로 만들기 위해 적극적으로 노력하고 있습니다. 

 

번째 목표는 분석가들이 업무에 집중하면서도 충분한 휴식을 취할 있도록 지원하는 것입니다. 일반적인 SOC 근무시간은 8시간이지만, 분석가들은 업무 교대 시점의 지식 전달(knowledge transfer) 위해 일찍 출근하거나 늦게 퇴근하는 일이 잦습니다. AI 기반의 공격이 증가할수록 문제는 심각해질 것입니다. 이를 해결하기 위해 Gruve AI 기반의 보안 솔루션으로 업무 교대 과정을 최적화하여, 분석가들이 업무 시간 동안 온전히 핵심 업무에 집중하고 개인의 휴식 시간을 보장할 있도록 지원합니다. 

 

또한, Gruve 분석가들이 필요한 기술적 지원을 AI 통해 제공받도록 하는 방법도 연구 중입니다. 특히 신입 분석가들은 동료에게 질문하기를 주저하며 혼자 해결하려다 심한 스트레스를 겪는 경우가 많습니다. AI 이러한 문제를 해결하기 위한 안전하고 포용적인 포럼을 제공해, 분석가들이 부담 없이 실시간으로 가이드를 받을 있게 지원할 것입니다. 

고객 보안 상태의 지속적 향상

Gruve 고객의 보안 상태를 지속적으로 높이기 위해, SOC 분석가들이 변화하는 IT 보안 환경에 대한 이해를 높일 있도록 AI 적극 활용하고 있습니다. 현재 수백 가지의 보안 제품과 솔루션이 존재하며, 매년 새로운 제품이 등장하는 환경에서, 분석가들이 이러한 도구가 어떻게 작동하며 상호 통합되는지를 정확히 이해하는 것은 매우 중요합니다. 또한 IT 보안 영역에서 생성되는 다양한 로그( 분석가가 깊이 이해하는 것도 필수입니다. 

 

Gruve 집중하는 주요 IT 보안 영역은 다음과 같습니다: 

 

  • 사용자 및 기기 보안(User and Device Security) 
  • SASE/Security Services Edge 
  • SDWAN 
  • 네트워크 보안(Network Security) 
  • 애플리케이션 보안(Application Security) 
  • 데이터 보안(Data Security) 

Gruve 분석가의 교육과 기술 개발을 위해 AI 도입하여, 분석가들이 단순히 위협과 경고를 식별하는 것을 넘어, 고객에게 구체적이고 실행 가능한 위협 완화 방안을 제시할 있도록 역량을 강화하고자 합니다. 

또한 SIEM SOAR 같은 SOC 기반의 기존 제품 솔루션에서 AI 기능을 활성화하고 최적화하기 위한 연구를 지속하고 있습니다. Gruve 설정한 AI 효과성 기준은 다음과 같습니다: 

 

  • 오탐(false positives)의 감소를 통해 실제 위협에 집중 
  • 이벤트 우선순위 지정 개선으로 효율적인 대응 가능 
  • 분석가들이 AI 도구를 적극 활용해 의미 있는 인사이트 확보 가능성 증대 
AI로 강화된 SOC 분석가의 미래

AI 새로운 사이버 공격을 만드는 데도 악용될 있지만, Gruve SOC AI 오히려 긍정적인 영향력을 발휘할 있는 방향으로 철저히 활용할 것입니다. Gruve SOC 혁신은 바로 분석가 중심으로 시작됩니다. 

Gruve SOC 분석가들이 다가올 사이버 위협에 철저히 대비하고 고객이 최상의 보호를 받을 있도록 AI 분석가들을 철저히 지원할 계획입니다. AI 혜택을 온전히 활용할 있도록 SOC 분석가들에게 힘을 실어주는 환경을 만드는 것이 Gruve 목표입니다. 

 

AI 에이전트가 전통적인 엔터프라이즈 애플리케이션을 대체 중인가? 아직은 이르다.

AI 에이전트가 기존 엔터프라이즈 소프트웨어를 대체하고 있을까?

