공격자의 사각지대가 사라졌다.
오늘날 공격자들은 소프트웨어를 블랙박스처럼 취급하는 경우가 많습니다. 일부는 오픈소스 소프트웨어(OSS)를 연구하여 공격 기법을 맞춤화하지만, 이를 대규모로 수행하는 것은 현실적으로 불가능했기에 공격 정확도에는 한계가 있었습니다. Mythos는 이러한 한계를 완전히 제거합니다.
최첨단 LLM(Learning Leadership Model)은 거의 모든 공개 코드, 즉 모든 커널, 모든 라이브러리, 모든 공개 저장소의 모든 코드 라인을 기반으로 학습되기 때문에 오픈소스 소프트웨어를 개발한 사람처럼 깊이 있게 이해합니다. 사람이 따라올 수 없는 수준의 컨텍스트 정보를 활용하여 제로데이 취약점을 탐지하고, 인간 공격자가 수동으로는 결코 달성할 수 없는 정교한 다단계, 다중 연쇄 공격을 생성할 수 있습니다.
최첨단 LLM(Learning Leadership Model)은 거의 모든 공개 코드, 즉 모든 커널, 모든 라이브러리, 모든 공개 저장소의 모든 코드 라인을 기반으로 학습되기 때문에 오픈소스 소프트웨어를 개발한 사람처럼 깊이 있게 이해합니다. 사람이 따라올 수 없는 수준의 컨텍스트 정보를 활용하여 제로데이 취약점을 탐지하고, 인간 공격자가 수동으로는 결코 달성할 수 없는 정교한 다단계, 다중 연쇄 공격을 생성할 수 있습니다.
공격자들이 여전히 어려워하는 점은 무엇일까요? (현재로서는)
LLM 모델은 기업 자체 개발 코드에 대한 접근성이 제한적입니다. 독점 코드베이스는 이러한 모델에게 여전히 불투명한 상태로 남아 있어, 현재로서는 오픈 소스 코드에 대한 공격 용이성만이 강점으로 작용합니다. 이는 다소 제한적이지만 일시적인 위안일 뿐입니다.
LLM 모델은 기업 자체 개발 코드에 대한 접근성이 제한적입니다. 독점 코드베이스는 이러한 모델에게 여전히 불투명한 상태로 남아 있어, 현재로서는 오픈 소스 코드에 대한 공격 용이성만이 강점으로 작용합니다. 이는 다소 제한적이지만 일시적인 위안일 뿐입니다.
기존 방식이 더 이상 통하지 않는 세 가지 영역:
공급망 공격은 더 이상 사소한 문제가 아닙니다. 문제 - 이는 실존적인 문제입니다. 오픈소스 소프트웨어의 CVE 발생량이 폭발적으로 증가할 전망입니다. 취약점 공개와 효과적인 익스플로잇 개발 사이의 간격이 몇 주에서 몇 시간으로 단축되었습니다. 신속하고 자동화된 해결 프로세스가 없는 팀은 감당할 수 없을 정도로 많은 작업량이 쌓이게 될 것입니다.
애플리케이션 보안에서의 노출 관리는 처음부터 다시 구축해야 합니다. CVE 건수가 폭발적으로 증가함에 따라 그 수치는 단순한 잡음에 불과하게 됩니다. 중요한 것은 취약한 라이브러리가 런타임에 호출되는지, 취약한 함수에 실제로 접근할 수 있는지, 런타임에 즉시 대응책을 배포할 수 있는지, 그리고 해당 대응책이 다른 곳에서 다운스트림 위험을 초래하는지 여부입니다. 이처럼 세밀하고 방대한 양의 데이터에 대한 우선순위 지정은 수동으로 이루어질 수 없습니다.
현대화 SOC 더 이상 로드맵 항목이 아닙니다. 이것이 바로 대응 계획입니다. 일부 취약점은 결국 해결되지 않은 채 남을 것입니다. 악의적인 공격자들은 항상 집요했고, 이제 Mythos와 같은 도구를 사용하면 공격 속도도 매우 빨라질 것입니다. 익스플로잇이 몇 시간 만에 개발되는 상황에서는 언젠가는 침입에 성공할 것이라는 가정하에 대응해야 합니다.
