생성형 AI(GenAI)란 무엇인가?

Gartner의 2025년 주요 사이버 보안 트렌드 보고서는 생성형 AI(GenAI)의 증가하는 영향을 강조하며 조직이 보안 전략을 강화하고 보다 적응적이고 확장 가능한 방어 모델을 구현할 수 있는 새로운 기회를 소개합니다. 2024년까지는 최소 기능 제품 개발에 초점을 맞출 것으로 예상되었으나, 2025년에는 보안 워크플로우에 의미 있는 생성형 AI 통합이 이루어져 실질적인 가치를 제공하고 있습니다. Gartner에 따르면 2026년까지 ‘액션 트랜스포머’와 같은 새로운 접근 방식과 보다 성숙한 GenAI 기술이 결합되어 사이버 보안 팀이 수행하는 작업을 크게 증강할 반자동 플랫폼을 촉진할 것입니다.

​​생성형 AI란 무엇인가?

생성형 AI는 기존 데이터를 통해 패턴을 학습하여 새로운 컨텐츠를 생성하는 머신러닝(ML) 모델을 의미합니다. Gartner는 GenAI가 ‘기존 아티팩트에서 학습하여 새로운 현실적인 아티팩트를 대규모로 생성한다’고 설명합니다. 간단히 말하면 텍스트, 코드, 이미지 등 대규모 데이터셋으로 이러한 모델을 훈련시키면, 생성형 AI는 수요에 따라 유사한 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.

기술적으로 현대적인 대부분의 GenAI 도구는 광범위한 데이터셋으로 훈련된 대규모 신경망인 기초 모델을 기반으로 구축됩니다. 이러한 모델은 막대한 컴퓨팅 파워가 필요하지만, 일단 훈련되면 탐지 코드 작성부터 위협 보고서 작성까지 다양한 작업에 적응할 수 있습니다. GenAI는 단순한 분석을 넘어 창조성을 발휘하며 매우 빠르게 진화하고 있습니다. 몇 달마다 새로운, 더 강력한 모델이 나오고 있습니다. 다만, AI 생성 결과는 부정확하거나 편향될 수 있어 인간의 검토가 필수적입니다.

생성형 AI는 어떻게 작동합니까?

생성형 AI는 특히 신경망이라고 불리는 레이어드 네트워크를 사용하는 머신러닝의 하위 분야인 딥 러닝에 기반을 두고 있습니다. 이러한 네트워크는 인간 뇌에서 뉴런이 작동하는 방식에서 영감을 받아 대규모 데이터셋으로부터 학습하여 자율적으로 결과를 생성할 수 있도록 합니다.

생성형 AI에서 가장 영향력 있는 아키텍처 중 하나는 트랜스포머 모델입니다. 트랜스포머는 긴 시퀀스의 컨텍스트를 이해하는 데 도움을 주는 메커니즘을 사용하여 데이터를 병렬로 처리합니다. 이는 요약, 번역, 코드 생성과 같은 자연어 작업에 특히 효과적입니다. GenAI 애플리케이션에 자주 사용되는 대형 언어 모델(LLM)은 일반적으로 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 하며 코드 저장소, 위협 인텔리전스 보고서, 시스템 로그 등 포함한 방대한 데이터셋으로 훈련됩니다. 비지도 학습이라는 방법을 사용하여, 모델은 시퀀스에서 다음 단어나 요소를 예측하는 방법을 배웁니다. 시간이 지남에 따라 문법, 논리, 스타일, 의미에 대한 내부 표현을 구축합니다.

작동 방식:

1. 훈련 단계: 모델은 대량의 비구조화된 텍스트 또는 코드를 처리합니다. 콘텐츠를 암기하지 않고 단어, 구, 구문 및 개념 간의 관계를 학습합니다.
   
   
2. 미세 조정: 기본 모델은 사이버 보안 로그, 위협 보고서 또는 탐지 규칙과 같은 도메인별 데이터로 정제되어 특정 요구에 맞게 출력을 조정합니다.
   
   
3. 프롬프트 제공: 사용자가 입력(프롬프트)을 제공하면 모델은 가장 가능성 있는 연속 단어 또는 토큰을 예측하여 응답을 생성합니다.
   
   
4. 컨텍스트 인식: 현대적인 GenAI 도구는 한 번에 많은 양의 컨텍스트를 고려할 수 있어 복잡한 쿼리나 다단계 작업을 이해할 수 있어 사이버 보안 워크플로우에서 특히 유용합니다.

