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[IT뉴스][현장] 공격 전에 뚫어보고, AI가 탐지 룰 만든다…파고네트웍스가 그린 ‘SOC의 미래’

온카뱅크관리자

2026-09-04 07:17:24

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        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="BTFVpiB3vo">
          <div contents-hash="8255e52c439d626cdbe8d9ef28949838001609868391cd1d694d101095995791" dmcf-pid="by3fUnb0SL" dmcf-ptype="general">
           <h5>권영목 대표, AI 공격 속도 빨라지자 MDR도 전환…“많이 찾는 것보다 빠르고 정확한 판단이 중요”</h5>
           <h5>DeepACT DEFENSE·ATTACK·Detection-Engineering 연결…공격 전후 보안 운영 하나로</h5>
           <h5>반복 분석은 AI, 위험 맥락·우선순위 판단은 사람…“AI는 ‘엄청난 막내’”</h5>
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           <p class="link_figure"><img alt="지난 1일 서울 삼성동 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 열린 파고네트웍스 ‘PAGO Security Summit 2026’에 앞서 만난 권영목 파고네트웍스 대표가 반복해서 강조한 것은 AI 그 자체보다 ‘속도’였다. (사진=테크42)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/04/552816-OGTrtXj/20260904071150593kinj.jpg" data-org-width="1024" dmcf-mid="pQxgQOJ6Cc" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/04/552816-OGTrtXj/20260904071150593kinj.jpg" width="658"></p>
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            지난 1일 서울 삼성동 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 열린 파고네트웍스 ‘PAGO Security Summit 2026’에 앞서 만난 권영목 파고네트웍스 대표가 반복해서 강조한 것은 AI 그 자체보다 ‘속도’였다. (사진=테크42)
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          <div contents-hash="bc5257331c0ea1386c5d07525a5cf1ed36bf94371bdd3122fe6ff4b5df167384" dmcf-pid="9Yp87o9USi" dmcf-ptype="general">
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          <p contents-hash="068781d3195f35e37a4488c2e834ddf9adf71b2e48114a566582e8ec7dbd077f" dmcf-pid="2TFVpiB3yJ" dmcf-ptype="general">“예전에는 될 수 있으면 많은 위협을 탐지해내자는 방식으로 MDR 서비스를 풀어왔습니다. 그런데 올해 상반기에 AI가 들어오면서 그 방정식 자체가 완전히 바뀌게 되는 거죠.” </p>
          <p contents-hash="a550036979f0d67bd8c3d68ec9b8cfed435213cd6178de7a3421d92249f9a333" dmcf-pid="Vy3fUnb0Wd" dmcf-ptype="general">지난 1일 서울 삼성동 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 열린 파고네트웍스 ‘PAGO Security Summit 2026’에 앞서 만난 권영목 파고네트웍스 대표가 반복해서 강조한 것은 AI 그 자체보다 ‘속도’였다. </p>
          <p contents-hash="21906d1df947e63a962d8086c0130790baa82ea3c60783e2c17c01e7c811efcc" dmcf-pid="fW04uLKphe" dmcf-ptype="general">AI로 무장한 공격자가 기업이 취약점을 발견하고 잘못된 보안 설정을 바로잡기 전에 먼저 침투할 수 있게 되면서 기존 보안 운영의 전제도 달라졌다는 것이다. 이날 권 대표는 ‘SOC as a Service-MDR을 기반으로 확장하는 보안 운영의 미래’를 주제로 파고의 전략을 ‘PAGO Security Summit 2026’에 앞서 먼저 공개했다. </p>
          <div contents-hash="af86595f546333cd752c219629eb6ffcc6e495b1f8d23014b3c6d8c7d15e325e" dmcf-pid="4Yp87o9UTR" dmcf-ptype="general">
