Agentic RAG 기반의 Multi-SIEM 룰 변환 프레임워크 ARuleCon 개발

Singapore boffins get diverse SIEMs singing in harmony with agentic rule translation

Simon Sharwood2026년 5월 5일3분advanced

AI 요약

Context

SIEM 벤더별 전용 Schema 사용으로 인한 룰 호환성 부재 및 관리 복잡성 증대 상황. 수동 변환에 따른 SOC 운영 부하와 일반 LLM의 학습 데이터 부족으로 인한 낮은 변환 정확도가 주요 병목 지점으로 작용.

Technical Solution

Vendor-neutral 구조 설계를 통한 Splunk, Sentinel, QRadar, Chronicle, NetWitness 간 상호 변환 지원
Agentic RAG Pipeline 도입을 통한 공식 벤더 문서 기반의 최신 Schema 정보 실시간 참조
Schema Mismatch 해결을 위해 벤더별 공식 문서를 Retrieval 하여 프롬프트에 주입하는 컨텍스트 최적화
Python 기반 Consistency Check 메커니즘을 통한 소스 룰과 타겟 룰의 실행 결과 비교 검증
Controlled Test Environment 내 룰 실행을 통한 Semantic Drift 방지 및 논리적 일관성 확보

실천 포인트

- 도메인 특화 데이터 부족 시 일반 LLM 대신 공식 문서를 RAG로 결합한 Agentic Workflow 검토 - 생성형 AI의 결과물 검증을 위해 실제 런타임 환경에서 입력-출력을 비교하는 Consistency Check 단계 구축 - 벤더 종속적인 포맷 변환 시 중간 추상화 레이어(Intermediate Representation) 도입 가능성 분석

태그

#Semantic Drift #SOC #SIEM #Rule Conversion #Agentic RAG

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