해킹 의심될 때 무엇부터 해야 할까? GIIP secwatch와 AI 지시서로 끝내는 침해 조사 및 대응

GIIP secwatch AI Incident Response

"해킹을 당한 것 같은데… 도대체 어디서부터 무엇을 해야 할지 모르겠다."
침해사고 의심 순간, 막막함을 느끼는 엔지니어와 보안 관리자를 위한 GIIP 실전 활용 가이드입니다.

보안 위협이 감지되었을 때 가장 중요한 것은 **신속한 증거 수집(Triage)**과 정확한 공격 검증입니다. 하지만 분산된 클라우드 인프라 환경에서 수많은 로그를 뒤지며 원인을 규명하기란 쉽지 않습니다.

이때 GIIP를 활용하면 단 몇 번의 조작으로 조사를 자동화할 수 있습니다.

1. GIIP 보안 모니터와 AI 지시서

먼저, GIIP를 인프라에 연결합니다.
…시작하자마자 제품 안내가 되어버렸네요…😅

연결 후 **보안 모니터(Security Monitor)**를 엽니다.
의심스러운 공격 징후가 화면에 포착되면, 상세 카드 하단에 위치한 [AI 지시서 복사] 버튼을 클릭합니다.
그리고 복사된 내용을 수집 에이전트(Agent) 측 AI에게 그대로 전달합니다.

그 즉시, 에이전트에 부여된 최소 권한 범위 내에서 자동 침입 조사가 시작되고, 분석 결과를 일목요연한 리포트로 정리해 줍니다.

2. AI 지시서 실제 내용

복사되는 AI 지시서는 다음과 같이 명확한 맥락과 CLI 명령, 검증 체크리스트를 포함하고 있습니다.

【secwatch 보안 판정·조사 의뢰】

secwatch의 1차 전단 필터＋2차 Jev 게이트웨이가 다음 이벤트를 분류했습니다. 실제 공격 여부를 원본 로그에서 확인하고 대응하십시오.

■ 판정 개요
・시각: 2026년 10월 19일 21:32 (GMT+9)
・라우팅: review — 인젝션 가능성이 경계 영역에 있어 사람의 확인 필요
・is_injection: 0.34
・이벤트 종별: secevt_batch_audit
・공격 종별: recon_probe (정찰·탐색)
・공격 확률: 34%
・심각도: 1 (0〜4)
・엔진: jev-1.13.0
・수집 에이전트(lssn): 72784
・공격 출발지 IP: 10.102.51.75
・패턴: #5

■ 원본 소재
※ 마스킹 전 증거는 소스 측에만 존재
・source / system: - / -
・location: -
・ref / ts: - / -

■ 실시 사항

1. 원본 로그를 취득한다.
aws logs get-log-events --log-group-name "/aws/rds/cluster/prd-cmsdb/audit" --log-stream-name "prd-cmsdb-instance-1.audit.log.2" --start-from-head --output text > "audit_connid=4346660_queryid=202904093.txt"

2. 원본에서 공격의 성패를 확인한다.
인증 정보를 노리고 있는지, 실제로 데이터가 추출되었는지(응답 크기・retcode), 쓰기・파일 조작・권한 조작 시도가 있었는지를 조사한다.

3. 판정한다.
공격이라면 심각도와 영향 범위를 확인한다. 데이터 추출이나 쓰기 흔적이 있다면 대상 테이블에 대한 피해까지 조사한다.

4. 대응한다.
SPEC_JEV_SQLI_DETECTION.md §7에 따라 알린다. 사람에 의한 리뷰가 필요한 경우 연계된 GIIP Issue를 생성한다. 오탐(False Positive)이라면 근거와 함께 benign으로 기록한다. (kscsn=256)

참조: giipdb/docs/30_Specs/SPEC_JEV_SQLI_DETECTION.md
관련 Issue: GIIP #3833

3. 멀티 레이어 로그 교차 분석

이 지시서가 전달되면 AI는 WAF, 로드밸런서(LB), Web 서버, DB 감사 로그(Audit Log), Query Store 등 연결된 환경에서 취득할 수 있는 모든 로그를 입체적으로 교차 분석합니다.

어떤 IP가 경계를 넘어 들어왔는가?
어떤 쿼리나 페이로드를 주입(Inject)했는가?
그 요청에 대해 서버는 몇 바이트의 데이터를 반환했는가?
실제로 정보가 외부로 유출되었을 가능성은 어느 정도인가?

이러한 모든 단서를 대조하여, **확인된 객관적 사실(Fact)과 통계적 추정(Inference)**을 명확히 구분한 리포트를 작성하고 구체적인 완화 대책까지 제안합니다.

4. 승인 후 자동화된 차단 및 대응

리포트 확인 후 담당자가 AI에게 실행 지시를 내리면 즉각적인 대응 조치까지 자동으로 수행됩니다.
AWS든 Azure든, 사전에 인가된 권한 범위 내에서 침입 IP 차단, 보안 그룹(Security Group) 규칙 조정, 방화벽 설정 업데이트를 지체 없이 완료합니다.

마치며

취약점 진단 컨설팅에만 수백만 원, 실제 침해사고 포렌식 대응을 의뢰하면 수천만 원이 소요되는 것이 일반적인 클라우드 보안 시장의 현실입니다.

이제는 고가의 외부 컨설팅에만 의존하지 않고, 사내 엔지니어가 직접 AI 에이전트를 지휘하여 침해 조사와 즉각적인 차단 조치까지 자율적으로 해결할 수 있습니다.

GIIP에 연결되어 있다면 바로 지금 가능합니다! 😉

🔗 GIIP secwatch 보안 모니터 가이드 바로가기:
https://giip.littleworld.net/ko/guides/secwatch-monitor

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