           <strong>AI 기반 공격, 이제는 현실적인 문제 됐다</strong>
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          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="a5213c844f870e9a764fef478235939550ba29b4bfecb9bd2c7c26d62affae84" dmcf-pid="8GU6zg2uWM" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="권 대표는 올해 들어 AI 기반 공격이 과거의 가능성이나 전망을 넘어 실제 보안 운영이 감당해야 할 문제로 바뀌었다고 진단했다. (사진=테크42)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/04/552816-OGTrtXj/20260904071152096fhtb.jpg" data-org-width="1024" dmcf-mid="U7Ve2kPKCA" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/04/552816-OGTrtXj/20260904071152096fhtb.jpg" width="658"></p>
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            권 대표는 올해 들어 AI 기반 공격이 과거의 가능성이나 전망을 넘어 실제 보안 운영이 감당해야 할 문제로 바뀌었다고 진단했다. (사진=테크42)
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          <div contents-hash="4b69a0ca48f5eda428b446a635fe5c17b70585779ae2ae87465d3bc74751cccc" dmcf-pid="6HuPqaV7Tx" dmcf-ptype="general">
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          <p contents-hash="b0d15873982b32f2629d5448042e91eb6114a0bbdba73d40e431419a8cde0b17" dmcf-pid="PX7QBNfzSQ" dmcf-ptype="general">파고가 내놓은 해법은 관리형 탐지·대응(Managed Detection and Response, MDR)을 개별 보안 솔루션의 운영 지원에 머무르게 하지 않고 기업의 보안 운영 전반으로 확장하는 것이다. 파고는 이를 위해 기존 탐지·대응, 위협 헌팅(Threat Hunting), 탐지 엔지니어링(Detection Engineering), 공격적 보안(Offensive Security) 역량을 AI 중심으로 재편하고 ‘PAGO DeepACT DEFENSE’, ‘PAGO DeepACT ATTACK’, ‘PAGO DeepACT Detection-Engineering’이라는 3개 축으로 공식화했다. </p>
          <p contents-hash="9c018a43a77d29b6cbae9e8ae82c335b221ea50dcc910b76b50c67d5c7a3c90d" dmcf-pid="QZzxbj4qvP" dmcf-ptype="general">이날 권 대표는 올해 들어 AI 기반 공격이 과거의 가능성이나 전망을 넘어 실제 보안 운영이 감당해야 할 문제로 바뀌었다고 진단했다. </p>
          <p contents-hash="43efe74dd318a0904a905f81ac85302a69be6dc097d723dc9030b030680e304c" dmcf-pid="x9RkJvaeT6" dmcf-ptype="general">“작년까지는 AI로 무장한 공격이 들어온다고 얘기는 했지만 현실적으로 그렇게 와닿는 공격은 아니었습니다. 그런데 올해는 우리가 취약점을 찾기 전에, 보안 설정이 잘못된 것을 찾기 전에 공격자가 더 빨리 침투해 들어오는 상황이 현실적으로 다가온 거죠. 공격의 속도가 빨라지면서 기존 SOC(Security Operations Center, 보안운영센터)의 대응 역량과 공격 속도 사이의 간격이 점점 넓어지고 있습니다.” </p>
          <p contents-hash="8ce998f31f4601c587bf1d2185b10067c3fa0f23305a219d7ccc95ec87409761" dmcf-pid="ysY7XP3Gv8" dmcf-ptype="general">다만 권 대표가 보는 AI 보안의 구도는 공격자에게 일방적으로 유리한 싸움이 아니다. 공격자가 침투 대상의 네트워크 구조와 데이터, 엔드포인트, 중요 자산 간 관계를 파악해야 하는 반면 기업과 보안 운영자는 이미 자신들의 환경에 대한 정보를 가지고 있다. 여기에 프런티어 AI와 AI 기반 보안 기술을 접목하면 공격자보다 먼저 맥락을 이해하고 방어 체계를 수립할 수 있다는 설명이다. </p>
