보안 로그의 현실

기업의 시스템에는 매일 수많은 로그가 쌓입니다. 서버, 네트워크 장비, 애플리케이션, 보안 장비에서 생성되는 로그는 수천~수십만 건에 달합니다. 문제는 이 로그 대부분이 쌓이기만 하고 읽히지 않는다는 점입니다.

보안 인력이 제한된 중소기업·중견기업의 경우, 로그를 실시간으로 분석할 인력이 부족하고, 쌓인 로그를 사후에 뒤지는 것조차 버겁습니다. 공격이 발생해도 로그 속 신호를 놓치는 경우가 많습니다.

기존 SIEM의 한계

전통적인 SIEM(Security Information and Event Management)은 규칙(rule) 기반입니다. "이 패턴이 나타나면 경고"라는 규칙을 미리 정의해 두는 방식입니다.

이 방식의 한계는 명확합니다.

  • 규칙 작성 부담: 새로운 공격 패턴이 나오면 규칙을 계속 만들어야 함
  • 미지 공격 탐지 어려움: 정의되지 않은 패턴은 탐지 불가
  • 경보 피로: 무의미한 경고가 많아 실제 위협을 묻힘
  • 맥락 부재: 개별 이벤트는 이상 없는데, 조합했을 때 이상인 상황을 읽기 어려움

AI가 로그 분석에서 하는 일

AI 기반 보안 모니터링은 "규칙에 맞춘다"는 접근에서 **"정상과 이상을 구분한다"**는 접근으로 바꿉니다.

1. 실시간 로그 분석

다양한 소스(Syslog, Webhook, 파일 등)에서 수집된 로그를 실시간으로 처리합니다. AI 모델이 로그의 의미를 이해해, 단순 문자열 매칭을 넘어 의도(인텐트) 수준에서 이상 징후를 파악합니다.

2. 위협 상황 요약

"로그 3,000건 중 2건이 이상"이 아니라, **"어떤 공격 시도가 있었고, 어떤 시스템에 영향을 미쳤으며, 어떤 단계까지 진행되었는지"**를 사람이 읽을 수 있는 형태로 요약합니다. 보안 인력이 판단에 필요한 시간과 에너지를 크게 줄여줍니다.

3. 맥락 기반 판단

단일 로그가 아니라 시간축의 로그 흐름을 함께 봅니다. 로그인 실패 → 권한 상승 시도 → 파일 접근 같은 시퀀스에서 위협을 식별하는 것이 핵심입니다.

4. 정책 기반 능동 대응

분석 결과를 바탕으로, 미리 정의된 정책 범위 안에서 대응을 수행합니다. 예를 들어 특정 IP 차단, 계정 잠금 같은 조치를 AI가 제안하거나, 승인 절차 후 실행합니다. 중요한 것은 허용된 권한 범위 안에서만 동작하도록 설계된다는 점입니다.

AI 보안 모니터링 도입 시 고려할 것

데이터 수집 범위: 어떤 시스템의 로그를 수집할지가 분석 품질을 결정합니다. 핵심 자산(서버, 네트워크, 인증 시스템)부터 시작하는 것이 현실적입니다.

거짓 양성 관리: AI도 오보를 냅니다. 초기에는 인력 확인 단계를 두고, 피드백으로 정확도를 높여가는 과정이 필요합니다.

대응 권한 설계: AI가 직접 실행할 조치와, 인간 승인이 필요한 조치를 구분해야 합니다. 자동 대응의 범위는 조직의 리스크 허용 수준에 맞춰 단계적으로 넓히는 것이 안전합니다.

운영 통합: 분석 결과가 기존 보안 운영 절차(인시던트 대응 매뉴얼)와 연결되어야 실제 대응으로 이어집니다.

LogOnAI의 흐름

Noonjoy의 AI 보안 솔루션 LogOnAI는 다음 흐름으로 동작합니다.

  1. 수집: Syslog, Webhook 등 다양한 경로의 로그 수집
  2. 분류: 보안 규칙 기반 필터링으로 노이즈 제거
  3. 분석: AI가 이상 징후와 위협 시나리오를 식별
  4. 요약: 공격 상황과 영향 범위를 사람이 읽기 쉽게 정리
  5. 대응: 정책 기반 조치 제안·실행, 결과 기록

로그 분석과 보안 모니터링에 AI를 도입하고 싶다면 LogOnAI 서비스 페이지에서 자세히 확인하거나 문의하기로 현재 보안 운영 현황을 알려주세요.