톰 핀들링, Conifers의 공동 설립자 및 CEO – 인터뷰 시리즈

톰 핀들링은 GTM, 제품 및 데이터 과학 분야에서 입증된 경력을 가진 전략적 리더입니다. IntSights의 Chief Customer Officer 및 Rapid7의 Senior Director of Product를 역임했으며, 대규모 운영을 관리하는 데 있어 전략적 비전과 실행 능력을 결합하여 독특한 강점을 발휘합니다. 또한 VMware와 SUS에서 GTM 및 제품 역할을 수행했습니다.

Conifers는 기존 도구와 통합하고 조직의 고유한 데이터 및 위험 프로파일을 수집하며 지속적으로 조사 워크플로를 적응시키는 AI 기반 CognitiveSOC 플랫폼을 제공합니다. 이는 과도한 경고 볼륨, SOC 성능에 대한 제한된 가시성 및 일반적인 일괄 처리 시스템과 같은 일반적인 도전을 해결합니다. 플랫폼은 깊은 조사, 기관 지식 모델링 및 피드백 루프를 사용하여 정확도를 tinh하고 노이즈를 줄이는 기능을 제공합니다. 플랫폼은 3배의 ROI 및 조사 시간 87%의 감소를 포함한 측정 가능한 결과를 제공하도록 설계되었습니다.

サイバーセキュリティ 분야에서 오랜 경력을 가지고 계신데, IntSights와 Rapid7에서 경험한 내용이 Conifers를 공동 설립하게 된 계기가 되었습니다. 어떤 문제를 해결하기 위해 Conifers를 설립하게 되셨나요?

제 경력 동안, 저는 보안 운영 팀이 경고, 도구 및 압력의 부담으로 어려움을 겪는 것을 목격했습니다. IntSights에서, 저는 인간이 생산되는 인텔리전스를 처리하는 것이 얼마나 어려운지 관찰했습니다. Rapid7에서, 저는 더 큰 고객 기반을 지원하기 위해 팀을 확장하는 도전을 받았으며, 작업을 재설계하고 고부하 작업을 처리하기 위해 데이터 과학을 구현했습니다. 그때부터 전통적인 방식으로 SOC를 운영하는 것이 지속되지 않을 것이라고 믿게 되었습니다. Conifers는 그 문제를 해결하기 위해 노력한 결과입니다. 우리는 볼륨과 데이터의 증가에 대처할 수 있는 솔루션을 구축하고자 했습니다. 그래서 우리는 CognitiveSOC, 우리의 AI SOC 에이전트 플랫폼을 만들었습니다.

Conifers는 “AI SOC 강화”를 자처합니다. 전통적인 SOC 자동화 도구와 비교하여 CognitiveSOC 플랫폼이 어떻게 다른가요?

대부분의 SOC 자동화 도구는 정적 플레이북에 기반합니다. 그들은 일련의 단계를 실행하지만 공격자가 예측할 수 없는 방식으로 행동하거나 환경이 변경되면 실패합니다. CognitiveSOC는 적응형 AI 플랫폼으로, 환경이 변경되더라도 학습하고 적응할 수 있습니다. 데이터를 상관시키고, 기관 지식을 사용하며, 스크립팅된 프로세스 없이 결론을 내릴 수 있습니다. 플랫폼은 분석가를 대체하는 것이 아니라 지원하며, 지속적인 피드백과 학습을 통해 강화됩니다. 이러한 기능이真正한 강화입니다.

SOC 팀은 종종 경고 피로와 소진에 대해 불평합니다. Conifers는 이러한 도전을 어떻게 해결하나요?

CognitiveSOC는 경고 피로를 줄임으로써 분석가에게 도움을 줍니다. 도구에서 오는 경고의洪수를 분석가에게 전달하기 전에 노이즈를 줄입니다. 분석가는 더 작은 규모의 조사에 집중할 수 있으며, 이는 이미 관련된 컨텍스트를 포함합니다. 분석가는 원시 신호를 추적하는 대신 정보를 소화하고 결정을 내릴 수 있습니다. 이는 피로와 소진을 줄여줍니다.

サイバーセキュリティ 분야에서 신뢰는 중요합니다. Conifers의 인간-루프 접근법은 어떻게 신뢰를 구축하나요?

