Scanner와의 파트너십: 모든 로그에는 이야기가 있다 - 충분히 빠르게 찾을 수만 있다면

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핵심 요약

기업들은 막대한 보안 로그 저장 비용 때문에 데이터를 S3에 방치하여 검색 불가능한 상태로 두는 문제를 겪고 있다. Scanner는 객체 스토리지(S3)에 최적화된 전용 역색인(Inverted Index) 기술을 통해 페타바이트급 데이터를 수 초 내에 검색할 수 있게 한다. 이러한 속도는 특히 빠른 피드백 루프가 필요한 AI 보안 에이전트의 자율 조사를 가능케 하며, 실제로 전체 쿼리의 80%가 에이전트에 의해 수행되고 있다. 결과적으로 Scanner는 비용 절감과 동시에 AI 기반의 차세대 보안 운영(SecOps) 인프라를 구축하고 있다.

배경

SIEM(Security Information and Event Management)에 대한 이해, Amazon S3 등 객체 스토리지의 기본 개념, 역색인(Inverted Index)의 작동 원리

대상 독자

보안 엔지니어, CISO, LLM 기반 에이전트 개발자, 클라우드 인프라 아키텍트

의미 / 영향

보안 로그 분석 시장이 단순 저장에서 AI 에이전트의 자율 활동을 지원하는 고속 데이터 레이크로 전환되고 있음을 시사한다.

섹션별 상세

기존 SIEM(Splunk 등)의 높은 비용 문제로 인해 많은 기업이 최근 10-30일치 로그만 유지하고 나머지는 S3에 '동결'된 상태로 보관하여 침해 사고 조사 시 어려움을 겪는다.

Scanner는 S3와 같은 객체 스토리지를 위해 처음부터 설계된 전용 역색인(Inverted Index)을 사용하여 필드 값을 S3 파일 영역에 직접 매핑함으로써 수십억 행을 전수 조사하는 대신 필요한 조각만 빠르게 추출한다.

스트리밍 탐지 엔진을 통해 매일 수십 테라바이트의 데이터에 대해 수백 개의 탐지 규칙을 지속적으로 실행하며, 매번 전체 데이터를 재스캔하지 않는 효율적인 구조를 갖추고 있다.

Notion과 같은 고객사는 Scanner를 활용해 보안 조사를 자율적으로 수행하는 내부 AI 에이전트를 구축했으며, 이는 수 분에서 수 시간이 걸리던 쿼리 시간을 초 단위로 단축한 덕분에 가능해졌다.

Anthropic의 MCP(Model Context Protocol) 출시 이후 몇 주 만에 고객의 1/3이 이를 프로덕션에 도입했으며, 현재 플랫폼 쿼리의 80%가 사람이 아닌 AI 에이전트에 의해 발생하고 있다.

실무 Takeaway

S3에 방치된 콜드 데이터를 Scanner의 전용 인덱싱 기술로 연결하면 SIEM 비용을 획기적으로 줄이면서도 즉각적인 보안 조사가 가능하다.
AI 에이전트를 보안 운영에 도입하려면 초 단위의 검색 속도가 필수적이며, Scanner는 이를 통해 에이전트 중심의 워크플로우를 실현하고 있다.
MCP와 같은 표준 프로토콜을 활용해 보안 데이터 인프라를 AI 모델과 신속하게 연결하는 것이 차세대 보안 전략의 핵심이다.