          <p contents-hash="e5d6f41888413196111d956d8df293818c055d19b2b59e87e9973a8e68890ae5" dmcf-pid="WOGzZQ0Hh4" dmcf-ptype="general">보안 운영의 경쟁력 역시 ‘탐지 건수’에서 ‘판단의 속도와 정확성’으로 옮겨간다. 보도자료에서 파고는 AI가 대규모 데이터 분석과 반복 업무를 자동화하고, 보안 전문가는 위협의 맥락과 실제 영향도를 판단해 대응 우선순위를 결정하는 구조를 제시했다. 궁극적으로 지향하는 것은 ‘더 많은 탐지’가 아니라 ‘더 나은 의사결정(Better Decisions)’이라는 것이다. </p>
          <p contents-hash="535a5da58923d439bd04c54da037e1de45d4d11b35c0f3baabef11e0d3f92f67" dmcf-pid="YIHq5xpXWf" dmcf-ptype="general">“많은 위협을 탐지해내는 게 목적이 아니고요. 얼마나 빠르게 탐지하고, 얼마나 정확하게 탐지하고, 그리고 그 위험을 판단하고 대응하는 역량을 우리가 가질 수 있는가. 이제는 그 부분을 고민하게 된 겁니다.” </p>
          <div contents-hash="209b47f44980b79ccb8ea0ce6bb46e624f5a63ac5f1b3acc367c1f172634e307" dmcf-pid="GCXB1MUZlV" dmcf-ptype="general">
           <strong>“알려주는 데서 끝내지 않는다”…공격 전후를 잇는 DeepACT 3축</strong>
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          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="d0ddffe9bfcefdd97326e16e3cb8486feadbab6703118e91dd8a07872c00993d" dmcf-pid="HhZbtRu5S2" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="권 대표는 ‘SOC as a Service-MDR을 기반으로 확장하는 보안 운영의 미래’를 주제로 파고의 전략을 공개했다. (사진=테크42)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/04/552816-OGTrtXj/20260904071153556bple.jpg" data-org-width="1024" dmcf-mid="uktSEFOchj" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/04/552816-OGTrtXj/20260904071153556bple.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            권 대표는 ‘SOC as a Service-MDR을 기반으로 확장하는 보안 운영의 미래’를 주제로 파고의 전략을 공개했다. (사진=테크42)
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          <div contents-hash="2fc3cddd3e68261182fcef90be74003657112dc98680f41cf66d8c6fb348976e" dmcf-pid="Xl5KFe71S9" dmcf-ptype="general">
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          <p contents-hash="6b09851b8ca98b511bc3cf1f45bb7bac397c4f44e201ce67ab323bce0b566d65" dmcf-pid="ZS193dztvK" dmcf-ptype="general">이 같은 방향을 실제 서비스 체계로 구현한 것이 DeepACT의 세 축이다. 역할을 단순화하면 ATTACK은 공격 전에 위험을 검증하는 레드팀, DEFENSE는 실제 위협을 탐지하고 대응하는 블루팀, Detection-Engineering은 두 영역에서 얻은 위협 정보를 새로운 탐지 역량으로 전환하는 역할을 맡는다. </p>
          <p contents-hash="f4d5930c3ad064444cebc262d7d11aa4f9ddbc46d24e3df150a786b38a3255c1" dmcf-pid="5ES3yVZvyb" dmcf-ptype="general">먼저 ‘PAGO DeepACT DEFENSE’는 파고가 기존에 제공하던 엔드포인트 탐지·대응(Endpoint Detection and Response, EDR), 네트워크 탐지·대응(Network Detection and Response, NDR), 확장형 탐지·대응(Extended Detection and Response, XDR) 등을 기반으로 한 MDR 서비스를 통합한 방어 영역이다. 24시간 고객 환경에서 위협을 탐지·분석하고 단순 경고(Alert) 전달에 그치지 않고 실제 위험 여부와 중요도를 판단해 필요한 대응으로 연결하는 것이 핵심이다. </p>
          <p contents-hash="a1ae55e13b79782718741bf6625c78b3dc2b5b8a3823b19b72e96c572b1bf60d" dmcf-pid="1Dv0Wf5ThB" dmcf-ptype="general">권 대표가 강조한 차이는 ‘위험을 알려주는 것’과 ‘실제로 막는 것’ 사이에 있었다. 기존 MDR 서비스에서는 보안 업체가 위협 관련 정보를 고객에게 전달해도 고객 내부에서 즉각 대응할 인력이나 역량이 부족해 후속 공격으로 이어지는 경우가 적지 않았다는 설명이다. </p>