예를 들어, 보안 운영에서 위협 요약이나 로그 스니펫을 입력하면 GenAI가 탐지 규칙을 생성하거나, 위협을 요약하거나, 다음 단계를 제안할 수 있습니다. 모두 GenAI가 이전에 본 유사한 데이터에 기반합니다.

GenAI의 강점은 신속하게 통찰력을 종합하고 번역하며 생성하여 복잡한 데이터를 실행 가능한 정보로 변환하는 데 있습니다. 그러나 출력은 확률적이지 결정적이지 않기 때문에 높은 신뢰가 필요한 작업에는 여전히 인간의 검토가 필수적입니다.

사이버 보안에서의 GenAI 역할

생성형 AI(GenAI)는 점점 현대 사이버 보안 운영의 필수적인 부분이 되고 있습니다. 인력 전문 지식을 대체하지 않고 GenAI는 이를 보강하여 분석을 가속하고 반복적인 작업을 자동화하며 방어자가 진화하는 위협을 앞서갈 수 있게 도와줍니다.

보안 팀은 위협 인텔리전스부터 취약성 관리에 이르기까지 다양한 워크플로우에 GenAI를 활용하고 있습니다. 예를 들어, GenAI 도구는 CVE 자문을 요약하거나 관찰된 행동 패턴에 기반한 탐지 규칙을 생성할 수 있습니다. 경고 분류에서는 GenAI가 가능성이 높은 거짓 긍정 요소를 식별하거나 관련된 인시던트를 클러스터링하여 소음을 줄이는 데 도움을 줍니다. 문서 작성이나 교육에 관한 경우 AI는 정책 업데이트를 초안하거나 홍보 캠페인을 위한 피싱 이메일을 시뮬레이션할 수 있습니다.

이러한 기능은 독립형 도구로서가 아닌 데이터를 풍부하게 하고 의사 결정을 가속화하며 방어를 간소화하는 통합 강화 기능으로 기존 플랫폼에 점점 더 통합되고 있습니다. 인간 감독은 필수적이지만 GenAI는 의미 있는 생산성 향상을 제공하여 보안 전문가가 더 높은 영향력 있는 작업에 집중할 수 있게 합니다.

사이버 보안에서의 생성형 AI의 장단점은 무엇입니까?

GenAI는 데이터를 요약하고 경고를 분류하는 ‘힘든 작업’에서부터 탐지 규칙 제안이나 교육 콘텐츠와 같은 창의적인 작업에 이르기까지 오늘날 사이버 보안 작업을 강화하는 데 사용되고 있습니다. 모든 사용 사례에는 여전히 인간 전문가가 포함되지만 AI는 반복적인 분석과 문서화를 처리하여 팀이 적은 자원으로 더 많은 일을 할 수 있도록 돕습니다. 다음은 GenAI가 방어자를 지원할 수 있는 몇 가지 예입니다:

• 위협 인텔리전스 및 사고 대응: GenAI는 복잡한 위협 데이터를 소화하고 요약할 수 있습니다. 예를 들어, 긴 위협 보고서나 CVE 자문을 요약하여 가장 중요한 정보, 타협 지표, 또는 공격자의 TTP를 강조할 수 있습니다. 방대한 데이터에서 근본 원인과 주요 세부 정보를 자동으로 추출함으로써 GenAI는 조사를 가속화하고 분석가가 위협을 앞서가도록 돕습니다.
  
  
• 탐지 엔지니어링: 보안 엔지니어는 탐지 규칙이나 쿼리를 작성하는 데 GenAI를 탐색하고 있습니다. 예를 들어, 악성 활동의 예시와 탐지된 방법을 AI 모델에 제공함으로써 모델이 새로운 탐지 로직을 초안할 수 있습니다. 그 외에도 GenAI는 탐지 로직 요약, CTI 강화, 다양한 SIEM, EDR, 데이터 레이크 언어 간의 탐지 코드 번역 등을 지원할 수 있습니다. 언급한 모든 기능은 현재 SOC Prime의 Uncoder AI. 
  