신뢰의 핵심은 투명성과 제어입니다. 분석가는 시스템을 제어하며, 추천과 설명을 확인하거나 재정의하고 평가할 수 있습니다. 시간이 지남에 따라, 분석가는 시스템이 정확한 호출을 하는 것을 볼 수 있으며, 자동으로 더 많은 작업을 처리할 수 있습니다. 이러한 접근법은 팀이 시스템을 테스트하고 수정하면서도 인간의 권한을 유지할 수 있도록 합니다. 우리는 분석가가 시스템을 학습시키는 파트너로 간주하여, 블랙박스처럼 설명되지 않는 선택을 하는 것이 아닌, 투명성과 제어를 제공합니다.

Conifers의 단계적 구현 프레임워크는渐進的な 채택을 허용합니다. 왜 이러한 설계를 선택했나요? 어떻게 조직이 AI를 채택하는 데抵抗을 극복할 수 있나요?

우리는 처음부터 AI를 채택하는 데 가장 큰 장벽이 신뢰가 될 것이라는 것을 알았습니다. SOC에 들어가서 팀에게 운영을 AI 시스템에 넘기라고 하면, 대답은 아니오입니다. 우리는 채택을 단계적으로 나누어, 조직이 한 번에 한 가지 사용 사례에서 시작하여 시간이 지남에 따라 확장할 수 있도록 합니다. 각 단계는 가치를 입증하며, 신뢰를 구축하고, 다음 단계를 더 쉽게 받아들이도록 합니다. 이러한渐進적인 경로로 신뢰를 구축하고, 주저함을 증거로 대체하며, 팀이 제어를 느끼도록 합니다.

메트릭스는 보안 분야에서 가치를 입증하는 데重要합니다. 자율적인 SOC를 향한 진행 상황을 측정하기 위해 조직이 어떤 KPI를 추적해야 합니까?

가장 중요한 측정치는 탐지, 응답 및 복구의 속도입니다. 또한, 원시 경고와 의미 있는 조사 사이의 비율입니다. 또 다른 측정치는 시스템이 인간의 개입 없이 처리할 수 있는 작업량입니다. 이러한 지표는 SOC가 더 효율적이 되는지, 분석가가 더 높은 가치의 작업에 집중하는지, 조직이 AI가 중추적인 역할을 하는 모델로 이동하는지 나타냅니다. 이러한 숫자를 추적하면 진행 상황에 대한 명확한 증거를 제공합니다.

Conifers는 기존의 사건 관리 시스템과의 통합을 강조합니다. 비중단이 핵심 설계 원칙인 이유는 무엇인가요?

보안 팀은 도구와 프로세스에大量의 투자를 했습니다. 대부분의 기존 기술은 SOC 팀이 다른 도구로 전환하여 경고를 검토하고 해결하도록 요구합니다. 우리는 분석가가 이미 작업하는 도구 내에서 그들을 만나는 것에 의해 마찰을 제거합니다.

현재의 반자동 SOC에서 미래의 AI 에이전트가 도구와 데이터에 더 많은 권한을 가지게 되는 경로를 어떻게 보시나요?

자율적인 SOC로의 경로는 증강에서 시작하여, AI가 경고를 분석하고 조사하며 인간의 감독을 받습니다. 다음 단계는 위임으로, 시스템이 더 많은 사용 사례를 자율적으로 처리하도록 허용합니다. 최종 단계는 완전한 자율성으로, AI 에이전트가 탐지 및 응답을 환경 전체에서 관리하며, 인간은 전략과 고유한 상황을 처리합니다. 현재 대부분의 팀은 증강에 있으며, 일부 초기 위임이 진행 중입니다. 그러나 루틴 시나리오를 넘기는데 대한 안정감이 빠르게 증가하고, 완전한 자율성을 위한 기초를 마련할 것입니다.

5년 후, 기술과 분석가 역할의 발전과 함께 SOC 운영이 어떻게 진화할 것으로 보시나요?

5년 후, SOC는 더 이상 대시보드가 아닌 자율 에이전트로 운영될 것입니다. 이러한 에이전트는 새로운 위협을 탐지하고 응답하며, 정책을 조정하고, 실시간으로 지식을 공유할 것입니다. 분석가의 역할은 전략, 복잡한 조사 및 오버사이트로 이동할 것입니다. 작업은 끝없는 경고를 청소하는 것보다 전문 지식을 가장 큰 영향을 미치는 곳에 적용하는 것입니다. 결과는 콜 센터 같은 것이 아니라, 미션 컨트롤 룸 같은 SOC가 될 것입니다.

인터뷰 감사합니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 Conifers를 방문하십시오.