✅ 제목: AI가 보안을 혁신하는 방법: QUAXAR에서 AI가 어떻게 활용되나요?

사이버 공격의 양상은 이제 예측하기 어려운 수준으로 빠르게 변하고 있습니다. 위협 행위자는 AI와 자동화를 적극 활용하고 있으며, 그 속도는 사람의 대응 능력을 넘어서고 있습니다. 반면 기업의 보안팀은 여전히 제한된 인력과 예산 속에서 수많은 자산을 관리해야 하는 상황에 놓여 있습니다. 이런 현실에서 AI는 지속 가능한 보안 관리를 위한 현실적인 해결방안으로 자리 잡고 있습니다.

1. 복잡해진 보안 환경, 왜 AI가 필요할까요?

오늘날의 사이버 보안 환경은 급격히 복잡해지고 있습니다. 특히 AI와 클라우드 환경은 생산성을 높이지만, 동시에 공격 표면을 기하급수적으로 확대시킵니다. 보안팀은 이 모든 접점을 관리하고 방어해야 하지만, 수많은 경고 중 오탐인 경우도 많고, 우선순위를 판단하기 어렵습니다.

또한 인력 부족 문제는 심각합니다. Illumio가 실시한 글로벌 1,150명 보안 의사결정자 대상 설문에 따르면, 조사 대상자의 67%가 스스로 처리할 수 있는 양보다 더 많은 경고를 받고 있다고 응답했습니다. 이런 상황에서 단순한 룰 기반 시스템으로는 한계가 분명합니다. AI는 방대한 데이터 속에서 의미 있는 패턴을 찾아내고, 실제 위험 가능성이 높은 이벤트만을 선별해 제시함으로써 보안 실무자의 부담을 줄여줄 수 있습니다. Grand View Research 자료에 따르면, 글로벌 ‘AI in Cybersecurity’ 시장은 2024년 약 253억 달러였으며, 2025~2030년 기간 동안 연평균 성장률(CAGR)이 24.4%로 예상됩니다. 이는 보안 운영의 패러다임이 근본적으로 바뀌고 있음을 보여줍니다.

2. 퀘이사(QUAXAR): 하나의 플랫폼에서 관리하는 통합 보안 관제 시스템

S2W의 보안 AI 플랫폼 퀘이사(QUAXAR)는 현대의 복잡한 환경에 맞춰 설계된 보안 솔루션입니다. 공격 표면 관리(ASM), 계정 유출 모니터링(ATOM) 및 디지털 리스크 프로텍션(DRP), 위협 인텔리전스(TI)라는 세 가지 축을 중심으로, 보안 관리 전반을 하나의 플랫폼에서 수행할 수 있도록 지원합니다.

첫째, 공격 표면 관리(ASM)는 조직의 노출된 자산을 스캔하고, 취약점이나 보안상 오류를 자동 식별합니다.
둘째, 계정 유출 모니터링(ATOM) 및 디지털 리스크 프로텍션(DRP)은 다크웹과 텔레그램 등의 히든 채널을 실시간으로 수집해, 기업 계정이나 고객 데이터가 유출된 징후를 조기에 파악합니다.
셋째, 위협 인텔리전스(TI)는 위협 행위자의 움직임과 IoC(Indicators of Compromise) 등을 분석해 활동 패턴을 찾아냅니다.

이전에는 이런 기능이 각각 별개의 시스템으로 운영되어 데이터가 단절되는 경우가 많았습니다. 퀘이사(QUAXAR)는 이 세 가지 기능을 하나의 구조로 통합함으로써, 서로 다른 탐지 결과를 연결하고 위협의 전 과정을 추적할 수 있습니다. 이는 보안팀이 더 빠르고 정확하게 상황을 파악하고 대응할 수 있도록 돕습니다.

3. AI가 만드는 진짜 인텔리전스

퀘이사(QUAXAR)의 AI는 단순히 이상행동을 탐지하는 수준을 넘어, 위협의 전후 맥락을 해석하는 ‘보안 분석가’로 설계되었습니다. S2W가 독자적으로 개발한 DarkBERT와 CyBERTuned 모델은 다크웹과 보안 전문 언어 데이터를 학습하여, 범용 LLM이 인식하기 어려운 은어나 해킹 용어 등을 정밀하게 분석합니다. 이를 통해 새로운 공격 그룹의 활동, 악성코드 유포 및 정보 유출 정황 등을 조기에 포착할 수 있습니다.

