목차 배경과 문제정의 아키텍처 개요 운영: 리뷰 프로세스 변화 보안·비용 관점 팁 구현 예시 FAQ 결론 쿠버네티스 감사로그에 LLM 이상탐지 도입으로 달라지는 실무 리뷰 프로세스 배경과 문제정의 감사로그는 쿠버네티스 제어면에서 일어나는 모든 행위의 최종 기록입니다. 그러나 대규모 엔터프라이즈 환경에서는 초당 수백에서 수천 건의 이벤트가 발생하고, 규칙 기반 탐지는 새로운 패턴이나 조합형 공격에 취약합니다. 보안팀과 플랫폼팀은 “무엇을 먼저 볼 것인가”와 “어떤 맥락에서 위험한가”라는 질문에 반복적으로 시간을 쓰고 있습니다. LLM을 이용한 이상탐지는 감사로그의 문맥(주체·행위·리소스·시점·이전 활동)을 통합적으로 해석해 의심스러운 패턴을 요약하고, 우선순위가 필요한 항목만 큐에 올리는 접근입니다. 핵심은 모델이 결정을 “대신” 하는 것이 아니라, 검토자가 결정을 “더 빠르고 일관되게” 내리도록 신뢰 가능한 신호를 제공하는 것입니다. 아키텍처 개요 표준 흐름은 다음과 같습니다. 1) kube-apiserver가 감사로그를 파일 또는 Webhook으로 출력, 2) 수집기(예: Fluent Bit/Fluentd)가 스트리밍 파이프라인(Kafka/HTTP)으로 전달, 3) 전처리 단계에서 PII/시크릿 마스킹과 피처 생성(동작 빈도, 과거 행위 대비 변화), 4) LLM 추론에서 정책 컨텍스트(사내 규정, 허용 목록)를 함께 주입해 위험 점수와 요약을 생성, 5) 결과를 저장(데이터 레이크/TSDB)하고 알림/티켓팅 시스템과 연동합니다. 모델 배치는 세 가지 선택지가 일반적입니다. a) 온프레미스 추론 서버(데이터 경계 강화), b) 가상 사설망을 통한 전용 엔드포인트(유출 통제와 관리 편의 균형), c) 공용 API(최단 구축). 데이터 민감도와 처리량, 팀의 운영 역량을 기준으로 결정하시면 됩니...