Security Copilot 도입 시, Sentinel과 Defender XDR의 로그 품질과 연계 상태 확보가 가장 우선 고려되어야 합니다. 또한 데이터 접근 권한(RBAC)과 기밀 정보 처리 정책 정비가 필수 아키텍처 요건입니다.
Microsoft Security Copilot은 Entra ID 및 Defender XDR 연계를 통해 인가된 ID의 이상 행동 탐지와 보호 상태를 실시간 분석합니다. 또한 Microsoft Defender for Cloud와 통합해 클라우드 보안 posture(CSPM)와 워크로드 보호 상태(CWPP)를 지속적으로 평가합니다. 전체 클라우드 자산에 대한 계정 활동과 위협 인텔리전스를 Copilot이 요약·연관 분석해 보안 운영자에게 대응 인사이트를 제공합니다.
Security Copilot의 생성형 AI는 다중 로그와 위협 맥락을 종합 분석해 탐지 정확도를 향상시키고, 반복적 패턴 및 비정상 동작을 해석하여 false positive를 최대 30~40%까지 감소시킵니다. 이는 수작업 분석의 편차를 줄이고, 보안 분석가의 판단 효율을 실질적으로 높입니다.
답변 감사합니다.
Security Copilot은 위협 탐지를 위해 Microsoft가 자체적으로 최적화한 GPT 기반 LLM(Large Language Model)과, 보안 특화된 데이터 기반 분석 기법을 복합적으로 사용합니다.
보안 인프라와 직접 연동은 안됩니다. 다만, Splunk라는 SIEM 솔루션이나 Microsoft Sentinel이라는 SIEM 솔루션을 통해 보안 인프라와 연동을 마치셨다면 그 위에 Security Copilot을 통해 분석 및 대응하도록 구성이 가능합니다.
Security Copilot은 Microsoft MDE, MDC 등의 영역에 온보딩되어 지원이 되거나 Copilot 사이트에서 자연어로 질의응답이 가능합니다. Microsoft Sentinel(SIEM)으로 로그를 통합관리 하시면 좋습니다.
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Security Copilot은 경보 해석과 공격 맥락 요약을 자동화해 분석 시간(MTTD/MTTR)을 획기적으로 단축하는 데 가장 효과적입니다. 또한 보안 분석가의 경험 격차를 줄여 SOC 운영의 일관성과 효율성을 크게 높이는 역할을 합니다.
자연어 기반으로 프롬프트에 질의를 합니다.
각 영역에 적합한 보안솔루션을 검토해 보시면 좋은데요. Microsoft에서는 Purview 내에 메일보안, 내부정보유출방지(DLP), 문서보안(MIP) 처럼 여러 기능들이 제공이 됩니다.
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경고나 인시던트의 우선 순위를 지정하여 위험도가 높은 인시던트에 집중하도록 하고, 분석된 결과는 SIEM에 쌓인 로그 기반으로 분석을 해 줍니다. 당연히 MITRE Attack의 프레임이나 TTP를 모두 근거로 합니다.
Security Copilot은 기존 SIEM을 대체한다기 보다 SIEM의 경고와 인시던트를 분석하는데 더 강력한 기능을 제공합니다. 즉, 의미 기반의 자동 분석 계층이 SIEM 위에서 동작한다고 보시면 됩니다. 기존의 탐지 룰을 직접 관리하거나 생성하는 기능은 제공하지 않습니다.
네, 자연어 기반으로 질의를 해서 인시던트 분석, 스크립트 해석 등을 지원 받을 수 있습니다.
Security Copilot 도입 시에는 기존 보안 솔루션과의 연계 상태, 데이터 품질, 접근 권한(RBAC) 구성이 적절한지 사전 점검이 중요합니다. 또한 AI가 생성하는 인사이트에 대한 검증 프로세스와 대응 자동화 범위 설정을 명확히 정의해야 안정적인 운영이 가능합니다.
https://www.microsoft.com/en-us/security/business/ai-machine-learning/microsoft-security-copilot?utm_source=chatgpt.com Microsoft 배포 문서에는 Security Copilot이 MTTR(사고 해결 시간)을 약 30% 단축했다고 하고 있으며, Forrester 리포트에 따르면 탐지 정확도 및 의사결정 속도가 기존 SIEM 대비 유의미하게 향상되었다고 합니다.
Security Copilot은 조직의 Microsoft 보안 데이터에만 접근하며, 데이터는 고객의 Azure 테넌트 내에서 처리되고 저장됩니다. Microsoft는 LLM 분석에 사용되는 데이터가 학습이나 모델 개선에 활용되지 않도록 기본 차단하며, EU GDPR, ISO/IEC 27001, FedRAMP 등 규제 준수 프레임워크를 따릅니다. 또한 조직의 **보안 정책(RBAC, DLP, Info Protection 등)**을 기반으로 AI 응답 범위와 민감 정보 접근을 제한합니다. LLM은 보안 인사이트 생성에만 활용되며, 개인정보는 Masking 처리를 통해 보호됩니다. 즉, Security Copilot은 기술적·법적 규제 대응을 내재화한 보안 친화적 AI 설계를 갖추고 있습니다.
답변 감사합니다.
귀사의 보안솔루션과 운영환경에 대한 정보를 바탕으로 오늘 세션에서 다루는 솔루션에 대한 도입이 어떤 장점이 있을지 답변 드릴 수 있을텐데요. [email protected]을 통해 상세한 내용을 질의 주시면 감사하겠습니다.
보안의 인적 자원을 확보하는 것이 어렵고, 이로 인해 보안 운영이 효율적이지 못하거나 복잡한 공격을 탐지하지 못하는 점을 AI가 해소해 줄 수 있다고 생각합니다.
Security Copilot은 기존 rule-base의 탐지 결과에 대한 정리 및 개선 방안에 대한 질의 응답을 할 수 있는 형태 입니다. 예를 들어 오탐이나 과탐이 발생한다는 상황이 발생 했을 때 탐지된 rule의 개선을 하는 등의 작업을 도움 받을 수 있다고 보시면 됩니다.
분석 근거(Traceability)으로는 출처 링크를 제공하거나 시각화(다이어그램)을 제공하게 됩니다. 설명 가능성(Explainability)으로는 자연어로 인시던트에 대한 분석 결과를 제공하고 결과에 대한 추가적인 질의가 가능합니다.
Sentinel은 SIEM 솔루션으로 통합로그를 기반으로 하기에 3rd-party에 대한 로그도 같이 수집을 하게 됩니다. Entra-ID(AzureAD)와 연동하여 UEBA기반으로 탐지 그리고 Anomalies한 부분도 탐지 할 수 있습니다.