          <p contents-hash="76ed8944f8263a11ce60ddb9efe59a276308ec5963d345612cdd5c7d1def9f70" dmcf-pid="twTpY41yCq" dmcf-ptype="general">“위협이 탐지됐다고 호스트 정보나 URL 정보를 고객한테 보내고 ‘이렇게 대응하십시오’라는 보고서를 주는 데서 끝나면 안 됩니다. 고객은 그 보고서대로 바로 조치를 못 하는 경우가 있어요. 그러고 한두 시간 뒤에 또 다른 측면 이동이 일어나고, 결국 랜섬웨어까지 가는 상황들을 저희가 많이 봤습니다. 이제는 알려주는 데 그치지 않고 실제로 차단하고 격리하는 데까지 가야 된다는 겁니다.” </p>
          <p contents-hash="2ec4fd84c4f805db4de2bd76940f26a21fea4dbedabd7cb118af231b84e0854d" dmcf-pid="FryUG8tWhz" dmcf-ptype="general">이 때문에 DeepACT DEFENSE는 모든 경고를 똑같이 처리하는 대신 AI와 자동화를 이용해 반복 분석을 줄이고, 실제 조치가 필요한 위협과 대응 우선순위를 가려내는 데 초점을 맞춘다. 차단이나 격리 역시 고객사의 서비스와 중요 자산에 미칠 영향을 고려해야 하는 만큼 마지막 단계에서는 보안 전문가의 맥락 판단이 요구된다. </p>
          <p contents-hash="e1bd1bac223bc2df51e0ff2ecf3903cfc8bd43f5930bba76e08448f653d5f73b" dmcf-pid="3mWuH6FYC7" dmcf-ptype="general">반대편에 있는 ‘PAGO DeepACT ATTACK’은 공격자의 시각에서 위험을 먼저 검증하는 통합 레드팀 서비스다. 공격표면 관리(Attack Surface Management, ASM), 공격자 관점의 노출 검증(Adversarial Exposure Validation, AEV), AI 레드티밍(AI Red-Teaming), 다크웹 인텔리전스를 하나로 연결한다. 단순히 취약점 개수를 세는 것이 아니라 실제 공격으로 이어질 수 있는지, 어떤 공격 경로가 존재하는지, 어떤 위험부터 해결해야 하는지를 확인하는 구조다. </p>
          <p contents-hash="968049e88cf4a638075254fc79cfff0277c76bfb1fd778ad423d2649c5ccf077" dmcf-pid="0sY7XP3Glu" dmcf-ptype="general">기존에 연 1회 또는 수차례 사람이 수행하던 모의침투 테스트를 지속적인 검증 체계로 전환하겠다는 것이 파고의 구상이다. 권 대표는 “현재는 웹과 인프라 가운데 우선 인프라를 대상으로 한 서비스 모델을 구축했으며, 고객 테스트를 거쳐 정식 서비스에 들어갔다”고 설명했다. </p>
          <p contents-hash="b2ef45570251392428c0d3bb522478f25f0b4efb17e66a34527e4c14b2771fb9" dmcf-pid="pOGzZQ0HSU" dmcf-ptype="general">“공격자가 취약점을 빨리 찾고 익스플로잇 코드를 만들고 직접 침투해오는 속도가 빨라졌다면 우리도 공격자보다 더 빨라야 합니다. 고객사 인프라에서 취약점을 먼저 찾고, 익스플로잇 테스트를 해보고, 실제로 어느 단계까지 들어갈 수 있는지를 확인하는 거죠. 그래야 ‘어떤 취약점과 어떤 설정 오류 때문에 여기까지 들어왔으니 이걸 고치십시오’라는 명확한 근거를 줄 수 있습니다.” </p>
          <p contents-hash="1d701f7f9b8aa0ed553b43d238a80ac08a68dc1b04547fa6ea21ee19f3d52c00" dmcf-pid="UIHq5xpXWp" dmcf-ptype="general">ATTACK에서 확인한 공격 경로와 위협 정보는 다시 방어 체계로 되돌아간다. 파고는 실제 공격자의 관점에서 확인한 결과를 위협 헌팅과 탐지 엔지니어링에 반영해 Offensive Security와 Defensive Security를 하나의 운영 사이클로 연결한다는 구상이다. </p>
          <div contents-hash="e3424e5c3206704b0e4e847e6087d14f661f935a890a3671e7c242b8ca01904b" dmcf-pid="utbe2kPKy0" dmcf-ptype="general">
           <strong>새 IOC 들어오면 AI가 탐지 룰 생성…Detection Engineering 자동화</strong>
