OpenAI와 함께 기계 수준의 속도로 위협에 대응하는 Cisco

Cisco는 조직이 시스템을 연결하고 보호하는 데 필요한 네트워킹 및 보안 인프라를 구축합니다. 공격자가 AI로 자동화된 공격을 확대하고 기계 수준의 속도로 취약점 공격 기법을 만들어 내는 만큼, 기업 인프라를 방어하는 방식도 진화해야 합니다. Cisco의 방대한 네트워크 텔레메트리에 프런티어 AI의 추론 능력을 결합하면, 방어자는 새롭게 등장하는 위협에 한발 앞서 대응하는 데 필요한 도구를 갖출 수 있습니다. OpenAI는 데이터 비보관, 엄격한 고객 데이터 분리, 검증 가능한 격리를 중심으로 기업 데이터의 개인정보 보호에 철저하게 접근합니다. 덕분에 Cisco는 고객의 우선순위나 민감한 텔레메트리 데이터를 보호하면서 핵심 업무 시스템 전반에 프런티어 AI를 안심하고 도입할 수 있었습니다.

Cisco의 방어는 위협이 이동하는 곳, 바로 네트워크에서 시작됩니다. 파텔은 단일 보안 경계를 두는 방식에서 마이크로서비스, 컨테이너, 클러스터 전반에 통제 수단을 분산 배치하는 방식으로 전환하고 있다고 설명합니다. 그는 “모든 마이크로서비스, 모든 Kubernetes 컨테이너, 모든 Kubernetes 클러스터 앞에 소규모 보안 스택을 배치해 네트워크 구조 자체에 보안을 통합할 수 있습니다”라고 말합니다.

애플리케이션 수준의 통제를 통해 각 서비스에 필요한 연결만 통신하도록 제한하면 공격자가 공격을 확산하는 데 이용할 수 있는 경로를 줄일 수 있습니다. 보안팀은 영향을 받은 시스템을 더욱 선별적으로 격리할 수도 있습니다. 이를 통해 조사와 대응을 진행하는 동안에도 영향을 받지 않은 서비스는 계속 운영할 수 있습니다.

파텔은 이러한 네트워크 인텔리전스와 OpenAI 모델을 결합하면 기계 수준의 규모로 신호 간 상관관계를 분석할 수 있다고 말합니다. “두 신호가 각각은 무해해 보여도 함께 보면 의미 있는 패턴이 드러날 수 있습니다. 네트워크 인텔리전스를 활용하면 네트워크 전반의 데이터 간 상관관계를 분석하고 안전한 운영에 필요한 인사이트를 얻을 수 있습니다.”

파텔은 방어자가 직면한 시급한 과제로 공격자가 취약점을 악용하는 속도와 조직이 패치를 적용하는 데 걸리는 시간 사이의 격차를 꼽습니다. 그는 AI가 방어자에게 더 많은 위협을 조사하고 더 빠르게 대응할 역량을 제공해 그 격차를 줄일 수 있다고 봅니다. “AI는 공격자에게 속도와 규모라는 무기를 쥐여 줍니다. 안전을 유지하려면 방어에 AI를 활용하는 것이 필수입니다”라고 그는 말합니다.

그는 Daybreak와 GPT‑6 Astra 같은 이니셔티브가 Cisco와 고객 모두의 보안을 강화하는 진전이라고 설명합니다. 파텔은 “취약점을 더 효율적으로 찾아 패치하는 동시에 조사, 대응, 문제 해결에 필요한 시간도 단축할 수 있게 됐습니다”라고 말합니다.

파텔은 팀이 이미 취약점을 발견하고 해결하는 데 사용하는 프로세스를 기반으로 이러한 역량을 도입할 수 있다고 봅니다. “이러한 기능은 기존 스캔 워크플로에 통합할 수 있어 팀의 업무 방식을 근본적으로 바꿀 필요가 없습니다.”

에이전트의 자율성이 높아질수록 보안팀은 악의적인 개입과 에이전트가 정당한 목표를 의도치 않은 방식으로 추구하는 행동을 구분해야 합니다. 파텔은 이를 위해 관측 가능성 데이터와 함께 보안 텔레메트리가 필요하며, 그래야 팀이 위협과 에이전트의 행동을 모두 평가할 수 있다고 말합니다.

그는 세 가지 우선순위를 제시합니다. 악의적인 공격으로부터 에이전트를 보호하고, 의도치 않은 행동을 감지해 차단하며, 거의 실시간으로 대응하는 것입니다. 이러한 우선순위는 에이전트의 행동에 맞춰 조정할 수 있는 정책과 통제 수단으로 전환하는 데 방향을 제시합니다.

Cisco와 OpenAI는 Daybreak Defense Network를 통해 보안팀이 위험 노출의 우선순위를 더 빠르게 판단하고 Cisco Cloud Control에서 적절한 통제를 적용하도록 지원하는 방안을 모색하고 있습니다. 파텔은 이를 통해 방어자가 다시 우위를 확보할 수 있다고 봅니다.