10 AI 사이버 보안 도구 비교

인공 지능은 현재 사이버 보안에서 여러 다른 역할을 수행합니다. 비정상적인 행동을 식별하고, 경고를 상관시키고, 조사에 도움을 주고, 응답을 자동화하고, 클라우드 위험을 우선순위로 지정하고, 보안 팀이 조직에서 배포하는 AI 시스템을 보호하는 데 도움이 될 수 있습니다. 따라서 유용한 비교는 단순히 벤더가 제품을 AI 기반으로 설명하는지 여부를 넘어서서 수행해야 합니다.

아래에 나열된 플랫폼은 그들의 AI 기능의 성숙도, 해결하는 보안 문제 및 실제 운영 워크플로에 적합하는 능력으로 선택되었습니다. 보안 운영, 엔드ポイント 및 확장된 탐지 및 응답, 네트워크 탐지, 클라우드 보안, AI 애플리케이션 보호 및 통합 엔터프라이즈 방어를 아우릅니다. 최상의 선택은 보호되는 환경, 이미 사용 가능한 보안 데이터 및 조직이 관리할 준비가 된 자동화 수준에 따라 다릅니다.

최佳의 AI 사이버 보안 도구 비교 표

10개의 최고의 AI 사이버 보안 도구

1. Microsoft Security Copilot

Microsoft Security Copilot는 보안 및 IT 운영을 위한 생성적이고 에이전트 기반의 AI 계층입니다. 분석가에게는 사건을 조사하고 위협 인텔리전스를 수집하고 보안 포스트를 평가하고 단편적인 신호를 이해할 수 있는 일련의 사건으로 변환하는 자연어 인터페이스를 제공합니다. 팀은 이를 독립된 워크스페이스로 사용하거나 이미 사건과 제어를 관리하는 Microsoft 제품 내에서 사용할 수 있습니다.

그것의 가장 큰 장점은 통합의 폭입니다. Security Copilot는 Microsoft Defender XDR, Microsoft Sentinel, Intune, Entra, Purview, Defender for Cloud 및 추가 서비스와 커넥터와 함께 작동합니다. 이 컨텍스트는 분석가가 사건을 요약하거나 사냥 쿼리를 구성하거나 스크립트를 해석하거나 아이덴티티 활동을 검토하거나 다음 응답 단계를 추천하는 데 도움이 될 수 있습니다.

Microsoft는 또한 보안 에이전트와 Security Store를 통해 플랫폼을 확장하고 있습니다. Microsoft와 파트너가 구축한 자동화를 위한 것입니다. 이것은 Security Copilot를 Microsoft 보안 제품으로 표준화된 조직에게 특히 매력적으로 만듭니다. 하지만 이점은 이질적인 환경에서는 자동으로 주어지지 않으며, 팀은 여전히 명확한 권한, 승인 지점, 데이터 제어 및 인간의 검증을 위한 AI 생성 결과와 동작이 필요합니다.

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2. Palo Alto Networks Cortex XSIAM

Palo Alto Networks Cortex XSIAM은 현대적인 보안 운영 센터의 운영 플랫폼으로 설계되었습니다. 보안 정보 및 이벤트 관리, 확장된 탐지 및 응답, 오케스트레이션, 자동화, 위협 인텔리전스 및 노출 데이터를 공유된 데이터 기반으로 가져옵니다. 목표는 경고별 작업과 분리된 SOC 도구를 상관된 사건과 자동화된 워크플로우로 대체하는 것입니다.

XSIAM은 지속적으로 엔드ポイント, 네트워크, 클라우드, 아이덴티티 및 제3자 보안 데이터를 분석하여 관련된 활동을 그룹화하고 실제 위협을 우선순위로 지정하고 공격의 근본 원인을 노출합니다. 자동화된 트라이어지 및 응답 플레이북은 루틴 작업을 처리할 수 있으며, Cortex AgentiX는 보안 컨텍스트를 이유로하고 승인된 작업을 실행할 수 있는 에이전트 워크플로우를 추가합니다. 선택적인 클라우드 보안 기능은 플랫폼을 반응적인 작업에서 노출 및 애플리케이션 보안 작업으로 확장합니다.

