AI 로그·모니터링·이상행위 탐지 플랫폼 선택 기준— 실무자가 먼저 확인해야 할 의사결정 포인트
"이 포스팅은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다." AI 로그·모니터링·이상행위 탐지 플랫폼 선택 기준 완벽 가이드 | 과기정통부 AI 보안 안내서 기반 실무 체크리스트 이미지는 이해를 돕기 위한 예시 배치입니다. Table of Contents 왜 지금 ‘AI 모니터링’인가 핵심 요약과 실무 로드맵 로그 수집·가시성 기준 LLM 특화 이상행위 탐지 OpenTelemetry·스키마 표준화 SIEM/SOAR·ITSM 통합 대응 자동화·플레이북 컴플라이언스·거버넌스 보안 아키텍처 패턴 비교 비용 구조·TCO·성능 평가 매트릭스·RFP 템플릿 데모 체크리스트 국내·해외·역사적 사례와 최근 통계 운영 팁·체크리스트 FAQ 공식 자료·참고 링크 AI 로그·모니터링·이상행위 탐지 플랫폼 선택 기준 — 실무자가 먼저 확인해야 할 의사결정 포인트 AI 서비스가 보편화되면서 가장 눈에 띄는 변화는 로그의 복잡성 입니다. 기존 웹·모바일 서비스는 요청과 응답이 명확했지만, LLM 기반 시스템은 프롬프트 , 시스템 프롬프트 , 툴/플러그인 호출 , RAG(검색 증강 생성) , 에이전트 체인 같은 맥락 정보를 함께 보아야 합니다. 과기정통부의 AI 보안 안내서 는 그 흐름을 짚습니다. 요지는 간단합니다. “무엇을 수집하고, 어떻게 상관분석하며, 어느 지점에서 자동화해 MTTD/MTTR 를 줄일 것인가.” 이 글은 그 기준을 실무 관점에서 세분화합니다. 실제로 제가 운영한 서비스에서도 프롬프트 인젝션 과 권한 상승 탐지 규칙을 단계적으로 도입하면서 오탐을 낮추고 대응 시간을 절반가량 ...