이 솔루션의 상세 도입 과정에 대한 자료를 받아보고 싶으시다면 이 링크를 통해 양식을 제출해주세요. 솔루션 도입 과정 PDF 파일을 다운로드 받으실 수 있습니다.

사이버 공격 기법이 점점 정교해지고, 다양한 로그와 프로토콜이 혼재하는 기업·기관 환경에서는 고정된 룰 기반 방어만으로는 새롭고 교묘한 해킹 시도를 막기 어렵습니다. 사이버 보안을 강화하기 위해서는 방대한 로그 데이터와 공격 시뮬레이션을 활용해 AI 모델을 학습·운영하고, 지속적 재학습으로 최신 공격 패턴에 대응해야 합니다. 하지만 방대한 로그를 한 파이프라인으로 통합하고, 분산 학습·자동화·지속적인 업데이트를 모두 지원하려면 MLOps가 필수적입니다.

VESSL의 MLOps로 도입할 수 있는 AI 서비스

사이버 공격 탐지 및 이상징후 감지 모델

• 보안 로그, 공격 시뮬레이션 데이터를 통합해, 다양한 머신러닝·딥러닝 모델을 학습
• 분류기, 이상징후 감지 모델을 통해 공격 패턴을 실시간 탐지
• 공격 패턴이 바뀔 때마다 재학습해 지속적으로 높은 탐지율 유지

해결 과제 정의

어떻게 하면 사이버 보안을 책임지는 기업·기관이 분산된 보안 로그 관리와 끊임없이 진화하는 해킹 기법을 효과적으로 막기 위해 AI 모델을 운영·관리하고, 자동화 파이프라인을 구축해 실시간 탐지를 가능케 할 수 있을까요?

복잡한 보안 로그 & 다양한 프로토콜

• 보안 장비마다 서로 다른 형식의 로그가 생성됨
• 기존의 룰 기반 방어만으로는 신종 공격·제로데이(0-day) 공격 대응 어려움

고성능 AI 모델 & 안정적 운영

• 실시간 탐지 모델이 필요하나, 분산 학습과 대규모 데이터 처리를 위해 고성능 GPU 및 자동화 환경이 필수
• 폐쇄망(온프레미스)이나 민감 데이터 보호 요구사항도 많아, 전문적인 MLOps 체계가 필요

솔루션

문제들은 VESSL의 MLOps 플랫폼을 통해 해결할 수 있습니다.

• 보안 로그 & 공격 시뮬레이션 데이터 통합
  • 다양한 장비·시뮬레이터에서 나온 로그를 단일 파이프라인으로 취합
  • 분산 학습으로 대규모 로그를 빠르게 학습, 공격 탐지 모델을 고정확도 유지
• 실시간 탐지 모델(분류기, 이상징후 감지)
  • MLOps 파이프라인에서 지속적 재학습 수행 → 새로운 공격 패턴에도 적응
  • 온프레미스 환경에서도 손쉽게 모델 배포·성능 검증

MLOps 솔루션 개요

• 클러스터 관리
  • 방대한 보안 로그·공격 시뮬레이션 데이터에 대한 GPU 분산 학습 운용
• 학습 및 파인튜닝
  • 멀웨어·DDoS·APT 등 다양한 공격 유형에 대한 모델 맞춤화
• 모델 버전 관리 & 배포
  • 공격 패턴 변화 시 즉시 모델 업데이트, 오탐/미탐 줄이기
• 모델 성능 모니터링 & 최적화
  • 탐지율, 오탐률, 응답 속도 등 실시간 추적
• 엔터프라이즈급 지원
• 보안 규정 대응, 긴급 이슈 발생 시 전문가 즉각 대응

실제 도입 사례

한 방위산업체는 군 네트워크를 지키기 위해 일일 수십만 건의 보안 로그와 끊임없이 진화하는 해킹 기법을 빠르게 분석·대응해야 했습니다. 기존 룰 기반 방어로는 신종 공격을 막기 어려워, 폐쇄망 환경에서도 자동 재학습이 가능한 AI 보안 체계를 구축하고자 했죠. VESSL MLOps로 분산된 로그와 공격 시뮬레이션 데이터를 통합·학습해 실시간 탐지 모델을 운용한 결과, 공격 탐지율이 눈에 띄게 향상되고, 보안팀의 업무 부담도 크게 줄어들었습니다. 국방 수준의 보안 규정도 준수하면서 모델 업데이트를 자동화해, 실시간 공격 대응력을 갖출 수 있었습니다.