이것은 SOC 스택을 통합하거나 레거시 SIEM을 대체하려는 성숙한 엔터프라이즈에게 강력한 옵션입니다. 그野心은 또한 주요한 트레이드오프입니다. XSIAM은 작고 단순한 포인트 제품이 아닌 운영 모델의 변화입니다. 데이터 온보딩, 탐지 엔지니어링, 보관 요구 사항, 자동화 경계, 기존 도구에서 마이그레이션은 플랫폼이 단순히 중앙 집중식 콘솔보다 더 많은 것을 제공하는지 여부에 따라 신중하게 설계되어야 합니다.

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3. CrowdStrike Falcon

CrowdStrike Falcon 플랫폼은 엔드ポイント 루트에서 크로스 도메인 보안 플랫폼으로 확장되었습니다. 엔드ポイント, 아이덴티티, 클라우드, SaaS 및 데이터 및 AI 환경을 다룹니다. 가벼운 센서와 클라우드 아키텍처는 고신뢰도 텔레메트리를 CrowdStrike의 위협 인텔리전스 및 탐지 모델로 공급하여 플랫폼이 시스템 전체에서 활동을 따라갈 수 있도록 합니다.

Charlotte AI는 플랫폼의 생성적 및 에이전트 인터페이스입니다. 탐지 및 조사를 요약하고, 조사 질문에 답변하고, 쿼리를 생성하고, 분석가를 사고에 대한 조정을 안내하고, 자동화된 워크플로우를 조정할 수 있습니다. Charlotte AI 에이전트는 사용자 지정 보안 에이전트를 구축하고 관리할 수 있습니다. Falcon Next-Gen SIEM은 제3자 데이터를 동일한 운영 계층으로 가져와 상관관계 및 응답을 확장합니다.

Falcon은 특히 엔드ポイント 및 위협 인텔리전스 기초에서 외부로 구축하려는 조직에게 매력적입니다. 모듈식 구조는 단계적인 채택을 허용하지만, 구매자는 필요한 모듈을 신중하게 매핑해야 합니다. 엔드ポイント 보호, 아이덴티티 보호, 클라우드 보안, SIEM, 노출 관리 및 Charlotte AI는 자동으로 하나의 배포가 아닌 관련된 기능입니다. 성공적인 통합은 여전히 데이터 통합 및 운영 설계에 달려 있습니다.

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4. Google Security Operations

Google Security Operations는 클라우드 네이티브 SIEM, SOAR, 케이스 관리 및 위협 인텔리전스를 하나의 보안 운영 환경으로 결합합니다. 온프레미스 시스템, Google Cloud, 다른 주요 클라우드, 엔드포인트, 아이덴티티 플랫폼 및 제3자 도구에서 텔레메트리를 수집할 수 있습니다. Google의 위협 인텔리전스와 큐레이션된 탐지는 분석가가 조사할 가치가 있는 활동을 식별하는 데 도움이 됩니다.

Gemini는 워크플로우 전반에 걸쳐 내장되어 있습니다. 분석가는 보안 데이터를 자연어로 검색하고, 기본 쿼리를 생성하고, 케이스를 요약하고, 응답을 추천하고, 탐지 및 플레이북을 대화형으로 생성할 수 있습니다. 더 직접적인 제어가 필요한 팀은 YARA-L에서 사용자 지정 탐지를 작성할 수 있으며, 통합 오케스트레이션은 보안 및 IT 제품의 대형 카탈로그에서 자동 작업을 자동화할 수 있습니다.

이 플랫폼은 높은 텔레메트리 볼륨을 처리하거나 오래된 SIEM 및 SOAR 스택을 현대화하려는 조직에게 적합합니다. 그 가치는 Google Cloud에만 국한되지 않지만, 온보딩은 여전히 중요합니다. 파서 범위, 데이터 품질, 탐지 논리, 보관 및 플레이북 승인은 AI 계층이 얼마나 유용해지는지 결정합니다. Gemini는 전문가의 작업을 가속화할 수 있지만, 누락된 텔레메트리 또는 잘 정의되지 않은 응답 프로세스를 보완할 수는 없습니다.

