금융 / 결제
Block: 보안팀의 탐지 규칙 조정, 경보 조사와 취약점 수정 자동화
- 기업
- Block
- 국가
- 미국
- 도입 상태
- 운영
- 자료 공개
- 날짜 기준
- 자료 발표 시점. 도입 시작일과 다를 수 있음
- 근거 확인 방법
- 원문 본문 열람
업무 문제
OpenAI가 2026년 10월 14일 낸 Block 고객 사례에 따르면 Square, Cash App, Afterpay를 운영하는 Block의 보안팀은 소프트웨어 버그 검토나 로그 분석 같은 일에 며칠에서 몇 주를 썼다. 탐지 규칙을 바꿀 때 효과를 확인하려면 지난 사례 수백 건을 손으로 다시 조회해야 해서 실제로는 거의 하지 못했고, 오탐 경보를 분류하는 데에도 분석가 시간이 많이 들었다.
적용한 기술과 데이터
Block 보안팀은 OpenAI Daybreak 위에 보안 작업 도구를 만들어 작업마다 알맞은 모델에 일을 보내고, 사람이 작업을 넘겨받거나 에이전트끼리 서로의 결과를 검증하는 장치를 두었다. 조사마다 원본 조회 근거를 저장해 탐지 규칙 변경안을 과거 운영 기록에 다시 돌려 볼 수 있게 했고, 자동 분류 시스템은 모든 경보를 깊이 조사한다. 취약점은 코드 위치와 담당자를 찾아 패치를 제안하고 악용 가능성과 수정 여부를 확인하는데, 이 과정은 사람이 이끌고 코드 변경 배포도 사람이 맡는다.
성과
사례에 따르면 탐지 규칙 변경안을 7개월치 운영 기록에 다시 돌려 보는 일이 1시간 안에 끝나고, 최근 레드팀 훈련에서는 상위 수준 취약점 제보부터 자동 패치 제안까지 18분이 걸렸다. James Nettesheim 최고정보보호책임자는 자동 시스템이 분기마다 분석가 약 1,100시간 분량의 조사를 수행한다고 말했다. 사례는 오탐 분류에 쓰던 분석가 시간을 분기마다 약 600시간 돌려받았고, 경보 분류 처리량과 정보 수집과 조사가 각각 50% 늘었다고 밝혔다.
한계와 남은 과제
사례는 이 결과를 잰 기간과 비교 기준, 실제 운영 시스템에 반영한 패치 수를 밝히지 않았다.
출처
공개된 자료를 정리한 사례입니다. ATF Works 도입 고객의 결과가 아닙니다.