로컬 LLM과 Kubernetes 기반 60초 이내 자동 침입 대응 파이프라인 구축

Context

기존 AI 보안 도구의 수동적인 CLI 래퍼 방식과 폐쇄적인 기업용 SIEM/XDR 모델의 한계 존재. 데이터 외부 유출 없는 온프레미스 환경 내 실시간 이벤트 기반 자동 대응 체계 필요성 대두.

Technical Solution

• Snort3 DaemonSet과 PyTorch Autoencoder를 통한 1차 노이즈 필터링으로 AI 분석 부하 최적화
• Kafka와 Apache OpenServerless 연동을 통한 트래픽 변동 대응 자동 스케일링 분석 파이프라인 설계
• 로컬 Mistral LLM과 1,290개 문서 기반 RAG 적용으로 외부 의존성 없는 보안 위협 분석 및 스코어링 구현
• Redis 기반 IP 이력 관리와 Policy Engine을 통한 Human-in-the-Loop 승인 프로세스로 오탐으로 인한 가용성 저하 방지
• NVIDIA DGX Spark(Blackwell 아키텍처) 활용으로 추론 지연 시간 최소화 및 엔터프라이즈급 처리 성능 확보
• 각 노드 내 Firewall Agent를 통한 iptables 제어로 탐지부터 차단까지의 Closed-loop 자동화 완성

Impact

• 침입 탐지부터 IP 차단까지 전체 사이클 60초 미만 달성
• 9,000개 이상의 Nuclei 템플릿 기반의 자동화된 취약점 스캔 및 검증 가능

Key Takeaway

AI의 빠른 처리 속도와 인간의 책임 있는 의사결정을 결합한 Human-in-the-Loop 설계가 보안 시스템의 신뢰성과 가용성을 동시에 확보하는 핵심 전략임.