여러분은 하루에 몇 개의 알림을 받으시나요? 필요 없는 알림이 끝없이 쌓이다 보면 정작 중요한 메시지를 놓치기 쉬운데요. 이런 문제가 최근 기업의 보안을 위협하는 요인으로 꼽히고 있습니다. 생성형 AI와 클라우드가 기업 업무 곳곳에 스며들면서, 시스템이 만들어내는 이벤트와 경고의 양도 함께 폭발적으로 증가했기 때문입니다.

SOC(보안 운영 센터)는 하루 수천에서 수만 건의 로그와 알림을 마주하게 되었습니다. Vectra AI는 SOC가 하루 평균 3,832건 이상의 경고를 받는다고 말했는데요. 문제는 이 중 62%가 결국 처리되지 못하고 방치되며, 보안 인력의 66%가 5년 전보다 더 큰 스트레스를 호소하고 있다고 합니다.

더 큰 문제는 이 수치가 계속해서 증가하고 있다는 점인데요. 실제로 2025 Pulse of the AI SOC Report에서는 조직의 77%가 “알림이 지난해보다 더 늘어났다”고 답했으며, 46%는 증가 폭이 25% 이상이었다고 응답했습니다.

같은 리포트는 SOC가 겪는 가장 큰 어려움으로 ‘과도한 알림 증가로 인한 Alert Fatigue(알림 피로)’를 지목했습니다. 실제로 Radiant Security 분석에 따르면 기업은 중요 ID 관련 알림 하나를 처리하는 데 평균 11시간을 사용하며, 경고의 절반 이상(51%)은 업무 시간 외에 발생합니다. 여기에 ID·권한 이슈를 추적하기 위해 평균 10개 이상의 도구를 사용하다 보니 보안팀은 “항상 뒤처지는 감각”을 일상적으로 겪고 있다고 답했습니다.

이처럼 문제는 알림이 많아졌다는 것이 아니라, 인력과 프로세스가 그 증가 속도를 감당하지 못한다는 데 있습니다. 알림 증가가 단순한 불편을 넘어 보안 운영의 핵심 리스크가 되고 있다는 것이죠.

우리가 흔히 ‘알림’이라고 부르는 것에는 서로 다른 성격의 신호들이 섞여 있는데요. 크게 3가지로 볼 수 있습니다.

• 이벤트(Event): 시스템에서 발생하는 모든 기술적 기록을 의미합니다. 로그인 시도, 파일 접근, 네트워크 연결 등 일상적으로 일어나는 모든 활동이 이벤트에 해당합니다. 이 단계에서는 좋고 나쁨의 판단 없이 발생한 현상만 기록됩니다.
• 얼럿(Alert): 보안 시스템이 이벤트를 분석해 이상 징후라고 판단한 경우 생성하는 경고 신호입니다. 사전에 정의된 규칙을 기반으로 자동 생성되며 비정상 로그인 탐지, 대량 트래픽 유입 감지, 악성 코드 의심 파일 발견 등이 이에 해당합니다.
• 인시던트(Incident): 사건·사고를 뜻하는 인시던트는 기업에 실제 피해를 줄 수 있다고 판단하는 보안 사건을 말합니다. 계정 탈취 시도, 악성코드 감염, 데이터 유출 징후처럼 즉각적인 대응 조치가 필요한 경우입니다.

미국 NIST(국립표준기술연구소)가 발행한 NIST SP 800-61은 전 세계 보안 사고 대응의 표준 지침으로, 인시던트를 “기밀성·무결성·가용성을 실제 또는 잠재적으로 위협하는 사건”으로 정의합니다. 단순 알림을 넘어 ‘업무에 영향을 줄 수 있는 사건 단위’로 해석하는 것이 중요하다는 의미죠.

