자연어 보안 쿼리 솔루션: 오르카 시큐리티와 Discovery AI 활용 사례

AI 에이전트를 활용한 자연어 보안 쿼리 솔루션: 오르카 시큐리티의 사례

최근 클라우드 인프라 보안 관리에서 자연어 쿼리의 중요성이 부각되고 있습니다. 보안 분석가는 도메인 특화 쿼리 언어에 대한 깊은 이해 없이도 빠르게 클라우드 인프라에 대한 답변을 필요로 하며, 이러한 요구에 부응하기 위해 오르카 시큐리티는 AWS와 협력하여 Amazon Bedrock을 기반으로 Discovery AI 시스템을 구축했습니다.

오르카 시큐리티는 Sonar 쿼리 시스템을 통해 900개 이상의 클라우드 인프라 및 애플리케이션 모델을 지원하여 고급 보안 기능을 제공합니다. 그러나 이 데이터베이스에서 유효한 쿼리를 생성하려면 복잡한 JSON 객체를 구성하고, 18개의 연산자 중에서 선택하며, 클라우드 제공자 간의 관계를 적절히 이해해야 합니다.

시스템 문서 및 배포 가이드에 따라 오르카 시큐리티는 Discovery AI라는 자연어 인터페이스를 개발하여 자연어 질문을 유효한 Sonar 쿼리로 변환합니다. 이를 통해 쿼리 비용을 90% 절감하고 입력 토큰을 93% 감소시키며, 지연 시간을 75% 줄였습니다.

Discovery AI의 아키텍처

오르카 시큐리티의 Discovery AI는 Amazon Bedrock을 기반으로 한 하이브리드 플랫폼으로, Retrieval Augmented Generation (RAG)과 스키마 인지 쿼리 구성을 결합합니다. 이 시스템은 자연어 질문을 유효한 Discovery 필터로 변환하는 다단계 파이프라인을 갖추고 있습니다. 각 단계는 적절한 Amazon Bedrock 모델에 연결됩니다.

성공적인 구축 사례

Discovery AI를 구축하면서 여러 전략을 시험해보았으며, 가장 효과적인 접근법으로 Amazon Titan 임베딩을 사용한 상위 20개의 최근접 이웃 검색과 Cohere Rerank 3.5를 통한 재정렬 접근을 채택했습니다. 이 접근은 다양한 예시를 제공하여 사용자 요청을 정책 쿼리로 변환하는 데 큰 도움이 되었습니다.

결론

오르카 시큐리티는 Discovery AI를 통해 자연어 질문을 고유한 Discovery 필터로 효과적으로 변환하여 비용과 시간을 대폭 절감하고 정확성을 높이는 데 성공했습니다. 이 솔루션은 Amazon Bedrock의 모델을 기반으로 하며, 향후 이를 활용한 다양한 클라우드 보안 솔루션 개발에도 많은 시사점을 제시합니다.

[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/natural-language-security-queries-at-orca-security-using-amazon-bedrock/