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          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="d215538167090ff57c0161764df081adebc1e8c5a9805b498b894b0e410c06a7" dmcf-pid="7FKdVEQ9W3" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="파고는 기존 탐지·대응, 위협 헌팅(Threat Hunting), 탐지 엔지니어링(Detection Engineering), 공격적 보안(Offensive Security) 역량을 AI 중심으로 재편하고 ‘PAGO DeepACT DEFENSE’, ‘PAGO DeepACT ATTACK’, ‘PAGO DeepACT Detection-Engineering’이라는 3개 축으로 공식화했다. (사진=테크42)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/04/552816-OGTrtXj/20260904071155040dxya.jpg" data-org-width="1024" dmcf-mid="7AINMCnQyN" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/04/552816-OGTrtXj/20260904071155040dxya.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            파고는 기존 탐지·대응, 위협 헌팅(Threat Hunting), 탐지 엔지니어링(Detection Engineering), 공격적 보안(Offensive Security) 역량을 AI 중심으로 재편하고 ‘PAGO DeepACT DEFENSE’, ‘PAGO DeepACT ATTACK’, ‘PAGO DeepACT Detection-Engineering’이라는 3개 축으로 공식화했다. (사진=테크42)
           </figcaption>
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          <div contents-hash="412aef29ba75d7c9f73ff340084c3eb1c0c62134e4ba5981a8fc4a75282a3c78" dmcf-pid="z39JfDx2hF" dmcf-ptype="general">
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          <p contents-hash="9aa3c69a13e2939ece84f4f81a8931ec4d3da68f942441366eab6f8ca5e79696" dmcf-pid="q02i4wMVlt" dmcf-ptype="general">이 연결 고리의 중심에 있는 것이 ‘PAGO DeepACT Detection-Engineering’이다. 보안 솔루션에서 이미 발생한 경고를 분석하는 데서 출발하는 것이 아니라, 아직 기존 탐지 체계에 걸리지 않은 새로운 위협을 능동적으로 찾아내고 이를 실제 탐지 로직으로 전환하는 역할이다. </p>
          <p contents-hash="386cd1011cc0225939c91cc9dc1b4d73c247dda2ecfdb56188a4f2bfc445b6fc" dmcf-pid="BpVn8rRfT1" dmcf-ptype="general">파고는 Google Threat Intelligence(GTI), SentinelLabs, CrowdStrike Falcon Intelligence 등 글로벌 위협 인텔리전스 소스와 프런티어 AI를 결합해 위협 헌팅과 탐지 엔지니어링의 핵심 프로세스를 자동화했다고 설명했다. GTI는 Google의 위협 정보와 Mandiant의 현장 기반 인텔리전스, VirusTotal 데이터를 결합해 공격자와 침해지표(Indicator of Compromise, IOC)의 맥락을 제공하는 위협 인텔리전스 서비스다. </p>
          <p contents-hash="32d2ba9a095e9a7312c08b72198e5b20706eb2f90b9777d2aa9093af3c5a57fa" dmcf-pid="bUfL6me4S5" dmcf-ptype="general">권 대표에 따르면 기존에는 위협 헌터들이 새로운 위협 정보를 바탕으로 헌팅 룰을 수동으로 만들고 각각의 보안 환경에 맞춰 적용하는 데 상당한 시간을 들여야 했다. 파고는 이 가운데 반복 가능한 과정을 AI와 자동화 영역으로 넘겼다. </p>
          <p contents-hash="7de0c2ca6ca88f582fbaf3b30e446eeb80fb860a6dab2b7b3a777f87c55cd3b2" dmcf-pid="Ku4oPsd8hZ" dmcf-ptype="general">“최상위 로직을 개발하는 사람은 존재합니다. 그런데 실제 헌팅 룰을 만들고, 만들어진 룰을 다른 보안 제품에 적용할 수 있도록 마지막 시그마 룰을 만드는 부분은 자동화했습니다. 그리고 이틀 뒤에 새로운 IOC가 나오면 그것까지 반영해서 헌팅 룰이 다시 자동으로 변경되는 로직까지 만들어놨습니다.” </p>
          <p contents-hash="3b42488d65314a8546e988f1a75bc5c8b6952b4d40868e5945f247b39e5a2507" dmcf-pid="978gQOJ6lX" dmcf-ptype="general">여기서 Sigma는 특정 제품에 종속된 탐지 언어가 아니라 로그 기반 탐지 규칙을 공유하고 여러 SIEM·보안 플랫폼용 쿼리로 변환할 수 있도록 만든 오픈 포맷이다. 따라서 파고가 설명한 자동화의 핵심은 하나의 위협 정보를 특정 벤더 제품에만 맞추는 것이 아니라 고객이 사용하는 서로 다른 보안 환경에 적용 가능한 탐지 규칙으로 전환하는 데 있다. </p>
