(출처=마이크로소프트)
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마이크로소프트, 미토스 이상의 AI 보안 ‘프로젝트 퍼셉션’ 공개

마이크로소프트는 AI 시대의 보안 변화에 대응하기 위한 에이전틱 보안 시스템 ‘프로젝트 퍼셉션(Project Perception)’을 28일 공개했다.

AI 에이전트에 기반한 IT 시스템은 스스로 추론하고 변화하는 환경에 적응하며, 지속적으로 운영될 수 있게 됐다. 반면 공격 비용은 낮아지고, 보호해야 할 대상의 규모와 속도, 복잡성은 계속 커지고 있다. 공격 양상도 달라졌다. 공격자는 취약점 악용을 더 빠르게 생성하고, 공격 캠페인을 더 넓은 범위로 확장하며, 이전보다 높은 효율성으로 공격을 전개하고 있다. AI, 에이전트, 머신 속도 공격이 확산되면서 인간을 중심으로 설계된 기존 보안 접근 방식만으로는 대응이 어려워지고 있다.

마이크로소프트는 이런 변화에 대응하기 위해 새로운 사이버 스택이 필요하다고 강조했다. 새로운 사이버 스택은 조직의 전체 디지털 자산에 걸쳐 위험을 지속적으로 인식하고, 방대한 맥락을 바탕으로 추론하며, 머신 속도로 조치를 실행하는 체계다. 또 환경 변화에 맞춰 학습하고 적응함으로써 조직이 위협에 선제적으로 대응할 수 있도록 지원한다.

보안의 핵심은 방어자의 판단과 실행이다. 새로운 보안 시스템은 방어자가 더 나은 인사이트를 확보하고, 더  강력한 방식으로 조치를 취할 수 있도록 지원해야 한다. 차세대 보안 시스템의 핵심은 더 많은 경고를 생성하는 데 있지 않고, 위험을 지속적으로 인식하고 추론하며 행동하는 능력에 있다는 설명이다.

프로젝트 퍼셉션은 AI 시대의 현실에 맞춰 설계된 새로운 에이전틱 보안 시스템이다. AI를 활용해 AI 기반 위협에 대응하도록 설계됐으며, 신호를 실시간 보호 조치로 전환한다.

프로젝트 퍼셉션 보안 특화 에이전트 3종(출처=마이크로소프트)

프로젝트 퍼셉션은 신호, 맥락, 모델, 특화 에이전트를 하나의 지속 학습형 방어 시스템으로 결합한다. 이를 통해 위험을 머신 속도로 추론하고 우선순위를 정해 필요한 조치를 수행한다. 이 과정에서도 인간의 최종 통제권은 유지되며, 보다 강력한 보안 워크플로우를 활용할 수 있도록 지원한다.

효과적인 방어를 위해 세 가지 관점을 함께 고려한다. 이는 공격자의 시각, 방어자의 위험 평가, 보호 체계가 시간이 지나며 개선되는 과정을 지속적으로 이해하는 방식이다.

프로젝트 퍼셉션은 레드팀, 블루팀, 그린팀으로 구성된 세 종류의 특화 에이전트를 활용한다. 레드팀 에이전트는 공격자가 악용하기 전에 잠재적인 침해 경로를 식별하고, 블루팀 에이전트는 보안 맥락을 분석해 실질적인 위험을 판별한다. 그린팀 에이전트는 필요한 시정 조치를 수행하고 환경 전반의 방어 체계를 강화한다. 세 에이전트는 함께 작동하며 조직의 보안 태세를 지속적으로 발견, 평가, 개선하는 폐쇄형 루프 시스템을 구성한다.

프로젝트 퍼셉션과 같은 시스템이 효과적으로 작동하려면 폭넓은 가시성, 실행 가능한 조치, 구축 팀의 경험, 활용 가능한 모델이 함께 필요하다. 마이크로소프트는 이 네 가지 요소를 결합해 프로젝트 퍼셉션의 기반을 구성한다.

