AI로 무장한 사이버 공격은 더 이상 가정 속의 위협이 아니다. 생성형 AI와 프런티어 모델의 발전은 공격자가 정보를 수집하고 취약점을 찾고 공격을 실행하는 속도를 빠르게 끌어올리고 있다. 하지만 같은 기술은 방어자에게도 주어진다. 공격자가 AI를 활용해 공격 역량을 높이는 만큼 기업 역시 AI를 이용해 방대한 보안 데이터를 분석하고 이전보다 빠르게 위험을 찾아 대응할 수 있다는 것이다.
파고네트웍스는 1일 열린 ‘PAGO Security Summit 2026’에서 이 같은 변화를 AI 시대의 새로운 보안 운영 환경으로 정의하고, AI 기반 Security Operations 전략과 이를 구현할 ‘PAGO DeepACT’ 플랫폼을 공개했다. 이날 ‘PAGO DeepACT DEFENCE’, ‘PAGO DeepACT ATTACK’, ‘PAGO DeepACT Detection-Engineering’ 등 3개 핵심 브랜드도 공식 출시했다.
파고네트웍스가 1일 열린 ‘PAGO Security Summit 2026’에서 AI 기반 Security Operations 전략과 DeepACT 3대 핵심 브랜드를 공개했다.
권영목 파고네트웍스 대표는 AI의 등장을 강력한 기술이 기존 산업과 사회 질서를 바꾸는 ‘오펜하이머 모멘트’에 빗댔다. AI를 활용한 공격이 현실화되고 있지만 이를 공격자에게만 유리한 변화로 해석하지 않았다. 공격자의 역량이 커지는 동시에 방어자가 활용할 수 있는 데이터와 AI 기술도 빠르게 발전하고 있기 때문이다.
권 대표는 “AI는 공격자의 역량만 증가시키는 것이 아니라 우리의 역량도 당연히 증가시킨다”며 “이번 게임은 양면성의 게임이고 우리가 이기는 싸움이라고 생각한다. 두려워할 필요가 없다”고 말했다.
파고가 바라보는 보안 운영의 기준도 이에 따라 달라진다. 기존에는 얼마나 많은 위험과 이상 징후를 찾아냈는지가 중요했다면 AI 시대에는 수많은 보안 경고 가운데 실제 위험을 얼마나 빠르고 정확하게 가려내고 대응하느냐가 경쟁력이 된다. AI가 방대한 데이터를 분석하고 반복 업무를 처리하면 보안 전문가는 위협이 발생한 배경과 기업에 미칠 영향을 살펴 어떤 문제부터 대응할지 결정하는 식이다.
AI를 보안 분석가를 대신하는 기술로 바라보지 않는 것도 같은 이유다. 파고는 분석가가 반복적으로 해온 탐지와 분석 업무 가운데 자동화할 수 있는 부분을 AI에 맡기고, 사람은 그 결과를 바탕으로 더 복잡한 판단과 의사결정에 집중하는 방향으로 보안 운영 체계를 설계했다. 권 대표는 이를 방대한 지식을 갖추고 빠르게 업무를 처리할 수 있는 ‘엄청난 막내’를 조직에 새롭게 채용하는 것에 비유했다. AI가 반복 업무를 가져갈수록 기존 보안 인력은 더 높은 수준의 분석과 판단에 집중할 수 있다는 얘기다.
방어·공격·탐지 기술, 하나의 DeepACT로
파고는 이러한 방향을 ‘PAGO DeepACT DEFENCE’, ‘PAGO DeepACT ATTACK’, ‘PAGO DeepACT Detection-Engineering’이라는 3개 브랜드로 구체화했다. 기업 내부에서 발생하는 위협을 찾아 대응하는 방어 영역과 공격자의 입장에서 취약점을 미리 점검하는 공격 영역, 새롭게 발견된 공격을 실제 탐지 기술에 반영하는 영역을 하나의 DeepACT 플랫폼 안에서 연결해 공격 전후의 보안 운영을 하나의 흐름으로 관리하는 구조다.
‘PAGO DeepACT DEFENCE’는 파고가 제공해 온 MDR(관리형 탐지·대응) 서비스를 통합한 능동형 방어 서비스로, 기업의 PC와 서버, 네트워크, 계정 등 여러 영역에서 발생하는 보안 정보를 24시간 살피며 사이버 위협을 탐지·분석하고 대응한다. AI가 여러 보안 솔루션에서 발생하는 수많은 경고를 분석해 위험도가 높은 위협을 우선적으로 추려내면 보안 전문가가 실제 위험 여부를 판단하고, 필요한 경우 차단이나 격리까지 연결한다.
‘PAGO DeepACT ATTACK’은 공격자의 관점에서 기업의 보안 환경을 미리 점검하는 서비스다. 인터넷에 노출된 기업의 자산과 취약점, AI를 활용한 모의 공격, 다크웹에 유출된 정보 등을 함께 분석해 실제 공격으로 이어질 가능성을 검증한다. 단순히 취약점을 찾아내는 데 그치지 않고 실제 공격 가능성과 경로를 확인해 기업이 어떤 위험부터 해결해야 하는지 우선순위를 제시하는 데 초점을 맞췄다.