해결하고 싶었던 문제

A 회사는 사이버 공격을 방어할 수 있는 AI 모델을 개발해, 기업 내 보안 시스템에 적용하고 싶었습니다. 해킹·공격 기법이 날로 진화하기 때문에 자동화된 보안 체계가 절실했습니다.

해당 문제를 해결하기 위한 어려움

• 네트워크는 방대한 로그 데이터와 다양한 프로토콜을 다루며, 민감 정보가 많아 보안 규정이 까다롭습니다.
• 사이버 공격 유형이 계속 진화하여 고정된 룰 기반 방어로는 대응이 어려웠습니다.

VESSL AI의 문제 해결 접근 기법

• VESSL 플랫폼에서 보안 로그와 공격 시뮬레이션 데이터를 통합해, 머신러닝·딥러닝 모델을 동시에 실험
• 실시간 탐지 모델(분류기, 이상징후 감지)을 MLOps 파이프라인으로 관리, 공격 패턴이 바뀌면 지속적으로 재학습
• 온프레미스 배포를 통해 모델 성능 검증과 배포 프로세스를 자동화, 보안 규정 준수

비즈니스 효과 창출 성공

• 공격 탐지율이 기존 대비 크게 향상, 이상 징후 발생 시 신속 대응 가능
• 조직 내 사이버 보안 업무 효율 높아져, 인력 투입 및 보안 사고 리스크 감소
• R&D 자산 축적: 모델 실험 결과와 데이터가 축적되어, 향후 더 고도화된 보안 시스템 및 솔루션 개발 기반 마련

사이버보안 분야의 MLOps 적용 프로세스

이 솔루션의 상세 도입 과정에 대한 자료를 받아보고 싶으시다면 아래의 버튼으로 양식을 제출해주세요. 솔루션 도입 과정 PDF 파일을 다운로드 받으실 수 있습니다.

VESSL AI는 귀사의 고민을 함께합니다.

사이버보안은 공격 기법이 지속적으로 진화하고, 방대한 로그와 민감 정보가 혼재되어 있는 까닭에 고난도의 AI 모델 운영 환경을 요구합니다. MLOps를 활용하면, 분산 학습과 자동화된 파이프라인으로 보안 로그와 공격 시뮬레이션 데이터를 체계적으로 다루고, 새로운 공격 패턴이 등장할 때마다 재학습과 자동 배포를 통해 실시간에 가까운 대응력을 확보할 수 있습니다.

VESSL의 MLOps 플랫폼은 이러한 공격 탐지 모델의 전체 라이프사이클을 간소화하고, 모델 정확도를 높일 수 있도록 클러스터 관리, 모델 버전 관리와 지속적 성능 모니터링 기능을 일원화해 제공합니다. 이를 통해 보안 담당자는 코드 최소화와 단계별 파이프라인 세팅만으로 고성능 AI 탐지 모델을 빠르게 운영할 수 있으며, 온프레미스 환경에서도 법·보안 규정을 준수하면서 유연한 스케일업을 구현할 수 있습니다.

결과적으로, 사이버보안 업계는 AI 모델을 통해 공격 탐지와 위협 대응을 고도화하며, 조직 내 R&D 자산을 축적해 장기적인 보안 역량을 강화할 수 있습니다. VESSL의 MLOps는 이 과정을 안정적이고 효율적으로 추진해 비즈니스 위험을 낮추고, 사이버 공격에 대한 방어 체계의 신뢰도를 한층 높이는 데 기여합니다.