파고네트웍스, MDR 넘어 AI SOC 서비스로 확장

파고네트웍스(대표 권영목)가 기존 관리형 탐지·대응(MDR) 서비스를 넘어 인공지능(AI) 기반 보안운영센터(SOC) 운영 전반으로 서비스 영역을 확장한다. AI 기반 통합보안 플랫폼 ‘파고 딥액트(PAGO DeepACT)’를 공격·방어·디텍션 엔지니어링 3개 영역으로 새롭게 구성하고, AI를 적용해 보안 운영 전 과정을 자동화한 것이 핵심이다.

파고네트웍스는 1일 서울 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 열린 ‘PAGO 시큐리티 서밋(Security Summit) 2026’에서 ▲‘파고 딥액트 어택(PAGO DeepACT ATTACK)’ ▲‘파고 딥액트 디펜스(PAGO DeepACT DEFENSE)’ ▲‘파고 딥액트 디텍션 엔지니어링(PAGO DeepACT Detection-Engineering)’ 3개 브랜드를 공식 출시한다고 밝혔다. 공격자 관점의 선제 탐지와 방어자 관점의 탐지·대응, 이 두 영역을 뒷받침하는 디텍션 엔지니어링을 연결해 AI 기반 보안 운영 체계를 구현하는 게 핵심이다.

권영목 파고네트웍스 대표는 “기존에는 얼마나 많은 위협을 탐지하느냐에 초점을 맞췄지만 AI가 들어오면서 방정식 자체가 바뀌었다”며 “얼마나 빠르고 정확하게 탐지해서 신속하게 대응까지 할 수 있느냐가 중요해졌다”고 설명했다. 그는 “회사는 2017년부터 MDR 사업에 집중해왔고, 회사 전체가 MDR 서비스를 하기 위한 조직으로 구성돼 있다”며 “모든 의사결정이 고객사에 맞춰져 있으며, 이번 플랫폼도 같은 방향에서 만들었다”고 강조했다.

공격·방어·탐지 엔지니어링까지, DeepACT 3개 축 연결

파고 딥액트를 구성하는 세 축은 공격 전과 공격 이후의 보안 업무를 나눠 맡으면서 서로 정보를 주고받는 구조로 연결된다. 파고 딥액트 어택이 공격자의 관점에서 실제 침투 가능성을 먼저 검증하면, 파고 딥액트 디펜스가 들어온 위협을 탐지하고 분석해 대응한다. 파고 딥액트 디텍션 엔지니어링은 여기서 확보한 위협 정보를 토대로 헌팅 규칙과 탐지 로직을 계속 업데이트한다. 세 영역이 하나의 AI 기반 보안 운영 체계로 연결되는 구조다.

파고 딥액트 어택은 공격표면관리(ASM), 공격 노출 검증(AEV), AI 레드티밍, 다크웹 위협 인텔리전스를 활용한다. 취약점을 찾는 데서 끝내지 않고 실제 공격자가 이를 이용해 침투할 수 있는지 확인하는 데 초점을 맞췄다. 기업 입장에서는 수많은 취약점을 모두 같은 순서로 고치는 대신 실제 공격에 활용할 수 있는 취약점과 침투 경로부터 확인할 수 있다. 파고네트웍스는 현재 인프라를 대상으로 실제 침투 가능성을 검증하고 어떤 취약점이나 설정 오류를 이용해 어느 지점까지 접근할 수 있는지 확인하는 방식으로 서비스를 구성했다.

공격이 들어온 뒤에는 파고 딥액트 디펜스가 역할을 이어받는다. 엔드포인트 탐지·대응(EDR), 네트워크 탐지·대응(NDR), 확장형 탐지·대응(XDR) 등 고객사가 사용하는 보안 솔루션과 연동해 위협을 탐지·분석하고 대응한다. 여기서 회사가 강조한 지점은 ‘통보 이후’다. 기존 보안관제나 MDR 서비스가 위협을 확인한 뒤 고객에게 보고서와 대응 방법을 전달하더라도 고객이 바로 대응하지 못하면 문제는 해결되지 않는다. 파고 딥액트 디펜스는 위협 통보에 그치지 않고 고객과 사전에 정한 범위에서 차단과 격리까지 수행하는 능동적인 블루팀 서비스를 지향한다. 여러 위협이 동시에 발생하면 대응해야 할 위험의 우선순위도 정할 수 있다.

마지막 축인 파고 딥액트 디텍션 엔지니어링은 ATTACK과 DEFENSE를 보완하는 역할을 맡는다. 파고네트웍스는 구글 위협 인텔리전스(GTI) 등 글로벌 위협 인텔리전스와 오픈AI의 GPT, 앤트로픽의 클로드 등 여러 프론티어 AI 모델을 결합해 사람이 수행해온 위협 헌팅과 탐지 규칙 생성 과정을 자동화했다. 권 대표는 “프론티어 AI는 특정 AI 모델 하나에 의존하기보다 각 모델의 강점을 종합적으로 활용하는 방식으로 탐지와 분석 역량을 높였다”고 설명했다.