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5. SentinelOne Singularity

SentinelOne Singularity는 엔드ポイント, 클라우드, 아이덴티티, 데이터 및 AI 보안을 위한統一된 AI 기반 플랫폼입니다. 네이티브 텔레메트리와 제3자 정보는 동일한 데이터 계층, AI 엔진 및 콘솔을 공유할 수 있으므로 한 표면의 탐지가 다른 곳에서 조사 및 응답을 안내할 수 있습니다. 조직은 엔드ポイント 보호에서 시작하여 AI SIEM, 클라우드 보안, 아이덴티티 보호 및 보다 광범위한 운영으로 확장할 수 있습니다.

Purple AI는 플랫폼의 에이전트 보안 분석가입니다. SentinelOne 및 통합된 출처에서 OCSF-정규화된 정보를 이유로하고, 조사 질문에 답변하고, 요약을 생성하고, 활동을 우선순위로 지정하고, 조사 노트북에 작업을 문서화합니다. 에이전트 조사는 증거 기반 조사를 시작하고 구축할 수 있으며, Singularity Hyperautomation은 승인된 응답 워크플로우를 SentinelOne 및 연결된 시스템에서 실행할 수 있습니다.

이 플랫폼은 특히 자율적인 엔드ポイント 보호와 보다 광범위한 보안 운영으로의 명확한 경로를 원하는 팀에게 적합합니다. 오픈 소싱 및 자동화 옵션은 이질적인 환경을 지원하지만, 구매자는 기존 SIEM, SOAR, 클라우드 및 아이덴티티 도구와 Singularity가補完하거나 대체할지 여부를 결정해야 합니다. 자율적인 응답에는 명시적인 정책이 필요하여 높은 영향力的 동작이 설명 가능하고 기록되며 적절하게 감독됩니다.

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6. Darktrace ActiveAI 보안 플랫폼

Darktrace ActiveAI 보안 플랫폼은 행동 기반 접근 방식을 사용합니다. Self-Learning AI는 조직 내에서 정상적인 활동에 대한 지속적으로 진화하는 이해를 구축한 다음 이전에 카탈로그화된 지표만을 의존하지 않고 의미 있는 편차를 찾습니다. 이는 새로운 공격, 손상된 계정, 내부 활동 및 서브틸한 수평 이동을 탐지하는 데 유용합니다.

이 플랫폼은 네트워크, 이메일, 클라우드, 아이덴티티, 엔드ポイント, 운영 기술 및 AI 사용을 아우를 수 있습니다. 사이버 AI 분석가는 지속적인 조사 및 관련 증거의 상관관계를 수행하며, 자율적인 응답은 의심스러운 행동을 포함하기 위해 표적적인 동작을 취할 수 있습니다. Darktrace는 또한 탐지를 공격 표면 가시성, 노출 관리, 사건 준비 및 엔터프라이즈 AI 채택을 위한 제어와 연결합니다.

Darktrace는 특히 복잡한 디지털 재산을 아우르는 적응 가능한 탐지 및 행동 기반 findings를 검증할 수 있는 분석가가 있는 조직에서 강력합니다. 학습 시스템은 여전히 적절한 커버리지, 통합 및 튜닝을 필요로 합니다. 팀은 환경에서 베이스라이닝이 얼마나 걸리는지, 조사들이 비정상적인 행동을 어떻게 설명하는지 및 자율적인 동작이 중요 시스템 및 운영 기술을 중심으로 어떻게 제한될지 평가해야 합니다.

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7. Wiz 클라우드 및 AI 보안 플랫폼

Wiz는 코드에서 런타임까지 클라우드 및 AI 애플리케이션 보안에 중점을 둡니다. 주요 클라우드 환경에 대한 에이전트 없는 접근 방식을 통해 인프라, 아이덴티티, 데이터, 워크로드, 저장소, 파이프라인, 모델, 에이전트 및 AI 서비스를 발견합니다. Wiz는 이러한 자산 및 관계를 보안 그래프에 배치하여 팀이 실제로 공격 경로를 만들 수 있는 조합을 볼 수 있도록 합니다.

