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Building a Production-Ready SOC Triage Tool with Python & Streamlit
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Security

수동 IP 분석 시간을 IP당 10분에서 30초로 단축한 SOC 자동화 도구

Building a Production-Ready SOC Triage Tool with Python & Streamlit

Haningtone stirio2026년 5월 6일1beginner

Context

SOC 분석가가 수십 개의 의심 IP를 AbuseIPDB 등으로 수동 검증하며 발생하는 운영 오버헤드 발생. IP당 평균 5~10분이 소요되는 반복적 Triage 작업으로 인한 분석 효율 저하.

Technical Solution

  • Apache 및 Nginx Combined Log를 입력 데이터로 사용하는 Ingestion 파이프라인 구축
  • REGEX 패턴 매칭을 통한 SQLi, XSS, Path Traversal 공격 탐지 로직 구현
  • AbuseIPDB API 연동을 통한 외부 Threat Intelligence 데이터 기반의 IP Enrichment 자동화
  • Streamlit 프레임워크를 활용하여 분석 결과의 시각화 및 Actionable Dashboard 제공
  • 수동 Copy-Paste 과정을 제거한 통합 워크플로우 설계를 통한 분석 프로세스 단축

Impact

  • IP당 분석 시간 10분에서 30초로 단축
  • 100개 이상의 IP 조사 시 소요 시간 8시간에서 수 분 내외로 획기적 감소

Key Takeaway

단순 반복적인 데이터 수집 및 검증 단계를 API 기반의 자동화 파이프라인으로 전환하여 분석가의 인지 부하를 줄이고 대응 속도를 높이는 설계 원칙


- 반복적인 외부 API 조회 작업의 자동화 가능 여부 검토 - REGEX 기반의 1차 필터링을 통한 분석 대상 데이터 셋 최적화 - 분석가 전용 대시보드 구축을 통한 Triage 워크플로우 통합

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