여기에 더해 퀘이사에 탑재된 AI 어시스턴트는 보안팀의 업무 효율을 높이기 위한 분석 지원 도구로 작동합니다. 우선 탐지 데이터와 위협 정보를 요약해 주요 이벤트를 신속히 파악할 수 있도록 돕습니다. 사용자는 이를 통해 보안 트렌드나 조직 내 주요 이슈를 한눈에 확인할 수 있습니다. 또한 S2W 위협 인텔리전스 센터의 분석 경험과 축적된 데이터를 기반으로, 분석 업무에 필요한 우선순위 스코어링 등의 인사이트를 제공합니다. 이처럼 분석가의 판단을 보조하며, 반복 업무를 줄이고 보안 담당자가 보다 전략적인 의사결정에 집중할 수 있는 환경을 지원합니다.

4. 위협 탐지에서 대응까지, AI 기반 보안 관제가 바꾸는 보안 산업

기존의 보안 시스템은 알려진 공격에는 강했지만, 새로운 변종이나 제로데이 공격에는 취약했습니다. 그러나 이제 공격자는 AI를 활용해 매일같이 새로운 변종을 만들고, 기존 패턴을 교묘히 우회하는 기법을 사용합니다. 반대로 보안팀의 AI는 이러한 한계를 극복하는 핵심 기술입니다.

1) 행동 기반 탐지를 통한 미확인 위협 포착
AI는 사용자와 시스템의 정상 행위를 학습해 기준선을 설정하고, 그 범위를 벗어나는 이상 징후를 실시간으로 식별합니다. 이를 통해 알려지지 않은 공격이나 내부자 위협, 제로데이 공격까지 조기에 탐지할 수 있습니다. 단순한 서명 매칭이 아닌 ‘행동의 변화’에 집중하기 때문에, 공격이 진행 중일 때도 빠르게 감지할 수 있습니다.

2) 자동화된 대응으로 피해 최소화
AI 기반 보안 관제는 탐지에 그치지 않고 대응 단계까지 자동화합니다. 침해가 감지되면 AI는 사전에 정의된 대응 절차를 즉시 실행해 의심 계정을 차단하거나 영향을 받는 자산을 네트워크에서 격리합니다. 사람이 수동으로 조치할 때보다 훨씬 빠르고 정확하게 대응할 수 있으며, 공격 확산을 효과적으로 억제합니다.

3) 지속 학습과 상관관계 분석을 통한 고도화된 인텔리전스 확보
AI는 반복적인 탐지 과정을 거치며 새로운 위협 패턴을 지속적으로 학습합니다. 또한 서로 다른 보안 이벤트 간의 연관성을 자동 분석해 공격자의 전술, 기법, 절차(TTPs)를 재구성합니다. 이를 통해 보안팀은 개별 사건이 아닌 전체 공격 시나리오를 파악할 수 있고, 향후 대응 전략 수립에 필요한 인사이트를 확보할 수 있습니다.

결과적으로 AI 기반 보안 관제는 탐지의 민감도와 대응 속도, 그리고 분석의 깊이를 모두 높이며 보안 운영의 효율성과 정확도를 동시에 향상시키고 있습니다.

5. 공격자의 시선으로 체계적인 방어 전략을 설계하세요

이제 공격자의 시선에서 방어 전략을 설계하는 것이 중요한 시대입니다. 공격자들은 이미 AI를 활용해 공격 패턴을 진화시키고 있기 때문인데요. 그러므로 방어를 위해서도 AI를 적극적으로 활용해, 위협을 예측하고 자동 대응하는 체계를 구축해야 합니다.

퀘이사(QUAXAR)는 이러한 AI 기반 보안 관제를 구현하며, 효율적 데이터 탐지와 전략적 의사결정을 지원합니다. 또한 퀘이사의 ASM(공격 표면 관리)과 CART(지속적이고 자동화된 레드팀)는 이러한 접근 방식을 기반으로 설계되어, 시스템을 공격자의 관점에서 점검하고 잠재적인 침투 경로를 사전에 차단할 수 있도록 지원합니다.

S2W는 데이터 분석 전문 AI 기업으로서, 보안 도메인에서의 전문성을 바탕으로 위협 데이터와 공격 패턴에 대한 높은 이해를 축적하고 있습니다. AI를 데이터로 더 똑똑하게 활용하는 기업만이 지속 가능한 보안 체계를 구축할 수 있습니다. 퀘이사(QUAXAR)는 조직이 위협보다 한발 앞서 움직일 수 있는 새로운 보안 운영의 표준을 제시합니다.