실무 사례: 엔터프라이즈 K8s 감사로그에 LLM 기반 이상탐지를 붙여 운영 소음을 줄인 방법
실무 리더 요약 정리
이 섹션은 엔터프라이즈 환경에서 K8s 감사로그에 LLM 기반 이상탐지를 도입할 때 리더가 빠르게 파악해야 할 의사결정 포인트만 추려둔 내용입니다.
- 핵심 요점 한눈에 보기
- 사례 배경 — 우리가 왜 LLM을 결합했는지
- 바로 적용 가능한 요약 팁
- 운영상 실제 문제와 현실적 제약
이 내용을 팀 위키나 아키텍처 리뷰 문서에 붙여넣고, 조직 상황에 맞게 조금만 손보면 실무에 바로 도움이 됩니다.
몇 년 전 우리 팀도 비슷한 문제로 고생했습니다. 제대로 설계되지 않은 감사로그 파이프라인과 과도한 경보 때문에 장애 대응이 늦어지고 야근이 잦았죠. 이 글은 그런 시행착오를 줄이기 위해, 리더 관점에서 우선 정해야 할 구조와 운영 원칙에 초점을 맞췄습니다.
이 글에서 짚고 가는 핵심 포인트
- 사례 배경 — 왜 감사로그에 LLM을 붙였는가
- 팁 요약 — 즉시 적용 가능한 권장사항
- 운영상 문제와 현실적 한계
- 프롬프트 설계와 모델 선택에 대한 실무 팁
엔터프라이즈 환경에서 K8s 감사로그와 LLM 기반 이상탐지를 적용할 때 반드시 검토해야 할 구조 및 운영 포인트만 간결하게 정리했습니다.
사례 배경 — 왜 우리가 감사로그에 LLM을 붙였나
한 글로벌 SaaS 팀은 하루에 수백만 건에 달하는 Kubernetes 감사 이벤트를 처리하고 있었습니다. 기본 규칙(권한 남용, exec, 시크릿 접근 등)은 SIEM으로 잡았지만, 노이즈가 너무 많고 컨텍스트가 부족해 수작업이 늘었죠. 예를 들어 포드에서 누군가 kubectl exec를 실행한 상황이 단순 실수인지, 아니면 침투 단계의 일부인지 판별하기 어려웠습니다. 시그니처 기반으로는 포착하기 힘든 '문맥상의 이상'을 보완하려고 LLM 기반 보조 이상탐지를 시도했습니다.
팁 요약 — 바로 적용 가능한 조언 10초 버전
- 감사로그는 요약해서 모델에 넣어라. 원문 전체를 넣으면 비효율적이다.
- 기존 규칙은 유지하되, LLM은 맥락 판단 전용으로 한정하라.
- 세션 윈도우를 정의하고 이벤트 간 연결성을 특징으로 만들어라.
- 민감 데이터는 반드시 마스킹하고, 프라이버시 정책을 명확히 해라.
- 온프레미스 소형 모델과 클라우드 모델을 혼합해 비용과 규제를 균형있게 관리하라.
- 모델 출력에는 항상 원본 이벤트 링크와 확인 체크리스트를 붙여 운영자가 빠르게 검증하도록 하라.
가장 중요한 건 '사람-모델-규칙'의 균형입니다. LLM은 훌륭한 보조 수단이지만, 엔터프라이즈 K8s의 복잡성과 규제 요건을 고려하면 설계·검증·피드백 루프가 필수입니다. 우리 팀은 단계적으로 도입해 노이즈를 줄이고 실제 사고 대응 시간을 단축했습니다.
운영상 문제와 현실적인 제한
문제도 분명했습니다. LLM은 때로 타당해 보이는 근거를 만들어내어 오히려 혼란을 키우기도 했습니다. 그래서 모델 출력을 신뢰판단이 아닌 보조 판단으로만 사용하고, 항상 원본 이벤트 링크를 포함해 추적 가능하게 만들었습니다. 또한 토큰 비용과 응답 지연 때문에 실시간 차단에는 적합하지 않아, 실시간은 규칙 기반으로 처리하고 비실시간 심층 분석은 LLM으로 맡기는 하이브리드 접근이 현실적이었습니다.
프롬프트와 모델 선택에서 배운 실무 팁
초기에는 긴 로그 원문을 그대로 넣다가 비용과 오탐이 급증했습니다. 핵심은 '짧고 명확한 질문'입니다. 예: "이 세션에서 의심스러운 행동이 있는가? 의심 근거 3개와 권고 조치." 모델 전략은 로컬 온프레미스 소형 LLM(응답 속도·프라이버시 고려)과 클라우드 대형 LLM의 혼합 사용이었습니다. 민감도가 높은 워크로드는 온프레미스에서 처리하고, 가볍게 의심되는 건 클라우드로 보내는 식입니다. 초기에는 임계값을 낮게 잡아 사람이 더 많이 검토하게 하고, 피드백으로 임계값을 조정했습니다.
