인튜이트(Intuit)가 보안 도구와 데이터레이크에 흩어진 정보를 지식 그래프로 연결해 인공지능(AI) 보안 분석에 걸리는 시간을 며칠에서 수초로 줄이는 데이터 플랫폼을 구축했다. 실리콘앵글(SiliconANGLE)은 8월 31일 인튜이트의 그래프 기술 활용 사례를 보도했다. 차드 클로스 인튜이트 소프트웨어 엔지니어는 네오포제이 그래프토크 행사에서 진행된 더큐브 인터뷰를 통해 그래프가 AI 에이전트에 실시간 맥락을 제공한다고 설명했다. 클로스 엔지니어에 따르면 인튜이트의 보안 지식·인사이트 플랫폼 팀은 여러 보안 도구와 데이터레이크를 연결하면서 복잡한 SQL 조인에 의존하지 않고, 데이터 사이의 관계를 자동으로 조회할 수 있도록 시스템을 설계했다. 기존에는 데이터가 어떻게 연결돼 있는지 분석하려면 서로 다른 시스템 7곳에 로그인하고, 각기 다른 인증정보를 가진 3명의 담당자가 필요했다. 분석에만 며칠이 걸렸지만 관련 데이터를 그래프로 묶은 뒤에는 같은 작업을 수초 안에 수행할 수 있게 됐다는 것이다.
인튜이트는 그래프 기술을 오픈소스 생태계와도 연계해 사용해 왔다. 이 회사는 리눅스 재단(Linux Foundation)을 포함한 오픈소스 커뮤니티에 참여하고 있으며, 보안 지식·인사이트 플랫폼을 통해 보안 운영과 규정준수에 필요한 정보를 하나의 관계망으로 구성했다. 클로스 엔지니어는 데이터가 그래프에 들어오면 단순히 저장되는 데 그치지 않고 서로 어떤 관련이 있는지에 대한 맥락이 함께 만들어진다고 말했다. 이렇게 축적된 맥락은 대규모언어모델(LLM)에 전달할 수 있는 데이터가 된다.
이 플랫폼의 출발점은 평균 복구·해결 시간(MTTR)을 낮추는 것이었다. 흩어진 보안 정보를 사람이 일일이 찾아 대조하는 대신 자동화된 관계를 구성해 분석과 대응에 필요한 시간을 단축했다. 클로스 엔지니어는 그래프가 데이터를 더 유용하게 만들고, 조직 안에서 공유하거나 활용할 수 있게 하는 과정에서 자연스럽게 맥락을 제공한다고 설명했다. 이는 AI 모델 자체의 성능만 높이는 방식이 아니라, 모델이 답변을 만들 때 참조할 기업 내부 데이터의 구조를 정비하는 접근이다.
그래프 기반 보안 플랫폼은 이후 인튜이트의 AI 도구를 뒷받침하는 기반으로 확장됐다. 인튜이트는 그래프 플랫폼 위에 그래프QL(GraphQL) API를 구축하고, 개발자가 자연어로 질의할 수 있는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버를 구동하도록 했다. 개발자는 보안 데이터 사이의 관계를 별도 시스템마다 찾아보는 대신 자연어 질문을 통해 필요한 맥락을 조회할 수 있다. 클로스 엔지니어는 어떤 데이터베이스 제품이 선택되는지보다 데이터를 그래프로 가져와 관련성을 부여하고 실제 업무에 쓸 수 있게 만드는 설계 원칙이 더 중요하다고 강조했다.
그는 특정 AI 모델이나 클라우드 플랫폼의 승패에 종속되지 않는다는 점도 언급했다. 현재는 챗GPT(ChatGPT)를 쓰더라도 이후에는 아마존(Amazon) 베드록을 사용할 수 있고, 다른 모델이 등장하더라도 그래프에 구성한 맥락을 활용할 수 있다는 설명이다. 그래프 계층이 기업 데이터와 모델 사이의 공통 기반 역할을 하면 모델이 바뀌어도 보안·규정준수 업무에 필요한 데이터 연결 구조는 유지할 수 있다는 취지다.
이번 내용은 실리콘앵글 미디어의 라이브 스트리밍 스튜디오인 더큐브가 네오포제이 그래프토크 행사에서 진행한 인터뷰를 바탕으로 했다. 인터뷰에는 더큐브의 존 퍼리어가 참여했으며, 실리콘앵글은 해당 행사의 보도와 관련해 더큐브가 유료 미디어 파트너라고 밝혔다. 행사 후원사인 네오포제이나 다른 후원사는 더큐브와 실리콘앵글의 편집 내용에 관여하지 않았다고 덧붙였다.