Wiz AI 애플리케이션 보호 플랫폼은 이 컨텍스트를 AI 시스템으로 확장합니다. 그림자 AI를 식별하고, 코드 및 모델 관련 자산을 스캔하고, 클라우드 미구성 및 권한 및 민감한 데이터와 연결하고, 악용 가능한 공격 경로를 우선순위로 지정할 수 있습니다. 코드에서 클라우드까지의 상관관계는 문제를 원인으로 라우팅하는 데 도움이 됩니다. Wiz 센서 및 클라우드 텔레메트리는 클라우드 및 AI 네이티브 위협에 대한 런타임 탐지를 추가합니다.

Wiz는 클라우드 최초의 조직이 보안 및 엔지니어링 팀이 동일한 위험 모델에서 작업할 수 있도록 하는 강력한 선택입니다. 그래프 컨텍스트는 긴 분리된 findings 목록을 줄이는 데 특히 유용합니다. 모든 엔드ポイント, 네트워크 또는 일반적인 SOC 플랫폼을 대체하도록 설계되지 않았으므로, 구매자는 클라우드 및 AI 애플리케이션 findings가 어떻게 사건 관리 및 응답 시스템으로 흐르는지 정의해야 합니다.

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8. Vectra AI 플랫폼

Vectra AI는 네트워크, 아이덴티티 및 클라우드 위협을 탐지하기 위해 설계된 현대적인 네트워크 탐지 및 응답 플랫폼입니다. 엔드ポイント 에이전트나 정적 규칙에만 의존하지 않고 실시간 네트워크 텔레메트리 및 행동 신호를 분석하여 공격자 행동을 네트워크, 아이덴티티 및 클라우드에서 추적합니다.

플랫폼의 AI 모델은 원시 세션 및 아이덴티티 활동을 우선순위가 있는 신호로 변환하여 분석가에게 영향을 받은 계정 및 자산에 대한 컨텍스트를 제공합니다. Vectra의 위험 기반 접근 방식은 분석가가 낮은 가치의 경고를 검토하는 시간을 줄이는 것을 목표로 합니다. 통합을 통해 이러한 findings를 기존 SIEM, SOAR, 엔드ポイント, 방화벽 또는 티켓팅 워크플로우로 전달할 수 있습니다.

Vectra는 특히 엔드ポイント를 넘어 가시성을 필요로 하는 조직에게 적합합니다. 동서 트래픽, 하이브리드 인프라, IoT 또는 운영 기술 네트워크 및 아이덴티티 기반 공격을 아우르는 가시성이 필요합니다. 이것은 완전한 예방 제품군이 아닌 특수한 탐지 계층입니다. 구매자는 센서 배치, 클라우드 및 아이덴티티 커넥터, 암호화된 트래픽 가시성, 응답 통합 및 Vectra의 우선순위를 어떻게 기존 SOC 절차에 맞출지 평가해야 합니다.

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9. Check Point Infinity

Check Point Infinity는 네트워크, 클라우드, 워크스페이스 및 보안 운영을 통합 플랫폼으로 결합합니다. ThreatCloud AI는 플랫폼의 지능 계층으로, 여러 AI 엔진 및 글로벌 보안 신호를 사용하여 알려진 및 알려지지 않은 피싱, 멀웨어, DNS, 랜섬웨어 및 제로데이 활동을 식별합니다. 새로운 지표는 조직의 Check Point 제어 전체에 공유될 수 있습니다.

Check Point AI Copilot는 운영 효율성에 중점을 둡니다. 관리자는 이를 사용하여 정책을 해석하고, 사건을 조사하고, 취약성에 대한 노출을 확인하고, 구성 지침을 받고, 응답 플레이북을 생성하거나 실행할 수 있습니다. Infinity XDR/XPR은 엔드ポイント, 네트워크, 이메일, 모바일 및 클라우드 서비스를 아우르는 활동을 상관시키며, Playblocks는 Check Point 제품 및 지원되는 제3자 시스템에서 예방 및 응답 동작을 조정합니다.