LLM 활용 패턴 — 어디까지 맡기고 어디서 규칙을 유지할지
역할을 명확히 나눴습니다. 권한 초과처럼 명확한 시그니처는 규칙에서 처리하고, LLM은 연속적이고 복합적인 행동의 맥락 판단을 담당합니다. 예를 들어 "한 사용자가 10분 동안 네임스페이스 A에서 반복적으로 시크릿을 참조하고, 같은 세션에 포드 exec도 했다" 같은 복합 패턴을 LLM에 제시하면, 모델은 비정상 가능성(0-1 스코어)과 판단 근거를 텍스트로 제공합니다. 근거는 운영자가 빠르게 확인할 수 있게 포맷했습니다.
경보 피로 줄이기와 인간-중심 워크플로우
가장 큰 효과는 '판단 보조' 역할에서 나왔습니다. LLM이 스코어와 근거를 주면, 1) 자동화된 티켓 우선순위 조정, 2) 엔지니어가 빠르게 읽을 수 있는 한두 문장 요약, 3) 체크리스트형 권고(확인 항목 3개)를 자동 생성했습니다. 완전 자동 차단은 위험하다고 판단해 도입하지 않았고, 최종 판단은 사람에게 맡겼습니다. 운영 과정에서 피드백 루프를 만들어 LLM의 지침을 점진적으로 개선했습니다.
데이터 파이프라인과 전처리에서 잡아야 할 것들
감사로그는 JSON 스키마가 제각각이고 이벤트 속도도 들쭉날쭉합니다. 우리가 우선시한 항목은 (1) 구조 통일(타임스탬프, 사용자, 네임스페이스, 리소스, 동작), (2) 세션/트랜잭션 연결(같은 사용자·IP의 연속 이벤트 묶기), (3) 민감 데이터 마스킹(시크릿 값)입니다. Fluentd → Kafka → 처리 레이어로 파이프라인을 구성하고, 예컨대 5분 단위 윈도우로 세션을 묶어 요약 텍스트를 생성했습니다. LLM에는 원시 이벤트 덩어리가 아니라 요약된 컨텍스트만 넣어야 토큰 비용과 노이즈를 줄일 수 있습니다.
현장에서 겪은 사례: K8s 감사로그와 LLM 기반 이상탐지
국내 대형 이커머스와 한 금융사에서 쿠버네티스 클러스터의 감사로그를 모니터링하던 중, 로그는 잘 수집되고 있었지만 중요한 이상행위를 놓친 적이 있습니다. 감사로그가 너무 상세해 고카디널리티(유저 에이전트, pod/컨테이너 메타데이터 등)가 심했고, 이벤트 시퀀스(예: 서비스계정 생성 → 권한 바인딩 적용 → 민감 작업 수행)를 연관 짓지 못해 중요한 패턴을 탐지하지 못했습니다. 초기에는 규칙 기반 알림만으로 대응하려다 경보가 폭주해 실제 위험 신호가 묻히는 문제가 반복됐습니다.
이를 해결하려 프로토타입으로 LLM 기반 이상탐지를 도입했습니다. 로그 시퀀스를 임베딩해 시맨틱 이상치를 찾는 접근을 시도했고, 부분적인 개선이 있었습니다. 다만 현실적 한계도 분명했는데, PII 필터링과 규정 준수 때문에 전처리가 필수였고 모델의 오탐률, 비용·지연 문제, 사건 재현이 어려운 라벨 부족이 큰 제약이었습니다. 초기 운영에서는 LLM이 만든 경고가 많이 쌓이기도 했고, 금융권 고객은 모델 변경에 대한 거버넌스 요구가 컸습니다.
그래서 완전 교체 대신 하이브리드 운영으로 방향을 바꿨습니다. 핵심 변화는 (1) 감사로그 파이프라인 표준화와 컨텍스트 보강(토큰화·네임스페이스·서비스계정 연계), (2) 민감정보 마스킹과 샘플링으로 프라이버시·비용 제어, (3) 규칙 기반 필터로 노이즈를 사전 제거한 뒤 의미적 이상만 LLM이 선별하는 단계화된 탐지, (4) 사람 검증 루프를 통한 모델 피드백과 임계치 조정, (5) 로그 보존 정책·감사 저장소 분리였습니다. 이 개선으로 시퀀스 기반 위험 신호를 조기에 포착하고 오탐을 줄여 운영 부담을 낮출 수 있었습니다. 다만 모델 모니터링, 거버넌스, 비용 관리는 여전히 지속 과제입니다.
문제 vs 해결 전략 요약
| 문제 | 해결 전략 |
|---|---|
| 조직마다 다른 K8s 감사로그·LLM 이상탐지 운영 방식 | 표준 아키텍처와 운영 템플릿을 정의하고 서비스별로 필요한 부분만 변형 허용 |
| 장애 후에야 드러나는 인사이트 | 사전 지표 설계와 SLO/에러 버짓 기반의 사전 탐지 체계 구축 |
| 문서와 실제 운영의 괴리 | Infrastructure as Code 등 실행 가능한 문서 형태로 운영 절차를 관리 |
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