          <p contents-hash="50b0fe6c1673dbe204bac912e21f582964ce4e25f5848178a02ea05998485381" dmcf-pid="2vt20JqFyH" dmcf-ptype="general">실제 작동 흐름도 비교적 명확하다. 새로운 IOC가 들어오면 이를 고객 환경의 EDR·NDR·XDR에서 검색한다. 아직 흔적이 발견되지 않았더라도 향후 해당 위협이 유입될 가능성에 대비해 헌팅 룰을 만들고, 이를 각 보안 플랫폼에서 활용할 수 있는 형태로 변환한다. 적용 대상이 API를 지원할 경우 실제 보안 환경에 연결하는 단계까지 자동화할 수 있다는 설명이다. </p>
          <p contents-hash="8e861666daf6a98f65eae2ed5ceef6251214d29ab1e7d8ef893b8a0715f2f9ad" dmcf-pid="VTFVpiB3TG" dmcf-ptype="general">“기존에는 SOC 인력들이 위협 헌팅 룰을 만드는 데 시간을 정말 많이 썼습니다. 이제 사람이 매뉴얼하게 하던 디텍션 엔지니어링을 자동화하고, 사람은 그 위에서 더 고도화된 위협 분석과 새로운 탐지 전략을 만드는 데 집중하자는 겁니다.” </p>
          <p contents-hash="96dc03e56ec8d200892c3de09cb256d6886dc2d458984fdd209a394803ff4d74" dmcf-pid="fy3fUnb0WY" dmcf-ptype="general">파고는 Detection-Engineering을 별도 라이선스 매출을 위한 제품이라기보다 DEFENSE와 ATTACK의 탐지 성능을 지속적으로 강화하는 내부 핵심 엔진에 가깝게 두고 있다. GTI 등을 내부적으로 라이선싱하고 그 비용을 별도의 Detection-Engineering 라이선스 형태로 고객에게 전가하지 않겠다는 것도 이 때문이다. ATTACK과 DEFENSE가 직접적인 서비스 모델이라면 Detection-Engineering은 두 서비스가 지속적으로 진화하도록 만드는 구조라는 설명이다. </p>
          <div contents-hash="27c196cc95a134bb8004ce73ee9f7e748508cdd7ade62d2844a94a0e36d7cb5a" dmcf-pid="4W04uLKpTW" dmcf-ptype="general">
           <strong>“2시간 걸리던 헌팅을 5분으로”…AI에 맡겨도 되는 일과 안 되는 일</strong>
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          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="68821a79159b447543969658e4093113b408e3909651d9277dadbc40c1c65d9e" dmcf-pid="8Yp87o9UWy" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="권 대표는 AI 등장을 통한 혁신과 보안의 위협에 의한 변화를 '파멸적 혁신'으로 정의하며, 과거 핵폭탄의 등장 전후와 같은 수준의 격변이 진행 중임을 강조했다. (사진=테크42)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/04/552816-OGTrtXj/20260904071156522thnm.jpg" data-org-width="1024" dmcf-mid="zHe93dztha" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/04/552816-OGTrtXj/20260904071156522thnm.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            권 대표는 AI 등장을 통한 혁신과 보안의 위협에 의한 변화를 '파멸적 혁신'으로 정의하며, 과거 핵폭탄의 등장 전후와 같은 수준의 격변이 진행 중임을 강조했다. (사진=테크42)
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="b3c31595f3722927cac73f81e849486b5b41cc15782a435955ad5950ba0fe675" dmcf-pid="6GU6zg2uvT" dmcf-ptype="general">
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          <p contents-hash="b9124f03092f8547905ce9433344d8ad75aa75aa755f9921767a54559d37e612" dmcf-pid="PHuPqaV7Wv" dmcf-ptype="general">AI가 실제 보안 운영 효율을 얼마나 높일 수 있는지를 어떻게 측정할 것인지도 화두가 됐다. 권 대표는 AI 기술을 도입했다는 사실보다 기존 분석가가 수행하던 업무 시간을 실제 얼마나 줄였느냐를 중요한 기준으로 제시했다. </p>
