Crogl의 지식 엔진: 사이버 보안을 재편할 AI 파워 플레이
사이버 보안의 가장 큰 병목 현상: Crogl의 AI 기반 지식 엔진이 중요한 이유
사이버 보안팀은 경고에 압도당하고 있습니다. 기업은 하루에 4,500건이 넘는 보안 경고에 직면하지만, 자동화된 솔루션으로는 분석가가 극히 일부만 조사할 수 있습니다. 그 결과는 무엇일까요? 중요한 위협이 빠져나가고, 보안팀은 압도당하고 비효율적이며 취약한 상태로 남게 됩니다.
사이버 보안 위험 관리 스타트업인 Crogl은 모든 경고를 대규모로 자율적으로 조사하여 보안 분석가가 전략적 운영에 집중할 수 있도록 하는 잠재적인 게임 체인저인 지식 엔진으로 전장에 뛰어들었습니다. Menlo Ventures가 주도하는 2,500만 달러 규모의 시리즈 A 투자를 통해 Crogl은 보안 운영에서 필수적인 전력 증강 요소로 자리매김하고 있습니다.
Crogl의 지식 엔진 작동 방식
기존의 보안 솔루션은 경고를 필터링하는 데 중점을 두어 수천 건의 미분석 경고가 남습니다. Crogl의 접근 방식은 다릅니다. 모든 단일 경고를 조사하고, 조직의 고유한 보안 프로세스를 지속적으로 학습하는 AI로 프로세스를 자동화합니다. 다음은 Crogl이 돋보이는 이유입니다.
- 스키마 정규화 불필요: 기존 솔루션과 달리 Crogl의 시스템은 수동 코딩이나 플레이북 생성이 필요하지 않습니다.
- 기업 제어 AI: 조직이 데이터를 외부 서버로 보낼 필요가 있는 SaaS 솔루션과 달리 Crogl은 기업이 보안 태세를 완벽하게 제어할 수 있도록 합니다.
- 감사 가능한 자동화된 문서화: 모든 작업이 기록되므로 규정 준수를 보장하고 기관 지식을 유지합니다.
- 교차 도구 통합: 지식 엔진은 분산된 보안 도구 및 데이터 소스에서 통합된 시맨틱 레이어를 생성하여 파편화를 제거합니다.
보안 리더들이 주목하는 이유
Workday의 보안 엔지니어링 부사장인 Paul Criscuolo에 따르면 Crogl의 지식 엔진을 통해 주니어 분석가는 이전에는 숙련된 전문가가 필요했던 복잡한 보안 워크플로우를 처리할 수 있습니다. 사이버 위협이 복잡해지는 반면 조직이 사이버 보안 인력 부족으로 어려움을 겪고 있기 때문에 이러한 변화는 매우 중요합니다.
Crogl 공동 창립자이자 CEO인 Monzy Merza는 이 기술을 보안 분석가를 위한 "아이언 맨 슈트"라고 설명합니다. Merza는 "경고 필터링은 답이 아닙니다. 모든 경고를 분석해야 합니다."라고 말합니다. "우리 제품은 전력 증강 요소 역할을 하여 보안팀이 전례 없는 규모로 사고를 처리할 수 있도록 합니다."
Crogl과 경쟁사 비교
Crogl은 AI 기반 보안 자동화가 혁신의 온상인 경쟁 분야에 진입합니다. Splunk, IBM, CrowdStrike 및 Palo Alto Networks와 같은 주요 업체는 이미 AI 기반 SOC 자동화에 막대한 투자를 하고 있습니다. 동시에 Protect AI 및 TrojAI와 같은 스타트업이 유사한 AI 기반 보안 솔루션으로 등장하고 있습니다.
Crogl이 차별화를 목표로 하는 부분:
- 노코드, 노 SaaS: 대부분의 AI 기반 보안 도구와 달리 Crogl은 고객이 데이터를 타사 클라우드로 보내거나 복잡한 코딩 플레이북을 만들 필요가 없습니다.
