Superhuman은 Recorded Future를 통해 AI 기반 위협 인텔리전스의 새로운 시대를 열었습니다.
Superhuman uses Recorded Future to surface relevant threats through AI-driven workflows, keeping its security function ahead of adversaries and protecting customer interests.
목표
불필요한 정보를 걸러내고, 실제 위험을 신속하게 파악하며, 효율성을 높이는 현대적이고 확장 가능한 위협 인텔리전스 프로그램을 구축하십시오.
문제
파편화된 위협 인텔리전스를 분석하여 공격 표면이 확대되는 환경 속에서 사용자, 데이터 및 인프라를 보호합니다.
결과
- 수동 데이터 상관관계 분석을 없애면 조사 시간이 단축됩니다.
- 중앙 집적식의 위협 인텔리전스 및 더욱 빨라진 감시 방식으로 체류 시간 감소
- 자동화 및 AI 통합 강화로 팀은 고부가가치 보안 기능에 집중할 수 있게 되었습니다.
- 상황에 맞는 리포팅으로 임원 의사결정 강화
문제
수동적인 노력만으로는 공격 표면을 보호하기에 충분하지 않습니다.
위협 인텔리전스에서 가장 어려운 부분은 신호를 찾는 것이 아니라, 엄청난 양의 잡음을 헤쳐나가는 것입니다. 슈퍼휴먼에게 그 흐름은 빠르게 밀려오고 있었습니다.
Superhuman(이전 Grammarly)은 사람들이 일하는 모든 곳에서 워크플로에 자연스럽게 통합되는 선제적이고 상황 인식이 가능한 AI 에이전트를 제공합니다. 최근 Grammarly, Coda, Superhuman Mail을 하나로 통합하기 위해 회사명을 변경한 이 회사는 이제 Superhuman 기술을 활용하여 업무 및 소통 방식을 개선하는 수백만 명의 사람들을 지원하고 있습니다.
사용자를 보호한다는 것은 제품 이면에 있는 모든 것이 매우 견고하도록 보장하는 것을 의미합니다. 보호의 중요한 책임은 탐지 및 응답부터 솔루션 엔지니어링에 이르기까지 모든 것을 위협 인텔리전스 에 의존하는 Superhuman의 보안 팀에 있습니다.
보안 엔지니어인 Erich Harbowy는 “위협 인텔리전스 우리에게 매우 중요합니다.”라고 말합니다. “저희는 모든 고객의 이익을 보호하고, 플랫폼을 안전하게 유지하며, 고객의 신뢰를 지키고자 합니다.”
이전에 팀은 위협 인텔리전스 에서 사용하는 새로운 시나리오와 전술, TTPs, TTPs (TTPs)에 대한 위협 행위자 피드 및 공격 보고서를 모니터링하는 전통적인 접근 방식을 취했습니다. 또한 공개된 침해 지표(IoC) 피드를 활용하여 내부 데이터와 비교 분석했습니다.
그 방식은 효과는 있었지만, 빠르게 성장하는 회사에는 매우 비효율적인 과정이었습니다. 위협 인텔리전스가 여러 시스템에 분산되어 분석가들이 서로 연결되지 않은 소스들을 수동으로 검색하고 연결하는 데 시간을 소모해야 했습니다. 분석가들은 의사결정을 내리는 대신 데이터 수집에 집중했고, 이로 인해 원시 IoC에서 의미 있는 맥락을 도출하는 능력이 크게 저하되었습니다.
보안 엔지니어 이고르 타르판은 "기존 프로세스는 대부분 수작업으로 이루어졌고, 저희 측에서 많은 유지보수 작업을 해야 했습니다."라고 말합니다. 하보위는 이에 동의하며 "우리는 많은 번거로운 작업을 처리해야 했습니다."라고 덧붙였습니다. 우리는 일을 더 효율적으로 만들어 줄 해결책이 필요했습니다.”
