AI 성과는 SOC 고도화보다 먼저 나타난다.

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TL;DR

SentinelOne이 451 Research와 북미 사이버보안 의사결정자 및 실무자 611명을 조사한 결과, 대부분 조직은 AI 성숙도 초기 단계에 머물렀지만 사고 대응과 원인 제거 능력 개선은 이미 나타났습니다. 플랫폼 중심 보안 구조를 택한 조직은 82%였고 3년 안에 94%까지 늘어날 전망이며, EDR·SIEM·CNAPP와 공통 데이터 계층이 AI 기반 SOC 운영의 기반으로 연결됩니다. AI는 반복적인 경보 분류를 줄여 분석가가 조사와 위협 사냥에 집중하도록 돕지만, 에이전트·데이터 파이프라인·모델 엔드포인트를 새로운 공격 표면으로 만들기도 합니다. 따라서 AI 도입과 플랫폼 통합, 데이터 기반, 거버넌스 통제를 같은 순서에서 구축하는 접근이 필요합니다.

섹션별 상세

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AI 기반 SOC의 성과는 고도화가 끝난 뒤에 시작되는 것이 아니라 초기 단계부터 나타납니다. 조사 대상 조직의 96%가 아직 기본 모니터링과 초기 경보 분류 또는 기초적인 사고 조사 수준인 Level 1~2에 머물렀지만, 같은 조직의 99%는 사고 대응과 원인 제거 능력이 개선됐다고 답했습니다. 챗봇의 초기 경보 분류와 자동화 도구의 실제 양성·오탐 선별처럼 제한된 업무부터 적용해도 성과가 발생하므로, 고도화 이후에 인프라를 마련하려는 순서는 반대로 작동합니다.

생성형 AI와 에이전틱 AI가 SOC의 보안 경보 대응 및 원인 제거 능력에 미친 영향을 나타낸 원형 그래프입니다. — Chart그래프에는 응답 조직의 70%가 능력이 보통 수준으로 개선됐다고 답했고 30%는 크게 개선됐다고 답한 결과가 표시됩니다. 변화가 없다는 응답은 1% 미만이며 악화됐다는 응답은 0%로 표시되어, 초기 단계의 AI 도입에서도 대부분 조직이 대응 능력 개선을 체감했다는 본문 수치와 연결됩니다. 조사 기반은 GenAI 또는 에이전틱 AI를 SOC에서 실제 운영하거나 파일럿·개념증명 단계로 사용하는 조직 492곳입니다.

02

AI 도입은 보안 도구를 통합 플랫폼과 공통 데이터 계층으로 묶는 흐름과 함께 진행됩니다. 플랫폼 중심이라고 답한 조직은 82%로 1년 사이 13%포인트 늘었고, 3년 안에 94%가 플랫폼 중심 구조에 도달할 것으로 예상했습니다. EDR, SIEM, CNAPP는 독립 도구로 시작하면서도 통합 플랫폼의 핵심 기반으로 확장되며, 연결된 데이터가 여러 보안 신호를 함께 처리하는 AI 의사결정의 연결 조직 역할을 합니다.

보안 운영 도구 모음에서 통합 보안 플랫폼으로 이동하는 조직의 현재 위치와 3년 뒤 예상 위치를 2025년과 2026년 조사로 비교한 그래프입니다. — Chart2026년 조사에서 보안 플랫폼 쪽에 더 치우친 조직은 현재 82%, 3년 뒤 94%로 표시됩니다. 2025년에는 같은 수치가 현재 67%, 3년 뒤 77%였으므로, 통합 플랫폼으로 이동하려는 전망이 1년 사이 크게 높아졌습니다. 가로축은 도구를 완전히 분리해 운영하는 0에서 보안 플랫폼 중심인 100까지의 위치 구간이며, 그래프의 추세선도 3년 뒤 플랫폼 방향으로 이동합니다.

03

Agentic AI가 보안 운영에서 판단과 대응을 수행하려면 지속적으로 갱신되는 연결 데이터와 자동화된 파이프라인이 필요합니다. 반대로 telemetry가 도구별로 고립되고 데이터 처리 과정에 수작업이 남아 있으면 에이전트가 여러 신호를 종합해 자율 조치를 실행하기 어렵습니다. 조사에서 SecOps용 데이터 레이크 투자의 가장 많이 선택된 이점이 AI 기반 SOC 워크로드와 에이전트 지원으로 나타난 만큼, 데이터 기반을 먼저 구축한 조직이 AI 확장의 전제 조건을 이미 확보한 셈입니다.