          <p contents-hash="a622b6d70000a598ae5b2601e6ee3a29efad7d8cf5d8f46eb19e6c6417d95047" dmcf-pid="QX7QBNfzlS" dmcf-ptype="general">대표적인 사례가 위협 헌팅이다. 파고가 내부적으로 AI 기반 기술과 협업사를 검증할 때 기존 분석가에게 약 2시간이 걸리던 특정 헌팅 작업을 5분 수준으로 줄일 수 있는지를 본다는 설명이다. 여러 난독화 악성코드를 연계 분석하는 작업 역시 기존 대비 분석 시간을 의미 있게 줄이는지를 검증하고 이를 고객 제안 과정의 기준으로 활용하고 있다고 밝혔다. </p>
          <p contents-hash="f5b9bdaabea3803e0777482b54605ddfd924059fdc2b6280a54ab5b12a3d0fbc" dmcf-pid="x8nmgGkLCl" dmcf-ptype="general">“헌팅을 하는데 기존에 두 시간이 걸렸다면 AI를 이용한 디텍션 엔지니어링에서는 실제로 5분까지 줄어들어야 합니다. 그런 식으로 저희가 테스트를 하고 있어요. 결국 AI가 들어왔을 때 과거보다 탐지하고 분석하고 대응하는 시간이 얼마나 줄어드는지를 봐야 되는 거죠.” </p>
          <p contents-hash="0ac19a27fa54a8b423a91999709712399b01e4f1e45772f872cace1d63f3fd47" dmcf-pid="yl5KFe71Th" dmcf-ptype="general">다만 빨라졌다는 이유만으로 판단까지 모두 AI에 넘기지는 않는다. 권 대표는 AI가 수행한 업무를 잘못됐을 때 되돌릴 수 있는지, 유사 사례를 충분히 반복 처리해 신뢰도를 확보했는지 등을 업무 위임의 조건으로 제시했다. 특히 핵심 시스템이나 중요 서비스가 연결된 사건은 동일한 이벤트라도 조직마다 위험도가 달라질 수 있어 사람이 맥락을 넣고 판단하는 휴먼 인 더 루프(Human-in-the-Loop)가 필요하다는 입장이다. </p>
          <p contents-hash="9c8d17daaa096d5d91a701a22de7d2aad27a520bcd94f1e3482e173c33833935" dmcf-pid="WS193dztWC" dmcf-ptype="general">파고가 제시한 Human+AI 모델도 같은 맥락이다. AI는 대규모 데이터를 분석하고 반복적인 프로세스를 자동화하지만, 보안 전문가는 위협의 실제 의미와 비즈니스 영향을 판단하고 대응 우선순위를 결정한다. 자동화 자체를 목표로 하기보다 AI와 사람의 역할을 분리해 더 빠르고 정확한 의사결정을 만드는 것이 핵심이다. </p>
          <p contents-hash="3d7a29f5c3e721b4ecd85eb35e06e87d676354a9b49be606ccee89f6ea9469a5" dmcf-pid="Yvt20JqFWI" dmcf-ptype="general">“AI가 어떤 일을 했는데 ‘이거 잘못된 판단이야. 원복해’라고 했을 때 원복할 수 있어야 합니다. 또 비슷한 일을 한 번 해본 건지, 100번, 500번, 1000번 처리한 경험을 가지고 판단한 건지도 봐야죠. 그리고 크리티컬한 시스템이 걸려 있으면 결국 사람이 컨텍스트를 넣어줘야 합니다.” </p>
          <p contents-hash="dda04bc8fbb92debb7e2b531afa2b27c1240ef25ac63ce4dba0073fec165b647" dmcf-pid="GTFVpiB3vO" dmcf-ptype="general">현재 파고 내부 운영 역시 완전 자동화와는 거리가 있다. 업무 특성에 따라 AI에 상당 부분을 맡기되 중요한 맥락 판단에는 보안 전문가가 직접 개입하는 방식이다. 권 대표는 이런 관계를 ‘사람을 밀어내는 AI’보다는 새롭게 합류한 팀원에 비유했다. 반복적이고 시간이 많이 걸리는 일을 AI에 넘기는 만큼 기존 분석가는 단순 작업에서 벗어나 더 높은 수준의 판단과 전략을 담당해야 한다는 의미다. </p>
          <p contents-hash="fa8b6d5693b4df556587242e80b7041a8a3803f9021212e1637f3c45bd59d759" dmcf-pid="Hy3fUnb0ls" dmcf-ptype="general">“AI를 사람으로 생각하면 막내는 막내인데 엄청난 막내가 채용되는 겁니다. 방대한 지식이 있고 일 처리도 빠르고 자동화도 할 수 있는 막내죠. 그 막내한테 일을 시켰으면 기존 분석가들도 그보다 상위 레벨에서 일할 수 있도록 같이 성장해야 합니다.” </p>
          <div contents-hash="c38a90650e796b4c9aaf2351de6726b8aeafcaed8670fe6f0215ee17fafb5a41" dmcf-pid="XW04uLKpTm" dmcf-ptype="general">
           파고는 이 운영 모델을 24×7×365 서비스 체계와도 연결하고 있다. 권 대표는 지난 6월 30일 캐나다 토론토 지사와 MDR 센터 설립을 완료했으며, 오는 5일부터 한국 MDR 인력 4명을 파견할 예정이라고 밝혔다. 야간 업무를 외부 인력에 맡기기보다 기존 파고 MDR 인력이 한국과 캐나다를 오가며 순환 근무해 시차를 활용하겠다는 구상이다. 
