AI 실험에서 자율 운영까지 – 크리스토프 브리게, 스텔라 사이버 AI 및 보안 분석 제품 관리 수석 이사, 캘리포니아주 산호세 – 2026년 4월 28일 2026년 초, 무언가 변화가 일어났습니다. 점진적인 변화가 아니라 마치 스위치를 켜듯 갑자기 말입니다. 수년 동안 우리는 AI에 대해 이야기해 왔습니다. SOC 우리가 […]에 대해 이야기했던 방식
귀하의 SOC 분석가도 봇입니다: AI 에이전트, MCP 및 보안 운영의 다양한 자동화 기회 자세히보기»
세기가 바뀐 직후, IBM은 '자율 IT'라는 용어를 도입했습니다. 당시 IBM은 IT 애플리케이션, 네트워크 및 시스템이 너무 복잡해져서 인간이 관리, 모니터링 또는 보안을 유지하기 어렵다고 판단했습니다. IBM은 고급 기능을 통해 스스로 관리할 수 있는 IT 시스템에 대한 비전을 제시하며 자율 IT 개념을 소개했습니다.
인간 증강 자율 시스템 SOC기술과 인간미의 완벽한 조화 자세히보기»
네트워크 탐지 및 대응(NDR)은 지난 몇 년간 보안 도구 업계에서 "존중받지 못하는" 존재로 여겨져 왔습니다. 아마도 이러한 평판 저하는 엔드포인트 탐지 및 대응(EDR)과 확장 탐지 및 대응(EDR)에 쏟아진 막대한 마케팅 비용 때문일 것입니다.XDR이는 성장과도 관련이 있을 수 있습니다.
NDR은 현대 보안 방어 및 에이전트 시스템에 필수적인 요소입니다. SOC 자세히보기»
RSAC 2026이 보여준 것이 있다면, 그것은 바로 우리가 AI 피로감의 정점에 도달했다는 것입니다.
RSAC 2026 요약: AI 관련 소음이 정점에 달했습니다 자세히보기»
모든 판매업체는 자신들의 제품이 SOC 플랫폼에는 AI 에이전트가 있습니다. 하지만 대부분은 분석가들이 이미 파묻혀 있는 알림 큐 위에 고급 챗봇 기능을 얹어놓은 것에 불과합니다.
AI SOC 에이전트 과장 광고: 현실과 마케팅 구분하기 자세히보기»
평균적인 기업은 45개의 보안 도구를 사용합니다. 하지만 대부분의 도구는 서로 연동되지 않아 문제가 됩니다.
45가지 보안 도구가 해결책보다 더 많은 문제를 야기하는 이유는 무엇일까요? 자세히보기»
기업들이 클라우드 중심, 신원 중심, 초연결 환경으로 더욱 빠르게 전환함에 따라, 기존 보안 운영은 한계에 부딪혔습니다. 한 도구에서 탐지하고, 다른 도구에서 조사하고, 다른 도구에서 대응하던 기존 모델은 규모, 복잡성, 그리고 공격자 자동화의 무게에 짓눌려 무너졌습니다. 이러한 새로운 현실 속에서 위협 탐지, 조사 및 대응(TDIR)이 등장했습니다.
TDIR 잠금 해제 - 실제 의미와 Stellar Cyber가 이를 위해 구축된 이유 자세히보기»
로그, 엔드포인트, 네트워크 트래픽이 머신러닝과 에이전트형 AI에 의해 증폭될 때 가장 강력한 공격 패턴을 형성하는 이유는 무엇일까요? SOC 기반이 탄탄합니다. 보안팀은 그 어느 때보다 더 많은 도구, 데이터, 그리고 압박에 직면해 있습니다. 모든 보안 권고는 긴급성을 강조하고, 새로운 익스플로잇은 자동화된 것처럼 보이며, 모든 위협 행위자는 이제 인공지능(AI)을 실험하고 있습니다. 하지만 대부분의 침해 사고가 성공하는 이유는 방어자들이 보안에 취약해서가 아닙니다.
SecOps에서 AI의 장점은 눈으로 볼 수 있는 것에서 시작됩니다. 자세히보기»
위협을 즉시 차단하는 Stellar Cyber의 최신 NDR 대응 기능에 대해 자세히 알아보세요. SOC속도가 중요합니다. 위협은 빠르게 진화하고 공격자는 더욱 빠르게 움직이며, 보안 팀은 피해가 발생하기 전에 탐지하고 대응할 수 있어야 합니다. 기존의 네트워크 탐지 및 대응(NDR)이 의심스러운 행동을 식별하는 데 초점을 맞추는 반면, Stellar Cyber는 한 단계 더 나아갑니다.
위협을 즉시 차단하는 방법: Stellar Cyber의 NDR 최신 대응 기능 설명 자세히보기»
요약 보고서 SOC보안 전문가들은 방대한 데이터 양과 복잡성에 압도당하고 있습니다. 데이터의 정확성을 유지하면서 대규모 보안 데이터를 필터링, 정규화, 보강 및 라우팅하는 능력은 탐지 정확도, 분석가 효율성 및 규정 준수 상태에 직접적인 영향을 미칩니다. Stellar Cyber는 이러한 데이터 관련 문제와 필요성을 완벽하게 이해하고, 데이터 파이프라인을 구축했습니다.