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AI는 분석가의 반복적인 고량 경보 분류 부담을 줄여 직무 만족도에도 영향을 줍니다. 초기 분류를 AI가 처리하면 분석가는 끝없이 쌓이는 경보를 처리하는 대신 침해 조사, 위협 사냥, 판단이 필요한 업무에 시간을 배분할 수 있습니다. SOC 분석가 이직이 지속적인 운영 비용으로 남아 있는 상황에서 역할이 더 전략적인 업무로 이동하는 효과는 탐지·대응 지표와 별개의 운영상 가치가 있습니다.

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SOC를 운영하는 AI 인프라는 동시에 새로운 공격 표면이 됩니다. 공격자는 AI 에이전트, 데이터 파이프라인, 모델 엔드포인트와 도입 속도에 비해 뒤처진 거버넌스 통제를 노릴 수 있으며, 잘못 설정된 접근 권한이나 감시되지 않는 파이프라인이 노출로 이어질 수 있습니다. 따라서 AI를 실행하는 플랫폼과 AI 자체를 보호하는 플랫폼이 점점 같은 기반으로 수렴하고, 배포와 보안 통제를 따로 계획하지 않는 조직은 투자 계산에 반영되지 않은 위험을 떠안게 됩니다.

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SentinelOne이 제시하는 Autonomous SOC의 경로는 초기 AI 보조 분류에서 점차 자율적인 조사·위협 사냥·대응으로 이동하고 사람은 전략적 판단과 거버넌스를 맡는 단계적 구조입니다. 이번 조사 결과는 AI 성과가 성숙도 최종 단계까지 기다리지 않고 초기부터 발생하며 플랫폼 통합, 공통 데이터 계층, 거버넌스가 그 성과의 확장 폭을 결정한다는 흐름을 뒷받침합니다. 조직은 완성된 자율 SOC를 기다리기보다 각 성숙도 단계에서 수익을 얻도록 기반과 통제를 함께 구축해야 합니다.

용어 해설

에이전틱 AI(Agentic AI): — 에이전틱 AI는 외부 데이터와 도구를 바탕으로 상황을 판단하고 여러 단계를 거쳐 작업을 수행하는 AI 방식입니다. SOC에서는 보안 신호를 연결해 조사와 대응 조치를 자동화하는 데 쓰이며, 정확한 권한 관리와 지속적인 데이터 갱신이 필수적입니다.
보안 운영 센터(Security Operations Center): — Security Operations Center는 보안 경보를 수집하고 분류하며 침해 사고를 조사하고 대응하는 조직과 운영 체계입니다. 이 글에서는 AI가 초기 경보 선별과 반복 업무를 맡고 분석가는 위협 사냥과 판단 중심 업무에 집중하는 구조로 변화합니다.
보안 플랫폼화(Platformization): — 보안 플랫폼화는 개별 보안 도구를 고립된 상태로 운영하는 대신 공통 데이터 계층과 통합 스택으로 연결하는 접근입니다. EDR, SIEM, CNAPP 같은 기존 도구를 기반으로 데이터를 공유하면 AI가 여러 신호를 함께 판단하고 새 기능의 효과를 누적할 수 있습니다.
데이터 레이크(Data Lake): — 데이터 레이크는 보안 telemetry와 운영 데이터를 한곳에 축적해 다양한 분석과 AI 작업에 제공하는 저장 기반입니다. SecOps에서는 AI 기반 SOC 워크로드와 에이전트를 지원하는 공통 데이터 계층으로 작동하며, 데이터가 도구별로 분리된 구조보다 자동화 확장에 유리합니다.
AI 거버넌스(AI Governance): — AI 거버넌스는 AI 에이전트와 데이터 파이프라인, 모델 엔드포인트의 권한·감시·통제 체계를 관리하는 방식입니다. SOC에 AI를 배치하는 속도가 보안 조치보다 빠르면 잘못된 접근 권한이나 감시되지 않는 파이프라인이 새로운 공격 표면이 될 수 있어 배포와 함께 마련해야 합니다.

기술

GenAI
agentic AI
EDR
SIEM
CNAPP
data lake
AI agents
model endpoints

활용 사례

SOC 초기 경보 분류
실제 양성 및 오탐 선별
사고 조사와 원인 제거
위협 사냥
보안 대응 자동화
AI 인프라 거버넌스

언급된 리소스

문서451 Research report