AI 주도 인간-기계 공동 작업: 사이버 보안의 미래를 위한 혁신적인 비전

본 기사는 AI 기반 인간-기계 공동 작업을 통해 사이버 보안 운영 센터(SOC)의 효율성을 극대화하는 새로운 연구에 대해 소개합니다. 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 인간 분석가의 암묵적 지식을 AI가 학습하고, 이를 통해 위협 정보 분석, 경고 분류, 사고 대응 등의 작업 성능을 향상시키는 혁신적인 접근 방식에 대해 자세히 다룹니다.

끊임없이 증가하는 사이버 위협 속에서, 사이버 보안 운영 센터(SOC)는 과부하에 시달립니다. 경고의 폭주, 숙련된 분석가 부족, 부적절한 도구 통합 등이 SOC의 효율성을 저해하는 주요 요인입니다. 하지만 희망이 있습니다. 바로 AI와 인간의 협력입니다.

Massimiliano Albanese를 비롯한 연구진은 최근 논문 AI-Driven Human-Machine Co-Teaming for Adaptive and Agile Cybersecurity Operation Centers를 통해 AI 기반의 인간-기계 공동 작업 패러다임을 제시했습니다. 이는 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 SOC 분석가의 역량을 강화하고 인지 부하를 줄이는 혁신적인 접근 방식입니다.

이 연구의 핵심은 LLM 기반 AI 에이전트가 인간 분석가의 암묵적 지식을 학습한다는 점입니다. 즉, AI가 단순히 데이터를 처리하는 것이 아니라, 인간 전문가의 경험과 노하우를 통해 배우고 성장하는 것입니다. 이를 통해 AI 에이전트는 위협 정보 분석, 경고 분류, 사고 대응 등 SOC의 다양한 작업에서 성능을 향상시킬 수 있습니다.

이러한 인간-AI 공동 작업은 단순한 자동화를 넘어, 상호 보완적인 관계를 구축합니다. 인간은 복잡한 판단과 창의적인 문제 해결 능력을 제공하고, AI는 방대한 데이터를 빠르게 분석하고 패턴을 인식하는 능력을 제공합니다. 이러한 시너지 효과는 SOC의 생산성을 획기적으로 향상시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

연구진은 SOC와의 협력을 통해 이 과정을 더욱 발전시키고, 인간-AI 공동 작업이 SOC 생산성을 향상시키는 측정 가능한 패턴을 발견하고자 합니다. 이는 단순한 기술적 발전을 넘어, 사이버 보안의 미래를 재구성하는 혁신적인 시도입니다. AI와 인간의 조화로운 공존을 통해 더욱 안전하고 효율적인 사이버 보안 시스템 구축을 기대해 볼 수 있습니다.

연구진: Massimiliano Albanese, Xinming Ou, Kevin Lybarger, Daniel Lende, Dmitry Goldgof