  
• 오탐 감소: GenAI는 2차 분석 계층으로 작동하며 오탐을 최소화할 수 있습니다. 경고를 관련 코드와 함께 평가하고 자연어로 추론을 제공하여 팀이 빠르게 무해한 이벤트와 의심스러운 이벤트를 구별할 수 있도록 돕습니다. 에 따르면 업계 예측, GenAI는 전통적인 분석 기술의 출력을 정제하고 문맥화하는 능력 덕분에 2027년까지 애플리케이션 보안 테스트와 위협 탐지에서 오탐률을 30% 줄이는 역할을 할 것으로 예상됩니다.
  
  
• 취약성 관리: GenAI는 우선순위를 정하고 취약성을 수정하는 데 도움을 줄 수 있습니다. AI 모델은 보안 약점을 찾아 코드를 검사하고 위험한 패턴을 지적합니다. 그런 다음 해당 결함을 잠재적 영향에 따라 순위를 매기고 수정 단계를 제시할 수 있습니다. GenAI 도구는 스마트 코드 검토자와 같아서 개발 및 보안 팀이 가장 중요한 취약성을 먼저 해결할 수 있도록 도움을 줍니다.. An AI model can scan code or configurations for security weaknesses and point out risky patterns. It can then rank those flaws by potential impact and suggest remediation steps. GenAI tools act like smart code reviewers, helping development and security teams address the most critical vulnerabilities first.
  
  
• 분석 및 요약: 구조화된 데이터를 넘어, GenAI는 비구조적 또는 반구조적 정보를 요약할 수 있습니다. 경고 메시지, Slack 채팅, 시스템 로그 등을 평범한 언어로 요약할 수 있습니다. 예를 들어, 수천 개의 로그 항목이 급증하면 GenAI 모델이 이상 현상을 단락으로 설명할 수 있습니다. 이는 애널리스트가 모든 세부 사항을 탐색하는 것은 줄이고 대신 AI가 생성한 빠른 인사이트를 제공받을 수 있게 합니다.
  
  
• 교육 및 정책: 일부 팀은 GenAI를 사용하여 현실적인 훈련 시나리오를 생성합니다. 예를 들어, 개인화된 피싱 이메일 예시를 제공하거나 새로운 보안 정책에 대한 맞춤형 설명을 작성할 수 있습니다. GenAI는 기존 정책을 분석하여 격차를 찾아내거나 모범 사례 기반의 수정된 정책을 초안할 수 있습니다. 이는 인식 및 문서화를 더 효율적으로 유지하게 하지만 모든 출력은 인간에 의해 검증됩니다.

생성형 AI는 사이버 보안 운영을 개선할 수 있는 상당한 기회를 제공하는 동시에 새로운 과제를 소개하기도 합니다. 적대자들은 동일한 AI 구동 도구를 사용하여 공격의 속도, 규모 및 정교함을 증가시키고 있습니다. 실제로 Gartner는 공격자들이 GenAI에서 기대하는 생산성 및 기술 향상을 통해 얻는 장점들이 대부분의 산업과 동일할 것이라고 예측하고 있습니다. 공격자들은 저렴한 비용으로 공격의 품질과 수량을 개선하고 기술을 활용하여 스캔 및 착취 활동과 같은 워크플로우의 자동화를 더욱 강화할 것입니다. 공격 측은 공격 전략에 컴플라이언스와 법률 규제를 구현할 필요가 없습니다. 이로 인해 복잡한 위협에 대해 공격자에게 실질적인 이점을 제공하며 시간이 몇 시간에서 심지어 몇 일까지 연장될 수 있습니다.

새로 등장하는 AI 규제는 또한 복잡한 계층을 추가하여, 아직 완전히 이해되지 않은 법적 위험 및 전술적 한계를 소개하고 있습니다. Gartner는 2025년까지 생성형 AI가 보안하기 위해 필요한 사이버 보안 자원을 15% 증가시켜 애플리케이션 및 데이터 보안에 대한 지출을 증가시킬 것으로 예상합니다. 생성형 AI 메커니즘 및 데이터 출처의 투명성 부족은 보안 리더들이 생성형 사이버 보안 AI 애플리케이션의 출력에 기반한 행동 자동화를 주저하게 만들고 있습니다. 따라서 조직이 이러한 시스템에 충분한 신뢰를 얻기 전까지는 필수 승진 워크플로우와 세부 문서화가 필요할 것입니다.