슈퍼휴먼이 신제품 출시와 인수 합병으로 성장함에 따라 공격 표면 도 함께 성장했습니다. 경보량은 증가하고, 정보는 분산되어 있으며, 수동 프로세스로 인해 팀이 실제 조사에 할애할 시간이 줄어들고 있었습니다.
슈퍼휴먼이 새로운 초능력, 즉 Recorded Future 을 발견하면서 모든 것이 바뀌었습니다.
솔루션
위협 요소 강화 자동화
Recorded Future는 다양한 데이터 소스를 통합 및 분석하고, 중복을 제거하고 노이즈를 줄일 수 있는 규모와 역량을 갖추고 있습니다. 이는 조직 전체에 상황에 맞는 실행 가능한 위협 인텔리전스 제공하기 위한 기반이 되었습니다.
타르판은 "이를 통해 위협을 검증하고, 우리에게 가장 중요한 위협이 무엇인지 파악하며, 회사에 중요하고 위험을 초래하는 사항에만 집중할 수 있습니다."라고 말합니다. "이것은 우리에게 필요한 최고의 도구 중 하나로 입증되었습니다."
Superhuman이 Recorded Future와 함께 이룬 첫 번째 중요한 성과는 자동화였습니다. 그들은 Recorded Future SOAR 환경에 통합하여 경보 데이터에 위협 점수, 행위자 프로필 및 IOC 세부 정보가 자동으로 추가되도록 했습니다. 예전에는 수동으로 찾아봐야 했던 작업이 이제는 즉시 처리됩니다.
"이것은 우리 정보팀에 풍부하고 유용한 정보를 제공했습니다."라고 하보위는 말합니다. "저희는 SOAR 워크플로우 내에서 Recorded Future의 API 도구를 활용하여 데이터를 보강하고 자동화 기능을 강화했습니다."
타르판은 "Recorded Future 우리의 보안 운영을 더욱 풍부하게 하고 발전시키는 역할을 합니다."라고 덧붙였습니다. “인시던트 트리아지와 응답할 때 특히 가치가 있어요.”
에이전트 기반 보안 워크플로우에 힘을 실어줍니다
이러한 초기 성공은 팀에게 자동화를 넘어 에이전트 기반 워크플로로 나아가도록 영감을 주었습니다. 해당 팀은 위협 인텔리전스 수명주기 전반에 걸쳐 Recorded Future를 AI 기반 워크플로우에 통합하는 데 더욱 집중했습니다.
가장 큰 영향을 미친 조치 중 하나는 Recorded Future API를 기반으로 내부 MCP 서버를 구축한 것이었습니다. 이를 통해 Superhuman의 AI 에이전트는 위협 인텔리전스 동적으로 요청하여 위험을 평가하고 공격 벡터를 파악하며 위협을 자연어로 요약할 수 있습니다.
첫 번째 AI 사용 사례는 탐지 및 응답에 중점을 두어 팀이 증가하는 경보 볼륨을 원활하게 관리할 수 있도록 지원했습니다. 그 후, 그들은 데이터 보강, 연구 및 엔지니어링 지원을 포함한 전체 위협 인텔리전스 주기로 사업을 확장했습니다.
결과
심층적인 연구와 민주화된 정보
자동화와 AI 인간 분석가를 대체한 것은 아닙니다. 오히려 그 도구들은 그들의 역할을 강화시켰다. 분석가들은 Advanced Query Builder, 시각화 도구, 필터링, Recorded Future AI 및 대화형 인터페이스와 같은 기능을 사용하여 심층 조사를 계속 수행하여 행위자와 공격 전술 및 TTPs 탐색하고 가설을 신속하게 검증합니다.
"가장 사랑받는 기능 중 일부는 Advanced Query Builder 와 시각화 기능으로, 이를 통해 위협에 대한 전반적인 상황, 위협의 타임라인, 그리고 어떤 신호를 포착해야 하는지 이해하는 데 도움이 됩니다." "우리는 특정 신호를 검색하고, 출처별로 필터링하고, 잡음이 많은 신호를 제외하고, 정말 중요한 신호에 집중합니다."라고 타르판은 말합니다.