파고 딥액트 디텍션 엔지니어링은 새로운 침해지표(IOC)나 공격 기법이 확인되면 헌팅 로직을 만들고 이를 고객사가 사용하는 EDR·NDR·XDR 등에 적용할 수 있는 탐지 규칙으로 변환한다. 이후 새로운 위협 정보가 들어오면 기존 규칙도 다시 갱신한다. 별도의 라이선스 판매보다는 ATTACK과 DEFENSE를 뒷받침하는 PAGO MDR 센터의 핵심 엔진으로 운영한다는 게 회사 측 설명이다.

AI는 반복 업무, 사람은 판단에 집중하도록

파고네트웍스는 딥액트 3개 브랜드를 통해 기존 보안관제센터(SOC)의 업무 방식을 재편한다. 사람이 직접 해온 대규모 데이터 분석과 반복 조사, 위협 헌팅과 탐지 규칙 작성 가운데 자동화할 수 있는 업무는 AI에게 맡긴다. 이를 통해 보안 현장에서는 수많은 경보를 일일이 분석하고 대응 순서를 정하는 데 들이던 시간을 줄이고, 사람은 실제 위협의 맥락과 사업 영향도를 판단해 어떤 위협부터 대응할지 결정하는 업무에 집중할 수 있도록 한다는 구상이다.

권 대표는 “AI를 기술 자체로 사용하는 것이 아니라 AI에 어떤 업무를 분석가 대신 할당할 것인지에 초점을 맞추고 있다”며 “대규모 데이터 분석과 반복적인 업무는 자동화하고, 기존 분석가는 위협 맥락과 영향도를 판단하고 대응 우선순위를 결정하는 방향으로 역할이 바뀌고 있다”고 강조했다.

파고네트웍스가 AI 기반 SOC에서 주목하는 것은 탐지 건수를 늘리는 것보다 판단과 대응 시간을 줄이는 일이다. AI가 먼저 수많은 경보와 취약점을 분석하고 반복 업무를 처리하면, 보안 담당자는 실제 공격 가능성이 높거나 중요한 자산에 영향을 줄 수 있는 위협에 집중할 수 있다.

탐지 규칙을 만드는 과정을 자동화하는 것도 중요하다. 새로운 공격 정보가 나오면 파고 딥액트 디텍션 엔지니어링이 관련 정보를 분석하고 위협 헌팅과 탐지 규칙 작성에 활용한다. 회사는 사람이 약 2시간 걸리던 일부 작업을 AI로 약 5분까지 줄인 사례도 있다고 설명했다.

파고네트웍스의 차별점 “회사 전체가 MDR DNA”

권 대표는 AI SOC 분야에서 파고네트웍스의 경쟁력으로 파고네트웍스가 MDR을 회사의 핵심 사업으로 삼아온 점을 꼽았다. 여러 보안 사업 가운데 하나로 MDR을 제공하는 것이 아니라, 조직과 기술 역량을 모두 MDR 운영에 집중해왔다는 설명이다.

권 대표는 “회사 전체가 MDR 서비스를 하기 위한 팀으로 구성돼 있는 기업은 국내에서 파고네트웍스가 유일하다”며 “모든 의사결정과 이번에 발표한 서비스도 MDR 고객에 초점을 맞추고 있다”고 강조했다.

그는 특정 보안 제품에 종속되지 않는 구조도 언급했다. 센티넬원 등 특정 보안기업과 협력하더라도 고객사가 다른 회사의 EDR이나 NDR을 사용하고 있다면 기존 환경을 유지하면서 파고네트웍스의 MDR 서비스를 받을 수 있도록 연동 범위를 넓히고 있다는 것이다.

24시간 365일 운영 체계도 확대하고 있다. 파고네트웍스는 지난 6월 30일 캐나다 토론토에 지사를 마련하고 국내 MDR 센터 인력이 순환 근무하는 체계를 마련했다. 야간 업무를 외부에 맡기는 대신 자체 MDR 인력이 시간대를 나눠 고객을 지원하겠다는 구상이다.

LG유플러스 인수 “기존 MDR 사업에 영향 없어”

한편 파고네트웍스는 지난달 발표된 LG유플러스의 인수와 관련해서는 기존 MDR 사업 방향에 변화가 없다는 입장을 밝혔다. LG유플러스는 지난 8월 4일 파고네트웍스의 MDR 역량을 활용해 자체 위협 탐지·분석·대응 체계를 강화하고 기업 고객 대상 보안 사업을 확대하겠다는 계획을 내놨다.

권 대표는 “이번 인수가 파고네트웍스의 사업 전략을 바꾸기 위한 결정은 아니다”라고 설명했다. 독립적으로 MDR 사업을 이어온 파고네트웍스와 내부 보안 역량을 강화하려는 LG유플러스의 이해관계가 맞았다는 것이다. 특히 파고네트웍스가 약 9년간 축적한 MDR 운영 역량을 LG유플러스의 정보보안 체계에도 적용할 수 있다는 점을 인수 배경으로 들었다.

그는 “독립된 회사 입장에서 조건이 맞아떨어졌기 때문에 LG유플러스와 관계를 갖게 됐다”며 “파고네트웍스의 역량을 LG유플러스에 이식할 수 있다는 점도 배경이었다”고 말했다. 이어 “외형적인 변화는 없으며 9년 반 동안 해왔던 비즈니스도 전혀 변함이 없다. 이번 제품 발표 역시 원래 계획대로 진행하고 있다”고 일축했다.

글. 바이라인네트워크
<곽중희 기자>god8889@byline.network