상위 10개 에이전트 SOC 2026년 플랫폼

2024년 보안 환경은 자율 운영이 왜 매우 중요한지 보여줍니다. Change Healthcare 랜섬웨어 공격은 다중 인증 없이 단 하나의 유출된 계정 정보만으로 1억 9천만 건의 환자 기록을 탈취했습니다. 공격자는 랜섬웨어를 시스템 전반에 배포하기 전에 9일 동안 시스템 간 이동을 했습니다. 기존 방식은 이러한 문제를 해결하지 못했습니다. SOC경고음이 너무 커서 체계적인 측면 이동을 나타내는 행동 이상 징후를 놓쳤을 수도 있습니다.

에이전트 SOC 플랫폼은 비정상적인 쿼리 패턴, 지리적 불일치, 데이터 볼륨 급증과 같은 계정 침해 징후를 상호 연관시켜 분석합니다. 2024년 스노우플레이크(Snowflake) 데이터 유출 사고는 다중 인증 보호가 적용되지 않은 탈취된 계정 정보를 통해 165개 조직에 피해를 입혔습니다. 자율 시스템은 대규모 데이터 유출 사건에 앞서 발생하는 행동 변화를 감지합니다. 위협 인텔리전스 보고서에 따르면 AI 기반 피싱 공격은 2024년에서 2025년 사이에 703% 증가했습니다. 버라이즌(Verizon)의 2025년 데이터 침해 조사 보고서에 따르면 피싱은 여전히 ​​데이터 침해의 80%에서 주요 초기 접근 경로입니다. 자율 분류 시스템은 신고된 피싱 이메일을 즉시 처리하고 분석가의 지연 없이 첨부 파일과 링크를 분석합니다.

2024년 국가 공공 데이터 유출 사건으로 2.9억 건의 기록이 유출되었으며, 이는 역사상 가장 큰 규모의 데이터 유출 사건 중 하나입니다. 공급망 공격은 소프트웨어 공급업체를 표적으로 삼으면서 전년 대비 62% 증가했습니다. 이러한 사건들은 공통적인 특징을 보입니다. 공격자는 침입과 탐지 사이의 시간적 간격을 악용합니다. 고도화된 지속적 위협(APT)은 수개월 또는 수년 동안 탐지되지 않고 활동합니다. 에이전트 기반 공격은 이러한 특징을 보입니다. SOC 플랫폼은 행동 이상 탐지 및 자율 상관 분석을 통해 이러한 탐지 시간을 몇 달에서 몇 분으로 단축합니다.

Exabeam은 조직 내 사용자 엔티티 행동 분석 및 내부 위협 탐지를 전문으로 합니다. 이 플랫폼은 과거 데이터를 기반으로 사용자 및 시스템에 대한 행동 프로필을 자동으로 구축합니다. 설정된 기준에서 벗어나는 경우 잠재적인 내부 위협 또는 계정 침해에 대한 조사가 시작됩니다.

AI 분석 기능은 조사 자동화를 제공하여 수작업을 크게 줄여줍니다. 플랫폼은 행동 데이터를 종합적으로 분석하고 분석가에게 결과를 제시합니다. 그러나 자율 실행의 범위는 제한적입니다. 대응 조치를 실행하기 전에 분석가의 수작업 검토가 여전히 필요합니다.

Exabeam은 내부자 위협이 주요 보안 문제인 조직에 적합합니다. 이 플랫폼은 포괄적인 보안 조치를 대체하는 것은 아닙니다. SOC 플랫폼 자체보다는 신원 도용이나 악의적인 내부자와 관련된 위협 시나리오에 특화된 기능을 제공합니다.