자산·취약점·정보시스템·조직·보안정책을 연결하고, 사용자 역할과 담당 범위에 맞춰 AI가 보안 위험을 분석합니다.
조치 우선순위와 판단 근거를 제공하여 보안 업무의 효율성을 높입니다.
같은 업무를 두고도 보안 업무를 수행하는 사용자와, 이를 검토·승인하는 관리자가 겪는 어려움은 다릅니다.
| Field Issue | 사용자 | 관리자 |
|---|---|---|
| 01보안 증적 제출 및 검토 | 사용자 수기 점검 항목마다 다른 증적, 제대로 제출하고 있을까요? 수많은 수기 점검 항목별로 적합한 증적을 찾아 제출해야 하지만, 점검 기준을 정확히 이해하기 어렵고 잘못된 증적 제출로 재검토와 재제출이 발생할 수 있습니다. | 관리자 수기 점검 증적 검토에 소요되는 시간, 줄일 수 없을까요? 점검 항목별로 제출된 증적을 보안 기준과 대조하여 개별 검토해야 하므로 많은 시간과 인력이 소요되며, 검토 업무가 집중될 경우 다른 보안 업무의 처리까지 지연될 수 있습니다. |
| 02보안 예외·유예 판단 | 사용자 보안 예외·유예 신청, 어떤 경우에 가능한가요? 예외·유예 신청 대상 여부를 판단하기 어렵고, 보안 정책에 부합하는 신청 사유와 근거를 작성하는 데 많은 시간과 노력이 필요합니다. | 관리자 보안 예외·유예 신청, 어떤 기준으로 승인해야 할까요? 다양한 신청 사유와 보안 위험을 검토하여 승인 여부를 판단해야 하지만, 반복되는 유사 사례와 복잡한 판단 기준으로 인해 업무 부담이 증가하고 일관된 의사결정이 어려워집니다. |
| 03보안 예외·유예 처리 | 사용자 단순한 예외·유예 신청도 승인까지 오래 기다려야 할까요? 정형화된 저위험 사유로 신청하더라도 여러 검토·결재 단계를 거쳐야 하므로 승인까지 시간이 소요되고 후속 업무가 지연될 수 있습니다. | 관리자 저위험 예외·유예 신청도 매번 검토해야 할까요? 반복되는 저위험 신청에도 동일한 검토·결재 절차가 적용되어 업무 부담이 증가하고, 중요한 보안 위험 검토에 집중하기 어렵습니다. |
| 04취약점 우선순위 판단 | 사용자 수많은 취약점, 무엇부터 조치해야 할까요? 다수의 취약점을 제한된 시간 내에 조치해야 하지만, 우선순위를 잘못 판단하면 중요한 취약점의 조치가 지연되거나 누락될 수 있습니다. | 관리자 중요한 보안 위험, 우선순위 판단에서 놓치고 있지는 않을까요? 취약점 심각도와 자산 중요도, 외부 위협 정보를 종합적으로 고려하기 어려워 실제 위험이 높은 취약점을 놓치거나 조치 우선순위를 잘못 설정할 수 있습니다. |
| 05보안 관리 사각지대 | 사용자 내가 관리해야 할 자산과 보안 점검 대상, 정확히 파악하고 있을까요? 자산과 담당자 정보가 일치하지 않거나 최신 상태로 관리되지 않으면 점검 대상이나 조치해야 할 취약점을 놓칠 수 있습니다. | 관리자 자산 정보의 불일치로 중요한 보안 위험을 놓치고 있지는 않을까요? 자산·정보시스템·담당자 간 정보 불일치와 누락으로 보안 점검 대상이 잘못 식별되거나 위험 관리의 사각지대가 발생할 수 있습니다. |
| 06보안 업무 문의 및 응대 | 사용자 보안 업무 문의, 언제까지 담당자의 답변을 기다려야 할까요? 보안 점검 기준과 조치 방법, 예외·유예 신청 절차 등을 확인하려면 담당자에게 문의해야 하지만, 답변이 지연되면 업무 진행에도 차질이 발생할 수 있습니다. | 관리자 반복되는 보안 업무 문의, 일일이 답변해야 할까요? 제한된 보안 운영 인력으로 다양한 문의에 대응해야 하므로 반복적인 안내 업무에 시간이 소요되고, 중요한 보안 관리 업무에 집중하기 어렵습니다. |
반복 업무와 복잡한 보안 절차를 AI로 간소화합니다.
자산·취약점·위협 정보를 연결해, 중요한 보안 위험을 더 정확하고 일관되게 판단하도록 돕습니다.
AI-POWERED WORK EFFICIENCY 업무 효율화
반복 업무와 복잡한 절차를 간소화합니다.
01 · 증적 검토 효율화
제출된 보안 증적을 점검 기준과 비교·분석하고 1차 판정 결과를 제공하여, 사용자의 재제출 부담과 관리자의 검토 시간을 줄입니다.
