투스키라의 공동 창립자 및 CEO인 피우시 샤르마 – 인터뷰 시리즈

피우시 샤르마 는 18년 이상의 경력을 가진 보안 플랫폼과 제품을 구축하고 확장하는 경험을 가진 보안 및 제품 전문가입니다. 그는 이전에 테네이블이 인수한 클라우드 네이티브 보안 회사인 Accurics의 공동 창립자로, 인프라스트럭처-코드 보안을 더 넓은 기업 생태계에 통합하는 데 핵심적인 역할을 했습니다. 피우시 샤르마는 PUMBA(경영과학부) 출신으로, 그는 사람 중심의 리더십 스타일과 시프트-레프트 보안, DevSecOps, AI 기반 위협 탐지와 같은 분야에서 사고 지도력을 가지고 있습니다.

현재 그는 투스키라의 CEO이자 공동 창립자입니다. 투스키라는 150개 이상의 보안 도구에서 텔레메트리 데이터를 하나의 보안 메시로 통합하는 AI 기반 보안 플랫폼입니다. 투스키라는 GenAI 기반 에이전트와 동적 디지털 쌍을 사용하여 실제 공격 경로를 시뮬레이션하고, 악용 가능성을 검증하고, 조치할 수 있는 위험을 우선순위로 지정하고, 실시간으로 방어를 자동으로 개선합니다. 경고 피로를 줄이고 기존 도구의 효율성을 높임으로써, 플랫폼은 기업이 반응형에서 예방형 보안 운영으로 전환하는 데 도움을 줍니다.

투스키라를 설립한 비전에서 시작해 보겠습니다. 투스키라를 설립하게 된 영감은 무엇이었나요? 그리고 무엇을 해결하려고 했나요?

AI의 강점은 대량의 데이터 분석에 있습니다. 전통적인 보안은 데이터 문제였습니다. 환경은 동적이고, 고객 응용 프로그램은 동적이며, 많은 움직이는 부분이 있습니다. 투스키라의 목표는 이러한 환경에서 발생하는 복잡한 문제를 해결하기 위해 AI를 활용하는 것이었습니다. 또한, 인간의 개입을 최소화하는 것이었습니다.

Accurics, Tenable, Symantec와 같은 여러 보안 벤처를 구축하고 나간 경험이 있습니다. 이러한 경험은 어떻게 투스키라를 구축하는 데 영향을 주었나요?

Accurics, Tenable, Symantec에서 얻은 경험은 새로운 위협이 어디서 발생할지와 어떻게 진화할지에 대한 깊은 이해를 저에게 주었습니다. 보안에서 미래를 예측하는 것은 추측이 아니라, 년간의 도메인에 대한 노출로 인한 패턴 인식입니다. 이러한 수준의 통찰력은 도메인에 많은 시간을 보낸 결과입니다.

보안은 전통적인 소프트웨어 엔지니어링 분야가 아닙니다. 여기서 경험 없이 무엇인가를 만들 수 없습니다. 진정으로 효과적인 보안 플랫폼은 제품-시장 적합성만이 아니라, 위협 풍경과 그것이 실시간으로 어떻게 변하는지에 대한 깊은 이해를 요구합니다.

보안은 고객의 문제를 해결하는 것이지, 사람들이 듣고 싶은 이야기와 일치하는 내러티브를 구축하는 것이 아닙니다. 이러한 통찰력은 도메인 깊이에서 오며, 이는 고객이 매일 직면하는 예측할 수 없는 적대적 환경에서 작동하는 솔루션을 구축하는 데 도움이 됩니다.

최근 Gartner 연구에 따르면, 2027년까지 AI 관련 데이터 침해의 40%는 악용으로 인한 것으로 예측됩니다. 보안 팀이 현재 AI를 어떻게 악용하고 있는지에 대한 가장 일반적인 방법은 무엇인가요?

보안 팀이 AI를 가장 일반적으로 악용하는 방법은 조직 데이터를 분석하기 위해 공개 버전의 AI를 사용하는 것입니다. 이것은 기밀 정보가 의도치 않게 유출될 수 있습니다.

