안녕하세요, AI 기반 보안 솔루션 전문기업, 시큐레이어 입니다.
보안뉴스에서 진행되는 [ 2025 AI 보안 솔루션 리포트- 특집기사]에
시큐레이어의 ‘eyeCloudAI’ 솔루션이 소개 되었습니다.
해당 리포트는 AI 보안 솔루션의 필요성부터 최신 기술 동향, 실제 고객 성공 사례, 그리고 도입 시 고객이 반드시 고려해야 할 핵심 요소까지 상세히 다루고 있습니다.
저희 시큐레이어는 약26P 분량에 해당하는 보고서의 내용을 실질적인 솔루션 도입의 기준을 세울 수 있도록
핵심 내용을 요약해 드리고자 합니다.
1. 시큐레이어의 ‘eyeCloudAI’ 보안 솔루션 (제품 및 특징)
시큐레이어의의 AI 기반 보안 분석 플랫폼인 ‘eyeCloudAI’를 통해 지능형 보안 운영의 핵심 축으로
소개되었습니다.
-
제품명: eyeCloudAI (인공지능 분석 및 지원 솔루션)
-
핵심 기능:
-
대규모 보안 이벤트를 AI로 자동 분석하고 신종 변종 위험을 정밀 탐지하는 지능형 보안 분석 플랫폼입니다.
-
보안 특화 LLM(대규모 언어 모델) 기반 ‘AI 어시스턴트’가 자연어 기반 위협 분석과 대응 가이드를
제공합니다. -
온프레미스 구축이 가능하여 폐쇄망 환경에서도 안전하게 운영할 수 있습니다.
-
eyeCloudXOAR(SOAR) 플랫폼과 완벽히 연동되어 ‘탐지-분석-자동 대응-강화 학습’의
선순환 자동화 루프를 완성합니다. -
이러한 자동화 루프를 통해 ‘인력 부족’과 ‘대응 속도’ 문제를 개선하여 운영 효율성을 제공합니다.
2. AI 보안 기술 적용 현황 (AI 접목의 단계)
시큐레이어는 AI 기술의 적용 범위가 어떻게 확장되고 있는지에 대해 설명했습니다.
● 패러다임 전환: 초기 AI가 머신러닝이나 UEBA를 통해 비정상 행위 탐지에 집중했다면,
현재는 그 범위가 보안 관제 업무 전반으로 확장되었다고 설명했습니다.
● AI 중심의 체계 전환: AI 접목은 단순히 기능을 추가하는 수준을 넘어, 보안 운영의 패러다임 자체를
‘사람 중심의 수동적 대응’에서 ‘AI 중심의 지능화·자동화 체계’로 전환하는 단계에 와 있다고 강조했습니다.
● 단계별 AI 적용 (탐지/분석/신뢰/자동화):
– 탐지·분류: 딥러닝 및 LM을 활용해 기존 룰 기반으로는 식별이 어려웠던 신종·변종 위협을 문맥 기반으로 정밀하게 탐지하고 분류합니다.
– 분석·지원: 생성형 AI(LLM/RAG) 기술이 접목되어 분석가가 자연어로 분석 정보를 검색, 보안 로그를 자동 요약하며, AI 어시스턴트가 자연어 질의에 답하고 대응 보고서를 자동으로 생성합니다.
– 신뢰·검증: XAI(설명 가능한 AI)가 특정 위협을 ‘왜’ 탐지했는지 판단 근거를 시각적으로 제공하여,
분석가의 신뢰를 확보하는 단계에 이르렀습니다.
– 자동화·최적화: AutoML 및 강화 학습을 통해 AI 모델 생성 과정을 자동화하고, 운영자의 피드백 을 지속적으로 학습해 모델 성능을 최적화 합니다.
3. AI 도입의 도전과제 (블랙박스 문제 제기)
시큐레이어는 AI를 도입하는 과정에서 겪는 어려움에 대해 업계의 고민을 대변하며 중요한 의견을 제시했습니다.
● 신뢰성 및 투명성 문제: AI가 내린 판단에 대한 근거를 확보하지 못하면 그 결과를 신뢰할 수 없고,
그러면 AI 판단을 기반으로 한 대응 조치를 수행하기 망설여진다고 설명했습니다.
● 설명 가능성 확보의 어려움: AI의 결정을 신뢰하고 수용하게 만드는 ‘설명 가능성’을 확보하는 것이 매우 어려웠다고 지적했습니다.
4. AI 보안 솔루션 구축 사례
시큐레이어는 AI 기반 스마트 보안관제 시스템 구축을 통해 실질적인 성과를 보여주었습니다.
● 고객사: A 공공기관
● 필요성: 하루 400GB 이상의 방대한 보안 로그를 분석하고 지능화된 위협에 신속히 대응하는 데 한계가
있었습니다.
● 구축 및 성과:
– eyeCloudAI 및 eyeCloudXOAR(SIEM/SOAR) 솔루션을 도입하여 ‘스마트 보안관제 시스템’을
구축했습니다.
– 데이터셋을 통합 학습시킨 기관 맞춤형 AI 모델을 제작 적용하여 탐지 정확도를 극대화했습니다.
