사이버 공격이 정교화되고 다중화됨에 따라 조직은 복잡한 IT 인프라 내에서 신속하고 신뢰할 수 있는 복구 체계를 구축해야 할 필요성이 커지고 있다. 특히 하이브리드 및 멀티클라우드 환경이 확산되면서, 다양한 인프라 전반에 걸친 자동화된 사고 대응 및 복구 관리 솔루션의 중요성이 더욱 부각되고 있다. 이에 따라 복구 시점의 정확성, 테스트 환경에서의 대응 시뮬레이션, 자동화된 대응 체계의 필요성이 산업 전반에 걸쳐 대두되고 있다.

AI 기반 데이터 보안 전문 기업 코헤시티(Cohesity)가 AI 기반 사이버 오케스트레이션 솔루션 ‘코헤시티 리커버리에이전트(RecoveryAgent)’를 발표했다. 이 솔루션은 코헤시티의 넷백업(NetBackup) 및 데이터프로텍트(DataProtect) 고객을 대상으로 설계되었으며, 사이버 복구 준비, 테스트, 컴플라이언스, 실제 사고 대응 전 과정을 자동화하는 데 중점을 두고 있다.

리커버리에이전트는 사용자 맞춤형 복구 블루프린트를 제공하며, 운영 환경과 분리된 독립적인 테스트 환경에서 철저한 복구 시나리오 검증이 가능하다. 이를 통해 실제 사고 발생 시 보다 빠르고 신뢰할 수 있는 복구가 가능하다. 복잡한 인프라를 운영하는 조직에게 실질적인 복구 시나리오를 사전에 리허설할 수 있어, 사이버 복원력을 높일 수 있다.

AI 오케스트레이션 통한 복구 자동화 및 신뢰성 강화

리커버리에이전트는 ‘에이전틱 AI’ 기반의 자동화 기능을 통해 복잡한 하이브리드 환경 전반의 사이버 복구를 간소화한다. 복구 블루프린트는 위협 탐지, 악성코드 스캔, 데이터 복원 등의 절차를 통합하여, 단일 인터페이스에서 자동화된 대응 시나리오를 구성할 수 있다.

이 솔루션은 온프레미스, 클라우드, PaaS, 컨테이너 등 이기종 환경에서 세분화된 복구 작업을 수행하며, 포렌식 분석과 복구 시나리오 검증을 위한 비운영 테스트 환경도 함께 제공한다. 또한, 감염된 파일의 도메인 영향 범위를 분석하고 신뢰할 수 있는 복구 지점을 자동 추천해, '깨끗한 복구(Clean Recovery)'를 보장한다.

에이전틱 AI는 복구 블루프린트의 생성과 수정을 자동화하며, 데이터 보안 얼라이언스(Data Security Alliance)와의 통합을 통해 업계 최고 수준의 위협 인텔리전스를 활용한다. 이는 사고 후 대응 뿐 아니라 사고 전의 준비 상태 개선에도 기여한다. 복구 SLA와의 연계성을 분석해 실제 복구 시간과 비즈니스 요구사항을 일치시키는 기능도 포함돼 있다.

통합 기능 기반 포렌식 및 규제 대응 지원

리커버리에이전트는 표준화된 복구 프로세스를 구축해 컴플라이언스 요건을 충족시키고, 복구된 가상 머신 기반의 포렌식 분석, 패치 적용, 보안 구성 강화를 자동화한다. 이러한 기능은 코헤시티의 기존 클린 룸(Clean Room) 솔루션보다 진화된 형태로 제공되며, 보안팀의 대응 속도 및 정확도를 동시에 높인다.

이 솔루션은 코헤시티와 베리타스가 2023년 말 통합한 이후 공동 개발한 첫 결과물로, 넷백업의 권장 복구 지점(Recommended Recovery Points) 기술과 데이터프로텍트의 AI 기반 기술력이 결합되었다. 기술 통합의 효과성을 보여주는 대표적인 사례로 꼽힌다.

바수 머시(Vasu Murthy) 코헤시티 최고제품책임자(CPO)는 “리커버리에이전트는 복잡한 사이버 복구 프로세스를 단순화하고 자동화해, 고객이 사이버 사고에 신속하고 자신 있게 대응할 수 있도록 설계되었다”며, “코헤시티는 사이버 사고의 본질과 파급력을 이해하고 있으며, 고객이 높은 수준의 레질리언스를 확보할 수 있도록 솔루션 개발을 지속하고 있다”고 밝혔다.

스테판 콜랭(Stéphane Colin) 안테메타(AntemetA) 최고기술책임자(CTO)는 “리커버리에이전트는 안테메타처럼 복잡한 인프라 환경을 운영하는 기업에 적합한 실제적 경험 기반 솔루션”이라며, “코헤시티와의 파트너십은 고객의 신뢰를 강화하는 데 중요한 역할을 하고 있다”고 말했다.

리커버리에이전트는 현재 일부 고객을 대상으로 테크 프리뷰 형태로 제공되고 있으며, 2025년 하반기부터 넷백업 및 데이터프로텍트 고객을 대상으로 공식 출시될 예정이다. 

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