기업은 기밀 정보가 외부로 유출되지 않도록 세밀하게 통제할 수 있는 사내 LLM(대규모 언어 모델)이 필요합니다. 사내 모델을 사용하면 정보가 어디로 이동하고 누가 접근할 수 있는지 더 쉽게 파악하고 통제할 수 있습니다.

보안에서 의미 있는 결과를 생성하기 위해 AI에 가장 중요한 데이터 입력은 무엇인가요? 팀은 올바른 컨텍스트를 제공하고 있는지 어떻게 확인할 수 있나요?

AI는 의미 있는 결과를 생성하기 위해, 잘 레이블이 된 보안 데이터가 필요합니다. 수백 개의 도구에서 데이터를 가져와서 AI가 진정으로 이해할 수 있도록 데이터를 정리하는 것은 어렵습니다. 그러나, 데이터를 적절하게 필터링하지 않으면, AI는 제대로 작동하지 않을 것입니다.

AI는 모든 보안 제어, IT 제어, 인프라 도구에서 데이터가 필요합니다. 보안 팀은 AI가 제공하는 정보의 컨텍스트를 이해할 수 있도록, 데이터 전략을 구축해야 합니다. 데이터를 준비하고, 레이블을 지정하고, 정리하여, AI가 제대로 작동할 수 있도록 해야 합니다.

투스키라는 “에이전트 AI”라고 자신을 설명합니다. 보안 팀에게 이것은 어떤 의미인가요? 이것은 전통적인 자동화 또는 GenAI 기반 도구와 어떻게 다르나요?

투스키라는 AI 네이티브 플랫폼으로, AI SOC 에이전트를 사용하여 깊이 숨겨진 위협을 탐지하고, 평가하고, 대응합니다. 보안 도구는 매일 대량의 데이터를 생성합니다. 이 데이터를 이해하는 것은 기계 수준의 문제입니다. 에이전트 AI는 이 데이터에서 가치를 추출하여, 보안 팀이 원하는 결과를 도출할 수 있도록 합니다.

보안 팀은 이러한 에이전트를 사용하여, 원하는 결과를 도출할 수 있습니다. 에이전트는 고객과 보안 팀의 실시간 컨텍스트를 가지고 있습니다. 전통적인 자동화에서는, 자동화 스크립트를 작성하기 위해, 인간이 플레이북을 작성해야 했습니다. 에이전트 AI는 이러한 개념을 변경합니다. 에이전트는 자신의 마음과 미세하게 조정된 모델을 가지고 있기 때문에, 자신의 플레이북을 생성하고, 실행하고, 검증할 수 있습니다.

투스키라의 플랫폼은, 인간의 개입 없이, 결과를 도출할 수 있습니다. 이것은 전통적인 자동화에서는 불가능합니다.

투스키라의 플랫폼은 디지털 쌍을 사용하여 실제 공격을 시뮬레이션합니다. 이 시뮬레이션 프로세스는 어떻게하면, 아직 탐지되지 않은 위협을 예방적으로 식별하는 데 도움이 될 수 있나요?

투스키라에서는, 위협이 발생하기 전에, 이를 찾아냅니다. 디지털 쌍 기술을 사용하여, 실제 환경을 복제하고, AI 에이전트를 사용하여, 다양한 공격을 시뮬레이션합니다. API와 DNS를 악용하는 공격, 공급망 침투와 같은 공격을 시뮬레이션하여, 기존의 컨트롤을 우회할 수 있는 취약점을 발견할 수 있습니다.

이것은, 반응형 방어에서 예방형 방어로의 전환입니다. 이것은, 플랫폼이 위협보다 먼저 생각하고, 테스트하고, 대응할 수 있을 때, 가능합니다. 이것이, 투스키라에서 구축한 것입니다.

150개 이상의 도구에서 텔레메트리 데이터를 하나의 보안 메시로 통합하는 데, 가장 큰 기술적인 도전은 무엇인가요?

