- 25PB 이상 위협 데이터 기반 AI 요약…외부 AI 애플리케이션에서 위협 인텔리전스 직접 활용

 

카스퍼스키가 ‘위협 인텔리전스 포털(Kaspersky Threat Intelligence Portal)’에 AI 기반 요약 기능과 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 연동을 적용했다. AI가 대량의 위협 데이터와 침해 지표(IoC)를 요약해 분석가의 조사 대상 선별을 돕고, MCP를 통해 기업 자체 또는 외부 AI 애플리케이션이 카스퍼스키 위협 인텔리전스에 접근한다.

 

카스퍼스키 위협 인텔리전스는 25페타바이트(PB) 이상의 자체 위협 데이터를 기반으로 한다. 오픈소스 인텔리전스(OSINT) 검색을 자동화해 잠재적 보안 위협과 관련된 정보도 확보한다.

 

AI로 위협 데이터 압축해 조사 대상 선별

보안 운영 센터(SOC)는 매일 쏟아지는 보안 경보와 인력 부족에 직면한 가운데 공격자가 시스템에 침투한 뒤 내부에서 활동을 확장하기까지 걸리는 시간도 계속 줄어들고 있다. AI가 사이버 공격의 속도를 높이면서 보안 담당자가 복잡한 기술 로그를 수동으로 분류하거나 자체 API 연동을 개발하는 데 필요한 시간과 전문성을 확보하기도 어려워지고 있다.

 

카스퍼스키는 위협 인텔리전스 포털에 AI 요약 기능을 추가해 보안 조사와 위협 헌팅, 위협 행위자·공격 캠페인 추적 과정에서 다루는 침해 지표와 보고서를 압축한다. 분석가는 클릭 한 번으로 대량의 위협 데이터를 짧고 명확한 형태로 요약해 확인하고, 어떤 항목을 심층 조사해야 하는지 몇 분 안에 판단할 수 있다.

 

AI 요약 기능은 관련 정보를 자동으로 처리해 침해 지표와 탐지 규칙 등 분석에 필요한 정보를 찾도록 돕는다. 경험이 적은 분석가는 위협 데이터를 쉽게 파악하고, 숙련된 분석가는 반복적인 검토 부담을 덜 수 있다. 카스퍼스키는 각 요약 블록을 생성하는 데 사용하는 원천 데이터를 선별해 분석에 필요한 맥락을 유지하면서 검토해야 할 정보량을 줄였다.

 

OSINT 검색에서 확인한 침해 지표에도 AI 요약과 검색 기능을 적용한다. 분석가는 검색 대상과 관련된 데이터를 검토해 우선순위를 정하고, 관련성이 높은 정보를 중심으로 전체 내용을 파악할 수 있다.

 

MCP로 외부 AI 애플리케이션과 위협 데이터 연동

MCP 연동은 기업이 자체 개발하거나 외부에서 사용하는 AI 애플리케이션을 카스퍼스키 위협 인텔리전스 포털과 직접 연결한다. 정해진 방식에 따라 요청을 처리하는 기존 API와 달리 AI 모델이 필요에 따라 데이터를 동적으로 요청하고 외부 위협 데이터에 접근하도록 설계됐다.

 

기업용 AI 애플리케이션은 표준화된 MCP 연동을 통해 카스퍼스키의 글로벌 위협 인텔리전스에 실시간으로 접근하며, 이를 기반으로 자동화 워크플로를 구성하고 변화하는 요구에 맞춰 위협을 분석할 수 있다.

 

고객은 기존 카스퍼스키 위협 룩업(Kaspersky Threat Lookup) 라이선스에 포함된 기본 요청 한도 내에서 새로운 AI 기능을 즉시 이용할 수 있다. 더 많은 요청이 필요한 조직은 추가 요청을 구매해 사용량을 확대할 수 있다.

 

위협 정보 확인부터 대응 판단까지 시간 단축

카스퍼스키 알렉산더 마지킨 위협 인텔리전스 제품 라인 총괄은 “카스퍼스키는 약 30년 동안 AI와 머신러닝을 폭넓게 활용해 위협 데이터를 수집하고 분류해 왔다”며 “새로운 AI 기능의 핵심 가치는 정보를 받은 시점부터 어떤 조치를 취해야 하는지 판단하기까지 걸리는 시간을 줄이고, 복잡한 분석에 소요되는 시간을 단축해 보안 업무 워크플로의 정확성을 높이는 것”이라고 밝혔다.

 

카스퍼스키 이효은 한국지사장은 “한국의 보안 담당자들은 계속해서 증가하는 공격과 제한된 인력 사이에서 부담이 커지고 있다”며 “공격자들이 AI를 활용해 더 빠르게 공격하는 상황에서 방어 담당자에게 필요한 것은 단순한 데이터가 아니라 위협 인텔리전스를 신속하게 실제 대응으로 연결하는 역량이며, 분석가들이 로그와 긴 보고서 검토 대신 가치가 높은 심층 조사에 집중하도록 하는 것이 목표”라고 설명했다.

 

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