AI와 RPA가 만나 어떻게 더 똑똑한 엔터프라이즈 자동화를 이끌어내는지 알아보자.

오랜기간동안엔터프라이즈 자동화는 RPA(Robotic Process Automation)와 같은 구조화되고 규칙 기반으로 움직이는 시스템에 의존해 왔습니다. 예를 들어 금융 플랫폼, HR 시스템, CRM(Customer Relationship Management), IT 서비스 툴 등이 대표적이죠. 이들은 비즈니스 핵심 기능을 처리하고, 업무가 원활히 돌아가도록 하는 데 중요한 역할을 해왔습니다.
하지만이제 AI 에이전트가 자동화의 판도를 바꾸고 있습니다. 에이전트는 더욱 지능적이고 유연한 자동화를 제공하여, 데이터를 실시간으로 분석하고 결과를 예측하며, 심지어 의사결정 과정에도 도움을 줄 수 있습니다.
이러한 변화는 중요한 질문을 던집니다. “AI 에이전트가 정말 그렇게 강력한가? 전통적인 RPA는 이제 끝인가?”
여기에 대한 답을 찾기 위해 좀 더 살펴보시죠.
AI 에이전트 vs. 전통적인 RPA: 무엇이 다른가?

전통적인 엔터프라이즈 애플리케이션의 근간은 규칙 기반 시스템입니다. 미리 정해진 workflow를 따르며,
구조화된 데이터와 인간의 입력이 의사결정의 핵심 요소가 됩니다. 예를 들어 SAP ERP는군대식정밀함으로
공급망을 관리하고, Salesforce CRM은 영업 파이프라인의 각 단계를 꼼꼼하게 추적합니다.

반면 AI 에이전트는 고정된 규칙에 의존하지 않고, 상황에 따라 능동적으로 행동을 계획하고 실행할 수 있습니다. 지능적인 추론과 실시간 분석, 그리고 의사결정 능력이 AI 에이전트의 특징이죠.

예를 들어 Salesforce Agentforce 를 살펴보면, 영업 담당자가 세일즈 피치를 작성하거나 제품 추천을 하거나 고객 이슈를 해결하는 과정을 거의 비서처럼 자동으로 도와줍니다. (고객경험(CX) 강화를 위한 AI 활용 사례가 궁금하다면 우리의 CX 솔루션 도 참고해 보세요.)

또 다른 예시로 글린(Glean)을 들 수 있습니다. 글린은 엔터프라이즈 AI 분야의
선도주자로, 사람들이 일하는 방식을 이해·자동화·보강하기 위해 설계되었습니다. 최근에는 AI 에이전트 플랫폼을 선보여, 노코드 방식으로 HR 문의 처리부터 엔지니어링 포스트모템(postmortem) 진행까지 단 몇 번의
클릭만으로 자동화할 수 있게 했죠. (Gruve와 글린의 파트너십이궁금하시다면 이 글을 참고해보세요.)

그렇다면 AI 에이전트가 RPA를 대체할까?
AI 에이전트가 적용될 만한 영역은 어디이고, 전통적인 RPA가 여전히 탁월한 영역은 어디일까요?
사실 AI 에이전트가 꽤나 강력해 보이지만, 아직 모든 비즈니스 요구사항을 충족할 만큼 완전히 성숙한 기술은 아닙니다. 특히 높은 정확도와 보안이 필수적인 업무에는 여전히 신중해야 하죠.
결론적으로, AI가 전통적인 RPA를 완전히 대체하지는 않습니다. 관건은 AI 에이전트를 어디에 적용할지, 그리고 어떤 부분은 여전히 규칙 기반 자동화로 유지할지 제대로 구분하는 것입니다.
AI 에이전트를 효과적으로 도입하려면?
1. HITL(Humans In The Loop, 인간 개입) 구조 유지

현재 AI는 복잡한 시나리오나 예외 케이스에서 여전히 오류를 범하기 쉽습니다. 중요한 프로세스를 전면
자동화하기보다는, AI가 생성한 결과물을 검증하고 예외 사항을 처리할 수 있도록 일정 단계에서 사람의 개입을
허용하세요. 이를 통해 오류와 컴플라이언스 리스크를 줄이고, AI에 대한 신뢰를 높일 수 있습니다.

