SentinelOne의 자율형 AI 보안은 정말 AI인가?
📉 최근 글로벌 보안 솔루션 시장에서는 “AI 기반 자율형 보안“이라는 표현이 유행하고 있습니다. SentinelOne도 예외는 아닙니다. 그러나 과연 SentinelOne이 말하는 ‘AI’는 우리가 생각하는 AI와 같은 것일까요?
결론부터 말씀드리면, SentinelOne이 주장하는 자율형 AI 보안은 기술적으로 실제 AI라기보다 “정교한 규칙 기반 자동화와 전통적인 ML 탐지 기술의 결합"에 더 가깝습니다.
1. SentinelOne의 “AI"의 실제 기술적 구조
SentinelOne이 제시하는 AI 기반 자율 대응은 흔히 ChatGPT 같은 LLM(대형 언어 모델)과는 전혀 다른 기술적 구조를 가지고 있습니다. 크게 세 가지로 구분할 수 있습니다:
🔍 (1) 행위 기반 분석 (Behavioral AI)
- 프로세스 생성, 파일 접근, 네트워크 통신과 같은 행위 시퀀스를 모니터링해 이상 여부를 탐지합니다.
- 예를 들어,
powershell.exe가 암호화된 문자열이나 난독화된 명령을 실행하는 경우 의심 행위로 탐지합니다.
🧠 (2) 전통적인 머신러닝(ML) 모델
- 악성코드의 정적 특성 및 실행 트레이스를 바탕으로 사전 학습된 머신러닝 모델로 악성 여부를 분류합니다.
- 정적 분석과 동적 분석을 병행하여 판별합니다.
⚙️ (3) 룰 기반 정책 자동화
- 실제로 많은 탐지와 차단이 미리 정의된 룰과 정책에 따라 이루어집니다.
- MITRE ATT&CK 기반으로 사전 정의된 정책을 자동 적용하는 방식입니다.
➡️ 종합하면 SentinelOne의 “AI"는 실질적으로는 고도화된 규칙 기반 자동화 및 전통적 ML 기반 탐지 기술의 결합이라 보는 것이 더 정확합니다.
2. 왜 “AI"라는 표현을 사용할까요?
마케팅 측면의 효과가 큽니다.
- 실질적으로는 규칙 기반 탐지와 ML 모델에 기반한 분류 방식이지만, “자율형 AI 에이전트"라는 표현을 통해 사람의 개입 없이 스스로 판단하고 대응하는 것처럼 인식되게 합니다.
- 하지만 이는 미리 정의된 조건 내에서만 자동으로 작동할 뿐이며, 새로운 유형의 위협에 대한 유연한 판단이나 창의적 대응은 불가능합니다.
3. ChatGPT와의 비교 분석
| 항목 | SentinelOne의 “AI” | ChatGPT (LLM) |
|---|---|---|
| 분석 방식 | 행위 기반 탐지 및 룰 기반 자동화 | 문맥 및 맥락 기반 자연어 추론 |
| 대응 범위 | 사전 정의된 위협 패턴 중심 | 새로운 상황에 대한 유연한 해석 가능 |
| 학습 구조 | 보안 데이터셋 기반 ML | 범용 언어 및 지식 기반 초거대 모델 |
| 자율성 | 제한적 (정해진 범위 내 자동화) | 높음 (문맥 해석 및 판단 가능) |
📌 PLURA-XDR은 LLM 기반 로그 해석 기술을 실전 탐지에 적용하여,
기존 보안 제품의 맥락 해석 한계를 극복하고 있습니다.
➡️ SentinelOne의 AI는 실질적인 자율성이나 판단 능력이 제한적입니다. 실제 보안 분석 시 로그의 맥락적 이해나 위협 판단에 있어서 오히려 ChatGPT와 같은 LLM이 더 효과적인 경우가 많습니다.
4. ⚙️ 리소스 사용량과 실제 운영 환경에서의 구조적 한계
SentinelOne은 공식 자료에서 “에이전트가 매우 적은 리소스를 사용한다"는 점을 주요 장점으로 내세우고 있습니다. 하지만 이 설명은 기술적으로 AI 기반 행위 분석이 아니라, 시그니처 기반 또는 제한된 로컬 룰 기반 탐지에 가깝다는 반증이 될 수 있습니다.
SentinelOne은 에이전트 내부에 온-디바이스 AI 모델이 있다고 주장하지만, 이는 일반적으로 CPU 점유율 1~5% 수준의 경량화된 탐지 모델로, 의심 행위가 발생할 때만 부분적으로 활성화되고, 대부분의 시간 동안은 실질적인 분석이 수행되지 않습니다.
즉, 이는 다음과 같은 기술적 한계를 내포합니다:
- 전체 로그나 시스템 흐름을 상시 분석하지 않고
- 임의로 선택된 일부 이벤트만 대상으로 판단하며
- 그 외의 다수의 정상-비정상 전환 패턴은 놓칠 수 있습니다.
“리소스를 거의 쓰지 않는 AI"가 과연 진짜 AI라고 할 수 있을까요?
이러한 구조적 제약은 단순 이론이 아니라 실전에서도 드러나고 있습니다. 실제로 SentinelOne이 도입된 기업 환경에서도:
- 공급망 공격 탐지 실패
- 제로데이 기반 침투 후 은폐 실패
- 랜섬웨어 감염 후 자동 대응 미흡
등의 사고가 지속적으로 발생하고 있으며, 이는 해당 제품의 “AI 탐지력"이 실제 운영 환경의 복잡성과 위협 다양성에 효과적으로 대응하지 못하고 있음을 보여주는 사례입니다.