그 결과, 보안 위협의 탐지, 분석, 대응 전 과정이 자동화되었고, 수만 건의 공격 시도를
1초 이내 에 분석하고 차단할 수 있었습니다.구축 후 2개월의 안정화 기간 동안 일평균 수백 건의 보안 위협을
완벽히 분석·차단하여’AI가 AI 공격을 방어하는 선진화된 보안 체계를 확립’했습니다.
5. CISO의 요구사항에 대한 해석
시큐레이어는 정보보호최고책임자(CISO)들의 설문조사 결과(AI 기반 탐지·대응 기술에 주목)에 대한 의미를
해석했습니다.
● 보안 공백 우려: “실제 발생하는 보안 이벤트의 44%는 인력 부족으로 인해 아예 조사조차 되지 못하며, 조사가 이뤄진 이벤트 중에서도 51%는 결국 미해결 상태로 남았다”는 보고서 내용을 인용하며 , CISO들은 바로 이 치명적인 보안 공백을 가장 우려하는 것 같다고 분석했습니다.
● AI의 역할 강조: “CISO들이 AI 기반 탐지·대응 기술을 주목하는 것은 이것이 보안 공백을 메울 수 있는 가장 현실적이고도 강력한 대안이기 때문”이라고 결론지었습니다.
< 2025 AI 보안 솔루션 리포트 요약 >
Ⅰ. AI 보안, 생존을 위한 필수 전략이 되다 (배경 및 필요성)
1. AI 위협의 시대: 사람이 감당할 수 없는 속도와 규모
LLM(대규모 언어 모델)의 등장 이후 사이버 보안 분야에서 AI의 활용은 폭발적으로 증가했습니다. 하지만 이는 공격자에게도 마찬가지여서, 발 빠른 해커들은 사이버 공격에 AI를 활용하기 시작했고, 이는 실질적인 보안 위협으로 다가왔습니다.
● 인력 부족과 보안 공백: 보안 담당자의 업무는 늘어나지만 보안 인재는 부족한 현실에서 AI가 대안으로 떠올랐습니다. 실제 발생하는 보안 이벤트의 상당수가 인력 부족으로 조사조차 되지 못하거나 미해결 상태로 남는 치명적인 보안 공백이 발생하고 있습니다.
● AI의 역할: AI는 사람이 처리하기 어려운 대규모 데이터를 실시간으로 분석하고 패턴을 학습해 기존 보안 솔루션의 한계를 극복하도록 도와줍니다.
2. 진화하는 AI: 능동형(Active)과 설명형(XAI) 기술
AI 보안 솔루션은 단순히 경고를 보조하는 수준을 넘어, 스스로 판단하고 투명성을 확보하는 방향으로 진화하고 있습니다.
● 능동형 AI (Active AI): 능동형 AI는 사용자 반응을 넘어 스스로 주도권을 갖고 환경을 인지하며 추론하여 다음 단계를 결정해 실행합니다. 이는 공격이 발생하기 전에 AI 기반 분석과 자동화를 활용해 위협을 선제적으로 탐지하고 대응하는 ‘선제적 사이버보안(Preemptive Cybersecurity)’의 핵심입니다.
● XAI (eXplainable AI, 설명 가능한 AI): AI가 내린 결정의 근거와 작동 방식을 인간이 이해할 수 있도록 설명하는 기술입니다. AI 판단의 신뢰도를 높이고 , 위협 탐지 과정에 적용되어 오탐(False Positive)의 판단 근거를 분석하고 줄이는 데 도움을 줍니다.
▲국내외 대표 AI 보안 솔루션[자료: 각 사 제공, 정리: 보안뉴스·시큐리티월드] 발췌
Ⅱ. AI 보안 솔루션의 핵심 기능과 고객 가치
AI 보안 솔루션은 탐지 정확도 향상과 운영 효율성 극대화라는 두 마리 토끼를 잡기 위해 기술을
통합하고 있습니다.
1. 탐지 고도화: 생성형 AI와 초정밀 분석
● LLM 기반 지능형 분석: LLM(대규모 언어 모델) 기술이 접목되어 분석가가 자연어로 분석 정보를 검색하고, 보안 로그를 자동 요약하며, AI 어시스턴트를 통해 대응 보고서를 자동으로 생성할 수 있습니다.
● 노이즈 제거: AI는 시스템의 정상 행위를 학습하고 이상 징후를 식별하여, 수많은 경고 속에서 오탐을 정확히 걸러냄으로써 보안 담당자가 ‘진짜 위협’에 집중할 수 있게 돕습니다.
● 문맥 기반 유출 방지: 주민번호 등 고정 패턴뿐 아니라, 문맥을 이해하는 신경망을 통해 문장의 의미와 관계를 분석하여 기업의 기밀정보 유출 위험까지 판단하는 기술이 등장했습니다.
2. 운영 자동화: SOAR와 통합 관제
AI의 가장 중요한 가치 중 하나는 자동화입니다.
● SOAR(자동 대응): SOAR(Security Orchestration, Automation and Response)는 위협 탐지 후 표준화된 대응 절차(플레이북)를 AI가 자동으로 실행하여, 평균 대응 시간(MTTR)을 획기적으로 단축하고 인적 오류를 최소화합니다.