- 복잡성 없는 확장성: 기존 자동화 솔루션은 광범위한 사용자 지정이 필요합니다. Crogl의 AI는 수동 개입 없이 기업의 고유한 보안 환경을 학습하고 적응합니다.
- 전문 분석가처럼 작동하는 AI: 단순한 이상 징후를 나타내는 대신 Crogl의 지식 엔진은 적극적으로 경고를 조사하여 인적 분류의 필요성을 줄입니다.
투자자 관점: AI 보안 군비 경쟁은 이제 시작입니다.
2,500만 달러의 신규 자금 지원을 통해 Crogl은 향후 몇 년 안에 3,000억 달러를 넘어설 것으로 예상되는 사이버 보안 시장에 진출하고 있습니다. 기관 투자자들은 자동화를 사이버 보안의 다음 개척지로 보고 있습니다.
투자자들이 주목하는 이유
- 효율성이 절실히 필요한 시장: 보안팀은 압도당하고 있으며, 조직은 비용이 많이 드는 인적 개입이 필요 없는 자동화 솔루션을 찾고 있습니다.
- 높은 ROI 잠재력: Crogl은 경고 피로를 줄이고 조사 효율성을 높여 기업에 실질적인 투자 수익률을 제공합니다.
- 인력 부족 가속화: 숙련된 보안 분석가에 대한 수요가 공급을 초과함에 따라 전문 지식 격차를 해소하는 AI 기반 도구가 필수 불가결해지고 있습니다.
자금 지원 라운드를 이끈 Menlo Ventures의 Tim Tully는 Crogl의 기술이 자동화를 넘어 "전체 SOC의 집단 지능을 학습하고, 적응하고, 운영한다"고 강조했습니다.
다음 단계는 무엇일까요? Crogl의 미래 영향에 대한 예측
Crogl의 성공은 지식 엔진이 위험 감소에 대한 측정 가능한 개선을 제공하면서 보안 운영을 대규모로 처리할 수 있음을 입증하는 능력에 달려 있습니다. 성공하면 다음과 같은 결과가 나올 수 있습니다.
1. 완전 자율 SOC로의 전환
AI가 더 많은 보안 워크플로우를 처리함에 따라 조직은 인적 분석가가 고급 위협 전략 및 대응에만 집중하는 AI 기반 SOC로 이동할 수 있습니다.
2. 기존 업체의 적응 압력
Crogl의 모델이 효과적인 것으로 입증되면 기존 보안 공급업체는 자체 AI 기반 자동화 노력을 가속화하여 사이버 보안 군비 경쟁을 강화해야 합니다.
3. 인수 대상 또는 독립 거물?
AI 기반 경고 조사 분야의 선구자로서 Crogl은 사이버 보안 거물에 대한 주요 인수 대상이 되거나 독립 플레이어로서 지배적인 위치를 확보할 수 있습니다.
4. 사이버 보안을 넘어선 확장
성공하면 Crogl의 지식 엔진 모델을 사이버 보안을 넘어 적용할 수 있습니다. 잠재적으로 사기 탐지, 규정 준수 및 산업 전반의 위험 평가에서 조사를 자동화할 수 있습니다.
사이버 보안 운영의 새로운 표준?
Crogl의 출시는 사이버 보안 운영의 잠재적인 패러다임 전환을 의미합니다. 지식 엔진이 약속을 이행한다면 기업이 사이버 위협을 처리하는 방식을 재정의하여 반응적인 경고 필터링에서 사전 예방적인 AI 기반 조사로 이동할 수 있습니다. 경쟁이 치열하지만 자동화, 완전한 기업 제어 및 분석가 증강에 대한 Crogl의 고유한 접근 방식은 디지털 세계를 보호하기 위한 경쟁에서 진지한 경쟁자로서의 입지를 다지고 있습니다.