2. AI 에이전트를 ‘직원’ 처럼 관리하기
조직에서 많은 AI 에이전트를 운용할수록, 관리가 복잡해집니다. 엔비디아 CEO 젠슨 황은 “IT팀이 마치 HR팀 처럼 AI 에이전트를 관리하게 될 것”이라고 예견한 바 있습니다. 실제 직원에게 교육과 감시가 필요하듯이, AI 에이전트 역시 최신 업무 용어와 가이드라인을 지속적으로 업데이트해야 합니다. 비효율을 방지하려면 체계적인 모니터링과 거버넌스가 필수입니다.
3. 보안 강화: AI 에이전트가 위험 요소가 되지 않도록

AI가 적용된 자동화는 전통적인 엔터프라이즈 애플리케이션이나 RPA가직면하지 않았던 새로운 보안 리스크를
수반합니다. 예컨대 악의적인 입력 데이터를 통해 AI 판단을 왜곡시키는 ‘Data Poisoning공격’ 이나, AI가
데이터를 잘못 분류하도록 유도하는 ‘적대적 공격’이 대표적이죠. 기업들은 AI가 통제 불가능한 상황에 빠지지
않도록 지속적으로 시스템을 모니터링하고 엄격한 접근 통제 방안을 마련해야 합니다.

4. AI를 투명하게 운영하기
AI는 종종 ‘블랙박스’처럼 여겨집니다. 그런데 여기에 여러 에이전트가 관여하면, 그 결정 과정을 파악하기가 더 어려워집니다. 따라서 어떤 데이터가 입력되고 어떤 결과가 나왔는지, 그리고 왜 그런 결론이 도출되었는지 추적할 수 있는 툴과 프로세스를 구축해야 합니다. 그래야 AI가 내린 결정의 합리성과 감사 가능성을 보장할 수 있습니다.
5. 신뢰할 수 있는 최신 데이터 활용

AI 에이전트의 성능은 학습에 사용되는 데이터에 달려 있습니다. 만약 소스 데이터가 오래됐거나 편향되어 있다면, AI 에이전트가 잘못된 결정을 내릴 위험이 커집니다. 기업들은 데이터 파이프라인을 견고하게 운영하고, 거버넌스를 강화해 부실한 입력 데이터가 퍼포먼스를 해치지 않도록 주의해야 합니다.

6. 성능과 비용 문제 주의
AI 에이전트의 운영 비용은 만만치 않을 수 있으며, 최적화가 제대로 이루어지지 않으면 응답 속도도 느려질 수 있습니다. 인프라 비용을 지속적으로 모니터링하고, 모델 및 추론 파이프라인을 잘 튜닝해 불필요한 지출을 막아야 합니다.
하이브리드 모델이 미래다.
결론적으로, “AI와 RPA 중 어느 것을 택할 것인가?”의 문제로 단순화할 수 없습니다. 가장 효율적인 방식은 이 둘을 결합하는 하이브리드 자동화 모델을 도입하는 것입니다. AI의 유연성과 RPA의 구조적 실행력을 접목해 효율을 극대화할 수 있죠. 예를 들어, AI는 문서에서 데이터를 분류·추출하고, RPA는 그 데이터를 미리 정해진 규정에 따라 검증하고 처리하는 역할을 맡을 수 있습니다.
앞으로의 전망
AI 에이전트는 비즈니스 자동화의 패러다임을 변화시키고 있지만, 전통적인 엔터프라이즈 애플리케이션을 대체할 만능 솔루션은 아닙니다. 가장 현명한 조직은 AI의 지능적인 분석 능력과 RPA의 안정적인 실행 방식을 적절히 융합해, 확장 가능하고 미래에도 지속될 자동화 전략을 구축할 것입니다.
자동화의 미래를 준비하고 계신가요? 저희 팀에 문의하시면, 귀사의 환경에 맞는 솔루션을 함께 고민해드리겠습니다.