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Exaforce는 조직이 며칠 내에 보안 운영 센터(SOC)를 구축하거나 기존 분석가 팀의 역량을 수배로 증폭할 수 있도록 지원한다. 특히 보안 엔지니어를 채용하기 어려운 초기 스타트업부터 대규모 엔터프라이즈까지 아우르며, 인력 부족으로 인한 보안 공백을 AI로 메우는 데 집중한다.
대기업조차 GitHub, Snowflake, OpenAI와 같은 핵심 SaaS 서비스에 대한 보안 탐지 체계가 부족한 경우가 많다. Exaforce는 이러한 서비스의 API에 직접 연결하여 로그와 구성 데이터를 수집하고, 기존 보안 도구가 놓치기 쉬운 클라우드 및 SaaS 환경의 위협에 대한 가시성을 제공한다.
기존의 통계 기반 이상 탐지(Anomaly Detection)는 오탐이 많아 신뢰도가 낮았으나, Exaforce는 여기에 LLM 기반의 지식 계층(Knowledge Layer)을 추가했다. LLM은 비즈니스 맥락을 이해하여 개발자의 정상적인 클라우드 작업과 공격자의 유사한 행동을 구분함으로써 탐지의 정확도와 신뢰도를 높인다.
LLM의 추론 능력을 극대화하기 위해 데이터 엔지니어링 단계에서 맥락을 정제하고 데이터 범위를 축소하여 전달한다. 너무 많은 데이터를 한꺼번에 입력하면 모델의 집중력이 떨어지는 문제를 해결하기 위해, 관계 기반의 시맨틱 데이터를 구축하고 필요한 정보만 선별하여 LLM이 정확한 판단을 내릴 수 있는 환경을 조성했다.
보안 대응(Response) 단계에서 정적인 플레이북 대신 자연어로 제어 가능한 AI 에이전트를 도입했다. 사용자는 '비정상적인 IP의 성공적인 인증 시도를 매일 보고하라'와 같은 자연어 명령으로 맞춤형 자동화 에이전트를 생성할 수 있으며, 시스템이 직접 사용자에게 Slack으로 확인 메시지를 보내는 등 능동적인 조사를 수행한다.
용어 해설
- 보안 운영 센터(SOC)
- — 조직의 보안 상태를 모니터링하고 위협을 탐지 및 대응하는 중앙 집중식 부서이다. 인력 부족과 방대한 경고 메시지 처리 문제로 인해 최근 AI를 통한 자동화가 핵심 과제로 부상했다.
- 보안 오케스트레이션, 자동화 및 대응(SOAR)
- — 다양한 보안 도구와 워크플로를 통합하여 위협 대응 과정을 자동화하는 기술이다. 기존에는 정적인 플레이북 방식이었으나, 최근에는 AI 에이전트를 활용한 동적 대응 방식으로 진화하고 있다.
- 이상 탐지(Anomaly Detection)
- — 정상적인 데이터 패턴에서 벗어난 특이치를 찾아내는 기법이다. 보안 분야에서는 공격자의 활동을 식별하는 데 쓰이지만, 오탐(False Positive)이 많아 LLM을 통한 맥락 분석으로 정확도를 높이는 추세이다.
- 분류 및 우선순위 지정(Triaging)
- — 수많은 보안 경고 중 실제 위협과 단순 오탐을 구분하고 처리 우선순위를 정하는 과정이다. 보안 분석가의 업무 부하가 가장 큰 영역으로, LLM의 추론 능력이 가장 활발하게 도입되는 분야이다.
- 위협 헌팅(Threat Hunting)
- — 보안 시스템이 자동으로 탐지하지 못한 잠재적 위협을 분석가가 직접 가설을 세워 찾아내는 능동적인 보안 활동이다. AI 에이전트를 통해 자연어로 쿼리를 실행하고 보고서를 생성하는 방식으로 효율화된다.
기술
- LLM
- Snowflake
- GitHub API
- OpenAI API
- Slack Integration
활용 사례
- SaaS 위협 탐지 및 대응
- 보안 경고 자동 분류(Triaging)
- 자연어 기반 위협 헌팅 에이전트
- 자동화된 사용자 신원 확인 워크플로
언급된 리소스
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 01. 23.수집 2026. 02. 21.출처 타입 RSS
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