Databricks, Panther 인수 완료: 보안 레이크하우스 시대의 가속화

오늘 Databricks가 현대적인 보안 운영을 위해 구축된 AI SOC 플랫폼인 Panther의 인수를 공식 완료했음을 기쁜 마음으로 알려드립니다. 사이버 보안은 근본적으로 데이터 관리 및 AI의 문제로 변화했습니다. 이제 대규모 데이터를 실시간으로 수집, 보존 및 분석하는 능력이 SOC의 신속한 탐지 및 대응 속도를 결정하는 핵심 요인이 되었습니다. 공격자들은 자동화와 AI를 활용하여 더 빠르게 움직이고, 방대하고 복잡한 데이터 속에 숨어들며, 클라우드, ID 및 SaaS 환경 전반에서 점점 더 정교한 다단계 공격을 감행하고 있습니다. 현대적인 기업을 방어하기 위해 보안 팀은 지속적인 컨텍스트와 자동화된 인텔리전스를 통해 페타바이트급 텔레메트리를 처리할 수 있는 아키텍처를 필요로 합니다.

기존 SIEM은 10년 전 제한된 데이터 수집, 엄격한 샘플링 절충안, 경직된 컴퓨팅 아키텍처, 수동 경보 분류(triage)를 기반으로 구축되었습니다. 높은 컴퓨팅 비용과 유연하지 못한 처리 능력에 가로막힌 이러한 기존 방식으로는 AI 기반 위협과 급속도로 발생하는 제로데이 공격에 맞서 확장성 있는 방어를 수행할 수 없습니다. 업계에는 새로운 패러다임이 필요합니다. Databricks는 보안, IT 및 비즈니스 데이터를 한곳에 통합하여 SOC 팀이 해당 데이터에서 직접 탐지, 조사 및 대응을 실행할 수 있도록 지원하는 개방적이고 거버넌스가 확보된 보안 레이크하우스로 이러한 패러다임을 정립했습니다.

올해 초, Databricks는 보안 레이크하우스를 기반으로 구축된 에이전트 기반 SIEM인 Lakewatch를 출시했습니다. 오늘 Panther의 합류로 성숙하고 검증된 운영 SOC 워크플로우와 100개 이상의 즉시 사용 가능한 통합 기능이 Lakewatch의 개방형 데이터 기반 위에 직접 제공됨으로써 보안 레이크하우스의 비전이 극적으로 가속화될 것입니다.

에이전트 시대에 기존 SIEM이 한계를 드러내는 이유

수년 동안 보안 팀은 불가능한 타협을 강요받아 왔습니다. 모든 데이터를 수집하여 치솟는 SIEM 비용과 노이즈가 심한 결과를 감수하거나, 비용을 제어하기 위해 수집량을 줄이고 보안 공백을 남겨두는 것 중 하나를 선택해야 했습니다. 경보가 발생하면 분석가들은 서로 단절된 도구 사이를 오가며 클라우드 서비스, 엔드포인트, ID 제공업체, SaaS 애플리케이션의 로그를 수동으로 짜 맞추어야 했습니다.

보안 레이크하우스는 데이터 사일로를 허물고 개방적이고 거버넌스가 확보된 아키텍처에서 보안, IT 및 비즈니스 텔레메트리를 통합함으로써 이러한 타협의 필요성을 없앱니다. Lakewatch와 Panther를 통해 보안 팀은 더 이상 풍부한 데이터 규모와 신속하고 실행 가능한 워크플로우 사이에서 고민할 필요가 없습니다. 도입 첫날부터 두 가지 이점을 모두 누릴 수 있습니다.

Lakewatch: 개방형 데이터 기반

Lakewatch는 보안 레이크하우스 기반을 구동하는 핵심 제품으로, 에이전트 기반 SOC를 운영하는 데 필요한 고정밀 개방형 데이터 생태계를 제공합니다. 이를 통해 기업은 개방형 레이크하우스 형식으로 IT 및 비즈니스 데이터와 함께 페타바이트 규모의 보안 텔레메트리를 원활하게 수집, 거버닝 및 분석할 수 있습니다. Lakewatch와 Panther가 함께 작동함에 따라 보안 팀은 이제 단순히 데이터를 수집하는 데 그치지 않습니다. 경보를 능동적으로 분류하고, 위협 사냥을 수행하며, 탐지 로직을 지속적으로 개선하는 검증된 자율형 AI 에이전트를 배포할 수 있습니다.

