시스코(Cisco)가 오픈AI(OpenAI) 모델과 자사 네트워크 데이터를 결합한 보안 대응 체계를 소개했다. 지투 파텔(Jeetu Patel) 시스코 사장 겸 최고제품책임자는 11월 3일 오픈AI 공식 블로그에서 AI를 활용해 취약점을 더 효율적으로 찾아 패치하고, 위협 조사와 대응, 시정 조치에 걸리는 시간을 줄이고 있다고 밝혔다.
네트워크 데이터로 위협 신호 분석
파텔 사장은 보안의 출발점으로 네트워크를 꼽았다. 과거처럼 하나의 경계만 지키는 대신 마이크로서비스와 쿠버네티스(Kubernetes) 컨테이너, 클러스터 각각에 보안 통제를 두고 이를 네트워크에 통합하는 방식이다. 애플리케이션 수준에서 각 서비스가 필요한 연결만 허용하면 공격자가 다른 시스템으로 옮겨갈 수 있는 경로를 줄일 수 있다는 설명이다.
이런 통제는 영향을 받은 시스템을 더 선택적으로 격리하는 데도 쓰인다. 영향을 받지 않은 서비스는 계속 운영하면서 보안팀이 문제를 조사하고 대응할 수 있다. 파텔 사장은 네트워크에서 수집한 방대한 원격측정 데이터와 오픈AI 모델을 결합해 대규모 신호를 서로 연관 지어 분석한다고 말했다. 따로 보면 정상적으로 보이는 두 신호도 함께 살피면 의미 있는 패턴을 드러낼 수 있다는 설명이다.
에이전트형 AI 보안 과제도 제시
파텔 사장은 공격자가 취약점을 악용하는 속도와 조직이 보안 패치를 적용하는 속도 사이의 격차를 주요 과제로 들었다. AI를 방어에 활용하면 더 많은 위협을 조사하고 대응을 앞당겨 이 간극을 줄일 수 있다고 말했다. 다만 이는 시스코 측 설명으로, 블로그에는 속도 개선 폭이나 측정 기준을 보여주는 수치는 제시되지 않았다.
시스코는 데이브레이크(Daybreak)와 GPT-6 아스트라(GPT-6 Astra)를 보안 역량을 높인 사례로 들었다. 파텔 사장은 두 기술이 시스코와 고객사의 보안 태세를 크게 개선했으며 취약점을 더 효율적으로 찾아 패치하고 조사·대응·시정 조치에 걸리는 시간을 단축했다고 설명했다. 이 기능은 기존 취약점 점검 업무 흐름에 적용할 수 있어 보안팀의 작업 방식을 근본적으로 바꿀 필요가 없다고 덧붙였다.
에이전트형(agentic) AI가 자율적으로 움직이는 환경에서는 악의적 공격과 에이전트가 정당한 목표를 추구하면서 의도하지 않은 방식으로 행동하는 상황을 구분해야 한다고 파텔 사장은 말했다. 시스코가 제시한 우선 과제는 에이전트를 공격으로부터 보호하고, 의도하지 않은 행동을 찾아 차단하며, 거의 실시간으로 운영하는 것이다. 이를 위해 보안 원격측정 데이터와 관찰 데이터를 함께 살펴 에이전트의 행동과 위협을 판단해야 한다는 설명이다. 시스코와 오픈AI는 데이브레이크 디펜스 네트워크(Daybreak Defense Network)를 통해 보안팀의 위험 노출 분류를 앞당기고 시스코 클라우드 컨트롤(Cisco Cloud Control)에서 적절한 통제를 적용하는 방안을 모색하고 있다.