Infinity는 특히 예방 중심의 통합을 원하는 조직이나 이미 중요한 Check Point 환경을 운영하는 조직에게 적합합니다. 광범위한 범위는 도구 전환을 줄일 수 있지만, 잠재적인 구매자는 필요한 Quantum, CloudGuard, Harmony, XDR, 관리 및 서비스 구성 요소를 자신의 사용 사례에 매핑해야 합니다. 통합 포털은 정책 설계, 통합 작업 또는 각 보안 도메인에서 숙련된 관리의 필요성을 제거하지 않습니다.

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10. Fortinet 보안 패브릭 with FortiAI

Fortinet은 보안 패브릭을 통해 보안과 네트워킹을 결합합니다. FortiAI는 위협 보호, 보안 운영, 네트워크 운영 및 AI 시스템 보안에 걸쳐 내장되어 있습니다. 이 접근 방식은 조직이 방화벽, 보안 네트워킹, SASE, 엔드ポイント, 클라우드 및 SOC 기능을 교환하여 지능을 공유하고 조정된 동작을 수행하도록 허용하는 것을 매력적으로 만듭니다.

FortiAI-Protect는 기계 학습 및 실시간 분석을 사용하여 악의적인 활동을 식별하고 예방을 개선합니다. FortiAI-Assist는 분석가 및 네트워크 팀을 지원하기 위해 생성적 및 에이전트 AI를 사용합니다. FortiAI-SecureAI는 AI 인프라, 모델, 워크로드, 애플리케이션, API 및 데이터를 보호하고 그림자 AI 및 민감한 데이터 노출을 제어하는 데 중점을 둡니다.

이 플랫폼은 이미 Fortinet에 의존하는 네트워크 보안을 가진 엔터프라이즈, 서비스 제공업체 및 분산된 조직에서 가장 강력합니다. AI 상호 작용 및 분석을 보호되는 환경에 가깝게 유지하는 능력은 개인 정보 보호에 민감한 배포에서 중요할 수 있습니다. 트레이드오프는 건축적 복잡성입니다. 보안 패브릭의 가치는 Fortinet 구성 요소 및 통합을 전체 포트폴리오에서 선택하고 구성하고 유지하는 데 달려 있습니다.

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적합한 AI 사이버 보안 플랫폼 선택

단일 플랫폼이 모든 보안 팀에게 최상의 선택은 아닙니다. Microsoft 보안 서비스를 중심으로 하는 조직은 일반적으로 Microsoft Security Copilot에서 즉각적인 운영 가치를 얻을 수 있습니다. 대규모 엔터프라이즈는 통합된 SOC를 원하는 경우 Cortex XSIAM, CrowdStrike Falcon, Google Security Operations 및 SentinelOne Singularity를 기존 데이터, 탐지 및 응답 아키텍처와 비교해야 합니다.

행동 기반의 미묘한 및 알려지지 않은 활동에 대한 가시성을 원하는 경우 Darktrace 및 Vectra AI는 기업 행동 및 네트워크, 아이덴티티 및 클라우드 텔레메트리에 대한 고유한 접근 방식을 제공합니다. 클라우드 및 AI 개발 팀은 코드에서 런타임까지의 위험 컨텍스트를 위해 Wiz를 평가해야 합니다. 광범위한 예방 및 통합 인프라를 우선하는 조직은 Check Point Infinity와 Fortinet 보안 패브릭을 비교해야 합니다.

커밋하기 전에 플랫폼을 대표적인 텔레메트리 및 실제 응답 시나리오와 함께 검증합니다. 탐지 품질, 조사 시간, 설명 가능성, 통합 노력, 자동화 제어, 데이터 거주지 및 보안 팀에 부과된 운영 부담을 측정합니다. AI는 단순히 또 다른 추천 스트림을 추가하는 것이 아니라 잘 정의된 보안 프로세스를 강화하고 분석가에게 더好的 컨텍스트를 제공할 때 가장 가치 있습니다.