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Dev.toSecurity
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8MB 미만 경량 에이전트 기반 On-device 자율 보안 대응 엔진 Cortex 구현
I Built an Autonomous AI Security Brain for Linux Servers (It Actually Responds, Not Just Alerts)
AI 요약
Context
Falco, Wazuh 등 기존 탐지 도구의 수동 대응 방식에 따른 Alert Fatigue 발생. 클라우드 의존성과 높은 리소스 점유율로 인한 실시간 대응 지연 및 운영 효율성 저하 문제를 해결해야 하는 상황.
Technical Solution
- Context-Reason-Plan-Actuate 순환 구조를 통한 탐지부터 실행까지의 End-to-End 자동화 파이프라인 설계
- 시스템 프로세스 계보 및 네트워크 연결 정보를 포함한 Rich Snapshot 기반의 컨텍스트 수집 로직 구현
- On-device AI 배치를 통한 Backend 통신 없이 밀리초(ms) 단위의 실시간 추론 및 의사결정 체계 구축
- 중복 Plan 제거 로직을 통한 동일 공격에 대한 반복 알림 방지 및 리소스 낭비 최적화
- Autopilot 및 Sovereign 모드 구분을 통한 자율 실행과 인간 승인 기반의 유연한 제어 권한 설계
- nftables 연동 및 프로세스 강제 종료 등 OS 레벨의 직접적인 Actuation 메커니즘 적용
실천 포인트
- 보안 에이전트 설계 시 CPU/RAM 점유율을 최소화하는 Lightweight 설계 검토 - 단순 Alerting을 넘어 Actionable한 Response Plan을 자동으로 생성하는 로직 구현 - 네트워크 단절 상황에서도 동작 가능한 On-device 추론 구조의 적용 가능성 분석