마이크로소프트는 ID, 엔드포인트, 애플리케이션, 데이터, 클라우드, AI 시스템 전반을 아우르는 가시성을 제공한다. 또한 고객이 이러한 환경 전반에서 필요한 조치를 취할 수 있도록 지원한다. 수십 년간 축적한 보안 연구와 위협 인텔리전스, 실제 조직 방어 경험은 프로젝트 퍼셉션의 추론, 우선순위 결정, 대응 방식에 반영된다.

보안은 상시 운영이 필요한 영역이다. 조직에는 높은 효과를 제공하면서도 지속적으로 사용 가능하고, 대규모 환경에서도 비용 효율적으로 운영할 수 있는 보호 체계가 필요하다. 이를 위해서는 가장 뛰어난 단일 모델에 접근하는 것만으로는 충분하지 않으며, 보안 작업의 성격에 맞는 모델을 적용해야 한다. 프로젝트 퍼셉션은 프런티어 모델과 보안 특화 모델을 결합한 멀티 모델 아키텍처를 채택해 품질과 비용을 모두 최적화한다.

마이크로소프트는 이 멀티 모델 전략을 바탕으로 보안 작업별로 적합한 모델을 제공하고, 자체 특화 모델 개발도 추진하고 있다. 첫 적용 시나리오는 소프트웨어 취약점 관리로, 멀티 모델 에이전틱 스캐닝 하네스(MDASH)에 새로운 보안 특화 AI 모델인 MAI-사이버-1-플래시(MAI-Cyber-1-Flash)를 적용한다. MAI-사이버-1-플래시가 적용된 MDASH는 업계 대표 벤치마크인 사이버짐(CyberGym)에서 96%의 성능을 기록했으며, 미토스(Mythos) 대비 12포인트 높은 결과를 보였다. 앤트로픽 미토스와 오픈AI GPT-5.5-사이버를 포함한 경쟁 모델은 약 83%의 점수를 기록했다.

동일한 구성은 현재 시장에 제공 중인 MDASH 구성과 비교해 약 50%의 비용 절감 효과를 제공한다. 이는 풍부한 과거 학습 데이터에 기반해 최적화된 멀티 모델 시스템의 가치를 보여준다. 마이크로소프트는 대규모 소프트웨어 저장소를 스캔하는 비용을 줄이기 위해 대부분의 취약점 분석을 처리할 수 있는 더 작고 특화된 모델을 의도적으로 구축했으며, 더 큰 최첨단 모델은 가장 어려운 작업에만 사용한다. 프로젝트 퍼셉션은 소프트웨어 취약점 분석을 넘어 더 다양한 보안 워크플로우에서도 MAI-사이버-1-플래시를 활용할 예정이다.

마이크로소프트는 프로젝트 퍼셉션을 통해 이 같은 에이전틱 보안 접근을 전 세계 고객에게 제공할 계획이다. 프로젝트 퍼셉션은 8월 3일 공개 프리뷰로 제공된다.

마이크로소프트는 에이전틱 보안 구현에 기존 워크플로우에 에이전트를 추가하는 방식만으로는 한계가 있다고 분석했다. 이를 위해서는 처음부터 새롭게 설계된 사이버 스택이 필요하다는 설명이다.

이 스택은 디지털 자산 전반의 상황을 파악하는 신호와 센서에서 시작된다. 수집된 신호는 보안 컨텍스트를 통해 에이전트가 활용할 수 있는 토큰 효율적인 이해로 전환된다. 모델은 지능과 추론을 제공하고, 하네스는 보안 워크플로우 전반에서 모델과 에이전트를 조율한다. 에이전트가 이 지능을 실제 보안 업무에 적용하면, 액추에이터는 그 결정을 보호 조치로 연결한다.

이들 계층은 함께 작동해 위험을 이해하고, 변화하는 조건에 적응하며, 시간이 지날수록 보안 성과를 개선하는 지속 학습형 시스템을 구성한다.

마이크로소프트 프로젝트 퍼셉션의 사이버 스택(출처=마이크로소프트)

각 계층은 독립적인 기능을 제공하지만, 프로젝트 퍼셉션의 강점은 이러한 계층들이 함께 작동하는 방식에서 나온다.

효과적인 추론에 단순한 신호 이상의 맥락이 필요하다. 에이전트가 위험을 판단하려면 방어 대상 환경을 이해할 수 있는 보안 컨텍스트가 필요하다.

