사이버 보안은 오랫동안 위협이 발생한 후에야 대응하는 반응형 모델에 의존해왔다. 하지만 고도화되는 공격과 복잡한 환경에서 이러한 접근은 한계를 드러내고 있다. 데이터 유출, 랜섬웨어, 내부 위협은 기존 보안 체계를 쉽게 우회하며, SIEM과 SOC 아키텍처 역시 알려진 시그니처 기반 탐지에 머물러 새로운 위협에 민첩하게 대응하지 못한다.

이에 따라 업계 전반에서는 선제적이고 예측 가능한 보안 체계로의 전환이 절실해지고 있다. AI 데이터 패브릭과 생성AI를 결합한 예측 기반 접근은 대규모 데이터 속에서 패턴을 학습하고 기억하며 미래 공격을 사전에 식별해 방어력을 높일 수 있는 핵심 기술로 주목받고 있다.

예측 사이버보안 전문 기업 프리 시큐리티(PRE Security)가 자사의 AI 네이티브 보안운영 플랫폼(PRE SecOps)을 대대적으로 업그레이드하며 AI 데이터 패브릭(AI Data Fabric)과 예측형 인공지능(Predictive AI) 기능을 강화했다.

이번 업데이트는 기존의 SIEM(보안 정보 및 이벤트 관리) 및 SOC(보안 운영 센터) 아키텍처의 한계를 뛰어넘고, 사전 대응형(Proactive) 보안을 현실화하기 위한 결정적 기술 전환점으로 평가된다.

프리시큐리티는 ‘반응적 보안에서 예측형 보안으로의 전환’을 설립 이념으로 삼아, AI와 통계학적 접근을 융합한 플랫폼을 구축해 왔다. 밥 다라반트 부사장은 “기존 보안 솔루션은 침입 이후 대응에 집중하지만, 우리는 그 이전에 예측과 차단을 가능케 하는 새로운 기준을 제시하고 있다.”라고 강조했다.

통계 메모리 탑재된 AI 데이터 패브릭...“기억하는 보안 AI” 실현

이번 업데이트의 핵심은 '통계 메모리(Statistical Memory)'가 결합된 AI 데이터 패브릭 기능이다. 이 기술은 데이터가 단순히 저장·분석되는 것이 아니라, 공격자의 행위 패턴이 AI 파이프라인 초입부터 학습·기억되며, 이를 기반으로 조기 탐지와 예측이 이루어진다.

생성AI와 결정론적 통계 기법을 통합하여, 경보 피로(alert fatigue)를 줄이고 오탐(false positive)을 감소하는 동시에  '지속적 자기 개선(Self-learning)'을 가능하게 한다. AI가 학습한 공격 흐름은 시간이 지날수록 더욱 정교해지며, 기존의 서명 기반(signature-based) 탐지 모델과는 차별화된 ‘지능형 행동 기반 예측’이 가능해졌다.

예측형 AI  시나리오 모델링으로 수천 가지 공격 경로 시뮬레이션

예측형 AI 기능 중에서도 주목할 만한 점은 몬테카를로(Monte Carlo) 시나리오 모델링 기능이다. 이 기능을 통해 보안팀은 수천 가지 가상 공격 시나리오를 실행하여, 다양한 위협 벡터와 그 결과를 사전에 예측할 수 있다. 프리시큐리티는 이러한 기능을 통해 조직이 보안 전략을 테스트하고, 방어 체계를 동적으로 조정할 수 있도록 지원하고 있다.

이 기능은 기존 AI 탐지 및 예측 기능과 통합되어 리스크 확률을 정량화하고, 보안 대응 결정을 보다 객관적으로 내릴 수 있게 한다. 나아가 모델이 제시한 예측 결과에 대한 지속적 평가 및 자체 개선 루프도 포함되어 있어, 시스템의 예측 신뢰도는 시간이 지날수록 향상된다.

프리시큐리티의 이번 플랫폼 업그레이드는 기존 탐지 중심 보안에서 예측 중심 보안으로의 패러다임 전환을 촉진하고 있다.

특히 통계 메모리를 결합한 AI 데이터 패브릭과 몬테카를로 시뮬레이션 기능은 기존 보안 플랫폼에서는 보기 어려웠던 고차원적 위협 인지와 전략적 대응을 가능케 한다. 이는 기업 보안 운영이 더 이상 ‘이후 대응’에 머물 수 없다는 경고와 함께, ‘이전 예측’이라는 새로운 길을 제시하는 신호탄이 될 전망이다.

“포인트 솔루션의 한계를 넘는다”… 전체 보안 운영을 AI로 재정의

프리시큐리티 공동 창립자 폴 예스퍼센(Paul Jespersen)은 “현존하는 코파일럿(Co-Pilot), 자율형 SOC, 제한적 데이터 패브릭 등의 포인트 솔루션은 문제의 일부만을 해결할 뿐”이라며, “프리시큐리티는 SecOps 워크플로우 전체에 AI 네이티브 역량을 내장해, 전방위적인 예측 방어를 실현한다.”라고 밝혔다.

또한 그는 “SIEM 및 전통 SOC 아키텍처는 이제 수명을 다했다. 몇몇 AI 기능을 붙이는 것으로는 오늘날과 같은 고도화된 위협에 대응할 수 없다”며, 플랫폼 전체에 걸쳐 AI를 활용해야만 진정한 사전 대응형 보안을 구축할 수 있다고 강조했다.