하지만 가장 큰 변화는 문화적인 변화였습니다. 이제 위협 인텔리전스가 팀 간에 원활하게 공유됩니다. 엔지니어는 위협 인텔리전스에 직접 접근할 수 있으므로 보안 팀에 대한 의존도를 줄이고 제품 개발 속도를 높일 수 있습니다. Recorded Future AI와 대화형 인터페이스를 통해 사용자는 자연어로 데이터 세트를 검색할 수 있습니다. 이 분야는 위험한가요? 이 배우는 어떤 TTPs 사용하나요? 우리는 이러한 취약점에 대해 걱정해야 할까요?
"이를 통해 엔지니어들은 자신들이 만들고 있는 것의 위험성을 이해할 수 있습니다."라고 하보위는 설명합니다. “누구나 Recorded Future AI에 자연어로 질문하고 이해할 수 있는 답변을 얻을 수 있습니다.
이는 팀에게 많은 시간을 되돌려주는 작은 추가 사항입니다."
"제가 사용하는 다른 도구들에서도 쿼리 언어를 외워야 하는 경우가 너무 많아요." "Recorded Future AI는 수백 건의 보고서나 기사를 읽을 필요 없이 자연어로 위협 요소를 직접적으로 제시해 줍니다."라고 타르판은 말합니다.
또한 이를 통해 직원들은 경영진과 더 원활하게 소통할 수 있게 되었습니다.
"기술 정보를 분석함으로써, 우리에게 영향을 미치는 캠페인에 대해 지도부가 알아야 할 내용을 좁혀나갈 수 있습니다."라고 하보위는 말합니다. “저희는 투자팀에게 실제 수치, 사례 및 맥락을 제공하여 투자 결정을 더 쉽게 내리고 저희가 관찰한 내용을 설명할 수 있도록 돕습니다.”
효율적인 작전, 신속한 탐지, 그리고 결정적인 우위
Superhuman은 실행 가능한 중앙 집중식의 위협 인텔리전스 통해 체류 시간을 줄이고, 조사를 가속화하며, 인력을 추가하지 않고도 AI 기반 워크플로를 확장합니다.
하보위와 타르판은 다른 보안 팀들에게 AI 도입에 있어 실용적인 접근 방식을 취할 것을 권장합니다. 하보위는 "가장 쉬운 방법은 구체적인 사용 사례부터 작게 시작하는 것"이라고 말합니다. “ AI AI 사용하기 위해 사용하지 말고, 해결하려는 문제를 생각해 보세요.”
슈퍼휴먼의 문제는 그들의 수작업으로는 확장되는 공격 표면 따라잡을 수 없다는 것이었습니다. Recorded Future를 통해 그들은 이러한
해결하는 솔루션을 구축했고, 그 결실을 거두고 있습니다."Recorded Future 모든 것을 한 곳에 모아두기 때문에 조사 시간이 단축됩니다."라고 하보위는 말합니다. “우리의 생존 검색 및 체류 시간이 훨씬 빨라졌습니다. 믿을 수 있는 정보원을 확보하는 것만으로도 보안은 훨씬 강화됩니다.
“위협에 대해 알아야 합니다.” "그들에 대비해야 하는데, 정보 없이는 불가능합니다."라고 타르판은 단언합니다. “이 모든 것을 한 곳에서 유연한 방식으로 접근, 필터링, 그리고 그 위에 음성을 구축할 수
Recorded Future 위협 인텔리전스 위한 가장 멋진 플랫폼 중 하나로 만들어줍니다.”Superhuman은 Recorded Future에서 신뢰할 수 있는 위협 인텔리전스, AI 기반 워크플로우, 그리고 자사의 비전에 부합하는 플랫폼을 발견했습니다. 그것은 그들의 위협 행위자 의 약점이자, 사용자를 안전하게 지키기 위한 그들의 비밀 병기입니다.
위험을 확인하고 위협을 차단하세요.
업계 최고의 플랫폼 기능으로 점들을 빠르게 연결하여 중요한 위협이 발생하기 전에 이를 식별하고 무력화하세요.