마이크로소프트는 광범위한 가시성, 위협 인텔리전스, 보안 전문성을 바탕으로 디지털 자산 전반의 보안 데이터와 지식, 의미 체계를 연결하는 보안 컨텍스트를 구축한다. 이를 통해 조직의 자산, ID, 관계, 위험, 활동 정보가 지속적으로 업데이트되며, 에이전트는 방어 대상 환경을 거의 실시간에 가깝게 파악하고, 동일한 맥락에서 이해할 수 있다.

동일한 맥락에서 환경을 이해하는 것은 프로젝트 퍼셉션 작동의 기반이다. 에이전트가 신호에서 맥락을 매번 수집하고 연결해 재구성하지 않아도, 프로젝트 퍼셉션은 위험 추론과 조치 우선순위 결정, 의사결정에 필요한 정보에 즉각적이고 토큰 효율적으로 접근할 수 있도록 한다.

이를 통해 프로젝트 퍼셉션은 모든 상호작용을 풍부한 보안 컨텍스트에 기반시키고, 추론의 정확성과 일관성을 높이는 동시에 대규모 운영에 필요한 시간, 컴퓨팅, 비용을 줄일 수 있다.

마이크로소프트는 보안 작업마다 요구되는 모델 역량이 다르다는 점을 강조했다. 효과적인 사이버 방어를 위해서는 작업의 성격과 시점에 맞는 모델을 적용하는 방식이 필요하다는 설명이다.

프로젝트 퍼셉션은 품질, 신뢰성, 지연 시간, 비용 등을 종합적으로 고려해 작업에 적합한 모델을 선택한다. 단일 모델에 의존하기보다 작업별로 필요한 역량을 지속적으로 선택하는 멀티 모델 아키텍처를 채택하는 방식이다. 이를 통해 보안 운영의 효과와 경제성을 함께 최적화한다.

보안은 상시 운영이 필요한 영역인 만큼, 대규모 환경에서 보호 체계를 운영하려면 지속 가능한 비용 효율성도 중요하다.

이 같은 접근 방식은 프런티어 모델과 특화 모델 전반에 대한 지속적인 연구, 벤치마킹, 평가를 통해 구체화된다. 마이크로소프트 보안 연구진은 실제 보안 워크플로우를 기준으로 모델을 지속적으로 평가하고, 각 작업에 가장 적합한 결과를 제공하는 모델을 연결한다. 이를 통해 고객은 특정 단일 모델에 종속되지 않고 AI 발전의 혜택을 활용할 수 있다.

액추에이터는 에이전트가 도출한 인사이트를 실제 보호 조치로 연결하는 사이버 스택의 핵심 요소다.

프로젝트 퍼셉션은 마이크로소프트 보안 제품 전반과 깊이 통합돼, 에이전트가 도출한 인사이트를 실제 보호 조치로 연결한다. 이를 통해 조직은 위험 식별을 넘어 지속적인 위험 감소로 이어지는 대응을 수행할 수 있다. 방어자는 통제권을 유지하면서 보안을 강화할 수 있다.

사이버 스택의 모든 계층에는 신뢰가 기반으로 자리한다. 프로젝트 퍼셉션은 마이크로소프트 책임 있는 AI 원칙에 맞춰 구축됐으며, 고객이 이미 활용하고 있는 보안, 규정 준수, 거버넌스, 운영 통제 체계와 연동된다. 이를 통해 고객이 기대하는 수준의 엄격함과 책임성을 유지하고, 엔터프라이즈 환경에 필요한 준비성을 갖춘 역량을 제공한다.

하예트 갈로 마이크로소프트 시큐리티 총괄부사장(EVP)는 “보안은 공격자와 방어자 간 경쟁의 연속이었고, AI는 이 경쟁의 속도와 규모, 경제성을 바꾸고 있다”며 “이에 따라 방어자에게는 위협을 지속적으로 인식하고, 추론하며, 함께 대응할 수 있는 시스템이 요구된다”고 설명했다.

그는 “마이크로소프트는 프로젝트 퍼셉션을 이러한 보안의 미래를 구축하기 위한 출발점으로 제시했다”고 강조했다.

글. 바이라인네트워크
<김우용 기자>yong2@byline.network

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