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AI 학습 모델을 활용하여 템플릿 기반의 플레이북을 생성하는 플레이북 자동 생성 모듈;상기 플레이북 자동 생성 모듈에서 생성된 플레이북에 대한 유효성을 검증하고 관리하는 플레이북 검증 및 관리 모듈;상기 플레이북 검증 및 관리 모듈에 의해 검증된 플레이북을 저장하는 플레이북 DB; 및상기 플레이북 DB에서 탐지 이벤트에 대응하기 위한 플레이북을 매칭하여 자동 실행하는 플레이북 실행 모듈을 포함하되,상기 플레이북 자동 생성 모듈은,데이터 통합 관리 시스템으로부터 플레이북 실행 결과를 수신하고,상기 플레이북 실행 결과로부터 RL 특징을 추출하고,상기 추출된 RL 특징을 기반으로 플레이북 평가를 수행하고,상기 플레이북 평가 결과에 기반하여 RL 적용 여부를 결정하고,상기 RL 적용이 결정되면, 보상 함수를 적용하여 상기 플레이북을 조정하고,상기 RL 미적용이 결정되면 RL 과정을 통해 적응형 플레이북을 생성하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 위협 분석 자동화 시스템
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청구항 1에 있어서,상기 플레이북 자동 생성 모듈은,관제원에 의해 입력되는 대응이력 데이터를 수신하고,상기 대응이력 데이터 내 대응행위들을 컴포넌트로 추출하고,Graph Theory 기반으로 상기 추출된 컴포넌트 간의 연결성을 분석하여 컴포넌트 세트를 생성하고,RL 기반으로 상기 컴포넌트 세트 내 컴포넌트 순서를 결정하고,결정된 상기 컴포넌트 세트 내 컴포넌트 순서에 기반하여 플레이북 템플릿을 생성하고,상기 플레이북 템플릿을 기반으로 플레이북을 생성하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 위협 분석 자동화 시스템
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청구항 2에 있어서,상기 플레이북 자동 생성 모듈은,데이터 통합 관리 시스템으로부터 CTI 정보를 수신하고,상기 CTI 정보에서 TTP 정보를 추출하고,상기 추출된 TTP 정보를 기반으로 위협 인자를 식별하고,상기 식별된 위협 인자에 대한 MITRE 프레임 워크 분석을 통해 최적 대응 방안을 생성하고,상기 TTP 정보와 연계하여 상기 플레이북 템플릿을 기반으로 플레이북을 생성하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 위협 분석 자동화 시스템
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청구항 1에 있어서,상기 플레이북 검증 및 관리 모듈은,상기 생성된 플레이북에 대한 유사도 분석 및 컴포넌트 실행 유효성 분석을 통해 유효성 검증 통과 여부를 결정하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 위협 분석 자동화 시스템
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청구항 1에 있어서,상기 플레이북 실행 모듈은,플레이북 실행 과정을 시각화 정보를 생성하고,상기 탐지 이벤트와 플레이북의 매칭 결과를 의사결정 지원 시스템에 전송하고,플레이북 실행 결과를 데이터 통합 관리 시스템에 전송하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 위협 분석 자동화 시스템
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청구항 1에 있어서,상기 플레이북 실행 모듈은,관제원의 개입이 필요한 경우, 분석 대기 중인 이벤트들 중 우선처리 이벤트 선정을 의사결정 지원 시스템에 요청하고,상기 의사결정 지원 시스템에 최적 대응 방안을 요청하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 위협 분석 자동화 시스템
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청구항 1에 있어서,상기 플레이북 실행 모듈은,보안 정책 적용이 필요한 경우, 보안 정책 적용을 보안위협 자동 대응 시스템에 요청하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 위협 분석 자동화 시스템
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청구항 1에 있어서,상기 플레이북 실행 모듈은,의사결정 지원 시스템에 최적 대응 방안을 요청하고,플레이북 실행 결과를 데이터 통합 관리 시스템에 전송하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 위협 분석 자동화 시스템
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AI 학습 모델을 활용하여 템플릿 기반 플레이북을 생성하는 단계;상기 생성된 플레이북에 대한 유효성을 검증하는 단계;상기 검증된 플레이북을 플레이북 DB에 저장하는 단계; 및탐지 이벤트 수신 시 상기 플레이북 DB에서 상기 탐지 이벤트에 매칭되는 플레이북을 검색하여 자동 실행하는 단계를 포함하되,상기 플레이북을 생성하는 단계는,데이터 통합 관리 시스템으로부터 플레이북 실행 결과를 수신하는 단계;상기 플레이북 실행 결과로부터 RL 특징을 추출하는 단계;상기 추출된 RL 특징을 기반으로 플레이북 평가를 수행하는 단계;상기 플레이북 평가 결과에 기반하여 RL 적용 여부를 결정하는 단계;상기 RL 적용이 결정되면, 보상 함수를 적용하여 상기 플레이북을 조정하는 단계; 및상기 RL 미적용이 결정되면 RL 과정을 통해 적응형 플레이북을 생성하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 위협 분석 자동화 방법
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청구항 10에 있어서,상기 플레이북을 생성하는 단계는,관제원에 의해 입력되는 대응이력 데이터를 수신하는 단계;상기 대응이력 데이터 내 대응행위들을 컴포넌트로 추출하는 단계;Graph Theory 기반으로 상기 추출된 컴포넌트 간의 연결성을 분석하여 컴포넌트 세트를 생성하는 단계;RL 기반으로 상기 컴포넌트 세트 내 컴포넌트 순서를 결정하는 단계;결정된 상기 컴포넌트 세트 내 컴포넌트 순서에 기반하여 플레이북 템플릿을 생성하는 단계; 및상기 플레이북 템플릿을 기반으로 플레이북을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 위협 분석 자동화 방법
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청구항 11에 있어서,상기 플레이북을 생성하는 단계는,데이터 통합 관리 시스템으로부터 CTI 정보를 수신하는 단계;상기 CTI 정보에서 TTP 정보를 추출하는 단계;상기 추출된 TTP 정보를 기반으로 위협 인자를 식별하는 단계;상기 식별된 위협 인자에 대한 MITRE 프레임 워크 분석을 통해 최적 대응 방안을 생성하는 단계; 및상기 TTP 정보와 연계하여 상기 플레이북 템플릿을 기반으로 플레이북을 생성하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 위협 분석 자동화 방법
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청구항 10에 있어서,상기 유효성을 검증하는 단계는,상기 생성된 플레이북에 대한 유사도 분석 및 컴포넌트 실행 유효성 분석을 통해 유효성 검증 통과 여부를 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 위협 분석 자동화 방법
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청구항 11에 있어서,상기 플레이북을 자동 실행하는 단계는,플레이북 실행 과정에 대한 시각화 정보를 생성하는 단계;상기 탐지 이벤트와 플레이북의 매칭 결과를 의사결정 지원 시스템에 전송하는 단계; 및플레이북 실행 결과를 데이터 통합 관리 시스템에 전송하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 위협 분석 자동화 방법
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