옵스왓, AI 기반 샌드박스 엔진 ‘메타디펜더 이더’ 출시
옵스왓 국내 총판 인섹시큐리티는 옵스왓이 인공지능(AI) 기반 차세대 샌드박스 엔진 ‘메타디펜더 이더’를 출시했다고 19일 밝혔다. 이 제품은 네트워크 경계 구간에서 파일을 분석해 알려지지 않은 위협을 탐지한다.
메타디펜더 이더는 기존 엔드포인트 중심 보안 도구와 달리 파일 전송, 이동식 저장장치, 이메일 첨부파일, 클라우드 스토리지, 웹 트래픽 등 다양한 유입 지점에서 파일을 포착해 분석한다. 사용자나 내부 시스템에 파일이 도달하기 전에 위협 여부를 가리는 구조다.
이 제품은 위협 평판, 동적 분석, 위협 점수화, 위협 헌팅으로 이어지는 4단계 분석 파이프라인을 적용했다. 회사는이 구조를 통해 99.9% 제로데이 탐지율, 가상머신(VM) 기반 샌드박스 대비 100배 높은 자원 효율성을 구현했다고 설명했다. 분석이 끝나면 파일별로 단일화된 판단 결과를 제공해 보안 운영센터(SOC) 분석가와 보안 도구가 바로 활용할 수 있도록 했다.
옵스왓은 경계 보안 환경에서 빠른 판단이 중요하다고 강조했다. 파일이 안전한지, 악성인지, 의심스러운지 즉시 가려야 대응 속도를 높일 수 있는데, 기존 백신과 샌드박스는 이런 대규모 경계 환경에 맞춰 설계되지 않아 분석 대기열 증가, 불명확한 결과, 과도한 알림 문제가 생길 수 있다는 설명이다.
또 최근 공격자들이 AI와 머신러닝을 활용해 분석을 피하는 난독화·우회형 공격을 늘리면서 정적 분석이나 시그니처 기반 탐지만으로는 대응이 어려워졌다고 봤다. 메타디펜더 이더는 이런 환경에 맞춰 다계층 분석 구조로 탐지 정확도와 운영 효율을 함께 높이도록 설계됐다는 게 회사 측 설명이다.
1단계 위협 평판에서는 글로벌 위협 인텔리전스 데이터베이스와 파일을 대조해 알려진 악성 파일을 즉시 차단하고, 신뢰된 파일은 통과시킨다. 이 단계 탐지율은 48.7%다.
2단계 동적 분석에서는 추가 검사가 필요한 파일을 적응형 샌드박스로 보내 CPU와 운영체제 수준의 명령어 에뮬레이션으로 실행 경로를 재현한다. 가상머신 환경을 인식해 동작을 숨기는 악성코드를 드러내기 위한 방식이다. 이 단계까지 누적 탐지율은 83.4%다.
3단계에서는 여러 머신러닝 엔진이 행위 기반 신호와 이상 패턴, 침해지표(IOC)를 분석해 위험 점수를 매긴다. 이 단계까지 누적 탐지율은 99.3%다. 4단계 AI 기반 위협 헌팅에서는 행동 지문을 1억개 이상 악성코드 샘플 데이터베이스와 비교해 기존 위협 패밀리, 공격 캠페인, 공격 도구와의 연관성을 찾는다. 최종 누적 탐지율은 99.9%라고 회사는 밝혔다.
옵스왓은 초기 위협 평판 단계에서 약 절반 수준의 위협을 즉시 판별하고, 추가 분석이 필요한 파일만 다음 단계로 넘겨 병목을 줄인다고 설명했다. 또 구조화된 판단 결과를 보안 정보·이벤트 관리(SIEM)와 보안 오케스트레이션·자동화·대응(SOAR) 체계와 연동해 자동 대응에 활용할 수 있다고 덧붙였다.
메타디펜더 이더는 클라우드, 하이브리드, 에어갭 환경에서 운영할 수 있다. 북미전력신뢰도위원회 핵심 인프라 보호(NERC CIP), 유럽연합 네트워크·정보보호지침(NIS2), 국제은행간통신협회 고객보안프로그램(SWIFT CSP), 사이버보안 성숙도 모델 인증(CMMC), 국제전기기술위원회 산업제어시스템 보안 표준(IEC 62443), 유럽 일반개인정보보호법(GDPR), 건강보험이동성과책임법(HIPAA) 등 규제와 보안 프레임워크를 지원한다고 회사는 밝혔다.
또 메타디펜더 코어, 클라우드, 이메일 시큐리티, 관리형 파일 전송(MFT), 인터넷콘텐츠적응프로토콜(ICAP), 스토리지, 키오스크, 크로스도메인 등 메타디펜더 생태계 전반과 연동할 수 있다고 설명했다.
김종광 인섹시큐리티 대표는 “전통적인 샌드박스 기술은 AI 기반 공격이 대규모로 발생하는 환경을 염두에 두고 설계되지 않았다”며 “메타디펜더 이더는 기존 샌드박스의 한계를 넘어 개별 분석을 AI 네이티브 파이프라인으로 통합하고 단일의 고신뢰 판단 결과를 제공한다”고 말했다. 이어 “이를 통해 SOC 팀과 자동화 플랫폼은 파일이 네트워크에 들어오기 전에 즉시 대응할 수 있다”고 덧붙였다.
글. 바이라인네트워크
<곽중희 기자> god8889@byline.network
