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TL;DR
기존 SIEM의 데이터 수집량 기반 과금 방식은 비용 문제로 인해 중요한 보안 데이터의 유실을 초래한다. 또한 수동적인 탐지 및 조사 프로세스는 기계 속도로 진화하는 현대의 위협을 방어하기에 역부족이다.
배경
RSAC 2026 기조연설에서 Databricks의 Ali Ghodsi가 현재 보안 업계가 직면한 기술적 부채를 설명한다.
대상 독자
CISO, 보안 엔지니어, IT 인프라 관리자 및 데이터 전략가
의미 / 영향
레거시 SIEM의 비용 및 기술적 한계로 인해 기업의 보안 사각지대가 확대되고 있다. 데이터 중심의 현대적 보안 플랫폼으로 전환하지 않을 경우, 기계 속도로 진화하는 AI 기반 공격에 대응하는 것이 불가능해질 것이다.
챕터별 상세
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레거시 SIEM의 과금 모델과 데이터 유실 문제
기존 SIEM 솔루션은 수집되는 데이터의 양에 따라 비용을 청구하는 과금 모델을 유지하고 있다. 기업들은 비용 부담을 줄이기 위해 데이터를 독자적인 포맷으로 변환하여 저장하며, 이 과정에서 처리 속도가 저하된다. 결과적으로 많은 기업이 비용 절감을 위해 30일이 지난 데이터를 삭제하거나 특정 데이터를 필터링하여 버리는 방식을 선택한다. 이러한 구조는 장기적인 패턴 분석이나 과거 시점의 침해 사고 조사를 불가능하게 만든다.
데이터 인제스트(Ingest) 볼륨 기반 과금은 데이터가 늘어날수록 비용이 기하급수적으로 증가하는 구조적 한계를 지닌다.
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멀티모달 데이터 처리의 한계
현대의 보안 환경은 비디오, 오디오, LLM 채팅 로그 등 다양한 멀티모달 데이터를 생성하지만 기존 SIEM은 이를 지원하지 못한다. 공격자들은 이러한 사각지대를 활용하지만, 방어자들은 기술적 제약으로 인해 해당 데이터를 시스템에 입력조차 하지 못하는 실정이다. 이는 보안 가시성을 심각하게 저해하며 공격자가 침투할 수 있는 넓은 표면적을 방치하는 결과를 낳는다. 결국 방어자는 전체 위협 중 극히 일부만을 모니터링하게 된다.
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수동 프로세스의 한계와 탐지 실패
데이터 수집 이후의 탐지 및 조사 과정이 지나치게 수동적으로 이루어지고 있다. 보안 운영팀(SOC)은 SPL 등을 이용해 직접 탐지 파이프라인을 구축하고 쏟아지는 경보를 일일이 확인해야 하는 부담을 안고 있다. 기계적인 속도로 발생하는 현대의 공격에 비해 인간의 수동 대응은 속도가 현저히 느리다. 그 결과 실제 존재하는 위협 중 아주 작은 파편만을 탐지하는 데 그치고 있으며, 이는 보안 시스템의 실질적인 무력화로 이어진다.
SPL(Search Processing Language)은 보안 데이터를 쿼리하고 분석하기 위해 널리 사용되는 언어이다.
용어 해설
- SIEM
- — 조직의 IT 인프라 전반에서 발생하는 보안 데이터를 수집, 분석, 저장하여 위협을 탐지하고 대응하는 시스템이다. 실시간 모니터링과 로그 관리를 통해 보안 사고를 식별하며, 규제 준수를 위한 보고 기능을 제공한다.
- SOC
- — 조직의 보안 상태를 지속적으로 모니터링하고 분석하며 보안 사고에 대응하는 전담 팀 또는 시설이다. 보안 전문가들이 SIEM 등의 도구를 사용하여 위협을 탐지하고 시스템을 방어하는 역할을 수행한다.
- Multimodal Data
- — 텍스트뿐만 아니라 이미지, 비디오, 오디오 등 다양한 형태와 소스의 정보를 포함하는 데이터 유형이다. 현대 보안 환경에서는 단순 로그 외에도 채팅 기록, 영상 데이터 등 복합적인 정보 분석이 중요해지고 있다.
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 04. 11.수집 2026. 04. 11.출처 타입 YOUTUBE
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