● AI-Driven 체계: AI가 분석을 지원하는 ‘AI-Powered’ 수준을 넘어, AI가 직접 위협을 판단하고 대응까지
수행하는 ‘AI-Driven’ 수준이 요구됩니다. 시큐레이어는 이를 ‘사람 중심의 수동적 대응’에서
‘AI 중심의 지능화·자동화 체계’로의 전환이라고 설명했습니다.
● XDR 통합: XDR(Extended Detection and Response)은 엔드포인트, 네트워크 등 다양한 영역의 데이터를 통합하여 AI 기반 분석을 수행함으로써, 복잡한 위협 환경에서도 빠르고 정교한 대응을 가능하게 합니다.
Ⅲ. 고객이 AI 솔루션 도입 시 반드시 알아야 할 핵심 요소
AI 보안 솔루션을 도입하고자 하는 고객은 기술적 이점뿐만 아니라, 도입 시의 도전과제와 필수적인 요구사항을 명확히 이해해야 합니다.
1. AI 보안의 도전과제 (투자 망설임 요인)
● 높은 도입 비용: 보안 전문가 설문조사 결과, AI 솔루션 도입을 망설이는 가장 큰 이유는 ‘높은 도입 비용(35.4%)’이었습니다.
● 데이터 확보의 난이도: AI 모델 성능은 학습 데이터의 품질과 양에 크게 좌우되는데, 다양한 보안 장비 로그
포맷이 제각각이고 신뢰할 수 있는 데이터셋을 만드는 데 상당한 시간과 노력이 필요합니다.
● 신뢰성/투명성 부족: AI에 대한 신뢰성 및 투명성 부족(26.9%)도 도입을 망설이는 주요 이유입니다.
시큐레이어는 AI의 결정을 신뢰할 수 있도록 설명 가능성을 확보하는 것이 어려웠다고 지적했습니다.
2. AI 자체를 보호하는 ‘Security for AI’
AI 기술을 안전하게 사용하기 위한 AI 보안(Security for AI) 솔루션이 중요해지고 있습니다.
● 프롬프트 보호: 생성형 AI 서비스 활용 시 프롬프트(질문)를 통한 개인·민감 정보 유출 위험이 커졌기 때문에, 프롬프트 입력 감시, 차단, 마스킹 기능이 필수적입니다.
● AI 모델 보호: AI 모델 자체의 취약점을 이용한 해킹과 데이터 유출 리스크를 차단하고, 기업의 자산을 보호하는 것이 핵심 요소로 자리 잡았습니다.
3. 고객이 요구하는 핵심 지원 및 성공 사례
AI 보안 솔루션 도입을 위해 보안 전문가들이 가장 필요하다고 응답한 항목은
‘객관적인 성능 비교 자료(36.6%)’와 ‘동종 분야 도입 성공 사례(32.0%)’였습니다.
● 성공 사례의 증명: 시큐레이어는 공공기관에 AI/SOAR 솔루션을 도입하여 수만 건의 공격 시도를 1초 이내에 분석·차단하는 자동화 성과를 기록했습니다. 이는 AI가 보안 공백을 메울 수 있는 가장 현실적이고 강력한 대안임을 보여줍니다.
▲보안 전문가들의 AI 보안에 대한 설문조사[자료: 시큐리티월드·보안뉴스] 발췌
4. 미래 전망과 고객의 최종 선택 기준
● AI의 역할: 권태경 한국정보보호학회 AI보안연구회 위원장은 현재 AI 보안 솔루션은 인간 분석가를 대체하는 수준이 아니라, 분석가의 능력을 극대화하는 ‘강력한 조력자(Powerful Augmentation Tool)’가 될 것이라고 평가했습니다.
● 보안의 우선순위: 한국정보보호학회는 보안이 담보되지 않는 AI의 발전은 사상누각과 같으며, AI 보안은 시스템을 구축한 후에 덧붙이는 것이 아니라 개발 단계부터 고려해야 하는 중요한 요소라고 강조했습니다.
고객이 솔루션 도입 시 가장 필요하다고 응답한 항목은 ‘객관적인 성능 비교 자료(36.6%)’와 ‘동종 분야 도입 성공 사례(32.0%)’였습니다.
따라서 고객님께서는 AI 솔루션을 선택할 때,우리 회사의 환경에 최적화된 학습 데이터를 바탕으로, AI의 판단 근거를 명확히 보여주며,실제 운영 효율성과 대응 속도를 수치로 증명할 수 있는 솔루션을 선택하는 것이 가장 현명한 방법임을 이 리포트는 시사하고 있습니다.
지금까지 AI 보안 솔루션의 필요성부터 최신 기술 동향, 실제 고객 성공 사례, 그리고 도입 시 고객이 반드시
고려해야 할 핵심 요소까지 알아보았습니다.
보다 자세한 내용은 해당 배포된 특집 기사에서 내용 확인 부탁 드립니다.
감사합니다.
상세보기>>[2025 AI 보안 솔루션 리포트]
