▲(사진설명) 에티버스 박용 부장이 DISS 2026에서 커스텀 ML 모델을 활용한 AI 보안 이상징후 탐지 전략을 발표하고 있다.
디지털 전환(DX) 전문 기업 에티버스가 3월 26일 웨스틴 서울 파르나스에서 열린 “Data Insight & Security Summit(DISS) 2026”에서 ‘AI/ML 커스텀 모델을 활용한 데이터 플랫폼 기반 보안 이상징후 탐지 전략’ 세션을 진행했다. 이번 세션에서 에티버스는 Splunk와 파트너십을 기반으로, 국내 기업 환경에 맞춘 AI/ML 기반 통합 보안 운영 체계를 소개했다.
세션에서는 Splunk 플랫폼을 활용해 데이터 수집·저장·분석·시각화를 통합하고, 탐지·분석·대응까지 단일환경에서 가능한 TDIR(Threat Detection, Investigation, Response) 기반 운영 전략을 공개했다.
또한, 기존 룰 기반 탐지의 한계인 높은 오탐률과 알려지지 않은 위협 탐지를 극복하기 위해, 커스텀 ML 모델 적용과 함께 Feature Engineering, 시계열 분석, 세션 기반 분석 등 다양한 ML 기법을 활용해 데이터 학습 성능을 최적화하는 방법도 공유됐다.
에티버스 박용 부장은 “보안 이상징후 탐지는 단순 탐지를 넘어 예측 기반 분석으로 전환돼야 한다”며, 데이터 품질 확보, 지속적 모델 모니터링 및 재학습, 단계적 Feature Engineering 적용의 중요성을 강조했다. 세션에서는 실제 계정 탈취(ATO, Account Takeover) 사례를 통해 ML 기반 이상징후 분석의 정밀성을 시연하며 참석자들의 주목을 받았다.
이번 세션을 통해 에티버스는 국내 기업들이 AI/ML 기반 통합 보안 운영 체계를 이해하고, Splunk 기반 통합 보안 플랫폼 도입 전략을 효과적으로 수립할 수 있는 실질적인 인사이트를 제공했다.
Splunk 플랫폼에 대한 자세한 문의는 에티버스그룹 마켓플레이스 플래닛(planit.etevers.com)을 통해 접수할 수 있으며, 문의 접수 후 신속하게 안내받을 수 있다.
▲(사진설명) 에티버스 박용 부장이 DISS 2026에서 커스텀 ML 모델을 활용한 AI 보안 이상징후 탐지 전략을 발표하고 있다.
디지털 전환(DX) 전문 기업 에티버스가 3월 26일 웨스틴 서울 파르나스에서 열린 “Data Insight & Security Summit(DISS) 2026”에서 ‘AI/ML 커스텀 모델을 활용한 데이터 플랫폼 기반 보안 이상징후 탐지 전략’ 세션을 진행했다. 이번 세션에서 에티버스는 Splunk와 파트너십을 기반으로, 국내 기업 환경에 맞춘 AI/ML 기반 통합 보안 운영 체계를 소개했다.
세션에서는 Splunk 플랫폼을 활용해 데이터 수집·저장·분석·시각화를 통합하고, 탐지·분석·대응까지 단일환경에서 가능한 TDIR(Threat Detection, Investigation, Response) 기반 운영 전략을 공개했다.
또한, 기존 룰 기반 탐지의 한계인 높은 오탐률과 알려지지 않은 위협 탐지를 극복하기 위해, 커스텀 ML 모델 적용과 함께 Feature Engineering, 시계열 분석, 세션 기반 분석 등 다양한 ML 기법을 활용해 데이터 학습 성능을 최적화하는 방법도 공유됐다.
에티버스 박용 부장은 “보안 이상징후 탐지는 단순 탐지를 넘어 예측 기반 분석으로 전환돼야 한다”며, 데이터 품질 확보, 지속적 모델 모니터링 및 재학습, 단계적 Feature Engineering 적용의 중요성을 강조했다. 세션에서는 실제 계정 탈취(ATO, Account Takeover) 사례를 통해 ML 기반 이상징후 분석의 정밀성을 시연하며 참석자들의 주목을 받았다.
이번 세션을 통해 에티버스는 국내 기업들이 AI/ML 기반 통합 보안 운영 체계를 이해하고, Splunk 기반 통합 보안 플랫폼 도입 전략을 효과적으로 수립할 수 있는 실질적인 인사이트를 제공했다.
Splunk 플랫폼에 대한 자세한 문의는 에티버스그룹 마켓플레이스 플래닛(planit.etevers.com)을 통해 접수할 수 있으며, 문의 접수 후 신속하게 안내받을 수 있다.