Conifers의 공동 창립자이자 CEO인 Tom Findling – 인터뷰 시리즈

톰 핀들링 시장 진출(GTM), 제품 및 데이터 과학 분야에서 검증된 경력을 보유한 전략적 리더입니다. IntSights(Rapid7에 인수됨)에서 최고 고객 책임자(CCO)를 역임하고 이후 Rapid7에서 제품 담당 수석 이사를 역임한 그는 전략적 비전과 실행력을 결합하여 대규모 운영을 이끌고 있습니다. 또한 VMware와 SUS에서 GTM 및 제품 관련 업무를 담당했습니다.

침엽수 기존 도구와의 통합, 조직의 고유한 데이터 및 위험 프로필 수집, 그리고 조사 워크플로우의 지속적인 조정을 통해 보안 운영 센터의 역량을 강화하는 AI 기반 CognitiveSOC 플랫폼을 제공합니다. 심층적인 조사, 기관 지식 모델링, 그리고 피드백 루프를 활용하여 정확성을 높이고 불필요한 정보를 줄임으로써 과도한 경보량, SOC 성과에 대한 제한된 가시성, 그리고 일반적인 획일적 시스템 등의 일반적인 과제를 해결합니다. 이 플랫폼은 투자 수익률 3배 향상 및 조사 시간 87% 단축 등 측정 가능한 성과를 제공하도록 설계되었습니다.

IntSights부터 Rapid7까지 사이버 보안 분야에서 오랜 경력을 쌓으셨는데, 어떤 경험을 통해 Conifers를 공동 창립하게 되셨나요? 그리고 어떤 문제를 해결하고자 하셨나요?

저는 경력 동안 보안 운영팀이 너무 많은 알림, 도구, 그리고 압박에 시달리는 모습을 목격했습니다. IntSights에서는 생성된 정보를 사람이 처리하는 것이 얼마나 어려운지 직접 경험했습니다. Rapid7에서는 더 적은 인원으로 더 큰 고객 기반을 지원하기 위해 업무 방식을 재설계하고 데이터 과학을 도입하여 대용량 작업을 처리하는 팀을 확장하는 과제를 맡았습니다. 그때부터 기존 방식으로 보안 운영 센터(SOC)를 운영하는 것은 더 이상 지속될 수 없다는 생각이 들었습니다. Conifers는 이러한 확장 문제를 해결하고자 하는 노력의 결과입니다. 끊임없이 증가하는 위협과 데이터를 처리하면서도 직원들의 업무 부담을 덜어줄 수 있는 솔루션을 구축하고자 했습니다. 그래서 AI SOC 에이전트 플랫폼인 CognitiveSOC를 개발했습니다.

Conifers는 "AI SOC 전력 증강"을 목표로 삼고 있습니다. CognitiveSOC 플랫폼은 기존 SOC 자동화 도구와 어떻게 다릅니까?

SOC의 자동화 도구 대부분은 정적 플레이북을 기반으로 구축되었습니다. 이러한 도구는 일련의 단계를 실행하지만, 공격자가 예측할 수 없는 방식으로 행동하거나 환경이 변화하면 실패합니다. CognitiveSOC는 변화하는 환경에 맞춰 학습하고 적응할 수 있는 에이전트형 AI 플랫폼입니다. 데이터를 연관시키고, 기관의 지식을 활용하며, 프로세스의 모든 단계를 스크립트로 작성하지 않고도 결론을 도출합니다. 이 플랫폼은 분석가를 대체하는 것이 아니라 지원하며, 수동 유지 관리가 아닌 피드백과 학습을 통해 지속적으로 강화됩니다. 이러한 꾸준한 역량 향상이 바로 CognitiveSOC의 진정한 전력 증강 효과입니다.

SOC 팀은 종종 경보 피로와 번아웃에 대해 불평합니다. Conifers는 이 문제를 실질적으로 어떻게 해결합니까?

CognitiveSOC는 분석가에게 도달하기 전에 불필요한 정보를 줄여 경보 피로를 해소합니다. 여러 툴에서 끊임없이 쏟아지는 경보를 수집하여 관련 맥락을 이미 포함하는 조사로 통합합니다. 분석가는 깜빡이는 경보의 홍수를 바라보는 대신, 과거 맥락, 증거, 그리고 발생 가능한 원인을 포함하는 훨씬 더 작은 규모의 조사를 검토합니다. 이를 통해 분석가는 원시적인 신호를 쫓는 대신 정보를 소화하고 결정을 내릴 수 있으며, 이는 피로와 번아웃을 줄이는 데 도움이 됩니다.

사이버 보안에 있어서 신뢰는 매우 중요합니다. 인간 중심적인 접근 방식을 통해 AI 기반 의사 결정에 대한 신뢰를 어떻게 구축할 수 있을까요?

