SOC 3.0, AI를 통한 보안 운영 센터(SOC)의 진화와 인재 역량 강화

SOC 3.0 - The Evolution of the SOC and How AI is Empowering Human Talent

 

• SOC 진화 단계
  • SOC 1.0 (전통적인 수동 SOC)
    • 경고 트리아지 및 대응: 수동으로 알림을 분류하고 대응, 많은 오탐 발생
    • 탐지 및 상관관계 분석: 복잡한 쿼리와 규칙 작성 필요, 전문가 의존도 높음
    • 위협 조사: L2 및 L3 수준의 고급 분석가만 가능, 확장성 제한
    • 데이터 처리: 수동 데이터 통합 및 파싱, 벤더 변경 시 높은 비용과 복잡성 발생
  • SOC 2.0 (부분 자동화 SOC)
    • 자동화된 경고 및 대응: SOAR(Security Orchestration, Automation, and Response) 도입, 자동화된 플레이북 제공
    • 탐지 및 상관관계 개선: XDR(Extended Detection and Response) 도구 사용, 사전 구축된 탐지 규칙 제공
    • 위협 조사 효율성 향상: 데이터 통합과 시각화 개선, 그러나 여전히 수동 분석 필요
    • 데이터 통합 및 비용 절감: 자동 파싱 및 통합 도구 사용, 그러나 유지보수 부담 존재
  • SOC 3.0 (AI 기반 현대 SOC)
    • AI 주도 트리아지 및 대응
      • AI/ML 모델을 통한 자동화된 경고 분류 및 우선순위 결정
      • AI가 동적으로 대응 옵션 생성, 분석가가 검토 후 클릭 한 번으로 실행 가능
    • 적응형 탐지 및 상관관계 분석
      • AI 모델이 실시간으로 새로운 위협에 대응, 수동 규칙 업데이트 필요 없음
    • 자동화된 심층 위협 조사
      • AI가 수천 개의 이벤트 및 로그를 실시간 분석, 주니어 분석가도 고급 작업 가능
    • 분산 데이터 레이크 및 비용 최적화:
      • 데이터를 중앙 저장소가 아닌 분산된 위치에서 직접 쿼리 가능
      • 저비용 스토리지(S3 버킷 등)와 무료 제공되는 EDR/XDR 스토리지 활용
• SOC 3.0의 주요 장점
  • 운영 효율성: AI를 통한 자동화와 실시간 분석으로 분석가의 부담 경감
  • 보안 강화: 새로운 위협에 즉각 대응, 자동화된 대응으로 탐지 시간 단축
  • 비용 절감: 데이터 저장 및 쿼리 비용 최적화, 벤더 종속성 회피
  • 인재 활용 최적화: 분석가들이 반복적인 작업을 줄이고 고부가가치 활동에 집중 가능
• 결론
  • AI 기반 SOC 도입 시 고려사항
    • AI의 자동화된 대응을 신뢰할 수 있는 환경 구축 필요
    • 분산 데이터 저장 및 효율적 쿼리 활용으로 비용 최적화 가능
  • SOC 팀의 역할 변화
    • AI가 단순 업무를 처리하고, 인간 분석가는 고차원적 보안 전략에 집중
  • 기업의 준비 방향
    • SOC 3.0 환경에서는 자동화 및 AI 기반 도구 도입을 통한 보안 운영 혁신 필요
    • 기존 SOC 인프라와의 통합을 고려하여 단계적 전환 전략 마련