SOC Prime의 AI SOC 생태계

Detection as Code, AI 기반 탐지 엔지니어링 및 자동화된 위협 헌팅을 선도하는 SOC Prime은 최첨단 보안 솔루션을 강력하고 벤더 중립적인 AI SOC 생태계로 통합해 제공합니다. 이 생태계는 AI와 집합적 전문 지식에 의해 주도되는 SOC Prime 기술과 우리의 파트너 혁신을 결합하여 뛰어난 사이버 방어 능력을 제공합니다.

SOC Prime의 AI SOC 생태계 는 커뮤니티 기반 전문 지식을 중심으로 하고 있으며, 주로 일상적인 작업을 강화하고 보안 팀을 위한 공동 파일럿 역할을 수행하는 현재 AI 채택의 주요 트렌드를 반영합니다. 이는 Blue, Red 및 Purple Teams의 결합된 전문 지식에 의해 사이버 보안의 지속적 개선 문화를 장려하여, 방어 역량을 지속적으로 테스트하고 개선하는 게임 체인징 위협 기반 방어 접근 전략과 공명합니다. 이 접근은 5년 주기의 전략적 사이클에 기반을 두고 있으며, 여러 도구와 다양한 기술에 걸쳐 투명성을 보장하는 개방형 표준을 활용하여, 위협이 진화함에 따라 조직이 방어를 통합하고 적응할 수 있도록 합니다. 현실 세계의 군사 급전 전술을 반영한 위협 인텔리전스를 통해 위협 기반 방어 접근은 사이버 보안 팀이 고도로 정교한 공격자의 행동을 예측하고 감지하며 대응할 수 있게 합니다.

인력 전문 지식을 향상시키는 AI 배포가 단일 목적 분석을 능가할 것이라는 Gartner의 예측과 일치하여 SOC Prime의 AI 생태계는 최첨단 머신러닝과 커뮤니티 기반 지식을 결합하여 사이버 보안 팀의 역량을 증폭하도록 설계되었습니다. 이 생태계의 중심에는 SOC Prime 플랫폼이 있으며, 세 가지 핵심 제품을 제공합니다. 위협 탐지 마켓플레이스는 세계에서 가장 큰 Detection-as-Code 라이브러리로, 큐레이션된 탐지 콘텐츠 및 실행 가능한 위협 인텔리전스를 제공하는 역할을 합니다. Uncoder 는 위협 기반 탐지 엔지니어링을 위한 개인 IDE 및 AI 조종사 역할을 합니다. 그리고 Attack Detective는 고급 위협 탐지 및 자동화된 위협 헌팅을 위한 기업용 SaaS입니다.

이러한 혁신을 지원하기 위해, SOC Prime은 Llama와 같은 다양한 시장 선도 대형 언어 모델(LLM)을 비공개 호스트하여 활용하고 있습니다. 또한 특수 제작된 AI/ML 모델의 세트를 유지하고 있습니다:

• SOC Prime Retrieval-Augmented Generation (RAG) LLM 모델. SOC Prime의 500,000개 이상의 규칙 및 쿼리를 11,000개의 고품질 메타데이터 라벨에 매핑한 독점 컬렉션을 포함하는 RAG 데이터베이스를 통해 이 LLM 모델은 원시 CTI 데이터로부터 컨텍스트 강화 탐지 규칙 생성을 가능하게 합니다.
  
  
• SOC Prime MITRE ATT&CK® 태그 변환 ML 모델. 2018년 첫 번째 EU ATT&CK 커뮤니티 워크숍에서 ATT&CK와 함께 Sigma 규칙을 태그하는 당사의 혁신을 기반으로, SOC Prime은 Sigma 및 Roota에서 탐지 코드를 위한 자동 ATT&CK (하위)기술 태그 변환을 가능하게 하는 ML 모델을 큐레이팅합니다. 네이티브 SIEM, EDR, 데이터 레이크 쿼리, Sigma 규칙 및 최고 품질의 번역을 포함하여 50,000개 이상의 규칙 및 쿼리를 포함하는 세계 최대 데이터셋으로 훈련되었습니다.
  
  
• SOC Prime 언어 감지 ML 모델. SOC Prime은 44개의 서로 다른 SIEM, EDR, 데이터 레이크 형식 전반에 걸쳐 쿼리 언어 식별을 자동화하기 위해 이 ML 모델을 큐레이팅합니다. 여기엔 네이티브 규칙, Sigma 규칙 및 최고 품질의 번역을 포함한 500,000개 이상의 규칙 및 쿼리가 포함됩니다.