신뢰의 핵심은 투명성과 통제력입니다. 분석가는 시스템을 계속 관리하며, 확인 또는 재검토하고 평가를 내릴 수 있는 권장 사항과 설명을 제공받습니다. 시간이 지남에 따라 시스템이 정확한 판단을 내리는 것을 확인하면서 분석가는 시스템이 더 많은 작업을 자동으로 처리하도록 할 수 있습니다. 이러한 접근 방식을 통해 팀은 사람의 권한은 유지하면서 시스템을 테스트하고 수정할 수 있습니다. 설명할 수 없는 선택을 하는 블랙박스가 아닌, 분석가로부터 배우는 파트너로서 AI를 대함으로써 신뢰와 도입을 구축합니다.

단계적 구현 프레임워크는 점진적인 도입을 가능하게 합니다. 왜 이런 방식으로 설계하셨고, 조직들이 AI에 대한 저항을 극복하는 데 어떻게 도움이 되시나요?

AI 도입의 가장 큰 장벽은 도입에 대한 신뢰라는 것을 처음부터 알고 있었습니다. SOC에 들어가 팀에게 AI 시스템에 운영을 맡기라고 한다면, 대답은 '아니요'일 것입니다. 도입을 단계별로 나눔으로써, 조직이 제한된 수의 사용 사례로 소규모로 시작하여 시간이 지남에 따라 확장할 수 있도록 지원합니다. 각 단계는 가치를 입증하고 신뢰를 구축하며, 이는 다음 단계로의 이행을 더 쉽게 만듭니다. 이러한 점진적인 과정은 신뢰를 구축하고, 주저함을 증거로 대체하며, 팀이 통제력을 확보하고 있다고 느낄 수 있도록 합니다.

지표는 보안의 가치를 입증하는 데 중요한 역할을 합니다. 자율 SOC 구축을 위한 진행 상황을 측정하기 위해 조직은 어떤 KPI를 추적해야 할까요?

가장 중요한 지표는 탐지, 대응 및 복구 속도, 그리고 의미 있고 상황에 맞는 조사에 대한 원시 경보의 품질과 비율입니다. 또 다른 지표는 시스템이 사람의 개입 없이 얼마나 많은 작업을 처리할 수 있는지입니다. 이러한 지표는 SOC의 효율성이 향상되고 있는지, 분석가들이 더 가치 있는 작업에 집중할 수 있도록 역량을 강화하고 있는지, 그리고 조직이 AI가 어려운 작업을 처리하는 모델에 더욱 가까워지고 있는지를 보여줍니다. 이러한 수치를 추적하는 것은 진전을 명확하게 보여줍니다.

Conifers는 기존 사고 관리 시스템과의 통합을 강조합니다. 무중단을 핵심 설계 원칙으로 삼은 이유는 무엇입니까?

보안팀은 도구와 프로세스에 막대한 투자를 해왔습니다. 대부분의 기존 기술은 SOC팀이 알림을 검토하고 해결하기 위해 "컨텍스트 전환"을 하고 다른 도구로 전환해야 합니다. 저희는 분석가들이 이미 사용하고 있는 도구에 내장된 방식으로 분석가의 입장에서 소통함으로써 이러한 어려움을 해소합니다.

오늘날의 반자동화된 SOC에서 AI 에이전트가 도구와 데이터에 대한 더 많은 권한을 갖는 미래로의 단계적 경로를 어떻게 보십니까?

자율 SOC를 향한 여정은 AI가 인간의 감독 하에 경보를 분석하고 조사하는 증강(augmentation)에서 시작됩니다. 이후 조직은 위임(delegation) 단계로 이동하여 시스템이 점점 더 많은 사용 사례를 자율적으로 처리할 수 있도록 합니다. 마지막 단계는 완전 자율성(full autonomy)으로, AI 에이전트가 여러 환경에서 탐지 및 대응을 담당하는 반면, 인간은 전략을 수립하고 특수한 상황을 처리합니다. 현재 대부분의 팀은 아직 초기 위임을 통해 증강 단계에 있지만, 일상적인 시나리오를 이관하는 데 대한 적응력이 빠르게 향상되고 있으며, 이는 완전 자율성을 위한 토대를 마련할 것입니다.

앞으로 5년 동안 AI가 성숙해짐에 따라 SOC 운영이 기술과 분석가 역할 측면에서 어떻게 발전할 것으로 예상하시나요?

5년 후, SOC는 대시보드보다는 자율 에이전트처럼 보이는 시스템에서 운영될 것입니다. 이러한 에이전트는 새로운 위협을 탐지, 대응 및 적응할 뿐만 아니라, 실시간으로 조직 전체에 정책을 조정하고 지식을 공유할 것입니다. 이러한 역량이 성숙해짐에 따라 분석가의 역할은 감독, 전략 수립, 그리고 복잡한 조사로 전환될 것입니다. 끝없는 경보를 처리하는 것보다는 전문성을 최대한 발휘할 수 있는 분야에 적용하는 것이 더 중요해질 것입니다. 결과적으로 SOC는 콜센터보다는 임무 관제실과 같은 느낌을 갖게 될 것입니다.

훌륭한 인터뷰 감사합니다. 자세한 내용을 알고 싶은 독자는 방문하세요. 침엽수.