탐지의 정확도가 아무리 높아도, 그 결과를 사람이 해석하고 대응 방안을 결정하기까지의 과정은 여전히 복잡하고 시간이 소요됩니다. ClumL은 이러한 기존 리포팅의 비효율 시각화를 대체하는 혁신적 LLM의 활용해 해결합니다. AI 클러스터링의 탐지 결과를 LLM(Powered Reasoning) 으로 분석해, 보안 인력들은 단순 반복 업무에서 해방되고, 정말 필요한 핵심 분석에 집중하고, 위협에 빠르고 정확하게 대처할 수 있습니다
원리와 구조
가장 거대하고 가장 최신화된 위협 정보의 라이브러리인 다양한 LLM을 활용하여 리포트를 생성하여, 정확하고 실행 가능한 인사이트를 제공합니다.
LLM이 근거 없는 추론을 하지 않도록 안전장치 설계, 분석 결과 신뢰성을 확보하고, 각종 TI를 활용해 낮은 신뢰도 요소를 제거, 탐지와 분석의 정확도를 강화합니다.
LLM 연동 자동 분석 및 보고 3단계 구조
탐지된 이상 행위의 객관적 사실을 정리합니다
IP 주소, 영향받은 시스템, 행위 패턴 등 기술적 세부사항을 포함합니다
So what?
왜 중요한가
이벤트의 보안적 의미와 잠재적 위험성을 분석합니다
유사 사례, 공격 패턴과의 연관성 및 예상 위협 시나리오를 제시합니다
Now what?
무엇을 해야 하는가
구체적 대응 권고사항을 제시합니다
즉각적 조치사항과 추가 조사 영역을 구분하고, 단계적 대응 절차를 안내합니다