MS Security Copilot AI Agent, 보안 관리자 역할 및 생산성 향상

마이크로소프트는 2025년 3월 25일 '마이크로소프트 시큐리티 프리-데이' 행사를 통해 AI 기반 보안 솔루션인 '시큐리티 코파일럿'에 새로운 AI 에이전트를 도입한다고 발표했습니다. 이러한 에이전트들은 보안업의 반복적이고 소모적인 업무를 자동화하여 효율성을 높이고, 보안 인력이 보다 복잡한 위협에 집중할 수 있도록 지원합니다.

AI 에이전트의 주요 기능

1. 피싱 분류 에이전트(Phishing Triage Agent): 마이크로소프트 디펜더와 통합되어 피싱 경고를 정확하게 분류하고, 실제 위협과 오탐을 구분합니다. 관리자 피드백을 통해 탐지 성능을 지속적으로 개선합니다.
2. 경고 분류 에이전트(Alert Triage Agent): 마이크로소프트 퍼뷰와 연동하여 데이터 유출 방지 및 내부 위험 경고를 분류하고, 중요한 사건에 우선순위를 부여합니다. 관리자 피드백을 기반으로 정확성을 향상시킵니다.
3. 조건부 액세스 최적화 에이전트(Conditional Access Optimization Agent): 마이크로소프트 엔트라와 함께 작동하여 기존 정책에서 누락된 신규 사용자나 앱을 모니터링하고, 보안 격차를 해소하기 위한 업데이트를 식별합니다. ID 클릭 한 번으로 적용할 수 있는 빠른 수정안을 제안합니다.
4. 취약점 해결 에이전트(Vulnerability Remediation Agent): 마이크로소프트 인튠과 연계하여 취약점과 해결 작업을 모니터링하고 우선순위를 지정합니다. 앱 및 정책 구성 문제를 해결하여 윈도우 OS 패치를 신속하게 적용할 수 있도록 지원합니다.
5. 위협 인텔리전스 브리핑 에이전트(Threat Intelligence Briefing Agent): 시큐리티 코파일럿 내에서 조직의 고유한 속성과 사이버 위협 노출에 따라 관련성 있고 시기적절한 위협 인텔리전스를 자동으로 정리합니다.

정보보호 인력의 역할 대체 가능성

이러한 AI 에이전트들은 보안의 반복적이고 시간 소모적인 업무를 자동화하여 효율성을 높이고, 보안 인력이 보다 복잡한 위협에 집중할 수 있도록 지원합니다. 그러나 AI 에이전트가 정보보호 인력의 모든 역할을 완전히 대체하는 것은 아닙니 다. AI는 보안의 업무를 보완하고, 인력 부족 문제를 완화하며, 보안 대응의 속도와 정확성을 향상시키는 데 기여합니다. 따라서 AI 에이전트는 보안 인력의 역할을 대체하기보다는 보완하는 도구로 활용되어야 합니다.

 

마이크로소프트의 이러한 AI 기반 보안 솔루션 도입은 사이버 위협의 증가와 복잡성에 대응하기 위한 전략으로, 보안 업무 효율성을 높이고 조직의 보안 태세를 강화하는 데 기여할 것으로 기대됩니다. MS 코파일럿 AI 에이전트를 실무 보안 업무에 구체적으로 활용하고 적용하는 방안에 대한 단계별 예시입니다.

MS 코파일럿 AI 에이전트 도입 목적과 기대 효과

마이크로소프트가 발표한 AI 에이전트는 기존의 반복적이고 일상적인 보안 업무를 자동화하여 인력의 업무부담을 줄이고, 위협 대응 속도를 높이며, 보다 복잡한 위협 분석에 보안 인력이 집중할 수 있도록 지원합니다.

 

AI 에이전트의 활용으로 기대되는 효과는 다음과 같습니다.

• 오탐(False Positive) 감소 및 정확한 경고 분류
• 위협 탐지와 분석 자동화로 업무 효율성 향상
• 대응 시간 단축을 통한 위협 영향 최소화
• 최신 위협 정보의 자동화된 분석 및 제시

실제 업무 활용 방안 예시

① 피싱 위협 분석 자동화 사례 (Phishing Triage Agent)

• 도입 전 문제점
  • 직원들이 받은 의심스러운 이메일을 수동으로 분석해야 하므로 분석에 많은 시간이 소요됨
  • 빈번한 오탐으로 인해 피로도가 증가하고, 실제 위협에 대한 대응 지연 발생
• AI 에이전트 적용 방안
  • MS 디펜더와 연동하여 이메일 수신 즉시 AI 에이전트가 피싱 이메일인지 여부를 판단
  • 메일 내 링크나 첨부파일, 발신자 도메인, 이메일 문구 등을 AI가 종합적으로 분석하여 자동으로 경고 분류
  • AI가 판단하기 어려운 사례는 자동으로 보안 인력에게 우선순위를 정해 전달하여 빠른 확인 유도
• 활용 예시

  # AI 피싱 메일 분석 및 분류 프로세스
  절차:
    - 이메일 수신 (MS Exchange)
    - AI 에이전트 자동 분석 수행
    - 피싱으로 판단된 경우:
      조치: 자동 차단 및 격리 (MS Defender 연동)
    - 판단 어려운 경우:
      조치: 보안 관리자에게 우선순위 알림 제공 (Security Copilot 대시보드)

