AWS AgentCore로 구축한 Greenlight Financial의 자율 보안 운영 센터 사례

AWS AgentCore를 통한 Greenlight Financial의 자율 보안 운영 센터 구축 사례

소개

Greenlight Financial은 매달 약 4,000건에 이르는 보안 및 리스크 관련 문제를 인간의 개입 없이 해결하는 시스템을 구축하였습니다. 이를 가능하게 한 시스템은 Amazon Bedrock AgentCore 위에 구축되었으며, 특히 Greenlight의 Luna라는 자율 에이전트 시스템이 핵심 역할을 했습니다.

본문

시스템 구축 배경
Greenlight Financial은 가족을 위한 금융 상품을 제공하는 기업으로, 대규모 데이터 처리와 금융 서비스 규제 요건을 충족시켜야 합니다. 매달 3,0004,000건의 보안 및 리스크 경고가 발생하며, 이를 처리하는 데 시간이 많이 소요되었습니다. 기존에는 경고 한 건을 사람 분석가가 처리하는 데 1530분이 소요되었으나, 이 시간과 인력 소모를 줄이기 위한 시스템이 필요했습니다.

구축된 아키텍처와 작동 방식
Greenlight의 Luna는 Amazon Bedrock AgentCore 기반의 계층형 다중 에이전트 시스템으로, SOC 기능 외에도 금융 리스크 평가로 범위를 확장한 사례입니다. Luna는 고성능 언어 모델을 활용하여 경고를 초기에 분류하고, 필요에 따라 더 복잡한 케이스는 상위 계층의 에이전트에게 전달합니다. 결과적으로, 단 몇 초 만에 대부분의 케이스를 처리할 수 있었습니다.

결과와 교훈
Luna의 도입으로 Greenlight는 자율적으로 90% 이상의 보안 및 리스크 사례를 처리하게 되었고, 이는 사람 분석가의 작업 시간을 대폭 줄였습니다. 이러한 방식은 특히 규제 산업에서도 효과적임을 입증하였습니다. 시스템 구축 과정에서 얻은 교훈으로는, 인간 팀 구조와 유사한 시스템 구축, 메모리 시스템 활용의 중요성, 명확한 에스컬레이션 기준 수립 등이 있습니다.

결론

Greenlight가 구축한 Luna 시스템은 인간 분석가의 개입 없이 대다수의 문제를 해결하여, 금융 서비스 업계에서의 자율 시스템의 가능성을 보여주었습니다. 각기 다른 규제 환경에서도 이러한 접근 방식을 테스트해 볼 수 있으며, 초기 사례가 안정적임을 확인한 후 다른 운영 도메인으로 확장할 수 있습니다.

[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/how-greenlight-financial-built-an-autonomous-soc-solution-on-amazon-bedrock-agentcore/