AI와 SOC가 실제로 동의하는 플랫폼

에이전트는 계획하고 실행합니다. 즉, 다음에 할 일을 결정하고, 툴을 호출하며, 작업이 완료될 때까지 반복합니다. 스킬은 에이전트가 수행할 수 있는 능력입니다. Elastic Security에서는 Elastic AI Agent라는 하나의 에이전트가 알림 분석, 엔터티 분석, 위협 헌팅, 이상 탐지, 탐지 규칙 편집, 자동 문제 해결 등 모든 사용 가능한 스킬을 실행할 수 있으며, 이 카탈로그는 계속 확장되고 있습니다.

보이지 않는 AI를 신뢰하는 대가입니다. 공급업체가 강제하는 모델을 그냥 수용하면 투명성이 없고, 모델을 선택할 수 없으며, 모델이 사용자를 대신하여 내린 결정을 검증할 방법이 없습니다. AI가 분류, 조사, 응답에 관한 보안 결정을 내리는데 그 로직을 감사할 수 없다면 이는 자동화가 아닙니다. 오히려 리스크입니다.

Elastic은 특정 모델에 종속되지 않습니다. 자체 LLM을 사용하거나, 에어갭 환경의 경우 온프레미스에서 실행할 수 있습니다. 모든 AI 의사결정은 투명하며 감사 가능합니다. 프롬프트를 확인하고, 쿼리를 점검하고, 워크플로우를 편집할 수 있습니다. Elastic Security Labs의 위협 인텔리전스는 스킬에 직접 제공되므로 에이전트가 어떤 근거를 바탕으로 추론하는지 정확히 파악할 수 있습니다. 숨겨진 로직도 없고 공급업체 종속도 없습니다.

Elastic Security는 단순히 플래그를 지정하는 것이 아니라, 에이전틱 AI를 사용하여 탐지, 조사 및 응답합니다. 알림이 발생하면 에이전트가 컨텍스트를 가져오고, 공유 엔터티별로 관련 알림을 연결하며, Elastic Security Labs 위협 인텔리전스를 쿼리하고, 조치를 추천합니다. 분석가에게는 길게 나열된 원시 알림이 아니라, 완료된 사례가 전달됩니다.

예. Elastic의 기본 제공 보안 스킬은 구성이 가능하며 서로 호출할 수 있습니다. 또한 Agent Builder에서 사용자 정의 스킬을 구축할 수도 있습니다. 자체 지침을 패키징하고 사용자 환경에 맞는 에이전트 기능을 제공할 수 있습니다. 개방형 탐지 규칙, 개방형 스키마, 퍼블릭 MCP 서버 덕분에 종속성을 갖지 않습니다.

물론입니다. 에이전트가 조사하고, 상관 관계를 파악하고, 응답을 준비하면 분석가가 이를 검토하고 승인합니다. Elastic의 에이전틱 보안 운영 모델은 인간을 루프에서 배제하는 것이 아니라 루프의 최상단에 둡니다. 모든 AI 결정은 투명하고 감사 가능합니다.