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          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="2922f386472d1e33c911b19b6208f2463b8a0ac4cea8a8c7fcef07bcfa12f854" dmcf-pid="ZYp87o9UTr" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="권 대표에 따르면 기존에는 위협 헌터들이 새로운 위협 정보를 바탕으로 헌팅 룰을 수동으로 만들고 각각의 보안 환경에 맞춰 적용하는 데 상당한 시간을 들여야 했다. 파고는 이 가운데 반복 가능한 과정을 AI와 자동화 영역으로 넘겼다. (사진=테크42)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/04/552816-OGTrtXj/20260904071157969fopj.jpg" data-org-width="985" dmcf-mid="qy5KFe71Tg" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/04/552816-OGTrtXj/20260904071157969fopj.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            권 대표에 따르면 기존에는 위협 헌터들이 새로운 위협 정보를 바탕으로 헌팅 룰을 수동으로 만들고 각각의 보안 환경에 맞춰 적용하는 데 상당한 시간을 들여야 했다. 파고는 이 가운데 반복 가능한 과정을 AI와 자동화 영역으로 넘겼다. (사진=테크42)
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="29e0cb589f7f6c401292c9f4373f54c959f15376b75a2807e8e55eb9eb5d8337" dmcf-pid="5sY7XP3GTw" dmcf-ptype="general">
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          <p contents-hash="947cb65d01d36dba18a2a2d9097c3bc70e136e0d34ab1947a797ed702c1e4918" dmcf-pid="1OGzZQ0HyD" dmcf-ptype="general">이날 파고가 공개한 DeepACT는 결국 AI 보안 제품 세 개를 추가했다는 데만 의미가 있지 않다. ATTACK으로 실제 공격이 시작되기 전 위험을 검증하고, DEFENSE로 침입 이후 탐지·분석·차단을 수행하며, 두 과정에서 얻은 정보를 Detection-Engineering이 다시 새로운 탐지 룰로 돌려보내는 순환 구조에 가깝다. 파고는 이를 통해 공격 이전의 위험 검증에서 위협 발굴, 탐지 고도화, 실제 대응까지 하나의 Security Operations 사이클로 연결하겠다는 전략이다. </p>
          <p contents-hash="a1df374a72aea16a90393ab45f0c7d820b0671a430f33df60887ab37eac2b07b" dmcf-pid="tIHq5xpXvE" dmcf-ptype="general">공격과 방어 양쪽 모두 AI로 속도가 빨라지는 상황에서 사람의 역할도 달라진다. 탐지 룰을 일일이 만들거나 방대한 데이터를 반복 분석하는 일은 AI로 넘어가지만, 무엇이 실제 위험인지, 무엇부터 막아야 하는지, 그 조치가 기업의 핵심 서비스에 어떤 영향을 미치는지는 여전히 사람이 결정한다. 권 대표는 파고가 그리고 있는 SOC의 미래를 이렇게 정리했다. </p>
          <p contents-hash="1391acbdaf7d8de3d04d2b05a10b8eef96749151d9a4a8205a7316d5b9ee2505" dmcf-pid="FCXB1MUZlk" dmcf-ptype="general">“일은 AI에게 맡기고 저희는 더 상위 업무를 할 수 있는 쪽으로 발전해 나가는 겁니다. 분석가들이 더 중요한 의사결정에 집중할 수 있도록 하는 것, 그게 저희가 가려는 방향입니다.” </p>
          <p contents-hash="56277870d856ef6af33971d7bf83deda21885f98d50b875e163c4c1a2e9bc048" dmcf-pid="3hZbtRu5vc" dmcf-ptype="general">저작권자 © Tech42 - Tech Journalism by AI 테크42 무단전재 및 재배포 금지</p>
         </section> 
        </div>

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