AI 에이전트 침입탐지 아키텍처와 리스크
한 줄 요약: 침입 탐지에 AI를 붙인다는 말은 센서를 똑똑하게 만든다는 뜻이 아니다. 어떤 판단을 로컬 모델에 맡기고, 어떤 판단을 에이전트와 사람의 검증 루프로 남길지 정하는 문제다. 왜 지금 이슈인가 침입 탐지 시스템(IDS), 보안 AI 에이전트, 온디바이스 머신러닝이 같은 논쟁 안으로 들어왔다. SnortML 같은 시도는 시그니처 기반 탐지의 빈틈을 줄이려 하고, 보안 운영 쪽에서는 에이전트가 알림 분류, 엔드포인트 조사, 탐지 규칙 생성까지 맡기 시작했다. 기존 Snort 룰은 강하다. 알려진 CVE, 알려진 페이로드, 알려진 와이어 레벨 패턴에는 낮은 오탐과 예측 가능한 비용으로 반응한다. 문제는 공격자가 같은 취약 경로를 살짝 다른 페이로드로 지나갈 때다. 룰이 작성되고 검증되고 배포되기 전까지 노출 시간이 생긴다. ...