Uncoder를 예로 들어, GenAI가 일상적인 사이버 보안 작업에 어떻게 힘을 실어줄 수 있는지 살펴보겠습니다. Uncoder는 최근 주요 업데이트를 받아 위협 기반 탐지 엔지니어링을 위한 다양한 AI 구동 기능을 100% 무료로 제공합니다.

Uncoder는 탐지 엔지니어 및 SOC 분석가를 위한 비에이전트 AI입니다. Uncoder AI의 최근 업데이트는 2025년 5월에 릴리스되었으며, 탐지 규칙의 작성, 번역 및 최적화를 향상시켜 보안 팀이 진화하는 사이버 보안 환경에서 앞서 나갈 수 있도록 하기 위한 강력한 세트의 기능을 소개합니다.

Uncoder AI 는 500,000개 이상의 탐지 규칙 및 쿼리에서 세계 최대 데이터셋에 SOC Prime의 독점 기계 학습 모델로 트레이닝된 연관 태그 11,000+개로 강화되고, 시장 선도 대형 LLM과 선택적으로 통합된 구조를 갖고 있습니다. 대부분의 AI 구동 기능에 대해, Uncoder AI는 탐지 엔지니어링 및 위협 인텔리전스 처리를 위해 Llama 3.3를 커스터마이징하여 사용합니다. 이 모델은 SOC Prime의 SOC 2 유형 II 준수 비공개 클라우드에서 완전히 작동하여 데이터 전체에 대한 제어, 엄격한 프라이버시 및 지적 재산 보호를 보장합니다. 추가 LLM에 대한 지원이 계획되어 있으며, 사용자에게 더 많은 유연성을 제공하는 동시에 프라이버시 우선 접근 방식을 유지합니다.

다음 Uncoder AI가 지원하는 AI 구동 기능 이 이제 무료로 제공됩니다:

• • 위협 보고서에서 규칙/쿼리 생성. 제공된 위협 보고서를 분석하고 설명된 동작을 탐지하기 위한 규칙/쿼리를 생성합니다.
    
    
  • 사용자 지정 프롬프트를 통한 규칙/쿼리 생성. 제공된 사용자 지정 프롬프트를 분석하고 사용자의 지시에 따라 규칙/쿼리를 생성합니다.
    
    
  • 의사 결정 트리 요약. 쿼리/규칙을 분석하고 모든 임베딩, 브랜치 및 기타 복잡한 로직과 함께 단계별로 작동 방식을 설명합니다.
    
    
  • 짧고 긴 규칙/쿼리 요약. 규칙/쿼리를 분석하고 보안 엔지니어에게 탐지 로직 및 관련된 세부 사항의 명확한 설명을 제공합니다.
    
    
  • 쿼리 최적화. 쿼리를 분석하여 최적임을 확인하거나 성능 개선을 제안합니다.
    
    
  • 규칙 구문 및 구조 검증. 규칙/쿼리의 구문 및 구조를 분석하여 오류를 발견하고 개선을 제안하거나 모든 것이 정확함을 확인합니다.
    
    
  • 공격 흐름 생성(Beta). 제공된 위협 보고서 또는 기타 악의적 활동의 설명을 분석하여 이를 공격 흐름 형태로 시각화합니다.
    
    
  • MITRE ATT&CK 태그 예측. SOC Prime의 비공개 호스트 ML 모델을 사용하여 Sigma 규칙을 ATT&CK 기술 및 하위 기술에 매핑합니다.
    
    
  • AI 지원 플랫폼 간 번역. 플랫폼 기본 언어 간에 번역합니다. 기본 쿼리 로직은 네이티브로 번역되며, 고급 기능 번역은 제3자 AI OpenAI의 GPT-4o 미니 모델에 의해 생성됩니다.
    
    
  • Roota로의 슈퍼차징. 플랫폼 특정 규칙 또는 쿼리를 Roota 규칙으로 전환하고 SOC Prime의 독점 알고리즘과 AI를 사용하여 메타데이터로 강화합니다.

SOC Prime 플랫폼 등록 하여 AI 구동 기능을 탐색하기 시작하고 GenAI가 SOC 운영의 효율성을 높이는 게임 체인저로 작용하는 방식을 경험하세요.