150개 이상의 도구에서 데이터를 수집하는 것은 어렵지 않습니다. 그러나, AI가 이해할 수 있도록, 데이터를 정리하고, 레이블을 지정하는 것이 어렵습니다. 투스키라는, AI 네이티브 시맨틱 레이어를 구축하여, 다양한 형식의 데이터를 통합하고, AI 모델이 이해할 수 있는 구조로 데이터를 변환할 수 있습니다.

대부분의 보안 솔루션은 반응형입니다. 투스키라는 어떻게 예방형 모델로 산업을 전환시키나요? 그리고, 이것은 조직에 어떤 측정 가능한 결과를 가져다주나요?

대부분의 현대적인 솔루션은, 시스템을 침해하려는 시도가 경고되면, 작동합니다. 투스키라는, 조직의 방어에서, 가장 취약한 부분을 예방적으로 식별하고, 이를 채워서, 공격으로부터의 취약성을 줄입니다.

투스키라의 AI SOC 에이전트는, 다양한 보안 도구에서 경고를 분석하고, 가장 취약한 취약점과 상관관계를 설정하고, 방어 계층을 최적화하여, 적절한 조치를 취합니다.

보안에 대한 12개 이상의 특허를 보유하고 있습니다. 투스키라에서 최근 구축한 혁신 중, 특히 자랑스러운 것은 무엇인가요? 그리고, 이것은 어떤 문제를 해결하나요?

투스키라에서 해결하고 있는 문제는 여러 가지입니다. 첫 번째는, 어떻게 엔터프라이즈 규모에서, 대량의 데이터를 분석하는 AI 네이티브 플랫폼을 구축할 수 있는가입니다. 데이터 관리와 정리하는 혁신을 통해, 우리는 대량의 데이터를 효율적으로 분석할 수 있습니다.

투스키라는, 보안 도메인에서 모델을 미세하게 조정하는 방법에 대한 수십 개의 특허를 보유하고 있습니다. 우리는 가장 효과적인 결과를 도출하기 위해, LLM 모델의 스웜을 생성했습니다.

탐지와 평가를 위한 내부 가드 레일을 생성하여, 투스키라는, 예측 가능한 결과를 도출할 수 있는 에이전트를 생성할 수 있습니다.

5년 후, 보안 운영 센터(SOC)에서 AI가 어떤 역할을 할 것이라고 생각하나요? 인간 분석가는 구식이 될까요, 또는 더 강력한 것이 될까요?

5년 후, AI는 L1, L2, L3 역할을 담당할 것입니다. 대부분의 기능은 AI 에이전트를 통해 제공될 것입니다. 인간은, AI가 올바른 quyết định을 내리는지 확인하고, 자동화를 도와주는 역할을 할 것입니다.

AI는 인간을 대체하지 않을 것입니다. 인간이 할 수 있는 일을 더 큰 규모로 강화할 것입니다. AI의 역할은 공격자의 활동을 더 어렵게 만드는 것이며, 인간은 AI의 의사결정을 감독하고 자동화가 올바르게 작동하도록 지원하는 데 집중해야 합니다.

CISO들에게, AI 시대에 보안 아키텍처를 미래에 대비하기 위한 한 가지 조언을 드리면, 무엇일까요?

보안에서 근본적인 변화가 발생하고 있습니다. AI를 핵심으로 구축된 플랫폼과, AI를 후에 추가한 플랫폼이 있습니다. 이 구분은, 지금보다 더 중요합니다.

CISO들에게, 한 가지 조언을 드리면, 도구가 AI를 사용하는지 물어보는 것이 아니라, AI가 아키텍처에 얼마나 깊이 통합되어 있는지 물어보는 것입니다. 플랫폼은 AI 네이티브인지, 아니면 체크 박스를 체크하기 위한 표면적 통합인지 확인해야 합니다.

우리가 현재 직면하는 위협과, 그것이 어떻게 진화하는지에 대한 속도는, 지능적인 시스템이 아니라, 본질적으로 적응 가능한 시스템을 요구합니다. 보안 아키텍처는, 지속적으로 학습하고, 시뮬레이션하고, 실시간으로 대응할 수 있는 기능을 가진, AI 시대부터 구축되어야 합니다. 그보다 낮은 수준은, 너무 늦게 알게 될, 간격을 남길 것입니다.

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