‘PAGO DeepACT Detection-Engineering’은 새롭게 발견한 위협을 실제 보안 운영에 활용할 수 있도록 연결하는 역할을 한다. Google Threat Intelligence(GTI) 등 글로벌 위협 정보와 Frontier AI를 활용해 기존 보안 체계가 놓칠 수 있는 새로운 위협을 찾아내고 이를 고객의 탐지·대응 체계에 반영한다. AI가 반복적인 정보 분석을 지원하면서 보안 전문가는 새로운 위협의 특성과 실제 위험도를 판단하는 데 집중하는 방식이다.
세 브랜드는 각각의 기능을 수행하면서 하나의 보안 운영 사이클을 만든다. ATTACK이 공격자의 관점에서 취약점과 공격 가능성을 미리 검증하면 Detection-Engineering이 새롭게 발견한 위협을 탐지 체계에 반영하고, DEFENCE가 실제 고객 환경에서 위협을 분석하고 대응한다. 이 과정에서 확보한 정보는 다시 위험 검증과 탐지 체계 고도화에 활용되면서 공격 이전의 위험 검증부터 새로운 위협의 발굴, 실제 탐지·분석·대응까지 이어지는 구조를 만든다.
권영목 파고네트웍스 대표가 ‘PAGO Security Summit 2026’에서 AI 시대 보안 환경의 변화와 DeepACT를 중심으로 한 Security Operations 전략을 발표하고 있다.
글로벌 보안 생태계 연결…AI에 맡길 일과 사람이 판단할 일 나눈다
파고는 DeepACT를 특정 솔루션에 종속된 플랫폼으로 구축하기보다 기업이 이미 사용하고 있는 다양한 보안 기술과 글로벌 위협 인텔리전스를 연결하는 방향을 택했다. 이날 발표한 ‘PAGO Hybrid Alliance Program’에는 Stellar Cyber, SentinelOne, Palo Alto Networks, CrowdStrike, Microsoft, Google Cloud, Horizon3, StealthMole 등이 파트너로 소개됐다.
기업이 이미 구축한 EDR·NDR·XDR 등 보안 솔루션을 기반으로 DEFENCE를 운영하고, 외부 공격 검증과 위협 인텔리전스를 ATTACK과 Detection-Engineering에 연결하는 방식이다. 특히 Detection-Engineering에서는 글로벌 위협 인텔리전스와 프런티어 AI를 결합해 새로운 위협을 지속적으로 탐색하고 이를 실제 SOC에서 활용할 수 있는 탐지 로직으로 전환한다. 외부에서 확보한 위협 정보를 단순히 전달하는 데 그치지 않고 고객 환경에서 실제 탐지와 대응에 사용할 수 있도록 만드는 데 무게를 둔다.
이 같은 구조에서 AI가 맡는 역할은 경고의 숫자를 늘리는 것이 아니다. 방대한 데이터를 분석하고 반복적인 프로세스를 자동화해 사람이 판단해야 할 위험의 범위를 빠르게 좁혀주는 쪽에 가깝다. 어떤 이벤트가 실제 비즈니스에 영향을 줄 수 있는지, 여러 위험 가운데 무엇부터 대응해야 하는지는 보안 전문가가 판단한다. AI 기반 보안 운영의 최종 의사결정에는 결국 사람이 있어야 한다는 것이 파고의 원칙이다.
권 대표는 “AI가 사람을 대체하는 것이 아니라 반복적인 분석과 탐지 업무를 AI가 담당함으로써 보안 전문가가 실제 위험을 판단하고 더 중요한 의사결정에 집중할 수 있도록 하는 것이 우리가 지향하는 방향”이라며 “PAGO DeepACT 플랫폼을 중심으로 선제적 위험 검증과 위협 발굴, 탐지 고도화, 실제 대응을 유기적으로 연결해 고객이 중요한 순간에 더 빠르고 정확한 보안 의사결정을 내릴 수 있도록 지원하겠다”고 말했다.
AI가 공격자의 속도를 높였다면 방어자에게도 같은 기술이 주어졌다. 결국 중요한 것은 AI를 얼마나 많이 도입했느냐보다 AI에게 어떤 업무를 맡기고, 사람에게 어떤 판단을 남길 것인가다. 파고가 DeepACT를 통해 제시한 보안 운영 역시 이 역할의 재설계에 가깝다. 방어와 공격, 위협 헌팅과 탐지 엔지니어링을 하나의 운영 체계로 연결하고 AI와 보안 전문가의 역할을 나눠 ‘더 많은 탐지’에서 ‘더 나은 의사결정’으로 보안 운영의 기준을 옮기는 것이 파고가 제시한 AI 시대 Security Operations의 방향이다.
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