진짜 문제는 위협이 발생했을 때 얼마나 빨리 알아차리고 얼마나 신속하게 대응할 수 있느냐는 것입니다. 보안팀은 이 질문에 대한 답을 찾기 위해 엄청난 양의 데이터에 파묻혀 있습니다. 최신 탐지 기술은 파편화된 도구들을 통해 엄청난 양과 다양한 종류의 경고를 생성합니다. 그 결과 심각한 경고 피로, 분석가 소진이 발생하고, 가장 위험한 것은 실제 위협이 이러한 소음 속에 묻혀버린다는 것입니다. 위협이 밀리초 단위(기계 속도)로 탐지되는 상황에서는 사람이 직접 대응할 수 없기 때문에 이러한 문제는 더 이상 개별적인 사건으로 끝나지 않을 것입니다.
바로 이러한 이유 때문에 인공지능 도입이 그 어느 때보다 시급한 것입니다. SOC사이버 보안 워크플로에서 데이터가 너무 복잡하고, 시간적 압박이 너무 심하며, 위험 부담이 너무 커서 사람이 혼자 감당하기 어려운 유일한 지점입니다. SOCAI 기반 워크플로는 생산성 향상 이상의 효과를 제공하며, 침해 사고를 몇 분 안에 차단할 수 있는지 아니면 몇 달 후에 발견할 수 있는지를 결정합니다.
JP Morgan은 Mythos가 AI에 직접적인 호재라고 언급했습니다. SOC 스텔라 사이버는 이 분야에서 폐쇄적인 생태계가 아닌, 다른 도구들을 자사 플랫폼의 핵심 요소로 지원하는 몇 안 되는 벤더 중 하나입니다. 우리는 오랫동안 인간 증강 자율 시스템(Human-Augmented Autonomous)을 믿어왔습니다. SOC 보안 운영의 다음 개척지는 바로 이것입니다. Mythos는 그 지평선을 단순히 더 가까이 가져온 것이 아니라, 완전히 무너뜨렸습니다.
진짜 문제는 위협이 발생했을 때 얼마나 빨리 알아차리고 얼마나 신속하게 대응할 수 있느냐는 것입니다. 보안팀은 이 질문에 대한 답을 찾기 위해 엄청난 양의 데이터에 파묻혀 있습니다. 최신 탐지 기술은 파편화된 도구들을 통해 엄청난 양과 다양한 종류의 경고를 생성합니다. 그 결과 심각한 경고 피로, 분석가 소진이 발생하고, 가장 위험한 것은 실제 위협이 이러한 소음 속에 묻혀버린다는 것입니다. 위협이 밀리초 단위(기계 속도)로 탐지되는 상황에서는 사람이 직접 대응할 수 없기 때문에 이러한 문제는 더 이상 개별적인 사건으로 끝나지 않을 것입니다.
바로 이러한 이유 때문에 인공지능 도입이 그 어느 때보다 시급한 것입니다. SOC사이버 보안 워크플로에서 데이터가 너무 복잡하고, 시간적 압박이 너무 심하며, 위험 부담이 너무 커서 사람이 혼자 감당하기 어려운 유일한 지점입니다. SOCAI 기반 워크플로는 생산성 향상 이상의 효과를 제공하며, 침해 사고를 몇 분 안에 차단할 수 있는지 아니면 몇 달 후에 발견할 수 있는지를 결정합니다.
JP Morgan은 Mythos가 AI에 직접적인 호재라고 언급했습니다. SOC 스텔라 사이버는 이 분야에서 폐쇄적인 생태계가 아닌, 다른 도구들을 자사 플랫폼의 핵심 요소로 지원하는 몇 안 되는 벤더 중 하나입니다. 우리는 오랫동안 인간 증강 자율 시스템(Human-Augmented Autonomous)을 믿어왔습니다. SOC 보안 운영의 다음 개척지는 바로 이것입니다. Mythos는 그 지평선을 단순히 더 가까이 가져온 것이 아니라, 완전히 무너뜨렸습니다.