Databricks Data + AI 플랫폼에서 네이티브로 실행되는 Lakewatch는 다음과 같은 이점을 제공합니다.

• 페타바이트 규모의 보존: 비용 부담이 큰 SIEM 라이선스 패널티나 강제 데이터 샘플링 없이 수개월 또는 수년 동안 고정밀 텔레메트리를 보존하여, AI 에이전트가 복잡한 다단계 공격을 탐지하는 데 필요한 완전한 이력 데이터를 제공합니다.
• 통합된 컨텍스트: 보안 이벤트를 HR 기록, 자산 인벤토리, 비즈니스 데이터와 같은 기업 컨텍스트와 직접 연관시킵니다. Panther의 AI 에이전트를 Lakewatch에 직접 통합함으로써, 이러한 풍부한 컨텍스트는 심층적인 자동 분류를 지원하여 더 높은 신호 품질을 제공하고 오탐을 줄입니다.
• 개방형 표준: OCSF, Spark, Unity Catalog, Delta, Parquet 및 SQL을 사용하여 조직의 보안 데이터에 대한 소유권과 거버넌스를 유지합니다. 이를 통해 특정 기술에 대한 종속을 방지하는 동시에 AI 도구 전반에서 텔레메트리에 즉시 액세스할 수 있도록 보장합니다.
• 에이전트 준비 완료(Agent-Ready): 보안, IT 및 비즈니스 데이터가 개방형 형식으로 공존하므로, 거버넌스가 확보된 실시간 데이터를 Panther의 즉시 배포 가능한 AI 에이전트가 즉각 활용하여 오늘날 조사를 자동화하고, 코드형 탐지를 생성하며, SOC 운영을 간소화할 수 있습니다.

Panther: 보안 레이크하우스 비전의 가속화

Panther는 원시 레이크하우스 데이터와 실시간 보안 실행 간의 격차를 해소합니다. 현대적인 클라우드 네이티브 팀을 위해 특별히 설계된 Panther는 소프트웨어 엔지니어링 실무 및 심층 탐지 로직을 데이터 레이어에 직접 내장된 네이티브 AI 워크플로우와 결합합니다. 단순한 경보 요약에 그치지 않고, 보안 팀은 사고를 능동적으로 조사하고, 탐지 규칙을 작성하며, 기계적인 속도로 대응 조치를 실행하는 지능형 에이전트를 배포할 수 있습니다.

Panther가 보안 레이크하우스에 제공하는 핵심 기능:

• 코드형 탐지(Detections-as-Code): 수동으로 관리되는 SIEM 규칙과 거버넌스가 없는 UI 중심 워크플로우를 탐지 엔지니어링으로 대체합니다. 보안 엔지니어는 표준 CI/CD 파이프라인을 통해 코드형 탐지를 작성, 테스트, 버전 관리 및 배포하여 위협 탐지에 소프트웨어 엔지니어링의 엄격함을 적용할 수 있습니다.
• 100개 이상의 즉시 사용 가능한 통합 기능: 주요 클라우드 제공업체(AWS, Microsoft Azure, Google Cloud), ID 시스템(Okta, Entra ID), SaaS 앱 및 엔드포인트 전반에 걸쳐 심층 파싱된 커넥터를 통해 즉각적인 가치 실현을 보장합니다.
• AI 네이티브 분류 및 조사: 자동화된 에이전트 기반 분류 워크플로우가 실시간으로 경보를 보강하여, 분석가가 티켓을 열기도 전에 원시 텔레메트리 신호를 실행 가능한 컨텍스트로 변환합니다.
  다른 보안 도구들이 AI를 단순히 덧붙여진 챗봇으로 취급하는 반면, Lakewatch는 진정한 네이티브 에이전트 기반 워크플로우를 제공합니다. 즉, 분석가의 피드백으로부터 지속적으로 학습하고, 규칙 최적화를 자동화하며, 팀을 단순 경보 처리자에서 전략적 엔지니어로 격상시키는 AI 에이전트를 제공합니다.

