GitLab Duo 에이전트 플랫폼을 활용한 탐지 격차 분석 자동화 (새 탭에서 열림)
GitLab의 Signals Engineering 팀은 보안 침해 사고 이후 발생하는 '탐지 격차(Detection Gap)' 분석을 자동화하기 위해 **GitLab Duo Agent Platform**을 활용하고 있습니다. 이 플랫폼은 AI 에이전트가 사고 타임라인과 데이터를 직접 분석하여 수동 검토 없이도 미흡했던 탐지 지점을 찾아내고, 이를 MITRE ATT&CK 프레임워크에 매핑하여 구체적인 개선안을 제시하도록 돕습니다. 결과적으로 보안 팀은 반복적이고 소모적인 분석 업무에서 벗어나 실제 탐지 역량을 강화하는 데 집중할 수 있게 되었습니다. ### 탐지 격차 분석의 어려움과 자동화의 필요성 * **탐지 격차의 정의:** 공격자가 행동을 취했음에도 불구하고 기존 보안 탐지 시스템이 이를 포착하지 못한 지점을 의미합니다. * **수동 분석의 한계:** 사고 데이터를 일일이 읽고 공격자의 행동을 탐지 기회와 매핑하는 작업은 시간이 많이 걸리며, 담당 엔지니어에 따라 결과가 일관되지 않을 가능성이 큽니다. * **워크플로우 통합:** GitLab 팀은 사고 기록이 남는 'GitLab Issues' 내에서 분석 과정이 자연스럽게 이루어지도록 자동화된 프로세스를 구축했습니다. ### GitLab Duo Agent Platform의 특징 * **에이전트 기반 프레임워크:** 단순한 챗봇을 넘어 추론하고, 행동을 취하며, 이슈(Issues)나 머지 리퀘스트(MR), 코드와 같은 GitLab 리소스와 기본적으로 통합되는 AI 에이전트를 구축할 수 있습니다. * **두 가지 활용 경로:** 즉시 사용 가능한 '보안 분석가 에이전트(Security Analyst Agent)'를 활용하거나, 특정 팀의 표준에 맞춘 '맞춤형 에이전트'를 직접 제작할 수 있습니다. ### 보안 분석가 에이전트 (Security Analyst Agent) 활용 * **즉각적인 도입:** 보안 도메인 지식이 사전 학습되어 있어, 종료된 사고 이슈에서 에이전트를 호출하는 것만으로 분석을 시작할 수 있습니다. * **분석 범위:** 사고 설명, 타임라인, 작업 내역 및 댓글을 검토하여 탐지가 누락된 전술, 기술 및 절차(TTP)를 식별합니다. * **장단점:** 별도의 설정 없이 바로 가치를 제공하지만, 기업 고유의 SIEM 환경이나 로그 소스, 특정 탐지 표준에 대한 맥락은 부족할 수 있습니다. ### 맞춤형 탐지 엔지니어링 어시스턴트 구축 기술 GitLab 팀은 더 정교한 분석을 위해 'Detection Engineering Assistant'라는 맞춤형 에이전트를 구축했으며, 핵심은 **시스템 프롬프트(System Prompt)** 설계에 있습니다. * **명확한 역할 정의:** 에이전트에게 "GitLab Signals Engineering 팀의 탐지 엔지니어"라는 구체적인 역할을 부여하여 응답의 일관성을 높였습니다. * **탐지 철학 주입:** 오탐(False Positive)을 줄이고 행동 기반 탐지를 우선시하는 팀의 원칙을 프롬프트에 포함하여, 에이전트가 팀의 기준에 맞는 권고안을 내도록 했습니다. * **기술 스택 및 로그 소스 정보:** 실제 사용 중인 SIEM과 수집 가능한 로그 소스 정보를 입력하여, 이론적인 제안이 아닌 실제 구현 가능한 탐지 규칙을 제안하게 했습니다. * **MITRE ATT&CK 및 출력 형식 지정:** 모든 결과를 ATT&CK 기법에 매핑하고, 탐지 누락 내용, 로그 소스, 권장 접근 방식을 포함한 정형화된 리스트로 출력하도록 설정했습니다. (실제 시스템 프롬프트는 약 1,870단어, 337행에 달할 정도로 상세함) ### 실용적인 권장 사항 AI를 이용한 탐지 분석 자동화를 고려한다면, 처음에는 GitLab에서 제공하는 **보안 분석가 에이전트**로 시작하여 AI의 잠재력을 확인해 보는 것이 좋습니다. 이후 분석의 정확도를 높이고 싶다면, 팀의 고유한 탐지 표준과 인프라 정보를 상세히 담은 **시스템 프롬프트**를 설계하여 맞춤형 에이전트를 구축하는 단계로 발전시킬 것을 권장합니다.