마이크로소프트는 AI의 영향으로 공격의 속도와 규모, 경제성이 변화하는 환경에 대응하기 위해 설계한 에이전트형 보안 시스템 Project Perception을 발표했다. 이 시스템은 8월 3일 공개 프리뷰 단계에 들어가며, 인간 방어 담당자가 통제권을 유지하는 가운데 보안 신호를 실시간 보호 수단으로 전환하는 것을 목표로 하는 접근 방식을 제시한다.
마이크로소프트는 인간 주체에 의존하는 세계를 위해 구축된 보안 방식으로는 추론하고 적응하며 지속적으로 작동할 수 있는 시스템과 기계 속도로 실행되는 공격을 더 이상 따라잡기 어렵다고 말한다. 이에 따라 Project Perception은 디지털 환경 전반에서 위험을 지속적으로 추적하고, 광범위한 맥락을 이해한 뒤 적절한 조치를 결정하며 환경의 변화로부터 학습하는 시스템을 기반으로 한다.
지속적인 방어 루프를 구성하는 세 가지 유형의 에이전트
Project Perception은 신호, 맥락, 모델, 전문 에이전트를 지속적으로 학습하는 시스템 안에서 결합한다. 플랫폼은 세 가지 유형의 에이전트를 조율한다.
- 레드팀 에이전트: 공격자가 악용하기 전에 환경을 침해할 가능성이 있는 경로를 식별한다.
- 블루팀 에이전트: 신호를 조사하고 맥락을 분석하며 중요한 위험을 식별한다.
- 그린팀 에이전트: 시정 조치를 실행하고 환경 전반의 보호 수단을 강화한다.
이 에이전트들은 함께 조직의 보안 상태를 지속적으로 감지하고 평가하며 개선하는 폐쇄 루프를 형성한다. 이는 단순히 더 많은 경고를 생성하는 방식과 다르다.
다층·다중 모델 보안 아키텍처
이 시스템은 디지털 자산 전반에 대한 가시성을 제공하는 신호와 센서에서 시작하며, 보안 맥락은 이러한 신호를 에이전트가 효율적으로 사용할 수 있는 이해로 변환한다. 모델은 추론 기능을 제공하고, 제어 구성 요소는 보안 워크플로 내에서 모델과 에이전트를 조율하며, 실행 구성 요소는 결정을 보호 조치로 전환한다.
마이크로소프트는 Project Perception이 자산, ID, 관계, 위험 및 활동과 관련된 데이터·지식·의미를 연결하는 지속적으로 업데이트되는 보안 맥락을 제공한다고 말한다. 이를 통해 에이전트는 원시 신호에서 매번 맥락을 다시 수집하고 연결하는 대신, 위험을 분석하고 조치의 우선순위를 정하는 데 필요한 정보에 직접 접근할 수 있다.
또한 이 플랫폼은 품질, 신뢰성, 응답 시간 및 비용에 따라 각 작업에 가장 적합한 모델을 선택하는 다중 모델 아키텍처를 사용한다. 이러한 접근 방식의 일환으로 마이크로소프트는 소프트웨어 취약점 관리를 위한 다중 모델 에이전트 팀인 MDASH에 MAI-Cyber-1-Flash 모델을 도입했다.
회사에 따르면 MAI-Cyber-1-Flash를 사용한 MDASH 구성은 CyberGym 벤치마크에서 96%를 기록해 Mythos보다 12포인트 앞섰으며, 현재 시장에서 제공되는 MDASH 구성과 비교해 비용을 약 50% 절감했다. 마이크로소프트는 Project Perception 내 추가 보안 워크플로에도 동일한 모델을 사용하고, 전문 모델 개발을 계속할 계획이다.
광범위한 가시성과 실행 가능한 조치
이 플랫폼은 ID, 엔드포인트, 애플리케이션, 데이터, 클라우드 및 AI 시스템 전반에 걸친 마이크로소프트의 가시성과 보안 연구, 위협 인텔리전스 및 실제 운영 경험을 기반으로 한다. 또한 Microsoft Security 제품과 통합되어 에이전트가 추론을 조치와 연결하고 위험을 단순히 발견하는 데 그치지 않고 줄일 수 있도록 한다.
마이크로소프트는 Project Perception이 책임 있는 AI 원칙에 따라 구축되었으며, 고객이 의존하는 보안·규정 준수·거버넌스·운영 제어 기능을 계승한다고 강조한다. 이 시스템은 8월 3일부터 공개 프리뷰를 통해 전 세계 고객에게 제공된다.