02 · 승인 판단 지원
신청 사유와 보안 위험 정보를 분석하여 승인 검토에 필요한 근거를 제공하고, 담당자가 일관된 기준으로 판단하도록 돕습니다.
03 · 결재 절차 최적화
AI가 정형화된 저위험 신청 사유를 분류하고, 사전 정의된 업무 규칙에 따라 결재 경로를 최적화하여 처리 효율을 높입니다.
INTELLIGENT RISK DECISIONS 위험 판단
연결된 데이터로 중요한 위험을 식별합니다.
04 · 보안 위험 분석
자산 중요도와 취약점 심각도, 외부 위협 정보를 종합적으로 분석하여 우선 확인하고 조치해야 할 보안 위험을 제시합니다.
05 · 보안 데이터 가시성
자산·정보시스템·담당자·취약점 간 관계를 온톨로지로 연결하여, AI가 보안 데이터의 맥락을 이해하고 중요한 위험을 보다 정확하게 분석하도록 돕습니다.
AI ASSISTANT
궁금한 보안 업무, AI에게 바로 물어보세요.
06 · 대화형 업무 지원
보안 점검 기준과 업무 절차, 자산·취약점 정보를 AI Assistant에 자연어로 질문하고 확인하여 반복적인 문의와 응대 부담을 줄입니다.
Ontology — 특정 도메인의 개념과 속성, 개념 간 관계를 명시적으로 정의하여 데이터의 의미와 구조를 표현하는 모델
NVD — 미국 NIST에서 운영하는 CVE 기반의 국가 취약점 데이터베이스 · CISA KEV — 미국 CISA에서 관리하는 실제 악용 확인 취약점 목록 · EPSS (Exploit Prediction Scoring System) — CVE 취약점의 향후 30일 내 실제 악용 가능성을 확률로 예측하는 지표 · MCP (Model Context Protocol) — AI 에이전트가 외부 도구를 표준 방식으로 연결·호출하기 위한 프로토콜
OAP Console과 Inference API를 통해 AI 기반 보안 분석 서비스를 제공합니다.
01 OAP CONSOLE
보안 운영자를 위한 웹 콘솔
Data Integration
보안 데이터를 수집·연계·통합하고 데이터 처리 및 동기화를 자동화
Ontology Modeling
보안 객체와 관계를 온톨로지로 모델링하고 시각화
Vulnerability Topology
발견 취약점과 정보시스템·운영환경·인프라 간 영향 관계를 시각화
AI Analysis
온톨로지 기반으로 보안 위험을 분석·추론하고 우선순위와 판단 근거를 제공
02 INFERENCE API
레거시 시스템 및 전문 사용자를 위한 추론 API
System Inference API
외부 시스템 연계용 AI 추론 API레거시 및 외부 시스템에서 AgentOn Security의 AI 분석·추론 기능을 호출할 수 있는 시스템 연계 API
User Inference API
허가된 사용자를 위한 AI 추론 API접근 권한이 부여된 사용자가 로컬 PC의 개발·분석 환경에서 AgentOn Security의 AI 분석·추론 기능을 직접 호출할 수 있는 사용자용 API
HUMAN REVIEW AI 판단 검토
Human-in-the-Loop 기반의 AI 판단 통제
판단 기준 설정
보안 정책·위험 기준·우선순위 등 AI 판단에 적용할 기준을 설정
분석 및 추론
Ontology Context와 설정된 기준을 바탕으로 위험도·우선순위·판단 근거 제시
전문가 검토
중요하거나 검토가 필요한 AI 판단을 담당자가 확인·수정·승인
Standard GPU부터 고성능 Data Center GPU까지, 업무 규모에 맞게 구성합니다.
| 항목 | 지원 사양 |
|---|---|
| LLM | Open-weight LLM 기반 Reference Model 제공 — 고객사 자체 서버·GPU 환경에 직접 배포·운영 |
| Customer LLM | 고객사 보유 Custom LLM 연계 지원 |
| 배포 형태 | On-Premises LLM · 폐쇄망 |
| GPU 구성 | 권장 동시 추론 요청 | 권장 용도 |
|---|---|---|
| A100 80GB × 1 | 약 4–6 | Legacy / Entry |
| RTX PRO 6000 Blackwell × 1 | 약 8 | Standard |
| H100 × 1 | 약 12 | Performance |
| H200 × 1 | 약 24 | High Performance |
권장 동시 추론 요청은 동일 LLM·추론 환경, 32K Context 기준 참고 수치이며 실제 성능은 모델과 추론 설정에 따라 달라집니다. 검증된 Open-weight LLM을 기본 지원하며, 신규 모델 적용과 GPU 최적화는 별도 기술지원 범위입니다.