문제는 이 세 신호가 한데 섞여 들어오면서, SOC는 ‘어디서부터 대응해야 하는지’ 판단 자체가 어려워진다는 점입니다. 예를 들어 특정 서버에서 CPU 급증, 비정상 트래픽 증가, 데이터베이스 접근 이상이 동시에 발생했다면 이건 3개의 얼럿이 아니라 ‘하나의 인시던트’로 봐야 합니다. 서로 연관된 징후임에도 이를 각각의 신호로 인식하고 처리한다면, 기업이 사건의 본질을 파악하지 못하고 중요한 징후를 놓칠 위험이 커집니다.

인시던트를 식별하는 것 이후에는, 인시던트를 중심으로 위험도를 판단하고 이에 최적화된 대응이 얼마나 신속하게 이루어지는지가 중요한데요. 보안 업계에서는 위험 대응 능력을 수치로 확인할 수 있는 여러 지표를 사용합니다.

• MTTD(Mean Time To Detect, 평균 탐지 시간): 위협이나 이상 징후가 발생한 시점부터 이를 탐지하기까지 걸리는 평균 시간
• MTTR(Mean Time To Respond/Resolve, 평균 대응·해결 시간): 사고를 인지한 이후부터 완전히 대응하고 해결할 때까지 걸리는 평균 시간
• Dwell Time(체류 시간): 공격자가 네트워크 내부에 머무르는 시간
  FPR(False Positive Rate, 오탐 비율): 경보 중 실제 위협이 아닌 것의 비율
• Detection Coverage: 얼마나 다양한 위협과 영역을 탐지할 수 있는지를 의미하는 지표
• MTTA(Mean Time to Acknowledge, 평균 인지 시간): 생성된 경보를 보안팀이 인지하고 대응에 착수하기까지 걸리는 평균 시간

위의 주요 보안 지표들은 하나의 공통된 메시지를 전달합니다. ‘얼마나 빨리 이상 징후를 알아차리고, 얼마나 빨리 대응으로 전환할 수 있는가’가 보안의 성패를 좌우한다는 것입니다. 실제로 IBM은 침해 사고를 더 빠르게 식별하고 격리한 조직일수록 평균 피해 비용이 현저히 감소했다고 분석합니다. AI 시대의 알림이 단순한 사실 전달이 아니라 즉각적인 행동을 유도하는 ‘트리거’여야 하는 이유가 여기에 있습니다.

알림의 양과 속도가 사람의 대응 능력을 넘어서는 환경에서는 보다 효율적인 대응 체계가 필요합니다. 중복된 알림을 자동으로 정리하고 흩어진 신호를 하나의 인시던트로 묶어서 장애 원인까지 파악할 수 있다면 작업 효율은 물론 보안 수준까지 높아집니다. 이에 최근 보안 업계에서는 ‘알림 기반 대응’에서 ‘인시던트 중심 AI 분석’으로 전환하는 흐름이 빠르게 확산되고 있는데요.

AI 기반 멀티 클라우드 관리 전문 기업 옵스나우는 최근 ‘얼럿나우(AlertNow)‘를 고도화한 2.0 버전을 공개했습니다. 얼럿나우는 AI 분석으로 중복 알람을 신속히 제거하고 여러 신호를 하나의 인시던트로 묶어 장애 원인까지 제시하는 서비스입니다. 현재 국내에서 SaaS 형태로 제공되는 통합 관제 플랫폼은 얼럿나우가 유일합니다.

얼럿나우 2.0은 MTTA, MTTR 등 주요 지표를 한눈에 볼 수 있는 대시보드와 히트맵과 다이어그램 기반의 데이터 탐색 기능을 제공합니다. 화면을 이동하지 않고 세부 정보를 확인할 수 있는 인플레이스 드릴다운(in-place drill-down) 기능도 탑재됐습니다. 실무 편의성을 높이면서 위험 신호를 더욱 신속하게 인지하고 대응할 수 있게 된 것인데요. 알림으로 인한 기업의 보안 리스크가 커지고 있는 AI 시대 속에서 기업 운영의 중요한 해결책이 될 것으로 보입니다.

다음 주에도 흥미로운 소식으로 찾아뵐게요.