Part 1: 삼성계정 서비스의 AI SecOps, Multi-Agent로 진화하는 보안 위협 탐지

핵심 내용

• 삼성계정 서비스의 대규모 WAF 로그와 CloudWatch 로그를 분석해 보안 위협을 탐지하는 AI SecOps 구축 사례
• Text-to-SQL 기반 단일 에이전트에서 시작해, Strands Agents와 Multi-Agent 아키텍처로 발전시키며 워크플로우 제어와 정확도 개선
• Orchestrator, Actor, Supervisor, Reporter 역할 분리로 병렬 분석, 교차 검증, 리포트 품질 향상
• Brute Force, Scanning, DDoS, API 남용 등 실제 공격 사례 탐지와 차단 규칙 제안

적용해볼 점

• 로그 분석·위협 탐지·리포트 생성의 반복 업무를 에이전트로 자동화하는 접근
• 역할 분리와 피드백 루프로 할루시네이션과 오탐을 줄이는 설계
• 대규모 보안 운영에서 RAG, 병렬 처리, 검증 단계 결합의 실무적 활용