결론적으로, 낮은 리소스 사용은 장점이 아니라 탐지 능력의 타협일 수 있으며, 실제 보안 환경에서는 경량화보다 신뢰 가능한 분석 범위와 구조적 커버리지가 더 중요하다는 점을 강조드립니다.
5. 실제 운영 환경에서의 현실
SentinelOne의 주장대로 완전한 자율형 에이전트가 네트워크 연결 없이 모든 공격을 탐지하고 대응할 수 있다면 보안 문제는 이미 대부분 해결되었어야 합니다.
하지만 실제 사례들은 다릅니다.
- 제로데이 공격, 공급망 침해, 랜섬웨어 감염 등의 사고는 SentinelOne이 도입된 환경에서도 지속적으로 발생하고 있습니다.
- 이는 SentinelOne의 “AI"가 마케팅 측면에서 과장된 측면이 존재하며, 현실적 대응력의 한계를 반증합니다.
➡️ 실제로 보안 로그를 LLM 기반 시스템에 적용하면 보다 효과적인 탐지와 맥락적 분석 결과를 얻을 수 있습니다.
6. 결론 및 대안 제시
✅ 요약: SentinelOne의 “AI"는 자동화된 탐지 시스템이지만,
✅ PLURA-XDR은 실제 맥락 기반 판단이 가능한 국산 AI 보안 플랫폼입니다.
SentinelOne이 말하는 “자율형 AI"는 실제로는 정해진 탐지 정책과 전통적 머신러닝 기반 자동화 시스템의 결합입니다.
- LLM 기반의 자율적 추론과 같은 고차원적 판단 능력은 없으며, 유연성과 문맥적 해석 측면에서 한계가 뚜렷합니다.
- 따라서 “AI 기반 보안"이라는 표현에 현혹되지 말고, 실제로 어떤 데이터를 기반으로 어떤 방식으로 위협을 판단하는가를 면밀히 검토해야 합니다.
이런 측면에서 PLURA-XDR과 같이 실제로 LLM 기반의 로그 맥락적 해석과 위협 판단을 제공하는 플랫폼을 고려해 볼 필요가 있습니다.
SentinelOne 기능 검증 – 실전 사례 기반 분석
아래는 SentinelOne이 주장하는 주요 기능 중 실제 구현 방식 및 실전 대응 한계에 대한 공식 문서, 보안 분석 보고서, CVE 기반 기술 검토입니다.
✅ Q1‑1) “자율 AI”의 실체
SentinelOne Admin Guide v23.4 (p.42)에 따르면, 에이전트에는 2,314개의 Rule Tree(행위 탐지 규칙)가 사전 탑재되어 있습니다. 이는 온-디바이스 자율 AI라는 주장과 달리, 룰·서명 기반 탐지 체계에 가깝다는 점을 의미합니다.
🔍 결론: SentinelOne은 ‘자율형 AI’라고 소개하지만, 정적 룰 기반+ML 하이브리드 구조임이 공식 문서를 통해 확인됩니다.
✅ Q1‑2) 커널·로컬 우회(BYOI/BYOVD)에 대한 취약성
SentinelOne의 에이전트 Local Upgrade Process는 msiexec.exe를 통해 진행됩니다.
이때 CVE‑2024‑38014 (Windows Installer Elevation-of-Privilege) 패치가 적용되지 않은 경우,
SYSTEM 권한 상승 → EDR 보호 우회가 가능한 것으로 확인됩니다.
| 출처 | 주요 내용 |
|---|---|
| CVE‑2024‑38014 | msiexec.exe의 ‘Repair’ 기능을 악용하여 SYSTEM 권한 탈취 가능 (CVE 상세) |
| Sekoia Rule Catalog | SentinelOne 환경에서 msiexec.exe를 통한 권한 상승 가능성을 다룬 탐지 룰 존재 (Sekoia CTI Threat Detection Reference) |
| Aon CyberLabs 분석 보고서 | Babuk 랜섬웨어가 SentinelOne anti-tamper를 우회하여 실행된 사례. EventID 1·93을 통해 실행 흔적 확인됨 (공식 발표 요약 발췌 / 링크 미공개) |
🔍 결론: SentinelOne은 “온-디바이스 자율 보호"를 주장하지만, 서명된 드라이버 악용(BYOVD)과 로컬 업그레이드 절차(BYOI)를 통한 우회 가능성이 실제 CVE와 침해 사례를 통해 입증되었습니다.
✅ Q1‑3) MOVEit 공급망 침해에서의 탐지 한계
SentinelOne은 자사 블로그에서 MOVEit Transfer (CVE‑2023‑34362) 분석 중 다음과 같이 언급합니다:
“EDR 툴링으로는 탐지 기회가 후단 단계(later-stage activity)에 한정된다…
페이로드가 런타임에서 동적 컴파일되기 때문에 해시 기반 탐지는 무의미하다.”
(출처: SentinelOne MOVEit 분석 블로그, 현재 원문 비공개 전환됨)
또한, 미국 CISA 공지(2024년 11월)는 MOVEit 관련 침해 사례 대응에 대해 EDR만으로는 탐지가 어렵고, WAF 및 로그 분석의 병행이 필요하다고 명시합니다.
| 분석 항목 | SentinelOne 입장 | 실제 결과 |
|---|---|---|
| 공식 입장 | “EDR 탐지는 제한적, 수동 헌팅 쿼리 제공” | 운영팀 수동 분석 전제 |
| CISA 보고서 | “웹 계층 취약점 → EDR 단독 탐지 한계 존재” | 공급망 침해 지속, 탐지 실패 다수 발생 |
🔍 결론: SentinelOne은 스스로도 EDR의 한계를 인정하고 있으며, 이는 웹-호스트-사용자 로그를 통합 분석하는 XDR 기반 구조의 필요성을 보여주는 대표 사례입니다.