게임 / 게임 개발
Krafton: 보안 경보의 증거 수집, 실제 위협 판별과 조사 보고 자동화
- 기업
- Krafton
- 국가
- 한국
- 도입 상태
- 운영
- 자료 공개
- 날짜 기준
- 자료 발표 시점. 도입 시작일과 다를 수 있음
- 근거 확인 방법
- 원문 본문 열람
업무 문제
Microsoft 고객 사례에 따르면 Krafton은 직원이 생성형 AI와 코딩 도구를 자유롭게 쓰는 환경을 만들면서 보안 사건의 규모와 복잡성이 커졌다. 개발과 시험 활동을 실제 위협과 구분해야 했고, 매일 수십 건의 경보를 사람이 조사하면 건마다 20분에서 30분, 길게는 1시간이 걸렸다.
적용한 기술과 데이터
Defender XDR이 의심 행동을 탐지하면 Power Automate가 사내 메신저로 담당자에게 알린다. Krafton의 사내 AI 시스템은 네트워크와 프로세스 증거를 모으고 부족하면 사건 전후 자료를 더 가져온다. 공격, 방어, 중립 분석 역할의 AI가 결과를 토론하고 여러 모델이 분석을 교차 확인해 실제 위협과 오탐을 구분한다. Security Copilot은 자연어를 KQL 질의로 바꾸며, 기기 격리와 차단 같은 최종 조치는 사람이 결정한다.
성과
Microsoft 사례에 따르면 경보 인지는 15분에서 20분 걸리던 것이 1분 미만으로 줄었고, 수십 분 걸리던 조사는 약 3분으로 줄었다. 건마다 약 30분 걸리던 보고서 작성은 사내 보안 운영 대시보드에서 약 95% 자동화됐다. 보안 담당자는 반복 자료 수집보다 실제 위협 대응과 판단에 시간을 쓰게 됐다.
한계와 남은 과제
측정 기간과 조사 건수, 위협 판별 정확도는 공개되지 않았다. 자동화 비율을 보안 인력 감축률이나 전체 사고 감소율로 해석할 수 없다.
출처
공개된 자료를 정리한 사례입니다. ATF Works 도입 고객의 결과가 아닙니다.