Stellar Cyber의 데이터 파이프라인 내부: 더욱 스마트한 보안의 숨겨진 엔진 자세히보기»
자율주행에 대해 낙관적 SOC목표 달성에 필요한 현실적인 방안을 모색해야 합니다. 최근 자율 주행에 대한 이야기가 많이 나오고 있습니다. SOC 기계가 단순히 경고만 하는 것이 아니라, 상관관계를 파악하고, 우선순위를 정하고, 조사하고, 대응하는 미래. 특히 야간 근무를 하며 수많은 경고에 파묻혀본 경험이 있다면 더욱 환상적으로 들릴 것입니다. 하지만 현실은 이렇습니다. 모든 것을 자동화할 수는 없습니다.
고통의 피라미드에서 영향력의 피라미드로: 인간 증강 환경에서 분석가의 역할 재고 SOC 자세히보기»
오늘날의 하이브리드 환경에서 신원 정보는 새로운 경계선이며, 공격자들은 이를 잘 알고 있습니다. 기존의 EDR(전망적 대응) 방식으로는 SIEM 보안 도구들이 이러한 변화에 대응하지 못하는 가운데, 신원 정보를 노린 공격이 급증하고 있습니다. 실제로 버라이즌의 2024년 및 2025년 DBIR 보고서에 따르면 현재 침해 사고의 70%가 도난당한 자격 증명에서 시작됩니다. 따라서 신원 보안에 대한 더욱 스마트한 접근 방식이 필요합니다.
새롭게 재창조된 신원 보안: Stellar Cyber의 혁신 ITDR 자격 증명 기반 공격이 확산되기 전에 차단합니다. 자세히보기»
오늘날의 사이버 보안 경쟁에서는 가시성이 무엇보다 중요하지만, 무엇보다 중요한 것은 맥락입니다. 네트워크 탐지 및 대응(NDR)은 오랫동안 심층 패킷 검사(DPI)와 행동 분석을 활용하여 측면 이동, 랜섬웨어 행위, 그리고 침해 후 활동을 탐지하는 가장 효과적인 방법 중 하나였습니다. 하지만 위협 행위자들이 더욱 교묘하고 분산화됨에 따라, NDR에만 의존하는 것은
NDR만으로는 더 이상 충분하지 않은 이유: 강력한 NDR 코어를 기반으로 하는 개방형 통합 SecOps 플랫폼의 필요성 자세히보기»
실시간 네트워크 트래픽이 핵심 연결 고리입니다: AI는 볼 수 없는 것을 감지할 수 없습니다. AI가 사이버 보안 논의를 주도하고 있으며, MSSP(관리형 보안 서비스 제공업체)들은 이를 활용하기 위해 분주히 움직이고 있습니다. SIEM 머신러닝이 내장된 플랫폼이나 AI 지원 조사 기능을 갖춘 응급의료시스템(EDR)은 더 빠른 탐지, 더 스마트한 분류, 더 나은 결과를 약속합니다. 하지만 냉혹한 현실은 AI만으로는 모든 것을 해결할 수 없다는 것입니다.
MSSP가 AI에 투자하는 이유 - 하지만 여전히 NDR의 힘을 놓치고 있는 이유 자세히보기»
기존 플랫폼과 포인트 툴은 부족합니다. 최신 NDR이 오늘날의 사이버 위협에 대응하기 위해 통합된 AI 기반 접근 방식을 요구하는 이유를 알아보세요.
현상 유지에 도전하다: NDR에 새로운 플레이북이 필요한 이유 자세히보기»
오늘날의 복잡한 사이버 위협 환경은 기업과 관리형 보안 서비스 제공자(MSSP) 모두에게 여러 가지 과제를 안겨줍니다. 다양한 IT 및 보안 환경에서 진화된 위협에 대처하기 위해 사이버 보안 전문가는 특정 위협 환경을 모니터링하기 위한 다양한 도구와 데이터 소스를 개발합니다. 그러나 도구 배열은 가시성에 차이가 있기 때문에 고유한 어려움을 안겨줍니다.
대단한 변화 SOC 개방적이고 원활한 API 통합을 갖춘 팀 자세히보기»
Microsoft와 CrowdStrike는 소프트웨어 업데이트와 DDoS 공격으로 인해 고객이 취약해지고 데이터에 액세스할 수 없게 된 후 몇 주 동안 헤드라인을 장식했습니다. 두 사건은 관련이 없었지만, 잇따른 실패가 잇따르면서 매우 광범위한 고객이 얼마나 많은 것이 걸려 있는지 궁금해했습니다.
최근 중단으로 인해 보안 인프라의 심각한 취약점이 드러났으며 보다 포괄적인 솔루션이 필요함 자세히보기»
6년 전, 우리는 보안 자동화 회사인 Dtonomy를 설립했습니다. 대규모 AI 기반 EDR 시스템 구축부터 일상적인 보안 운영 관리에 이르기까지 보안 운영의 최전선에서 일한 보안 소프트웨어 엔지니어 및 데이터 과학자로서 우리는 보안 팀이 직면한 과제를 잘 알고 있었습니다. 공휴일 동안 보안 경고를 분류하고,