② 보안 경고 분류 자동화 사례 (Alert Triage Agent)

• 도입 전 문제점
  • SIEM(Sentinel) 시스템에서 다수의 경고가 발생하나 우선순위가 명확하지 않아 중요 경고 놓치는 경우 발생
  • 경고 처리 시간이 길어져 침해 대응이 지연됨
• AI 에이전트 적용 방안
  • Azure Sentinel 및 Microsoft Purview와 연동해 발생하는 모든 경고를 AI가 분석하여 중요도 자동 판단
  • AI는 과거의 대응 이력, 조직 내부 정책, 자산 중요도를 바탕으로 경고에 우선순위 부여 및 처리 추천
  • 보안 인력은 AI가 제시한 우선순위를 참고하여 긴급하고 중대한 경고부터 처리 가능
• 활용 예시

  {
    "alert": {
      "id": "A-00123",
      "description": "의심스러운 내부 파일 전송 탐지",
      "severity": "높음",
      "recommended_actions": [
        "해당 사용자 계정 임시 잠금",
        "전송된 파일의 접근 제한 및 격리"
      ],
      "confidence_level": "높음 (AI 판단)"
    }
  }

③ 조건부 접근 정책 관리 자동화 사례 (Conditional Access Optimization Agent)

• 도입 전 문제점
  • 내부적으로 조건부 접근 정책(Conditional Access)을 지속적으로 점검하지 못해 관리 공백 발생
  • 신규 앱 또는 사용자가 정책에서 누락되어 보안 위협에 노출
• AI 에이전트 적용 방안
  • Microsoft Entra(ID 관리)와 연동하여 모든 앱 및 사용자 접근 이력을 AI가 모니터링
  • 기존의 정책과 실제 접근 로그를 비교 분석하여 누락된 앱 및 사용자를 자동으로 식별해 정책 업데이트 추천
• 활용 예시

  # AI 추천 기반 정책 적용 예시
  Connect-MgGraph -Scopes "Policy.ReadWrite.ConditionalAccess"
  
  # AI로부터 추천 받은 정책 추가
  New-MgIdentityConditionalAccessPolicy `
    -DisplayName "AI_추천_내부_개발앱_접근제한" `
    -State Enabled `
    -Conditions @{ Applications = "내부개발앱"; Users = "신규 사용자 그룹"} `
    -GrantControls @{ Operator = "AND"; BuiltInControls = "MfaRequired" }

④ 취약점 관리 및 패치 자동화 사례 (Vulnerability Remediation Agent)

• 도입 전 문제점
  • 취약점 관리 시스템에서 발견한 수많은 취약점의 우선순위 선정이 어렵고 관리가 제대로 이루어지지 않음
  • 패치 적용이 지연되면서 공격에 노출되는 자산 증가
• AI 에이전트 적용 방안
  • Microsoft Intune을 통해 조직의 PC 및 서버 자산을 지속적으로 모니터링
  • AI가 취약점 영향도, 패치 난이도 등을 평가하여 패치 우선순위를 자동화하여 관리
  • 관리자는 AI가 우선순위를 정한 중요 패치를 원클릭으로 적용 가능하도록 지원
• 활용 예시

  # 취약점 패치 관리 자동화
  AI-Remediation > 우선순위가 높은 Windows OS 취약점 발견:
   - CVE-2025-12345 (긴급) : SMB 원격 코드 실행 취약점
   - 추천조치: 긴급 자동 패치 배포 (Intune 연동)
  
  # Intune에서 패치 즉시 배포
  Deploy-IntunePatch -KB "KB567890" -Priority "Critical" -DeployNow

⑤ 위협 인텔리전스 자동 브리핑 사례 (Threat Intelligence Briefing Agent)

• 도입 전 문제점
  • 보안 인력이 최신 위협 동향을 일일이 조사해야 하므로 많은 시간 소요 및 정보 누락 가능성 존재
  • 조직 특성에 맞춘 맞춤형 위협 정보를 제때 받지 못함
• AI 에이전트 적용 방안
  • 조직 내 보안 로그, 글로벌 위협 DB, 사용자 환경을 AI가 분석하여 맞춤형 위협 정보를 자동으로 생성
  • 매일 아침 혹은 중요한 변화가 있을 때마다 관련 정보를 자동 브리핑 형태로 제공
• 활용 예시

  [AI Threat Briefing Report 예시]
  - 최근 조직 내 이메일을 통해 Emotet 악성코드 유포 시도 증가 (주의 필요)
  - 조직에서 사용하는 VPN 장비에 긴급 보안 패치 권고 (즉시 업데이트 권장)
  - 최근 발견된 랜섬웨어 공격 패턴 (조직 내 환경과 유사성 80%)

내부 가이드 및 점검 포인트

• AI가 제안한 자동화 조치에 대해 정기적으로 점검 및 평가하여 정확성 검증
• AI가 결정한 중요 사안은 즉각 개입하여 최종 의사결정 수행
• AI 에이전트 활용 관련 직원 인식 교육 및 내부 운영 프로세스 확립

 

위와 같은 방안으로 MS 코파일럿 AI 에이전트를 도입하여 조직의 보안 수준을 높이고 업무 효율성을 강화할 수 있습니다.