AI Driven 보안 대응은 로그, 네트워크, 엔드포인트 등 다양한 보안 데이터를 인공지능으로 분석해 위협 탐지부터 대응까지 자동화하는 차세대 보안 운영 방식이다. 기존의 룰 기반 탐지와 달리 AI는 사용자 행위와 트래픽 패턴, 이벤트 간 상관관계를 분석해 숨겨진 공격 징후를 찾아내고 오탐을 줄이며 탐지 정확도를 높인다. 머신러닝과 UEBA 기반 분석을 통해 내부자 위협, 계정 탈취, 랜섬웨어 등 고도화된 공격을 조기에 식별할 수 있으며, 공격 흐름을 시나리오 단위로 분석해 보다 정밀한 대응이 가능하다. 탐지 이후에는 SOAR와 연계해 계정 잠금, 단말 격리, IP 차단 등 자동 대응이 즉시 실행되며 대응 속도와 효율성이 크게 향상된다.
생성형 AI는 대량의 로그를 요약하고 공격 여부를 판단하며 대응 방안을 제시하는 등 SOC 분석가를 보조하는 Copilot 역할을 수행한다. 이를 통해 반복적인 분석 업무가 줄어들고 보안 인력은 고급 위협 분석과 전략 수립에 집중할 수 있다. AI 기반 보안 대응을 도입할 때는 데이터 품질 확보, 오탐 검증 체계, 자동 대응 범위 설정 등 거버넌스 구축이 중요하며 금융·공공 환경에서는 온프레미스 또는 에어갭 기반 AI 보안 운영 요구도 증가하고 있다. 궁극적으로 AI Driven 보안 대응은 보안 운영을 사후 대응 중심에서 예측·선제 대응 중심으로 전환시키는 핵심 전략으로 자리잡고 있다.