Autonomous Security
Clumit Security의 자율보안 역량
ClumL의 글로벌한 경쟁력을 가진 자체 개발 AI 클러스터링 엔진과 보안에 최적화된 LLM 연동 기술을 결합하여 보안운영의 정확도와 속도를 동시에 높였습니다. 반복적인 업무에 소모되던 리소스를 줄이고, 보안 인력이 전략적 판단과 대응에 집중할 수 있는 새로운 보안 환경을 만들어 진정한 자율보안을 실현합니다.
원천기술로 자체 개발한 AI 클러스터링 엔진
위협의 흐름까지 포착하는 자율보안의 두뇌.
AI 클러스터링 엔진으로 신·변종 침입을 실시간으로 탐지합니다. 구조화되지 않은 원천 데이터의 다차원 행위 패턴을 실시간으로 식별하여 레거시 솔루션의 기존 탐지 체계가 놓치는 공격도 찾아냅니다.
실시간 전방위 트래픽 감시
인바운드/아웃바운드/래터럴 트래픽을 모두 감지하여 수평 확산, 정보 유출 등 다중 경로 위협까지 대응합니다.
보안에 최적화된 LLM 연동 기술
생성형 LLM과 연동해 탐지한 위협을 실시간으로 분석·보고합니다. 관리자와 보안 담당자가 위협의 전체 흐름을 직관적으로 확인하고, 빠르게 판단하고 대응할 수 있습니다.
자가 학습 기반 모델 최적화
네트워크 환경 변화에 따라 모델이 스스로 적응하며, 민감도와 탐지 정확도를 지속적으로 향상시켜 환경 변화에 자동 적응합니다.
ClumL의 혁신: AI 클러스터링 + LLM
LLM으로 위협 탐지 불가 → AI 클러스터링으로 탐지한 결과에 한하여 LLM과 연동
LLM만으로 위협 탐지를 시도한다면, 비용 및 자원 소모, 물리적인 한계, 정확도의 문제 등을 해결할 수 없어서 구현이 가능하지 않습니다.
자율보안이 해결하는 사이버 위협
진화하는 위협에 대응하기 위한 자율보안
자율보안(Autonomous Security)은 인간의 개입을 최소화하고, 시스템 스스로가 사이버 위협을 예측, 탐지, 분석하여 자율적으로 대응하는 가장 앞선 보안 패러다임입니다. 자율보안은 보안의 패러다임을 ‘사후 대응‘에서 ‘사전 예방‘과 ‘능동 적응’으로 전환시킵니다.
알려진 위협에만 대응 가능
시그니처 기반 탐지는 제로데이 공격과 같은 알려지지 않은 위협에 취약합니다
느린 대응 속도
자동화된 공격은 수 분, 심지어 수 초 내에 시스템을 감염시키는 반면, 보안 담당자의 대응은 부족합니다.
제한된 학습 능력
사전 정의된 규칙과 플레이북은 새로운 공격 기법에 적응하지 못합니다.
알람 과부하 (Alert Fatigue)
하루에 수 천, 수 만 건씩 쏟아지는 보안 알람을 소수의 인력이 처리하기 불가능합니다.
보안의
패러다임
전환
지능형 위협 탐지
AI/ML 기술로 알려지지 않은 신종 위협까지 탐지
실시간 대응 능력
위협 탐지부터 대응까지 자동화하여 대응 시간 단축
지속적인 학습과 적응
새로운 공격 패턴을 학습하여 방어 체계 스스로 진화
인력 부담 경감
전 세계적으로 약 400만 명의 사이버보안 전문가가 부족한 상황에서 효율적인 대안
자율보안과 과거 보안의 비교
자율주행이 AI가 대부분 행동하고 사람이 최소한으로 개입하는 것처럼, 자율보안도 AI가 실시간으로 위협을 관리하고 전문가의 판단은 필요한 경우에 더해집니다.
사람의 역할
전통적 보안
(Traditional Security)
자동화 보안
(Automated Security)