함께할 때 더 강력한 시너지: 보안 운영의 재구상

Lakewatch의 개방형 페타바이트 규모 데이터 기반과 Panther의 소프트웨어 구동 워크플로우 레이어를 결합하면 일상적인 보안 운영에 미치는 실질적인 영향은 혁신적입니다. Databricks와 Panther는 힘을 합쳐 탐지 및 대응의 전체 라이프사이클을 간소화할 것입니다.

• 원활한 수집 및 정규화: 복잡한 맞춤형 ETL 파이프라인을 관리하는 대신, 보안 팀은 이제 100개 이상의 즉시 사용 가능한 커넥터를 활용하여 정규화된 텔레메트리를 Lakewatch의 개방형 데이터 스토리지로 즉시 직접 전송할 수 있습니다.
• 보안 중심의 탐지 엔지니어링: Lakewatch에 저장된 페타바이트 규모의 텔레메트리를 대상으로 탐지가 코드 형태로 직접 실행됩니다. 보안 팀은 자동화된 CI/CD 파이프라인을 통해 탐지를 작성, 단위 테스트, 버전 관리 및 배포할 수 있으므로 독점 SIEM 언어의 유지 관리 부담이 사라집니다.
• 신호에서 컨텍스트로의 신속한 분류: 위협이 탐지되면 네이티브 에이전트 기반 SOC 기능이 보안 레이크하우스 전반에서 자동으로 트리거됩니다. 페타바이트 규모의 데이터 기반 위에 AI 분류 에이전트를 직접 배포함으로써, 플랫폼은 클라우드 로그, ID 신호 및 비즈니스 컨텍스트를 즉각적으로 연관시킵니다. 분석가는 경보 폭탄 대신 완전히 보강되고 실행 가능한 사고 요약을 수신하여 체류 시간과 분석가의 번아웃을 극적으로 줄일 수 있습니다.

개방성과 고객 제어권에 기반한 설계

기능을 넘어, Databricks와 Panther는 고객이 자신의 데이터를 소유해야 한다는 근본적인 신념을 공유합니다. 기존 SIEM 제공업체들은 독점 데이터 형식과 과도한 수집 비용을 기반으로 비즈니스 모델을 유지하고 있습니다. Databricks와 Panther는 개방형 생태계를 지향합니다. 보안 레이크하우스에 저장된 보안 텔레메트리는 전체 엔터프라이즈 스택 전반에서 계속 액세스 가능하고, 거버닝되며, 상호 운용이 가능합니다. 보안 팀은 개방형 형식으로 데이터에 대한 완전한 소유권을 유지하므로, 마찰이나 인위적인 장벽 없이 최상의 도구를 사용하여 텔레메트리를 분석할 수 있습니다.

보안의 미래를 함께 구축

Databricks와 Panther는 함께 현대적인 에이전트 기반 SOC를 위한 완전한 청사진을 제공합니다. Lakewatch는 개방형 페타바이트 규모의 데이터 기반을 제공하고, Panther는 이에 따라 작동하는 에이전트 기반 자동화 엔진을 제공합니다. 그 결과 현대적인 위협의 속도와 규모에 대비할 수 있는 스스로 개선되는 보안 조직이 탄생합니다.

Databricks는 네이티브 에이전트 기반 워크플로우를 보안 레이크하우스에 직접 도입함으로써 방어자에게 현대적인 위협을 앞지르는 데 필요한 확장성, 자동화 및 속도를 제공합니다. 에이전트 시대를 맞아 보안 운영을 함께 재정의해 나갈 Panther 팀을 Databricks의 일원으로 맞이하게 되어 매우 기쁩니다.

(이 글은 AI의 도움을 받아 번역되었습니다. 원문이 궁금하시다면 여기를 클릭해 주세요)